Data analytics: por que é tão importante para suas decisões?
É fato que as empresas têm encontrado um mercado muito competitivo e clientes cada vez mais exigentes. Por isso, suas ações e processos precisam acompanhar essas movimentações. Para adotar as melhores estratégias, é fundamental investir em data analytics.
Hoje em dia, a análise de dados se tornou um grande pilar das tomadas de decisão porque as empresas não podem perder tempo nem investimentos. Cada passo deve ser muito bem calculado, e os dados são os grandes aliados para alcançar objetivos.
Investir em análise de dados deixou de ser uma alternativa. Essa transformação é fundamental para garantir a sobrevivência de uma empresa. Neste artigo você vai entender por quê. Continue lendo para descobrir como as empresas estão utilizando a data analytics e por que essa estratégia é tão importante para sua tomada de decisão.
Por que a análise de dados é tão importante?
Coma a data analytics fazemos a análise de um grande volume de dados para que eles sejam interpretados. O objetivo é ter esse material como base para tomar decisões mais estratégicas e eficazes.
Como explicamos, não é novidade que as empresas estão encontrando um mercado cada vez mais competitivo. Muitas organizações desejam atrair a atenção do mesmo perfil de consumidor. Aquela que desenvolve diferenciais é a que se destaca.
Mas para ter esses diferenciais é preciso entender as demandas do mercado e também as exigências e objeções do público. Tudo isso influencia de forma significativa nas soluções desenvolvidas e nos processos internos de cada empresa.
Sendo assim, é fundamental que cada ação, decisão e estratégia seja adotada com a maior precisão possível. Não existe margem para erro porque uma decisão equivocada pode comprometer o sucesso do negócio.
Para ter certeza daquilo que está sendo feito, é utilizada a análise de dados. Por meio dela, é possível identificar tendências, os hábitos de consumo, perceber padrões e levantar insights para auxiliar nas tomadas de decisão.
Podemos dizer que com a análise de dados uma empresa não “dá tiros no escuro”. Ela tem uma visão clara daquilo que precisa alcançar, pode traçar os seus objetivos e definir os melhores caminhos para chegar neles.
Como as empresas estão utilizando a data analytics?
De acordo com uma pesquisa feita com 333 empresas da América Latina, incluindo o Brasil, 86% delas já utilizam dados, analytics e inteligência artificial em seus processos. Em cada 10 organizações, 4 visam identificar padrões de consumo e tendências.
Elas também investem em análise de dados para otimizar processos, garantindo mais operacionalidade com menos custo. Os focos são aumentar a confiança, a segurança e a agilidade dentro da própria organização.
Apesar dessa crescente demanda por data analytics e também da visão que as empresas têm sobre a importância dela, ainda existem desafios a serem enfrentados. Um deles é encontrar profissionais bem capacitados para implementar esse tipo de estratégia. O outro é a falta de cultura baseada em dados. As próprias empresas não estão preparadas para essa transformação.
Quais são as aplicações da análise de dados?
A data analytics é uma estratégia versátil. Ela pode ser implementada com diferentes objetivos, e por isso é tão importante para suas tomadas de decisão. O processo de data analytics engloba diferentes etapas, sendo:
- identificação do problema: identificar o problema ou a pergunta de negócio que se quer responder com os dados;
- coleta dos dados: é realizada por meio de registros, fontes externas, bancos de dados ou pesquisas;
- explorar dados: eles são tratados para eliminar informações irrelevantes, dados duplicados ou qualquer outro detalhe que não seja proveitoso agora;
- análise dos dados: é o momento em que eles começam a ser reunidos para fazerem sentido. Podem ser aplicadas a modelagem estatística, análise de regressão, estatísticas descritivas, análise de séries temporais, entre outras técnicas;
- interpretação dos resultados: esses relatórios serão interpretados para que tragam informações que vão ajudar a entender a questão do começo;
- comunicação de resultados: etapa em que os resultados serão compartilhados com os interessados. Isso pode ser feito por meio de uma apresentação ou um relatório formal.
Perceba a importância de investir em boas ferramentas para realizar todas essas etapas da data analytics. Com uma boa plataforma, você consegue fazer a captação, a integração e o armazenamento de dados, além de gerar relatórios e ter a sua disposição tecnologias como machine learning, para chegar ao insight desejado.
Com uma plataforma de analytics bem estruturada, é possível apenas acompanhar o mercado e as suas flutuações e tendências, ou então planejar as suas ações e tomar decisões de uma forma estratégica.
Como a análise de dados influencia as tomadas de decisão?
Os dados sozinhos não fazem grande diferença para a empresa. Para que eles possam influenciar de forma positiva sua tomada de decisão, é fundamental que haja um objetivo. Assim a coleta será feita de uma forma estratégica, pensando naquilo que se deseja transformar no negócio.
Um exemplo muito simples ajuda a ilustrar a importância da análise de dados para sua tomada de decisão. Imagine que você tenha que presentear uma pessoa. Você poderia comprar qualquer presente, somente para não "passar em branco", mas isso não faria desse presente algo especial.
A situação ficaria muito diferente se você fizesse uma pesquisa sobre as preferências dessa pessoa, suas características, aquilo que ela pode estar precisando, algo que gostaria muito de ganhar, aquilo que já tem, entre outros detalhes.
Você estaria fazendo uma coleta de dados para analisar as informações e, com base nelas, definir aquilo que poderia agradar mais o presenteado. As chances de acertar seriam muito maiores e o seu presente poderia ser o melhor de todos.
As soluções que a sua empresa entrega para o público são esse presente. Portanto, é fundamental adotar a análise de dados para desenvolver novas soluções, pensando naquilo que seria melhor para o seu público.
Mas não se esqueça que a análise de dados tem aplicações muito mais amplas do que o desenvolvimento de soluções. Qualquer tomada de decisão dentro da sua empresa pode ser baseada em dados, até mesmo a escolha de um canal de comunicação.
É possível alinhar o seu negócio por completo tomando decisões muito mais precisas se você tiver uma visão clara daquilo que deve ser feito. Sempre com base nos objetivos que pretende alcançar para ter eficiência e diferenciais competitivos.
A data analytics é capaz de ampliar a visão que uma empresa tem sobre ela mesma, seu público, dos concorrentes e do mercado como um todo. Por isso ela é fundamental também para sua organização, sendo indispensável para que as tomadas de decisão sejam mais precisas e eficazes.
Não se esqueça de que você precisa de uma boa plataforma para implementar a data analytics na sua empresa. Confira neste outro artigo como uma plataforma como essa melhora os processos empresariais.
Os desafios da segurança cibernética relacionados à hyperautomation
Conforme a tecnologia segue avançando, novas questões surgem a respeito das melhores práticas para utilizar essas ferramentas na empresa. Quando se trata de hyperautomation, existem desafios ligados à segurança de dados que não podem ser ignorados. Essa abordagem combina automação avançada, inteligência artificial e processos altamente complexos, mas também levantam a necessidade de cuidados adicionais.
Para entender como garantir um alto desempenho dessa ferramenta, mas sem expor seus sistemas a vulnerabilidades, organizamos um conteúdo detalhado sobre esse assunto. Siga a leitura e descubra quais os novos desafios de segurança cibernética ligada a hyperautomação, bem como as melhores práticas para adotar.
Por que é importante adotar estratégias de segurança cibernética relacionados à hyperautomation?
Investir em mecanismos de segurança cibernética é crucial, especialmente por conta da maior exposição de dados e informações privadas no meio digital. Para garantir que sua empresa preserve as informações de clientes, fornecedores, funcionários e demais parceiros comerciais, é importante investir em estratégias de prevenção a ataques.
Esse tipo de atenção permite que sua marca proteja dados sensíveis e informações confidenciais. Isso evita acesso não autorizado, roubo de informações, vazamento de dados e uso indevido.
Recursos de segurança também afastam ameaças cibernéticas que estão em constante evolução, tal como os ataques de hackers e demais criminosos virtuais. Do ponto de vista financeiro tais cuidados evitam a perda de receitas, os custos de recuperação de dados, as multas de órgãos reguladores e até mesmo a perda de credibilidade diante da sua audiência.
Por fim, tais cuidados também são importantes para manter sua corporação em dia com as regulamentações ligadas à proteção de dados e à privacidade. Cumprir a LGPD é fundamental para evitar multas, sanções e demais problemas de natureza legal.
Quais os desafios de segurança cibernética relacionados à hyperautomação?
Compreender quais são os principais desafios de segurança que podem surgir com a hyperautomação é importante para que você incorpore boas práticas e reduza os riscos. Por isso, destacamos várias dificuldades que podem surgir. Confira mais, a seguir!
Ocorrência de ataques
Com o crescente uso da hyperautomação nas empresas, há mais espaço para que agentes mal-intencionados encontrem vulnerabilidades nos sistemas. Por exemplo, a partir de integrações tecnológicas, os criminosos podem encontrar brechas para invadir o sistema. Por isso, é importante investir na identificação de vulnerabilidades, além de fazer um monitoramento contínuo para evitar problemas.
Necessidade de monitoramento
Como visto acima, o monitoramento contínuo é um requisito importante para ter segurança na era da hyperautomação. Porém, muitas empresas ainda não fazem investimento em soluções que permitem acompanhar os sistemas em tempo real. Por isso, uma boa prática para evitar riscos e aumentar a segurança cibernética é fazer esse tipo de investimento em seu negócio.
Identificação de vulnerabilidades
Outro ponto desafiador é relacionado à urgência de identificar pontos fracos e vulneráveis nos sistemas. É preciso fazer avaliações constantes para observar possíveis pontos de vulnerabilidade e, com isso, adotar medidas corretivas de forma agilizada, evitando que indivíduos mal-intencionados invadam os dados da empresa.
Conscientização dos colaboradores
Outro ponto desafiador relacionado a segurança cibernética e a hyperautomação são os erros humanos. É preciso investir em treinamentos e palestras para conscientizar os colaboradores sobre o que é permitido e o que não é, a fim de evitar que a empresa sofra invasões por comportamento inadequado.
Respostas a incidentes
Ainda que uma empresa tenha medidas de segurança bem consolidadas e um gerenciamento de riscos adequado, é um erro não contar com medidas para responder a incidentes de forma ágil. Não entender que eles podem ser desafiadores pode custar caro ao negócio e trazer muitas dificuldades para que se tenha segurança na hyperautomação.
Quais as melhores práticas para garantir alto desempenho e proteção dos dados em sistemas automatizados?
A hyperautomação é determinante na hora de trazer eficiência, precisão e satisfação do cliente para seu negócio. Contudo, também exige um cuidado adicional para garantir confiabilidade e segurança dos dados envolvidos em seus processos. Veja, a seguir, algumas práticas que podem aumentar a segurança de sua automação.
Estabeleça requisitos claros
Antes de investir em automação de algum processo, é necessário manter uma visão clara de como isso pode ser feito. Metas como redução de custos, aumento da velocidade ou melhora na qualidade, são listados como os objetivos mais comuns para essa abordagem.
Ademais, é necessário especificar os requisitos de automação que tornam esse objetivo possível, elencando entradas, saídas, funções, etapas e demais regras desse processo. Assim, é possível coordenar as metas da empresa com as ferramentas e métodos de automação disponíveis.
Projete e teste os fluxos de trabalho
Nesse ponto, você define quais são as sequências de ações e decisões que seus sistema de automação deve executar. Para isso, é preciso determinar fluxos lógicos de trabalho e que sejam capazes de lidar com diferentes cenários ou exceções.
Por isso, os testes são indispensáveis , especialmente usando diferentes tipos de dados e entradas para checar o que foi apresentado nos resultados e nas saídas. Também pode-se utilizar ferramentas como fluxogramas, diagramas ou demais estruturas que facilitem a visualização desse processo.
Monitore seus processos
Depois de concluir a criação e teste dos fluxos, é importante manter um cuidado de monitoramento regular, garantindo que ele funcione sem problemas e com segurança para os usuários.
Para tanto, basta rastrear e analisar as métricas de automação disponíveis, tais como o número de tarefas realizadas, o tempo poupado, os erros listados e o feedback dos clientes que estão utilizando esse recurso.
Além disso, vale a pena atualizar os processos de automação para atender a mudanças na empresa, expectativas dos clientes ou variações nas condições de mercado. Ferramentas como painéis, alertas e relatórios, contribuem para que haja mais controle de versão, além de facilitar o controle de qualidade desse recurso.
Ao conhecer quais são os principais desafios de segurança cibernética relacionados à hyperautomation e sabendo as melhores práticas para evitar problemas, fica mais simples proteger os dados do negócio. Portanto, não deixe de aplicar todas as dicas que apresentamos ao longo deste artigo para evitar vazamentos ou outros perigos da falta de medidas protetivas.
Gostou do nosso artigo? Então, compartilhe com outras empresas nas suas redes sociais para que elas consigam aumentar a segurança cibernética também!
Confira como a observabilidade pode ajudar na gestão de FinOps
Uma das estratégias mais utilizadas para ganhar flexibilidade, escalabilidade e fácil acesso aos dados, é por meio da migração de sistemas e informações para a nuvem. A partir dessa abordagem surgiu a necessidade de análises mais completas e informadas sobre os gastos ligados à infraestrutura, serviços em nuvem e demais tecnologias, dando origem ao FinOps.
Tal abordagem vai além da coleta de dados financeiros e se concentra em obter insights acionáveis através da análise de padrões, correlações e interações complexas entre sistemas, operações e custos. Contudo, para que sua implementação seja eficiente, é necessário contar com a observalidade a fim de entender como esses gastos estão relacionados ao desempenho e ao valor entregue pela infraestrutura.
Se você quer saber mais sobre o método, siga a leitura e descubra como o FinOps pode otimizar suas operações.
Como funciona o modelo FinOps?
O modelo FinOps — Operações Financeiras — é uma abordagem que visa otimizar os custos relacionados às operações de tecnologia por meio de combinações de sistemas e práticas recomendadas, especialmente em ambientes de nuvem. Ele pode ser implementado pela colaboração mais estreita entre equipes de finanças, operações de TI e desenvolvedores.
A finalidade do FinOps é alinhar os gastos de tecnologia com os objetivos de negócios, garantindo um uso eficiente e eficaz dos recursos tecnológicos. Ao longo de sua implementação, o FinOps apresenta três fases distintas: informar, otimizar e operar.
Informar
A primeira etapa se ocupa de capacitar as organizações e as equipes de questões mais diretas como a visibilidade, orçamento, previsão, alocação e benchmarking. Dado que a natureza da nuvem é bastante flexível em termos de uso e preços, uma equipe bem informada é indispensável na hora de tomar decisões claras sobre as necessidades e objetivos da empresa.
Otimizar
Após passar por essa fase de capacitação e entendimento sobre as condições atuais, é necessário otimizar a presença da sua empresa na nuvem. Para tanto, as equipes podem otimizar o ambiente, dimensionar a plataforma de maneira adequada e desativar recursos que não estão em uso.
Operar
Para garantir o sucesso da estratégia de migração na nuvem, é preciso construir uma cultura de FinOps na empresa. Isso significa ampliar tais práticas para envolver as equipes comerciais, financeiras, operacionais e também de governança.
Portanto, além de práticas operacionais, também é necessária uma mudança cultural, fazendo com que as equipes trabalhem de maneira conjunta. Esse cuidado contribui para operar em alta velocidade, criando uma verdadeira economia unitária na nuvem.
Quais as aplicações da observabilidade dentro da gestão específica de FinOps?
A partir da observabilidade, é possível ter ideias e informações para fazer uma gestão específica de FinOps de maneira otimizada. Com isso, pode-se aumentar a eficiência da empresa. A seguir, destacamos várias aplicações possíveis. Continue a leitura e confira!
Monitoramento de custos e eliminação de excessos
A partir da observabilidade permite que você faça o acompanhamento próximo e contínuo dos custos operacionais do negócio. Assim, as equipes de FinOps conseguem fazer a identificação rápida e eficiente de possíveis gargalos, evitando que a empresa tenha perdas expressivas e que prejudiquem o desenvolvimento do negócio.
Além disso, a partir da observabilidade também é possível identificar excessos de maneiras simples e eficientes. Consequentemente, as medidas corretivas podem ser aplicadas de maneira ágil, evitando gastos anormais.
Análise de tendências
Outra aplicação da observabilidade no contexto de FinOps é a análise e identificação de tendências. Por exemplo, por meio de um sistema de acompanhamento contínuo, fica mais simples entender padrões sazonais e, com isso, investir em soluções para evitar problemas na área financeira.
Além disso, a observabilidade pode ajudar a prever necessidades futuras de recursos e otimizar os gastos, evitando alocações excessivas e ineficientes durante períodos de baixa demanda.
Melhoria do desempenho
Encontrar formas de melhorar o desempenho no contexto da gestão de FinOps é essencial. Nesse aspecto, também existem aplicações possíveis da observabilidade de TI. Por exemplo, é possível observar como está a performance dos sistemas e se há possibilidades de novas aplicações que otimizam a gestão.
Além disso, você pode identificar cargas de trabalho que não estão sendo usadas eficientemente. Isso permite reorganizar e redimensionar o trabalho para otimizar a alocação de recursos e minimizar custos.
Maior eficiência
A partir da observabilidade de TI, também é possível implementar automação na gestão de FinOps. Com isso, torna-se possível ajustar os recursos utilizados de acordo com a necessidade do negócio.
Essa prática vai ajudar a alcançar escalabilidade de forma eficiente, aumentando ou diminuindo automaticamente os recursos com base na demanda, o que pode levar a economias significativas.
Monitoramento dos eventos financeiros
O monitoramento de eventos financeiros é uma parte importante da gestão de FinOps que também pode ser beneficiada pela observabilidade. Por exemplo, ao acompanhá-los você consegue acompanhar as transações e atividades relacionadas aos gastos e despesas da infraestrutura de TI e serviços em nuvem.
Além disso, é possível ter diversas outras facilidades relacionadas ao monitoramento de eventos financeiros, como o rastreamento das transações financeiras relacionadas a serviços em nuvem e infraestrutura de TI, alertas de gastos inesperados e muito mais. Para isso, é preciso investir em soluções que permitam usufruir de todas essas funcionalidades.
Por que investir em ferramentas e tecnologias?
Os investimentos em tecnologias e ferramentas adequadas dentro do contexto de gestão de FinOps podem gerar diversas vantagens. Por exemplo, por meio das soluções adequadas, torna-se possível implementar todas as aplicações de monitoramento de métricas que destacamos nos tópicos anteriores.
A partir de logs, por exemplo, é possível ter informações sobre erros, atividades de usuários, transações e muito mais. Já com soluções relacionadas a data analytics, você consegue identificar padrões, fazer previsões e otimizar os custos na gestão de FinOps.
Para isso, vale contar com ferramentas adequadas e que atendam as necessidades da sua empresa. A busca por parcerias com empresas especializadas, como a Scala, é uma ótima opção para implementar as ferramentas adequadas para o seu negócio.
Entendeu como as aplicações da observabilidade dentro da gestão específica de FinOps podem ser úteis? Portanto, não deixe de fazer investimentos em ferramentas e tecnologias que ajudem a aproveitar todas as vantagens. Além disso, conte com uma empresa especializada na implementação dessas soluções.
Quer saber mais sobre este assunto? Então siga com sua visita ao blog e descubra qual a importância da observabilidade e monitoramento para times de TI!
Datalake: como unificar a propriedade de dados com essa tecnologia?
Já não é novidade que o uso de dados é fundamental para a estratégia de empresas de todos os setores. Porém, é possível explorar de uma forma ainda mais intensa todo o potencial que eles apresentam utilizando um datalake.
Esse tipo de armazenamento oferece muito mais flexibilidade na hora de coletar e também analisar os dados. É uma forma de reunir todo o material da empresa em um grande repositório, para que sejam utilizados diferentes tipos de análise para levantar insights diversos.
Neste conteúdo você vai entender melhor de que maneira o datalake favorece a propriedade de dados, as vantagens de utilizar esse repositório e ainda como fazer a implantação dele no seu negócio. Continue lendo!
Como o datalake favorece a propriedade de dados?
Muitas empresas que exploram dados em suas estratégias utilizam o data warehouse para fazer a análise deles. Essa é uma alternativa que apresenta suas vantagens, no entanto, tende a ser um pouco mais limitada em comparação com o datalake.
Isso porque, no primeiro caso, temos uma estrutura de dados pré-definida que limita aquilo que será coletado e armazenado. No datalake não existe esse esquema pré-estabelecido, assim, fazemos a captura e o armazenamento dos dados brutos e semiestruturados, provenientes de diferentes fontes.
Todos eles ficam reunidos no mesmo lugar em sua forma original. Então, podemos utilizar diferentes análises dentro do mesmo datalake para levantar insights para as mais diferentes estratégias, respondendo qualquer pergunta que o seu negócio queira descobrir.
Qual é a vantagem de usar um datalake?
Imagine o data warehouse como um aquário e os dados como os peixes que serão colocados ali. Nesse caso, escolhemos as espécies que vão viver no local, pois temos um ambiente bem limitado.
Agora imagine o datalake como sendo de fato um lago. Aqui temos todo um ecossistema que abrange diversas espécies de peixes de todos os tamanhos. Não há nenhuma restrição para eles e todos convivem muito bem no mesmo espaço.
A grande vantagem de utilizar o datalake é justamente essa flexibilidade. A sua empresa tem uma abordagem muito mais ampla e consegue centralizar esses dados brutos para que, como dito, eles sejam analisados da maneira como for mais conveniente e necessária no momento ideal.
O acesso e a análise dos dados ocorrem de uma forma muito mais consistente no datalake. Você pode utilizar, por exemplo, a análise de Big Data, em tempo real, o machine learning, a pesquisa de texto completo e as consultas SQL para descobrir os seus insights.
Portanto, não temos aquela limitação que faz com que os dados de um só tipo se tornem a fonte única de consulta. Você tem uma série de possibilidades para trabalhar, alcança muito mais eficiência operacional e pode utilizar recursos mais avançados em novos modelos de informações.
Quais são os riscos de manter dados dispersos?
Um dos principais riscos de manter dados dispersos é o desperdício. Ao estabelecer uma estrutura rígida para coletar e armazenar esses dados, você pode acabar deixando de lado outros que poderiam ser fundamentais para a estratégia do seu negócio.
Além disso, existe uma vulnerabilidade maior, que pode comprometer a integridade e a confidencialidade dessas informações. Ou seja, o sistema fica muito mais propenso aos ataques cibernéticos, aos vazamentos e também à perda de todo esse material.
Não podemos esquecer é claro que a sua empresa pode perder eficiência operacional. Isso porque é mais complexo gerenciar dados dispersos e é preciso estabelecer uma estratégia de análise para cada conjunto. No datalake, porém, você mantém tudo unificado e pode aplicar diferentes tipos de análise no mesmo repositório.
Como implementar o datalake na empresa?
Para implementar o datalake na empresa é preciso investir em tecnologia de armazenamento na nuvem. É possível utilizar, por exemplo, as plataformas Microsoft Azure ou a Amazon Web Services (AWS). Nos dois casos, é possível acessar a plataforma das empresas, criar uma conta e começar a experimentar os serviços disponibilizados.
Porém, o ideal é contar com o suporte de uma empresa para fazer a estruturação do datalake, a implantação e o gerenciamento e oferecer suporte em relação às soluções disponibilizadas, tanto pela ADLS (Azure Data Lake Store) quanto pela Amazon S3.
Em ambos os casos, você encontra soluções escaláveis para bancos de dados, análises, armazenamento, entre outros. Assim, o ideal é dimensionar o design das plataformas para que elas possam atender as demandas de trabalho do seu negócio, garantindo mais escalabilidade e eficiência.
O uso do datalake pode otimizar a maneira como o seu negócio vem utilizando os dados em suas estratégias. Mas antes de implementar esse repositório, é interessante buscar o auxílio de uma empresa parceira para escolher a plataforma que melhor atende as demandas do seu negócio, além de fazer o gerenciamento do sistema com precisão e segurança.
Você está pensando em implementar o datalake em seu negócio? Então, confira neste artigo como estabelecer um plano de governança para aumentar a eficiência, a segurança e a confiabilidade na gestão de dados.
Saiba como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI
Grandes volumes de dados trazem informações valiosas para a empresa, mas também exigem uma alta capacidade de processamento. Entre as diversas atividades envolvidas nesse processo, a análise de logs em tempo real é uma das mais importantes, mas também pode se mostrar um desafio complexo e custos.
Apesar de parecer uma questão difícil de resolver, ao contar com boas ferramentas de IA, essa tarefa pode se tornar mais simples, trazendo otimização de recursos e economia na hora de implementar sua análise de logs. Se você quer saber como colocar essa ideia em prática para otimizar o desempenho de sua equipe de TI e reduzir muitos outros custos, continue a leitura e confira nossas recomendações.
Por que é importante reduzir custos de análise de logs?
Reduzir custos é essencial a fim de alcançar um novo patamar de eficiência operacional em sua empresa. Veja, a seguir, quais os principais fatores que justificam a procura por alternativas para a minimização das despesas na análise de logs.
Desempenho operacional
A análise de logs pode ser intensiva em recursos, exigindo muito tempo e esforço das equipes de TI na hora de dentificar padrões e problemas ligados à segurança. Ao reduzir os custos de análise, seu time pode se concentrar na resolução do problema, atuando de maneira mais estratégica e ágil.
Questões financeiras
A alocação de muitos recursos em análise de logs pode afetar negativamente o orçamento de sua empresa. Ao alocar os recursos em outras áreas, é possível aplicar seus esforços na melhoria da experiência dos clientes, na automação de tarefas e no desenvolvimento de novos projetos junto à sua equipe.
Escalabilidade
Uma das principais prioridades de empresas que visam o crescimento contínuo se refere a capacidade de ampliar suas operações. Conforme o volume de logs aumenta, é essencial contar com mecanismos para reduzir custos e trazer mais eficiência na hora de ampliar as atividades desenvolvidas. Esse tipo de característica é conhecida como ganho de escala e representa um dos requisitos para a ampliação sustentável da empresa.
Tempo de resposta
A análise de logs, quando realizada em tempo real, é determinante para identificar e responder rapidamente a ameaças cibernéticas ou demais problemas operacionais que podem aparecer. Isso reduz custos, acelera o tempo de resposta e minimiza qualquer impacto negativo derivado de incidentes.
Como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI?
A redução de custos na análise de logs é muito importante para alcançar mais eficiência e evitar o desperdício de recursos. Nesse sentido, existem várias ações que podem ser adotadas para diminuir as despesas e garantir que a análise de logs seja feita de forma eficiente. A seguir, destacamos algumas delas. Confira!
Detecção de comportamentos estranhos
Com o uso de ferramentas que utilizam IA, fica mais fácil identificar comportamentos estranhos e anomalias na hora de fazer a análise de logs. Esse aspecto é muito importante na hora de fazer a redução dos custos.
Por isso, é crucial implementar sistemas que ajudam na detecção de comportamentos estranhos utilizando IA. Esse tipo de solução permite que sua equipe se concentre em atividades suspeitas e, consequentemente, economize recursos no gerenciamento de logs.
Sinalização de eventos críticos
Contar com a sinalização de eventos críticos é muito importante para aumentar a segurança do negócio e também para que os sistemas continuem funcionando bem. Nesse sentido, fazer a análise de logs em tempo real usando AI é uma ótima saída para reduzir custos.
Por exemplo, com uma solução adequada é possível fazer o armazenamento de grandes volumes e tipos de logs. A partir disso, você pode fazer a definição de eventos que são considerados críticos e receber alertas para proceder com a correção antes de ter alguma ameaça real à segurança.
Análise preditiva
Combinar IA e análise preditiva é uma ótima alternativa para reduzir custos e ter mais eficiência na análise de logs em tempo real. Com soluções adequadas, você consegue criar filtros apropriados, modelos de detecção de comportamentos estranhos e automatização de tarefas no gerenciamento de logs.
Nesse sentido, é importante compreender o volume de dados e a complexidade dos eventos de log envolvidos na análise. Contar com uma boa solução, que suporte grandes volumes e tipos de logs pode facilitar essa tarefa.
Automação
Investir em automação também é um ponto importante para ter mais eficiência e reduzir os custos na análise de logs. Nesse sentido, você pode fazer integrações e criar fluxos automatizados, nos quais as decisões podem ser tomadas com base em dados.
Além disso, é possível que as ações sejam programadas e feitas de forma automática, o que reduz a necessidade de interferência humana e de erros, principalmente para eventos que são parte da rotina.
Agrupamento de logs
Mais uma boa prática para reduzir os custos na análise de logs é o agrupamento. Por meio dele, você consegue categorizar e ordenar um volume alto de eventos ou logs com base em padrões que foram identificados.
Desse modo, fica mais simples e eficiente visualizar os dados, identificar tendências, encontrar comportamentos estranhos e reduzir os custos envolvidos na análise de logs em seu negócio.
Políticas de retenção
Usar políticas de retenção nas análises de logs fica ainda mais eficiente com o uso de IA, permitindo que você reduza os custos na sua empresa. Por exemplo, com uma boa ferramenta, fica simples determinar o período pelo qual os logs ficaram armazenados antes de excluí-los.
Contar com boas ferramentas na hora de reduzir os custos na análise de log é fundamental. Elas permitem que o seu negócio coloque em prática cada uma das práticas que recomendamos ao longo deste texto.
Ao compreender a importância de encontrar caminhos para fazer a análise de logs de maneira mais eficiente, sua empresa está um passo mais perto de diminuir os custos. Além disso, contar com suporte de uma empresa especializada, como a Scala, nessa jornada de implementação de ferramentas de IA é muito importante.
Quer contar com nosso apoio para otimizar a análise de logs em seu negócio? Então, entre em contato agora mesmo e conheça mais sobre as nossas soluções!
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!
Data mesh: entenda para que serve e quais seus princípios
Devido ao aumento da importância dos dados na formulação de um bom planejamento estratégico, empresas lidam diariamente com os desafios que surgem na hora de gerir um grande volume de informações e extrair informações relevantes dele. Para lidar com esse tipo de questão, o Data Mesh foi desenvolvido.
Essa tecnologia propõe uma descentralização dos dados durante seu gerenciamento, garantindo entregas mais ágeis, além de trazer dados mais detalhados para cada setor de interesse. Quer saber como esse recurso pode destravar o potencial da sua empresa. Então siga a leitura e acompanhe nossas recomendações!
O que é Data Mesh?
O Data mesh pode ser entendido como um modelo de arquitetura de dados que você pode usar na empresa para descentralizar as informações. Ele pode servir para melhorar o potencial analítico da empresa, gerando diferentes benefícios.
Como recentemente ocorreu uma escalada na quantidade de dados processados pelas empresas, tornou-se necessário recorrer a novos mecanismos que auxiliem no tratamento e aproveitamento dessas informações, e o Data Mesh surgiu como uma abordagem alternativa nesse aspecto.
A promessa é que, por meio desse novo modelo, seja possível potencializar e escalar a análise dos dados da sua empresa, aumentando a acessibilidade e disponibilidade deles. Com novas ferramentas, como Machine Learning e Inteligência Artificial, ganhando espaço, essa promessa torna-se cada vez mais importante.
Qual a sua finalidade?
A finalidade do Data Mesh tem relação com os diversos gargalos que surgem com a centralização de dados e da infraestrutura de TI. Seu objetivo é assegurar que profissionais importantes da empresa tenham conhecimento sobre as informações e tomem as melhores decisões para o negócio.
Além disso, pode ajudar em diversos aspectos, além da descentralização. Por exemplo, com a atribuição de propriedade de domínio a equipes específicas, esse conceito ajuda a melhorar a governança e responsabilidade com os dados, auferindo qualidade e segurança.
Além disso, o conceito auxilia empresas que estão escalando, dado que foi projetado para lidar com crescimento contínuo e a complexidade dos dados que podem surgir em um cenário escalável.
Por fim, vale lembrar que, ao descentralizar os dados e responsabilidades, torna-se possível reduzir a dependência de uma única equipe na empresa, diminuindo os gargalos existentes e aumenta a eficiência do negócio.
Quais os seus princípios?
Como uma das principais promessas dessa tecnologia é potencializar e favorecer a escalabilidade na análise de dados, há alguns princípios que norteiam o uso dessa ferramenta e garantem a disponibilidade de informações. Veja, a seguir, quais são os principais princípios ligados a essa inovação.
Arquitetura de dados descentralizada
A estrutura deve ser organizada para segmentar os dados analíticos por domínio. No caso de uma empresa que trabalha com e-commerce, por exemplo, seria possível trabalhar domínios de clientes, pedidos, entregas, e demais áreas que descentralizam os dados da corporação.
Isso significa que a arquitetura deve remover qualquer possibilidade de acoplamento para possibilitar que os domínios forneçam dados analíticos de maneira concentrada e independentemente dos demais domínios que a empresa utiliza. Isso oferece autonomia para as equipes de TI em relação à implementação de aspectos operacionais e analíticos ligados aos dados.
Conjunto de dados tratados como produtos
Avaliando pela ótica do Data Mesh, cada conjunto de dados é tratado como um produto distinto, contando com sua própria equipe de responsáveis que garante a qualidade e a governança. Isso determina uma responsabilidade direta e aprofundada sobre dados específicos da empresa.
Estrutura orientada no formato self-service
De maneira semelhante à forma como a arquitetura de microsserviços fragmentou os aplicativos em componentes menores, o Data Mesh desagrega os dados em domínios independentes.
Para tanto, é necessário existir uma infraestrutura de dados self-service, tal como uma plataforma, para possibilitar a autonomia do domínio. Isso dispensa a duplicação de esforços, favorece que cada equipe responsável por produtos de dados construa-os rapidamente.
Que problemas o Data Mesh resolve?
Com os modelos mais tradicionais, existem alguns desafios que precisam ser enfrentados para conseguir aproveitar ao máximo os dados disponíveis. O Data Mesh surgiu com o intuito de enfrentar as dificuldades, resolvendo as seguintes questões:
- dificuldade para escalar — a falta de recursos para lidar com o crescimento da empresa é um dos problemas enfrentados. As plataformas mais tradicionais muitas vezes barram a escalabilidade da empresa, dificultando as análises de dados e cenários para manter a expansão;
- dependência causada pela centralização — outro problema criado em arquiteturas centralizadas e que o Data Mesh pode ajudar a resolver é a dependência. Ao ter mais do que uma equipe responsável por gerenciar os dados, consegue-se evitar gargalos e dependências, tornando a organização mais ágil e responsiva;
- falta de qualidade nos dados — por fim, o Data Mesh também auxilia na melhora da governança e qualidade dos dados obtidos. Assim, é possível ter maior controle das informações e tomar decisões mais conscientes.
Caso sua empresa esteja enfrentando alguns desses problemas, vale consultar uma empresa especializada para entender como implementar o Data Mesh em seu negócio. Há várias vantagens que podem ser aproveitadas com essa decisão.
Quais são os benefícios do Data Mesh?
Existem inúmeras vantagens que podem ser aproveitadas a partir da adoção do Data Mesh na empresa. Explicamos algumas delas em detalhes, a seguir. Continue lendo e confira!
Aumento da agilidade e escalabilidade
Conforme a sua empresa cresce e os requisitos de dados se tornam mais complexos, torna-se necessário investir em modelos que permitam manter a qualidade dos dados e agilidade na hora de obtê-los.
Nesse sentido, o Data Mesh é projetado para escalar de forma mais eficiente. Esse modelo ainda oferece flexibilidade de escolha de tecnologias e ferramentas em cada domínio, o que permite que a empresa consiga se adaptar às mudanças do cenário tecnológico.
Melhora na governança
Como você viu, melhorar a governança e a qualidade dos dados é um dos objetivos do Data Mesh. Por meio desse modelo, você consegue otimizar o controle, mesmo em um cenário de rápido crescimento de fontes de dados.
Isso acontece por meio da descentralização de operações, usando o formato de domínio, além da aplicação das diretrizes globais de segurança. Com isso, a sua empresa tem melhores condições para manter a qualidade dos dados em diferentes cenários.
Contar com boas ferramentas e com um modelo como o Data Mesh é indispensável para obter bons resultados em sua empresa. Além de trazer mais flexibilidade e autonomia para os times, você permite que cada domínio seja tratado de maneira única, utilizando os seus respectivos dados para orientar o planejamento estratégico de cada equipe.
Quer saber como otimizar sua governança de dados? Então siga com sua visita ao blog e descubra quais os benefícios de implementar a Solução da Scala!
O papel da análise de dados na IA Generativa
Soluções criativas e diferenciadas são fundamentais para que as empresas se destaquem no mercado hoje em dia. Agora, elas têm uma ferramenta a mais para desenvolver as suas estratégias: a Inteligência Artificial Generativa, ou apenas IA Generativa.
Essa tecnologia tem potencial para levantar insights ou fazer criações. Por isso, pode ser uma grande aliada no desenvolvimento de soluções e processos. Em alguns casos, é até mesmo a responsável por criar aquilo que a empresa precisa.
Suas aplicações são as mais variadas, e é possível alcançar diferentes resultados com ela. Neste artigo você conhecer esses usos e como a IA generativa se relaciona com os dados. Continue lendo!
Como a IA Generativa funciona?
A IA Generativa é um tipo de Inteligência Artificial utilizada para a criação de diferentes conteúdos. Ela usa uma série de técnicas e se baseia em conteúdos já existentes para aprender e fazer as suas criações.
Isso é possível porque a IA Generativa também envolve o machine learning, logo, pode ser treinada. Esse treinamento, ou processo de aprendizado, resulta em um modelo estatístico. O usuário do sistema entra com um prompt e a IA Generativa utiliza o modelo estatístico para fazer suas análises.
Ela define aquilo que é mais apropriado como resposta para atender a entrada. Assim, cria o seu novo conteúdo. Porém, é importante entender que essa Inteligência Artificial não inventa nada novo. Na verdade, o processo é uma derivação, pois ele é baseado em algo que já existe.
Como a análise de dados impacta na IA Generativa?
A Inteligência Artificial Generativa trata um alto volume de conteúdos não estruturados. Mas assim como acontece com outros sistemas baseados em IA, ela requer uma programação. Ou seja, é preciso dizer para o sistema a maneira como ele vai funcionar e o modo como vai aprender para aprimorar a si mesmo.
Assim, podemos personalizar a IA Generativa para que ela tenha o comportamento desejado. É aqui que vemos um aspecto muito importante da análise de dados. Para ficar mais fácil entender, vamos pensar no uso da IA Generativa no desenvolvimento de produtos.
Nesse caso, é preciso que ela tenha como base um histórico para entender aquilo que funciona ou que não apresenta grandes resultados para um público. Então, precisamos de uma análise de dados prévia para estabelecer o que é interessante para a IA Generativa, e assim fazer o treinamento dela com base nos objetivos pretendidos.
Uma vez que a IA Generativa tem acesso a esse banco de dados preexistente, ela consegue fazer a análise dele e, como explicamos, estabelecer a resposta que parece mais adequada àquilo que foi solicitado.
Com base nos dados com os quais foi treinada, ela consegue gerar novas instâncias de dados semelhantes a esses do começo. Por isso é uma grande aliada na hora de obter insights dos mais variados.
É possível treinar a IA Generativa conforme a aplicação que você pretende para ela. Assim, com base em informações específicas, determinar o comportamento do sistema para que ele possa compreender aquilo que você deseja e sugerir as criações.
Quais são as aplicações da IA Generativa?
A IA Generativa já faz parte da estratégia de muitas empresas. De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner com mais de 2.500 executivos, 88% deles já desenvolvem iniciativas baseada nesse tipo de Inteligência Artificial.
As aplicações são as mais variadas, mas a maioria tem como principal objetivo a experiência e a retenção do cliente, sendo o foco de 38% dos entrevistados. Essa tecnologia também é utilizada por 26% para promover o aumento da receita. Para 17%, o foco é a otimização de custos e 7% dos entrevistados utilizam para dar continuidade aos negócios.
Entre os diferentes cenários de aplicação, a IA generativa é utilizada na criação de textos, como para escrita em geral, marketing de conteúdo, elaboração de contratos, normas e outros. Para códigos, é aplicada na documentação a geração deles. Também na construção de aplicativos para a internet e textos para SQL.
Outro cenário de aplicação é a criação de imagens, como para design, mídia e propaganda. Podemos sintetizar a voz por meio da IA Generativa, gerar e editar vídeos, criar cenas e modelos em 3D.
Existem aplicações também para automação, engenharia, áudio, música e jogos. Portanto, as possibilidades de aplicação são muito diversificadas, levando a IA Generativa para diferentes setores de um negócio.
Quais são as vantagens de aplicar a IA Generativa nas empresas?
Como você já deve ter percebido, a aplicação da IA Generativa nas empresas pode promover uma série de benefícios e alavancar os resultados. Veja a seguir quais são as principais vantagens que essa tecnologia traz.
Personalização de estratégias
Conforme explicamos, a IA Generativa se baseia em um banco de dados preexistente para entregar resultados. Para fazer isso, ela considera os prompts inseridos. Dessa forma, é possível personalizar as estratégias criando algo único, seja o desenvolvimento de um produto, a geração de conteúdos ou qualquer outro insight.
Eficiência operacional
Esse tipo de Inteligência Artificial trabalha com agilidade fazendo análise de um alto volume de dados de forma constante. Logo, é possível automatizar e, ao mesmo tempo, acelerar diferentes processos na empresa.
Ela consegue trabalhar de uma forma escalável, sem a necessidade de intervenção humana. Com isso, os especialistas podem ser direcionados para atividades e tarefas com maior valor agregado, atuando de uma forma mais estratégica e menos operacional.
Diferencial competitivo
Com a Inteligência Artificial, são feitas criações personalizadas e originais. A empresa desenvolve diferenciais competitivos, inclusive, promovendo uma melhor experiência para usuários e clientes.
A IA Generativa é uma grande aliada para auxiliar na criatividade das equipes. Nem sempre é necessário que ela seja responsável pela criação final. Pode simplesmente sugerir ideias para auxiliar nesse processo criativo, ajudando a vencer bloqueios e identificar as oportunidades de mercado para inovar.
Por tudo isso, a IA Generativa oferece uma experiência dinâmica para clientes, usuários ou colaboradores. Tem uma capacidade analítica que abrange todo o ciclo e faz entregas contínuas. Também é capaz de entregar inteligência incorporada às diferentes operações do negócio, para que ele seja beneficiado como um todo.
A IA Generativa só consegue entregar o seu máximo potencial tendo uma boa base de dados para o seu treinamento, as consultas e criações. Portanto, mais uma vez os dados se mostram como o grande tesouro para o desenvolvimento de estratégias cada vez mais eficazes e o investimento em diferenciais.
A Inteligência Artificial está muito acessível para todas as empresas hoje em dia, e você também pode implementá-la no seu negócio. Acesse o site da Scala para conhecer as soluções de IA disponíveis!
Descubra o que é API e para que serve
A troca de informações é essencial para o sucesso dos negócios, sendo crucial que gestores saibam e entendam o que é API. Ao compreendê-las, você sabe como aumentar a automatização de seus processos, fazendo com que dados sejam trocados em tempo real e haja colaboração entre sistemas diversos.
Essa é uma ferramenta que impulsiona a inovação, a eficiência operacional e a criação de experiências personalizadas para os clientes. Neste artigo, você entenderá melhor esse conceito e saberá como explorar as APIs!
O que é API?
Uma API (Application Programming Interface) é um conjunto de regras e protocolos que permite que diferentes softwares interajam entre si. Trata-se de uma interface que permite que diferentes sistemas se comuniquem e compartilhem informações de forma padronizada.
Sua função é definir como os componentes de software interagem uns com os outros. Empresas usam APIs para estabelecer a integração entre diferentes aplicativos, sistemas e plataformas. Assim, usuários de um programa conseguem utilizar recursos e funcionalidades de outros sistemas mais facilmente.
Saiba que as APIs podem ser públicas ou privadas. As primeiras estão abertas para qualquer desenvolvedor utilizar em seus aplicativos. Já as privadas são acessíveis apenas a parceiros selecionados ou a desenvolvedores autorizados.
Como funciona uma API na prática?
Na prática, um programador incorpora uma API no próprio código de um programa, seguindo as instruções do provedor da API. Isso é feito para solicitar dados, executar ações ou interagir com funcionalidades específicas do sistema que disponibiliza a API.
Imagine que uma empresa de comércio eletrônico possui uma API pública que permite que outras organizações acessem informações sobre os produtos disponíveis em seu catálogo.
Nesse exemplo, um desenvolvedor que está criando um aplicativo de comparação de preços pode utilizar essa API para obter dados atualizados sobre os produtos da empresa.
Assim, esse programador cria um código para requisitar à API informações como nome, preço e disponibilidade de um determinado produto. A API processa essa requisição, verifica a autenticação (se necessário) e envia os dados solicitados para o aplicativo.
O desenvolvedor pode então utilizar esses dados no seu aplicativo para exibir as informações do produto, comparar preços com outras lojas e fornecer uma experiência completa aos usuários.
As APIs podem ter diferentes níveis de complexidade. Por exemplo, algumas podem permitir apenas a leitura de dados, já outras permitem a criação, atualização ou exclusão de informações. Também é possível que algumas APIs exijam autenticação para garantir a segurança e o controle de acesso aos dados sensíveis.
Quais são as utilidades de uma API?
APIs são bastante amplas e podem trazer diversas utilidades ou benefícios para as empresas. Aqui estão alguns dos seus principais usos:
- integração de sistemas: a primeira utilidade é fazer com que os sistemas e os aplicativos se conectem e compartilhem dados de maneira padronizada, independentemente das tecnologias subjacentes;
- desenvolvimento de aplicativos: também é possível que APIs forneçam ferramentas e recursos para desenvolvedores criarem aplicativos mais rapidamente. Elas podem trazer funcionalidades como mapeamento, processamento de pagamentos, autenticação de usuários, entre outros. Com isso, os desenvolvedores não precisam criar recursos do zero;
- reutilização de código: trechos de código podem ser disponibilizados para uso em diferentes projetos. Assim, ele pode ser reutilizado e diminui a necessidade de reinventar a roda em cada aplicativo desenvolvido;
- integração de serviços externos: APIs podem ser usadas para integrar serviços externos a um aplicativo ou sistema. Por exemplo, uma API pode permitir que um aplicativo acesse dados de uma rede social, como o Facebook, ou envie mensagens por meio de um serviço de e-mail;
- exposição de dados e funcionalidades: a empresa pode criar um API que disponibiliza dados e funcionalidades de sua plataforma para outros desenvolvedores, parceiros ou clientes. Isso permite a criação de ecossistemas em torno de um produto ou serviço, estimulando a inovação e a criação de valor adicional;
- automação de tarefas: APIs podem automatizar tarefas repetitivas. Por exemplo, uma delas pode permitir que um sistema automatizado acesse e atualize dados em um banco de dados, execute determinadas operações ou realize ações em um sistema remoto.
Qual a relação do API com implementação, governança e monetização?
APIs têm relação direta com implementação, governança corporativa e melhor monetização da empresa. Entenda melhor como esses conceitos se conectam a seguir.
Implementação
A implementação de uma API consiste na criação e desenvolvimento da própria API. Isso envolve projetar e escrever o código, definir os endpoints (local em que as soluções da API são atendidas) e métodos disponíveis, e garantir que a API funcione corretamente. A implementação bem-sucedida da API é fundamental para garantir sua usabilidade, eficiência e uso adequado pelos desenvolvedores, que são os principais usuários da API.
Governança
A governança de APIs envolve o estabelecimento de políticas, diretrizes e práticas que regulam tanto o uso como a gestão desses códigos em uma organização. Isso inclui aspectos como controle de acesso, segurança, padronização de nomenclatura, gerenciamento de versões, documentação e monitoramento.
Com uma boa governança, é possível assegurar que as APIs sejam consistentes, seguras e eficazes em toda a organização.
Monetização
A monetização de APIs refere-se à prática de gerar receita a partir do uso de uma API. Existem várias estratégias de monetização que podem ser usadas, como:
- modelo de assinatura: são oferecidos diferentes níveis de assinatura que concedem acesso à recursos adicionais ou limites de uso mais altos;
- preços por uso: cobra-se a quantidade de chamadas feitas pela API ou a quantidade de dados transmitidos por meio da API;
- modelo freemium: é o oferecimento de uma versão gratuita da API com recursos limitados e opções de upgrade pagas para recursos avançados;
- parcerias e acordos comerciais: são estabelecidos acordos com parceiros ou clientes que desejam integrar a API em seus próprios produtos ou serviços, cobrando uma taxa pela integração.
Em resumo, a implementação adequada de uma API é necessária para garantir sua funcionalidade e a governança ajuda a estabelecer diretrizes e melhores práticas para o uso das APIs. Com isso, é possível que a empresa consiga obter um valor econômico com as APIs disponibilizadas.
Saber o que é API, bem como entender seu funcionamento é importante para facilitar a integração dos sistemas, acelerar o desenvolvimento de aplicativos e até mesmo ter novas oportunidades de monetização. Nesse sentido, a Scala fornece todo o apoio necessário para que você consiga desenvolver APIs ideais para seu negócio, sendo criados e orientados conforme suas necessidades específicas!
Quer saber mais sobre nossos serviços e como ajudamos na criação de APIs? Entre já em contato conosco da Scala!
Modernização de aplicações: entenda o que é, benefícios e desafios
A modernização de aplicações é um processo essencial para empresas que desejam se adaptar ao ritmo acelerado das demandas tecnológicas e permanecerem competitivas em um mercado em constante evolução.
Conforme as necessidades e as expectativas dos usuários mudam, as aplicações legadas não são mais capazes de suprir suas necessidades. Por isso, é importante que você leia este conteúdo para entender o conceito dessa modernização, como fazê-la, seus benefícios e desafios. Acompanhe!
O que é modernização das aplicações?
A modernização de aplicações envolve a revitalização ou a reconstrução dos sistemas desatualizados de uma empresa. Seu objetivo é torná-los escaláveis, eficientes, de fácil manutenção e seguros. Não se trata apenas da implementação de tecnologias novas, mas de uma transformação completa para criar uma base sólida para o futuro.
Essa modernização é útil porque softwares antigos geralmente acumulam funcionalidades. Por outro lado, uma nova arquitetura permite que uma aplicação seja mais escalável, segura e flexível.
Como implementar a modernização de aplicações?
Aqui, trazemos uma lista com as fases da implementação da modernização de aplicações da empresa. Assim, você saberá exatamente como esse processo funciona.
Comece pelo negócio
A primeira etapa é direcionar os aspectos centrais do negócio. Essa iniciativa vai além da simples definição de metas de valor ou crescimento. Exige uma conexão entre as atividades do projeto, o que inclui:
- adequação aos negócios;
- valor para o negócio;
- agilidade nos negócios;
- custo;
- complexidade;
- risco na perspectiva de TI.
Analise o que importa
Tentar modernizar tudo de uma vez pode ser arriscado e equivalente a trocar o motor de um avião em pleno voo, comprometendo tanto o resultado quanto os recursos disponíveis. É importante identificar as prioridades e listar as áreas que precisam ser modernizadas.
Nesse sentido, analisar as cadeias de valor fornece um direcionamento para orientar a modernização. Isso permite a entrega rápida de valor e a execução eficiente de um MVP (Minimum Viable Product), minimiza desperdícios e otimiza o tempo para alcançar o valor desejado.
Mapeie os riscos
Uma modernização mal planejada pode interromper o desempenho dessas aplicações e prejudicar o negócio. Você deve considerar diversos aspectos, como cibersegurança, conformidade com regulamentações, usabilidade e necessidades dos usuários. Ignorar esses elementos pode levar ao fracasso da transformação ou exigir uma nova abordagem de modernização.
Estude o estado atual das aplicações
É essencial analisar todas as camadas das aplicações, revisar a acessibilidade e a conformidade com as políticas de privacidade e identificar mudanças nos processos. Compreender o estado atual do sistema legado e compará-lo com a arquitetura futura ajuda a identificar lacunas e as mudanças necessárias para alcançar o sucesso na modernização.
Analise suas opções
Pode ser necessário utilizar uma ou mais estratégias para atender às necessidades do seu negócio. Aqui estão algumas delas:
- aposentar ou substituir — quando há aplicações com pouco ou nenhum valor de negócio, a melhor alternativa é aposentá-las ou trocá-las por uma opção mais viável;
- reinventar e aprimorar — recomendada para aplicações com base técnica sólida e sustentável, mas que geram altos custos de manutenção (use técnicas como re-hosting ou migre as aplicações para outras plataformas);
- reter e manter — se as tecnologias têm alto valor de negócio e recursos técnicos adequados, é preferível manter as operações como de costume, mas realizando investimentos periódicos para melhorias técnicas;
- reestruturar e atualizar — adequada para aplicações com potencial para gerar maior valor de negócio (você pode encapsular, redesenhar, refatorar ou reescrever os sistemas legados).
Monitore seus resultados
Na modernização de aplicações, é crucial estabelecer métricas alinhadas aos objetivos de negócio. Esses indicadores devem ser definidos e medidos antes da implementação, a fim de permitir um acompanhamento preciso dos impactos da modernização.
Ainda, é importante estimar os impactos nos comportamentos operacionais e no desenvolvimento do software. Priorizar o uso dessas métricas ajuda a orientar o processo e a evitar esforços desnecessários.
Por que contar com uma empresa especializada?
Com a experiência e o conhecimento especializado, você acelera o processo de modernização e obtém resultados de forma mais rápida e eficiente. Isso ocorre porque uma empresa especializa entrega:
- expertise técnica — profissionais qualificados entendem as complexidades técnicas envolvidas na transformação e estão atualizados com as últimas tendências e tecnologias;
- metodologias e abordagens eficientes — a adoção de práticas recomendadas e padrões do setor gera processos mais eficientes e melhor qualidade nos resultados;
- redução de riscos — tem conhecimento para identificar e mitigar esses riscos, minimizando potenciais problemas e garantindo uma transição suave;
- foco no core business — sua equipe interna pode se concentrar nas atividades essenciais do negócio, enquanto os especialistas em modernização cuidam da parte técnica;
- acesso a recursos e tecnologias avançadas — com soluções inovadoras e atualizadas, sua empresa terá uma aplicação alinhada com as demandas do mercado.
Quais são os benefícios da modernização de aplicações?
As vantagens desse processo contribuem para o crescimento, a competitividade e o sucesso a longo prazo das empresas. Você observa uma melhoria da eficiência operacional, pois há uma otimização de processos e sistemas.
As empresas também se tornam mais ágeis e se adaptam rapidamente às mudanças do mercado. Afinal de contas, novas funcionalidades possibilitam uma resposta mais rápida às demandas dos clientes e às oportunidades de negócio.
Esse processo ainda proporciona uma melhor experiência para os usuários finais. Isso inclui interfaces mais amigáveis, melhor desempenho, tempos de resposta mais rápidos e recursos adicionais que atendam às necessidades e expectativas dos usuários. Como se não bastasse, aplicações modernas permitem uma melhor integração com outras soluções e sistemas, facilitando a colaboração entre departamentos e parceiros de negócio.
Quais são os desafios do processo?
Os desafios encontrados na modernização de aplicações variam dependendo do contexto e das necessidades específicas de uma organização. Entre eles, destacamos os seguintes:
- dependências e integrações — a modernização requer lidar com essas dependências e garantir que as integrações sejam atualizadas de forma adequada e eficiente;
- escalabilidade e desempenho — pode ser exigida a adoção de tecnologias e práticas que permitam escalabilidade horizontal, como arquiteturas de microsserviços e computação em nuvem;
- segurança — podem existir vulnerabilidades conhecidas ou práticas de segurança desatualizadas, as quais precisam ser revisadas e atualizadas durante o processo;
- cultura e habilidades — também é preciso mudar a cultura para que as equipes adotem novas tecnologias e metodologias;
- gerenciamento de mudanças — tenha um gerenciamento minucioso para minimizar interrupções e garantir que a transição ocorra de maneira suave e eficiente.
Ao investirem na modernização de aplicações, as organizações se preparam para enfrentar o futuro com uma base sólida de inovação e adaptabilidade. Entretanto, é crucial ter o apoio de uma empresa especializada, já que ela saberá exatamente quais são as melhores práticas para uma transformação bem-sucedida.
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