Explicabilidade em ciência de dados. O que você sabe sobre o assunto?
A ciência de dados está presente em diversas tarefas no dia a- ia corporativo e até mesmo em âmbito pessoal. A explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Modelos estatísticos e/ou computacionais estão presentes por todas as partes, e mostram comportamentos e tendências com alta precisão. Mas como eles chegam a esses resultados? É o que a explicabilidade pode esclarecer.
Cada vez mais empresários e gestores de empresas recorrem à ciência de dados para otimizar as suas tomadas de decisão em função do seu poder preditivo. Mas não basta obter respostas para problemas. É preciso compreender os indicadores da análise feita e quais razões levaram às conclusões mostradas.
Neste artigo você vai entender o conceito de explicabilidade, os métodos que podem ser utilizados para realizá-la e a maneira como ela ajuda a compreender os resultados obtidos por meio das ciências de dados. Continue lendo para ficar por dentro do assunto.
O que é explicabilidade?
Segundo a definição do dicionário da Língua Portuguesa, a explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Trazendo para o contexto da ciência de dados, trata-se de uma área extensa e pouco explorada que ajuda a entender o processo de decisão dos métodos aplicados, como um complemento à própria decisão.
De forma resumida, a explicabilidade ajuda a entender por que o modelo realizou uma determinada análise e como ele chegou ao resultado entregue. A ciência de dados abrange diversos métodos computacionais, desde uma simples regressão linear aos mais complexos modelos de aprendizagem de máquina. A explicabilidade pode ser aplicada em todos eles.
Os métodos avançados de análise de dados são utilizados e vendidos com pouco ou nenhum controle sobre os processos internos que ocorrem. Mas podemos buscar a explicabilidade de maneira interna ou externamente para obter essa compreensão.
A explicabilidade interna
A explicabilidade interna consiste em abrir os métodos analíticos para observar sua funcionalidade e componentes internos. Dessa forma, é possível analisar e compreender os parâmetros utilizados pelo modelo. Assim, usamos esses mesmos parâmetros para analisar o próprio modelo e entender as razões pelas quais ele obtém a resposta apresentada.
A explicabilidade externa
A explicabilidade externa mantém o modelo utilizado fechado, sem acesso à parte interna dele. A técnica aqui consiste em comparar as entradas e saídas do modelo. Assim, localizamos as variáveis de entrada mais significativas para o resultado. Podemos aplicar as fórmulas de usando bibliotecas de estatística específicas.
Qual é o melhor método de explicabilidade?
Tanto a explicabilidade interna quanto a externa permitem conhecer melhor os dados gerados, porém, cada qual tem as suas especificidades. Assim, não há uma melhor do que a outra, mas sim, mais adequada para cada demanda.
A explicabilidade interna consegue mostrar mais detalhes sobre como as informações fluem e sua relação dentro dos métodos. Já a externa mantém um nível maior de abstração. Ela foca no aspecto funcional do método.
Em outro comparativo, a interna requer um grande conhecimento do funcionamento e dos parâmetros dos modelos utilizados. A externa exige grande domínio de métodos estatísticos e das suas nuances.
Quando a explicabilidade deve ser aplicada?
Como a explicabilidade é um processo de obtenção de informações adicionais sobre os resultados obtidos, ela é uma etapa final da fase de inteligência. Portanto, deve ser aplicada depois de aplicarmos os métodos de dados.
A etapa de explicabilidade deve ocorrer antes ou com a etapa de visualização do projeto. Isso porque fortalece o argumento com as justificativas das decisões tomadas pela inteligência computacional.
Com suporte da explicabilidade, fica mais fácil apresentar a lógica por trás da ciência de dados para diferentes departamentos dentro da empresa. Assim, é possível reforçar as justificativas para determinadas tomadas de decisão, ou então apresentar os argumentos que mostram por que é preciso fazer adequações, mudanças ou adotar determinadas estratégias.
Mas antes de utilizar a explicabilidade é preciso ponderar se ela é realmente necessária. Nem sempre a lógica por trás de um determinado modelo de análise de dados é de fato complexa. Em outras situações, trabalhamos com uma baixa quantidade de informações que, por si só, são autoexplicativas e não precisam de maiores detalhes.
Quando temos processos bem definidos de transformação das informações, não há necessidade de trazer justificativa para os resultados. É o que acontece, por exemplo, em processos ETL, modelos simples de previsão (como regressão linear) ou de clusterização (como por regras de negócio). Afinal, os resultados são muito intuitivos.
Assim, podemos reservar a explicabilidade para os métodos mais complexos. Ela é uma grande aliada, por exemplo, na análise de dados volumosos e na hora de explicar sobre a Inteligência Artificial e o machine learning. Isso porque ajuda a traduzir a matemática envolvida no processo de treinamento das máquinas, facilitando a compreensão da dinâmica e os resultados possíveis.
Como os métodos de explicabilidade são utilizados?
Em certas situações, uma análise visual dos dados pode ser suficiente para chegar à conclusão dos motivos do resultado entregue por um modelo. Entretanto, em casos com mais variáveis ou com um grande volume de informação, a análise visual seria impossível, o que leva à necessidade de uso da explicabilidade.
Ela pode ser aplicada por meio de métodos como K-Means, utilizando a biblioteca SciKit-Learn para Phyton. Contudo, a forma de utilização dos métodos de explicabilidade é muito vasta e depende de cada situação.
Problemas que envolvem métodos avançados e diversas etapas de inteligência precisam de estudos mais aprofundados de explicabilidade. Em todas as situações é possível obter o conhecimento tanto pelo método externo quanto o interno.
Perceba que em ambas as situações é preciso conhecimento técnico para aplicar a explicabilidade em ciência de dados. Afinal, conforme você viu, cada um dos dois métodos exige o domínio de determinados saberes para que possa ser aplicado de forma eficiente.
A explicabilidade facilita a compreensão dos modelos computacionais e estatísticos e dos resultados que eles entregam. Tudo isso também favorece a aplicação estratégica deles dentro das empresas, para solucionar problemas, atender demandas e trazer mais precisão e firmeza para as tomadas de decisão.
Mas não se esqueça de que nem sempre há necessidade de usar a explicabilidade para fazer análises. Portanto, cabe identificar essa necessidade de acordo com a complexidade do processo e conforme as demandas por justificativas para resultados, seja dentro da própria empresa ou para clientes.
Já que estamos falando sobre ciências de dados e predição, confira neste outro artigo como utilizar a análise de dados para a previsão de demanda e modelagem do futuro.
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!
Data lake: o que é e como estabelecer um plano de governança para ele
Um data lake é um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados brutos e semiestruturados, oriundos de diversas fontes internas e externas. Diferentemente das abordagens tradicionais de armazenamento de dados, o Data Lake permite a ingestão e o processamento flexível desses dados sem a necessidade de estruturas rígidas prévias.
Essa flexibilidade oferece uma série de vantagens que impulsionam a importância crescente do Data Lake no ecossistema de dados empresariais. Quer entender mais sobre essa tecnologia? Explicamos esse conceito, como montar um plano para implementá-lo e mais. Acompanhe!
O que é Data Lake?
Data lake é um tipo de armazenamento de dados em que há um repositório centralizado e escalável. Nele são guardados diversos tipos de dados brutos e semiestruturados em sua forma original.
Além disso, o data lake permite que os dados sejam capturados, armazenados e processados em seu estado bruto, sem a necessidade de uma transformação prévia.
O termo Data Lake foi cunhado por James Dixon, fundador da Pentaho Corporation, em um post de blog no qual ele descreveu o data lake como uma alternativa ao data warehouse tradicional.
Dixon comparou o data warehouse (armazenamento tradicional) a uma "barragem", onde os dados são estruturados e processados antes de serem armazenados. Já o data lake seria um "lago" que permite que os dados fluam sem restrições. Ou seja, sem a necessidade de uma estrutura rígida prévia.
O conceito de data lake emergiu em resposta aos desafios enfrentados pelas organizações ao lidar com o crescente volume, variedade e velocidade de dados gerados atualmente. Por isso, ele é projetado para lidar com uma grande variedade de dados, incluindo logs de servidores, dados de sensores, feeds de mídia social, arquivos de texto, imagens, vídeos, entre outros.
Como montar um plano de governança para esses dados?
Para viabilizar o Data Lake na empresa, é importante montar um bom plano de governança para dados. Assim, você garante que os dados sejam gerenciados de forma eficiente, segura e confiável.
Lembre-se que é importante tomar alguns cuidados que devem ser incluídos no plano, além de adaptá-lo às necessidades e à cultura específica de cada organização. Aqui estão as etapas para desenvolver um plano de governança de dados.
Configure a solução
Defina os objetivos e metas que serão alcançadas com a governança de dados. Nesse caso também é importante identificar as partes interessadas envolvidas na governança de dados, assim você define as metas com suas expectativas em mente.
Nessa fase também é preciso estabelecer uma equipe de governança de dados com responsabilidades e papéis claros. Outra medida é escolher uma plataforma ou ferramenta de governança de dados que atenda às necessidades da organização.
Identifique as fontes de dados
Mapeie e identifique todas as fontes de dados relevantes para a organização, internas e externas. Nesse caso é importante compreender a estrutura, o formato e a qualidade dos dados de cada fonte.
Durante essa análise, documente as características-chave de cada fonte, como origem, proprietário, frequência de atualização e fluxo de dados.
Estabeleça processos
Defina políticas e diretrizes para a governança de dados, incluindo privacidade, segurança e conformidade regulatória. Assim, você garante o cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas na área.
Desenvolva um catálogo de dados que contenha informações detalhadas sobre os conjuntos de dados disponíveis. Também crie processos de ingestão, transformação e qualidade dos dados para garantir a consistência e integridade dos dados.
Lembre-se de estabelecer práticas de gerenciamento de metadados para documentar e rastrear informações sobre os dados.
Implemente mecanismos de monitoramento e controle
Implemente mecanismos de monitoramento contínuo para garantir a conformidade e a qualidade dos dados. Para isso, estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir a eficácia da governança de dados.
Além disso, é crucial estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir a segurança e o controle adequado dos dados. Após, realize auditorias regulares para verificar a conformidade com as políticas e padrões estabelecidos.
Promova a conscientização e capacitação
Forneça treinamentos e capacitação sobre governança de dados para os funcionários envolvidos com dados. Você pode criar um programa de conscientização sobre a importância da governança de dados em toda a organização.
Para tirar dúvidas do pessoal, estabeleça canais de comunicação para promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento entre as equipes.
Quais são as vantagens de implementar esse plano?
Em geral, uma boa governança de dados contribui para a confiabilidade, a segurança e o valor dos dados, promovendo uma cultura de dados bem gerenciada e orientada para resultados dentro da organização. Isso se desdobra em outras vantagens, como:
- qualidade e integridade dos dados: a definição de padrões e diretrizes para a coleta, transformação e armazenamento dos dados, bem como a implementação de mecanismos de controle e validação dos dados. Isso resulta em dados mais confiáveis e consistentes para análise e tomada de decisões;
- conformidade regulatória: você pode definir políticas e procedimentos para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e compartilhados de acordo com as regulamentações aplicáveis;
- acesso e segurança: você pode estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados do data lake. Isso ajuda a proteger os dados contra acessos não autorizados e reduz o risco de violações de segurança;
- descoberta e visibilidade dos dados: pode-se criar um catálogo de dados que fornece uma visão abrangente dos conjuntos de dados disponíveis no data lake. Com isso, você facilita a descoberta e a localização de dados relevantes, permitindo que os usuários encontrem rapidamente os dados necessários para suas análises e projetos;
- melhoria da colaboração e eficiência: esse plano promove a colaboração entre as equipes, estabelecendo canais de comunicação e processos claros para o compartilhamento de dados e conhecimento.
Como contar com suporte especializado pode ajudar?
Contar com suporte especializado pode ser altamente benéfico para um plano de governança de dados para um Data Lake. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o suporte especializado pode ajudar:
- orientação na definição do plano: um especialista pode ajudar a identificar os requisitos e os objetivos da governança de dados, fornecer insights sobre melhores práticas e recomendar abordagens adequadas para a implementação da governança no contexto do data lake;
- seleção de ferramentas e tecnologias: especialistas têm conhecimento para orientar na escolha daquelas que melhor atendam às necessidades da organização em termos de metadados, qualidade de dados, controle de acesso, conformidade regulatória, entre outros aspectos relevantes;
- projeto e implementação: especialistas ajudam a mapear os processos, desenvolver políticas e diretrizes, estabelecer fluxos de trabalho e definir os metadados necessários para a governança adequada;
- treinamento e capacitação: eles podem oferecer treinamentos e capacitação para os funcionários envolvidos no uso e gerenciamento do data lake. Isso inclui orientação sobre as práticas adequadas de governança de dados, educação sobre políticas e procedimentos, treinamentos técnicos para a utilização das ferramentas e mais;
- monitoramento e suporte contínuo: suporte também inclui monitoramento e avaliação da eficácia da governança de dados no data lake.
Ao compreender a importância e os benefícios de um data lake, as empresas estarão preparadas para enfrentar os desafios do cenário de dados em constante evolução e aproveitar ao máximo seu potencial informativo. Mas é importante ter o suporte especializado para ter conhecimento, experiência e orientação para ajudar na concepção, implementação e manutenção de um plano de governança de dados.
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Monetização de dados: quais os impactos nas organizações?
Na era digital, os dados são um recurso valioso para as empresas, e a monetização de dados pode ser uma estratégia importante para gerar novas fontes de receita e aumentar a competitividade em um mercado cada vez mais concorrido.
É possível criar serviços ou produtos baseados em análises de informações e métricas importantes do negócio, bem como gerir melhor o processo interno e as decisões estratégicas em relação a produção, desenvolvimento de mercado e outros assuntos relevantes para a otimização de uma empresa.
Ainda é importante considerar questões como a segurança da informação e a privacidade dos usuários. Uma monetização bem-sucedida depende da capacidade de as organizações entenderem quais sinais valiosos conseguiram extrair por meio dos conjuntos de dados coletados por diversas fontes (internas ou externas).
Continue a leitura e descubra mais sobre a monetização de dados e os impactos no mercado!
Entenda a monetização de dados
Trata-se da prática de transformar dados em fontes de receita para uma empresa. Isso pode ser feito de diversas maneiras: vendendo os próprios dados gerados durante o cotidiano da companhia para terceiros, criando produtos ou serviços (por meio da análise dos dados), ou usando desses recursos para aprimorar a eficiência interna e gerar economia de custos e de recursos.
Em outras palavras, a monetização de dados permite que os negócios aproveitem melhor os seus ativos existentes e economizem recursos. Além disso, possibilita que as organizações obtenham insights importantes sobre sua operação diária — como tendências do mercado ou padrões comportamentais dos clientes.
Essas informações podem ser usadas para promover estratégias certeiras de marketing digital e gerenciar melhor as campanhas de publicidade, por exemplo.
Conheça os impactos nas empresas modernas
A monetização de dados é uma tendência que tem o objetivo de provocar inúmeras transformações nas organizações do mundo todo. A seguir, confira os principais impactos!
Melhor experiência do cliente
O uso desses recursos tem um forte impacto positivo nos relacionamentos das companhias com os seus parceiros estratégicos (clientes e fornecedores). Isso porque permitem que as equipes internas obtenham informações sobre as tendências e as preferências dos consumidores, algo essencial para criar experiências relevantes no atendimento.
Maior segurança nos dados
O processo de monetização dos dados deve ser realizado com cautela, sendo necessário seguir as regulamentações nacionais e internacionais sobre o tratamento desses itens. Com isso em mente, o uso de soluções tecnológicas avançadas garante que os bancos de dados da empresa estejam protegidos antes do envio para outros parceiros.
Melhorias na reputação da marca
A monetização de dados oferece maior transparência para os usuários (ou clientes), aumentando a confiança das pessoas no negócio. Contribui também para uma melhor imagem da empresa, pois demonstra que ela está sendo responsável com as informações confidenciais e praticando princípios éticos adequados durante todas as etapas do processamento dos dados.
Identificação de pontos fracos facilitada
Uma das principais vantagens da monetização de dados é a identificação rápida e fácil dos pontos fracos, o que pode levar à correção imediata antes de o problema se tornar grave.
A coleta de informações em tempo real oferece uma visibilidade clara sobre as áreas que precisam de melhorias e sobre a velocidade em que elas podem ser implementadas, permitindo um retorno significativo dos investimentos feitos nas soluções para os desafios conhecidos.
Aumento da produtividade
A partir da monetização de dados, é possível detectar problemas antes que eles afetem o seu desempenho geral na execução dos serviços oferecidos. Dessa forma, os gestores terão como tomar as medidas necessárias com maior eficiência.
Redução de custos
A monetização de dados pode ajudar as empresas a reduzir custos operacionais ao usar plataformas como Big Data e Inteligência Artificial com o intuito de obter insights mais profundos sobre os clientes.
Com isso, a diretoria e a gestão podem tomar decisões de marketing que geram resultados melhores. Dessa forma, há um retorno maior do investimento (ROI) dessas empresas nas campanhas publicitárias ou na aquisição de novos clientes.
Saiba o que fazer para agregar valor a produtos e serviços a partir da monetização de dados
Em suma, a monetização de dados, além de melhorar o atendimento ao cliente, permite que as empresas obtenham melhores percepções sobre os hábitos dos seus consumidores e ofereçam serviços personalizados.
Para agregar mais valor aos produtos e aos serviços a partir da monetização, é importante seguir algumas recomendações, como:
- coletar dados conscientemente e de forma transparente: é fundamental que a empresa colete dados de forma ética e transparente, respeitando as normas de proteção de dados pessoais e informando os consumidores sobre o uso que será dado aos dados coletados;
- utilizar os dados para oferecer um atendimento personalizado: os dados coletados podem ser utilizados para oferecer um atendimento mais personalizado e segmentado aos consumidores, identificando suas necessidades, demandas e preferências — oferecendo soluções e recomendações personalizadas;
- integrar os dados em todas as etapas do processo de atendimento: os dados coletados devem ser integrados em todas as etapas do processo de atendimento ao consumidor, desde o primeiro contato até o pós-venda, a fim de garantir que o atendimento seja o mais personalizado e eficiente possível.
Ainda, softwares de IA podem ser utilizados para analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa, extrair insights valiosos e tomar decisões estratégicas. Eles também são bastante usados na identificação de tendências, técnica que utiliza algoritmos complexos a fim de identificar padrões e tendências nos dados, permitindo prevê-las e tomar decisões mais acertadas.
Veja quais são os desafios de monetização de dados
Gerir adequadamente os dados de uma empresa pode ser um desafio, mas longe de ser algo impossível. As principais dificuldades da monetização de dados encontradas por gestores nas maiores empresas são:
- compreender os princípios éticos da coleta, do uso e do compartilhamento dos dados;
- criar soluções seguras para manter os padrões de privacidade estabelecidos pela legislação em vigor (como o Regulamento Geral sobre Proteção de Dados);
- investir em infraestrutura tecnológica robusta, confiável e escalável capaz de suportar as demandas impostas por tarefas avançadas (relacionadas à análise preditiva, por exemplo) da monetização dos dados;
- garantir a qualidade dos dados para que os resultados obtidos sejam precisos e confiáveis;
- monitorar e avaliar os resultados para aprimorar continuamente o atendimento personalizado e agregar valor aos produtos e aos serviços oferecidos pela empresa.
Concluindo, a monetização dos dados é uma importante ferramenta para aumentar os lucros, medir com precisão o desempenho da empresa e tomar decisões mais acertadas. É sempre necessário considerar também as regras de segurança estabelecidas a fim de garantir que os dados estejam protegidos contra quaisquer tentativas de vazamento ou uso indevido.
Gostou de nosso artigo? Você já tentou fazer a monetização dos dados em seu negócio? Teve problemas? Conte nos comentários!
Inovação e Dados: Como surpreender o cliente na era da Sociedade 5.0
Por Danielle Franklin.
Vivemos a era da Sociedade 5.0, totalmente centrada no ser humano. Com a aceleração da transformação digital no dia a dia das pessoas, tornou-se essencial para as empresas pensarem em seus clientes como indivíduos, cada um com seus hábitos de consumo e desejos, com sua rotina e seus pensamentos. É cada vez mais importante investir na personalização das experiências. Mesmo as empresas B2B têm o desafio de se preocupar com os clientes de seus clientes e como ajudá-los a encarar cada pessoa como única. A pergunta que todos os dias se fazem é: como posso inovar e oferecer ao meu cliente algo que o atraia para estar comigo e não com meu concorrente?
Num universo cada vez mais conectado, em que a informação chega às pessoas quase na velocidade da luz, fazer diferente e melhor tem sido mandatório. É o que tem separado as empresas de sucesso das que estão brigando para sobreviver em um mercado cada vez mais competitivo. Inovação é a palavra de ordem. Além de cabeças criativas e engajadas no conceito de Open Innovation, a principal base da inovação na Sociedade 5.0 é entender os dados que são gerados por cada pessoa.
Cada aparelho celular, tablet, notebook e seus aplicativos carregam uma quantidade gigantesca de dados sobre os indivíduos – preferência de leitura e música, onde esteve, onde comeu, que tipo de restaurante mais aprecia, o que comprou na última estação do ano, que tipo de roupa gosta, quanto veste, onde se exercitou e como, com quem falou, para onde viajou, como estão batimentos cardíacos e a pressão, quando e onde fez os últimos exames, bem como as redes sociais mais utilizadas.
Assim, com tantos dados disponíveis e tratados de acordo com a Lei Geral de Proteção a Dados (LGPD), é possível ter uma infinidade de soluções inovadoras que olhem para o ser humano como único, tornando intolerável, por exemplo, que seja oferecido a ele, em uma campanha de marketing, algo que nada tenha a ver com seus hábitos de consumo. O X da questão passou a ser como transformar esses dados em insights que possam servir de base para inovações que contemplem perfis diferenciados de maneira personalizada. O cliente quer ser reconhecido como único pelas marcas com as quais se relaciona. Além disso, precisa perceber que a empresa realmente o conhece a ponto de oferecer algo que traga mais valor à sua vida.
Na era da Sociedade 5.0, ajudar os clientes em seus desafios cotidianos deve ser uma preocupação constante entre as empresas que desejam permanecer no coração do consumidor. Não é por acaso que várias corporações contam com especialistas para o desenvolvimento de produtos e serviços orientados a dados.
Você já deve ter ouvido que os dados são o novo petróleo do mundo, que as empresas que desejam sobreviver na nova economia precisam adotar uma cultura data-driven. Seguindo esta premissa, a informação tornou-se o maior ativo de uma empresa, que, por sua vez, precisa saber entender os dados para extrair os principais insights para seu negócio. Com a informação certa, no lugar certo, a vantagem competitiva das empresas passa a ser gigante.
Os dados, quando bem avaliados, podem contribuir para o desenvolvimento de novas estratégias centradas no cliente. Porém são os seres humanos, com sua criatividade intrínseca, que irão definir a melhor maneira de trabalhar com as informações para gerar experiências memoráveis entre os clientes e as marcas.
Danielle Franklin é diretora comercial da Scala, empresa do Grupo Stefanini com foco na implantação de abordagens tecnológicas que exigem alto grau de especialização em negócios, como Analytics, Inteligência Artificial, Hiperautomação, Integração e Cloud.
O que é cultura data driven e por que é importante para a sua empresa
Uma única decisão errada, dependendo do seu nível de gravidade, pode comprometer todo o futuro do seu negócio. Adotar a cultura Data Driven pode evitar que isso aconteça, já que contribui para que a sua empresa se oriente por dados precisos, tendo condições de tomar decisões mais embasadas e com maiores chances de sucesso.
Em um mercado dinâmico, em que tudo muda rapidamente, é fundamental que os empreendimentos tomem decisões rápidas. Porém, isso não significa tomar qualquer decisão, já que um passo errado pode gerar muita dor de cabeça e prejuízo financeiro. Com o acesso e análise dos dados referentes às suas operações e tendências da sua área de atuação, é possível construir planejamentos mais seguros.
Quer fortalecer a sua estratégia de negócio? Neste post, vamos explicar tudo o que você precisa saber sobre a cultura Data Driven. Confira!
O que é a cultura Data Driven?
Em plena a era da tecnologia, o Data Science (Ciências dos Dados) se tornou um dos pilares do mundo dos negócios. Isso porque, promove o estudo e análise de dados, a fim de melhorar a performance nas organizações. Nesse cenário, surgiu a cultura Data Driven que compreende as metodologias que funcionam por meio de um banco de dados, como Business Intelligence, Big Data e Business Analytics, e geram insights valiosos para elaborar planejamentos e tomar decisões mais assertivas.
A sua finalidade é ajudar as empresas a entenderem a sua realidade e identificar as suas potencialidades para que possam suprir as necessidades dos seus clientes, se antecipar às tendências do mercado e aproveitar oportunidades que alavanquem os seus resultados. Vale ressaltar que o Data Driven não está alicerçado apenas no quanto a organização sabe a respeito do seu público consumidor, mas também no que ela não sabe.
De modo direto, a cultura orientada por dados os coloca como base para o planejamento estratégico das companhias, tanto em se tratando das ações internas quanto das externas. Em resumo, é um modo de agir estruturalmente, que trata os dados produzidos pela empresa de uma forma sistemática e com o máximo de transparência, para que sirvam de suporte para a tomada de decisões dos gestores e colaboradores em todos os processos da organização.
Qual é a importância da cultura Data Driven para a empresa?
A transformação digital mudou o mindset das empresas. Afinal, o conceito visa a incorporação do uso das ferramentas digitais na resolução dos problemas tradicionais dos negócios, o que também inclui a automatização das atividades manuais. Diante disso, a agilidade e qualidade são vistos como aspectos imperativos para manter a sua competitividade no mercado.
Com a implementação da cultura Data Driven, você consegue tomar decisões mais ágeis e precisas, diminuindo consideravelmente as chances de erros do negócio. Portanto, você passa a atender as demandas dos seus clientes em menor tempo e de forma mais eficiente — combinação essencial para conquistar a preferência do seu público-alvo em meio à concorrência.
Ao se basear em dados, a empresa pode ter um amplo conhecimento de todas as suas operações e otimizá-las, sabendo exatamente quando é a hora de fazer novos investimentos, lançar produtos ou de simplesmente cortar custos desnecessários. Portanto, o Data Driven é uma poderosa ferramenta para a condução do empreendimento, já que reduz falhas, prejuízos e amplia a sua eficiência.
Quais são os benefícios da cultura Data Driven para o meu negócio?
Imagine uma empresa em que o gestor e a sua equipe não têm dados concretos sobre o que acontece no seu ambiente de trabalho, sobre o comportamento do seu público consumidor ou as tendências do mercado. Nessas circunstâncias, as decisões são tomadas com base em “achismos” e na intuição dos profissionais, o que pode levar a ações incertas e suscetíveis a erros. Por outro lado, a orientação por dados agrega segurança às suas operações. Veja quais são os principais benefícios da cultura Data Driven.
Possibilita decisões assertivas
Sem dúvidas, uma das maiores vantagens da cultura Data Driven é oferecer um apoio sólido e zelar pela qualidade de dados para que o gestor possa tomar decisões embasadas em informações que retratam a realidade do negócio e que, portanto, são mais seguras.
Isso acontece porque quando a empresa tem acesso a estatísticas e dados reais, a tendência é que tenha mais facilidade para conceber insights estratégicos e desenvolver projetos alinhados à sua proposta de negócio. Assim, as chances de errar são reduzidas drasticamente, elevando o seu potencial de crescimento.
Traz capacidade de predição
Elaborar um planejamento estratégico é uma iniciativa fundamental para definir as metas e ganhos que o negócio deseja alcançar a longo prazo. Para isso, você necessita de diversas informações que vão desde as demandas do seu público-alvo em cada período do ano até previsões de mudanças para a sua área de atuação.
Todos esses pontos só podem ser identificados e colocados no seu planejamento quando você faz uma análise anual dos seus resultados. E para realizar esse tipo de avaliação, o gestor necessita de dados sobre o histórico de performance da empresa. Sendo assim, a cultura do Data Driven traz capacidade de predição, pois o negócio pode se basear nas informações relacionadas às operações anteriores para entender as suas tendências e projetar os passos futuros.
Otimiza os seus processos
Uma vez que você e a sua equipe têm um banco de dados à disposição, é possível analisar esses dados e transformá-los em informações preciosas para o direcionamento do seu negócio. Entre as principais consequências dessa possibilidade está a otimização dos seus processos internos, pois a gestão deixa de gastar tempo, esforço e dinheiro em ideias incertas e passa a atuar de forma estratégica, se concentrando apenas em ações que realmente podem ser bem-sucedidas.
Reduz custos
A partir da implementação da cultura Data Driven, a empresa estabelece uma gestão de risco mais eficiente, impedindo que eventuais possibilidades de falha se concretizem. Sem falar que a tecnologia também é usada como uma aliada para o funcionamento de todos os seus setores, o que faz com que os seus recursos sejam melhor aproveitados. As combinações desses dois pontos contribuem para redução de custos, já você deixa de desperdiçar dinheiro com projetos ineficazes e retrabalhos.
Quais são as melhores estratégias para reforçar a cultura Data Driven?
Não basta contar com diversos sistemas que geram dados valiosos para o seu negócio, se você não os utiliza adequadamente na rotina operacional. Dito isso, é necessário que a cultura Data Driven seja reforçada em todas as ações da empresa para que se torne algo natural e parte do pensamento estratégico do gestor e colaboradores. Acompanhe quais são as melhores práticas para fortalecer a adoção do conceito no ambiente de trabalho.
Faça do Data Driven uma prática de gestão
Os líderes da organização devem ser os primeiros a valorizar a tomada de decisão orientada por dados. Esse comportamento é substancial para estimular as equipes que estão sob o seu controle a agir da mesma forma, deixando para atrás opiniões não fundamentadas que levam a empresa a seguir ideias e projetos que não condizem com a realidade do próprio empreendimento ou do mercado.
Defina métricas adequadas
É importante ter em mente que tudo aquilo que não pode ser mensurado, consequentemente, não pode ser melhorado. Partindo desse princípio, é altamente recomendado definir métricas relevantes para monitorar o uso de dados na companhia. Com isso, pode-se verificar a eficiência da coleta, análise e aplicação das informações obtidas, melhorando esses processos continuamente.
Corrija problemas de acesso
A democratização do acesso é um dos maiores desafios dentro da cultura de orientação por dados, visto que requer a utilização de informações alocadas em diferentes setores da empresa. Levando isso em consideração, há de se criar iniciativas que facilitem o acesso seguro aos dados para os profissionais que necessitam deles para a execução de suas atividades.
A cada dia que passa a tecnologia potencializa a performance das empresas. Mediante a alta competitividade do mercado, você não pode se dar ao luxo de errar seguidas vezes, já que isso abre espaço para que a concorrência ultrapasse o seu negócio com maior facilidade. O futuro do mundo dos negócios vai ser analítico, assim, a implementação da cultura Data Driven é vital para acessar informações que retratam as suas operações com alto grau de fidelidade e tomar decisões mais acertadas que impulsionem os seus resultados.
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Data Science: o que é e qual é a sua importância?
Na atualidade, deixar de analisar os dados do negócio na hora de tomar decisões de gestão ou operacionais é como tentar acertar um alvo no escuro. Isso porque os dados podem ser considerados recursos infinitos que, quando trabalhados corretamente, permitem insights valiosos para qualquer empresa. Nesse cenário, saber o que é Data Science ajuda a orientar os processos e, consequentemente, melhorar os resultados.
As empresas estão cada vez mais conectadas, utilizando plataformas que geram um grande volume de dados. E eles podem e devem ser utilizados no aprimoramento das operações. É exatamente isso que o Data Science, ou Ciência de Dados, propõe. Quer saber mais?
Neste post, vamos mostrar o que é Data Science e como esse recurso se tornou indispensável para qualquer companhia que deseja crescer de forma estratégica. Confira!
O que é Data Science?
Nunca se produziu tantos dados como nos dias de hoje. A cada operação realizada dentro da plataforma de atendimento de uma empresa, por exemplo, são gerados novos dados. Porém, de nada adianta gerá-los em grande quantidade se não forem devidamente aproveitados.
A Data Science vem justamente para dar sentido aos dados coletados pelas organizações. Trata-se de um conjunto de teorias, técnicas, algoritmos, parâmetros de observação e princípios que ajudam as companhias a entenderem esses dados e transformá-los em informações úteis para o direcionamento do negócio.
Para isso, o recurso prevê a coleta de dados das mais variadas fontes utilizadas pela empresa e a sua análise para a tomada de decisão, de maneira preditiva.
Também chamada de Ciência de Dados, a Data Science está alicerçada no estudo disciplinado dos dados e informações não focadas, que resultam de todas as tarefas executadas pelas organizações. Entre os pilares desse estudo estão:
- matemática;
- estatística;
- mineração e visualização de dados;
- área de negócios;
- programação;
- computação.
Apesar de essa área se caracterizar como multidisciplinar, a matemática e a estatística são cruciais na aplicação de Data Science, visto que possibilitam a construção de modelos de análise de dados para realizar predição futura. Portanto, sua finalidade principal é gerar insights que ajudem os gestores e suas equipes a compreender quais são os melhores caminhos a serem seguidos a partir das análises efetuadas.
Qual é a sua importância?
Em um mercado extremamente dinâmico e de alta competitividade, a informação vale ouro. Diante disso, a Data Science se torna fundamental para que os negócios possam extrair dados e convertê-los em informações e conhecimentos que aperfeiçoam a tomada de decisão — trazendo melhorias contínuas aos processos internos.
Os profissionais que atuam na Ciência de Dados fazem a interpretação pura das informações obtidas, tendo como objetivo resolver os problemas urgentes detectados na empresa. Todas essas informações podem ser repassadas à equipe de Business Intelligence para que as utilizem a fim de criar estratégias que conduzam a organização ao alcance de suas metas.
Sendo assim, a Data Science é imprescindível para o mundo dos negócios, pois permite que as empresas identifiquem padrões e similaridades e tenham acesso a informações tratadas que aumentam a eficiência das suas operações. Em suma, o recurso contribui para capacitar as companhias de modo que desenvolvam estratégias baseadas em dados, trazendo resultados mais efetivos.
Quais são os benefícios da Data Science?
Ter como base apenas a intuição e o achismo dos gestores da empresa é extremamente perigoso, já que podem levá-la a seguir caminhos equivocados, que acarretam uma série de prejuízos, como investir na oferta de produtos com pouca demanda pelo seu público consumidor.
Por outro lado, quando o trabalho é orientado por Data Science, você pode entender melhor o cenário em que a organização está inserida e desenvolver planejamentos certeiros. Veja, a seguir, quais são os principais benefícios do recurso!
Aumenta a segurança dos dados
Os cientistas de dados são preparados por meio de técnicas específicas para identificar dados que se diferenciam da média recorrente dentro do banco de dados da empresa. Com isso, pode-se estabelecer metodologias estatísticas, que envolvem rede, caminho e Big Data. Juntos, esses elementos dão origem a modelos preditivos e que apontam possíveis falhas.
Na prática, isso significa que você pode criar alertas diante de situações atípicas — fator que permite que a área de TI reaja rapidamente a ações incomuns, como tentativas de ataques aos seus dados, o que ajuda a preservá-los de eventuais fraudes. A iniciativa protege não só as informações da organização, mas também as dos seus colaboradores e clientes, mantendo sua credibilidade no mercado.
Traz previsibilidade ao negócio
Ao estruturar os seus dados, a empresa adquire a capacidade de trabalhar com análise preditiva, que garante previsibilidade para o negócio. Isso é possível porque a análise de dados aponta tendências de comportamentos dentro de cada área da organização, mostrando o que pode acontecer em todas elas, tanto questões positivas quanto negativas.
Assim, os gestores podem se antecipar aos acontecimentos, bem como tomar decisões no presente que vão beneficiar o futuro da empresa. Esse ponto é um importante aliado da gestão, pois viabiliza a correção de problemas antes que causem maiores impactos ao negócio ou, ainda, o desenvolvimento de serviços que apresentam uma demanda elevada.
Facilita a interpretação de dados complexos
O grande número de tecnologias utilizadas nos processos internos das empresas gera um enorme volume de dados diariamente. Se as ferramentas, conhecimentos e técnicas adequados não forem utilizados, o cruzamento desses dados pode se tornar altamente complexo e inviável.
Nesse sentido, a Data Science também é uma solução indispensável para facilitar a interpretação de dados complexos. Por meio dela, você pode cruzar dados de diferentes categorias e operações a fim de visualizar o negócio como um todo. O cruzamento de dados do setor de vendas e de atendimento, por exemplo, possibilita entender o nível de recepção de um produto lançado recentemente.
Ajuda a tomar decisões acertadas
Devido a todos os benefícios apresentados anteriormente, a Data Science melhora o processo de tomada de decisão, uma vez que a empresa tem acesso a dados em tempo real, além de informações muito mais precisas. Dessa forma, pode-se tomar decisões embasadas em cenários verídicos, que não são somente frutos da intuição do gestor.
O uso de Data Science diminui significativamente a ocorrência de erros na rotina de operações e planejamentos. Sem falar que o recurso agrega agilidade nas ações da equipe, tendo em vista que ela pode se orientar por dados que apontam eventuais problemas, dando suporte para que possam neutralizá-los antes que causem estragos irreparáveis.
Agora que você sabe o que é Data Science, pode aplicá-lo na sua empresa e impulsionar seus resultados. Afinal, essa ciência pode ser usada em qualquer segmento e auxilia na estruturação de dados que são convertidos em insights preciosos, que favorecem o desenvolvimento de estratégias seguras e eficientes.
Se a sua empresa ainda não utiliza a Ciência de Dados na sua organização, saiba que está perdendo oportunidades de crescimento. A Scala oferece soluções de alta performance e conhecimentos especializados para que você não só saiba o que é Data Science, mas faça uma análise dados precisa, de acordo com as peculiaridades das suas operações, e aumente a sua competitividade no mercado.
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Como ter (e manter) um banco de dados saudável?
Durante um workshop, o executivo Rajeev Priyardashi, da IBM, disparou a pergunta: por que devo cuidar da minha saúde? E ele mesmo respondeu: porque pretendo correr e brincar com meus netos quando chegar aos 70.
Governança de dados para quê? Devemos investir nisso?
Como fazer o cross sell e vender mais para quem já é cliente? Quem, no nosso imenso banco de dados, está propenso a comprar um novo produto? Que decisão tomar e qual estratégia adotar em relação ao futuro?
Análise de dados para previsão de demanda: Modelando o Futuro
A previsão de demanda é algo crítico para empresas no mundo inteiro e em todas as indústrias, como manufatura, bens de consumo, varejo, farmacêutica, automotiva, eletrônicos e finanças, entre outros.
Sua função é crítica porque não apenas diminui ineficiências no supply chain, como afeta todas as partes da empresa. A previsão de demanda, por exemplo, determina a quantidade de matéria-prima a ser comprada, a quantidade de produtos a ser produzida, o número de produtos a ser entregue, o número de pessoas a se contratar ou o número de plantas a se construir.
ESTIMATIVAS
A análise preditiva permite não apenas estimar a demanda, mas também entender o que impulsiona as vendas e como os clientes provavelmente se comportarão sob certas condições.
Já a previsão de demanda é a estimativa de uma provável demanda futura de um produto ou serviço, enquanto o planejamento da demanda é um processo mais amplo que começa com a previsão, mas não se limita apenas a ele.
MAIOR PRECISÃO
Chegar o mais próximo possível da realidade é a chave para melhorar a eficiência em toda a cadeia de suprimentos. Mas, como alcançar a maior precisão possível? É aí que entram a previsão estatística tradicional e os algoritmos de aprendizado de máquina.
A previsão estatística tradicional é a abordagem mais popular para prever as vendas. As soluções de planejamento de demanda, baseadas em técnicas estatísticas, se integram perfeitamente ao Excel e aos sistemas existentes de Enterprise Resource Planning (ERP), sem a necessidade de conhecimento técnico adicional. Os sistemas consideram a sazonalidade e as tendências do mercado e a partir disso aplicam vários métodos para ajustar os resultados.
ABORDAGEM AMPLA
Para ajudar a descobrir o que pode acontecer no futuro, o software de análise preditiva executa o seguinte conjunto de operações:
- Agrega os dados históricos de diferentes fontes, incluindo sistemas de ERP e Customer Relationship Management (CRM).
- Faz a limpeza e tratamento dos dados.
- Determina qual algoritmo de previsão se adapta melhor ao produto.
- Constrói modelos preditivos para identificar resultados prováveis e descobrir relações entre vários fatores.
As ferramentas de análise preditiva permitem que as empresas combinem informações da empresa com importantes indicadores econômicos, eventos promocionais, mudanças climáticas e outros fatores que afetam as preferências do cliente e as decisões de compra. Facilita a identificação de novas oportunidades de mercado e gera insights mais granulares sobre a demanda futura.
DESAFIO
A previsão de demanda é uma tarefa desafiadora. Porém, com a adoção de ferramentas de análise preditiva, pode-se reduzir a lacuna entre antecipação e realidade. Contudo, por mais inteligente que seja a solução de previsão, as principais decisões ainda estão no capital humano.
Os especialistas do setor precisam definir quais fatores devem ser considerados em seus modelos preditivos. A lógica humana ainda é necessária para avaliar a relevância dos resultados produzidos pelos modelos preditivos e para extrair os insights obtidos pelos sistemas.
Aproveitando o que a inteligência artificial e a humana oferecem, podemos visualizar e planejar um futuro melhor para o nosso negócio.
Rogério Rocha, Data Scientist