{"id":14513,"date":"2025-10-29T14:06:01","date_gmt":"2025-10-29T14:06:01","guid":{"rendered":"https:\/\/0n9.4f3.myftpupload.com\/?page_id=14513"},"modified":"2025-12-02T19:22:51","modified_gmt":"2025-12-02T22:22:51","slug":"agronegocio","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/luminiitsolutions.com\/en\/agronegocio\/","title":{"rendered":"Agribusiness"},"content":{"rendered":"
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t \n\nVOLTAR\n

Inova\u00e7\u00e3o para transformar a Educa\u00e7\u00e3o<\/h3>\nA Tecnologia, Inova\u00e7\u00e3o e Ci\u00eancia de Dados t\u00eam o potencial de revolucionar o segmento de Educa\u00e7\u00e3o, trazendo solu\u00e7\u00f5es inovadoras que melhoram a qualidade do ensino e do aprendizado. Com o uso de tecnologias como Intelig\u00eancia Artificial e Machine Learning, \u00e9 poss\u00edvel personalizar o ensino e adapt\u00e1-lo \u00e0s necessidades individuais de cada aluno.\n\nPodemos analisar grandes volumes de dados educacionais, permitindo uma vis\u00e3o mais ampla dos desafios enfrentados pelo setor.\n\nCom essas informa\u00e7\u00f5es, \u00e9 poss\u00edvel desenvolver pol\u00edticas p\u00fablicas mais eficientes e identificar \u00e1reas que precisam de mais investimento.<\/strong>\n\n\"FinOps\n

O que podemos construir juntos?<\/h3>\n

An\u00e1lise de Dados:<\/h6>\nA partir da an\u00e1lise de dados obtidos de Sistemas de Gest\u00e3o de Aprendizagem (LMS), \u00e9 poss\u00edvel identificar conhecimento t\u00e1cito <\/b>– aquele que \u00e9 dif\u00edcil de ser explicitado, mas que pode ser captado, de algum modo, por tecnologias.\n\nEsse conhecimento pode subsidiar a constru\u00e7\u00e3o e o aprimoramento de cursos e curr\u00edculos. Esses dados podem, ainda, ser cruzados com os tipos de tarefas propostas e de intera\u00e7\u00e3o dos alunos.\n\n\u00c9 poss\u00edvel, por exemplo, personalizar ainda mais essa trajet\u00f3ria de aprendizado, diante da identifica\u00e7\u00e3o de lacunas de conhecimento e apresenta\u00e7\u00e3o de conte\u00fados espec\u00edficos para cada aluno.\n\n\"\"\n\"\"\n
Matching:<\/h6>\nA Ci\u00eancia de Dados pode ajudar avaliar perfis de alunos para identificar quais professores tem mais chances de <\/b>melhorar seu aprendizado em determina turma, escola ou disciplina. <\/b>\n\nIsso traz mais possibilidades de satisfa\u00e7\u00e3o e realiza\u00e7\u00e3o pessoal para o aluno.\n
Machine Learning:<\/h6>\nUtilizando <\/b>Machine<\/b> Learning, \u00e9 poss\u00edvel identificar (com efic\u00e1cia superior a 85%) os alunos com maior chance de evas\u00e3o escolar, <\/b>atrav\u00e9s do cruzamento de m\u00faltiplas bases de dados (sejam da pr\u00f3pria institui\u00e7\u00e3o de ensino, secretarias de educa\u00e7\u00e3o ou outras de dom\u00ednio p\u00fablico).\n\nA evas\u00e3o \u00e9 um fen\u00f4meno complexo que se n\u00e3o for combatido compromete metas sociais e econ\u00f4micas da sociedade a m\u00e9dio e longo prazo.\n\n\"Intelig\u00eancia\n\nAlgumas institui\u00e7\u00f5es e cursos oferecem disciplinas eletivas e extracurriculares em que o n\u00famero de matriculados pode variar de acordo com a popularidade.\n\nCom a an\u00e1lise preditiva, \u00e9 poss\u00edvel planejar melhor o curr\u00edculo escolar e toda a gest\u00e3o necess\u00e1ria <\/b>para que essas disciplinas sejam ministradas com qualidade, sem turmas lotadas, mas com a preocupa\u00e7\u00e3o de atender a todos que se interessam por elas.\n\nAl\u00e9m disso, todas as escolas particulares t\u00eam um certo n\u00famero de inadimplentes. Em algumas, esse n\u00famero \u00e9 t\u00e3o alto que chega a provocar o fechamento da institui\u00e7\u00e3o!\n\nIsso mostra o quanto \u00e9 importante que a escola tenha uma previs\u00e3o mais clara das inadimpl\u00eancias <\/b>que ter\u00e1 e se planeje financeiramente para suport\u00e1-las.\n\nOutra possibilidade com a an\u00e1lise preditiva \u00e9 a antecipa\u00e7\u00e3o do cen\u00e1rio de novas matr\u00edculas. <\/b>\n\nPois essa \u00e9 uma quest\u00e3o que tamb\u00e9m afeta o or\u00e7amento da escola, ent\u00e3o \u00e9 importante que haja uma estimativa mais precisa sobre ela.\n\n\u00c9 poss\u00edvel explorar padr\u00f5es e relacionar diversos fatores para prever tend\u00eancias <\/b>e apresentar um resultado prov\u00e1vel de matr\u00edculas que a escola ter\u00e1 para o ano seguinte.\n\nAssim, a institui\u00e7\u00e3o de ensino consegue saber a quantidade de recebimentos que poder\u00e1 contar advindos das matr\u00edculas, e tamb\u00e9m a necessidade de tra\u00e7ar novas estrat\u00e9gias para melhorar o cen\u00e1rio, revertendo resultados negativos ou potencializando os positivos.\n
An\u00e1lise Preditiva<\/h5>\nIA & Machine Learning para Qualificar a Taxa de Convers\u00e3o de Leads<\/strong>\n\nDesenvolvemos motores cognitivos capazes de aprimorar a Segmenta\u00e7\u00e3o e Qualifica\u00e7\u00e3o de Leads e aumentar o retorno sobre investimento (ROI).\n\n\nConhe\u00e7a o case\n<\/a>\n

Some of our clients<\/h4>\n
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