Acelere a sustentabilidade gerenciando os seus indicadores ESG

Preocupar-se com a sustentabilidade é cada vez mais relevante para o sucesso mercadológico. Além de se aproximar de seu público com pautas que importam, você possibilita o surgimento de um ambiente inovador e eficiente na empresa.

Nesse cenário, acompanhar e utilizar indicadores ESG é a base da jornada de transformação digital de negócios para o futuro. Entenda essa relação e conheça as principais métricas para guiar suas estratégias sustentáveis. Boa leitura.

A importância do ESG para o mercado do futuro

ESG é a sigla para Environmental, Social and Governance, ou Governança, Social e Ambiental em português. O termo é amplamente utilizado para determinar planos e ações que visam a sustentabilidade plena de uma empresa.

Por sustentabilidade, a ideia de ESG abrange, dentro dos três pilares:

  • Ambiental: ações de utilização eficiente de recursos, como água e energia, gestão de resíduos e descartes, entre outros
  • Social: bem-estar físico, psicológico e social dos colaboradores, bem como ações de aproximação e beneficiamento da comunidade e compartilhamento de ideais sustentáveis, entre outros
  • Governança: transparência contábil, gestão eficiente de processos e comunicação constante, entre outros

São estratégias que estão alinhadas às tendências de mercado e comportamento das gerações mais novas de consumidores. Em pesquisa recente, 95% dos brasileiros dizem dar prioridade a negócios que aplicam essas práticas, enquanto 64% não consomem uma marca ao tomarem conhecimento de comportamentos antiéticos.

Ou seja, investir em ESG hoje é investir diretamente em seu resultado comercial. É mostrar ao público que você se alinha com suas expectativas e anseios.

Além disso, a busca por sustentabilidade é uma busca por eficiência. Empresas com ESG consolidado gastam menos para produzir e assim podem manter qualidade e preço atraentes no mercado.

Sem contar, claro, com sua responsabilidade social. As empresas hoje devem liderar a sustentabilidade para reduzir o impacto humano no meio ambiente — uma tarefa para todos nós.

Os principais indicadores ESG para acompanhar

Indicadores ESG são métricas que acompanham o desempenho da empresa de acordo com práticas sustentáveis nos âmbitos sociais, ambientais e administrativos.

Nesse sentido, poderíamos citar inúmeros KPIs que se encaixam dependendo da natureza do seu negócio e seu estágio de transformação digital. O que vamos fazer, então, é apontar os principais deles para você entender como funciona esse acompanhamento. Veja.

Indicadores de consumo

KPIs de consumo de recursos são fundamentais para o ESG. São monitoramentos como os gastos de energia, água, insumos físicos, combustível, etc.

A redução dessas métricas tem impacto direto na sustentabilidade de um negócio. E, quando pareadas com o entendimento de uso e processos produtivos, permite encontrar focos de desperdício que facilitam ainda mais o aprimoramento dos números.

Pegada de carbono

A pegada de carbono é um dos KPIs mais utilizados hoje para determinar o impacto de uma empresa no meio ambiente. Sua proposta é analisar todas as fontes de emissão de carbono na cadeia produtiva, que contribuem para a aceleração de mudanças climáticas.

Com o monitoramento da métrica, é possível reduzir a emissão ou até compensá-la, com ações como reflorestamento e reciclagem. É um indicador tão importante que existem até empresas especializadas em fazer esse levantamento.

Inclusão e diversidade

Falando na sustentabilidade social, a diversidade entre colaboradores vem se mostrando uma estratégia de sucesso para negócios que querem fomentar a inovação e a criatividade.

Essa métrica aponta a distribuição demográfica do negócio, apresentando oportunidades para incluir olhares e ideias diferentes em departamentos que podem estar mais engessados.

Satisfação do colaborador

Para entender se seu negócio tem sucesso na busca por bem-estar dos colaboradores, é preciso ir direto à fonte: criar junto ao RH pesquisas de satisfação e abrir canais de comunicação livres para apresentarem expectativas e dores na rotina de trabalho. Esse nível de satisfação se torna um importante indicador ESG.

Satisfação do cliente

Se você tem uma empresa B2C, provavelmente já possui estratégias de medição da satisfação do cliente. Que tal incluir ESG nessa métrica?

Além de perguntar sobre a experiência com produtos e serviços, incentive a avaliação de percepção de marca: como o público enxerga sua empresa em relação a ações sustentáveis importantes para ele.

Taxa de fidelização

Se o consumidor de hoje valoriza tanto as práticas sustentáveis, a fidelização é um parâmetro confiável de que você está no caminho certo de ESG.

Muitas das estratégias de retenção passarão por se aproximar e gerar valor ao cliente, algo que pode ser aprimorado demonstrando preocupação com as mesmas questões e investir no bem-estar de toda a comunidade.

Transparência administrativa e financeira

O ESG busca também a sustentabilidade mercadológica de uma empresa: sua capacidade de se manter relevante no mercado.

Para isso, as métricas de transformação digital são perfeitas para apontar caminhos de consolidação de marca. É fundamental hoje investir em integração de dados, processos claros e transparência contábil — ações que darão mais controle para a gestão dos outros indicadores ESG.

Como utilizar indicadores ESG em sua estratégia de negócio

Acompanhar KPIs de ESG é apenas uma etapa de um processo maior de eficiência e sustentabilidade. Veja como eles devem ser inseridos em sua rotina para fazer a diferença de fato em resultados de mercado.

Criar metas de aprimoramento de métricas

Se aprimorar indicadores significa aprimorar o negócio, a melhor estratégia de ESG é definir dentro dessas métricas seus objetivos de sustentabilidade.

Cada KPI ESG melhorado reflete em um aspecto da sua otimização geral de processos e qualidade de entrega. Portanto, transforme-os no caminho que a empresa deseja trilhar para o futuro.

Entender a natureza de cada indicador para melhorá-los

E como atingir essas metas estabelecidas? Cada indicador tem em sua fonte um aspecto real de negócio: uso de recursos, desperdícios, eficiência produtiva, sinergia entre colaboradores, etc.

Diretores precisam entender a natureza de cada KPI para desenvolver as práticas necessárias para abordar a sustentabilidade em todas as suas implicações.

Gerar insights que possam se transformar em ações práticas

Esta reflexão vale para qualquer KPI que você deseja monitorar em sua empresa: eles são inúteis se não há uma transição entre a teoria e a prática.

É um erro que muitos profissionais C-Level cometem ao monitorar indicadores do jeito certo, mas não aproveitá-los na hora de elaborar novas estratégias.

A sustentabilidade é um processo constante, que visa uma eficiência cada vez maior para reduzir impactos produtivos na natureza e na sociedade. Se você dá a esses indicadores a importância devida, terá esse esforço reconhecido pelo mercado.

Os perigos para quem não acompanha indicadores ESG

Ignorar a importância da sustentabilidade para o futuro comercial de um negócio é fechar os olhos para a mudança do cenário mercadológico atual.

Ao mesmo tempo em que consumidores exigem cada vez mais responsabilidade das marcas que escolhem, ações de eficiência produtiva permitem que empresas sejam mais competitivas em inovação e flexibilidade.

Acompanhar indicadores ESG não é uma mensagem bonita para passar ao seu público, é uma mudança fundamental em como um negócio se porta e se relaciona com a comunidade — algo ainda mais relevante para o sucesso na era digital.

Quer se preparar ainda mais para o futuro utilizando a tecnologia? Entenda mais sobre Análise Preditiva empresarial!


Saiba como fazer a melhor integração de dados com a Scala

Investir em tecnologia hoje é investir em sucesso de mercado. Com a transformação digital se tornando uma necessidade de sobrevivência, a busca por integração de dados é a base do potencial produtivo e de posicionamento de marca.

Quer entender melhor essa relação entre Analytics e crescimento comercial? Veja a importância da estratégia, seus benefícios e como os produtos Scala encurtam o caminho para negócios mais inteligentes. Confira.

A importância da integração de dados hoje

A integração de dados no mercado começou como apenas uma vantagem operacional ao utilizar as tecnologias emergentes — principalmente Cloud Computing — para ter acesso facilitado a qualquer informação necessária para a produtividade.

Porém, em pouco tempo, esse luxo se tornou uma revolução. O que as empresas perceberam com o tempo é que integrar dados em plataformas digitais leva a um poder de Analytics que nunca existiu na história.

Aproveitando o armazenamento de grandes volumes de dados em um só lugar, ferramentas e soluções podem ler, segmentar e analisar dados com abrangência e profundidade.

Assim, geram um ambiente otimizado e inteligente, em que as respostas para questões estratégicas não são apenas claras e rápidas, mas oferecem caminhos inovadores para o crescimento de uma marca.

É a TI se tornando a base do sucesso de um negócio. Se a tecnologia tem esse poder transformador, é a partir dela que as decisões do futuro devem ser tomadas.

Os benefícios de investir em integração de dados

Para ampliarmos a discussão sobre a importância de integração de dados nas empresas, podemos falar também dos benefícios práticos que você ganha no dia a dia ao investir.

São pontos interessantes inclusive para levantar em reuniões de planejamento, para que todas as diretorias entendam a prioridade na busca por soluções de Analytics hoje. Veja.

Competitividade moderna

Enquanto os líderes de mercado no passado eram decididos pelo poder de investimento, hoje são aqueles que sabem utilizar seus recursos de maneira inteligente e eficiente.

A integração de dados traz uma visibilidade inédita para gestores, com controle fino sobre produtividade interna, resultados de estratégias, demandas emergentes e até a performance de competidores.

Com todos esses insights á disposição, há mais flexibilidade no ajuste de planos de ação para que o negócio esteja sempre se renovando e inovando, mantendo o interesse de mercado.

Poder na tomada de decisão

Boa parte dessa competitividade vem do que chamamos de gestão baseada em dados: utilizar as informações à disposição em relatórios de Analytics para tomar decisões comerciais.

O que a integração de dados trás é velocidade e precisão. Gestores conseguem respostas instantâneas sobre panoramas de mercado e têm projeções confiáveis para escolher os caminhos que melhor equilibram riscos e recompensas.

Eficiência operacional

A integração de dados contribui muito para a eficiência operacional. Isso acontece em dois pontos vitais da produtividade moderna:

  • o uso das informações para reformular fluxos produtivos, com processos mais eficientes e decisões menos verticais;
  • o uso das informações na própria rotina dos colaboradores, que ganham visibilidade para suas funções em relação ao todo — gerando equipes mais dinâmicas e criativas.

Cibersegurança

Ao integrar todos os dados da empresa em plataformas robustas, o negócio reduz consideravelmente os riscos de comprometimento de segurança cibernética.

Com boas soluções tecnológicas, a TI tem um melhor controle de acesso, monitoramento de uso e identificação instantânea de anomalias nos registros.

Novo posicionamento de marca

Toda essa revolução interna que a tecnologia traz reflete também em seu posicionamento externo. A integração de dados acelera o desenvolvimento de produtos próprios, dando mais agilidade em processos de iteração e inovação.

Assim, sua marca passa a mesma imagem para o público: uma empresa que não só entende o que o cliente quer, mas evolui junto com ele.

Como funciona a integração de Analytics com soluções Scala

A Scala entende a importância da transformação digital para empresas do futuro. É por isso que nossas solução são desenvolvidas pensando no aproveitamento máximo de todos os benefícios que apontamos aqui.

Para entender melhor como nossos produtos trazem a verdadeira integração de dados e Inteligência de Negócio, veja o que cada um deles proporciona em ganhos estratégicos.

Scala Lore

Quer criar um ambiente verdadeiramente integrado de dados, que aproveita ao máximo os insights que eles geram? A Scala Lore é uma plataforma completa e modular que fornece aceleradores, ferramentas, ativos e nosso know how em ciência de dados com um objetivo: empoderar a tomada de decisão.

Pensada como centralizadora de ideias, A LORE foca em encontrar as respostas certas para as perguntas mais importantes no negócio.

Scala Dora

Para atingir esse nível de visibilidade, a TI precisa de uma estrutura robusta e eficiente de dados. É isso que a plataforma Scala Dora.

Dora é uma solução de Data Management completa, que busca otimizar tempo, reduzir custos de TI e compactar seu pool de informações.

Scala Alice

A Scala Alice é uma solução que falta em muitas empresas atuais: a ponte entre inteligência de dados e ajustes práticos na estratégia do negócio.

Unindo Analytics avançado, IA e experiência em diversos setores, Alice é o que chamamos de conhecimento acionável: o tipo de insight de dados voltado para decisões produtivas, otimizando processos e acelerando projetos.

Scala Vero

Se a sua empresa trabalha com varejo, ela se beneficiaria muito de uma solução especializada em dados voltados para esse mercado — no qual eficiência produtiva e gestão financeira afetam diretamente a margem de lucros.

A plataforma Scala Vero é baseada em Inteligência Artificial especializada, que ajuda a TI a processar informações com foco comercial no varejo.

Além de sugerir estratégias de otimização — como precificação, experiências e fidelização —, A Vero também aprimora sua visão sobre indicadores importantes, como ticket médio, conversões e satsifação do cliente.

Scala Improve

A Scala Improve é a solução perfeita para equipes de TI que querem impactar em outros departamentos do negócio, principalmente colaboradores de força comercial.

A plataforma monitora e gerencia desempenho produtivo em setores com remuneração variável, simplificando a compensação por trabalho em um sistema dinâmico e totalmente digital.

Assim, o profissional tem regras transparentes e monitoráveis de performance, o que incentiva todos a melhorarem constantemente seus resultados.

Investindo em integração de dados, você está investindo em todas as áreas relevantes para o sucesso de um negócio. É a hora da TI transformar negócios com base em otimização, inteligência, visibilidade e flexibilidade.

Quer conhecer mais sobre essas e outras soluções Scala? Visite o site e fale conosco!


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.


datalake

Datalake: como unificar a propriedade de dados com essa tecnologia?

Já não é novidade que o uso de dados é fundamental para a estratégia de empresas de todos os setores. Porém, é possível explorar de uma forma ainda mais intensa todo o potencial que eles apresentam utilizando um datalake.

Esse tipo de armazenamento oferece muito mais flexibilidade na hora de coletar e também analisar os dados. É uma forma de reunir todo o material da empresa em um grande repositório, para que sejam utilizados diferentes tipos de análise para levantar insights diversos.

Neste conteúdo você vai entender melhor de que maneira o datalake favorece a propriedade de dados, as vantagens de utilizar esse repositório e ainda como fazer a implantação dele no seu negócio. Continue lendo!

Como o datalake favorece a propriedade de dados?

Muitas empresas que exploram dados em suas estratégias utilizam o data warehouse para fazer a análise deles. Essa é uma alternativa que apresenta suas vantagens, no entanto, tende a ser um pouco mais limitada em comparação com o datalake.

Isso porque, no primeiro caso, temos uma estrutura de dados pré-definida que limita aquilo que será coletado e armazenado. No datalake não existe esse esquema pré-estabelecido, assim, fazemos a captura e o armazenamento dos dados brutos e semiestruturados, provenientes de diferentes fontes.

Todos eles ficam reunidos no mesmo lugar em sua forma original. Então, podemos utilizar diferentes análises dentro do mesmo datalake para levantar insights para as mais diferentes estratégias, respondendo qualquer pergunta que o seu negócio queira descobrir.

Qual é a vantagem de usar um datalake?

Imagine o data warehouse como um aquário e os dados como os peixes que serão colocados ali. Nesse caso, escolhemos as espécies que vão viver no local, pois temos um  ambiente bem limitado.

Agora imagine o datalake como sendo de fato um lago. Aqui temos todo um ecossistema que abrange diversas espécies de peixes de todos os tamanhos. Não há nenhuma restrição para eles e todos convivem muito bem no mesmo espaço.

A grande vantagem de utilizar o datalake é justamente essa flexibilidade. A sua empresa tem uma abordagem muito mais ampla e consegue centralizar esses dados brutos para que, como dito, eles sejam analisados da maneira como for mais conveniente e necessária no momento ideal.

O acesso e a análise dos dados ocorrem de uma forma muito mais consistente no datalake. Você pode utilizar, por exemplo, a análise de Big Data, em tempo real, o machine learning, a pesquisa de texto completo e as consultas SQL para descobrir os seus insights.

Portanto, não temos aquela limitação que faz com que os dados de um só tipo se tornem a fonte única de consulta. Você tem uma série de possibilidades para trabalhar, alcança muito mais eficiência operacional e pode utilizar recursos mais avançados em novos modelos de informações.

Quais são os riscos de manter dados dispersos?

Um dos principais riscos de manter dados dispersos é o desperdício. Ao estabelecer uma estrutura rígida para coletar e armazenar esses dados, você pode acabar deixando de lado outros que poderiam ser fundamentais para a estratégia do seu negócio.

Além disso, existe uma vulnerabilidade maior, que pode comprometer a integridade e a confidencialidade dessas informações. Ou seja, o sistema fica muito mais propenso aos ataques cibernéticos, aos vazamentos e também à perda de todo esse material.

Não podemos esquecer é claro que a sua empresa pode perder eficiência operacional. Isso porque é mais complexo gerenciar dados dispersos e é preciso estabelecer uma estratégia de análise para cada conjunto. No datalake, porém, você mantém tudo unificado e pode aplicar diferentes tipos de análise no mesmo repositório.

Como implementar o datalake na empresa?

Para implementar o datalake na empresa é preciso investir em tecnologia de armazenamento na nuvem. É possível utilizar, por exemplo, as plataformas Microsoft Azure ou a Amazon Web Services (AWS). Nos dois casos, é possível acessar a plataforma das empresas, criar uma conta e começar a experimentar os serviços disponibilizados.

Porém, o ideal é contar com o suporte de uma empresa para fazer a estruturação do datalake, a implantação e o gerenciamento e oferecer suporte em relação às soluções disponibilizadas, tanto pela ADLS (Azure Data Lake Store) quanto pela Amazon S3.

Em ambos os casos, você encontra soluções escaláveis para bancos de dados, análises, armazenamento, entre outros. Assim, o ideal é dimensionar o design das plataformas para que elas possam atender as demandas de trabalho do seu negócio, garantindo mais escalabilidade e eficiência.

O uso do datalake pode otimizar a maneira como o seu negócio vem utilizando os dados em suas estratégias. Mas antes de implementar esse repositório, é interessante buscar o auxílio de uma empresa parceira para  escolher a plataforma que melhor atende as demandas do seu negócio, além de fazer o gerenciamento do sistema com precisão e segurança.

Você está pensando em implementar o datalake em seu negócio? Então, confira neste artigo como estabelecer um plano de governança para aumentar a eficiência, a segurança e a confiabilidade na gestão de dados.


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!


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!


Quando e como mudar o modelo de negócio? Descubra aqui

A capacidade de adaptação é uma das qualidades mais importantes para a sobrevivência de uma empresa no mercado. Por isso, aproveitamos o momento para elaborar este material exclusivo sobre o tema, falando sobre uma ferramenta essencial para a adaptabilidade da sua marca. Afinal de contas, você entende o conceito de modelo de negócio?

Bem, é exatamente isso que você encontrará nesta leitura. Aqui, reunimos as curiosidades e detalhes mais importantes sobre o tema, explicando o que são os modelos, quando considerar uma mudança a orientação estratégica da sua empresa, como o uso de dados e tecnologia aplicada podem aprimorar a sua gestão e os seus resultados. Então, não perca tempo e acompanhe!

O que é um modelo de negócios?

Em essência, um modelo de negócio é uma técnica que permite organizar, de forma visual e estratégica, a orientação e atuação de uma empresa no mercado. Neste documento/relatório, detalham-se todos os aspectos operacionais da atividade a ser realizada, assim como os serviços e soluções que serão prestados no mercado.

O objetivo desse material é compilar todos os detalhes pertinentes à operação da empresa no mercado, destacando o objetivo da marca, os valores, o público-alvo, os desafios de expansão, as potenciais soluções, as estimativas e projeções de resultado, o escopo de tempo estimado para alcançar as metas traçadas e por aí adiante.

Por conta dessas características, o modelo de negócio costuma ser realizado, principalmente, durante a criação de novas empresas. Com essa abordagem, muito focada em planejamento, pesquisa, estudo e análise, os empreendedores conseguem traçar um plano de ação objetivo e funcional para começar a atuar no mercado, com menos riscos e vulnerabilidades.

Mas engana-se quem pensa que a elaboração de um modelo de negócio só é útil na criação de novas empresas. Na realidade, mais do que nunca, as gestões entendem a importância da adaptabilidade para a sobrevivência no mercado. É por isso que muitas gestões já elaboram planos e modelos de negócios alternativos, possibilitando um pivot no futuro.

A pivotagem nada mais é do que a reorientação estratégica de uma empresa no mercado. Portanto, “pivotar” é a prática gerencial de redirecionar a empresa e seus recursos para um novo objetivo e conjunto de demandas, de modo a manter a empresa, seus recursos e potenciais relevantes e sob demanda no mercado.

Mas para pivotar, é preciso planejamento, pesquisa, estudo e análise — os mesmos atributos necessários durante a abertura de uma nova empresa. É por isso que a criação de um novo modelo de negócios, ou até mesmo a reformulação do modelo antigo já existente está se tornando tão importante em nosso mercado.

É por meio dessas práticas — elaboração e atualização dos modelos de negócios — que as empresas conseguem estabelecer planos e métodos alternativos para uma série de cenários apresentados pelo mercado. Com os modelos prontos, basta implementá-los no momento em que for oportuno ou necessário, com antecipação, planejamento, segurança e agilidade.

O que considerar na atualização do seu modelo de negócios?

Inovações, tendências e tecnologia aplicada. Da forma como percebemos, esses são os critérios mais importantes, pois são eles que ajudam você a diagnosticar a necessidade de adaptação com antecedência, precisão e agilidade. Geralmente, é difícil acertar o timing exato, e é por isso que a gestão precisa estar constantemente atualizada sobre o mercado — dê uma olhada!

Atenção às inovações

Nós vivemos em uma era repleta de ferramentas, soluções e novidades. Em meio a todo esse ruído e excesso, é preciso saber filtrar as boas oportunidades, reconhecendo o potencial que novas ferramentas e ideias podem oferecer para o seu fluxo de trabalho — sobretudo em áreas como ciência de dados, inteligência artificial, internet das coisas e aprendizado de máquina.

Observação de tendências

Além de fazer a curadoria de novas soluções, também é preciso manter um olho atento ao mercado e ao comportamento dos seus consumidores. É com esse tipo de acompanhamento que se torna possível identificar tendências com antecipação e regularidade. Dessa forma, a sua empresa estará sempre operando de acordo com o fluxo e as demandas do mercado.

Investimento em tecnologia aplicada

Por último e mais importante, o investimento em tecnologia aplicada. No fim das contas, de nada adianta conhecer as inovações e identificar as tendências se nada for feito para implementar e colher os benefícios dessas oportunidades. É por isso que se investe em boas soluções aplicadas, sobretudo em ciência, análise e interpretação de dados.

Quais são os benefícios do uso de dados?

Atualmente, vivemos no que se diz ser a Era dos Dados — um recorte da história da tecnologia que está sendo marcado pela coleta, manuseio, tratamento e análise de grandes quantidades de dados, que ajudam a criar modelos cada vez mais precisos, que facilitam a projeção de cenários e a tomada de decisões importantes e estratégicas para a sua atuação no mercado. Este é o Big Data — área dedicada às soluções de ciência de dados.

Atualmente, o desafio para muitas empresas e gestores é entender como os dados podem beneficiar suas operações no mercado. A melhor forma de entender isso é percebendo que dados são informações, e como já dizia o velho ditado, informação é poder.

Como exemplo, existem os dados relacionados à experiência do consumidor com a sua marca (tempo de tela, índice de satisfação, nível de engajamento, taxa de conversão e afins) — e isso é só a “ponta do iceberg”. Hoje, tudo quanto é informação pode ser digitalizada e tornada em uma métrica, orientando e apoiando a sua tomada de decisão.

E é justamente por isso que as empresas líderes de mercado investem tanto em soluções de dados, pois elas entendem que a riqueza informacional é uma forma de qualificar suas decisões, elevando a qualidade estratégica das mudanças e orientações da empresa, reduzindo o índice de erros e elevando a estabilidade e competitividade da empresa no mercado.

Como pôde ver, os principais benefícios do uso de dados, sobretudo na elaboração e atualização de modelos de negócios é justamente elevar a previsibilidade estratégica, criando um material ainda mais preciso, que oriente uma operação ainda mais assertiva, melhorando tanto o desempenho quanto a reputação da empresa no mercado.

Agora que você sabe o que é um modelo de negócio, aproveite para garantir a sua atualização nesse e em outros temas importantes para a competitividade da sua marca no mercado. Para isso, basta seguir a nossa página no LinkedIn!


Escalabilidade de software: quais os tipos e como implementar?

Fundamental para as empresas modernas se manterem competitivas e relevantes no mercado, o aumento da produtividade, a inovação de novos negócios, novos serviços e o desenvolvimento sólido de relacionamentos com clientes são alguns dos principais benefícios do crescimento contínuo, que permite às empresas obterem maiores lucros. Muitas companhias estão adotando a escalabilidade de software como solução para evoluir os negócios e superar mais esse desafio.

O crescimento de um setor, serviço ou produto significa também maior diversidade onde atuam os profissionais, ofertando variadas possibilidades de carreira para essas pessoas. Assim, a empresa que evolui de maneira contínua sempre vai atrair os melhores talentos. Saiba que esse é apenas um dos benefícios da escalabilidade.

Durante nosso artigo, veremos algumas outras vantagens, além de tópicos muito importantes para quem está buscando soluções para essa área. Abordaremos o que é a escalabilidade de software, os tipos principais e como funcionam. Ao fim do artigo, esperamos que você saiba como começar a planejar e implementar a escalabilidade em projetos na sua empresa. Vamos lá?

O que é escalabilidade?

Escalabilidade é a capacidade de um sistema ou processo crescer para atender às necessidades do negócio. Escalar automatiza e amplia seus recursos, bens materiais, serviços e pessoas durante os períodos de alto volume sem interromper as operações normais.

Quando um plano escalável está em vigor, os executivos podem avaliar criteriosamente quão longe desejam expandir sua infraestrutura conforme as necessidades da organização evoluam com o tempo. Já a escalabilidade de software é o termo utilizado para descrever a capacidade do sistema em lidar com um número crescente de usuários e processamento, conforme os requisitos da organização mudam.

Em outras palavras, significa que, quanto maior for a demanda sobre um determinado programa ou serviço online, este conseguirá se expandir facilmente para atender às necessidades dos clientes.

A escalabilidade é importante para as empresas modernas porque ela permite que os negócios prosperem e expandam seus serviços com facilidade. Um software escalável consegue suportar um aumento no número de usuários ou uma demanda maior sem prejudicar o desempenho do sistema.

Isso garante que todos possam realizar suas tarefas rapidamente, mesmo quando há muito trabalho para ser feito. Para tornar um software escalável, existem várias abordagens diferentes comuns, incluindo:

  • design modular baseado em componentes reutilizáveis;
  • processadores paralelos e distribuição dos dados entre computadores conectados à rede;
  • escala horizontal (adicionando mais hardware), entre outros;

Quais são os tipos de escalabilidade?

Existem vários tipos de escalabilidade. Os principais são a horizontal e a vertical. A escalabilidade horizontal é o processo de adicionar mais recursos a um serviço para suportar maior demanda ou carga de trabalho. Nesse caso, melhorias podem ser feitas na infraestrutura, ao adicionar mais servidores ou nós à rede, possibilitando um número maior de conexões e de processamento.

Já a escalabilidade vertical envolve melhorias na capacidade de desempenho dos atuais recursos existentes. Um bom exemplo é o uso de uma nova tecnologia que pode ser implementada no sistema que a empresa já tem a fim de evoluir sua capacidade produtiva.

Ainda temos outros tipos de escalabilidade, como a geográfica. Esta refere-se à replicação do conteúdo em locais remotos, tendo como objetivo principal o balanceamento da carga e a disponibilização melhorada para usuários mais distantes.

Quais os benefícios da escalabilidade de software?

A escalabilidade de software é extremamente benéfica para as empresas, permitindo que os softwares se adaptem às necessidades crescentes sem modificar significativamente o design original do sistema.

Isso resulta em menos custos e tempo gasto com manutenção, bem como uma melhor utilização dos recursos disponíveis para atender às demandas modernizadas dessa organização. Veja os detalhes na sequência!

Redução de custos

A escalabilidade possibilita que o sistema seja aumentado gradualmente, à medida que as necessidades de processamento e armazenamento crescem, evitando gastos desnecessários com hardware mais avançado.

Além de manter a estabilidade do sistema utilizado, a escalabilidade oferece flexibilidade para lidar com problemas técnicos decorrentes do uso diário da plataforma sem comprometer sua integridade geral.

Caso os recursos se tornem escassos durante uma grande quantia de trabalho (um pico), você consegue adicionar rapidamente novos elementos computacionais para o processamento, mantendo um alto nível de performance mesmo ao deparar-se com problemas.

Rapidez para se adaptar às mudanças

Ainda, a escalabilidade oferece a possibilidade de manter um sistema flexível e alinhado com as necessidades atuais da empresa. Ademais, é possível adicionar novos recursos à plataforma existente sem ter que reescrever todo o código desde o início, oferecendo maior eficiência na operação dos serviços.

O gerenciamento da capacidade computacional é outra etapa importante para evitar desperdícios tanto de tempo quanto de dinheiro.

Diferencial competitivo

A escalabilidade é essencial para obter um verdadeiro diferencial competitivo. Isso porque permite que a empresa alcance seu objetivo de oferecer serviços mais rápidos e confiáveis, mantendo assim os clientes satisfeitos com menor custo possível.

Além disso, ela também facilita o processamento de grandes volumes de dados rapidamente, permitindo análises detalhadas do mercado e novas estratégias empresariais para enfrentar as tendências contemporâneas da economia globalizada.

Mais produtividade

A escalabilidade de software permite aos usuários finais desenvolver soluções ágeis para problemas técnicos, como implementar novas versões do sistema rapidamente. Isso é muito importante, principalmente nas empresas que dependem da realização contínua de atualizações e melhorias adicionadas à plataforma existente.

Os grandes volumes de dados processados em um determinado momento podem ser facilmente gerenciados por um modelo escalável, pois as distintas partes computacionais operam independentemente umas das outras (distribuição), reduzindo o tempo de resposta.

Para implementar a escalabilidade de software, é importante que os desenvolvedores considerem as ferramentas certas para o sistema e usem técnicas como processamento paralelo (compostos por múltiplos núcleos) e arquiteturas baseadas em nuvem.

Esses recursos permitem uma distribuição uniforme das cargas entre os vários serviços disponíveis, melhorando a performance do sistema completo. É essencial verificar periodicamente se tudo está funcionando da forma correta para evitar problemas no ambiente computacional.

Buscar por uma parceria com uma empresa especializada na área pode ser um caminho bem interessante para implementar a escalabilidade de software adequadamente. Assim, é possível contar com o auxílio de profissionais que conhecem as melhores práticas nesse sentido e podem sugerir alguma solução caso haja problemas durante o processo.

Gostou do artigo? Deixe seu comentário nos contando o que mais achou interessante! Já tentou escalar algo em sua empresa? Escreva nos comentários o que aconteceu!


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!


Mundo metaverso: o que você mais precisa saber sobre esse universo

A cultura de inovação é um dos principais motores da sociedade, o que se manifesta especialmente em campos como a ciência e a tecnologia. Por isso, aproveitamos o momento para falar sobre uma das principais tendências do momento — o mundo metaverso. Assim como outras tecnologias relacionadas, como blockchain e criptomoedas, o tema causa muita curiosidade.

Por isso, elaboramos este material completo sobre o assunto. O nosso objetivo é retratar tudo o que você precisa saber sobre o metaverso para entender o que está acontecendo e o que pode vir a acontecer no futuro, sobretudo em termos de inovação, soluções, riscos, desafios e oportunidades. Então, não perca tempo e acompanhe!

O que é o metaverso?

Em um primeiro momento, assim como outras tecnologias, o metaverso não surgiu como uma implementação técnica, mas sim como uma ideia criativa e um tanto vaga. O termo em si foi originado em 1992, quando apareceu pela primeira vez em um romance de ficção científica chamado Snow Crash — no Brasil, publicado tanto como Nevasca quanto pelo nome original.

A criação do termo

O autor, Neal Stephenson, foi o responsável por dar nome e estética a uma ideia que já fazia parte dos sonhos dos entusiastas e tecnologistas. A palavra em si é um neologismo, pois foi formada a partir da junção de duas palavras de idiomas diferentes: meta do grego e -verse de universe, que é universo em inglês.

Meta, enquanto termo filosófico, é aquilo que está além do sentido primário. Nesse sentido, para Stephenson, metaverse foi o termo perfeito para definir um mundo virtual, no qual pessoas interagiam por meio de seus avatares digitais — ou seja, um mundo que está além do mundo primário, um universo paralelo e digitalizado.

De 1992 para cá, mais de 30 anos se passaram e muita coisa mudou, sobretudo quando pensamos em interação digital. De certa forma, sempre existiram metaversos — a diferença era o nome e um nível de fidelidade diferente. Jogos online e salas de bate-papo sempre foram uma iteração fiel do conceito, mas a barreira de imersão era muito presente.

O dilema da imersão

Não importa o quão boa seja a experiência, sem realmente imergir no universo, mergulhando os sentidos por completo, é muito difícil acreditar que você está em uma realidade paralela. Mas, como dissemos, muita coisa aconteceu nos últimos 30 anos, especialmente no avanço dos chips gráficos e na miniaturização da tecnologia.

Hoje, já existem um mercado muito forte de dispositivos e experiências de realidade virtual que são “infinitamente” mais poderosos que as soluções da década de 1990 e que custam uma fração do preço. Conforme a realidade virtual se populariza, mais desenvolvedores e produtoras desenvolvem produtos, soluções e experiências para esse mercado.

Paralelo a isso, tecnologias como blockchain e conceitos como a criptoeconomia encontraram nessa tendência um terreno fértil para alavancar suas iniciativas no mercado. Hoje, é perfeitamente possível imaginar um futuro em que a realidade paralela e virtual de alguns metaversos seja tão produtiva e interessante quanto a realidade presencial e física.

Quais as principais particularidades de um mundo metaverso?

Um ponto interessante sobre o metaverso é que, tanto hoje quanto no futuro, não há apenas um metaverso, mas uma série de metaversos — da mesma forma que não existe apenas um jogo, uma rede social ou um aplicativo de mensagens no mercado, mas sim uma série de soluções concorrentes em cada segmento e mercado. O mesmo acontecerá com os metaversos.

Aqui, cabe antecipar que as soluções líderes desse mercado, provavelmente, apresentarão um modelo de faturamento misto, algo que combine o faturamento via publicidade que vemos nas redes sociais com o recolhimento de taxas por vendas de softwares, ativos e experiências, como as lojas de aplicativo e in app stores dos jogos e seus artigos.

Além disso, também é possível imaginar algum metaverso que disponibilize todas as suas experiências por meio de um modelo de faturamento recorrente, como as assinaturas — pense em algo como uma Netflix da realidade virtual em termos de filmes, experiências e afins. É possível que a própria Netflix já considere isso com seus squads de produto, pesquisa e desenvolvimento.

Por fim, vale notar como algumas empresas estão particularmente bem posicionadas para capitalizar esse mercado. Nvidia e Qualcomm, por exemplo, são expoentes na fabricação de chips gráficos. A Qualcomm, inclusive, é uma proponente para dominar o fornecimento de chips aos dispositivos de VR que não se conectam a outra máquina.

Por outro lado, empresas como Google, Microsoft e Apple contam com recursos suficientes para testar todo tipo de iteração possível. Já outras empresas, como a Nike e outras marcas, já identificaram a importância de um marketing onipresente, estampando a marca e vendendo seus produtos em todos as instâncias e universos possíveis.

Por mais inusitado que isso pareça, vale lembrar que essa não é uma estratégia de outro mundo. Em 2007, o Bradesco já contava com agências bancárias dentro do metaverso mais popular à época, o Second Life. Eventualmente, o jogo perdeu tração, mas o investimento nesse tipo de iniciativa é uma aposta consciente, sem compromisso com o resultado.

Quais os principais receios em relação ao mundo metaverso?

Por fim, vale destacar os receios em relação ao metaverso. Por estar fortemente ligado à criptoeconomia e ao espírito descentralizador e autônomo dessa tendência, muitos metaversos ainda contam com problemas críticos de compliance, transparência e governança de dados.

Com o tempo, os usuários passam a orbitar em torno das soluções que oferecem o melhor retorno em termos de entretenimento, conforto, segurança e praticidade. Por enquanto, não há um líder claro. Tudo indica que a Meta, antigo Facebook, será o principal nome do mercado — tanto por ser a maior fabricante de dispositivos de realidade virtual quanto por assumir uma nova identidade quase que inteiramente voltada a essa tendência.

Por fim, vale notar como o metaverso e seus mundos podem criar um número gigantesco de novas oportunidades no mercado, tanto para criadores de itens digitais, quanto para startups de tecnologia aplicada, como IaaS, MaaS e afins, visto que infraestrutura, monitoramento e cibersegurança serão pautas críticas para a estabilidade e popularização desse mercado.

E então, gostou deste post especial sobre o mundo metaverso? Então, aproveite para garantir o recebimento de mais conteúdos como este, seguindo a Scala no LinkedIn!