Como as Empresas Vêm Enriquecendo Seus Dados Internos e Alcançando Novos Resultados?
Nos dias atuais, a competitividade acirrada do mercado exige que as empresas busquem maneiras cada vez mais inteligentes de utilizar seus dados. No entanto, muitas organizações ainda se encontram estagnadas, coletando grandes quantidades de dados, mas sem explorá-los de maneira eficiente para alcançar resultados realmente impactantes.
Para romper com essa estagnação e alcançar resultados extraordinários, as empresas estão adotando estratégias robustas de enriquecimento de dados internos, transformando, assim, dados brutos em informações valiosas. Essas informações, por sua vez, ajudam a aprimorar processos e números de maneira significativa.
Neste artigo, vamos explorar como essa prática vem revolucionando o cenário corporativo, melhorando a eficiência operacional, e fornecendo insights estratégicos que impulsionam a inovação e o crescimento. Confira!
O Que é Enriquecimento de Dados e Por Que é Essencial?
Enriquecer dados significa, em termos simples, aprimorar a qualidade das informações que sua empresa já possui. Esse processo consiste em complementar seus dados existentes com informações adicionais relevantes, o que amplia consideravelmente o contexto e a precisão dos dados brutos.
Para ilustrar a importância do enriquecimento, imagine o seguinte cenário: uma empresa de e-commerce coleta apenas o nome e o e-mail de seus clientes. Embora úteis, esses dados, por si só, oferecem insights limitados e restringem o potencial de ação da empresa.
Agora, visualize o impacto da seguinte mudança: a empresa decide enriquecer esses dados com informações comportamentais, preferências de compra e histórico de interações de cada cliente.
Ao fazer isso, a empresa se torna capaz de personalizar ofertas de forma muito mais eficaz, aumentando as chances de conversão, além de tomar decisões estratégicas muito mais embasadas em dados concretos.
É importante destacar que dados isolados raramente revelam o quadro completo de uma situação. Na prática, eles são como peças de um quebra-cabeça: precisam de um contexto mais amplo para gerar insights acionáveis.
Nesse sentido, o enriquecimento de dados atua como um poderoso catalisador, transformando dados fragmentados em um retrato claro e preciso da realidade. Sendo assim, o enriquecimento se torna um fator decisivo para empresas que buscam se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.
Exemplos de Como o Enriquecimento Pode Impactar as Empresas:
- Melhor Tomada de Decisões: Imagine uma empresa que gere muitos leads, mas não tem visibilidade clara sobre quais são os mais qualificados. Com o enriquecimento de dados, é possível incorporar informações externas, como dados demográficos e comportamentais, e, com isso, priorizar leads mais qualificados e aumentar as chances de conversão.
- Eficiência Operacional: Ao agregar dados sobre a performance de suas operações, uma empresa pode identificar gargalos e oportunidades de melhoria. Isso otimiza processos internos e melhora a alocação de recursos.
- Segmentação de Clientes: Conhecer profundamente os clientes é o diferencial que permite a uma empresa fornecer ofertas personalizadas e melhorar a retenção. O enriquecimento de dados permite segmentar audiências de forma muito mais precisa, oferecendo produtos e serviços adequados a cada perfil.
Estratégias de Enriquecimento de Dados Utilizadas pelas Empresas
O enriquecimento de dados é um conceito abrangente, e sua implementação varia de acordo com as necessidades e objetivos de cada organização. Para facilitar a compreensão, vamos explorar as principais estratégias que as empresas estão adotando para extrair o máximo valor de seus dados:
1. Integração de Dados Externos
Uma das formas mais eficazes de enriquecer dados internos é por meio da integração com fontes externas. Isso inclui a incorporação de informações de terceiros, como dados demográficos, tendências de mercado e estatísticas de comportamento do consumidor. Essas fontes podem vir de diferentes canais, como plataformas de dados de parceiros, APIs de mercado, ou até mesmo dados públicos, como informações censitárias ou estatísticas econômicas.
Por exemplo, uma empresa do setor de varejo pode utilizar dados de localização de terceiros para entender onde seus clientes estão geograficamente e adaptar suas estratégias de marketing de acordo com essas informações.
2. Uso de Inteligência Artificial e Analytics Avançado
A inteligência artificial (IA) desempenha um papel fundamental no enriquecimento de dados, permitindo a análise de grandes volumes de informações com rapidez e precisão.
Técnicas como machine learning (aprendizado de máquina) e deep learning (aprendizado profundo) ajudam a identificar padrões e tendências em dados que seriam difíceis de perceber de outra forma.
Empresas estão utilizando IA para prever comportamentos futuros de clientes, identificar padrões de consumo e até para otimizar cadeias de suprimentos. Por exemplo, com algoritmos de machine learning, uma empresa de transporte pode prever a demanda por fretes em determinadas rotas, otimizando a alocação de seus veículos.
3. Data Lakes e Armazenamento Estruturado
Empresas modernas têm à disposição ferramentas avançadas para armazenar e organizar grandes volumes de dados. Data lakes são repositórios centralizados que permitem a coleta e o armazenamento de dados de diferentes fontes e formatos, estruturados ou não.
O ato de combinar os dados de várias áreas de uma empresa, como vendas, marketing, atendimento ao cliente, finanças, entre outras, os data lakes facilitam o enriquecimento desses dados de forma mais eficiente.
Com a integração de ferramentas analíticas avançadas, as empresas conseguem explorar os dados armazenados em data lakes para gerar insights estratégicos e apoiar a tomada de decisões em tempo real.
Esse método possibilita a criação de relatórios abrangentes e análises preditivas que oferecem uma visão integrada do desempenho da empresa como um todo.
Por Que Vale Tanto a Pena Aplicar o Conceito na Sua Empresa?
Os benefícios do enriquecimento de dados transcendem a mera melhoria da qualidade das informações. Na verdade, essa prática gera um impacto significativo nos resultados, transformando a maneira como a empresa opera e se posiciona no mercado. Mas como isso acontece na prática?
1. Decisões mais Inteligentes e Eficazes:
Com dados enriquecidos, os líderes empresariais deixam de lado as “adivinhações” e passam a tomar decisões estratégicas baseadas em insights precisos sobre o mercado e o comportamento dos clientes. O resultado? Ações mais assertivas, menor risco de erros e maior probabilidade de sucesso.
2. Experiência do Cliente Personalizada:
Em um mercado cada vez mais competitivo, oferecer uma experiência personalizada é essencial. É aqui que o enriquecimento de dados se destaca. Quando se conhece profundamente as preferências e necessidades de cada cliente, a empresa pode oferecer produtos, serviços e mensagens personalizadas que realmente façam sentido para cada indivíduo.
As vantagens? Aumento da satisfação e da fidelização dos clientes, maior taxa de conversão de vendas e fortalecimento da imagem da marca.
3. Processos Otimizados, Resultados Maximizados:
A falta de integração entre os dados gera desperdício de tempo, retrabalho e perda de oportunidades. O enriquecimento de dados atua como um poderoso antídoto contra essas armadilhas.
Ao integrar e enriquecer os dados de todas as áreas da empresa, os gestores podem identificar gargalos, otimizar processos, eliminar tarefas redundantes e alocar recursos de forma muito mais eficiente. Consequentemente, a empresa se torna mais ágil, reduz custos operacionais e aumenta sua produtividade.
Como e Onde Aplicar o Enriquecimento de Dados na Sua Empresa?
O primeiro passo para aplicar o enriquecimento de dados é fazer um inventário detalhado: avalie a qualidade e a quantidade de dados internos que sua empresa já possui. Com base nesse panorama, é possível identificar as lacunas de informação e determinar quais fontes externas podem ser integradas para aumentar a precisão e a amplitude dos seus dados.
Tendo isso em vista, o próximo passo é implementar ferramentas que facilitem o processo de enriquecimento. Plataformas de análise de dados, integração de APIs e soluções baseadas em IA são apenas algumas das tecnologias que podem auxiliar nessa jornada.
Quando for selecionar as ferramentas, certifique-se de que elas estejam em sintonia com os objetivos de negócios da sua empresa e que sejam capazes de fornecer os insights necessários para a tomada de decisões estratégicas e eficazes.
Leve a Gestão dos Seus Dados para o Próximo Nível com a Scala
O enriquecimento de dados tem se tornado cada vez mais crucial para empresas que buscam trilhar um caminho de inovação e crescimento sustentável. Isso porque essa prática transforma dados brutos em informações valiosas, permitindo, assim, que as empresas:
- Compreendam melhor seus clientes: identificando suas necessidades, desejos e padrões de comportamento.
- Otimizem processos operacionais: eliminando gargalos, reduzindo custos e aumentando a eficiência.
- Tomem decisões mais assertivas: baseadas em dados concretos e análises preditivas.
Ao adotar as estratégias certas, como a integração de fontes externas, a inteligência artificial e os data lakes, sua empresa pode superar a concorrência e alcançar resultados extraordinários.
Em outras palavras, se você busca transformar seus dados em um ativo estratégico que impulsione o sucesso da sua empresa, este é o momento ideal para investir no enriquecimento de dados. E a Scala está pronta para ser sua parceira nesta jornada!
Entre em contato conosco e descubra como podemos ajudar sua empresa a maximizar o valor dos seus dados e alcançar todo seu potencial.
Como Ter (e Manter) um Banco de Dados Saudável
Gerenciar um banco de dados saudável é fundamental para garantir a eficiência e a segurança das operações de uma empresa. Um banco de dados bem mantido não só melhora a performance, mas também assegura a integridade dos dados e a confiabilidade das informações. Aqui estão algumas diretrizes essenciais para ter e manter um banco de dados saudável.
1. Planejamento e Design Adequados
Escolha da Estrutura:
Antes de iniciar a implementação, escolha a estrutura de banco de dados que melhor atende às suas necessidades, seja um banco relacional, NoSQL, ou uma combinação híbrida. O design deve ser otimizado para o tipo de dados que você está manipulando e para a forma como esses dados serão acessados e atualizados.
Modelagem de Dados:
Desenvolva um modelo de dados sólido que reflita as necessidades do negócio e considere a normalização para evitar redundâncias. Um bom esquema de banco de dados facilita consultas rápidas e manutenção simplificada.
2. Segurança e Proteção de Dados
Controle de Acesso:
Implemente rigorosos controles de acesso para garantir que apenas usuários autorizados possam acessar e modificar dados. Utilize sistemas de autenticação e autorização robustos.
Criptografia:
Aplique criptografia tanto para dados em repouso quanto para dados em trânsito. Isso protege as informações contra acessos não autorizados, especialmente em ambientes com regulamentações rigorosas.
Backups Regulares:
Realize backups periódicos e mantenha um plano de recuperação de desastres atualizado. Teste regularmente os procedimentos de restauração para garantir que você possa recuperar dados rapidamente em caso de falha.
3. Manutenção e Monitoramento Contínuo
Atualizações e Patches:
Mantenha o sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) e seus componentes atualizados com os patches de segurança e atualizações recomendadas. Isso protege contra vulnerabilidades conhecidas e melhora a performance.
Monitoramento de Performance:
Utilize ferramentas de monitoramento para acompanhar a performance do banco de dados. Analise métricas como tempo de resposta de consultas, uso de CPU e memória, e identificando gargalos. Ajustes e otimizações regulares são essenciais para manter a eficiência.
Indexação e Otimização:
Garanta que os índices estejam otimizados para melhorar a velocidade das consultas. Revise e ajuste índices conforme necessário, e remova índices que não são mais utilizados para evitar sobrecarga.
4. Gerenciamento de Dados e Integridade
Validação de Dados:
Implemente regras e procedimentos para validar dados durante a inserção e atualização. A integridade referencial e a consistência dos dados são cruciais para evitar problemas futuros.
Arquivamento e Limpeza:
Regularmente archive ou limpe dados antigos que não são mais necessários para operações diárias. Isso ajuda a manter o banco de dados enxuto e melhora a performance geral.
5. Documentação e Treinamento
Documentação Completa:
Mantenha uma documentação detalhada do banco de dados, incluindo esquemas, processos de backup e recuperação, e procedimentos de manutenção. A documentação facilita a resolução de problemas e o treinamento de novos membros da equipe.
Treinamento da Equipe:
Garanta que a equipe envolvida com o banco de dados receba treinamento contínuo sobre melhores práticas, novos recursos e procedimentos de segurança. Equipes bem treinadas são mais eficazes na gestão e resolução de problemas.
6. Revisão e Melhoria Contínua
Auditorias Regulares:
Realize auditorias periódicas para revisar a saúde do banco de dados e a conformidade com políticas e regulamentos. As auditorias ajudam a identificar áreas para melhorias e garantir que as melhores práticas estão sendo seguidas.
Feedback e Ajustes:
Colete feedback dos usuários e da equipe sobre a performance do banco de dados e ajuste conforme necessário. A melhoria contínua é essencial para adaptar-se às mudanças nas necessidades do negócio e às novas tecnologias.
Manter um banco de dados saudável é um processo contínuo que exige planejamento, segurança, manutenção e revisão constantes. Seguindo estas diretrizes, você pode assegurar que seu banco de dados opere de maneira eficiente, segura e confiável, contribuindo para o sucesso geral da sua organização. Com práticas bem estabelecidas e uma abordagem proativa, você estará preparado para lidar com os desafios e maximizar o valor dos seus dados.
A importância da governança de dados na era da privacidade
Conforme as atividades migram para o mundo digital, desenvolver medidas que garantem a privacidade das informações é fundamental para preservar a imagem de sua empresa. Essa necessidade fez com que surgisse uma nova categoria de cuidados relacionados a governança de dados.
Com os crescentes desafios que precisam ser compreendidos e a legislação em constante evolução, é crucial verificar tendências e inovações relacionadas a esse conceito, as quais estão surgindo para auxiliar na melhora no gerenciamento de informações.
Quer saber mais sobre como proteger os clientes e o seu empreendimento? Então, continue a leitura e confira este post!
O que é governança de dados?
Proteger os dados da empresa é essencial para evitar fugir de prejuízos e garantir o uso adequado do material. A governança da informação, portanto, está relacionado a definição de políticas e procedimentos que vão permitir fazer uma boa gestão da base.
A partir desse conceito, engenheiros de IA e cientistas de dados definem responsabilidades, estabelecem padrões e aplicam protocolos para manter a segurança, a qualidade e a privacidade, respeitando as legislações vigentes.
Vale lembrar ainda que esse conceito é formado por diferentes componentes, como administração, gerenciamento de qualidade, gestão de metadados, segurança e conformidade com regulamentações. Esses elementos podem trazer adversidades que precisam ser superadas para garantir um bom resultado.
Quais os desafios da governança de dados?
O entendimento das complexidades existentes na hora de fazer a gestão do banco de informações da empresa permite adequar a abordagem e fugir dos erros. A seguir, destacamos quais são os desafios que precisam ser conhecidos e superados.
Colaboração entre departamentos
Toda a empresa costuma fazer uso das informações disponíveis na base de dados e isso acaba gerando dificuldades na hora de realizar a gestão. É preciso ter definições de responsabilidades e de acesso a informações para evitar que pessoas não autorizadas façam uso indevido de materiais.
Também vale a pena integrar e promover a colaboração e alinhamento de diferentes setores, como o de Tecnologia da Informação, de Compliance e até mesmo o de operações. Somente com esse cuidado é possível aumentar a segurança e evitar vazamentos.
Conformidade regulatória e segurança
Visando proteger as pessoas, diversos governos tem desenvolvido leis para evitar o uso indevido de informações confidenciais, com destaque para a LGPD no Brasil e para a GDPR na Europa.
Investir em adequações e contar com a ciência de dados para elaborar um planejamento estratégico e evitar penalidades, que podem ser bem duras, é um desafio, demandando conhecimento dos profissionais especializados da sua empresa.
Qualidade dos dados
Para que a tomada de decisão seja eficiente, é necessário contar com informações de qualidade, evitando a desatualização, duplicação e inconsistência.
Investir em ferramentas adequadas que ajudem a limpar e validar o que entra no banco de dados é uma ótima opção. Esse processo deve ser contínuo e bem desenvolvido, o que pode representar um desafio quando não se tem os recursos apropriados.
Qual a importância da governança de dados na proteção de informações?
Assim como proteger a infraestrutura física da empresa garante a segurança e proteção de colaboradores, clientes e parceiros, a criação de mecanismos de cuidados digitais também requer atenção. Isso evita vazamentos de informações pessoais — que causam prejuízos as finanças e a reputação. Investir em estratégias de governança podem gerar uma série de benefícios para a sua organização, como:
- oferece mais transparência — ao documentar as entradas e saídas de informações, acaba facilitando auditorias e evitando práticas indevidas;
- ajuda a manter a conformidade — a governança ajuda a superar desafios relacionados às leis que você viu anteriormente a partir de medidas rigorosas de proteção das informações;
- melhora a gestão de riscos — são implementadas medidas de proteção para mitigar riscos, avaliar vulnerabilidades e dar respostas rápidas em caso de incidentes;
- aumenta a qualidade — por fim, vale citar que esse conceito ajuda a detectar anomalias e padrões que sugerem inconsistências, permitindo realizar ajustes e manter uma base de dados realmente útil.
O que é privacidade de dados e por que é importante?
Contar com informações dos clientes é relevante para tomar decisões melhores, entender tendências e padrões e se diferenciar dos concorrentes. Nesse sentido, a privacidade de dados, que se refere a autorização do compartilhamento de suas informações pessoais, exerce um papel importante.
Imagine que a sua empresa teve um episódio de vazamento de dados, que tornou pública algumas informações sigilosas de clientes. Esses, por sua vez, não vão autorizar a sua empresa a utilizar suas informações pessoais, o que pode prejudicar as estratégias do seu negócio.
Entender como a privacidade de dados se aplica ao seu dia a dia e quais medidas são necessárias para garantir a segurança do ambiente digital, permite que sua marca transmita segurança para os clientes, fornecedores e colaboradores.
Como a privacidade de dados está relacionada à segurança de dados?
A privacidade e segurança pertencem a um termo mais amplo, o de proteção de dados, o qual é responsável pela preservação das informações pessoais e sensíveis dos consumidores.
Para que o processo seja implementado com sucesso, desenvolva e implemente políticas, procedimentos e tecnologias que auxiliem na conformidade legal com a LGPD e outras normas, o que vai garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados.
Quais as tendências em governança e privacidade de dados?
A adoção das tendências relacionadas à governança de dados é um caminho para se adequar as alterações legislativas e às exigências dos consumidores. Nesse sentido, o Gartner afirma que uma das possibilidades adotadas por cerca de 30% dos negócios é o uso de portais para obter consentimento dos usuários.
Outro recurso cada vez mais comum é a aplicação de ferramentas que utilizam inteligência artificial. Pela sua capacidade de processar e analisar um grande volume de informações, essa solução permite fazer a identificação ágil de ameaças o que, consequentemente, auxilia na aplicação medidas corretivas para mitigar vazamentos.
Ao compreender os avanços na governança de dados e aplicar essas tendências, é possível aumentar a proteção das informações dos clientes e tomar melhores decisões. Vale ainda investir em ferramentas que aplicam essas inovações para assegurar mais eficiência em sua empresa.
Quer implementar soluções que melhoram as estratégias de dados da empresa? Então, entre em nosso site e descubra como podemos ajudar!
Governança de dados: Conheça os benefícios de implementar a Solução da Scala
A governança de dados é um conjunto de práticas e processos usados para garantir o alinhamento entre as necessidades da organização e os processos utilizados para coletar, armazenar, analisar e transferir as valiosas informações do negócio.
Dessa forma, ela garante que os processos de tratamento das informações geradas e recebidas pela empresa estejam alinhados às regras e políticas definidas. Estas podem ser tanto internas quando exigidas pelo Poder Público.
Neste conteúdo, trazemos os benefícios que a implementação da solução de Governança de Dados da Scala pode oferecer para o seu negócio. Veremos como esse tema pode ajudar a sua marca a ter mais espaço no mercado.
Também vamos descobrir, juntos, como o uso dessas ferramentas e recursos para governança ajudam na obtenção do melhor resultado possível para o mundo moderno e tecnológico. Isso, além dos pontos principais que a nossa empresa poderá ajudar a sua companhia.
Qual é a importância de uma boa solução de governança?
Assegurar que sua organização está adequadamente preparada para responder às necessidades de conformidade do setor em que atua, é fundamental para evitar sanções, perda da reputação e outros riscos.
Para tanto, é necessário que se tenha uma boa solução de governança e uma política de governança de dados adequada para o seu negócio, que ajude na identificação das melhores práticas e procedimentos da atividade. Além, é claro, de auxiliar no controle dos riscos relevantes para a área específica da empresa.
Existem algumas marcas que já se especializaram no mercado sobre esse tema. Elas desempenham, atualmente, um papel crucial no desenvolvimento e na evolução de inúmeros modelos de negócios no mundo todo.
Logo abaixo, escolhemos 6 das principais vantagens que sua companhia conquista ao utilizar uma solução completa de governança de dados, como a solução oferecida pela Scala, por meio dos mais avançados processos disponíveis no mercado de tecnologia.
1. Melhorias no processo de tomada de decisão
Uma boa solução de governança exerce um papel fundamental na melhoria dos processos internos da organização, auxiliando na tomada de decisões, sendo, muitas vezes, fundamental para o sucesso do negócio.
As melhores soluções de governança, como a oferecida pela Scala, ajudam as organizações a prevenir fraudes e capturas indevidas de dados privados. Também contribuem para evitar conflitos entre os interesses dos diferentes grupos que compartilham o controle sobre determinado documento ou arquivo.
Tudo isso porque, com as boas práticas de governança bem implementadas, os processos internos tornam-se mais transparentes e acessíveis às pessoas que precisam usufruir desses recursos de maneira segura.
Essa maior segurança, no processo de mapeamento dos usuários de determinado sistema, favorece aos seus gestores o recebimento de dados confiáveis. Logo, eles podem ter a certeza de que tais dados não foram alterados no caminho. Uma decisão equivocada, tomada por conta de uma eventual sabotagem em seu sistema, pode causar prejuízos enormes, não é mesmo?
2. Redução das chances de vazamento de dados e maior segurança nos acessos dos colaboradores
Uma boa gestão de dados só é possível com a adoção de procedimentos eficazes para o controle dos riscos envolvidos nos processos. A segurança da informação, quando compreendida como um processo de prevenção e de controle, dos riscos à integridade daqueles que estão sob a responsabilidade do seu negócio, é uma parte importante das medidas de governança mais competentes.
Por isso, é ideal para o negócio contar com uma solução que garanta essa vantagem ao sistema e às políticas de governança de dados da empresa. A Solução da Scala pode ajudar muito nesses aspectos, por meio de atualizações constantes nas ferramentas, análises dos resultados obtidos e treinamento contínuo de pessoal.
3. Aumento da eficácia operacional
O gerenciamento de dados pode ser considerado um dos maiores desafios para os governos modernos e às empresas que buscam aumentar sua produtividade.
Para isso, a boa solução de governança de dados é essencial para propiciar o controle da qualidade e segurança das suas informações, além da otimização de seus processos internos da empresa. Com as análises e métricas que podem ser acessadas por meio da classificação dos dados, seus gestores e os executivos poderão ter um novo olhar sobre muitas questões que envolvem a eficiência operacional de cada setor.
4. Aumento da receita
Com o aumento da eficiência e a diminuição dos riscos já apontados, o processo de implementação de um bom gerenciamento de dados também oferece às empresas melhorias em seus percentuais de lucros.
Esse, certamente, é um dos principais motivos que levam à necessidade de encontrar a melhor solução. Afinal, os investimentos nessa área têm grandes chances de excelentes retornos, tanto financeiros quanto de cultura corporativa nos espaços de trabalho em que são aplicados.
5. Aumento da confiança dos fornecedores e dos clientes
O aumento da confiança é um dos principais benefícios de uma boa solução de governança de dados. Isso acontece porque esses sistemas ajudam as empresas a garantirem que todos os processos de tratamento seguem as melhores práticas e metodologias disponíveis no mercado de Tecnologia e Ciência de Dados.
Além disso, fornecem uma visão completa sobre o que acontece nos mais diversos setores. Esses sistemas ajudam qualquer empresa a também garantir que a captura de dados de terceiros ocorra apenas durante processos legais e devidamente previstos e autorizados pelas legislações locais.
6. Conformidade regulatória
Em relação às legislações locais, uma boa solução de governança de dados, com as políticas de governança adequadas, promove a conformidade das organizações com os regulamentos e leis de seus respectivos países.
Por estarem atentas às mudanças nas leis, com a Solução de Governança da Scala, por exemplo, as organizações podem adotar as medidas necessárias para cumprir os requerimentos. Isso sem que as suas equipes precisem se preocupar com esse detalhe.Você não corre o risco de sobrecarregar os seus colaboradores de TI, o que prejudicaria a produtividade do seu negócio.
Quais são os principais elementos do programa de governança de dados da Scala?
O foco da solução da Scala é a criação e a definição de políticas de dados efetivas, dentro das melhores práticas, assim como a execução e o escaneamento das políticas e da implementação de regras bem definidas.
Ao mesmo tempo, é importante entender que o avanço tecnológico facilita a vida dos cibercriminosos e daqueles que desejam manter os dados confidenciais em segurança.
É preciso, portanto, que as organizações sejam cada vez mais inteligentes e atentas aos riscos de segurança para protegerem sua própria reputação. Então, nada melhor do que contar com uma empresa preparada e com os melhores especialistas do mercado para ajudar você a superar esses novos desafios.
A solução de governança de dados da Scala está apta a atender os problemas mais modernos que a sua empresa está enfrentando com relação à proteção de seus dados. Saiba que uma parceria competente pode ajudar a sua companhia a otimizar continuamente a produtividade e a imagem de sua marca no mercado.
Se você quer saber mais como acelerar o processo de otimização dos diversos setores que compõem a sua empresa, conheça a Solução Scala para processos de negócios inteligentes. Eleve o patamar do seu negócio com a tecnologia e supere a sua concorrência!
DataOps: entenda o que é, como funciona e sua importância
Com a grande tendência do digital first, as empresas têm reunido cada vez mais dados. Mas para que eles tenham algum valor, é preciso que sejam trabalhados da maneira correta, o que pode ser feito por meio da abordagem DataOps.
Ela ajuda a simplificar as ações realizadas com dados para entregar um resultado de maior valor para o usuário final. Ao mesmo tempo, integra diferentes setores da empresa para que haja um sistema de colaboração que favorece o trabalho dos times.
O DataOps tem o grande potencial de aumentar a velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados. Por isso, é uma abordagem que também precisa fazer parte das suas estratégias, e nós separamos este artigo para você entender como tudo funciona.
Continue lendo para compreender melhor o conceito de DataOps, como essa abordagem funciona e a sua relação com a automação e a otimização nos processos relacionados aos dados.
O que é DataOps?
DataOps é uma abordagem derivada do DevOps, mas que tem por objetivo otimizar o fluxo de trabalho dos pipelines relacionados aos dados, desde o seu desenvolvimento até a entrega. O intuito é fazer com que esse fluxo se torne mais rápido, com ou maior confiabilidade e ainda escalável.
Dessa forma, torna-se uma metodologia de trabalho interfuncional, que ajuda a evitar erros e aumentar o nível de produtividade, porém, simplificando as etapas e gerando entregas de maior valor para o usuário.
Para isso, o DataOps se concentra em três processos diferentes:
- a redução de erros, que aumenta a confiança nos dados;
- o ciclo de vida e de desenvolvimento, para obter com rapidez novos modelos ou conjuntos de dados, assim como novas visualizações, partindo da concepção do problema até a produção;
- o aumento da produtividade, para que haja mais colaboração entre diferentes equipes, melhorando a comunicação entre elas.
Qual é a relação entre DataOps e operações de dados?
É importante ressaltar que o DataOps não se trata de uma ferramenta ou de uma tecnologia independente. Na verdade, consiste em todo um conjunto de ferramentas, tecnologias, políticas, regras e pessoas que estão envolvidos nas operações de dados de uma empresa.
Ou seja, o DataOps ajuda a estabelecer a maneira como os fluxos de trabalho nas operações de dados vão acontecer. Afinal, o objetivo dessa abordagem é garantir que esses fluxos sejam mais ágeis e escaláveis, como dito, além de controláveis para diferentes setores e equipes.
O DevOps é aplicado com o objetivo de centralizar dados e unificar times, mas o DataOps tem como prioridade a formação de equipes menores e multidisciplinares, porém, com a distribuição de dados centralizada para que a cultura de trabalho seja desenvolvida e movida com base na análise de dados.
Assim, essa abordagem, além de colaborativa, também é muito flexível para que todos os profissionais envolvidos com as operações de dados cooperem entre si. Acontece uma varredura contínua ao longo de todas as etapas que envolvem os dados, garantindo que as informações cheguem mais refinadas até o usuário final para que as tomadas de decisão sejam muito mais precisas e eficientes.
Por isso é tão importante a utilização da automação. No DataOps, o objetivo é tornar o processamento e a gestão de dados muito mais ágil. Logo, os processos automatizados são indispensáveis para que essa abordagem possa funcionar, otimizando a coleta e o processamento dos dados.
Como o DataOps funciona?
Você viu que o DataOps é uma abordagem que atua ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Sendo assim, trata-se de um sistema de entrega interfuncional composto por uma estrutura com diferentes fases.
Ele faz a integração da aquisição, do armazenamento, do processamento e do monitoramento de dados. Por meio da automação fazemos a coleta desse material, mas ele não pode ser entregue ao usuário final da maneira como está.
Precisamos entender o que é de fato aproveitável para cada um dos times da empresa, para que tudo isso seja refinado e entregue com maior qualidade. O DataOps surgiu com o intuito de desenvolver projetos de dados de alta qualidade que possam gerar insights valorosos e entregues em tempo hábil para o usuário.
Após a coleta dos dados, o primeiro passo é fazer análise deles para que sejam estruturados e cheguem à etapa de adaptação, que vai compilar, filtrar e gerenciar esses dados para que eles sejam distribuídos para os próximos fluxos.
São realizados alguns testes, é feita uma varredura em busca de erros, até que o projeto tenha total qualidade para o usuário. Parece que tudo acontece de uma forma demorada, mas na verdade não, pois o DataOps automatizado entrega fluxos ágeis para que as tomadas de decisão também aconteçam com rapidez, de modo que a empresa consiga responder rápido às demandas do mercado.
Como a automação favorece o DataOps?
Imagine que os dados coletados por uma empresa são como blocos de montar em uma caixa. Como essas informações podem ser provenientes de diferentes fontes e são de vários tipos, esses blocos apresentam muitas diferenças entre si.
Agora imagine que uma pessoa tem a função de fazer a separação desses blocos de forma manual. O tempo que ela levaria para fazer isso seria muito grande, mas a produtividade poderia ser aumentada de forma significativa com o uso de alguma ferramenta que fizesse essa separação.
É exatamente assim que acontece quando utilizamos a automação na implementação do DataOps. Ferramentas ficam responsáveis por fazer não só a coleta como também a análise e a separação dos dados, de modo que eles sejam direcionados de maneira inteligente para cada grupo, possibilitando ter ideias daquilo que pode ser formado a partir dos blocos.
Com a automação, eliminamos etapas operacionais e repetitivas, que demandam muito tempo e aumentam os riscos de erros. Ela otimiza o processo de coleta, armazenamento, processamento e distribuição de dados.
Assim, podemos utilizar a abordagem DataOps com muito mais eficiência, favorecendo os fluxos de trabalho para alcançar os objetivos principais dessa abordagem, que são: a maior velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados, com entregas de alta qualidade que geram insights para as tomadas de decisão.
O mercado tem exigido das empresas adaptações constantes, e isso requer agilidade na hora de lidar com essas demandas. O DataOps é uma abordagem que favorece essas adequações e pode melhorar de forma significativa a qualidade das entregas da empresa, possibilitando essa resposta ágil e a maior competitividade em função das tomadas de decisão precisas e do desenvolvimento de soluções inteligentes.
Gostou de aprender sobre essa abordagem? Então aproveite e veja como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para fazer a análise de dados não estruturados.
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 pessoais: como funciona e quais os benefícios?
Entrevista com Danielle Mattos Franklin.
A monetização de dados pessoais é uma abordagem cada vez mais comum entre as empresas que buscam potencializar sua receita e explorar as informações que foram coletadas por sua própria experiência ou com foco na geração de receita. Esta prática se baseia na utilização de dados pessoais e informações fidedignas para gerar renda de vários modos.
Ela pode trazer diversos benefícios como o aumento da receita e de sua eficiência operacional. Com a intenção de esclarecer um pouco mais sobre essa novidade, convidamos Danielle Mattos Franklin, Mestre em ciência da computação e diretora comercial Scala para explicar como isso funciona na prática. Quer saber mais? Então siga a leitura e acompanhe nosso post!
O que é e como funciona a monetização de dados?
Danielle explica que a monetização de dados ocorre quando uma empresa utiliza seus dados a fim de gerar algum tipo de ganho econômico, ou seja, para construir alguma fonte de receita.
Para essa prática ser possível, é necessário organizá-los de maneira que eles sejam confiáveis e tenham qualidade antes de pensar em vendê-los. Isso é essencial para que eles transmitam informações relevantes para quem decidiu adquiri-los.
Após concluir essa etapa de preparação dos dados, Danielle explica que é factível vendê-los como um serviço, ou seja, a empresa entrega ao cliente o dado bruto como serviço. Além disso, ela também sugere que é possível agregar valor por meio da venda de insights que podem ser extraídos de um amplo conjunto de dados.
Como, a partir dessa lógica, os dados têm seu valor aumentado?
Agora que você já sabe como as informações coletadas no mercado apresentam um grande valor, é hora de entender como aumentar o retorno sobre esse tipo de esforço. Danielle destaca que uma das melhores formas de fazer isso é por meio da utilização de ciências de dados com o intuito de tirar insights valiosos para dentro da empresa ou aos clientes.
Além disso, é necessário compreender quais as principais demandas do mercado na intenção de entender que conjunto de dados oferece ao seu negócio uma vantagem competitiva. Depois, vale a pena mostrar como eles podem gerar valor para os clientes potenciais a fim de elevar seu preço no mercado.
Como esses insights beneficiam a tomada de decisão?
O aumento da competitividade é visível na maioria dos setores. Isso significa que há margens decrescentes para erros. Por isso, contar com dados é a melhor forma de substituir a tomada de decisão intuitiva por uma abordagem pautada em inteligência nos negócios que é proveniente do uso de dados em diversas atividades internas.
Portanto, conforme apresentado por Danielle, “a melhor maneira de se tomar uma decisão é tendo a maior quantidade de informações confiáveis possível”.
Logo, além de garantir um bom volume de informações a fim de evitar que impactos sazonais possam gerar alguma conclusão precipitada, é necessário assegurar que eles sejam confiáveis e atualizados no intuito de oferecer o devido suporte à tomada de decisão empresarial.
Como a monetização pode ser feita na prática?
Segundo Danielle, um bom exemplo de como a monetização de dados acontece ocorre quando uma empresa coleta dados públicos de um determinado setor, como o varejo, por exemplo, e vende esses dados para corporações do setor varejista que podem usar esse tipo de insight com a intenção de ampliar sua vantagem competitiva.
Ela ainda destaca quais informações geralmente são comercializadas. Entre elas, o preço do produto, frete e a disponibilidade em uma determinada praça podem trazer diversas conclusões relevantes.
Quais os benefícios da monetização de dados pessoais?
Além de gerar uma renda adicional para a empresa, esse tipo de prática pode inaugurar um novo tipo de serviço B2B em sua corporação. Desse modo, o trabalho na coleta de dados pode trazer vantagens diretas para sua empresa — tais como a melhora na tomada de decisão, geração de insights e ajustes em processos internos — assim como as vantagens indiretas que são provenientes das vendas.
Portanto, vale a pena investir em tecnologias que valorizem o trabalho de sua equipe na geração e organização desses registros. Assim, você garante a confiabilidade e a procedência desse tipo de informação para as empresas interessadas.
Também vale a pena investir em ferramentas que sejam capazes de simplificar a obtenção de insights, a geração de inteligência por meio desse tipo de registro e a geração de dados confiáveis para a venda.
Como a Scala auxilia nesse processo?
Com o objetivo de aproveitar essa possibilidade de faturamento, Danielle mostra que a Scala pode ajudar a empresa a estruturar seus dados em toda sua jornada de diversas maneiras que incorporam a preparação e o levantamento de dados.
Estratégias
Por meio de suas soluções, você obtém desde a definição da estratégia de dados, passando pela escolha de uma arquitetura de dados — na nuvem ou on-premises — auxiliando com a ingestão, a qualidade e a segurança dos dados, até o desenvolvimento de algoritmos preditivos e prescritivos para auxiliar na obtenção de insights importantes para aumentar o valor desse conjunto de informações
LORE
Ela ainda destaca que a Scala possui a LORE, uma solução capaz de entregar a seus clientes dados como serviços ou insights como serviço. Segundo Daniele, toda essa infraestrutura permite que os clientes da Scala apresentem uma grande melhora na sua utilização de dados, otimizando a qualidade, suas percepções, insights e também na sua eficiência operacional.
Cases de sucesso
Ao utilizar esse tipo de inovação, vários clientes da Scala alcançaram excelentes resultados. Entre os principais exemplos, podemos destacar a utilização de dados do cardápio do Grupo VR a fim de trazer mais agilidade aos serviços, o ganho de agilidade proveniente de automação de tarefas na Unimed Fortaleza, além de melhoria de experiência para os clientes da Estapar por meio de uma plataforma de monitoramento otimizada.
Viu como é importante contar com a expertise e experiência com dados da Scala para obter bons resultados na monetização de dados pessoais? Portanto, não perca mais tempo e confira como esse recurso pode contribuir para trazer as melhorias necessárias aos seus projetos.
Quer saber como usar os recursos da Scala para melhorar sua governança de dados? Então entre em contato conosco e descubra agora mesmo!
Como boas ferramentas para gerenciamento de logs podem ajudar sua empresa?
Monitorar os logs é uma tarefa fundamental para garantir a segurança da área de TI de qualquer empresa. Ao analisar esses registros, temos uma visão completa dos acessos ao sistema, identificar possíveis anomalias e detectar incidentes de segurança em tempo hábil. Com o uso de ferramentas para gerenciamento de logs, é possível tomar medidas preventivas antes que elas possam causar danos à organização.
Além disso, a análise desses registros com essas ferramentas permite traçar tendências e definir estratégias preventivas mais efetivas contra invasões cibernéticas, abusos administrativos e usuários maliciosos no sistema ou serviço de uma rede corporativa.
Neste artigo, você vai conferir como o uso de boas ferramentas, utilizadas para monitorar logs, estão sendo um elemento crucial na proteção dos sistemas e dados de qualquer empresa contra ameaças cada vez mais sofisticadas. Você vai ver detalhes sobre o que são essas ferramentas e saber dicas valiosas sobre como aplicá-la. Vamos lá?
O que é gerenciamento e análise de logs?
Logs são arquivos digitais que contêm uma vasta gama de informações sobre o funcionamento dos sistemas informáticos e redes corporativas, incluindo dados sobre a saúde, desempenho, estabilidade, uso, entre inúmeros outros detalhes.
Eles fornecem informações detalhadas para análise do administrador do sistema, o que possibilita identificar e corrigir erros de forma mais eficiente, bem como detectar atividades suspeitas relacionadas à segurança.
Isso posto, podemos entender o gerenciamento de logs como o processo que envolve a coleta, organização e análise dos dados contidos nos arquivos de log.
Realizar o gerenciamento desses elementos pode incluir desde tarefas básicas, como criar backups (a fim de preservar os registros mais antigos) ou até configurações avançadas (para armazenamento distribuído e de análise de termos específicos em busca de tendências).
Já a análise dos logs é o processo que envolve a identificação dos eventos, classificando-os com base no tipo, origem e outras informações relevantes. Tal análise também pode investigar as causas raiz do problema, usando os dados armazenados nos arquivos de log para encontrar padrões úteis na identificação da causa principal de um erro.
Qual a importância das ferramentas para gerenciamento e análise de logs?
O uso dessas ferramentas vem cada vez mais se tornando crucial para a eficiência e segurança de uma empresa moderna. A análise de logs permite uma visibilidade muito melhor sobre os processos internos e o desempenho dos serviços oferecidos, o que pode ajudar a identificar gargalos, erros e anomalias que, se não corrigidos, podem causar impactos significativos em toda a operação.
Além disso, as ferramentas de gerenciamento de logs são essenciais para a identificação e mitigação de ameaças à segurança da rede ou sistema corporativo. Os logs podem ajudar a detectar atividades suspeitas, tentativas de acesso não autorizadas ou ataques maliciosos, permitindo uma resposta rápida e eficaz.
Por fim, o uso dessas ferramentas pode resultar em redução de despesas para a empresa, uma vez que a economia de tempo gasto na resolução de problemas e a minimização de riscos pode trazer ganhos significativos em eficiência operacional, além da redução de custos. Assim, o gerenciamento e análise de logs é um aspecto crítico da gestão de Tecnologia da Informação para empresas que buscam crescimento no mercado.
Você conhece o Dynatrace?
O Dynatrace é um produto de software de monitoramento de desempenho de aplicações e infraestrutura. A ferramenta oferece monitoramento em tempo real de aplicações, possibilitando a identificação rápida de problemas de performance e a análise detalhada de dados em ambientes complexos, como cloud, containers e microsserviços.
Alinhado às novas tendências, utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para fornecer insights precisos e automatizados para a equipe de TI, permitindo uma abordagem proativa para a gestão do desempenho de sistemas e aplicações. Também é possível integrar o Dynatrace com outras ferramentas.
Ademais, o produto oferece recursos de monitoramento de usuário final, análise de impacto e resolução de problemas em tempo real, tornando-o uma opção bastante desejada entre empresas que buscam maximizar a disponibilidade e o desempenho de seus sistemas e aplicações.
Como a Scala pode ajudar no processo de implementação do Dynatrace ou outras ferramentas para gerenciamento de logs?
Implementar sistemas complexos está longe de ser uma tarefa fácil. Para conseguir cumprir o desafio com tranquilidade, a Scala conta com uma equipe impecável de profissionais qualificados para a tarefa. Abaixo, você pode conferir algumas delas em que podemos auxiliar.
- na avaliação das necessidades da empresa: é importante identificar quais aplicações e sistemas precisam ser monitorados e quais são os principais desafios em relação ao desempenho e disponibilidade desses sistemas;
- no planejamento da arquitetura de monitoramento: é necessário definir como as ferramentas (como o Dynatrace) serão implantadas na empresa, incluindo a escolha dos servidores, as configurações de segurança e a definição de quais dados serão coletados e armazenados;
- na instalação e configuração do agente de monitoramento: O Dynatrace usa um agente de monitoramento que deve ser instalado em cada host ou máquina que será monitorada. É importante configurar o agente para que ele colete os dados relevantes para o negócio e transmita esses dados para o servidor;
- na configuração de alertas e relatórios: é preciso definir quais métricas serão monitoradas e quais serão os critérios para disparar alertas de anomalias. Também é importante ter bem definido quais relatórios serão gerados para analisar o desempenho dos sistemas e identificar possíveis melhorias.
Como vimos, o gerenciamento de logs permite que as empresas coletem, armazenem e analisem dados sobre o uso do sistema, identificando possíveis problemas e vulnerabilidades. Com essas informações, as equipes de TI podem tomar medidas para otimizar o desempenho do sistema, da aplicação ou da rede, identificar possíveis problemas e melhorar a experiência do usuário.
Além disso, as informações coletadas pelos logs também são úteis para a tomada de decisões estratégicas, como a identificação de áreas que precisam de melhorias ou investimentos. As empresas também podem usar essas informações para identificar tendências e padrões, o que pode ser útil para o planejamento de recursos e expansão.
Em suma, as ferramentas para gerenciamento de logs são um recurso indispensável para a gestão de sistemas informáticos. Elas fornecem informações vitais para a tomada de decisões estratégicas, bem como mantêm a segurança e a conformidade regulatória. É importante que as empresas invistam nessa tecnologia e utilizem as informações coletadas pelos logs para otimizar constantemente seus processos, produtos e serviços da melhor maneira possível.
Precisando de uma parceria para implementar ferramentas para gerenciamento de logs? Entre em contato com a Scala agora mesmo. Oferecer mais controle e segurança digital para ajudar sua empresa crescer é o nosso objetivo!
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!
Governança de dados: 6 benefícios de implementar a Solução da Scala
A governança de dados é um conjunto de práticas e processos usados para garantir o alinhamento entre as necessidades da organização e os processos utilizados para coletar, armazenar, analisar e transferir as valiosas informações do negócio.
Dessa forma, ela garante que os processos de tratamento das informações geradas e recebidas pela empresa estejam alinhados às regras e políticas definidas. Estas podem ser tanto internas quando exigidas pelo Poder Público.
Neste conteúdo, trazemos os benefícios que a implementação da solução de Governança de Dados da Scala pode oferecer para o seu negócio. Veremos como esse tema pode ajudar a sua marca a ter mais espaço no mercado.
Também vamos descobrir, juntos, como o uso dessas ferramentas e recursos para governança ajudam na obtenção do melhor resultado possível para o mundo moderno e tecnológico. Isso, além dos pontos principais que a nossa empresa poderá ajudar a sua companhia.
Qual é a importância de uma boa solução de governança?
Assegurar que sua organização está adequadamente preparada para responder às necessidades de conformidade do setor em que atua, é fundamental para evitar sanções, perda da reputação e outros riscos.
Para tanto, é necessário que se tenha uma boa solução de governança e uma política de governança de dados adequada para o seu negócio, que ajude na identificação das melhores práticas e procedimentos da atividade. Além, é claro, de auxiliar no controle dos riscos relevantes para a área específica da empresa.
Existem algumas marcas que já se especializaram no mercado sobre esse tema. Elas desempenham, atualmente, um papel crucial no desenvolvimento e na evolução de inúmeros modelos de negócios no mundo todo.
Logo abaixo, escolhemos 6 das principais vantagens que sua companhia conquista ao utilizar uma solução completa de governança de dados, como a solução oferecida pela Scala, por meio dos mais avançados processos disponíveis no mercado de tecnologia.
1. Melhorias no processo de tomada de decisão
Uma boa solução de governança exerce um papel fundamental na melhoria dos processos internos da organização, auxiliando na tomada de decisões, sendo, muitas vezes, fundamental para o sucesso do negócio.
As melhores soluções de governança, como a oferecida pela Scala, ajudam as organizações a prevenir fraudes e capturas indevidas de dados privados. Também contribuem para evitar conflitos entre os interesses dos diferentes grupos que compartilham o controle sobre determinado documento ou arquivo.
Tudo isso porque, com as boas práticas de governança bem implementadas, os processos internos tornam-se mais transparentes e acessíveis às pessoas que precisam usufruir desses recursos de maneira segura.
Essa maior segurança, no processo de mapeamento dos usuários de determinado sistema, favorece aos seus gestores o recebimento de dados confiáveis. Logo, eles podem ter a certeza de que tais dados não foram alterados no caminho. Uma decisão equivocada, tomada por conta de uma eventual sabotagem em seu sistema, pode causar prejuízos enormes, não é mesmo?
2. Redução das chances de vazamento de dados e maior segurança nos acessos dos colaboradores
Uma boa gestão de dados só é possível com a adoção de procedimentos eficazes para o controle dos riscos envolvidos nos processos. A segurança da informação, quando compreendida como um processo de prevenção e de controle, dos riscos à integridade daqueles que estão sob a responsabilidade do seu negócio, é uma parte importante das medidas de governança mais competentes.
Por isso, é ideal para o negócio contar com uma solução que garanta essa vantagem ao sistema e às políticas de governança de dados da empresa. A Solução da Scala pode ajudar muito nesses aspectos, por meio de atualizações constantes nas ferramentas, análises dos resultados obtidos e treinamento contínuo de pessoal.
3. Aumento da eficácia operacional
O gerenciamento de dados pode ser considerado um dos maiores desafios para os governos modernos e às empresas que buscam aumentar sua produtividade.
Para isso, a boa solução de governança de dados é essencial para propiciar o controle da qualidade e segurança das suas informações, além da otimização de seus processos internos da empresa. Com as análises e métricas que podem ser acessadas por meio da classificação dos dados, seus gestores e os executivos poderão ter um novo olhar sobre muitas questões que envolvem a eficiência operacional de cada setor.
4. Aumento da receita
Com o aumento da eficiência e a diminuição dos riscos já apontados, o processo de implementação de um bom gerenciamento de dados também oferece às empresas melhorias em seus percentuais de lucros.
Esse, certamente, é um dos principais motivos que levam à necessidade de encontrar a melhor solução. Afinal, os investimentos nessa área têm grandes chances de excelentes retornos, tanto financeiros quanto de cultura corporativa nos espaços de trabalho em que são aplicados.
5. Aumento da confiança dos fornecedores e dos clientes
O aumento da confiança é um dos principais benefícios de uma boa solução de governança de dados. Isso acontece porque esses sistemas ajudam as empresas a garantirem que todos os processos de tratamento seguem as melhores práticas e metodologias disponíveis no mercado de Tecnologia e Ciência de Dados.
Além disso, fornecem uma visão completa sobre o que acontece nos mais diversos setores. Esses sistemas ajudam qualquer empresa a também garantir que a captura de dados de terceiros ocorra apenas durante processos legais e devidamente previstos e autorizados pelas legislações locais.
6. Conformidade regulatória
Em relação às legislações locais, uma boa solução de governança de dados, com as políticas de governança adequadas, promove a conformidade das organizações com os regulamentos e leis de seus respectivos países.
Por estarem atentas às mudanças nas leis, com a Solução de Governança da Scala, por exemplo, as organizações podem adotar as medidas necessárias para cumprir os requerimentos. Isso sem que as suas equipes precisem se preocupar com esse detalhe.Você não corre o risco de sobrecarregar os seus colaboradores de TI, o que prejudicaria a produtividade do seu negócio.
Quais são os principais elementos do programa de governança de dados da Scala?
O foco da solução da Scala é a criação e a definição de políticas de dados efetivas, dentro das melhores práticas, assim como a execução e o escaneamento das políticas e da implementação de regras bem definidas.
Ao mesmo tempo, é importante entender que o avanço tecnológico facilita a vida dos cibercriminosos e daqueles que desejam manter os dados confidenciais em segurança.
É preciso, portanto, que as organizações sejam cada vez mais inteligentes e atentas aos riscos de segurança para protegerem sua própria reputação. Então, nada melhor do que contar com uma empresa preparada e com os melhores especialistas do mercado para ajudar você a superar esses novos desafios.
A solução de governança de dados da Scala está apta a atender os problemas mais modernos que a sua empresa está enfrentando com relação à proteção de seus dados. Saiba que uma parceria competente pode ajudar a sua companhia a otimizar continuamente a produtividade e a imagem de sua marca no mercado.
Se você quer saber mais como acelerar o processo de otimização dos diversos setores que compõem a sua empresa, conheça a Solução Scala para processos de negócios inteligentes. Eleve o patamar do seu negócio com a tecnologia e supere a sua concorrência!