A nossa plataforma utiliza técnicas sofisticadas de tratamento de dados para a gestão da energia. Compreendemos que decisões de qualidade requerem dados de qualidade, e é por isso que a nossa metodologia garante fiabilidade.

O nosso processo de limpeza de dados utiliza filtragem de Z-score e deteção de anomalias para identificar e corrigir irregularidades nos fluxos de dados de energia. Para as lacunas de dados, aplicamos técnicas de imputação que mantêm a continuidade, preservando a integridade estatística. Cada modelo é submetido a uma validação rigorosa, garantindo recomendações baseadas em padrões genuínos e não em coincidências.

Para tal, a nossa estrutura MLOps melhora o desempenho do modelo através da reciclagem automática e de testes A/B, permitindo que o seu sistema se torne mais preciso sem necessitar da intervenção técnica da sua equipa.