O Google Cloud também fornece visibilidade do ambiente e de seu desempenho. A equipe de dados pode monitorar custos ou comportamentos a qualquer momento para identificar as anomalias antes que elas afetem o desempenho para os clientes.

A CERC está apenas começando sua jornada digital e busca fornecer análises que mantenham os clientes mais bem informados — sejam as pequenas e médias empresas ou os bancos que as atendem. Por exemplo, ela pode ajudar um cliente a encontrar públicos inexplorados ou ajudar os bancos a identificar empresas em ascensão que sejam candidatas ideais para empréstimos.

A CERC implanta seus próprios modelos analíticos com muito menos esforço, usando os recursos de machine learning do Databricks. Com esses modelos rápidos e confiáveis, a equipe de dados consegue fornecer aos clientes insights de alta qualidade que diferenciam a CERC dos concorrentes. A equipe também tem mais tempo para desenvolver novos modelos e atender a mais clientes, graças à maior eficiência das tecnologias do Databricks e do Google Cloud.

Por exemplo, a CERC fornece previsões de negócios para cinco milhões de empresas em menos de dois minutos. Os desenvolvedores levaram apenas quatro meses para transformar os modelos da CERC de ideia em um produto totalmente desenvolvido — coisa que, antes, levava até dois anos.

Recentemente, a CERC também lançou um novo recurso que chama de "capacidade de viajar no tempo". Seu novo data lake, alimentado pelo Databricks e pelo Google Cloud, permite que a equipe da CERC avance e retroceda no tempo para analisar empresas e transações em diferentes momentos, detectar anomalias e gerar insights valiosos para os clientes.

Para fornecer esses serviços analíticos, a CERC precisa continuar a expandir o armazenamento de dados e a desenvolver os melhores modelos. Trabalhando juntos, o Google Cloud e o Databricks fornecem à CERC a escalabilidade e a resiliência necessárias para oferecer melhores serviços de crédito e insights que produzam um impacto positivo nas empresas brasileiras.