Vitrine Tecnologica

SIING: sistema integrado de inteligência de negócios para jogos

GPFOR Consultoria, Pesquisa e Desenvolvimento Ltda.

A Indústria de Jogos está se desenvolvendo rapidamente, tornando-se não só um dos maiores setores de consumo do mundo, mas também impulsionando revoluções tecnológicas e novas práticas que impactam a sociedade como um todo. Esforços no desenvolvimento de inteligência artificial, computação gráfica e aplicação de mecanismos variados de interpretação do comportamento humano são a base do desenvolvimento de jogos modernos que contam com a criatividade tanto quanto contam com a inovação. O Projeto de Sistema Integrado de Inteligência de Negócios para Games - SIING - é um exemplo deste nível de inovação, buscando integrar de forma ampla e acessível o Business Intelligence já existente nas grandes corporações ao esforço de desenvolvimento de jogos independentes feito ao redor do mundo. Para isso, esse projeto deve estar baseado em fortes pilares de inovação, com capacidade de traduzir em tecnologia uma variedade ampla de conhecimentos, práticas e métodos que é feito por especialistas em laboratórios e centros de pesquisa. Usando Inteligência Artificial, Big Data e Chatbots com habilidades de análise e interpretação emocional, ele irá permitir que levantamentos de Business Intelligence sejam profundamente mais assertivos ao rastrear tendências, mapear comportamentos de grupos coesos de usuários e unir bases de dados diversas. O resultado final é uma aplicação que consegue cruzar dados com base em anos de experiência em Business Intelligence para a Indústria de Jogos, apresentando precisão e oferecendo insights inéditos nas tecnologias existentes atualmente. Ao mesmo tempo, esse esforço irá produzir uma nova forma de compreender processos de avaliação humana; novas formas de integrar apresentação de dados estatísticos à usabilidade para profissionais e empresas; treinar e desenvolver Chatbots com foco na compreensão da linguagem humana, tendo como base um ambiente extremamente heterogêneo e multidisciplinar; e implementar novas formas de categorização e padronização de informações em Bancos de Dados Relacionais e Não Relacionais com foco em higienizar e homogeneizar dados de fontes diversas; dentre outras.

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