Product Delivery
Acompanhe exatamente quanto sua IA gera a cada mês, em dólares.
Conduzimos suas iniciativas de Data e IA como produtos de negócio: com usuários, KPIs e ROI rastreável. Não como projetos de tecnologia que desaparecem depois de entregues.
+150 empresas atendidas
— 5/5 no Google
Benefícios / Impactos
O que isso traz
Resultados concretos para sua organização, mensuráveis desde as primeiras semanas de atuação.
01
Um ROI visível e defensável diante do comitê executivo
Cada produto de Data ou IA está associado a indicadores de valor de negócio. Você pode demonstrar com precisão o retorno dos seus investimentos em IA, mês a mês.
02
Produtos de IA adotados porque atendem ao negócio
Um Data product gerido como um produto de verdade é concebido com seus usuários, não para eles. A adoção deixa de ser um problema, porque a necessidade do negócio está no centro desde o primeiro dia.
03
O fim dos projetos de IA pontuais
A abordagem de produto transforma um projeto pontual em um ativo duradouro. O produto evolui, melhora e gera valor ao longo do tempo, em vez de ser entregue e esquecido.
04
Decisões orçamentárias bem fundamentadas
Quando cada produto de IA tem um custo operacional medido e um ROI, as decisões de investimento se tornam racionais. Você sabe onde investir mais e onde cortar.
05
Uma linguagem comum entre tecnologia e negócio
O Data Product Manager faz a ponte entre as equipes técnicas e as diretorias de negócio. Chega de tradução aproximada: os objetivos são compartilhados e as prioridades, alinhadas.
Chapters
Nossa expertise
As competências e o know-how que aplicamos para gerar resultados nesta expertise.
Ferramentas / Parcerias
Como colocamos essa expertise em prática
Data Product Management não é uma questão de ferramentas, mas de método. Usamos os padrões de product management e Lean, adaptados às especificidades dos produtos de Data e IA.
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Power BI
Amazon Web Services
Nuvem do Google
Azure
Fluxo de ar Apache
Tipos de projetos
O que entregamos
Entregáveis operacionais, não recomendações. Estes são os formatos de projeto que aplicamos nesta expertise.
01
Escopo de Data Product
Definição do escopo, dos usuários-alvo, dos KPIs de valor e do backlog do produto. Entregue em 4 a 6 semanas com um sponsor de negócio identificado e um MVP delimitado.
02
Gestão de Data Product
Implementação da função de Data Product Manager em um produto existente ou em construção: roadmap, mensuração de valor, rituais de equipe e reporte ao sponsor.
03
Programa de Data Product Management
Implantação de uma equipe de Data Product Management na escala de uma unidade de negócio ou de um grupo: treinamento, ferramentas, rituais e governança de portfólio.
04
Mensuração de valor de um portfólio de IA
Auditoria de um portfólio existente de iniciativas de Data e IA, implementação de um framework de mensuração de valor e decisão sobre os produtos a manter, otimizar ou encerrar.
Business Cases
Eles conduziram seus produtos de Data e IA conosco
Não entregamos POCs. Entregamos sistemas que funcionam, com impacto mensurável no negócio dos nossos clientes.
Suas perguntas, nossas respostas
Todas as respostas para entender nossa abordagem, nossa forma de trabalhar e o que você pode esperar da nossa colaboração.
O que é um Data Product?
Um Data Product é uma solução de dados ou de IA gerida como um produto de negócio, com usuários identificados, KPIs medidos e ROI rastreável. A Diametral conduz suas iniciativas de dados como produtos duradouros, e não como projetos pontuais, o que garante sua adoção e seu valor ao longo do tempo.
Qual é o papel de um Data Product Manager?
O Data Product Manager faz a ponte entre as equipes de tecnologia e de negócio: define a visão do produto, prioriza o roadmap, mede o valor gerado e decide sobre as evoluções. A Diametral integra Data Product Managers seniores em seus squads ou capacita os seus para criar essa função, ainda rara na maioria dos grandes grupos.
Como medir o ROI de um projeto de IA?
Medir o ROI de um projeto de IA se baseia em três famílias de indicadores: valor de negócio (receita gerada, custos evitados, produtividade), adoção (usuários ativos, frequência de uso) e qualidade técnica (SLA, drift). A Diametral implementa esses indicadores desde a fase de escopo e os reporta mensalmente ao sponsor.
Qual é a diferença entre POC e IA industrializada?
Um POC demonstra a viabilidade em um escopo reduzido; uma IA industrializada roda em produção com SLA, monitoramento e integração às ferramentas de negócio. A Diametral evita a síndrome do POC eterno definindo desde o início os critérios de passagem para produção: volume-alvo, integração aos sistemas de TI, governança e ROI esperado.
Como gerir um portfólio de produtos de IA?
Gerir um portfólio de produtos de IA se baseia em uma governança clara, na mensuração regular do valor de cada produto e em decisões explícitas (manter, otimizar, encerrar). A Diametral implementa o framework, os indicadores e os comitês que transformam um acúmulo de POCs em um portfólio gerido.
contato
Tem um caso de uso de IA em mente? Vamos construí-lo juntos.
Descreva seu problema. Um Senior Data Scientist da Diametral avalia a viabilidade e propõe uma primeira abordagem.