O que é Microsoft Fabric: overview com tudo que você precisa saber
Encontrar as melhores ferramentas para melhorar a eficiência dos processos e se diferenciar dos concorrentes é um passo fundamental para a sua empresa aumentar as vendas, o faturamento e se destacar. Nesse sentido, o Microsoft Fabric é uma ótima solução que vai te ajudar a unificar a análise de dados e tomar decisões cada vez melhores.
Porém, é preciso saber quais são os recursos que ele oferece e como podem ser incorporados no seu negócio. Por isso, preparamos um artigo com diversas informações sobre o Microsoft Fabric e como ele pode ajudar o seu negócio. Continue a leitura e confira este conteúdo especial que preparamos!
O que é o Microsoft Fabric?
O Microsoft Fabric é um ótimo recurso para quem quer melhorar a eficiência do negócio por meio da análise de dados. Essa plataforma une aspectos de Power BI, Azure Synapse e Data Factory para proporcionar um ambiente de integração que vai melhorar a sua experiência na hora de tomar as decisões do negócio.
Além disso, permite que você realize análises de dados em tempo real em uma base SaaS compartilhada, garantindo maior profundidade nas avaliações, experiências compartilhadas e facilidade de acesso aos ativos.
O Fabric ainda possibilita a concentração da produção dos trabalhos da empresa, simplificando os processos e auxiliando na gestão. Há muitas funções que podem ser aproveitadas em seu negócio.
Quais são as funcionalidades dessa ferramenta?
O Microsoft Fabric pode oferecer uma gama de funcionalidades que serão úteis nas tomadas de decisão e na melhora operacional da empresa. Entre os principais recursos disponíveis estão:
- Engenharia de Dados — oferece a possibilidade de executar transformações em uma grande quantidade de dados, possibilitando a escala e melhora do desempenho na empresa;
- Data Factory — permite a utilização de mais de 200 conectores para ter acesso a dados tanto localmente, quanto na nuvem;
- Ciência de dados — ajuda a criar, implementar e operacionalizar modelos que envolvem Machine Learning;
- Data Warehouse — proporciona formas de melhorar o desempenho e escala, além de armazenar dados de forma nativa;
- Análise em tempo real — é uma ótima possibilidade para avaliar os dados da empresa e garantir tomadas de decisão ágeis para se adequar às mudanças de mercado;
- Power BI — garante o acesso aos dados no Fabric rapidamente, além de ser intuitivo e ajudar no processo de tomada de decisões.
Para usufruir de todos esses recursos de maneira unificada, usar o Microsoft Fabric é a melhor opção para o seu negócio.
Como os dados são unificados?
A unificação da base de dados sobre a qual acontece a unificação dos serviços do Fabric é o OneLake. Ele está presente no pacote dessa ferramenta e permite que o usuário tenha uma experiência centralizada a partir do armazenamento dos dados em um único local.
Além disso, o OneLake disponibiliza aos desenvolvedores da empresa uma experiência SaaS unificada a partir do repositório de dados em todo o locatário. Dessa forma não é necessário compreender conceitos de infraestrutura de dados e tem-se mais facilidade para elaborar as estratégias da empresa.
Com o Onelake, as empresas passam a eliminar silos de dados caóticos, criados e configurados em contas próprias e isoladas. Com isso, torna-se possível obter a colaboração por parte dos desenvolvedores nos projetos.
Qual é o papel da IA dentro desse contexto?
Com a melhora nas ferramentas de IA, as empresas aproveitam de recursos melhores que permitem otimizar os seus resultados. Nesse sentido, o Microsoft Fabric também permite o uso da IA para melhorar a experiência dos usuários e os processos das companhias.
Por meio da aplicação da IA, ele permite que os desenvolvedores acelerem a análise de dados. Por meio de modelos, aplicados em uma única base, os cientistas de dados reduzem o tempo necessário para interpretar as informações e agregar valor para a empresa.
Como gerenciar os modelos de IA?
O gerenciamento de dados ocorre em uma plataforma unificada, que permite a análise baseada em modelos de IA, ajudando os cientistas de dados a transformar as informações em uma forma de se diferenciar dos concorrentes.
Além disso, com IA generativa e modelos de linguagem, é possível alimentar constantemente a base da empresa com novos dados, simplificando a identificação de tendências e garantindo um sistema analítico atualizado, integrado e bem gerenciado. Esse uso estratégico pode ajudar o seu negócio a se destacar no mercado e conseguir alta lucratividade.
Como implementar e usar o Microsoft Fabric na empresa?
A partir do Microsoft Fabric Overview que você teve até aqui, já deu para notar que essa ferramenta ajuda na diferenciação de mercado, não é mesmo? Agora, é hora de entender como implementá-lo no negócio. Explicamos em detalhes, a seguir. Confira!
Faça a unificação de dados
O primeiro ponto que deve ser adotado na sua empresa é a unificação de dados a partir do Microsoft Fabric. Por meio de um hub centrado em lake, os engenheiros de dados conseguem conectar e selecionar informações de diversas fontes. Consequentemente, é possível ter mais facilidade para acessar relatórios e tomar decisões acertadas.
Use a IA no gerenciamento de dados
Como você viu, o uso de IA no gerenciamento de dados permite otimizar a coleta e avaliação das informações, além de garantir uma fonte a mais para agregar valor ao processo decisivo do negócio. Por isso, vale a pena incorporar esse tipo de solução em suas estratégias.
Capacite a sua empresa
É preciso que os colaboradores tenham o treinamento adequado para usar todas as funcionalidades do Microsoft Fabric, e isso pode ser feito com a ajuda de profissionais especializados no assunto.
Administre os dados da empresa
É preciso ter uma boa gestão de dados na organização para que os colaboradores consigam utilizá-los. Esse passo envolve a adoção de um sistema aberto e escalonável, que permita a administração dos dados de forma segura e que atenda a governança e conformidade.
Conte com especialistas
Ter o suporte de profissionais especializados em Microsoft Fabric e outras soluções é fundamental para implementar tudo com eficiência. Nesse sentido, contar com a Scala pode ser uma ótima opção. Somos especializados em oferecer soluções de alta performance e orientadas ao que o seu negócio precisa.
Ao entender como aplicar o Microsoft Fabric de forma eficiente, torna-se possível aproveitar todo o potencial dessa ferramenta. Com o suporte da Scala, você consegue implementar essa solução de maneira otimizada e começa a se diferenciar dos concorrentes por meio de análise de dados certeiras e ágeis.
Quer incorporar o Microsoft Fabric em seu negócio com a ajuda da Scala? Então, entre em contato conosco agora mesmo!
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!
Quais as vantagens de usar o IBM Databand em sua empresa?
Conforme o volume de dados disponíveis continua a crescer, surgem novos desafios para gerenciar a saúde e a qualidade desses registros. Para obter insights úteis dos dados, é indispensável adotar alguns cuidados para garantir sua confiabilidade. A fim de solucionar essa demanda, a IBM Databand desenvolveu uma solução com foco na observabilidade de dados.
Ela surgiu para ajudar equipes e engenheiros a entender melhor sobre a saúde das informações nos seus sistemas, identificando e solucionando problemas como anomalias, mudanças disruptivas, falhas no pipeline e muitas outras questões corrigidas em tempo real. Quer saber quais vantagens essa tecnologia pode trazer para sua empresa? Então siga a leitura e acompanhe nosso post!
Qual a importância da observabilidade de dados na construção de insights?
Uma pesquisa da Gartner apontou que a má qualidade de informações, potencialmente, custa milhões de dólares anualmente. Esse grande desembolso está ligado aos erros e conclusões imprecisas que são decorrentes de problemas nos dados.
Tal resultado destaca a necessidade da observabilidade de dados, ou seja, a capacidade de uma imprensa compreender de maneira abrangente a integridade e o desempenho de seus dados nos sistemas.
Por meio dela, é possível acompanhar, monitorar e entender mais sobre o comportamento e estado atual dos dados que uma corporação apresenta. Isso envolve todos os estágios do ciclo de vida dessas informações, desde a coleta até o armazenamento e a análise.
A observabilidade permite corrigir qualquer erro ou distorção dos dados, fazendo com que as informações disponíveis sejam confiáveis e os insights estejam alinhados com a realidade.
Qual o poder do IBM Databand nesse contexto?
O IBM Databand é responsável por monitorar, organizar e otimizar os dados, evitando todos os problemas que decorrem de informações equivocadas. Isso significa corrigir anomalias, mudanças ou a falta de registro antes de causar qualquer impacto custoso ao negócio.
Sua abordagem se encaixa em todas as etapas dos pipelines de dados, acompanhando desde a geração até a transformação e o acesso desses registros. Ela permite transformar as operações de dados tradicionais por meio de tendências históricas para o cálculo de estatísticas quanto a cargas de trabalho de dados e de pipelines diretamente na fonte. Assim, é possível verificar se estão funcionando, além de identificar diversos problemas que possam existir.
Quais as vantagens de usar o IBM Databand?
O uso do IBM Databand tem potencial para gerar diversas vantagens para o seu negócio. Entender quais são elas e de que forma essa ferramenta tem capacidade de ajudar a empresa é o primeiro passo que deve ser dado. Por isso, elencamos alguns benefícios, a seguir. Confira!
Melhora a coleta de dados precisos
Contar com dados de qualidade é essencial para sua empresa se desenvolver. Nesse sentido, é preciso ter atenção ao estágio de coleta. Ele é crucial para ter informações precisas e que ajudam na tomada de decisões.
Com o IBM Databand, você consegue melhorar o desempenho dos pipelines de dados. Com isso, fica mais simples identificar como otimizar a qualidade deles e fazer o processamento de forma ágil e eficiente.
Oferece monitoramento contínuo
Outro ponto importante para reduzir falhas que podem ser prejudiciais ao seu negócio é implementar um monitoramento em tempo real. O IBM Databand pode auxiliar nesse contexto também.
Por meio dele, você tem uma visão mais ampla e unificada dos dados da empresa. Além disso, permite que você faça o monitoramento enquanto os pipelines estão em execução. Essa possibilidade vai garantir que você acompanhe os fluxos de dados em tempo real e identifique gargalos que podem ser prejudiciais ao negócio.
Permite a detecção de problemas no desempenho
Com o acompanhamento em tempo real, é mais simples identificar possíveis problemas de desempenho que vão prejudicar a sua empresa. Por exemplo, se houver alguma anomalia no fluxo de dados, o IBM Databand pode auxiliar a identificá-la.
Além disso, ele emite alerta quando algo está fora do que foi programado. Essa função vai ajudar a minimizar problemas de desempenho e fazer os ajustes necessários para manter o seu sistema em pleno funcionamento.
Ajuda na validação de modelos
Todas as vantagens que citamos até aqui já servem para validar os modelos de dados utilizados na empresa. Mas o IBM Databand ainda auxilia sua equipe a verificar a qualidade dos dados que estão sendo gerenciados pelos modelos.
Com isso, torna-se possível entender a origem das informações, integridade dos dados e treinamento adequado para o software obter uma ótima performance. Assim, fica mais simples aprimorar a qualidade e confiabilidade dos modelos utilizados nas estratégias do seu negócio.
Garante transparência e aprimoramento contínuo
Há várias funções que podem ser usadas pelo IBM Databand para ter transparência e aprimoramento no tratamento de dados. Por exemplo, é possível manter um histórico de como os pipelines estão sendo executados.
Com isso, você consegue rastrear mudanças e implementar ações para aprimorar a coleta, tratamento e gerenciamento dos dados disponíveis. Além disso, com a detecção de problemas de performance, você tem a oportunidade de aplicar ações para garantir máximo desempenho, corrigindo erros e gargalos que impactam na qualidade das informações.
Auxilia nos processos de auditoria
Os processos de auditoria da empresa precisam de dados de qualidade para ser possível compreender melhor a situação presente do negócio. Com o IBM Databand, como você pode ver até aqui, torna-se possível ter informações confiáveis.
Além disso, a visualização que os auditores terão do contexto da companhia tende a ser melhor a partir de todas as funcionalidades que o IBM Databand oferece. Portanto, vale a pena começar a usar essa solução.
Permite a análise de tendências
Conseguir identificar tendências e padrões é crucial para tomar as decisões da empresa. A partir do IBM Databand e da visão detalhada que ele oferece com relação aos dados da empresa, fica mais fácil alcançar essa vantagem.
Essa solução facilita a identificação de melhorias e pioras graduais e, com isso, oferece uma ferramenta essencial para a tomada de decisão da empresa. Isso sem contar na possibilidade de ajustar e otimizar os processos de dados, garantindo melhores estratégias.
Ao compreender todas as vantagens que o IBM Databand pode oferecer para o seu negócio, é hora de partir para a ação e fazer esse investimento. Essa ferramenta tem potencial para gerar o diferencial competitivo que sua empresa precisa para se destacar no mercado.
Viu como esse tipo de ferramenta pode potencializar os resultados do seu negócio? Então, compartilhe este conteúdo em suas redes sociais e contribua para que outros empreendedores conheçam essa possibilidade!
Conheça o watsonx IBM
As plataformas de inteligência artificial atingiram um ponto de maturidade em que conseguem transformar negócios a partir da análise de grandes volumes de dados. E poucas são tão eficientes e completas hoje quanto o watsonx da IBM.
Neste artigo, vamos conversar sobre o que faz essa plataforma uma opção de competitividade hoje e um sinal de como será a gestão do futuro. Veja o que é, como utiliza IA e como ajuda gestores a tomarem as melhores decisões de negócio possíveis. Acompanhe.
O que é o IBM watsonx
O watsonx da IBM é uma plataforma de infraestrutura para implementação e utilização de IA generativa na análise de grandes volumes de dados para negócios.
O serviço combina acesso a servidores de ponta e uma suíte completa de soluções que permitem a configuração e personalização de ferramentas de Business Intelligence. Tudo isso com a simplicidade de workflow que combina com a necessidade de eficiência estratégica das TIs atuais.
O grande poder do watsonx está em seu DNA. Há mais de dez anos a IBM trabalha com a marca Watson. O que era inicialmente um supercomputador se desenvolveu como um serviço acessível para empresas do mundo todo.
Hoje, o sistema é tão flexível e customizável que a TI consegue implementar suas funcionalidades em todos os aspectos da gestão: análise de dados, tomada de decisões, processos produtivos e até gerenciamento de Recursos Humanos.
Como o watsonx utiliza IA para análise de dados
A grande diferença do watsonx para outros serviços de Business Intelligence no mercado é o foco na plataforma como meio de transformação digital, não fim. Mas o que isso significa na prática?
Em vez de receber soluções prontas de IA, como muitas soluções do mercado, o watsonx é uma combinação de infraestrutura e framework para que você molde seu sistema de informação como precisa.
Sua equipe tem a opção de começar um algoritmo do zero ou utilizar modelos pré-configurados, alimentando-os com os dados de negócio e mercado que a empresa já tem à disposição.
Com a ferramenta implementada, o watsonx se torna uma poderosa IA generativa, capaz de responder perguntas complexas de maneira objetiva em segundos.
Essa abordagem mais natural agiliza o uso da tecnologia na tomada de decisões. Os gestores do negócio conseguem acesso a projeções de mercado que são, simultaneamente, abrangentes e profundas. Cenários ricos de estratégias possíveis para estar sempre um passo a frente dos concorrentes.
[vídeo integrado] https://www.youtube.com/watch?v=WZMJHh4yz6g
Legenda: Apresentação de como o IBM watsonx funciona (em inglês)
Quais são as principais funcionalidades
A suíte de funcionalidades do watsonx é vasta o suficiente para cobrir todas as necessidades de inteligência artificial e gestão digital baseada em dados que um negócio pode ter hoje.
Para facilitar a compreensão do que ele oferece, vamos utilizar os 3 pilares da solução como a IBM os apresenta. Confira.
watsonx.ai
O watson.ai é o carro chefe da solução para empoderar negócios na transformação digital. Se muitos outros players do mercado entregam soluções prontas de inteligência artificial, a IBM quer que setores de TI do mundo inteiro criem seus próprios fluxos de Business Intelligence.
A abordagem da ferramenta é fornecer os módulos básicos necessários para que profissionais de tecnologia estruturem, treinem e validem suas próprias IAs corporativas.
O nível de customização depende da demanda de cada negócio: se você precisa de agilidade, pode utilizar modelos prontos para uso; se precisa de maior controle sobre a IA, pode iniciar de blocos fundamentais e montar a inteligência artificial do jeito que precisa.
Seja qual for sua escolha, criar aplicações de IA é simples e rápido com o watsonx, contando ainda com o poder de processamento da infraestrutura IBM.
watsonx.data
Muitas equipes de TI ainda hesitam em implementar inteligência artificial no BI por uma questão compreensível: temem que a quantidade de dados que armazenam não seja suficiente para treinar o algoritmo de forma confiável e consistente.
A IBM também pensou nisso ao desenvolver sua solução. Diferente de outras alternativas que fornecem apenas a estrutura lógica para IAs, ela também fornece o insumo que a ferramenta utiliza: dados.
O watsonx.data é um repositório de informação em arquitetura lakehouse aberta, que empresas podem acessar e compartilhar de acordo com seus interesses.
A princípio, é possível utilizar esses dados para treinar algoritmos com velocidade e confiabilidade a partir de um volume exponencialmente maior do que a sua empresa armazena por conta própria. É como um atalho para uma IA que toma decisões mais complexas e precisas.
E se as informações disponíveis forem relevantes para seu negócio e o mercado em que está inserido, o watsonx.data diminui sua necessidade de armazenamento próprio, incluindo integração com IBM Cloud e AWS.
watsonx.governance
Se a inteligência artificial otimiza tanto a tomada de decisões, por que esse poder tem que ser restrito aos gestores C-Level da empresa?
A IBM também se fez essa pergunta e a resposta para ela é o watsonx.governance. Essa funcionalidade permite que a TI tenha mais controle sobre a tecnologia, ao gerenciar e monitorar seu uso em todas as esferas corporativas.
Assim, você garante que a inteligência artificial aja em integração com fluxos de trabalho de todos os colaboradores sem criar pontos cegos em relação à ética profissional.
Uma IA customizada para a empresa e que oferece controle completo da TI pode ser distribuída para todos os setores com mais confiança. É um passo importante para a gestão de RH e a digitalização inteligente da produtividade, em funcionalidades associadas como o Watson Orchestrate.
Quem já utiliza o watsonx da IBM
A melhor forma para entender o poder de transformação do watsonx é pela natureza inovadora das empresas que já utilizam a solução.
Marcas gigantes da tecnologia como Samsung e Intel combinam a customização da IA com o acesso ao Data Lake aberto da IBM para escalar produtividade e resultados.
Falando em gestão complexa, que exige projeções de risco e tomadas rápidas de decisão, temos negócios no setor de fintech que investem em uma das IAs mais competentes do mundo. É o caso do Capital Bank e a brasileira Sicredi.
E o que mais combina tecnologia, inovação e visão de futuro do que a exploração espacial? Isso mesmo, a IBM e a NASA sempre trabalham próximas para ampliar nossos horizontes. Um exemplo foi a geração da maior IA geoespacial para acelerar o estudo sobre eventos climáticos.
Seja em proporções astronômicas ou para ajudar nos processos produtivos do dia a dia, a inteligência artificial está transformando a forma como empresas funcionam e colocando os gestores de TI em posições de liderança para o futuro.
O watsonx da IBM é uma ferramenta poderosa para dar a esses profissionais o que eles precisam: sistemas de IA customizáveis, escaláveis e simples de configurar.
Quer saber mais sobre como essa solução pode impactar na rotina da sua empresa? Conheça nosso showcase IBM!
Dora: como trazer sua gestão de dados ao futuro
Qualquer executivo que deseja aumentar a otimização e eficiência das suas equipes deve conhecer a Dora. Essa é a solução completa de Data Management (Gerenciamento de Dados), ou seja, uma tecnologia com funções de coletar, validar, comprimir, armazenar, proteger e processar informações do seu negócio.
Gerenciar os dados de forma inteligente é um grande diferencial que pode solucionar inúmeros gargalos no negócio. E será com a Dora que você alcançará esse objetivo da forma mais vantajosa, com mais efetividade, economia e agilidade. Quer saber melhor sobre essa solução digital? Continue lendo!
Como a Dora funciona?
É uma plataforma não vinculada a somente um tipo de banco de dados ou ferramenta de gerenciamento. Portanto, a Dora é um Data Management bastante flexível e que possibilita a incorporação, tratamento, gestão, acesso e distribuição.
Outro de seus diferenciais é sua arquitetura excepcionalmente moderna, pois ela é leve, ágil e fácil de usar. Isso significa que todos os colaboradores conseguirão aproveitar dos seus recursos com pouco ou nenhum treinamento.
Saiba que ela ainda se divide em dous “flavours”, serviços que se complementam para entregar uma experiência completa:
- Dora Data: para dados estruturados (CDRs, Dados de vendas, transações, etc.)
- Dora Doc: para dados não estruturados (Documentos, Faturas, Guias, Binários, Imagens). Compartilha a interface com o Dora Data e também trabalha com os mesmos níveis de compressão
Sua versatilidade permite que seus recursos sejam ideais para empresas de variados segmentos e portes, desde os pequenos negócios até grandes corporações.
Quais são as funcionalidades da Dora?
Os recursos da Dora fazem com que as informações se tornem parte do dia a dia corporativo. Os dados se tornam organizados e fáceis de encontrar, otimizando os processos de todos os setores. Entenda melhor as funcionalidades.
Pesquisa online dos dados
Dora armazena e possibilita a pesquisa online de grande volume de dados, incluindo busca de dados históricos NRT (near real-time ou quase em tempo real).
Na prática, você tem dados históricos sempre em mãos e com configurações personalizadas. As informações organizadas e disponíveis permitem análises comparativas em instantes, bem como obtenção de relatórios batch com alta performance.
Ressignificação dos dados
Com a Dora, você tem acesso a dados históricos e pode digitalizar processos ou dados que normalmente são inviáveis — seja por terem custos elevados ou dificuldade de acesso.
Compactação e versatilidade
Dados podem ser comprimidos em até 90% e sua estrutura é desacoplada, pois ela permite escalabilidade independente de seus módulos. Esse recurso gera economia tanto no custo de armazenamento como de infraestrutura. Isso acontece porque ela exige baixos recursos computacionais, como memória e processamento.
Adaptabilidade a cenários
A solução opera eficientemente tanto em armazenamentos de pequenos volumes até petabytes de dados (excepcionalmente pesados). Como também, os requerimentos de infraestrutura podem ser adequados conforme os tempos de resposta necessários para atender SLA (Service Level Agreement).
Quais vantagens ela traz para a organização?
Essas e outras funcionalidades trazem inúmeros recursos para o negócio. Veja quais são os principais deles a seguir.
Agilidade e otimização operacional
A vantagem mais marcante à primeira vista é a facilidade de acessar os dados e a valorização da informação que se dá pela simplificação da interação com dados. Assim, seus colaboradores conseguem focar nos objetivos principais da empresa, na execução de tarefas mais estratégicas e complexas.
Redução de custos de TI
No curto prazo você observará uma impactante redução no orçamento anual com infraestrutura. A Dora Scala opera com excelência até mesmo em infraestrutura enxutas. Como se não bastasse, o time de implementação pode reaproveitar a infraestrutura adquirida anteriormente.
Já no médio e longo prazo, a migração de dados históricos de outros sistemas aumentam as economias em infraestrutura e licenciamentos de forma geral.
Você pode esperar ainda mais economia no futuro, pois a Scala tem um MVP em construção para a versão nuvem. Com recursos serverless e armazenamento de objetos (como AWS S3 e Azure Blob Storage), será possível conquistar ainda mais escalabilidade e economia em infraestrutura.
Flexibilidade
A solução pode variar de acordo com o formato e padrões dos clientes. Por exemplo, podem ser oferecidos pacotes de serviços para suporte a personalização do produto ou sua administração no uso diário. Ou seja, ela pode ser adequada para se encaixar perfeitamente ao seu negócio.
Cumprimento das normas
A solução permite um gerenciamento completo e armazenamento seguro dos dados. Com isso, você consegue minimizar as chances de que dados sejam vazados ou utilizados incorretamente, mantendo-se plenamente regular perante a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas sobre o assunto.
Segurança
Existem vários tipos de segurança que você precisa considerar. Uma delas se refere à proteção do ambiente físico dos servidores, que é de responsabilidade do próprio cliente ou terceiros contratados.
Outro tipo é a de rede, que envolve redes, firewall, proxies, antivírus e outras ferramentas definidas pelo cliente. Também é preciso analisar os sistemas operacionais, que permitirá o gerenciamento da aplicação.
No caso da Dora Scala, os módulos de armazenamento e pesquisa têm a segurança totalmente baseada na rede e no sistema operacional. Não há API’s ou protocolos que podem ser acessados remotamente. Ou seja, o gerenciamento depende da capacidade de acessar o servidor.
Além disso, a segurança da aplicação Dora se divide em dois subtipos:
- Interface web: há uma autenticação com criptografia direto para acessar a aplicação. Ela também trabalha em protocolo seguro (HTTPS) e possui opção de autenticação com serviços de diretório (AD/LDAP)
- Motor de busca: a base de dados tem autenticação individual para cada módulo e restrições de acesso ao nível de rede
Sustentabilidade
A tecnologia inovadora de compressão de dados permite uma redução considerável no espaço de armazenamento necessário. Na prática, é preciso menor quantidade de equipamentos para receber serviços de altíssima qualidade com a Dora Scala.
Consequentemente, você contribuirá para diminuição significativa das emissões de carbono sem comprometer a eficiência operacional.
Quais são alguns cases de sucesso da Dora?
Há vários cases de sucesso que você pode conferir os resultados que a solução traz aos seus clientes. Mas a seguir trouxemos 2 ótimos exemplos
Claro Colômbia
Graças à Dora Scala, a Claro Colômbia processa eficientemente mais de 35 milhões de linhas móveis e fixas. Ela gerencia 3 TeraBytes de dados diariamente. Ainda tem um histórico de 3 PetaBytes de dados compactados online para seus sistemas por dia e conseguiu um crescimento no tráfego de dados de 30% ao ano.
Nesse mesmo case, a Dora Scala foi integrada ao aplicativo MiClaro (aplicação dos clientes da Claro) e permitiu redução da latência (de 4 horas para 15 minutos) ao buscar consumos dos usuários. No fim, houve um impacto muito positivo na experiência do cliente.
TSTT
Assim como a Claro, a Telecommunications Services of Trinidad and Tobago (TSTT) implantou o Dora por temas regulatórios.
Seu volume de dados é menor, tendo um histórico aproximado de 50 TB sem armazenamento online (somente offloads temporais). Na prática, há uma ferramenta da Ericsson que se conecta a um webservice e extrai os dados do Dora.
Assim, temos um caso onde há um baixo volume de dados e integração com outras ferramentas de mercado.
Com seus recursos e vantagens, Dora Scala é perfeito para quem quer otimizar tempo, recursos humanos, minimizar custos de TI e infraestrutura, substituir sistemas legados e assegurar cumprimento da legislação. Ainda há vários benefícios que essa tecnologia proporciona, sendo importante que você conheça cada detalhe sobre ela.
Que tal conhecer mais detalhes sobre essa solução? Entre em contato com um de nossos especialistas!
Scala, do Grupo Stefanini, adquire 100% da Tatic Software e acelera planos de internacionalização
Com atuação no Brasil, Colômbia e Equador, a Tatic Software complementa o portfólio de analytics e contribui para a expansão da Scala na América Latina
São Paulo, setembro de 2023 – Especializada em tecnologias como Analytics, Hiperautomação, Integração de Sistemas, Inteligência Artificial, Cloud e Observabilidade, a Scala, empresa brasileira que desde 2016 integra a divisão de Ventures do Grupo Stefanini, decidiu investir em sua internacionalização e viu na aquisição de 100% da Tatic Software uma oportunidade para expansão na América Latina. Com sede em Belo Horizonte (MG), a Tatic conta com operações na Colômbia e no Equador, onde atende grandes operadoras de telecomunicações.
Com esta transação, cujo valor não é revelado pelo grupo, a Scala vai incorporar em seu portfólio algumas soluções da Tatic que fortalecem ainda mais sua atuação em analytics. É o caso da DORA, que gerencia – com efetividade – bancos de dados e grandes volumes de informações de empresas de diferentes portes e segmentos. Possui um mecanismo de busca avançado, que disponibiliza os dados online de forma imediata, com segurança de parâmetros de acesso bem definidos, que trazem impactos positivos na estratégia e na operação dos clientes.
Outras soluções são ALICE e Improve. A primeira delas é uma plataforma de inteligência artificial que acelera o desenvolvimento de algoritmos para otimizar os negócios, seja da empresa como um todo ou de áreas e produtos específicos. Já o Improve é uma solução SaaS de análise de dados que possibilita a implementação flexível de modelos de remuneração variável, alinhando os objetivos da empresa com a motivação da força comercial, além de ampliar a produtividade da equipe e permitir um monitoramento contínuo.
“As três soluções da Tatic ampliam nosso leque de atuação e potencializam nossa plataforma LORE, que consiste na oferta de créditos para realizar jornadas analíticas como serviço quando o cliente achar mais conveniente”, explica Filipe Cotait, diretor de Tecnologia e Operações da Scala.
Considerado um modelo inovador e flexível – o cliente paga apenas pelo que usa, por créditos de consumo -, a plataforma da Scala oferece aceleradores, ferramentas, ativos e todo o know how de sua equipe de engenheiros e cientistas de dados para ajudar as corporações com as questões relativas a dados. O objetivo é gerar insights para que as empresas possam se planejar, tomar decisões, acompanhar o mercado e alcançar as metas desejadas.
Cotait explica que a decisão de implementar uma plataforma como a LORE foi baseada nas experiências da Scala como fornecedora de soluções analíticas e nas necessidades apresentadas pelos clientes. Segundo o executivo, as organizações precisam de diferentes tipos de dados, sejam internos ou externos, para compor suas estratégias de negócios. O problema é que essas informações estão espalhadas em diferentes fontes, tais como redes sociais, sites e aplicativos, dificultando a coleta e organização dos dados, de modelo que sejam utilizáveis.
“O quarteto ALICE, DORA, LORE e Improve é ideal para empresas que buscam expandir seus negócios, lançar novos produtos ou serviços e atender melhor às demandas de mercado em que atuam, oferecendo um atendimento mais humano e personalizado a partir das informações captadas e analisadas pelas plataformas”, afirma José Carlos Pires, presidente da Scala, que estima um crescimento de 70% na geração de novos negócios nos próximos dois anos. “Certamente, a Tatic contribuirá com essa audaciosa meta”, acrescenta.
Crescimento
O Grupo Stefanini finalizou 2022 com um faturamento de R$ 6,2 bilhões. Boa parte do resultado veio do ecossistema de inovação representado pela divisão Stefanini Ventures, composta por mais de 30 empresas de diferentes tamanhos e especialidades, que estão reunidas em seis principais plataformas: Analytics e IA, Banking & Payments, Cibersegurança, Indústria 4.0, Marketing Digital e Tecnologia. A expectativa é fechar este ano com um faturamento global acima de R$ 7 bilhões, o equivalente a mais de US$ 1,5 bilhão.
“Temos um plano acelerado de crescimento orgânico, que será potencializado com aquisições no Brasil e no exterior. A aquisição da Tatic é a segunda do ano – em março anunciamos a chegada da consultoria Safeway para reforçar o protagonismo do grupo em cibersegurança. Temos uma equipe de M&A que recebe pelo menos 30 propostas de aquisição por mês e que está atenta a oportunidades, tanto para fortalecer as ofertas atuais quanto para investir em novas frentes de negócios”, destaca o fundador e CEO global do Grupo Stefanini, Marco Stefanini, que prevê mais aquisições ainda este ano.
De acordo com Marcelo Louro, CFO Global da Stefanini e que lidera o time de M&A, a multinacional brasileira, que completa 36 anos em setembro, tem um modelo de negócios vitorioso pautado no crescimento orgânico e em aquisições que trazem novas habilidades, competências e produtos para o ecossistema de inovação. “A Tatic complementa o portfólio da Scala com soluções próprias, além de favorecer a expansão geográfica e a consolidação das ofertas em mercados estratégicos para o grupo”, finaliza.
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.
Conheça a Célula de Especialização Scala e seu impacto na TI
A Célula de Especialização Scala é um serviço pensando para esse cenário dentro de TIs modernas. Com ela, gestores têm acesso rápido e confiável a profissionais de tecnologia que se integram naturalmente em seu fluxo de trabalho.
A era da transformação digital exige de empresas uma flexibilidade muito maior em relação a recursos tecnológicos e pessoais dentro da equipe. Um equilíbrio entre a eficiência de times internos com a possibilidade de agregar talentos especializados em determinadas situações.
Quer entender mais sobre essa solução Scala e como ela pode impactar o seu negócio? Veja tudo sobre o modelo neste artigo!
O que é a Célula de Especialização Scala?
A Célula de Especialização Scala é um serviço de fornecimento de profissionais especializados em TI voltado para sucesso de negócio, com times capacitados para entender cenários competitivos, analisar demandas, propor e executar estratégias que aumentem o nível de competitividade de empresas modernas.
Mais do que a terceirização de recursos humanos na área, a Célula de Especialização traz consigo a expertise de digital da Stefanini, que integra a equipe rapidamente à rotina de seu negócio e características de projeto.
Em pouco tempo, nossos profissionais não apenas se tornam parte do seu fluxo produtivo como trabalha para aprimorá-lo, escalando o potencial da sua TI para resultados incríveis de negócio.
Como funciona
A Célula de Especialização Scala é uma parceria como serviço que você pode contratar para a sua empresa. Em nosso contato, analisamos juntos a necessidade de suporte capacitado para sua demanda atual e dimensionamos a equipe necessária para atingir esse objetivo.
Nosso suporte especializado pode entrar em qualquer camada de TI, integrada à sua equipe de maneira eficiente: com papéis bem estabelecidos e monitoramento de performance para o retorno esperado da parceria.
A Célula de Especialização pode ser incluída na gestão de um projeto, na elaboração ou ajustes de estratégia e na execução de planos que envolvam tecnologia — ou em todos os níveis simultaneamente.
Nossa abordagem é sempre focada no cliente. Entregamos o que você precisa do jeito que precisa. Mas, claro, com nossa expertise em transformação digital, ajudamos a sua TI a analisar e identificar pontos que podem ser melhorados para o máximo resultado estratégico.
Se houver uma mudança de orçamento de tecnologia ou se os objetivos da parceria forem alcançados, você pode redimensionar ou parar a parceria quando quiser. Nossa meta é preparar a sua equipe interna para que ela saia ainda mais eficiente do processo do que quando ele começa.
Quando é indicado contar com esse reforço na sua equipe?
Se você já tem experiência com gestão de empresa ou de TI, já deve ter passado por momentos que seriam menos turbulentos com acesso a mais recursos humanos na área.
Afinal, mais talento disponível não é apenas uma questão de produtividade, é ter mais olhares sobre um projeto e encontrar caminhos criativos e inovadores para demandas.
Para você entender melhor o que a Célula de Especialização proporciona, veja alguns cenários em que ela é indicada.
Picos de demanda
Em algumas situações, a demanda de esforço da TI se torna maior do que a equipe interna consegue dar conta, gerando desgaste, problemas técnicos e até reflexo em produtos e serviços que chegam ao cliente.
Contar com talento especializado adicional nesse momento ajuda a absorver o pico e garantir a qualidade da sua entrega.
Alguns exemplos são: aumento de acessos devido a uma campanha bem sucedida de marketing, tentativas de ataque como DDoS, primeiros dias da implementação de novos produtos digitais, etc.
Urgência de entregas
Muitas vezes, o que aperta não é o volume de trabalho, mas o prazo. Dentro do cronograma ou não, entregas urgentes na TI acabam resultando em noites viradas e qualidade reduzida de trabalho.
Contar com o suporte de nosso time nessas horas garante o cumprimento de datas com mais naturalidade. Mesmo que seja uma questão pontual, a equipe Scala tem experiência nesse tipo de situação, para entrar e ir direto ao ponto desde o primeiro minuto.
Pivotagem
Quando uma empresa decide tomar novos rumos, desenvolver novos produtos ou fazer mudanças significativas em sua infraestrutura tecnológica, o peso sobre a TI é gigante.
Adicionar profissionais especializados durante uma pivotagem traz vantagens em várias frentes: do suporte no planejamento de novos caminhos até a construção dos sistemas e ferramentas que farão esse ajuste de rota.
Implementação de novas tecnologias e métodos
Outro cenário comum é de empresas que precisam implementar sistemas, softwares e ferramentas para novos objetivos produtivos, ou uma metodologia que otimize processos e reduza custos.
Nesses casos, nossa equipe especializada facilita essa transição naturalmente, já que parte de nosso processo é incluir frameworks eficientes e gestão moderna de projetos na sua empresa. Uma mudança que vai desde o gestor da TI até seus colaboradores.
Quais as vantagens da Célula de Especialização?
A Célula de Especialização Scala é uma aceleradora de resultados dentro de TIs corporativas. Veja as vantagens que tornam a parceria muito mais do que o outsourcing tecnológico.
Flexibilidade
Empresas na era da transformação digital precisam se adequar muito mais rápido a demandas de mercado, atendendo novos paradigmas de produtos, novos nichos e novos hábitos de consumo.
E adequação exige flexibilidade, produtiva e criativa. Com a Célula de Especialização, você rapidamente dimensiona sua TI para entregar o que o mercado exige.
Racionalização de custos
Gerenciar os custos de uma equipe de TI interna é exige muito planejamento, do dimensionamento à contratação. A forma mais eficiente de fazer isso hoje é ter um core fixo e contar com parcerias para expandir esse núcleo quando necessário. Usar o serviço da Scala é facilitar sua gestão de orçamento da TI.
Capacitação interna acelerada
Nossa equipe não é especializada apenas na produtividade de tecnologia, mas também na implantação e utilização de metodologias e ferramentas inovadoras para resultados otimizados.
E como nosso propósito é mergulhar e nos integrar à sua rotina, esses profissionais conseguem passar para a equipe interna novas abordagens, frameworks de trabalho, estilos de gestão de projetos, tudo o que seu time precisa para crescer mais rápido.
Gestão facilitada
Nossa parceria é desenhada para que o gestor de TI esteja sempre no comando da interação entre times, em visibilidade e capacidade de ação.
Isso significa que você ganha uma equipe maior e, em simultâneo, tem mais controle sobre a execução de projetos tecnológicos. Associando nossa expertise a metodologias ágeis, você tem tudo para alcançar melhores resultados de mercado.
Como essa parceria vai impactar em seus resultados?
Ao analisar todas as vantagens que apresentamos, fica claro como o time especializado da Scala amplia os horizontes da TI interna e aumenta seu potencial de transformação dentro da empresa.
Mas queremos terminar reforçando que esse impacto não é apenas produtivo e nem é pontual. Além de ajudar você a alcançar resultados hoje, preparamos sua equipe para ser ainda mais produtiva e estratégica no futuro.
O que queremos deixar em nossa parceria é um legado. Com expertise tecnológica voltada para transformação digital, a Célula de Especialização Scala se insere em sua rotina de trabalho, oferece suporte funcional à TI e implementa uma cultura de inovação que vai revolucionar a relação do negócio com a tecnologia.
Que tal, então, contar com esse apoio fundamental para o sucesso no futuro digital? Conheça mais da Célula de Especialização Scala e fale conosco!
Watson AIOps, Turbonomic, Instana e resolução de problemas
O uso da Inteligência Artificial deixou de ser algo visto apenas nas ficções científicas e já se tornou uma realidade nos mais diversos nichos. O seu principal foco está na otimização de processos, incluindo a tomada de decisões, como é visto na integração entre o Watson AIOps e o Turbonomic.
Continue a leitura para saber mais sobre a integração entre o Watson AIOps e recursos como o Turbonomic e o Instana, e descubra como eles podem ser úteis em seu dia a dia.
O que é o Watson AIOps?
Antes de tudo, precisamos definir o que é, afinal de contas, o Watson AIOps. Ele é uma plataforma de inteligência artificial da IBM, projetada com o objetivo de ajudar as empresas a detectar e resolver problemas de TI.
Ele é projetado para automatizar a detecção, diagnóstico e resolução de problemas de infraestrutura de TI e aplicativos. Isso é feito por meio da identificação de padrões, previsão de problemas e fornecimento de insights para melhorar o desempenho e a disponibilidade dos sistemas.
Para isso, é utilizado o aprendizado de máquina (chamado também de machine learning) e uma análise avançada de dados de várias fontes. Assim, há uma melhora significativa na eficiência e na eficácia das operações de TI.
E as ferramentas Turbonomic e Instana? O que são?
Agora, é hora de entendermos o que são Turbonomic e Instana. Se você tem dúvidas sobre esses recursos, é hora de descobrir o que eles significam e como podem ajudar em sua rotina de detecção e resolução de problemas! Vamos lá?
Instana
Começaremos pelo Instana! Essa é uma ferramenta de monitoramento de desempenho de aplicativos (APM). O seu objetivo é fornecer detalhes sobre o desempenho de apps, infraestrutura e funcionalidades diversas.
Sua vantagem está no funcionamento em tempo real, trazendo informações sobre métricas, logs e erros variados que podem acontecer nos softwares. Ele também faz uma coleta dos dados para análise posterior.
O Instana consegue identificar automaticamente problemas de desempenho, erros de aplicativos e anomalias, permitindo uma resposta rápida. Por isso, é frequentemente usado em ambientes DevOps para melhorar a entrega de aplicativos, garantindo que eles funcionem bem com uma automação afiada.
Turbonomic
Agora, é hora de falarmos sobre o Turbonomic. Ele é uma plataforma de otimização de recursos de TI. Seu objetivo é monitorar o desempenho e alocar automaticamente as atividades conforme necessário, a fim de atender à demanda de aplicativos.
Ou seja: ele consegue mover cargas de trabalho para outras aplicações, acessando servidores, redes, armazenamentos (inclusive em nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud) e máquinas em geral.
Com isso, ele ajuda as organizações a reduzir custos operacionais, evitando gastos excessivos em recursos de TI. Com sua integração a outras ferramentas, como o Watson AIOps, suas funcionalidades ficam ainda mais interessantes!
Watson AIOps, Turbonomic e/ou Instana: como os recursos se relacionam?
Confira um resumo de como essas funcionalidades podem se relacionar:
- o Watson AIOps atua como a camada de inteligência artificial (IA), recebendo dados do Turbonomic e/ou do Instana;
- o Instana fornece dados detalhados de desempenho de aplicativos e infraestrutura, incluindo métricas e traces em tempo real, otimizando a sua compreensão do funcionamento dos recursos da sua empresa;
- o Turbonomic, por sua vez, fornece informações sobre a alocação de recursos e otimização de recursos, fazendo com que eles se tornem mais rápidos e eficientes a partir da “delegação” automática de tarefas;
- o Watson AIOps analisa esses dados em tempo real, identificando padrões, tendências e anomalias que podem prejudicar o desempenho dos seus recursos;
- com base nessa análise, o Watson AIOps pode gerar recomendações para facilitar a sua tomada de decisões e otimizar, cada vez mais, a sua gestão no dia a dia de trabalho.
Quais são os exemplos de como o Watson AIOps analisa informações coletadas pelo Instana e/ou Turbonomic?
Ainda não está muito claro? Sem problemas. Vamos dar alguns exemplos de como isso pode funcionar na prática!
Imagine que você trabalha com um aplicativo de e-commerce. De repente, é detectado um aumento na latência desse software por conta do aumento do tráfego de usuários. Esses alertas são enviados para o Watson AIOps, que vai analisá-los e recomendar estratégias para que o sistema lide com esse aumento de clientes navegando simultaneamente.
Ele também pode executar essas mudanças automaticamente, sem que uma pessoa precise dar o “ok”. Assim, o monitoramento em tempo real melhora a experiência do cliente com as usabilidades da sua empresa, reduzindo o número de reclamações e fazendo com que cada vez mais pessoas usem seu software, site ou recurso.
O mesmo é aplicado a vários outros tipos de erro, como de códigos e muito mais. Tudo isso é feito de maneira autônoma, enquanto a integração faz com que dados sejam gerados para que a equipe de TI possa fazer uma análise posterior, implementar mudanças nas interfaces e otimizar a usabilidade do usuário para momentos futuros.
Como podemos ver, a relação entre Watson AIOps, Turbonomic e Instana é uma ótima estratégia para otimizar as funcionalidades na área de Tecnologia da Informação. Então, vale a pena integrá-las e obter esses benefícios em seu dia a dia!
Aproveite para conferir as demais publicações do blog da Scala e fique por dentro de novidades, recomendações, dicas e muitas informações importantes sobre o universo do TI, da automação e da tecnologia. Até a próxima!
Sugestões de imagem:
https://www.storyblocks.com/images/stock/error-hd3cixbxdzj6gnpgsf
https://www.storyblocks.com/images/stock/technology-abstraction-texture-sqahrlim_-j6gprl19
watson aiops / turbonomic
IA generativa é instrumento para alavancar negócios
Caminhos da IA generativa partem da alimentação do sistema com dados que geram informação,
que constroem conhecimento, novos insights e sabedoria.
Os cenários projetados para o desenvolvimento da inteligência artificial (IA) não são apocalípticos. Pelo contrário: representam mudanças salutares e, em curtíssimo prazo, alavancarão a economia. Para quem tem medo de que “as máquinas substituam o ser humano”, fenômeno que se repete com cada passo de progresso tecnológico, a expectativa é de que, até 2026, não haja perda de empregos significativa. Essas informações foram endereçadas pelo diretor de Tecnologia e Operações da Scala, Filipe Cotait, na sexta-feira (15/9), durante o IT Forum Salvador.
Filipe Cotait Marco Stefanini
Ao lado do CEO da Stefanini, Marco Stefanini, e do vice-presidente de Serviços aos Negócios e Tecnologia da Raízen, Fábio Mota, Cotait explicou aos presentes à exposição “IA generativa muda sua estratégia de dados?” que 70% dos dados gerados por IA generativa são sintéticos, ou seja, criados pelas próprias ferramentas a partir das informações com que são inicialmente alimentadas. Ainda no campo das projeções, as tecnologias em IA generativa devem gerar mais de meio bilhão de novos empregos.
Mas para quem é a IA generativa?
Quem deve investir na tecnologia de IA? “Se você não lida com grande número de dados ou com dados estruturados, a IA generativa não é para você”, disse Cotait. Este instrumental é principalmente para quem deseja criar conteúdos, destacou o especialista, segundo quem a IA generativa tem potencial de transformar radicalmente estruturas econômicas e sociais nos próximos anos.
Os caminhos da IA generativa partem da alimentação do sistema com dados que geram informação, que constroem conhecimento, novos insights e sabedoria, nesta ordem. “Mas é preciso tomar cuidado para não virar teoria da conspiração”, destacou Cotait.
Leia também: IA generativa: entre o medo presente e a esperança para o futuro
Outro cuidado apontado por ele foi que é preciso tratar os dados iniciais para que as informações criadas por IA generativa sejam confiáveis. Nesse momento, ele até brincou com uma pergunta que fez ao Chat GPT sobre os títulos mundiais do Palmeiras: ele printou resultados que mostravam, segundo a ferramenta, que o time de futebol seria tricampeão mundial, o que não corresponde à realidade.
Ele pediu que os presentes imaginassem se fosse uma consulta na área de saúde. “Pode dar um diagnóstico ruim? Se não tratar na origem a informação, não há IA que possa resolver”, destacou. Cotait disse que o tratamento de informações demanda alto custo e, muitas vezes, muito tempo. “Um dos maiores custos do Chat GPT foi para desenvolver o que ele não pode fazer”, disse. Por isso ele salientou que a utilização de IA generativa demanda estratégia. “Não use a IA por moda, use quando precisar.”
Marco Stefanini citou que, com a IA, sistemas de atendimento ao cliente podem “aprender”, a identificar o nível da satisfação do cliente a partir do tom de voz. “Com o tom de voz, é possível perceber se a pessoa está irritada e já vai buscar coletar mais informações dele”, exemplificou.
Ao tratar de sistemas de proteção de redes, esta ferramenta pode identificar de um alarme de risco é falso, verdadeiro ou se há dúvidas. Já Mota apresentou a experiência com a criação do aplicativo Shell Box, dos postos de combustíveis Shell. Uma das aplicações da ferramenta foi a redução do tempo para abastecer e pagar: “um terço do tempo dos clientes é abastecendo e dois terços é pagando”.
Fabio Mota, vice-presidente de Serviços aos Negócios e Tecnologia da Raízen
Com a experiência do aplicativo, Mota disse que foram realizadas R$ 7 bilhões em operações em 2022 em um total de 41 milhões de transações. “Identificamos ainda capacidade de expansão do ecossistema”, disse ele, que apontou haver 15 milhões de usuários do aplicativo num total de 50 milhões de usuários que vão aos postos no Brasil. “A IA generativa mudará a forma como serviremos nossos clientes”, declarou Mota.
Siga a Scala no LinkedIn e fique por dentro de todas as notícias!
Fonte: https://itforum.com.br/noticias/ia-generativa-alavancar-negocios/