IBM Cloud Pak for Integration a solução completa para conectar e integrar impulsionada por IA.
Na era da transformação digital, as empresas enfrentam o desafio constante de integrar sistemas, aplicativos e dados de maneira eficiente. Para atender a essa demanda temos o IBM Cloud Pak for Integration, uma solução abrangente que simplifica e otimiza a integração de ambientes híbridos e multi-nuvem.
O IBM Cloud Pak for Integration é uma plataforma modular que permite às organizações conectar aplicativos e dados, seja em ambientes on-premises, em nuvem ou em sistemas legados. Com uma abordagem centrada na integração, a plataforma fornece uma variedade de ferramentas que vão desde APIs até integração de dados e mensageria, tudo em uma única solução.
Dentre seus principais benefícios estão:
Agilidade e Flexibilidade
Com uma arquitetura baseada em contêineres, o Cloud Pak for Integration permite que as empresas escalem suas operações rapidamente e se adaptem a novas demandas de mercado.
Experiência de Desenvolvimento Simplificada
A interface intuitiva e as ferramentas de desenvolvimento integradas tornam mais fácil para as equipes de TI criarem e gerenciarem integrações, reduzindo o tempo de implementação e aumentando a eficiência.
Segurança e Governança
A segurança é uma prioridade no IBM Cloud Pak for Integration. A plataforma oferece recursos robustos de segurança e governança, garantindo que os dados estejam protegidos e em conformidade com as regulamentações.
Suporte a Ambientes Híbridos e Multi-Nuvem
Com o suporte para várias nuvens e ambientes on-premises, as empresas podem escolher a melhor arquitetura para suas necessidades específicas, sem se preocupar com a compatibilidade.
O IBM Cloud Pak for Integration é uma solução poderosa que capacita as organizações a integrar seus sistemas e dados de maneira eficiente e segura. Com uma gama de recursos que atendem às necessidades de integração modernas, essa plataforma se destaca como uma escolha ideal para empresas que buscam inovar e se adaptar em um mundo digital em constante evolução.
Ao adotar o IBM Cloud Pak for Integration com o expertise técnico da Scala, as empresas não apenas melhoram sua eficiência operacional, mas também se preparam para enfrentar os desafios futuros da transformação digital.
O papel de FinOps e AI na sustentação da infraestrutura híbrida
Você está em busca de estratégias para melhorar os processos em sua empresa e deixá-los cada vez mais tecnológicos? Precisa de abordagens que diminuam o trabalho da equipe, ao invés de aumentá-lo cada vez mais?
Então, integrar FinOps e inteligência artificial (IA) pode ser o caminho! Isso tem revolucionado a forma como as empresas gerenciam seus recursos e custos na nuvem.
Neste artigo, exploraremos como essas ferramentas funcionam juntas, suas estratégias de implementação e os benefícios de longo prazo para as organizações. Continue a leitura para saber mais!
O que é FinOps?
FinOps, ou Financial Operations, é um termo que se refere a um conjunto de práticas que combinam finanças, tecnologia e operações para gerenciar os custos atrelados à computação em nuvem dentro das empresas. Esse tipo de colaboração envolve várias equipes nas organizações, incluindo finanças, TI e operações.
O papel da AI na gestão de infraestrutura
Agora, é hora de você entender o papel da inteligência artificial nesse contexto. Afinal, como ela se relaciona com a computação em nuvem? E com a infraestrutura nesse quesito?
De modo geral, é fundamental compreender que esse tipo de cuidado faz com que os custos e a eficiência dos processos sejam otimizados. Uma das razões para isso é o monitoramento constante de áreas como servidores e redes. Isso pode ser feito em tempo real, ajudando na prevenção de falhas e detecção de problemas diversos.
Além disso, a IA pode automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, liberando os profissionais de TI para se concentrarem em atividades mais estratégicas. E, claro, ela também é útil para melhorar a segurança da infraestrutura.
Por fim, a inteligência artificial pode ser uma grande aliada na melhoria da experiência do usuário, também conhecida como CX. Isso porque ajuda no fornecimento de suporte automatizado, com chatbots e assistentes virtuais que podem resolver problemas comuns e fornecer assistência imediata.
Sinergia entre FinOps e AI
A sinergia entre FinOps e inteligência artificial (IA) transforma a maneira como as organizações gerenciam seus custos e operações na nuvem. Vamos explorar como elas se complementam?
O primeiro ponto é a visibilidade e transparência dos custos. Enquanto a FinOps oferece metodologias e práticas para monitorar e analisar os custos da nuvem, a IA pode automatizar a coleta e análise de dados financeiros.
Além disso, ambas podem ajudar na identificação de oportunidades para a redução de custos e prevenção de problemas. Assim, os processos são automatizados, otimizados e a satisfação do cliente também é melhorada nesse contexto.
Por fim, outra vantagem que não pode ser deixada de lado e que faz parte da sinergia entre IA e FinOps é a otimização da tomada de decisões. Com a análise de dados, é mais fácil identificar os pontos de melhoria das empresas e fazer com que as escolhas sejam mais personalizadas.
Estratégias para implementar FinOps e AI na infraestrutura híbrida
Quer obter todas essas vantagens em seu ambiente profissional? Então, é hora de implementar FinOps e IA em uma infraestrutura híbrida. Isso requer uma abordagem estratégica e bem planejada. Vamos explorar algumas estratégias eficazes para essa implementação?
O primeiro passo é a avaliação inicial e o planejamento. Comece com uma auditoria completa dos recursos de nuvem e locais, incluindo o uso atual, custos, e dependências. Depois, estabeleça objetivos claros para o FinOps e a IA, como redução de custos, otimização de recursos, e melhoria de desempenho.
Em seguida, é hora de centralizar os dados de uso e custos de todas as fontes (nuvem pública, privada e infraestrutura local) em um único repositório. E, claro, não deixe de investir em boas métricas e de acompanhá-las ao longo do tempo.
Boas maneiras de fazer isso é com o uso de recursos com Apptio e Turbonomic. O Turbonomic, por exemplo, automatiza o ciclo de gestão de infraestrutura, ajustando automaticamente os recursos com base na demanda. Isso é essencial para FinOps e IA, pois garante que os recursos sejam utilizados de maneira eficiente, reduzindo desperdícios e custos operacionais.
A Apptio, por sua vez, proporciona uma gestão financeira abrangente, agregando e normalizando dados de custos, consumo e desempenho de diferentes sistemas. Isso é essencial para FinOps, pois facilita o entendimento completo dos gastos de TI e se integra com as vantagens observadas no uso da IA.
Benefícios de longo prazo da integração de FinOps e AI
Para fechar, é importante falarmos sobre as vantagens dessa integração a longo prazo, ainda que algumas já tenham sido mencionadas ao longo da nossa conversa. Pronto(a) para tirar as suas dúvidas?
Redução de custos
Como mencionado anteriormente, integrar FinOps e IA permite identificar e eliminar gastos desnecessários de forma contínua. A IA pode analisar padrões de uso e prever futuras necessidades, ajudando a evitar custos excessivos.
Melhoria da precisão nas previsões financeiras
Além de reduzir os gastos, a integração pode fazer com que a sua empresa ganhe mais! A IA pode analisar grandes volumes de dados históricos para melhorar a precisão das previsões financeiras. É a chance ideal para deixar a sua receita ainda mais favorável.
Otimização contínua
A combinação de FinOps e IA facilita a otimização contínua dos recursos de TI. Isso significa que os recursos são alocados de maneira mais eficiente, evitando desperdícios e melhorando o desempenho geral.
Aumento da agilidade dos processos
A automação de tarefas repetitivas e a capacidade de resposta rápida a mudanças nas necessidades de recursos aumentam a agilidade operacional. Isso permite que as empresas se adaptem rapidamente a novas demandas ou condições de mercado.
Capacitação da equipe
Outra vantagem da integração de FinOps e IA promove uma cultura de melhoria contínua e inovação, incentivando a equipe a desenvolver novas habilidades e se adaptar às mudanças tecnológicas. Dessa forma, é mais provável que os colaboradores se mantenham atentos às novidades e que esse processo se torne cada vez mais simplificado.
Melhoria na experiência do cliente
Conforme visto anteriormente, a infraestrutura otimizada e a capacidade de resposta rápida a demandas garantem uma melhor experiência para os clientes, com serviços mais confiáveis e de alta qualidade.
Como é possível perceber, mesclar FinOps e inteligência artificial é uma estratégia interessante para a melhora dos processos internos das empresas. A adoção dessas práticas posiciona as empresas para uma gestão de TI mais eficiente, inovadora e orientada para o futuro.
E então? Que tal começar agora mesmo? Confira as soluções da Scala para o seu negócio e otimize a gestão financeira e tecnológica da sua empresa de forma simples, segura e otimizada!
DataOps: práticas para melhorar a eficiência e a qualidade dos processos de análise de dados
Descobrir como melhorar a forma como a sua empresa gerencia e utilizam os dados é fundamental para otimizar os resultados e tomar decisões que vão diferenciar o seu negócio no mercado. Nesse sentido, contar com o DataOps, uma metodologia inspirada em práticas ágeis e DevOps, pode ajudar.
Esse método promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento, possibilita a automação e monitoramento contínuo dos dados e garante que eles sejam precisos, consistentes e rapidamente disponíveis. Quer saber mais sobre o que é DataOps e como implementar em sua organização? Então, continue a leitura e confira!
O que é DataOps?
O DataOps nada mais é do que uma metodologia cujo objetivo é fazer a integração entre desenvolvimento, operações e análise de dados com o intuito de melhorar a eficiência e a colaboração da equipe, incluindo cientistas de dados, engenheiros e profissionais operacionais.
Essa abordagem é inspirada em práticas ágeis e DevOps, além de utilizar automação, integração contínua e processos colaborativos para otimizar o ciclo de vida das informações, desde a coleta e preparação até a análise e entrega.
Com o DataOps, é possível aumentar a qualidade e a velocidade das operações de dados, garantindo que as organizações possam tomar decisões baseadas em dados de forma mais rápida e confiável. Mas os benefícios não param por aí.
Quais são os benefícios do DataOPS?
Agora que você já conhece DataOps o que é, o próximo é entender quais são os benefícios que essa abordagem pode gerar para a sua companhia. A seguir, listamos os principais para te motivar a implementar o DataOps na empresa. Confira!
Aumenta a qualidade dos dados
Contar com dados de baixa qualidade pode gerar decisões equivocadas e que prejudicam o bom andamento do negócio. Esse é o relato de quase 50% dos entrevistados de uma pesquisa realizada pela Sage Growth Partners.
Nesse sentido, implementar o DataOps em sua empresa pode ajudar a superar esse cenário. Isso porque essa metodologia promove práticas de controle de qualidade contínuas e automatizadas, como testes de dados e validações em cada estágio do pipeline de dados.
Desse modo, é possível contar com informações mais precisas, consistentes e confiáveis, permitindo que a alta gestão da organização tome as decisões a partir de dados realmente relevantes.
Aumenta a agilidade operacional
Ao investir em DataOps em sua empresa, é possível acelerar as operações e garantir eficiência. Essa metodologia toma como base os métodos ágeis e DevOps, o que ajuda a acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de dados.
Além disso, a automação e integração contínua permitem que as equipes entreguem novas funcionalidades e correções de maneira rápida e eficiente, reduzindo o tempo de entrega das tarefas cotidianas.
Melhora a colaboração
Ter uma equipe engajada e que colabora visando alcançar os objetivos gerais da organização é essencial para se destacar no mercado e ter crescimento contínuo. Nesse sentido, o DataOps facilita a colaboração entre equipes de desenvolvimento, operações e análise de dados.
Essa metodologia promove uma cultura de comunicação aberta e uso compartilhado de ferramentas e processos. Com isso, as equipes podem trabalhar de forma mais coesa, evitando gargalo e melhorando a eficiência geral do negócio.
Gera escalabilidade
Por fim, vale mencionar que a implementação de DataOps na empresa é essencial para ter um ambiente fácil de escalar operações de dados conforme a demanda exigir. Nesse sentido, a partir da automação de processos e a implementação de pipelines resilientes, o DataOps pode ser útil.
Ele serve para aumentar a capacidade de integrar novas fontes de dados rapidamente, além de se adaptar a mudanças nos requisitos de negócios visando manter a performance à medida que o volume de dados cresce.
Quais são as fases do DataOps?
Entender as fases do DataOps ajuda na hora de fazer uma implementação precisa desse conceito. Nesse sentido, o ciclo começa com a coleta e gestão de dados, seguida pela etapa de transformação e limpeza, na qual os dados são refinados e preparados para análise.
Posteriormente, é iniciada a fase de armazenamento e gerenciamento,na qual as informações são armazenadas em repositórios apropriados e gerenciados para garantir acessibilidade e integridade.
A análise e modelagem dos dados compreendem uma das últimas fases e é responsável por explorar e analisar as informações para extrair insights úteis. Finalmente, a disponibilização e compartilhamento dos dados garantem a comunicação e utilização eficiente das informações, completando o ciclo de DataOps.
Como implementar DataOps?
Fazer a implementação do DataOps em uma empresa demanda alguns passos práticos que podem fazer toda a diferença no sucesso do processo. Explicamos em detalhes cada um deles, a seguir.
Estabeleça uma cultura colaborativa
A primeira etapa para incorporar essa metodologia de maneira efetiva e eficiente na empresa é promover uma cultura de colaboração entre equipes de desenvolvimento, operações e análise de dados.
Além disso, é possível adotar práticas ágeis para melhorar o ciclo de desenvolvimento e garantir interação entre os colaboradores. Para isso, também é válido ter uma comunicação aberta e compartilhamento de responsabilidades.
Automatize tarefas
A automação de atividades também é um passo importante para o sucesso do DataOps. Nesse sentido, vale contar com ferramentas para as diferentes etapas do pipeline, como o desenvolvimento, teste, implantação e monitoramento dos dados.
Fazer a integração e entrega contínua também é importante para assegurar que as mudanças no código e nas configurações sejam testadas e implantadas rapidamente. Automatizar a validação e o controle de qualidade dos dados também é crucial.
Adote ferramentas adequadas
Para garantir que a etapa anterior e a implementação do DataOps seja adequada, é válido contar com ferramentas que suportem a automação, integração contínua e monitoramento necessários.
Nesse sentido, contar com as soluções da Scala é uma ótima alternativa. Por exemplo, ao incorporar a LORE em seu negócio, é possível ter dados prontos para utilizar rapidamente, eliminando toda a complexidade que poderia surgir na implementação da ferramenta.
A Scala ainda conta com diversas outras ferramentas que auxiliam no gerenciamento de dados e podem se integrar facilmente com outras tecnologias usadas pela sua organização, assegurando alta eficiência.
Ao entender quais são as principais etapas para incorporar o DataOps na sua empresa, fica mais fácil aproveitar todos os benefícios que você viu ao longo deste texto. Além disso, contar com ferramentas adequadas, como as disponibilizadas pela Scala, permite aproveitar os dados com inteligência, diferenciando o seu negócio no mercado.
Quer saber mais sobre as nossas soluções? Então, entre em contato e fale com um consultor agora mesmo!
Ciência de dados no mercado de trabalho: crescimento e tendências
A tecnologia não para de crescer. E, com ela, é claro que surgem formas inovadoras de lidar com os recursos que ela oferece. Por isso, as áreas da Tecnologia da Informação (TI) não param de se desenvolver e de trazer novas oportunidades.
Com o surgimento de novas tecnologias, o processamento de dados tem se tornado uma peça fundamental nesse cenário em constante evolução. Assim, surge uma nova e empolgante área: a Ciência de Dados.
Quer saber mais sobre ela? Neste artigo, exploraremos a crescente importância da Ciência de Dados no mercado de trabalho, destacando seu papel e as oportunidades que oferece aos profissionais do segmento tecnológico. Vamos lá!
Expansão para além do setor de tecnologia
Ainda que inicialmente tenha sido considerada como uma área do setor tecnológico, a Ciência de Dados já ultrapassou essa barreira e hoje se vê útil em diversos segmentos do mercado.
Por exemplo, no setor de varejo, a Ciência de Dados é utilizada para analisar padrões de compra dos consumidores, otimizando assim as estratégias de marketing e gerenciamento de estoque.
Na área da saúde, por sua vez, ela auxilia os profissionais a identificar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados médicos, contribuindo para diagnósticos mais precisos e personalizados.
Já no setor financeiro, a Ciência de Dados desempenha um papel fundamental na previsão de tendências de mercado e na gestão de riscos.
Assim, ela está se tornando uma ferramenta indispensável em diversos setores, capacitando as empresas a aproveitar ao máximo o vasto volume de dados disponíveis. E o mais importante é que o mercado já entendeu o valor dos dados e dos profissionais que lidam com esse tipo de conhecimento.
Demanda por profissionais especializados em ciência de dados
Quanto mais dados para analisar… mais profissionais são necessários para fazer isso acontecer! À medida que a Ciência de Dados desponta como uma tendência cada vez mais necessária para diferentes segmentos, é natural que a demanda por esses profissionais também aumente.
Cada vez mais as empresas buscam entender mais sobre seus clientes a partir das informações deixadas por eles em forma de dados. Assim, conseguem adaptar melhor os negócios às necessidades da clientela e criar estratégias personalizadas para satisfazer esse grupo.
Além disso, a evolução das tecnologias de análise de dados, como machine learning e inteligência artificial, amplia ainda mais a abrangência das análises que podem ser realizadas. As empresas estão buscando profissionais que possuam habilidades avançadas em estatística, programação e modelagem de dados para aproveitar ao máximo essas tecnologias emergentes.
Principais funções de um especialista em Ciência de Dados
Os especialistas em ciência de dados desempenham diversas funções cruciais dentro das organizações. Chegou a hora de você conferir algumas delas!
Modelagem estatística
Utilizando técnicas estatísticas, eles desenvolvem modelos preditivos e descritivos para entender o comportamento dos dados e fazer previsões sobre eventos futuros.
Desenvolvimento de algoritmos
Em muitos casos, os especialistas em ciência de dados são responsáveis por desenvolver algoritmos personalizados. Isso pode envolver a criação de algoritmos de machine learning para tarefas como classificação, clusterização, regressão e recomendação.
Visualização de dados
Os especialistas em Ciência de Dados também são frequentemente responsáveis por criar visualizações de dados claras e intuitivas, como gráficos, dashboards e infográficos. Tais ferramentas ajudam a transmitir informações de maneira acessível para as empresas.
Colaboração com outros times
O trabalho do cientista de dados não é solitário. Ainda que analisar as informações seja algo mais intimista, esse profissional precisa colaborar com outras equipes da empresa, a fim de transmitirem as informações obtidas e ajudá-las a criar estratégias em favor da marca.
Cientista de dados vs Analista de Dados vs Engenheiro de dados
Quando se fala em dados, há muitos profissionais que fazem parte do segmento. Eles são os analistas, cientistas e engenheiros. Mas, afinal, o que cada um deles representa? Veja a seguir!
Cientista de Dados
Os cientistas de dados são responsáveis por explorar grandes volumes de dados e realizar análises complexas para descobrir padrões, tendências e insights. Além disso, usam técnicas de machine learning e inteligência artificial para criar modelos preditivos que ajudam a prever futuros comportamentos e resultados.
Analista de Dados
Por sua vez, o analista foca na interpretação e visualização de dados para comunicar efetivamente descobertas e insights às partes interessadas. Para isso, ele realiza análises descritivas para identificar tendências e padrões nos dados que podem informar decisões de negócio.
Engenheiro de Dados
Por fim, o engenheiro é o encarregado de projetar, construir e manter infraestruturas de dados para facilitar o processo de coleta, armazenamento e análise dessas informações. Além disso, ele integra dados de diversas fontes, garantindo que eles sejam facilmente acessíveis para análise e modelagem.
Oportunidades na área da Ciência de Dados
Com a expansão contínua da adoção de tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial, as oportunidades na área de ciência de dados são bem diversificadas. Confira alguns exemplos a seguir!
Aprendizado de máquina e inteligência artificial
A integração de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial impulsiona a capacidade das empresas de extrair informações e prever tendências futuras com base em dados históricos e em tempo real. Alguns possíveis usos do recurso são:
- antecipação da demanda por produtos e serviços para otimizar a produção e o estoque;
- identificação de potenciais riscos financeiros, operacionais ou de mercado;
- previsão de quais clientes estão propensos a cancelar seus serviços e desenvolver estratégias para retê-los;
- recomendação de produtos com base nas preferências e no histórico de compras do cliente;
- monitoramento de transações para identificar comportamentos suspeitos e prevenir fraudes e muito mais.
Automação de processos
Por fim, a automação também é uma área em crescimento. A ideia é reduzir o trabalho das equipes e também os erros humanos, fazendo com que os processos sejam não só mais ágeis, como também mais seguros. Assim, há mais tempo para que os profissionais se dediquem a outras tarefas, otimizando a produtividade interna dos times.
Isso pode ser feito a partir da:
- captura de informações de documentos físicos ou digitais e inserção em sistemas para gerenciar os dados;
- chatbots e assistentes virtuais que interagem com os clientes e resolvem dúvidas comuns;
- sincronização automática de dados entre sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP);
- automação da comunicação e troca de dados entre diferentes partes da cadeia de suprimentos, como fornecedores, fabricantes e distribuidores, entre outros.
Em resumo, a Ciência de Dados emergiu como uma oportunidade única para que empresas possam melhorar os seus processos internos e favorecer o relacionamento com a clientela, além da satisfação desses clientes. Por isso, não perca a chance de implementá-la em seu negócio e observe os resultados!
Para mais conteúdos como este, acesse o blog da Scala e confira informações e dicas sobre o mundo da tecnologia!
Modelo estatístico VS modelo matemático: entenda as diferenças
Hoje você vai entender melhor sobre as diferenças entre modelo estatístico e modelo matemático. Afinal, isso é essencial em Data Science e em outras áreas tecnológicas populares. Dessa forma, se algum dia você precisar empregar um deles em uma atividade, ter essa informação ajudará a dar o pontapé inicial!
Antes de passarmos ao conteúdo principal, não pense que a diferença entre eles envolve questões extraordinárias, pelo contrário, trata-se de distinções simples de compreender. Sendo assim, veja como ambos os modelos são caracterizados e quais os principais elementos que os distinguem!
Como funcionam modelos estatísticos e modelos matemáticos?
A seguir, confira algumas das principais características de ambos os modelos!
O modelo matemático
Esse modelo pode ser descrito como uma representação de um sistema real, devendo retratar tanto o sistema em si quanto a maneira com que acontecem modificações dentro dele. Basicamente, um modelo matemático funciona como uma simplificação do mundo real, embora também possa ser um modo de lidar com ele.
Vale destacar que as características essenciais desse mundo real precisam aparecer no modelo, a fim de que o comportamento do modelo tenha similaridade com o que se propõe a representar.
Além disso, um esquema matemático pode ser abrangente, descrevendo fenômenos, sistemas, comportamentos, etc. com o uso de equações matemáticas determinísticas, relações entre variáveis ou regras. Isso sem a presença de aleatoriedade nos dados.
O modelo estatístico
Em uma linguagem um pouco mais técnica, esse modelo representa a realidade em que há variáveis correlacionadas entre si, a fim de se entender e prever a atuação de um fenômeno. Nesse caso, definimos uma variável dependente e outras independentes, a partir das quais buscamos prever um valor para o item dependente.
Vale destacar que um modelo estatístico pode ser estabelecido como uma equação. Além disso, saiba que ele inclui aleatoriedade e variabilidade, ou seja, lida com elementos de incerteza em suas conclusões.
Esse modelo pode ser usado de forma específica em um modelo matemático amplo, combinado a outros elementos, como a uma equação determinística. Em suma, o modelo estatístico serve como uma representação matemática de um processo, sistema ou fenômeno que apresenta variação ou incerteza.
E como ele é feito? Para construir um modelo estatístico, utiliza-se como base técnicas estatísticas e dados observados. Tudo para realizar inferências, estimativas de parâmetros, previsões, etc. sobre como um sistema se comporta.
Quais as principais diferenças entre eles?
Existem diferenças entre modelos matemáticos e modelos estatísticos. Para começar, as representações que pertencem ao primeiro grupo se utilizam de valores que não variam. As respostas são determinísticas, não passando por eventuais interferências de variabilidade.
Nesse caso, esse tipo de modelo pode não levar em consideração a incerteza própria de alguns dados. Por outro lado, modelos matemáticos podem fazer uso de modelos estatísticos combinados a componentes determinísticos, a fim de melhorar análises, estimativas, estudos, etc. A estatística, nesse caso, ajuda a lidar com elementos de variabilidade e incerteza nos dados.
Como apontado, modelos estatísticos envolvem variabilidade, aleatoriedade, entre outros fatores que apresentam algum nível de imprecisão ou incerteza. Aliás, estatística é a área da matemática que trata de probabilidade, amostragem, hipóteses e outros itens que apresentam certa imprecisão.
Como e quando aplicar cada um deles?
Agora, a distinção entre os dois modelos poderá ser mais fácil de entender! Veja os casos em que são empregados:
Aplicando modelos matemáticos
Além de utilizados no campo da Matemática, esses sistemas são empregados em diversas áreas, como biologia, química, engenharia, entre outras. Em uma empresa, por exemplo, modelos matemáticos podem ajudar na precificação de produtos com base em custos, despesas, lucros, entre outros fatores.
Aplicando modelos estatísticos
Já os modelos estatísticos são fundamentais para o campo da Ciência de Dados, pois contribuem para o entendimento, a análise e a visualização de conjuntos de dados. Com a ajuda deles, dá para monitorar comportamentos, avaliar tendências, mapear padrões, entre outras atividades.
Com a modelagem estatística, cientistas de dados conseguem prever certos resultados para problemas específicos. Por exemplo, na hora de:
- classificar perfis de crédito com base em estatísticas de consumo e em histórico de gastos;
- detectar fraudes existentes ou potenciais em determinados volumes de movimentações financeiras;
- identificar tendências de comportamento do consumidor, o que ajuda a antecipar tendências, oportunidades ou riscos;
- realizar análises de qualidade de produtos. Isso pode ser feito por meio de amostras, como ao selecionar determinados produtos em uma linha de produção com base em fatores estatísticos. Dessa forma, dá para avaliar a qualidade de lotes sem que seja preciso analisar item por item;
- definir ações de manutenção preditiva com base em históricos, durabilidade média de equipamentos, carga e frequência de uso de peças, etc.
Vale destacar que a estatística engloba técnicas que servem de base para o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) supervisionado. Por exemplo, a regressão linear.
O desenvolvimento de Inteligência Artificial (IA) também é um campo que se utiliza de diferentes tipos de modelos estatísticos. Aliás, IA costuma empregar outros tipos de esquemas matemáticos também, a fim de ampliar o seu desempenho e os resultados proporcionados.
Ambos os sistemas ainda podem ser combinados. Por exemplo, uma empresa pode empregar uma equação determinística que considere históricos de compras de clientes, tendências observadas de crescimento em vendas, preços e quantidade de campanhas de marketing. Tudo para avaliar como a demanda pelos seus produtos se comportou conforme esses fatores iam sendo modificados em um determinado período. Isso servirá de base para estratégias de vendas futuras.
Já elementos como sazonalidade, flutuações econômicas, eventos inesperados e outros riscos variáveis ficam a cargo da modelagem estatística. Dessa maneira, riscos e ameaças podem ser melhor mensurados, bem como desvios potenciais nos resultados estimados pela equação determinística apontada anteriormente. A ideia é maximizar a qualidade dos dados obtidos.
Enfim, o ponto principal entre modelo estatístico e modelo matemático é que o primeiro nada mais é do que um tipo de esquema matemático, ou seja, está dentro do campo da matemática. Podemos dizer que se trata de uma "subdivisão". Portanto, pode ser combinado a outros sistemas matemáticos para melhorar o entendimento de um conjunto de dados.
Depois das explicações que passamos, ficou mais fácil de entender as principais diferenças entre esses dois modelos? Agora, que tal aproveitar para conferir outros conteúdos em nosso blog!
Como analisar dados não estruturados com Inteligência Artificial
Saber como utilizar os dados não estruturados de maneira inteligente na empresa é uma excelente alternativa para conseguir se destacar no mercado e se diferenciar dos concorrentes. Nesse sentido, o uso de ferramentas de inteligência artificial tende a facilitar o aproveitamento desse tipo de informação.
No entanto, é necessário compreender como coletar, processar e monitorar os dados para tomar decisões mais acertadas e direcionar os esforços do negócio da melhor forma possível. Pensando em te ajudar com o uso de dados não estruturados, desenvolvemos este conteúdo especial. Vale a pena continuar a leitura e conferir em detalhes!
O que são dados não estruturados?
O uso de dados não estruturados pode trazer algumas dificuldades na hora de realizar a análise e tomar as decisões da empresa. Os desafios surgem porque esse tipo de informação não está organizada de maneira formal ou em um formato específico que facilite a sua visualização.
Ao contrário dos dados estruturados, que são altamente organizados em tabelas, bancos de dados ou outros formatos regulares, os dados não estruturados não seguem um padrão claro e não são facilmente analisados por sistemas de computadores.
Por isso, é preciso usar técnicas mais avançadas que permitam o aproveitamento dessas informações, tais como o processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Nesse sentido, o uso de ferramentas que contem com inteligência artificial é uma ótima alternativa.
Como fazer análise de dados não estruturados usando IA?
Ao entender o que são dados não estruturados, é preciso saber como fazer a análise deles com eficiência na hora de utilizá-los nas estratégias da sua empresa. Nesse aspecto, existem diversas ações que você pode adotar. Explicamos cada uma delas, a seguir.
Faça a coleta desses dados
O primeiro passo a fim de começar as análises de dados não estruturados com IA é fazer a coleta deles. Essa fase é primordial e você precisa adotar um certo cuidado para ter informações de qualidade.
Por isso, tenha atenção às fontes de dados disponíveis para a sua empresa utilizar. Há várias opções possíveis, como documentos de textos, dados de sensores, pesquisas feitas com os clientes e outros.
Verifique quais deles são mais confiáveis e podem trazer informações mais precisas para serem avaliadas e úteis na hora de tomar a decisão e elaborar as melhores estratégias na intenção de implementar no negócio.
Efetue o pré processamento
Com a coleta de dados confiáveis realizada por meio de boas ferramentas, é hora de fazer o pré-processamento a fim de melhorar a qualidade das informações que foram obtidas. Nesse sentido, é preciso fazer a limpeza deles.
Esse processo pode envolver a remoção de informações que não são relevantes ou que estão duplicadas por um motivo qualquer. Tenha atenção e cuidado, além de contar com boas ferramentas que automatizam e reduzem os erros desse processo.
Após essa limpeza, é hora de converter os dados para um formato apropriado a fim de efetuar as análises. Por exemplo, você pode extrair textos de imagens por meio de recursos apropriados ou fazer o processamento de áudio.
Entenda as técnicas de IA
Há várias técnicas de IA que podem ser utilizadas na hora de analisar os dados não estruturados. Por exemplo, você pode usar a visão computacional com o objetivo de desenvolver algoritmos que ajudem no tratamento e avaliação das informações, sejam conteúdos visuais, sejam áudios ou qualquer outro.
Quando os dados são principalmente de texto, usar técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP) para processar e extrair informações úteis é uma ótima alternativa.
Também é possível treinar modelos de aprendizado de máquina a fim de analisar os dados não estruturados da empresa. Esse tipo de recurso é útil para diversos formatos, como textos, imagens e até mesmo áudios.
Faça o treinamento do modelo de IA
Outra etapa necessária é o treinamento do modelo de IA escolhido. Esse passo envolve alimentar o algoritmo com um grande volume de dados de entrada e respostas. Assim, a ferramenta consegue, a partir do aprendizado de máquina, ajustar os parâmetros e melhorar o aproveitamento dos dados.
Esse processo de otimização visa a capacitar o modelo a fazer previsões precisas e generalizadas para novos dados não vistos anteriormente, permitindo assim que ele seja aplicado em diferentes tarefas na hora de analisar os dados não estruturados.
Assim, tem-se a possibilidade de automatizar tarefas como classificação, regressão, geração de texto e muitas outras, usando como base o conhecimento extraído dos dados de treinamento.
Implemente e monitore
Após treinar o seu modelo de IA, é hora de colocá-lo em prática para melhorar a análise de dados da empresa. Além disso, é preciso fazer o monitoramento a partir de métricas apropriadas.
A partir dessa vigilância, você consegue aperfeiçoar os modelos iterativamente, ajustando hiperparâmetros, adicionando mais dados de treinamento e refinando as técnicas de processamento.
Lembre-se sempre de continuar com o processo de monitoramento, além de atualizar à medida que novos dados estão disponíveis ou as necessidades de análise mudam. Assim, é viável encontrar tendências e se destacar no mercado.
Como esses dados podem ajudar na tomada de decisão?
Com todas as etapas anteriores implementadas, você começa a ter informações para tomar as decisões da empresa e se destacar no mercado. Por exemplo, por meio dos dados gerados pelo modelo de IA, é possível ter boas ideias do que fazer para se diferenciar dos concorrentes.
Além disso, a análise de dados não estruturados realizado por meio dos passos que destacamos permite a criação de relatórios que simplificam a avaliação e a compreensão das informações.
Por fim, lembre-se de que é necessário coletar dados de fontes confiáveis e fazer o tratamento adequado, além de ter atenção à segurança e privacidade dos detentores dos dados, especialmente se os dados contiverem informações sensíveis.
A partir dos passos descritos ao longo deste texto, você consegue analisar dados não estruturados de forma eficiente, encontrando maneiras de inovar e se diferenciar dos concorrentes. Assim, torna-se possível fazer a empresa continuar crescendo e se destacando no nicho de atuação.
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Explicabilidade em ciência de dados. O que você sabe sobre o assunto?
A ciência de dados está presente em diversas tarefas no dia a- ia corporativo e até mesmo em âmbito pessoal. A explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Modelos estatísticos e/ou computacionais estão presentes por todas as partes, e mostram comportamentos e tendências com alta precisão. Mas como eles chegam a esses resultados? É o que a explicabilidade pode esclarecer.
Cada vez mais empresários e gestores de empresas recorrem à ciência de dados para otimizar as suas tomadas de decisão em função do seu poder preditivo. Mas não basta obter respostas para problemas. É preciso compreender os indicadores da análise feita e quais razões levaram às conclusões mostradas.
Neste artigo você vai entender o conceito de explicabilidade, os métodos que podem ser utilizados para realizá-la e a maneira como ela ajuda a compreender os resultados obtidos por meio das ciências de dados. Continue lendo para ficar por dentro do assunto.
O que é explicabilidade?
Segundo a definição do dicionário da Língua Portuguesa, a explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Trazendo para o contexto da ciência de dados, trata-se de uma área extensa e pouco explorada que ajuda a entender o processo de decisão dos métodos aplicados, como um complemento à própria decisão.
De forma resumida, a explicabilidade ajuda a entender por que o modelo realizou uma determinada análise e como ele chegou ao resultado entregue. A ciência de dados abrange diversos métodos computacionais, desde uma simples regressão linear aos mais complexos modelos de aprendizagem de máquina. A explicabilidade pode ser aplicada em todos eles.
Os métodos avançados de análise de dados são utilizados e vendidos com pouco ou nenhum controle sobre os processos internos que ocorrem. Mas podemos buscar a explicabilidade de maneira interna ou externamente para obter essa compreensão.
A explicabilidade interna
A explicabilidade interna consiste em abrir os métodos analíticos para observar sua funcionalidade e componentes internos. Dessa forma, é possível analisar e compreender os parâmetros utilizados pelo modelo. Assim, usamos esses mesmos parâmetros para analisar o próprio modelo e entender as razões pelas quais ele obtém a resposta apresentada.
A explicabilidade externa
A explicabilidade externa mantém o modelo utilizado fechado, sem acesso à parte interna dele. A técnica aqui consiste em comparar as entradas e saídas do modelo. Assim, localizamos as variáveis de entrada mais significativas para o resultado. Podemos aplicar as fórmulas de usando bibliotecas de estatística específicas.
Qual é o melhor método de explicabilidade?
Tanto a explicabilidade interna quanto a externa permitem conhecer melhor os dados gerados, porém, cada qual tem as suas especificidades. Assim, não há uma melhor do que a outra, mas sim, mais adequada para cada demanda.
A explicabilidade interna consegue mostrar mais detalhes sobre como as informações fluem e sua relação dentro dos métodos. Já a externa mantém um nível maior de abstração. Ela foca no aspecto funcional do método.
Em outro comparativo, a interna requer um grande conhecimento do funcionamento e dos parâmetros dos modelos utilizados. A externa exige grande domínio de métodos estatísticos e das suas nuances.
Quando a explicabilidade deve ser aplicada?
Como a explicabilidade é um processo de obtenção de informações adicionais sobre os resultados obtidos, ela é uma etapa final da fase de inteligência. Portanto, deve ser aplicada depois de aplicarmos os métodos de dados.
A etapa de explicabilidade deve ocorrer antes ou com a etapa de visualização do projeto. Isso porque fortalece o argumento com as justificativas das decisões tomadas pela inteligência computacional.
Com suporte da explicabilidade, fica mais fácil apresentar a lógica por trás da ciência de dados para diferentes departamentos dentro da empresa. Assim, é possível reforçar as justificativas para determinadas tomadas de decisão, ou então apresentar os argumentos que mostram por que é preciso fazer adequações, mudanças ou adotar determinadas estratégias.
Mas antes de utilizar a explicabilidade é preciso ponderar se ela é realmente necessária. Nem sempre a lógica por trás de um determinado modelo de análise de dados é de fato complexa. Em outras situações, trabalhamos com uma baixa quantidade de informações que, por si só, são autoexplicativas e não precisam de maiores detalhes.
Quando temos processos bem definidos de transformação das informações, não há necessidade de trazer justificativa para os resultados. É o que acontece, por exemplo, em processos ETL, modelos simples de previsão (como regressão linear) ou de clusterização (como por regras de negócio). Afinal, os resultados são muito intuitivos.
Assim, podemos reservar a explicabilidade para os métodos mais complexos. Ela é uma grande aliada, por exemplo, na análise de dados volumosos e na hora de explicar sobre a Inteligência Artificial e o machine learning. Isso porque ajuda a traduzir a matemática envolvida no processo de treinamento das máquinas, facilitando a compreensão da dinâmica e os resultados possíveis.
Como os métodos de explicabilidade são utilizados?
Em certas situações, uma análise visual dos dados pode ser suficiente para chegar à conclusão dos motivos do resultado entregue por um modelo. Entretanto, em casos com mais variáveis ou com um grande volume de informação, a análise visual seria impossível, o que leva à necessidade de uso da explicabilidade.
Ela pode ser aplicada por meio de métodos como K-Means, utilizando a biblioteca SciKit-Learn para Phyton. Contudo, a forma de utilização dos métodos de explicabilidade é muito vasta e depende de cada situação.
Problemas que envolvem métodos avançados e diversas etapas de inteligência precisam de estudos mais aprofundados de explicabilidade. Em todas as situações é possível obter o conhecimento tanto pelo método externo quanto o interno.
Perceba que em ambas as situações é preciso conhecimento técnico para aplicar a explicabilidade em ciência de dados. Afinal, conforme você viu, cada um dos dois métodos exige o domínio de determinados saberes para que possa ser aplicado de forma eficiente.
A explicabilidade facilita a compreensão dos modelos computacionais e estatísticos e dos resultados que eles entregam. Tudo isso também favorece a aplicação estratégica deles dentro das empresas, para solucionar problemas, atender demandas e trazer mais precisão e firmeza para as tomadas de decisão.
Mas não se esqueça de que nem sempre há necessidade de usar a explicabilidade para fazer análises. Portanto, cabe identificar essa necessidade de acordo com a complexidade do processo e conforme as demandas por justificativas para resultados, seja dentro da própria empresa ou para clientes.
Já que estamos falando sobre ciências de dados e predição, confira neste outro artigo como utilizar a análise de dados para a previsão de demanda e modelagem do futuro.
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!
Data lake: o que é e como estabelecer um plano de governança para ele
Um data lake é um repositório centralizado que armazena grandes volumes de dados brutos e semiestruturados, oriundos de diversas fontes internas e externas. Diferentemente das abordagens tradicionais de armazenamento de dados, o Data Lake permite a ingestão e o processamento flexível desses dados sem a necessidade de estruturas rígidas prévias.
Essa flexibilidade oferece uma série de vantagens que impulsionam a importância crescente do Data Lake no ecossistema de dados empresariais. Quer entender mais sobre essa tecnologia? Explicamos esse conceito, como montar um plano para implementá-lo e mais. Acompanhe!
O que é Data Lake?
Data lake é um tipo de armazenamento de dados em que há um repositório centralizado e escalável. Nele são guardados diversos tipos de dados brutos e semiestruturados em sua forma original.
Além disso, o data lake permite que os dados sejam capturados, armazenados e processados em seu estado bruto, sem a necessidade de uma transformação prévia.
O termo Data Lake foi cunhado por James Dixon, fundador da Pentaho Corporation, em um post de blog no qual ele descreveu o data lake como uma alternativa ao data warehouse tradicional.
Dixon comparou o data warehouse (armazenamento tradicional) a uma "barragem", onde os dados são estruturados e processados antes de serem armazenados. Já o data lake seria um "lago" que permite que os dados fluam sem restrições. Ou seja, sem a necessidade de uma estrutura rígida prévia.
O conceito de data lake emergiu em resposta aos desafios enfrentados pelas organizações ao lidar com o crescente volume, variedade e velocidade de dados gerados atualmente. Por isso, ele é projetado para lidar com uma grande variedade de dados, incluindo logs de servidores, dados de sensores, feeds de mídia social, arquivos de texto, imagens, vídeos, entre outros.
Como montar um plano de governança para esses dados?
Para viabilizar o Data Lake na empresa, é importante montar um bom plano de governança para dados. Assim, você garante que os dados sejam gerenciados de forma eficiente, segura e confiável.
Lembre-se que é importante tomar alguns cuidados que devem ser incluídos no plano, além de adaptá-lo às necessidades e à cultura específica de cada organização. Aqui estão as etapas para desenvolver um plano de governança de dados.
Configure a solução
Defina os objetivos e metas que serão alcançadas com a governança de dados. Nesse caso também é importante identificar as partes interessadas envolvidas na governança de dados, assim você define as metas com suas expectativas em mente.
Nessa fase também é preciso estabelecer uma equipe de governança de dados com responsabilidades e papéis claros. Outra medida é escolher uma plataforma ou ferramenta de governança de dados que atenda às necessidades da organização.
Identifique as fontes de dados
Mapeie e identifique todas as fontes de dados relevantes para a organização, internas e externas. Nesse caso é importante compreender a estrutura, o formato e a qualidade dos dados de cada fonte.
Durante essa análise, documente as características-chave de cada fonte, como origem, proprietário, frequência de atualização e fluxo de dados.
Estabeleça processos
Defina políticas e diretrizes para a governança de dados, incluindo privacidade, segurança e conformidade regulatória. Assim, você garante o cumprimento da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas na área.
Desenvolva um catálogo de dados que contenha informações detalhadas sobre os conjuntos de dados disponíveis. Também crie processos de ingestão, transformação e qualidade dos dados para garantir a consistência e integridade dos dados.
Lembre-se de estabelecer práticas de gerenciamento de metadados para documentar e rastrear informações sobre os dados.
Implemente mecanismos de monitoramento e controle
Implemente mecanismos de monitoramento contínuo para garantir a conformidade e a qualidade dos dados. Para isso, estabeleça indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir a eficácia da governança de dados.
Além disso, é crucial estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir a segurança e o controle adequado dos dados. Após, realize auditorias regulares para verificar a conformidade com as políticas e padrões estabelecidos.
Promova a conscientização e capacitação
Forneça treinamentos e capacitação sobre governança de dados para os funcionários envolvidos com dados. Você pode criar um programa de conscientização sobre a importância da governança de dados em toda a organização.
Para tirar dúvidas do pessoal, estabeleça canais de comunicação para promover a colaboração e o compartilhamento de conhecimento entre as equipes.
Quais são as vantagens de implementar esse plano?
Em geral, uma boa governança de dados contribui para a confiabilidade, a segurança e o valor dos dados, promovendo uma cultura de dados bem gerenciada e orientada para resultados dentro da organização. Isso se desdobra em outras vantagens, como:
- qualidade e integridade dos dados: a definição de padrões e diretrizes para a coleta, transformação e armazenamento dos dados, bem como a implementação de mecanismos de controle e validação dos dados. Isso resulta em dados mais confiáveis e consistentes para análise e tomada de decisões;
- conformidade regulatória: você pode definir políticas e procedimentos para garantir que os dados sejam coletados, armazenados e compartilhados de acordo com as regulamentações aplicáveis;
- acesso e segurança: você pode estabelecer políticas de acesso e permissões para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados do data lake. Isso ajuda a proteger os dados contra acessos não autorizados e reduz o risco de violações de segurança;
- descoberta e visibilidade dos dados: pode-se criar um catálogo de dados que fornece uma visão abrangente dos conjuntos de dados disponíveis no data lake. Com isso, você facilita a descoberta e a localização de dados relevantes, permitindo que os usuários encontrem rapidamente os dados necessários para suas análises e projetos;
- melhoria da colaboração e eficiência: esse plano promove a colaboração entre as equipes, estabelecendo canais de comunicação e processos claros para o compartilhamento de dados e conhecimento.
Como contar com suporte especializado pode ajudar?
Contar com suporte especializado pode ser altamente benéfico para um plano de governança de dados para um Data Lake. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o suporte especializado pode ajudar:
- orientação na definição do plano: um especialista pode ajudar a identificar os requisitos e os objetivos da governança de dados, fornecer insights sobre melhores práticas e recomendar abordagens adequadas para a implementação da governança no contexto do data lake;
- seleção de ferramentas e tecnologias: especialistas têm conhecimento para orientar na escolha daquelas que melhor atendam às necessidades da organização em termos de metadados, qualidade de dados, controle de acesso, conformidade regulatória, entre outros aspectos relevantes;
- projeto e implementação: especialistas ajudam a mapear os processos, desenvolver políticas e diretrizes, estabelecer fluxos de trabalho e definir os metadados necessários para a governança adequada;
- treinamento e capacitação: eles podem oferecer treinamentos e capacitação para os funcionários envolvidos no uso e gerenciamento do data lake. Isso inclui orientação sobre as práticas adequadas de governança de dados, educação sobre políticas e procedimentos, treinamentos técnicos para a utilização das ferramentas e mais;
- monitoramento e suporte contínuo: suporte também inclui monitoramento e avaliação da eficácia da governança de dados no data lake.
Ao compreender a importância e os benefícios de um data lake, as empresas estarão preparadas para enfrentar os desafios do cenário de dados em constante evolução e aproveitar ao máximo seu potencial informativo. Mas é importante ter o suporte especializado para ter conhecimento, experiência e orientação para ajudar na concepção, implementação e manutenção de um plano de governança de dados.
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Monetização de dados: quais os impactos nas organizações?
Na era digital, os dados são um recurso valioso para as empresas, e a monetização de dados pode ser uma estratégia importante para gerar novas fontes de receita e aumentar a competitividade em um mercado cada vez mais concorrido.
É possível criar serviços ou produtos baseados em análises de informações e métricas importantes do negócio, bem como gerir melhor o processo interno e as decisões estratégicas em relação a produção, desenvolvimento de mercado e outros assuntos relevantes para a otimização de uma empresa.
Ainda é importante considerar questões como a segurança da informação e a privacidade dos usuários. Uma monetização bem-sucedida depende da capacidade de as organizações entenderem quais sinais valiosos conseguiram extrair por meio dos conjuntos de dados coletados por diversas fontes (internas ou externas).
Continue a leitura e descubra mais sobre a monetização de dados e os impactos no mercado!
Entenda a monetização de dados
Trata-se da prática de transformar dados em fontes de receita para uma empresa. Isso pode ser feito de diversas maneiras: vendendo os próprios dados gerados durante o cotidiano da companhia para terceiros, criando produtos ou serviços (por meio da análise dos dados), ou usando desses recursos para aprimorar a eficiência interna e gerar economia de custos e de recursos.
Em outras palavras, a monetização de dados permite que os negócios aproveitem melhor os seus ativos existentes e economizem recursos. Além disso, possibilita que as organizações obtenham insights importantes sobre sua operação diária — como tendências do mercado ou padrões comportamentais dos clientes.
Essas informações podem ser usadas para promover estratégias certeiras de marketing digital e gerenciar melhor as campanhas de publicidade, por exemplo.
Conheça os impactos nas empresas modernas
A monetização de dados é uma tendência que tem o objetivo de provocar inúmeras transformações nas organizações do mundo todo. A seguir, confira os principais impactos!
Melhor experiência do cliente
O uso desses recursos tem um forte impacto positivo nos relacionamentos das companhias com os seus parceiros estratégicos (clientes e fornecedores). Isso porque permitem que as equipes internas obtenham informações sobre as tendências e as preferências dos consumidores, algo essencial para criar experiências relevantes no atendimento.
Maior segurança nos dados
O processo de monetização dos dados deve ser realizado com cautela, sendo necessário seguir as regulamentações nacionais e internacionais sobre o tratamento desses itens. Com isso em mente, o uso de soluções tecnológicas avançadas garante que os bancos de dados da empresa estejam protegidos antes do envio para outros parceiros.
Melhorias na reputação da marca
A monetização de dados oferece maior transparência para os usuários (ou clientes), aumentando a confiança das pessoas no negócio. Contribui também para uma melhor imagem da empresa, pois demonstra que ela está sendo responsável com as informações confidenciais e praticando princípios éticos adequados durante todas as etapas do processamento dos dados.
Identificação de pontos fracos facilitada
Uma das principais vantagens da monetização de dados é a identificação rápida e fácil dos pontos fracos, o que pode levar à correção imediata antes de o problema se tornar grave.
A coleta de informações em tempo real oferece uma visibilidade clara sobre as áreas que precisam de melhorias e sobre a velocidade em que elas podem ser implementadas, permitindo um retorno significativo dos investimentos feitos nas soluções para os desafios conhecidos.
Aumento da produtividade
A partir da monetização de dados, é possível detectar problemas antes que eles afetem o seu desempenho geral na execução dos serviços oferecidos. Dessa forma, os gestores terão como tomar as medidas necessárias com maior eficiência.
Redução de custos
A monetização de dados pode ajudar as empresas a reduzir custos operacionais ao usar plataformas como Big Data e Inteligência Artificial com o intuito de obter insights mais profundos sobre os clientes.
Com isso, a diretoria e a gestão podem tomar decisões de marketing que geram resultados melhores. Dessa forma, há um retorno maior do investimento (ROI) dessas empresas nas campanhas publicitárias ou na aquisição de novos clientes.
Saiba o que fazer para agregar valor a produtos e serviços a partir da monetização de dados
Em suma, a monetização de dados, além de melhorar o atendimento ao cliente, permite que as empresas obtenham melhores percepções sobre os hábitos dos seus consumidores e ofereçam serviços personalizados.
Para agregar mais valor aos produtos e aos serviços a partir da monetização, é importante seguir algumas recomendações, como:
- coletar dados conscientemente e de forma transparente: é fundamental que a empresa colete dados de forma ética e transparente, respeitando as normas de proteção de dados pessoais e informando os consumidores sobre o uso que será dado aos dados coletados;
- utilizar os dados para oferecer um atendimento personalizado: os dados coletados podem ser utilizados para oferecer um atendimento mais personalizado e segmentado aos consumidores, identificando suas necessidades, demandas e preferências — oferecendo soluções e recomendações personalizadas;
- integrar os dados em todas as etapas do processo de atendimento: os dados coletados devem ser integrados em todas as etapas do processo de atendimento ao consumidor, desde o primeiro contato até o pós-venda, a fim de garantir que o atendimento seja o mais personalizado e eficiente possível.
Ainda, softwares de IA podem ser utilizados para analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa, extrair insights valiosos e tomar decisões estratégicas. Eles também são bastante usados na identificação de tendências, técnica que utiliza algoritmos complexos a fim de identificar padrões e tendências nos dados, permitindo prevê-las e tomar decisões mais acertadas.
Veja quais são os desafios de monetização de dados
Gerir adequadamente os dados de uma empresa pode ser um desafio, mas longe de ser algo impossível. As principais dificuldades da monetização de dados encontradas por gestores nas maiores empresas são:
- compreender os princípios éticos da coleta, do uso e do compartilhamento dos dados;
- criar soluções seguras para manter os padrões de privacidade estabelecidos pela legislação em vigor (como o Regulamento Geral sobre Proteção de Dados);
- investir em infraestrutura tecnológica robusta, confiável e escalável capaz de suportar as demandas impostas por tarefas avançadas (relacionadas à análise preditiva, por exemplo) da monetização dos dados;
- garantir a qualidade dos dados para que os resultados obtidos sejam precisos e confiáveis;
- monitorar e avaliar os resultados para aprimorar continuamente o atendimento personalizado e agregar valor aos produtos e aos serviços oferecidos pela empresa.
Concluindo, a monetização dos dados é uma importante ferramenta para aumentar os lucros, medir com precisão o desempenho da empresa e tomar decisões mais acertadas. É sempre necessário considerar também as regras de segurança estabelecidas a fim de garantir que os dados estejam protegidos contra quaisquer tentativas de vazamento ou uso indevido.
Gostou de nosso artigo? Você já tentou fazer a monetização dos dados em seu negócio? Teve problemas? Conte nos comentários!