Data analytics: por que é tão importante para suas decisões?

É fato que as empresas têm encontrado um mercado muito competitivo e clientes cada vez mais exigentes. Por isso, suas ações e processos precisam acompanhar essas movimentações. Para adotar as melhores estratégias, é fundamental investir em data analytics.

Hoje em dia, a análise de dados se tornou um grande pilar das tomadas de decisão porque as empresas não podem perder tempo nem investimentos. Cada passo deve ser muito bem calculado, e os dados são os grandes aliados para alcançar objetivos.

Investir em análise de dados deixou de ser uma alternativa. Essa transformação é fundamental para garantir a sobrevivência de uma empresa. Neste artigo você vai entender por quê. Continue lendo para descobrir como as empresas estão utilizando a data analytics e por que essa estratégia é tão importante para sua tomada de decisão.

Por que a análise de dados é tão importante?

Coma a data analytics fazemos a análise de um grande volume de dados para que eles sejam interpretados. O objetivo é ter esse material como base para tomar decisões mais estratégicas e eficazes.

Como explicamos, não é novidade que as empresas estão encontrando um mercado cada vez mais competitivo. Muitas organizações desejam atrair a atenção do mesmo perfil de consumidor. Aquela que desenvolve diferenciais é a que se destaca.

Mas para ter esses diferenciais é preciso entender as demandas do mercado e também as exigências e objeções do público. Tudo isso influencia de forma significativa nas soluções desenvolvidas e nos processos internos de cada empresa.

Sendo assim, é fundamental que cada ação, decisão e estratégia seja adotada com a maior precisão possível. Não existe margem para erro porque uma decisão equivocada pode comprometer o sucesso do negócio.

Para ter certeza daquilo que está sendo feito, é utilizada a análise de dados. Por meio dela, é possível identificar tendências, os hábitos de consumo, perceber padrões e levantar insights para auxiliar nas tomadas de decisão.

Podemos dizer que com a análise de dados uma empresa não “dá tiros no escuro”. Ela tem uma visão clara daquilo que precisa alcançar, pode traçar os seus objetivos e definir os melhores caminhos para chegar neles.

Como as empresas estão utilizando a data analytics?

De acordo com uma pesquisa feita com 333 empresas da América Latina, incluindo o Brasil, 86% delas já utilizam dados, analytics e inteligência artificial em seus processos. Em cada 10 organizações, 4 visam identificar padrões de consumo e tendências.

Elas também investem em análise de dados para otimizar processos, garantindo mais operacionalidade com menos custo. Os focos são aumentar a confiança, a segurança e a agilidade dentro da própria organização.

Apesar dessa crescente demanda por data analytics e também da visão que as empresas têm sobre a importância dela, ainda existem desafios a serem enfrentados. Um deles é encontrar profissionais bem capacitados para implementar esse tipo de estratégia. O outro é a falta de cultura baseada em dados. As próprias empresas não estão preparadas para essa transformação.

Quais são as aplicações da análise de dados?

A data analytics é uma estratégia versátil. Ela pode ser implementada com diferentes objetivos, e por isso é tão importante para suas tomadas de decisão. O processo de data analytics engloba diferentes etapas, sendo:

  • identificação do problema: identificar o problema ou a pergunta de negócio que se quer responder com os dados;
  • coleta dos dados: é realizada por meio de registros, fontes externas, bancos de dados ou pesquisas;
  • explorar dados: eles são tratados para eliminar informações irrelevantes, dados duplicados ou qualquer outro detalhe que não seja proveitoso agora;
  • análise dos dados: é o momento em que eles começam a ser reunidos para fazerem sentido. Podem ser aplicadas a modelagem estatística, análise de regressão, estatísticas descritivas, análise de séries temporais, entre outras técnicas;
  • interpretação dos resultados: esses relatórios serão interpretados para que tragam informações que vão ajudar a entender a questão do começo;
  • comunicação de resultados: etapa em que os resultados serão compartilhados com os interessados. Isso pode ser feito por meio de uma apresentação ou um relatório formal.

Perceba a importância de investir em boas ferramentas para realizar todas essas etapas da data analytics. Com uma boa plataforma, você consegue fazer a captação, a integração e o armazenamento de dados, além de gerar relatórios e ter a sua disposição tecnologias como machine learning, para chegar ao insight desejado.

Com uma plataforma de analytics bem estruturada, é possível apenas acompanhar o mercado e as suas flutuações e tendências, ou então planejar as suas ações e tomar decisões de uma forma estratégica.

Como a análise de dados influencia as tomadas de decisão?

Os dados sozinhos não fazem grande diferença para a empresa. Para que eles possam influenciar de forma positiva sua tomada de decisão, é fundamental que haja um objetivo. Assim a coleta será feita de uma forma estratégica, pensando naquilo que se deseja transformar no negócio.

Um exemplo muito simples ajuda a ilustrar a importância da análise de dados para sua tomada de decisão. Imagine que você tenha que presentear uma pessoa. Você poderia comprar qualquer presente, somente para não "passar em branco", mas isso não faria desse presente algo especial.

A situação ficaria muito diferente se você fizesse uma pesquisa sobre as preferências dessa pessoa, suas características, aquilo que ela pode estar precisando, algo que gostaria muito de ganhar, aquilo que já tem, entre outros detalhes.

Você estaria fazendo uma coleta de dados para analisar as informações e, com base nelas, definir aquilo que poderia agradar mais o presenteado. As chances de acertar seriam muito maiores e o seu presente poderia ser o melhor de todos.

As soluções que a sua empresa entrega para o público são esse presente. Portanto, é fundamental adotar a análise de dados para desenvolver novas soluções, pensando naquilo que seria melhor para o seu público.

Mas não se esqueça que a análise de dados tem aplicações muito mais amplas do que o desenvolvimento de soluções. Qualquer tomada de decisão dentro da sua empresa pode ser baseada em dados, até mesmo a escolha de um canal de comunicação.

É possível alinhar o seu negócio por completo tomando decisões muito mais precisas se você tiver uma visão clara daquilo que deve ser feito. Sempre com base nos objetivos que pretende alcançar para ter eficiência e diferenciais competitivos.

A data analytics é capaz de ampliar a visão que uma empresa tem sobre ela mesma, seu público, dos concorrentes e do mercado como um todo. Por isso ela é fundamental também para sua organização, sendo indispensável para que as tomadas de decisão sejam mais precisas e eficazes.

Não se esqueça de que você precisa de uma boa plataforma para implementar a data analytics na sua empresa. Confira neste outro artigo como uma plataforma como essa melhora os processos empresariais.

por Scala

O papel da análise de dados na IA Generativa

Soluções criativas e diferenciadas são fundamentais para que as empresas se destaquem no mercado hoje em dia. Agora, elas têm uma ferramenta a mais para desenvolver as suas estratégias: a Inteligência Artificial Generativa, ou apenas IA Generativa.

Essa tecnologia tem potencial para levantar insights ou fazer criações. Por isso, pode ser uma grande aliada no desenvolvimento de soluções e processos. Em alguns casos, é até mesmo a responsável por criar aquilo que a empresa precisa.

Suas aplicações são as mais variadas, e é possível alcançar diferentes resultados com ela. Neste artigo você conhecer esses usos e como a IA generativa se relaciona com os dados. Continue lendo!

Como a IA Generativa funciona?

A IA Generativa é um tipo de Inteligência Artificial utilizada para a criação de diferentes conteúdos. Ela usa uma série de técnicas e se baseia em conteúdos já existentes para aprender e fazer as suas criações.

Isso é possível porque a IA Generativa também envolve o machine learning, logo, pode ser treinada. Esse treinamento, ou processo de aprendizado, resulta em um modelo estatístico. O usuário do sistema entra com um prompt e a IA Generativa utiliza o modelo estatístico para fazer suas análises.

Ela define aquilo que é mais apropriado como resposta para atender a entrada. Assim, cria o seu novo conteúdo. Porém, é importante entender que essa Inteligência Artificial não inventa nada novo. Na verdade, o processo é uma derivação, pois ele é baseado em algo que já existe.

Como a análise de dados impacta na IA Generativa?

A Inteligência Artificial Generativa trata um alto volume de conteúdos não estruturados. Mas assim como acontece com outros sistemas baseados em IA, ela requer uma programação. Ou seja, é preciso dizer para o sistema a maneira como ele vai funcionar e o modo como vai aprender para aprimorar a si mesmo.

Assim, podemos personalizar a IA Generativa para que ela tenha o comportamento desejado. É aqui que vemos um aspecto muito importante da análise de dados. Para ficar mais fácil entender, vamos pensar no uso da IA Generativa no desenvolvimento de produtos.

Nesse caso, é preciso que ela tenha como base um histórico para entender aquilo que funciona ou que não apresenta grandes resultados para um público. Então, precisamos de uma análise de dados prévia para estabelecer o que é interessante para a IA Generativa, e assim fazer o treinamento dela com base nos objetivos pretendidos.

Uma vez que a IA Generativa tem acesso a esse banco de dados preexistente, ela consegue fazer a análise dele e, como explicamos, estabelecer a resposta que parece mais adequada àquilo que foi solicitado.

Com base nos dados com os quais foi treinada, ela consegue gerar novas instâncias de dados semelhantes a esses do começo. Por isso é uma grande aliada na hora de obter insights dos mais variados.

É possível treinar a IA Generativa conforme a aplicação que você pretende para ela. Assim, com base em informações específicas, determinar o comportamento do sistema para que ele possa compreender aquilo que você deseja e sugerir as criações.

Quais são as aplicações da IA Generativa?

A IA Generativa já faz parte da estratégia de muitas empresas. De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner com mais de 2.500 executivos, 88% deles já desenvolvem iniciativas baseada nesse tipo de Inteligência Artificial.

As aplicações são as mais variadas, mas a maioria tem como principal objetivo a experiência e a retenção do cliente, sendo o foco de 38% dos entrevistados. Essa tecnologia também é utilizada por 26% para promover o aumento da receita. Para 17%, o foco é a otimização de custos e 7% dos entrevistados utilizam para dar continuidade aos negócios.

Entre os diferentes cenários de aplicação, a IA generativa é utilizada na criação de textos, como para escrita em geral, marketing de conteúdo, elaboração de contratos, normas e outros. Para códigos, é aplicada na documentação a geração deles. Também na construção de aplicativos para a internet e textos para SQL.

Outro cenário de aplicação é a criação de imagens, como para design, mídia e propaganda. Podemos sintetizar a voz por meio da IA Generativa, gerar e editar vídeos, criar cenas e modelos em 3D.

Existem aplicações também para automação, engenharia, áudio, música e jogos. Portanto, as possibilidades de aplicação são muito diversificadas, levando a IA Generativa para diferentes setores de um negócio.

Quais são as vantagens de aplicar a IA Generativa nas empresas?

Como você já deve ter percebido, a aplicação da IA Generativa nas empresas pode promover uma série de benefícios e alavancar os resultados. Veja a seguir quais são as principais vantagens que essa tecnologia traz.

Personalização de estratégias

Conforme explicamos, a IA Generativa se baseia em um banco de dados preexistente para entregar resultados. Para fazer isso, ela considera os prompts inseridos. Dessa forma, é possível personalizar as estratégias criando algo único, seja o desenvolvimento de um produto, a geração de conteúdos ou qualquer outro insight.

Eficiência operacional

Esse tipo de Inteligência Artificial trabalha com agilidade fazendo análise de um alto volume de dados de forma constante. Logo, é possível automatizar e, ao mesmo tempo, acelerar diferentes processos na empresa.

Ela consegue trabalhar de uma forma escalável, sem a necessidade de intervenção humana. Com isso, os especialistas podem ser direcionados para atividades e tarefas com maior valor agregado, atuando de uma forma mais estratégica e menos operacional.

Diferencial competitivo

Com a Inteligência Artificial, são feitas criações personalizadas e originais. A empresa desenvolve diferenciais competitivos, inclusive, promovendo uma melhor experiência para usuários e clientes.

A IA Generativa é uma grande aliada para auxiliar na criatividade das equipes. Nem sempre é necessário que ela seja responsável pela criação final. Pode simplesmente sugerir ideias para auxiliar nesse processo criativo, ajudando a vencer bloqueios e identificar as oportunidades de mercado para inovar.

Por tudo isso, a IA Generativa oferece uma experiência dinâmica para clientes, usuários ou colaboradores. Tem uma capacidade analítica que abrange todo o ciclo e faz entregas contínuas. Também é capaz de entregar inteligência incorporada às diferentes operações do negócio, para que ele seja beneficiado como um todo.

A IA Generativa só consegue entregar o seu máximo potencial tendo uma boa base de dados para o seu treinamento, as consultas e criações. Portanto, mais uma vez os dados se mostram como o grande tesouro para o desenvolvimento de estratégias cada vez mais eficazes e o investimento em diferenciais.

A Inteligência Artificial está muito acessível para todas as empresas hoje em dia, e você também pode implementá-la no seu negócio. Acesse o site da Scala para conhecer as soluções de IA disponíveis!

por Scala

Saiba qual é a importância dos dados e quais os seus impactos no dia a dia.

Na hora de tomar decisões, contar com o máximo de informações possível é o que permite escolher o melhor caminho. Isso vale tanto para a vida pessoal quanto para a profissional e para a atuação das organizações no mercado. Não há como negar a grande importância dos dados, especialmente em um cenário de transformação digital nas empresas.

Ao mesmo tempo em que ficou muito mais fácil coletar, analisar e fazer o diagnóstico de uma infinidade de dados, o impacto disso se torna muito mais visível. A cultura de dados traz uma série de benefícios para pessoas e organizações, desde que seja feito um uso inteligente desse tipo de conhecimento.

Pensando nisso, preparamos este post para auxiliar você a entender melhor qual é a importância dos dados e como eles impactam o dia a dia. Acompanhe!

O que é a cultura de dados?

A cultura de dados é um modo de pensar e agir no qual o uso de dados desempenha um papel central nos processos de tomada de decisão. Em uma empresa, isso significa que eles fazem parte da rotina do negócio, pois são utilizados nos mais diversos departamentos, orientando a realização das tarefas.

Para que isso aconteça, é imprescindível que a cultura de dados esteja profundamente inserida na cultura organizacional. O uso de dados deve ser feito por todos os colaboradores em vários setores e diferentes níveis de hierarquia e não apenas por aqueles que ocupam os postos de liderança.

Os dados são uma parte essencial da maneira como a organização é guiada, uma vez que integram desde os processos internos até sua identidade. Na cultura de dados existe uma compreensão precisa de como eles são coletados, tratados e analisados para que seja possível extrair informações capazes de produzir insights valiosos.

Qual é a importância dos dados para as pessoas e organizações?

Os dados permitem ter um entendimento mais detalhado da situação do mercado, não só o atual como também o de períodos anteriores e do futuro por meio de projeções de cenários. Para uma empresa esse tipo de informação é vital para sua sobrevivência entre os concorrentes e para que as melhores decisões sejam tomadas visando o crescimento do negócio.

A importância dos dados também é inegável para as pessoas, já que suas experiências são afetadas pelas informações que as organizações coletam sobre elas. Seja em empresas privadas, seja em instituições governamentais, a análise de dados é utilizada para guiar ações que em algum ponto acabam por impactar pessoas.

Quais são os impactos dos dados no dia a dia?

A seguir, destacamos alguns exemplos de como o uso de dados impactam a rotina de pessoas e organizações.

Tomadas de decisão mais precisas

Quando os dados não são utilizados para orientar as ações em uma empresa, por exemplo, o natural é que gestores tomem decisões de acordo com a própria intuição. As chances de erros, nesse caso, são enormes e prejudicam o negócio.

Por outro lado, uma cultura de dados fortalecida faz com que as decisões sejam tomadas a partir de uma base concreta, resultado de uma análise minuciosa que destrincha a realidade do mercado. A incidência de erros diminui consideravelmente, o que ainda leva a uma redução de gastos com retrabalho.

Os processos de tomada de decisão também se tornam mais ágeis quando os profissionais contam com as informações fornecidas pelos dados. Ganha-se em tempo e em qualidade, afetando a rotina de colaboradores de todos os níveis, bem como dos clientes.

Ajuda na resolução de problemas complexos

Encontrar soluções para problemas com altos níveis de complexidade também fica mais fácil. A importância dos dados fica bem clara quando se pensa que, não fosse por eles, seria preciso correr mais riscos ao tentar uma estratégia que teria sido desenvolvida sem uma base sólida.

É possível unir inovação e dados para encontrar soluções criativas e eficazes para questões difíceis. A análise dos dados ajuda a encarar as situações por uma nova perspectiva e permite fazer predições para selecionar a melhor ação a ser tomada.

Melhoria na experiência do cliente

A cultura de dados permite que a empresa conheça muito melhor seu público-alvo e cada cliente especificamente. Preferências, necessidades, hábitos de consumo, poder aquisitivo, faixa etária, gênero, localidade e profissão são apenas alguns exemplos dos muitos dados que são coletados e analisados.

A partir das informações, a empresa consegue atender às demandas dos clientes com mais precisão e eficiência. Também é possível tornar o atendimento mais humanizado, além de oferecer produtos e serviços personalizados, o que contribui para uma experiência mais satisfatória e maiores chances de retenção do cliente.

Aperfeiçoamento dos processos operacionais

Ter acesso a um banco de dados e relatórios com análises detalhadas facilita a identificação de falhas nos processos operacionais. Fica mais fácil saber onde estão os erros, quais são as suas causas e o que pode ser feito para corrigir os problemas.

Com processos aperfeiçoados, ocorre a diminuição do retrabalho e o aumento da produtividade dos colaboradores. Consequentemente, a empresa consegue aproveitar melhor os recursos financeiros e tornar o fluxo de trabalho mais ágil.

Maior preocupação com segurança

Outro impacto muito importante da cultura de dados para pessoas e organizações é a necessidade de reforçar a segurança das informações. É preciso seguir as determinações da Lei Geral de Proteção de Dados, que dispõe sobre o tratamento de dados pessoais e tem o objetivo de inibir seu uso indevido.

Nesse sentido, armazenar dados na nuvem é uma forma de garantir mais proteção para as informações. As empresas precisam, portanto, investir nesse tipo de recurso para conseguir aproveitar os benefícios do uso de dados e não ter problemas para gerenciá-los.

Diante de todas essas informações, fica evidente a importância dos dados para empresas, profissionais, clientes e a sociedade como um todo. Por isso, é fundamental contar com as ferramentas e o suporte necessários para manter o banco de dados saudável e fazer uso deles de modo inteligente e com muita responsabilidade.

Então, gostou de saber mais sobre a importância dos dados? Siga a nossa página no LinkedIn e acompanhe outros conteúdos úteis para você!

por Nayara Costa

Data Mesh: entenda o que é e quais os seus princípios

Se a sua empresa está implementando uma cultura data-driven, soluções baseadas em dados e Machine Learning, então você deve considerar a implementação da nova abordagem chamada Data Mesh no seu negócio. Essa concepção é nova no mundo da tecnologia, sendo considerada uma tendência que pode auxiliar consideravelmente na análise de dados.

Como se trata de uma concepção nova, essa pode ser uma estratégia que diferencia seu negócio no mercado, criando uma vantagem competitiva que destaca sua empresa. Por isso, continue lendo este material para entender mais sobre o assunto!

O que é Data Mesh e do que se trata essa nova abordagem?

Data Mesh (Malha de Dados) é um novo modelo de arquitetura de dados que opera de forma descentralizada. Foi inicialmente introduzido por Zhamak Dehghani, diretora de tecnologias da Thoughworks da América do Norte e tem o objetivo de ajudar empresas a lidar com pontos problemáticos associados à grande escala de dados.

Essa abordagem funciona de forma oposta aos Data Lakes ou Data Warehouses, que aglomeram todas suas informações em um único repositório. O Data Mesh vai de encontro à perspectiva tradicional de que o Big Data precisa ser centralizado para ter potencial analítico.

Data Mesh surgiu pela necessidade das empresas em encontrar novas formas para lidar com problemas e desafios ligados à grande escala de dados que precisa ser analisada atualmente. Isso significa que dados centralizados podem ser não suficientes para atender as necessidades da empresa em razão do amplo volume de informações aglomeradas.

Sua premissa é permitir a escalabilidade da análise de dados, além de assegurar mais acessibilidade e disponibilidade das informações. Esses dois fatores são cruciais pelo fato de que cada vez mais aplicações estão usando Machine Learning e soluções centradas em dados.

Quais são os princípios do Data Mesh?

Para aplicar o Data Mesh na prática, Dehghani estabeleceu quatro princípios que precisam ser adotados para garantir suas funcionalidades. Entenda quais são eles a seguir.

Disponibilização de dados como produto

Os dados do domínio dão entregues produtos (datasets), podendo ser acessados por outros domínios por meio de APIs, códigos usados para conectar soluções e plataformas.

Governança federada de dados

Essa governança objetiva permitir a interoperabilidade dos domínios. Isso é feito por políticas, códigos, padrões, regras e responsabilidades. Assim, a governança operacional do modelo deve ser conduzida pelos representantes das equipes de cada domínio.

Infraestrutura para disponibilização dos dados como self-service

São tecnologias que permitem a descentralização dos dados, como plataformas integradas para gestão de dados do início ao fim (analítico e operacional). Elas ainda permitem que novos times de domínio sejam criados sem depender de um time centralizado.

Arquitetura de dados descentralizada

Esse é o contexto de negócios no qual os times de produtos de dados operam. As equipes se tornam donas do ciclo de vida de dados, devem garantir sua qualidade e têm a responsabilidade de entregar valor.

Qual o papel desse conceito dentro do Analytics?

A implementação do Data Mesh impacta diretamente o Analytics, trazendo benefícios para a análise de dados. Saiba como a seguir.

Agilidade e escalabilidade

De forma geral, são aprimorados o tempo de chegada no mercado, a agilidade e escalabilidade do domínio de negócios. Essa abordagem também diminui o backlog de TI, já que as equipes de projeto podem atuar de forma independente e dar mais foco aos produtos com dados mais relevantes para o negócio.

Governança central forte

Essa forma de estrutura permite controlar a conformidade dos dados de ponta a ponta. A arquitetura tradicional (como Data Lakes e Data Warehouses) dificulta a reconciliação da semântica com o grande volume de dados.

Com a descentralização das operações e aplicação de diretrizes globais de governança, é possível entregar dados de qualidade, facilitar o acesso e gerenciá-los mais facilmente.

Equipes de domínio multifuncionais

Abordagens tradicionais de arquitetura de dados acabam isolando as equipes. Mas o Data Mesh propõe uma solução em que os proprietários do domínio e os especialistas da área têm amplo comando. Isso é garantido pelo fato das equipes de TI terem maior conhecimento e controle do domínio, trabalharem mais próximas dos negócios e, caso sejam virtuais, serem mais ágeis.

Entrega de dados mais rápida

Muitas vezes a configuração da infraestrutura de dados é um obstáculo para a gestão de dados, isso inclui atividades como armazenamento de dados, gerenciamento de identidade, processamento e monitoramento de dados, entre outras.

Como o Data Mesh fornece uma infraestrutura mais fácil de governar, sua equipe se torna menos sobrecarregada de problemas e questões para resolver, permitindo uma entrega mais rápida de dados.

Quais são exemplos de uso do Data Mesh?

O Data Mesh tem aplicações práticas que podem impulsionar o desenvolvimento da empresa ao solucionar problemas comuns na rotina de um time de TI. Entenda a seguir quais são esses entraves e como esse novo conceito pode solucioná-los.

Difícil centralização de dados

A abordagem comum exige a coleta de dados de variadas fontes e conectar esses pontos diferentes para um Data Lake ou Warehouse central. Essa movimentação de informações é consideravelmente cara e pode levar muito tempo.

Graças ao Data Mesh, os datasets são separados em cada unidade do negócio, o que minimiza o tempo necessário para obtenção de insights. As equipes operacionais podem acessar e analisar os dados de forma mais fácil e rápida.

Aumento no volume de dados

A quantidade de dados que vem sendo coletada cresce exponencialmente a todo momento, especialmente pelo fato de que cada vez mais soluções estão utilizando dados para aprimorar suas atividades. Com isso, o número de fontes para coleta de dados também aumenta, o que afeta negativamente a agilidade das empresas para obter valor dessas informações e responder às mudanças.

O Data Mesh delega várias atividades para equipes individuais ou usuários de negócios, trazendo maior agilidade aos negócios e transformações em escala. Na prática, são usados diferentes servidores para coletar as informações e eles atualizam relatórios em tempo real, permitindo que suas decisões também sejam mais rápidas.

Cumprimento das normas

Caso a empresa colete dados de outros países, é preciso se adequar à legislação de dados daquela região, o que também demanda muito tempo e recursos da empresa.

O Data Mesh permite uma gestão descentralizada dos dados, eliminando a necessidade de que todo o servidor seja adequado às jurisdições legais de vários locais ao redor do mundo.

Data Mesh é um conceito que está sendo estudado e testado pelas empresas ao redor do mundo. Entretanto, certamente consiste em uma tendência que poderá agregar muito valor para as empresas pelo fato de solucionar problemas crescentes para todas empresas que operam com dados.

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por Scala

Descubra qual a vantagem de comprar dados como serviços

Pode parecer com mais uma novidade trazida pela união das novas tecnologias, como IA e Machine Learning, Cloud Computing e Ciência de Dados. Mas saiba que a compra de dados como serviço é uma prática com décadas de desenvolvimento, sendo constantemente otimizada.

Para ajudar você a entender mais dessa prática e conhecer os melhores caminhos de aplicá-la em seu negócio, a Scala traz este conteúdo: uma entrevista exclusiva com um de nossos melhores especialistas na área. Estamos falando de Filipe Cotait, cientista da computação e também o nosso Diretor de Tecnologia e Operações.

Durante este conteúdo ele vai nos ajudar a entender melhor sobre como os dados já são produtos muito valiosos para as organizações já há bastante tempo — compartilhando a sua experiência e mostrando um pouco sobre como as companhias mais modernas do mercado podem aproveitar melhor as oportunidades nessa área.

Continue conosco e tenha uma boa leitura!

O que é a compra de dados como serviço?

Realmente, como dissemos, parece mais uma novidade, mas não é. A compra de dados como serviço é uma prática bastante comum, em que as empresas compram o acesso a determinados dados. Ou seja, existem as empresas que realizam a coleta de informações úteis para que outras possam utilizá-los na otimização de seus processos.

Esses dados, após capturados e tratados, são fornecidos como um serviço por uma empresa parceira ou até mesmo por uma provedora. Cotait, o nosso Diretor de Tecnologia, nos esclarece que:

"A compra de dados como serviço é um conceito simples: pagamos pelo valor do dado recebido. Fazendo um paralelo, é muito similar a contas de luz e água — mas com informações de valor para a sua organização."

Ele ainda nos explica que esses dados poder ser captados e fornecidos em diversos formatos, padronizados e prontos para uso. Isso permite que as empresas os utilizem para diversos fins, como análise de negócios, pesquisa de mercado, tomada de decisões estratégicas, entre muitas outras áreas e propósitos.

Quando e como a prática de compra de dados surgiu?

Conforme as próprias palavras de Filipe, a prática de compra de dados surgiu há muitos e muitos anos: os cartórios ou empresas de análise de crédito — elas existem há décadas. Essas empresas possuem dados que podem ser consultados ou comprados.

Assim como o censo — sendo algo antigo utilizado para a tabulação de dados da população de todos os tipos: econômico, financeiro ou social, mas diferente de anos atrás, a Internet trouxe a aceleração e a democratização dessa coleta de informações que já era realizada, pontua o entrevistado.

Com isso, percebeu-se que os dados estavam espalhados por toda parte. Eles estão presentes em diversas fontes e em todos os lugares.

Mas reitera que é possível agregá-los para obter informações que antes estavam muito concentradas, muito dispersas ou eram difíceis de serem disponibilizadas. Filipe traz alguns apontamentos sobre essa questão, os quais apresentamos na sequência.

Então, os dados estão interconectados?

Sim. Os dados em geral são interconectados, mas ao mesmo tempo estão dispersos em vários locais, o que dificulta ter o dado correto, independente do assunto.

De acordo com Filipe, essa nova realidade possibilitou a coleta de dados em sites institucionais, aplicativos e redes sociais de maneira simultânea. Com essa possibilidade, a compra de dados como serviço começou a ser discutida, ainda mais depois da chegada dos serviços de nuvem — onde o tema de se pagar serviços tecnológicos como serviço tomou corpo.

Esse é um dos principais motivos de termos o jargão “dado é o novo petróleo”, aponta o diretor. E isso faz muito sentido — continua — pois, assim como o petróleo, os dados possuem um alto valor. Igual à matéria-prima do combustível, é necessário beneficiá-los para serem utilizados, transformando-os em informações que possam ser aplicadas no dia a dia.

Quais as vantagens de uma empresa ao comprar dados como serviço?

Filipe Cotait mostra muita assertividade ao responder essa questão. Ele nos conta que a compra de dados pode auxiliar na tomada de decisões, principalmente. Ter as informações que sua empresa precisa, possibilita que essas medidas estejam mais informadas, baseadas em dados precisos e atualizadas sobre o mercado e o público-alvo.

Fora que permite o desenvolvimento de estratégias mais rebuscadas, pautadas em bases sólidas, detalhe esse, hoje, essencial para empresas que buscam um alto índice de crescimento.

Isso acontece porque, a partir das análises que podem ser realizadas, é possível ter melhores insights, definir caminhos a serem traçados e fazer com que todo o direcionamento gire em torno de um melhor engajamento e fidelização do consumidor.

Além disso, existem ferramentas que podem auxiliar muito nessa tarefa, como a plataforma LORE. A seguir, vemos mais sobre esse tema.

É possível ter acesso à compra de dados como serviço pela LORE, a plataforma analytics da Scala?

A LORE é uma plataforma digital desenvolvida e mantida pela Scala, que oferece uma série de vantagens e serviços para ajudar as empresas a planejar, tomar decisões e acompanhar o mercado.

Filipe nos conta que a decisão de implementar uma plataforma como a LORE foi baseada nas experiências da Scala como fornecedor de soluções analíticas e nas necessidades de mercado que nossos clientes nos apresentaram. Segundo ele:

"Desde sua criação, a Scala decidiu inaugurar uma plataforma para oferecer aos seus clientes uma jornada analítica completa e como serviço — o entrevistado deixa claro que esse é o ponto mais forte da plataforma. O cliente precisa de diferentes tipos de dados, sejam eles internos ou externos, para compor suas estratégias de mercado."

E continua:

"É daí que vem muitos dos problemas encontrados pelas empresas que optam por essa otimização. Esses dados estão espalhados em diferentes fontes, como redes sociais, sites e aplicativos, dificultando a coleta e a organização dessas informações de modo que sejam utilizáveis."

Ou seja, realizar essa capturar demanda recursos e tempo, além de muitas vezes envolver questões de privacidade e restrição de acesso. Então, a LORE pode disponibilizar tudo isso, com ajuda de nossos especialistas e engenheiros, funcionando como um ambiente seguro e escalável.

Tal característica permite a análise de dados em tempo real, com acesso a dashboards e relatórios personalizados. As ferramentas disponíveis na plataforma incluem inteligência artificial, aprendizado de máquina e análise preditiva, entre outras.

“A empresa que utiliza e aproveita essas vantagens, não tem nenhuma preocupação em desenvolver nada disso”, pontua Filipe.

Como é realizada a compra de dados como serviço na plataforma LORE?

Nós, que desenvolvemos a LORE, sabemos bem que o mundo da internet e das redes sociais é dinâmico, e as necessidades dos clientes podem variar de acordo com diferentes momentos e circunstâncias, nos introduz Filipe sobre o assunto.

Por isso, a plataforma oferece um modelo de pagamento flexível, no qual os clientes pagam apenas pelo que consomem, sem precisar comprar ativos ou projetos inteiros. Assim, a LORE se apresenta como uma solução analítica prática e eficiente, que permite às empresas acessar as informações de que precisam de forma mais rápida e econômica.

Filipe finaliza a conversa destacando que a compra de dados como serviço é ideal para empresas que buscam expandir seus negócios, lançar novos produtos ou serviços e atender melhor às demandas do mercado em que atuam. É importante obter dados de fontes confiáveis e, principalmente, atualizados. Somente assim, garantimos que as informações coletadas sejam precisas e realmente úteis para a tomada de decisões.

Quer conhecer mais da plataforma LORE e como ela pode ajudar a sua organização no mundo moderno, utilizando o melhor dos últimos recursos disponíveis da tecnologia? Entre em contato agora mesmo com um de nossos consultores especialistas e descubra mais como os dados podem ser úteis para as otimizações que a sua empresa precisa!

por Fellipe Cavalcanti

Confira os recursos e funcionalidades da LORE

Processos de análises estratégicas são essenciais para as organizações modernas. Em tempos de grande concorrência e mudança constante no mercado, é preciso que as empresas estejam sempre atentas ao comportamento dos consumidores e identifiquem tendências ou públicos-alvo relevantes para o seu negócio. A LORE chega para suprir essa necessidade.

Além disso, muitos processos operacionais podem ser automatizados com ajuda de tecnologias avançadas — como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e recursos de Big Data. A busca por essas ferramentas cresce exponencialmente quando falamos sobre pequenas e médias organizações, que costumam ter menor capacidade financeira para desenvolver soluções por conta própria.

Logo, pode ser uma boa oportunidade para usufruir do modelo SaaS (Software as a Service), como as soluções da Scala. Neste artigo, você vai conferir tudo que a nossa empresa vem desenvolvendo nos últimos anos para ajudar o seu negócio a ir cada vez melhor no mercado e no desenvolvimento otimizado de suas tarefas e processos internos. Boa leitura!

O que é Analytics?

Uma plataforma de analytics é um software desenvolvido para coletar e analisar dados, permitindo que as empresas tenham uma melhor visão do seu mercado. A função dessa ferramenta é ajudar os gestores a tomarem decisões mais inteligentes sobre o negócio.

Todos os dados coletados na plataforma são processados pelos modelos matemáticos especializados, que geram relatórios detalhados com gráficos, tabelas e imagens interativas — tudo isso disponível para ser utilizado pelo usuário final da empresa (ou pessoa responsável pelo setor). Os principais tipos de plataforma analytics existentes no mercado são:

  • Business Intelligence: essa tecnologia auxilia nas estratégias corporativas;
  • Marketing Automation: auxilia na automatização dos canais de marketing;
  • Big Data Analytics: direciona os investimentos nos pontos fortes do negócio;
  • Social Media Analytics: identifica tendências sociais e comportamentais da marca.

O que é a LORE e para que serve?

Quem utiliza a LORE busca entender as informações mais relevantes para otimização do seu negócio, garantindo uma jornada tranquila de evolução para a sua empresa. Listadas na sequência estão as principais soluções de analytics disponibilizadas pela Scala. Confira!

Business Insights

O uso da plataforma de analytics ajuda os gestores e os demais executivos das organizações a ter insights valiosos sobre o comportamento dos consumidores por meio de ações que envolvem:

  • o monitoramento detalhado de eventos comuns;
  • a quantificação das estatísticas financeiras para avaliar vendas e receitas;
  • o desenvolvimento de modelos preditivos que analisam dados recentes para prever tendências (por exemplo, indicando quais produtos serão mais procurados nas próximas semanas).

Ainda temos muitas outras ações que podem variar de número e qualidade a depender do gestor envolvido na leitura e na interpretação desses dados. Além do recurso inerentemente em uma plataforma detalhada de analytics, é possível obter diversos tipos de Business Insights com base nos seus objetivos específicos.

Assim, você poderá definir metadados sobre o número total de visitantes únicos no site de sua empresa durante um período determinado. Questões que variam desde qual foi o tráfego na sua loja virtual ou até em que região geográfica esses clientes operaram serão os norteadores das equipes para gerenciar melhor o seu negócio.

Data Scraper e Data Store

Com o Data Scraper, seus gestores terão em mãos os melhores dados, aqueles que realmente farão a diferença para a sua empresa. Com ele, é possível:

  • monitorar os preços praticados pelos concorrentes: precisa fazer isso buscando por algum produto específico? Podemos, por meio da plataforma, monitorar o mercado por SKU (número único dado a cada produto vendido na Internet);
  • acompanhar as taxas de sucesso de entrega (ou problemas e gargalos no setor de logística) e os meios de pagamento preferidos por clientes e pelo mercado, entre outras.

Já a função de Data Store atua, além de outros casos, no armazenamento desses dados minerados. Eles serão posteriormente organizados para análise e leitura das informações geradas.

Reports

A LORE consegue coletar e analisar dados ao longo do tempo, permitindo que as empresas observem o seu desempenho de maneira muito efetiva. Essa capacidade pode ser usada para criar relatórios detalhados sobre qualquer tema: vendas, gastos diferenciados entre regiões etc.

No caso grandes e médias organizações, com esses relatórios disponíveis na nuvem, os gestores poderão ficar melhor informados sobre o andamento da organização, e os executivos podem tomar as melhores decisões com base neles.

Ainda assim, muitas companhias utilizam ferramentas tradicionais para gerir tais processos internamente — mas esse é um trabalho relativamente complicado devido às limitações desses sistemas convencionais. Dessa forma, vale a pena evitar esse tipo de problema adotando uma plataforma mais moderna para gerir sua empresa!

Data Quality

Faz parte da gestão de dados, auxiliando na melhoria de processos internos e externos e garantindo a qualidade das informações coletadas. Na LORE, você poderá ter a certeza da qualidade daquilo que está sendo usado para ilustrar em números o potencial da sua empresa aos gestores.

O principal objetivo desses cuidados é atender às legislações e às normas corporativas, melhorar a análise dos dados para tomar melhores decisões e garantir que as informações sejam mais precisas, consistentes e atualizadas.

Data Ingestion

A maioria das organizações possui um grande volume de dados armazenados. Essa característica é especialmente verdadeira para as empresas digitais, que estão constantemente coletando informações sobre seus clientes e os tópicos mais buscados pelo público-alvo.

Para garantir o acesso rápido a informações relevantes, elas utilizam sistemas de Data Analytics — tecnologias capazes de analisar todo o conteúdo com outras fontes externas, como as redes sociais e outras bases relevantes para a empresa e o mercado em geral — a fim de produzirem análises detalhadas.

Para maximizar essa análise, nada melhor do que uma boa gestão da aquisição desse conjunto imenso de dados! A data ingestion faz parte dessa gestão: consiste na transferência dos arquivos armazenados no servidor corporativo até as soluções utilizadas por companhias modernas para a realização de análises complexas (mas de fácil leitura) e relevantes.

Viu como a LORE é uma ferramenta moderna e necessária para ajudar muitos negócios? No decorrer do artigo, você conferiu os detalhes que fazem dessa alternativa uma das formas mais seguras de evoluir os processos de sua empresa.

Quer saber mais sobre como adotar esses recursos na sua organização? Acesse a página oficial da ferramenta e descubra como implementar a LORE em sua organização agora mesmo!

por Scala

Como uma plataforma de Analytics melhora os processos empresariais?

Uma empresa que não implementou uma plataforma Analytics na sua rotina deixará de aproveitar de um grande número de vantagens que contribuem para o crescimento da sua empresa. Essa tecnologia já se tornou padrão na rotina corporativa, sendo utilizada por administradores de organizações de variados ramos e portes.

Na prática, os gestores adotam uma tecnologia que aplica a análise de dados (Data Analytics) no campo prático. Porém, para garantir que o negócio aproveite das vantagens, é importante ler este conteúdo para conhecer exatamente o que é o Analytics, suas funções, como ele traz maior eficiência para os procedimentos corporativos, como fazer a escolha correta e os diferenciais do Scala Lore!

O que é uma plataforma de Analytics?

Entenda que Analytics significa “análise” em português se trata de um campo de estudo que usa a estatística, matemática e outros campos para encontrar padrões de dados em estratégias. Uma plataforma de Analytics é uma tecnologia que tem como objetivo principal coletar informações relevantes ao negócio, estuda os dados e gera insights que serão úteis aos gestores.

Os dados coletados podem ser obtidos de métricas, pesquisas, feedbacks, entre outras fontes. Além disso, as operações de análise podem ser aplicadas em diferentes áreas da empresa, como na contabilidade, marketing, Recursos Humanos (RH), administração, entre outros.

Quais as funções?

De forma geral, há vários tipos de análises que realizadas pelas soluções de Analytics auxiliam na construção de uma jornada de dados com eficiência, precisão e praticidade para a empresa. Entenda quais são eles e suas respectivas funções:

  • descritiva: essa é uma atividade que sumariza os dados coletados pela solução. Seu objetivo é fazer com que os gestores vejam o que acontece na empresa em tempo real;
  • prescritiva: considerada a mais complexa, ela verifica as consequências das ações tomadas pela empresa;
  • preditiva: usa o Machine Learning e algoritmos para categorizar os dados, antecipar acontecimentos no mercado e fazer projeções para organizações.

Como traz eficiência para os processos empresariais?

Com a plataforma de Analytics você observará impactantes ganhos nos processos empresariais. Isso acontece porque os gestores terão uma visão mais ampla da empresa e tomarão decisões mais vantajosas de forma mais rápida.

Por exemplo, com a análise prescritiva você poderá verificar a eficiência dos procedimentos da empresa, identificar problemas e aplicar as correções necessárias, diminuindo custos e desperdícios — tanto de recursos como de tempo. Outro exemplo é a análise preditiva que você pode antecipar situações e se adaptar aos eventos futuros.

Apenas compilar os números não basta, é relevante atentar para algumas questões que você deve ter em mente ao analisar os dados apresentados pela plataforma.

Um dos cuidados necessários é conhecer muito bem sua empresa, assim você conseguirá entender como os dados transcrevem os acontecimentos reais na rotina da empresa. Outro cuidado é alinhar os líderes para um mesmo objetivo, que será aumento da eficiência corporativa, assim, eles utilizarão os dados em busca de resultados

Quais os seus benefícios?

A empresa aproveitará de muitos benefícios quando implementar uma plataforma de Analytics. Esses ganhos serão um grande diferencial para alavancar seu desenvolvimento. Nos tópicos seguintes, trouxemos alguns exemplos deles.

Torna o processo de tomada de decisão mais acertado

Data Analytics é uma ferramenta útil para descobrir lacunas, gerar insights e identificar oportunidades de mercado. Os gestores não tomarão mais decisões com base em suposições ou intuições, mas sim a partir de relatórios que usam dados concretos, reais e imparciais, o que significa que os relatórios serão mais transparentes.

Atua em diferentes contextos

Uma plataforma de Data Analytics tem várias finalidades e podem ser aplicadas em um grande número de contextos, como:

  • encontrar oportunidades de negócio, seja para encontrar melhores fornecedores ou atender novos públicos;
  • prever cenários futuros, identificando quais eventos são prováveis de ocorrerem;
  • traçar novos objetivos que poderão dar um novo rumo para o futuro do negócio;
  • conhecer o comportamento dos usuários, do público e dos clientes.

Traz mais segurança de dados

A análise de dados pode ser usada para encontrar falhas e vulnerabilidades da segurança da informação. Ao corrigi-las, você consegue minimizar as chances do sucesso de ciberataques, evitando que dados sejam roubados, vazados, perdidos, editados ou acessados por pessoas não autorizadas.

Potencializa a definição das estratégias

Seus planejamentos se tornarão mais completos e você conseguirá implantar uma cultura data driven, já que todas as informações que serão usadas para criá-lo serão reais. No entanto, uma boa plataforma também gera relatórios, gráficos e insights em tempo real, o que significa que você pode verificar se os resultados serão alcançados.

Como escolher a plataforma de Analytics ideal?

Há diversas plataformas de Analytics disponíveis no mercado, cada uma tem suas próprias características e nem todas poderão atender suas demandas, o que torna fundamental que você analise determinadas qualidades para ter a certeza de que você está adotando a ideal para sua empresa.

Também é necessário fazer algumas análises em relação ao fornecedor da tecnologia, assim, você saberá que está firmando uma parceria com uma empresa que preza pelo desenvolvimento da sua empresa.

Entre os principais critérios que devem ser considerados estão:

  • personalização: os projetos devem seguir um padrão, mas serem desenvolvidos e orientados para as necessidades específicas do seu negócio;
  • atendimento: entre em contato com a empresa que será contratada e para testar a qualidade do atendimento, o contato deve ser rápido, cordial e o atendente deve buscar solucionar as dúvidas no primeiro contato;
  • robustez da tecnologia: é importante que a tecnologia seja ampla, tenha diferentes módulos e funcionalidades;
  • experiência do parceiro: uma empresa com anos de mercado mostra que ela consegue agradar seus clientes a longo prazo;
  • especialidade: prefira um parceiro especialista em Analytics, bem como tecnologias de processos, integração e cloud.

Quais os diferenciais da LORE?

A Scala é uma empresa com 32 anos de expertise no mercado que se destaca em todos os critérios listados anteriormente. Com o objetivo de maximizar os resultados de seus clientes, ela oferece a LORE, que traz vários módulos que garantem alta performance, eficiência na estruturação de dados e o melhor custo-benefício. Confira-os:

  • Data Scraper: envolve diversos recursos, como monitoramento de preços de concorrentes, comparação de preços do mercado, acompanhamento de taxas e pagamentos, informações dos aplicativos, sites e mais;
  • Data Ingestion: diferentes formas que dados são coletados e manipulados para uso ou armazenamento;
  • Data Quality: mensura quão bem um conjunto de dados é adequado para servir um propósito específico, sendo usados critérios como integridade, consistência, pontualidade, precisão, validade, entre outros;
  • Data Store: é a forma que os dados são guardados, fazendo com que eles sejam acessados com velocidade e facilidade;
  • Reports: são relatórios, métricas, conclusões, análises e recomendações úteis para a empresa;
  • Business insights: fornece informações para solucionar desafios da empresa e tornar a gestão dos negócios mais estratégica.

Com uma boa plataforma Analytics, você conseguirá fazer com que o negócio sobreviva e se adapte ao mercado, mas também encontrará as melhores decisões — de forma ágil e acertada — para aperfeiçoar os processos empresariais da sua empresa.

Ainda há muitos recursos, funções e diferenciais da tecnologia oferecida pela Scala, por isso acesse e conheça já mais sobre a LORE!

por Scala

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5 V's da Big Data: quais são e como colocá-los em prática?

Nos últimos anos, o campo da data science ganhou muita atenção no mercado. Com tantas informações a serem interpretadas, mais do que nunca, as empresas reconhecem a importância das análises estatísticas para alavancagem de seus resultados. Por isso, desenvolvemos este post exclusivo no tema.

Afinal de contas, você sabe quais são os 5 V’s da Big Data? É justamente isso que você descobrirá nesta leitura. Aqui, você entenderá um pouco mais sobre essa tecnologia e sua importância para as empresas, além de conhecer as principais aplicações desse conceito na prática. Então, não perca tempo e acompanhe!

O que é Big Data e qual sua importância para as empresas?

A Big Data é uma área tecnológica que trabalha com a coleta, manuseio e interpretação de grandes quantidades de dados. Para quem trabalha com tecnologia, é evidente a importância dessa área para o futuro do mercado, pois oferece um diferencial gigantesco para as empresas que apostam nessas ferramentas.

Hoje em dia, já existem aplicações de Big Data para um grande número de atividades no mercado, seja a sua empresa um negócio B2B, B2C, B2E ou afins. Inclusive, é uma tecnologia tão útil e tão vasta que já oferece soluções para empresas de todos os tamanhos, sejam pequenas e médias, até grandes corporações.

Em nossa visão, a Big Data é importante justamente por vivermos na era dos dados. Hoje, tudo que fazemos no ambiente digital e presencial é convertido em informações digitalizadas, que podem ser coletadas, organizadas e interpretadas de modo a oferecer insights importantes sobre a sua atuação no mercado.

Hoje, absolutamente tudo pode ser coletado e agregado a um banco de dados — o que você consome nas redes sociais, o que você compra nos e-commerce, o trajeto que você faz no cotidiano, a forma como você interage com anúncios e diferentes mensagens, e até mesmo as suas informações de saúde e biometria.

É por conta disso, em um mundo cada vez mais data driven, que as empresas reconhecem a importância de investir e colher os benefícios da análise, engenharia e ciência de dados. Seja para aumentar as vendas, garantir a retenção de clientes ou aprimorar a sua abordagem gerencial, a Big Data tem uma solução para isso.

Quais os 5 V’s da Big Data?

Velocidade, volume, variedade, veracidade e valor. Em nossa visão, esses são os 5 V’s da Big Data, que nada mais são do que pilares fundamentais para a criação de novas tecnologias e soluções nessa área. Abaixo, esclarecemos cada um desses pontos em detalhes. Acompanhe!

1. Velocidade

A primeira característica é a velocidade de coleta, organização e análise dos dados. Aqui, falamos de volumes colossais, como terabytes e petabytes de informação, e essas soluções são capazes de organizar esses grandes reservatórios de dados, eliminar os ruídos e trazer ordem e lógica a esse caos de informação e aleatoriedade.

2. Volume

Em segundo, destacamos o volume informacional. A depender da empresa e da aplicação da tecnologia, o volume de informações coletadas é colossal. Por conta disso, essas soluções se destacam por sua robustez e confiabilidade, justamente por serem capazes de ingerir tamanha quantidade de informação em tempo real.

3. Variedade

As informações podem ser coletadas em dois diferentes tipos: os dados estruturados e os não estruturados. Enquanto o primeiro é uma ingestão organizada, como planilhas e arquivos CSV ou XLSX, o segundo consiste em dados nos mais variados formatos, como conteúdos de mídia como áudios, imagens, vídeos, textos e afins.

4. Veracidade

O objetivo da Big Data é encontrar ordem e lógica em meio a aleatoriedade de um grande banco de dados. É por isso que boas soluções de analytics se destacam pela capacidade de minimizar esses ruídos, identificando excessos, redundâncias e equívocos, e auxiliando na limpeza e na confiabilidade do dataset final.

5. Valor

Por fim, o valor e o retorno dessas soluções para a sua gestão. A Big Data é uma tecnologia que estimula a descoberta de insights e abordagens para a sua operação. Negligenciar essas informações e ignorar o diferencial oferecido pela tecnologia é o mesmo que negligenciar o investimento realizado nessas ferramentas.

Quais as principais aplicações de Big Data?

Para encerrar, vale destacar um último "V" da Big Data, o vínculo. Apesar da ingestão de dados admitir muitas informações aleatórias, é função, também, dessas ferramentas e dos analistas encontrar a correlação nos dados, garantindo um data set coeso, limpo e estrategicamente importante para a sua tomada de decisão.

Agora sim, vamos destacar alguns exemplos dessa solução no mercado. Um setor que utiliza muito esse conceito é o campo da securitização. Grandes seguradoras estudam grandes bancos de dados, incluindo incidência de acidentes e mapas criminais, para assim, derivar a melhor relação de risco e retorno para a precificação das apólices.

A mesma abordagem é utilizada no mercado financeiro, onde o cálculo e a gestão de riscos são partes críticas na concessão de créditos. No entanto, vale falar sobre aplicações na ampla economia, sobretudo nas PMEs, as pequenas e médias empresas.

Afinal de contas, muitos gestores mais antenados em tendências e tecnologias já utilizam de soluções de Big Data e Inteligência Artificial para duas necessidades nos supermercados e varejos, que é a precificação dos produtos e o controle de estoque.

Em EPPs de crédito pessoal, a Big Data também é utilizada, juntamente das informações dos bureaus de crédito, para definir a relação de risco na oferta de empréstimos para novos usuários.

No setor da saúde, a ingestão de dados biométricos, como os coletados por smartwatches e outros dispositivos vestíveis, também já é utilizado no trabalho de diagnóstico e acompanhamento de quadros clínicos, sobretudo em países com uma malha tecnológica mais moderna, como os Estados Unidos, o Canadá, e mais recentemente, o Brasil.

Para quem é varejista digital, a Big Data também está à disposição, em ferramentas que qualificam a elaboração de anúncios e publicidades, orientando os melhores períodos, palavras-chaves e estratégias para a veiculação de campanhas nas redes sociais.

Em essência, a aplicação de Big Data no mercado é praticamente infinita e, felizmente, só estamos no começo dessa jornada.

Agora que você conhece os 5 V's da Big Data, aproveite para garantir a sua atualização neste e em outros temas importantes para a sua gestão. Para isso, é simples — basta curtir e seguir a nossa página oficial no LinkedIn!

por Scala

Soluções de analytics personalizadas: por que investir?

Soluções de analytics são indispensáveis para toda empresa que pretende se inserir no movimento de Transformação Digital (TD). A propósito, segundo o Mapa da Transformação Digital, da Gartner, 53% das empresas não estão devidamente preparadas para transformar-se digitalmente.

Dessa forma, a maior parte dos negócios perde as oportunidades que só quem aderiu à TD pode aproveitar. Porém, sempre é hora de se recuperar, desde que os primeiros passos sejam dados. E um deles é ler este conteúdo, no qual vamos nos aprofundar no universo da análise de dados para entender como ela impacta um negócio. Acompanhe!

O que é uma solução em analytics?

Uma solução em analytics consiste na implementação de rotinas, sistemas e softwares — às vezes hardwares — que permitam coletar e tratar dados.

O objetivo é fazer com que informação em estado bruto, uma vez combinada com outras fontes de dados, gere insights que possam orientar processos decisórios, entre outros usos. Assim, a empresa é capaz de aproveitar as informações conforme o conceito de Big Data, segundo o qual a internet é um imenso repositório de dados a ser explorado.

Vale destacar aqui o estudo Data Never Sleeps, que traz revelações impressionantes sobre a geração de dados na web. Você sabia, por exemplo, que algumas plataformas de delivery recebem, por minuto, mais de 500 pedidos? As soluções em analytics servem justamente para usar dados como esse a favor de sua empresa e gerar informações estratégicas de qualidade.

Que motivos uma empresa tem para investir em soluções personalizadas de analytics?

Evidentemente, não há como avançar na Transformação Digital quando não se considera seriamente a tecnologia. Além disso, tudo indica que as empresas que investem em dados têm melhores resultados.

De acordo com algumas pesquisas, 70% das empresas que investem em dados apresentam posterior redução de custos. O levantamento aponta, ainda, que para cada Dólar investido nesse quesito o retorno esperado é de US$ 2,18.

Contudo, o desenvolvimento de uma política de dados traz resultados que vão além da questão financeira. Veja a seguir quatro deles.

Maior margem de acerto nas decisões

Nada pior para uma empresa do que não conhecer o terreno em que está pisando antes de decidir se avança por ele ou não. As soluções de analytics servem, nesse caso, para orientar gestores quanto ao que fazer, mesmo nos cenários de risco mais elevado.

Portanto, ao decidir com base em dados, as incertezas típicas que surgem quando uma empresa precisa assumir certos riscos podem ser eliminadas ou reduzidas.

Desenvolvimento da inteligência de negócios

Junto à Transformação Digital, cresce em relevância a chamada Business Intelligence. Trata-se de um valioso ativo que, como tal, precisa ser conquistado à base de muito trabalho, estratégia e, claro, por meio das ferramentas e recursos adequados.

Processos de negócios mais definidos

A sigla BPO soa familiar para você? Ela define o chamado Business Process Outsourcing, ou terceirização de processos de negócio.

Essa é mais uma área no escopo das atividades de uma empresa em que uma solução de análise de dados se mostra uma escolha inteligente. Afinal, com ela, a empresa ganha uma visão muito mais ampla de suas próprias rotinas, uma vez que terá informação estruturada para saber onde está errando ou acertando.

Retorno consistente e durável

Outra vantagem a ser destacada é que esse tipo de solução é sustentável, ou seja, gera resultados consistentes no médio e longo prazo. A longo prazo, uma solução de analytics retorna os investimentos devido aos benefícios que proporciona.

Então, se está nos seus planos obter resultados sólidos, a coleta somada à análise de dados é certamente a melhor alternativa.

Quais são as vantagens das soluções de analytics personalizadas?

Como vimos, motivos não faltam para justificar a escolha por uma solução de analytics. Além disso, optar por uma solução personalizada, em vez de pacotes de software prontos, permite maior assertividade na implementação da política de dados. Isso porque as soluções de analytics personalizadas têm diferenciais como:

  • pagar somente pelos serviços utilizados;
  • ferramentas e ativos de acordo com as necessidades da empresa;
  • soluções mais completas e centralizadas;
  • equipe técnica para implementação e desenvolvimento do projeto.

A partir desses benefícios, sua empresa passa a ter diferenciais como:

  • vantagem competitiva sobre os concorrentes;
  • mais agilidade no processo decisório;
  • capacidade de se antecipar em momentos de crise;
  • menos incerteza quanto aos fatores externos e seus impactos no negócio;
  • assertividade estratégica;
  • maior margem de manobra em contextos que exijam medidas contingenciais.

O que é a Plataforma LORE?

A LORE é a solução de analytics personalizada desenvolvida pela Scala IT para empresas de diversos segmentos. Com ela, é possível usar ferramentas, ativos e aceleradores de dados para alcançar objetivos estratégicos de negócio, resolver problemas e gerar insights com agilidade.

Além disso, a LORE comporta todas es etapas da jornada analítica de dados, incluindo a captação, integração, qualidade, armazenamento, relatórios, algoritmos e machine learning, para assim chegar aos insights de negócios.

Como a LORE pode impactar a minha empresa?

Know-how especializado

Além de todas as ferramentas que a LORE comporta para dar suporte à jornada de dados, é possível contar com o suporte e know-how de toda a equipe de engenheiros e cientistas de dados para ajudar a empresa a cumprir os objetivos.

Queremos dizer com isso que, ao preferir nossas soluções, você pode ter a certeza de que estará contando com uma parceira capaz de dar respostas efetivas aos seus desafios.

O “novo petróleo” à sua disposição

Uma dificuldade que as empresas têm é coletar dados em volume suficiente para gerar insights. Com a nossa solução, você garante a coleta de dados de maneira automatizada, em grandes quantidades e conforme as necessidades de negócio.

Monitoramento de concorrentes e preços

A partir da coleta de dados públicos com a nossa plataforma, é possível obter informações valiosas de concorrentes. Assim, sua empresa consegue monitorar e comparar preços de mercado, meios de pagamento e taxas de entrega, entre outros.

Plataforma personalizável

Em meio a tantos dados, é natural que nem todos eles sirvam para atingir certos tipos de objetivo. Nossa plataforma permite que você selecione o tipo de dado que pretende coletar, agilizando assim o processo de tratamento e de geração de insights.

Além disso, uma mostra da eficácia de nossas soluções é o recente prêmio de melhor parceiro IBM em Analytics, uma honraria concedida pela IBM apenas às empresas que se destacam no competitivo setor de Platform as a Service (PaaS).

Então, agora que você sabe o que é uma solução de analytics personalizada e conheceu os principais benefícios da Scala Analytics Platform, entre em contato com a gente e saiba mais sobre como a nossa solução pode ajudar a sua empresa na jornada de dados.

por Scala

Manutenção preditiva: evite problemas no maquinário, perdas e prejuízos

Manutenção preventiva você já conhece: o fabricante passa os procedimentos mais adequados para garantir o bom funcionamento de uma determinada máquina e você segue o cronograma. Mas você não recebe nenhuma previsão sobre eventuais quebras e quando elas poderão ocorrer, até porque isso depende da intensidade de uso e de muitas outras variáveis.

Mas nós podemos ajudá-lo com previsões para que você  faça a manutenção preditiva: a partir de uma série de dados e de modelos estatísticos, determinamos quando um equipamento sofrerá uma pane, evitando que a máquina pare e gere prejuízos para a empresa.

A pedido de uma mineradora, por exemplo, aplicamos a metodologia para as esteiras que carregam minérios – uma única esteira parada por algumas horas compromete toda a produção e gera perdas enormes. Por isso, é importante identificar e correlacionar dados, apontando qual a probabilidade de uma dessas esteiras apresentar problema e agir antes que isso aconteça.

Uma mesma máquina não apresenta os mesmos dados de outra máquina, mesmo que sejam iguais, assim como um automóvel tem maior ou menor vida útil dependendo do motorista e da forma como é conduzido. É  preciso ter  modelos estatísticos, que poderão ser alimentados com novos dados ao longo dos meses, gerando alertas para os administradores. E isso vale para máquinas de fábrica, para a indústria pesada, equipamentos hospitalares etc.

IBM SPSS

A manutenção preditiva envolve dezenas de variáveis referentes ao equipamento e ao processo de produção, como velocidade, tensão elétrica, aceleração, carga horária e anos de funcionamento, e também os dados gerados pela internet das coisas (IoT) e seus sensores. Os dados permitem construir modelos estatísticos que rodam no software IBM SPSS.

Estudar e correlacionar os dados, buscando formas que permitam prever o futuro e a saúde das máquinas, é uma de nossas especialidades na área de análise preditiva.

Saiba mais aqui.

por Scala