Inteligência Artificial Explicável: uma nova moldagem no futuro da IA
Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.
É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.
Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.
O que é a Inteligência Artificial Explicável?
Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.
Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.
Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.
O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.
É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.
Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?
O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.
Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.
A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.
Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.
Quais são as aplicações práticas da XAI?
Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.
Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.
Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.
Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.
Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.
Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?
Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.
Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.
Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.
Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.
Tendências para a XAI em 2024
A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.
De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios.
O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.
Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.
As soluções disponibilizadas pela Scala acompanham as novas tendências, como da Inteligência Artificial Explicável. Afinal, a Scala trabalha com alta performance, utilizando tecnologia de ponta em projetos desenvolvidos e orientados de acordo com a necessidade de cada negócio, para que você tenha total confiança e Transparência em seus processos.
Saiba mais sobre as soluções de IA da Scala. Entre em contato com nossos especialistas e confira as ferramentas e serviços que podem transformar o seu negócio.
Opentelemetry: o que é e quais são as vantagens?
Você sabe o que é a Opentelemetry? Essa é uma tecnologia envolvida com a transmissão de dados e também com a sua medição, feita de forma remota. E, como sabemos, dados são extremamente valiosos nos dias atuais.
Então, continue a leitura para que possamos contar os detalhes sobre a telemetria e a sua importância quando aplicada aos mais diversos tipos de contexto. Vamos lá!
O que é telemetria?
Antes de explicarmos qualquer coisa, é importante entendermos o que é a telemetria.
Esse é um termo associado com a medição remota e transmissão de dados. Por isso o sufixo “metria”, que tem a ver com “medir”. Essa prática envolve a coleta de informações de sensores em locais remotos e a transmissão desses dados para um local centralizado para análise, monitoramento ou controle.
Essa é uma tecnologia utilizada em diversos setores, como veremos a seguir.
Na indústria automotiva, por exemplo, ela é frequentemente usada para monitorar o desempenho de veículos em tempo real. Sensores nos carros coletam dados sobre velocidade, temperatura do motor, pressão dos pneus e outros parâmetros, que são transmitidos para sistemas de monitoramento.
Assim, é possível que equipes de corrida possam ajustar estratégias de acordo com as condições observadas. E não para por aí!
E telemetria também pode ser usada na Medicina, para monitorar pacientes à distância. Sensores conectados a dispositivos médicos podem transmitir dados vitais, como batimentos cardíacos, pressão arterial e níveis de oxigênio, para profissionais de saúde que podem monitorar e responder a essas informações à distância.
Em resumo, ela envolve a coleta e transmissão de dados à distância, sendo uma ferramenta valiosa em diversas áreas para monitoramento, controle e análise de informações críticas.
Para que ela serve?
Já explicamos um pouco sobre suas funcionalidades, mas agora é hora de nos aprofundarmos ainda mais! Confira, a seguir, algumas das finalidades e usos da telemetria no dia a dia.
Monitoramento em tempo real
Permite a monitoração contínua de dados em tempo real, o que é muito importante em situações onde a informação instantânea é necessária. Isso é comum em ambientes industriais, sistemas de transporte, saúde, etc.
Controle remoto
Possibilita o controle à distância de dispositivos ou sistemas. Por exemplo, na indústria espacial, ela é usada para controlar e monitorar espaçonaves e satélites.
Análise de desempenho
Facilita a coleta de dados para análise posterior, o que é valioso em diversos campos, desde esportes automobilísticos até a monitorização da saúde de pacientes.
Manutenção preditiva
Ajuda na detecção antecipada de problemas em máquinas ou sistemas, permitindo a implementação de medidas corretivas antes que ocorra uma falha completa.
Pesquisa científica
É usada em experimentos científicos para coletar dados de locais remotos, como oceanos, florestas ou áreas inacessíveis.
Aplicações automotivas
Em veículos, essa tecnologia é usada para monitorar o desempenho, rastrear a localização, fornecer informações de tráfego em tempo real e até mesmo para seguro automotivo baseado no comportamento do motorista.
Saúde
Na área da saúde, a telemetria é utilizada para monitorar pacientes à distância, possibilitando o acompanhamento de sinais vitais e condições médicas específicas.
Agricultura
Pode ser empregada para monitorar condições climáticas, níveis de umidade do solo, e outros fatores que impactam a agricultura, permitindo uma gestão mais eficiente dos recursos agrícolas.
Qual é o papel do Opentelemetry na facilitação da observabilidade de microsserviços?
O Opentelemetry é um projeto de código aberto que tem como objetivo oferecer uma estrutura para a observalidade de softwares. Ele desempenha um papel muito importante nesse contexto.
Mas, afinal, o que é a observabilidade? Esse conceito está associado à capacidade de entender o comportamento interno de um sistema com base em suas saídas. Assim, há uma otimização na tomada de decisões.
No contexto de microsserviços, onde uma aplicação é composta por diversos serviços independentes, a observabilidade torna-se crucial para identificar e resolver problemas de desempenho, falhas e outras questões operacionais que podem prejudicar o desempenho geral.
Confira alguns dos principais aspectos do papel do Opentelemetry na observabilidade de microsserviços!
Coleta de dados de instrumentação
O Opentelemetry oferece bibliotecas e instrumentação para diversas linguagens de programação, permitindo que os desenvolvedores adicionem pontos de instrumentação em seus códigos para coletar dados relevantes.
Padrão e consistência
Ele define um conjunto de especificações e padrões para a instrumentação, garantindo consistência na coleta de dados de diferentes serviços e linguagens.
Rastreamento de solicitações
Ele também fornece recursos para rastreamento de solicitações em microsserviços, permitindo que as equipes de operações visualizem o caminho de uma solicitação através de vários serviços. Isso ajuda na identificação de gargalos de desempenho e problemas de integração.
Centralização de dados
Manter tudo no mesmo lugar é importante! Os dados coletados pelo Opentelemetry podem ser enviados para plataformas de observabilidade. Dessa forma, há uma melhora na análise e no monitoramento geral.
Compatibilidade com padrões de observabilidade
O Opentelemetry é projetado para ser compatível com outros padrões de observabilidade, fornecendo uma transição suave para aqueles que já utilizam esses recursos na rotina.
Suporte a ambientes distribuídos
Como microsserviços muitas vezes operam em ambientes distribuídos, o Opentelemetry oferece suporte para essa finalidade, permitindo que as equipes monitorem e compreendam o fluxo de dados em sistemas complexos.
Como a observabilidade em TI se baseia nos dados de telemetria?
A observabilidade em Tecnologia da Informação (TI) se baseia fortemente nos dados de telemetria para oferecer insights valiosos sobre o desempenho, a confiabilidade e a eficiência de sistemas complexos.
A telemetria, que envolve a coleta e transmissão de dados remotamente, fornece informações cruciais que são essenciais para entender e melhorar o estado de um sistema.
Hoje, a área de TI está intimamente associada ao setor de dados e, portanto, esse se tornou um recurso importante para impulsionar as atividades no segmento. Sem dados, sem informações, sem resoluções!
Qual é a sua importância na solução de problemas complexos em sistemas distribuídos?
O Opentelemetry facilita o rastreamento de transações em sistemas distribuídos, permitindo que as equipes de operações identifiquem rapidamente a origem de problemas de desempenho ou falhas, visualizando como uma solicitação se move através dos diferentes componentes do sistema.
Por isso, ele é muito útil para:
- identificar problemas;
- captar métricas;
- observação preditiva;
- ajuste de comportamentos, entre outros.
Dessa forma, não é só a equipe quem sai ganhando. Os clientes, ou o consumidor final, também são beneficiados com esse tipo de informação.
Agora que você já sabe o que é a Opentelemetry e como ela funciona, é hora de aplicá-la em sua rotina! Assim, toda sua equipe sairá ganhando e sua empresa poderá fazer predições e tomar decisões mais informadas de acordo com os dados coletados e analisados.
E para isso, não fique em dúvida: entre em contato com a ScalaIt! Estamos à disposição para colaborar com a sua empresa, trazendo as melhores e mais recentes tecnologia do mercado para a sua gestão.
Scala impulsiona eficiência operacional na Bem Promotora com a implementação do Dynatrace
Por meio da tecnologia Dynatrace, a operação da empresa foi aperfeiçoada
para garantir ainda mais eficiência e segurança para seus clientes
A Bem Promotora, líder no setor financeiro com foco em crédito consignado, alcançou um marco significativo em sua gestão por meio da parceria estratégica com a Scala, especialista em Observabilidade, Analytics e Inteligência Artificial do Grupo Stefanini. Essa colaboração não apenas resolveu desafios operacionais, mas também trouxe inovação para beneficiar tanto a Bem Promotora quanto seus clientes. Ao enfrentar o desafio de otimizar suas 31 lojas próprias e 580 correspondentes bancários distribuídos pelo Brasil, a empresa buscou aprimorar a gestão e ampliar a capacidade de suas operações, garantindo respostas rápidas e eficazes às necessidades dos clientes.
A partir da necessidade da Bem Promotora de implantar o Dynatrace, a Scala ofereceu uma solução personalizada com base na plataforma, focando em uma estratégia de observabilidade. Essa abordagem proporciona visibilidade abrangente sobre todas as operações da empresa, destacando a capacidade de identificar problemas rapidamente, compreender suas origens e, mais crucial ainda, antecipar desafios futuros.
A eficácia da implantação da plataforma Dynatrace na Bem Promotora destaca-se pela meticulosidade do estudo de necessidades e pela execução precisa da implementação. Ancorada nessa solução robusta, a qual oferece uma gama completa de recursos, a equipe agora monitora em tempo real a infraestrutura tecnológica, rastreando o desempenho das aplicações e proporcionando insights cruciais sobre o comportamento do usuário.
O cuidadoso planejamento e a implementação da ferramenta de observabilidade revelaram benefícios notáveis para a Bem Promotora. A capacidade de identificar prontamente a causa raiz de anomalias no sistema resultou em ações corretivas mais eficazes, garantindo agilidade na resolução de problemas e assegurando a continuidade das operações em tempo real. Além disso, a solução contribuiu para identificar pontos de vulnerabilidade do sistema, permitindo melhorias contínuas de eficiência e fortalecendo a colaboração entre as equipes de operação e desenvolvimento, criando, assim, um ambiente mais eficaz para o suporte técnico.
A bem-sucedida implementação não apenas solidificou a parceria entre a Bem Promotora e a Scala, iniciada em 2021, mas também impulsionou uma evolução anual, expandindo o escopo de atendimento para novos ativos. Isso culminou na necessidade de adquirir mais licenças e serviços, impulsionando o desenvolvimento contínuo da observabilidade, inclusive com uma visão mais ampla da jornada do usuário nos serviços de negócios.
"Estamos contentes com os resultados de nossa colaboração com a Scala, que teve um impacto significativo em nossa operação e desempenhou um papel essencial na otimização de nossa performance e no fortalecimento de nossa posição em um mercado altamente competitivo. Como benefícios, reduzimos o tempo de resposta em caso de incidentes e melhoramos a saúde do nosso sistema core, passando de um DynatraceScore de 91 para 97 pontos”, afirma Ricardo Padoin Nene, CIO da Bem Promotora.
“Este é um exemplo claro de como a tecnologia pode ser usada para transformar negócios e proporcionar benefícios tangíveis. Ela demonstra como a observabilidade pode ser uma ferramenta poderosa para empresas que buscam melhorar a eficiência, a qualidade dos serviços e a satisfação do cliente em um mundo cada vez mais digital”, comenta Everaldo Biselli, diretor comercial da Scala.
Conheça a importância da observabilidade de dados em sua gestão!
Enquanto crescemos, é comum escutarmos sobre como devemos ser mais observadores. Algumas pessoas têm essa habilidade de forma praticamente inata, enquanto outras precisam desenvolvê-la ao longo da vida. Afinal, observar nos ajuda a antecipar problemas e buscar soluções válidas para lidar com cada um deles.
E por que com a tecnologia seria diferente? Nesse contexto, a observabilidade de dados é fundamental para nos ajudar a aproveitar o que há de melhor nesses recursos e, com isso, otimizar a gestão de forma personalizada para cada negócio.
Quer saber mais sobre o assunto? Nós vamos explicar! Continue a leitura para entender mais sobre o conceito e descobrir toda a sua importância para organizações de nichos variados.
O que é observabilidade de dados?
A observabilidade de dados refere-se à capacidade de entender e monitorar o estado, o desempenho e o comportamento de um sistema com base nas informações geradas por esse sistema.
Ou seja: é a observação dos dados que entram nas empresas, a partir das mais diversas fontes, e a capacidade de gerar informações relevantes para os negócios a partir disso.
Isso é essencial para garantir que um sistema seja operado de forma eficiente, identificando e solucionando problemas rapidamente, e otimizando seu desempenho.
Esse processo é, normalmente, feito em três etapas: coleta, análise e visualização de dados relevantes para um sistema. Isso inclui métricas de desempenho, registros de eventos, rastreamentos de transações e outros tipos de dados que podem oferecer insights sobre o funcionamento interno de um sistema.
Ela é, portanto, fundamental em ambientes complexos e distribuídos, como sistemas em nuvem e microsserviços, nos quais múltiplos componentes interagem para fornecer um serviço.
Ferramentas e práticas de observabilidade são projetadas para ajudar as equipes de operações a entenderem melhor o que está acontecendo em seus sistemas e a tomar decisões informadas para melhorar o desempenho e a confiabilidade. E, com isso, seu cliente final fica sempre mais satisfeito!
Qual é a sua importância no cenário empresarial atual?
Confira algumas das razões que tornam a observabilidade de dados algo tão importante!
Tomada de decisões
As empresas estão cada vez mais dependentes de dados para tomar decisões estratégicas. A observabilidade fornece insights valiosos que ajudam na compreensão do desempenho dos sistemas, permitindo decisões mais informadas.
Eficiência operacional
A observabilidade permite que as equipes de operações monitorem, identifiquem e resolvam problemas de forma rápida e proativa. Isso resulta em maior eficiência operacional, redução do tempo de inatividade e melhoria na qualidade dos serviços, facilitando a vida de todos os envolvidos.
Experiência do cliente
A satisfação do cliente está diretamente ligada à qualidade dos serviços prestados. Assim, a observabilidade ajuda a garantir que os sistemas estejam operando de maneira eficiente, proporcionando uma melhor experiência ao cliente e melhorando a reputação da sua marca.
Manutenção preditiva
A observabilidade permite a análise contínua de métricas e dados operacionais, facilitando a identificação de padrões que podem indicar a necessidade de manutenção. Ou seja: mais economia e segurança para toda a sua equipe!
Como implementar uma observabilidade de dados eficaz em organizações?
A implementação de uma observabilidade de dados eficaz em organizações é algo que parece confuso? Continue a leitura para conferir o passo a passo!
Defina objetivos claros
Compreenda os objetivos específicos que a observabilidade deve alcançar. Isso pode incluir a redução do tempo de inatividade, melhoria do desempenho, aumento da eficiência operacional, entre outros.
Escolha ferramentas adequadas
Selecione ferramentas de observabilidade adequadas às necessidades específicas da organização. Isso pode incluir ferramentas para monitoramento de métricas, análise de logs, rastreamento de transações, entre outras.
Centralize os dados
Centralize os dados observáveis em uma plataforma única ou em um conjunto coordenado de ferramentas. Isso simplifica a análise e a visualização, proporcionando uma visão holística do ambiente operacional.
Capacite as equipes
Treine as equipes para interpretar dados observáveis e tomar medidas com base nesses insights. Isso pode incluir treinamentos sobre ferramentas específicas, melhores práticas de observabilidade e resolução de problemas.
Como a observabilidade de dados pode transformar a tomada de decisão?
A observabilidade de dados pode transformar a tomada de decisão de várias maneiras. Conheça algumas delas a seguir!
Visão total do ambiente
A observabilidade permite uma visão abrangente e em tempo real do ambiente operacional.
Identificação de problemas
Com a capacidade de monitorar métricas, logs e rastreamentos em tempo real, os decisores podem identificar problemas e anomalias antes que impactem significativamente os usuários finais.
Análise de tendências e padrões
A observabilidade permite a análise de tendências ao longo do tempo. Com ela, fica muito mais fácil identificar padrões, comportamentos sazonais ou mudanças significativas nas métricas, o que é crucial para antecipar demandas e problemas.
Ajuste de estratégias
Com informações em tempo real sobre o desempenho dos sistemas e serviços, os decisores podem ajustar dinamicamente suas estratégias. Isso é particularmente importante em ambientes de negócios rápidos e dinâmicos, nos quais as condições podem mudar rapidamente.
Otimização de recursos
A observabilidade fornece dados sobre a utilização de recursos, permitindo otimizar a alocação de recursos de maneira mais eficiente. Isso pode resultar em economias de custos, melhorias na eficiência operacional e uma alocação mais inteligente de investimentos.
Melhora da experiência do cliente
Ao monitorar continuamente a experiência do usuário, os decisores podem identificar áreas de melhoria e tomar medidas para aprimorar a satisfação do cliente. Isso inclui a resolução rápida de problemas de desempenho que podem afetar a qualidade dos serviços.
Adaptação rápida às mudanças
Em um ambiente de negócios competitivo e que está mudando a cada instante, a capacidade de responder rapidamente a mudanças no mercado é crucial. A observabilidade permite que mudanças e demandas sejam identificadas rapidamente e, consequentemente, adaptadas bem mais rápido.
Prevenção de problemas
A análise dos dados pode revelar padrões de problemas recorrentes. Os decisores podem implementar soluções de longo prazo para evitar a repetição desses problemas, melhorando a estabilidade e a confiabilidade dos sistemas.
Agora que você já sabe o que é a observabilidade de dados, é hora de começar a buscar alternativas para implementá-la em sua empresa! E, para isso, não se esqueça: conte com a ScalaIt!
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Conheça os 5 V's da Big Data
Nos últimos anos, o campo da data science ganhou muita atenção no mercado. Com tantas informações a serem interpretadas, mais do que nunca, as empresas reconhecem a importância das análises estatísticas para alavancagem de seus resultados. Por isso, desenvolvemos este post exclusivo no tema.
Afinal de contas, você sabe quais são os 5 V’s da Big Data? É justamente isso que você descobrirá nesta leitura. Aqui, você entenderá um pouco mais sobre essa tecnologia e sua importância para as empresas, além de conhecer as principais aplicações desse conceito na prática. Então, não perca tempo e acompanhe!
O que é Big Data e qual sua importância para as empresas?
A Big Data é uma área tecnológica que trabalha com a coleta, manuseio e interpretação de grandes quantidades de dados. Para quem trabalha com tecnologia, é evidente a importância dessa área para o futuro do mercado, pois oferece um diferencial gigantesco para as empresas que apostam nessas ferramentas.
Hoje em dia, já existem aplicações de Big Data para um grande número de atividades no mercado, seja a sua empresa um negócio B2B, B2C, B2E ou afins. Inclusive, é uma tecnologia tão útil e tão vasta que já oferece soluções para empresas de todos os tamanhos, sejam pequenas e médias, até grandes corporações.
Em nossa visão, a Big Data é importante justamente por vivermos na era dos dados. Hoje, tudo que fazemos no ambiente digital e presencial é convertido em informações digitalizadas, que podem ser coletadas, organizadas e interpretadas de modo a oferecer insights importantes sobre a sua atuação no mercado.
Hoje, absolutamente tudo pode ser coletado e agregado a um banco de dados — o que você consome nas redes sociais, o que você compra nos e-commerce, o trajeto que você faz no cotidiano, a forma como você interage com anúncios e diferentes mensagens, e até mesmo as suas informações de saúde e biometria.
É por conta disso, em um mundo cada vez mais data driven, que as empresas reconhecem a importância de investir e colher os benefícios da análise, engenharia e ciência de dados. Seja para aumentar as vendas, garantir a retenção de clientes ou aprimorar a sua abordagem gerencial, a Big Data tem uma solução para isso.
Quais os 5 V’s da Big Data?
Velocidade, volume, variedade, veracidade e valor. Em nossa visão, esses são os 5 V’s da Big Data, que nada mais são do que pilares fundamentais para a criação de novas tecnologias e soluções nessa área. Abaixo, esclarecemos cada um desses pontos em detalhes. Acompanhe!
1. Velocidade
A primeira característica é a velocidade de coleta, organização e análise dos dados. Aqui, falamos de volumes colossais, como terabytes e petabytes de informação, e essas soluções são capazes de organizar esses grandes reservatórios de dados, eliminar os ruídos e trazer ordem e lógica a esse caos de informação e aleatoriedade.
2. Volume
Em segundo, destacamos o volume informacional. A depender da empresa e da aplicação da tecnologia, o volume de informações coletadas é colossal. Por conta disso, essas soluções se destacam por sua robustez e confiabilidade, justamente por serem capazes de ingerir tamanha quantidade de informação em tempo real.
3. Variedade
As informações podem ser coletadas em dois diferentes tipos: os dados estruturados e os não estruturados. Enquanto o primeiro é uma ingestão organizada, como planilhas e arquivos CSV ou XLSX, o segundo consiste em dados nos mais variados formatos, como conteúdos de mídia como áudios, imagens, vídeos, textos e afins.
4. Veracidade
O objetivo da Big Data é encontrar ordem e lógica em meio a aleatoriedade de um grande banco de dados. É por isso que boas soluções de analytics se destacam pela capacidade de minimizar esses ruídos, identificando excessos, redundâncias e equívocos, e auxiliando na limpeza e na confiabilidade do dataset final.
5. Valor
Por fim, o valor e o retorno dessas soluções para a sua gestão. A Big Data é uma tecnologia que estimula a descoberta de insights e abordagens para a sua operação. Negligenciar essas informações e ignorar o diferencial oferecido pela tecnologia é o mesmo que negligenciar o investimento realizado nessas ferramentas.
Quais as principais aplicações de Big Data?
Para encerrar, vale destacar um último "V" da Big Data, o vínculo. Apesar da ingestão de dados admitir muitas informações aleatórias, é função, também, dessas ferramentas e dos analistas encontrar a correlação nos dados, garantindo um data set coeso, limpo e estrategicamente importante para a sua tomada de decisão.
Agora sim, vamos destacar alguns exemplos dessa solução no mercado. Um setor que utiliza muito esse conceito é o campo da securitização. Grandes seguradoras estudam grandes bancos de dados, incluindo incidência de acidentes e mapas criminais, para assim, derivar a melhor relação de risco e retorno para a precificação das apólices.
A mesma abordagem é utilizada no mercado financeiro, onde o cálculo e a gestão de riscos são partes críticas na concessão de créditos. No entanto, vale falar sobre aplicações na ampla economia, sobretudo nas PMEs, as pequenas e médias empresas.
Afinal de contas, muitos gestores mais antenados em tendências e tecnologias já utilizam de soluções de Big Data e Inteligência Artificial para duas necessidades nos supermercados e varejos, que é a precificação dos produtos e o controle de estoque.
Em EPPs de crédito pessoal, a Big Data também é utilizada, juntamente das informações dos bureaus de crédito, para definir a relação de risco na oferta de empréstimos para novos usuários.
No setor da saúde, a ingestão de dados biométricos, como os coletados por smartwatches e outros dispositivos vestíveis, também já é utilizado no trabalho de diagnóstico e acompanhamento de quadros clínicos, sobretudo em países com uma malha tecnológica mais moderna, como os Estados Unidos, o Canadá, e mais recentemente, o Brasil.
Para quem é varejista digital, a Big Data também está à disposição, em ferramentas que qualificam a elaboração de anúncios e publicidades, orientando os melhores períodos, palavras-chaves e estratégias para a veiculação de campanhas nas redes sociais.
Em essência, a aplicação de Big Data no mercado é praticamente infinita e, felizmente, só estamos no começo dessa jornada.
Agora que você conhece os 5 V's da Big Data, aproveite para garantir a sua atualização neste e em outros temas importantes para a sua gestão. Para isso, é simples — basta curtir e seguir a nossa página oficial no LinkedIn!
Entenda a importância da Inteligência Artificial e Cloud Computing
A evolução tecnológica aplicada aos negócios têm exigido cada vez mais atenção das empresas que hoje passam pela transformação digital. Entre as novidades nas mais diversas áreas, a Cloud Computing e Inteligência Artificial têm sido, talvez, as principais delas.
O universo corporativo vem utilizando essas evoluções de maneira integrada, visando otimizar os processos internos, reduzindo custos e, ao mesmo tempo, aumentando a produtividade.
Neste artigo, abordaremos os aspectos mais importantes que unem essas duas áreas, ajudando você a entender quais são as contribuições nos ambientes empresariais, seus benefícios e alguns detalhes sobre as soluções em que são aplicadas. Boa leitura!
Qual o papel da Cloud Computing nas empresas?
Cloud Computing ou computação em nuvem, é um termo utilizado pela área de Tecnologia da Informação (TI) e designa qualquer forma de processamento de dados sendo realizada de maneira remota em relação ao local em que é utilizado. Estão em grandes infraestruturas mantidas por empresas especializadas no oferecimento desses serviços.
São muitas as vantagens que o Cloud Computing pode trazer para uma empresa. Talvez a principal delas é a redução de custo ao deixar o setor de TI mais enxuto. Isso porque não teremos mais que nos preocupar com nosso servidor, por exemplo, realizando a manutenção ou atualização dele.
Os serviços oferecidos por meio da tecnologia de Cloud Computing são também muito variados. A empresa pode contratar tanto serviços de armazenamentos de dados quanto serviços de processamento — é possível encontrar no mercado diversos softwares, como CRMs, ERPs ou plataformas de monitoramento que funcionam exclusivamente em nuvem.
No caso desses serviços, os benefícios que a tecnologia traz para as corporações ainda vão além da economia. Ela dá uma maior mobilidade e autonomia aos colaboradores, o que facilita, também, a execução de modelos de trabalho mais flexíveis, como o home office.
A estrutura necessária para que sua empresa possa processar e armazenar as informações internas de maneira segura será reduzida a apenas dispositivos com acesso à internet.
Qual o papel da Inteligência Artificial nas empresas?
A Inteligência Artificial (IA) está bastante próxima da Cloud Computing. Isso porque para o funcionamento adequado de um sistema artificialmente inteligente, é necessário o armazenamento e processamento de uma quantidade bastante significativa de dados — conhecida por Big Data.
Os sistemas cloud são capazes de trabalhar com conjuntos de dados dessa magnitude. Para isso, são elaborados complexos algoritmos que permitem processá-los de forma que se tornem legíveis e úteis do ponto de vista estratégico. Os algoritmos, por sua vez, são códigos de computação que descrevem um determinado raciocínio a ser executado por uma máquina e aplicados sobre os dados organizados.
Essa organização feita por uma inteligência artificial é capaz de ajudar aos gestores a encontrarem problemas internos, como falhas no sistema de produção ou possíveis pontos de otimização de processos.
As soluções que a Inteligência Artificial traz para nossas empresas podem ser, muitas vezes, não tão complexas. Com as vastas possibilidades de conexão entre os variados dispositivos no dia a dia, muitas empresas têm adotado sistemas de IA para realizar o atendimento ao consumidor de maneira autônoma, por exemplo — daremos mais detalhes adiante.
Muitas outras soluções são possíveis e diariamente o mercado testemunha a chegada de novas tecnologias que utilizam a IA para funcionarem.
Quais as principais soluções dessas tecnologias que podem ser adotadas nas empresas atualmente?
Agora que sabemos alguns detalhes sobre essas duas áreas é mais fácil entendermos sobre o funcionamento das soluções que adotam ambas as tecnologias. Essa união pode garantir às empresas uma abordagem mais dinâmica dos problemas, assim como um monitoramento mais efetivo — favorecendo otimizações necessárias para uma evolução contínua, em um mercado extremamente competitivo.
Acompanhe, a seguir, as principais novidades que a Inteligência Artificial e a Cloud Computing estão oferecendo e em que elas podem ajudar em sua empresa.
Sobre o atendimento automatizado dos clientes
Saiba que atualmente podemos oferecer um atendimento 100% automatizado para nossos clientes. Os sistemas de inteligência artificial têm um enorme potencial nesse setor. Isso porque eles são capazes, cada vez mais, de projetar análises e realizar previsões precisas, como satisfação com o atendimento ou problemas recorrentes em determinado setor, sem contar com as possibilidades de simular um atendimento humano.
Usando da alta capacidade de processamento de dados da Cloud Computing, o uso de IA consegue proporcionar soluções mais satisfatórias no atendimento dos clientes e na otimização dos processos internos para as empresas, prevenindo prejuízos.
Sobre a otimização dos processos internos
A área de logística é um exemplo daquelas áreas que mais se modificaram nos últimos tempos. Sem dúvida que a inteligência artificial e a Cloud Computing contribuíram para a aplicação de novos processos, de modo a otimizar a cadeia produtiva e o cotidiano da maioria dos setores empresariais.
As aplicações variam, como a automatização dos mais diversos tipos de tarefas, no armazenamento seguro de arquivos, monitoramento de entrada e saída de produtos ou necessidade de comunicação instantânea entre os colaboradores.
Adequar-se às necessidades do mercado é muito importante
A adoção, pelo mundo corporativo, de sistemas em nuvem e de soluções de inteligência artificial, é quase mandatória. Com o mundo dos consumidores já bastante conectado, ficar à parte dessas novas tendências pode ser prejudicial para a saúde dos negócios.
O compartilhamento avançado de informações é um dos principais motivos para essa necessidade. A utilização de recursos (como IA e Cloud Computing) de maneira integrada possibilita às empresas uma leitura mais aprofundada e precisa do funcionamento de seus negócios.
Por meio de análises de dados, os gestores terão maior segurança para tomadas de decisões mais vantajosas para os empreendimentos.
Saiba que, muitas vezes, a implementação de alguns desses sistemas e soluções que apontamos pode ser facilmente aplicado em seus negócios. Em alguns deles, é necessário apenas a disponibilização de um login e senha para serem utilizados por seus colaboradores — essa é uma vantagem que fez com que os sistemas em nuvem viessem para ficar.
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Governança de dados: Conheça os benefícios de implementar a Solução da Scala
A governança de dados é um conjunto de práticas e processos usados para garantir o alinhamento entre as necessidades da organização e os processos utilizados para coletar, armazenar, analisar e transferir as valiosas informações do negócio.
Dessa forma, ela garante que os processos de tratamento das informações geradas e recebidas pela empresa estejam alinhados às regras e políticas definidas. Estas podem ser tanto internas quando exigidas pelo Poder Público.
Neste conteúdo, trazemos os benefícios que a implementação da solução de Governança de Dados da Scala pode oferecer para o seu negócio. Veremos como esse tema pode ajudar a sua marca a ter mais espaço no mercado.
Também vamos descobrir, juntos, como o uso dessas ferramentas e recursos para governança ajudam na obtenção do melhor resultado possível para o mundo moderno e tecnológico. Isso, além dos pontos principais que a nossa empresa poderá ajudar a sua companhia.
Qual é a importância de uma boa solução de governança?
Assegurar que sua organização está adequadamente preparada para responder às necessidades de conformidade do setor em que atua, é fundamental para evitar sanções, perda da reputação e outros riscos.
Para tanto, é necessário que se tenha uma boa solução de governança e uma política de governança de dados adequada para o seu negócio, que ajude na identificação das melhores práticas e procedimentos da atividade. Além, é claro, de auxiliar no controle dos riscos relevantes para a área específica da empresa.
Existem algumas marcas que já se especializaram no mercado sobre esse tema. Elas desempenham, atualmente, um papel crucial no desenvolvimento e na evolução de inúmeros modelos de negócios no mundo todo.
Logo abaixo, escolhemos 6 das principais vantagens que sua companhia conquista ao utilizar uma solução completa de governança de dados, como a solução oferecida pela Scala, por meio dos mais avançados processos disponíveis no mercado de tecnologia.
1. Melhorias no processo de tomada de decisão
Uma boa solução de governança exerce um papel fundamental na melhoria dos processos internos da organização, auxiliando na tomada de decisões, sendo, muitas vezes, fundamental para o sucesso do negócio.
As melhores soluções de governança, como a oferecida pela Scala, ajudam as organizações a prevenir fraudes e capturas indevidas de dados privados. Também contribuem para evitar conflitos entre os interesses dos diferentes grupos que compartilham o controle sobre determinado documento ou arquivo.
Tudo isso porque, com as boas práticas de governança bem implementadas, os processos internos tornam-se mais transparentes e acessíveis às pessoas que precisam usufruir desses recursos de maneira segura.
Essa maior segurança, no processo de mapeamento dos usuários de determinado sistema, favorece aos seus gestores o recebimento de dados confiáveis. Logo, eles podem ter a certeza de que tais dados não foram alterados no caminho. Uma decisão equivocada, tomada por conta de uma eventual sabotagem em seu sistema, pode causar prejuízos enormes, não é mesmo?
2. Redução das chances de vazamento de dados e maior segurança nos acessos dos colaboradores
Uma boa gestão de dados só é possível com a adoção de procedimentos eficazes para o controle dos riscos envolvidos nos processos. A segurança da informação, quando compreendida como um processo de prevenção e de controle, dos riscos à integridade daqueles que estão sob a responsabilidade do seu negócio, é uma parte importante das medidas de governança mais competentes.
Por isso, é ideal para o negócio contar com uma solução que garanta essa vantagem ao sistema e às políticas de governança de dados da empresa. A Solução da Scala pode ajudar muito nesses aspectos, por meio de atualizações constantes nas ferramentas, análises dos resultados obtidos e treinamento contínuo de pessoal.
3. Aumento da eficácia operacional
O gerenciamento de dados pode ser considerado um dos maiores desafios para os governos modernos e às empresas que buscam aumentar sua produtividade.
Para isso, a boa solução de governança de dados é essencial para propiciar o controle da qualidade e segurança das suas informações, além da otimização de seus processos internos da empresa. Com as análises e métricas que podem ser acessadas por meio da classificação dos dados, seus gestores e os executivos poderão ter um novo olhar sobre muitas questões que envolvem a eficiência operacional de cada setor.
4. Aumento da receita
Com o aumento da eficiência e a diminuição dos riscos já apontados, o processo de implementação de um bom gerenciamento de dados também oferece às empresas melhorias em seus percentuais de lucros.
Esse, certamente, é um dos principais motivos que levam à necessidade de encontrar a melhor solução. Afinal, os investimentos nessa área têm grandes chances de excelentes retornos, tanto financeiros quanto de cultura corporativa nos espaços de trabalho em que são aplicados.
5. Aumento da confiança dos fornecedores e dos clientes
O aumento da confiança é um dos principais benefícios de uma boa solução de governança de dados. Isso acontece porque esses sistemas ajudam as empresas a garantirem que todos os processos de tratamento seguem as melhores práticas e metodologias disponíveis no mercado de Tecnologia e Ciência de Dados.
Além disso, fornecem uma visão completa sobre o que acontece nos mais diversos setores. Esses sistemas ajudam qualquer empresa a também garantir que a captura de dados de terceiros ocorra apenas durante processos legais e devidamente previstos e autorizados pelas legislações locais.
6. Conformidade regulatória
Em relação às legislações locais, uma boa solução de governança de dados, com as políticas de governança adequadas, promove a conformidade das organizações com os regulamentos e leis de seus respectivos países.
Por estarem atentas às mudanças nas leis, com a Solução de Governança da Scala, por exemplo, as organizações podem adotar as medidas necessárias para cumprir os requerimentos. Isso sem que as suas equipes precisem se preocupar com esse detalhe.Você não corre o risco de sobrecarregar os seus colaboradores de TI, o que prejudicaria a produtividade do seu negócio.
Quais são os principais elementos do programa de governança de dados da Scala?
O foco da solução da Scala é a criação e a definição de políticas de dados efetivas, dentro das melhores práticas, assim como a execução e o escaneamento das políticas e da implementação de regras bem definidas.
Ao mesmo tempo, é importante entender que o avanço tecnológico facilita a vida dos cibercriminosos e daqueles que desejam manter os dados confidenciais em segurança.
É preciso, portanto, que as organizações sejam cada vez mais inteligentes e atentas aos riscos de segurança para protegerem sua própria reputação. Então, nada melhor do que contar com uma empresa preparada e com os melhores especialistas do mercado para ajudar você a superar esses novos desafios.
A solução de governança de dados da Scala está apta a atender os problemas mais modernos que a sua empresa está enfrentando com relação à proteção de seus dados. Saiba que uma parceria competente pode ajudar a sua companhia a otimizar continuamente a produtividade e a imagem de sua marca no mercado.
Se você quer saber mais como acelerar o processo de otimização dos diversos setores que compõem a sua empresa, conheça a Solução Scala para processos de negócios inteligentes. Eleve o patamar do seu negócio com a tecnologia e supere a sua concorrência!
DataOps: entenda o que é, como funciona e sua importância
Com a grande tendência do digital first, as empresas têm reunido cada vez mais dados. Mas para que eles tenham algum valor, é preciso que sejam trabalhados da maneira correta, o que pode ser feito por meio da abordagem DataOps.
Ela ajuda a simplificar as ações realizadas com dados para entregar um resultado de maior valor para o usuário final. Ao mesmo tempo, integra diferentes setores da empresa para que haja um sistema de colaboração que favorece o trabalho dos times.
O DataOps tem o grande potencial de aumentar a velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados. Por isso, é uma abordagem que também precisa fazer parte das suas estratégias, e nós separamos este artigo para você entender como tudo funciona.
Continue lendo para compreender melhor o conceito de DataOps, como essa abordagem funciona e a sua relação com a automação e a otimização nos processos relacionados aos dados.
O que é DataOps?
DataOps é uma abordagem derivada do DevOps, mas que tem por objetivo otimizar o fluxo de trabalho dos pipelines relacionados aos dados, desde o seu desenvolvimento até a entrega. O intuito é fazer com que esse fluxo se torne mais rápido, com ou maior confiabilidade e ainda escalável.
Dessa forma, torna-se uma metodologia de trabalho interfuncional, que ajuda a evitar erros e aumentar o nível de produtividade, porém, simplificando as etapas e gerando entregas de maior valor para o usuário.
Para isso, o DataOps se concentra em três processos diferentes:
- a redução de erros, que aumenta a confiança nos dados;
- o ciclo de vida e de desenvolvimento, para obter com rapidez novos modelos ou conjuntos de dados, assim como novas visualizações, partindo da concepção do problema até a produção;
- o aumento da produtividade, para que haja mais colaboração entre diferentes equipes, melhorando a comunicação entre elas.
Qual é a relação entre DataOps e operações de dados?
É importante ressaltar que o DataOps não se trata de uma ferramenta ou de uma tecnologia independente. Na verdade, consiste em todo um conjunto de ferramentas, tecnologias, políticas, regras e pessoas que estão envolvidos nas operações de dados de uma empresa.
Ou seja, o DataOps ajuda a estabelecer a maneira como os fluxos de trabalho nas operações de dados vão acontecer. Afinal, o objetivo dessa abordagem é garantir que esses fluxos sejam mais ágeis e escaláveis, como dito, além de controláveis para diferentes setores e equipes.
O DevOps é aplicado com o objetivo de centralizar dados e unificar times, mas o DataOps tem como prioridade a formação de equipes menores e multidisciplinares, porém, com a distribuição de dados centralizada para que a cultura de trabalho seja desenvolvida e movida com base na análise de dados.
Assim, essa abordagem, além de colaborativa, também é muito flexível para que todos os profissionais envolvidos com as operações de dados cooperem entre si. Acontece uma varredura contínua ao longo de todas as etapas que envolvem os dados, garantindo que as informações cheguem mais refinadas até o usuário final para que as tomadas de decisão sejam muito mais precisas e eficientes.
Por isso é tão importante a utilização da automação. No DataOps, o objetivo é tornar o processamento e a gestão de dados muito mais ágil. Logo, os processos automatizados são indispensáveis para que essa abordagem possa funcionar, otimizando a coleta e o processamento dos dados.
Como o DataOps funciona?
Você viu que o DataOps é uma abordagem que atua ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Sendo assim, trata-se de um sistema de entrega interfuncional composto por uma estrutura com diferentes fases.
Ele faz a integração da aquisição, do armazenamento, do processamento e do monitoramento de dados. Por meio da automação fazemos a coleta desse material, mas ele não pode ser entregue ao usuário final da maneira como está.
Precisamos entender o que é de fato aproveitável para cada um dos times da empresa, para que tudo isso seja refinado e entregue com maior qualidade. O DataOps surgiu com o intuito de desenvolver projetos de dados de alta qualidade que possam gerar insights valorosos e entregues em tempo hábil para o usuário.
Após a coleta dos dados, o primeiro passo é fazer análise deles para que sejam estruturados e cheguem à etapa de adaptação, que vai compilar, filtrar e gerenciar esses dados para que eles sejam distribuídos para os próximos fluxos.
São realizados alguns testes, é feita uma varredura em busca de erros, até que o projeto tenha total qualidade para o usuário. Parece que tudo acontece de uma forma demorada, mas na verdade não, pois o DataOps automatizado entrega fluxos ágeis para que as tomadas de decisão também aconteçam com rapidez, de modo que a empresa consiga responder rápido às demandas do mercado.
Como a automação favorece o DataOps?
Imagine que os dados coletados por uma empresa são como blocos de montar em uma caixa. Como essas informações podem ser provenientes de diferentes fontes e são de vários tipos, esses blocos apresentam muitas diferenças entre si.
Agora imagine que uma pessoa tem a função de fazer a separação desses blocos de forma manual. O tempo que ela levaria para fazer isso seria muito grande, mas a produtividade poderia ser aumentada de forma significativa com o uso de alguma ferramenta que fizesse essa separação.
É exatamente assim que acontece quando utilizamos a automação na implementação do DataOps. Ferramentas ficam responsáveis por fazer não só a coleta como também a análise e a separação dos dados, de modo que eles sejam direcionados de maneira inteligente para cada grupo, possibilitando ter ideias daquilo que pode ser formado a partir dos blocos.
Com a automação, eliminamos etapas operacionais e repetitivas, que demandam muito tempo e aumentam os riscos de erros. Ela otimiza o processo de coleta, armazenamento, processamento e distribuição de dados.
Assim, podemos utilizar a abordagem DataOps com muito mais eficiência, favorecendo os fluxos de trabalho para alcançar os objetivos principais dessa abordagem, que são: a maior velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados, com entregas de alta qualidade que geram insights para as tomadas de decisão.
O mercado tem exigido das empresas adaptações constantes, e isso requer agilidade na hora de lidar com essas demandas. O DataOps é uma abordagem que favorece essas adequações e pode melhorar de forma significativa a qualidade das entregas da empresa, possibilitando essa resposta ágil e a maior competitividade em função das tomadas de decisão precisas e do desenvolvimento de soluções inteligentes.
Gostou de aprender sobre essa abordagem? Então aproveite e veja como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para fazer a análise de dados não estruturados.
Maturidade IA: conheça os níveis e seu impacto no sucesso empresarial
Cada vez mais pessoas e empresas percebem a presença da Inteligência Artificial na vida de todos nós. Ela pode ser empregada para os mais diferentes fins, inclusive dentro das organizações. O seu uso do mais básico ao mais complexo define os níveis de maturidade IA.
Afinal essa tecnologia tem uma série de aplicações, e as empresas podem explorar os diferentes níveis de maturidade de acordo com as ações que querem realizar e os resultados que pretendem alcançar.
As empresas “conquistadoras da IA” já conseguem explorar a Inteligência Artificial de uma forma intensa para uma série de estratégias. Isso garante uma grande vantagem competitiva no mercado, e o seu negócio não pode ficar para trás.
É fundamental conhecer esses níveis de maturidade para implementar soluções Inteligência Artificial que garantam uma maior presença de mercado. Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo!
Os cinco níveis de maturidade da IA
A sugestão de conteúdos em plataformas de streaming e em redes sociais tem como base a Inteligência Artificial. Mas ela também pode ser usada para obter diagnósticos complexos por meio da análise automatizada de exames de saúde.
Ao mesmo tempo, é capaz de fazer análises preditivas de mercado, a fim de auxiliar as empresas no direcionamento de investimentos e na tomada de decisão. Como você pode perceber, temos a possibilidade de aplicar a Inteligência Artificial desde o uso mais simples até a resolução de problemas muito complexos.
Como dito na introdução, isso acontece em decorrência dos diferentes níveis de maturidade IA. A seguir, falamos sobre os cinco para você conhecer melhor cada um deles.
Básico
Nesse primeiro nível a Inteligência Artificial é utilizada como um processo de separação e integração de dados, geralmente vindo de diferentes fontes, como CRM, e-mail, redes sociais e documentos. Eles são armazenados sem uma estratégia muito complexa de organização nem tanto planejamento.
Pode acontecer uma categorização deles, e a solução de Inteligência Artificial básica faz a coleta dos dados de uma forma estruturada e organizada para aplicações simples, como otimizar o relacionamento com clientes com um perfil específico por meio de uma estratégia direcionada.
Descritivo
Nesse grau de maturidade, a Inteligência Artificial faz o tratamento dos dados a partir de regras pré-definidas e que já foram implementadas na IA para garantir a sua correta programação.
Ou seja, nesse nível a solução consegue organizar os dados fornecendo um histórico que agiliza a tomada de decisão, inclusive em tempo real, fazendo a análise e o cruzamento de dados existentes em um banco. Está presente, por exemplo, na análise de crédito em instituições financeiras.
Preditivo
Nesse nível de maturidade IA ela já tem a capacidade de fazer análises que permitem prever o que pode acontecer em um cenário futuro. Para isso, é utilizado um grande volume de dados que ajuda a fazer essa previsão.
A Inteligência Artificial consegue fazer análises e comparações de modo a entender, por exemplo, que uma determinada solução, um produto ou serviço tem o potencial para se tornar tendência e cair no gosto do consumidor.
Assim, a empresa pode decidir se investe ou não nessas soluções, ou mesmo tecnologias e métodos, que tendem a fazer sucesso. No grau de maturidade IA preditivo, a Inteligência Artificial é capaz de fornecer probabilidades, análises de risco, estatísticas e oportunidades.
Prescritivo
No nível de maturidade IA anterior temos a análise de uma determinada solução ou aspecto que ajuda a tomar a decisão de fazer ou não novos investimentos. Nesse quarto nível temos uma evolução que vai muito além.
Isso porque quando a empresa utiliza um modelo prescritivo de Inteligência Artificial ela tem acesso a diferentes caminhos, assim como as variáveis possíveis dos resultados. O algoritmo faz análises que permitem compreender o histórico da empresa para apresentar para ela recomendações futuras, de modo que seja possível atingir as metas estabelecidas.
Uma análise prescritiva é muito mais completa e fornece insights sobre como você pode disponibilizar produtos ou serviços para o consumidor de uma forma atrativa com o objetivo de manter a fidelidade dele à marca.
Com os algoritmos prescritivos você também encontra as análises em tempo real, a otimização de estratégias, o apoio às decisões e ainda as previsões estratégicas.
Cognitiva
Aqui temos o último nível de maturidade IA, em que as soluções podem superar as habilidades humanas em determinados casos. Utilizando machine learning, a Inteligência Artificial é capaz de deduzir situações possíveis dentro da empresa e entregar previsibilidade sobre problemas possíveis.
Isso porque a IA começa a aprender de forma constante com tudo aquilo que está integrado a ela, por exemplo, os equipamentos. Assim, pode identificar padrões que muitas vezes o ser humano não seria capaz de ver em pouco tempo.
É o caso de a Inteligência Artificial aprender sobre um determinado equipamento para notificar o usuário sobre quando aquela máquina precisará de manutenção, já que a tendência é de começar a apresentar falhas e erros a partir de certo ponto.
As vantagens das organizações líderes em IA
Você conseguiu perceber como ao longo dos níveis de maturidade IA os processos que essa tecnologia realiza vão se tornando cada vez mais complexos? É por isso que as empresas conquistadoras da IA obtêm vantagens competitivas significativas.
Essas organizações conseguiram implementar essa tecnologia em vários dos seus processos. Com isso, conseguem uma inteligência estratégica mais significativa, que ajuda a nortear as suas decisões, os investimentos e as soluções que serão lançadas no mercado.
Ao longo de todos os seus processos e fluxos de trabalho, as organizações líderes em IA utilizam essa tecnologia para otimizar suas tarefas e atividades. Elas exploram as funcionalidades da Inteligência Artificial desde os seus aspectos mais básicos até o cognitivo. Assim, desenvolvem diferenciais que fazem com que estejam à frente dos seus concorrentes.
Isso acontece, por exemplo:
- na melhor qualidade de atendimento;
- no marketing direcionado;
- nas soluções que atendem exatamente àquilo que o consumidor precisa;
- no modo como se relacionam com o seu público;
- no direcionamento estratégico de investimentos;
- no desenvolvimento de novas soluções;
- nas análises e previsões de mercado que permitem uma resposta rápida em diferentes cenários; e assim por diante.
Essas empresas sabem como utilizar os níveis de maturidade IA para se adequarem, otimizar os seus próprios processos, favorecer o fluxo de trabalho, agregar valor para suas soluções e ter um tempo de resposta muito hábil, que permite a adequação de tudo isso conforme o direcionamento do mercado.
Como alcançar competitividade com IA
O seu negócio também pode alcançar mais competitividade com a Inteligência Artificial. Para isso, é importante começar o processo de transformação digital para que a tecnologia se faça presente nas rotinas e nos processos da organização.
A adoção de estratégias de automação é indispensável para trabalhar com os dados e dar início à implementação da IA nos negócios. A antecipação e a personalização da tecnologia também são indispensáveis, uma vez que ela precisa ser adequada às demandas da sua empresa para atender de forma satisfatória a realidade dela.
O Sucesso empresarial também é alcançado com a Inteligência Artificial por meio da implementação de soluções adequadas aos diferentes níveis de maturidade. Ou seja, você precisa começar com a implementação de ferramentas de base para fazer a correta a coleta e o armazenamento de dados de uma forma estratégica, organizada e inteligente.
Assim começará uma base de dados sólida para ampliar os níveis de maturidade IA até alcançar o cognitivo, para que essa tecnologia ajude a sua empresa a aprimorar a si mesma e as suas soluções.
Terá mais produtividade, eficiência, qualidade e ainda agregará valor para as soluções que disponibiliza para o consumidor. Além de ser mais ágil e ter um tempo de resposta satisfatório para atender as demandas que surgem e se tornar mais competitiva no mercado.
A Scala tem as soluções ideais para você explorar os diferentes níveis de maturidade IA em sua empresa. Entre em contato com a nossa equipe e conheça as soluções disponíveis.
O que é a LORE e como ela pode ajudar seu negócio?
Criar inteligência na tomada de decisão empresarial não é mais um diferencial, mas uma necessidade na construção de uma marca forte e lucrativa. Para isso, entender o que é a LORE e como essa plataforma pode proporcionar dados precisos, atuais e confiáveis é um passo importante nesse sentido.
Para explicar como essa ferramenta funciona na prática e quais as melhores formas de utilizá-la no seu cotidiano, convidamos Filipe Cotait, cientista da computação e Diretor de TI na Scala.
Durante este conteúdo, você entenderá como os dados são valiosos para manter a competitividade da sua empresa, além de descobrir como as empresas já estão se beneficiando dessa tecnologia. Quer saber mais? Siga a leitura e confira nosso post!
O que é LORE?
“A LORE é uma plataforma de DaaS (Data as a Service), ou seja, você só paga pelos dados consumidos, sem ter de custear todos os recursos necessários para a captura, limpeza, tratamento e organização dos dados”, explica Filipe.
Ela foi criada para oferecer aos usuários uma jornada analítica completa, independentemente da natureza dos dados utilizados, sejam eles externos ou internos. Portanto, a LORE consegue entregar qualquer tipo de dado público e de diversas fontes — tais como APPs, sites e redes sociais — de forma automatizada e em grande escala.
Quais os benefícios da LORE?
Essa ferramenta contribui diretamente para que sua empresa possa extrair informações relevantes dos dados, mesmo que eles estejam espalhados por diferentes fontes, criando uma visão ampla e unificada sobre as condições atuais do mercado. Veja, a seguir, quais as demais vantagens da plataforma para sua marca:
- pagamento apenas sobre os dados: como o modelo de contratação é “as a service”, sua empresa remunera apenas os dados — de apps, sites, redes sociais e de outra procedência — que são entregues conforme sua demanda, frequência e necessidade;
- zero custos adicionais: a plataforma garante flexibilidade para a criação, ampliação, remanejamento ou atualização de fontes de dados sem custos adicionais, fazendo com que novas fontes de dados não causem aumento nas despesas com a estruturação de captura;
- facilidade no armazenamento: caso haja necessidade de reter os dados coletados para a criação de registros históricos, é possível contratar esse serviço para consultar sempre que necessário.
Como a LORE ajuda na melhoria de processos empresariais?
Ao incluir a LORE na rotina empresarial, sua equipe tem acesso a toda essa infraestrutura, além de dashboards e relatórios personalizados para simplificar a interpretação das informações registradas. Isso apenas é possível, pois as ferramentas da plataforma incluem IA, aprendizado de máquina e análise preditiva.
Facilita a tomada de decisão
Cada vez mais decisões de negócio são apoiadas em insights produzidos por processos analíticos que empregam as melhores práticas de cada indústria. Elas, porém, dependem de informações diversas, corretas, contínuas e atualizadas para as estratégias adotadas estarem alinhadas com a realidade que a empresa enfrenta.
Dispensa a necessidade de um squad de desenvolvimento
Além de todo suporte na tomada de decisão empresarial, a LORE oferece um importante meio para superar os desafios com a falta de mão de obra qualificada e com conhecimento em Big Data.
Na prática, essa tecnologia oferece uma grande economia se comparada à criação e manutenção de uma squad de desenvolvimento e recursos de infraestrutura dedicados à coleta de dados.
Aumenta a eficiência operacional
Com acesso a dados provenientes de diversas fontes, sua equipe consegue ampliar a eficiência operacional, reduzindo custos, possibilitando o lançamento de novos produtos e melhorando a capacidade de atendimento às novas demandas do seu mercado. Assim, você se concentra apenas no uso dos dados, deixando a parte tecnológica com a LORE.
Por que usar a LORE em sua empresa?
Usar a LORE em seu negócio é uma opção para alimentar suas áreas de inteligência de negócios com dados atualizados e constantemente, criando um diferencial para seu negócio.
Segundo Filipe, “as análises aplicadas a dados auxiliam na definição de estratégias de atuação em diversas indústrias: varejo, foods techs/delivery, e-commerce, empresas de serviços e indústrias”.
Além disso, ele cita diversas utilidades da LORE que motivam as empresas a utilizar essa solução, entre as quais estão:
- mapeamento de promoções realizadas por grandes varejistas;
- monitoramento de preços de produtos ao consumidor final;
- mapeamento de meios de pagamentos aceitos em estabelecimentos comerciais;
- estudo dos produtos fabricados por uma indústria em seus diversos canais de venda, inclusive com o preço de venda ao consumidor final;
- mapeamento de preços de combustíveis com geolocalização;
- prospecção de clientes, verificando que um determinado produto dele não é vendido por um canal, entretanto este canal vende de um concorrente.
Além disso, é possível fazer a integração com diversas ferramentas, conforme a necessidade do seu empreendimento. Saiba mais sobre esse tópico, a seguir.
Como fazer a integração da LORE?
As integrações com outros sistemas é fundamental para aproveitar ainda mais as ferramentas disponíveis e esse é mais um dos diferenciais da LORE. Por meio dela, sua empresa consegue usar os dados de maneira ainda mais eficiente.
Nesse sentido, Filipe destaca que “os dados entregues pela LORE podem ser integrados de diversas maneiras e formatos. No início do projeto o cliente nos informa como ele quer receber e integrar os dados e, a partir desta definição, eles são disponibilizados”.
Vale lembrar que contar com o suporte dos profissionais especializados da Scala na implementação dessa ferramenta é mais um diferencial que a sua empresa pode aproveitar. Assim, as chances de obter crescimento sustentável são ainda maiores.
Para que tipo de empresa a LORE é recomendada?
“A LORE pode ser utilizada por empresas de qualquer porte, desde que haja a necessidade de consumo de grandes volumes de dados e de forma contínua. Por exemplo, uma startup pode ter a necessidade de dados em alto volume para a geração do seu novo produto ou negócio, assim como grandes empresas”, explica Filipe.
Ele ainda destaca que “nosso papel é auxiliar o cliente na estruturação e na escolha da origem dos dados, trazendo assim o dado mais adequado e com os melhores custos para os objetivos de negócio”. Uma vez feito esse estudo, todo o processo de captura e entrega dos dados é entregue pela LORE.
Agora que você já sabe o que é a LORE e como ela pode ajudar no seu negócio, que tal começar a aproveitar todas as vantagens dessa ferramenta em seu negócio? Ao contar com a Scala e com nossas ferramentas, as chances de se destacar no mercado e aumentar a lucratividade é muito grande.
Quer usar a LORE em seu negócio? Então, entre em contato conosco agora mesmo e fale com um de nossos especialistas!