Como Não Transformar Squads em Alocação de Recursos Humanos?
Estratégias práticas para garantir que seus Squads entreguem valor e inovação de forma contínua.
A busca por estruturas ágeis e inovadoras está na pauta das empresas. Isso você já sabia, não é mesmo? Afinal, responder rapidamente as demandas do mercado é questão de sobrevivência, não apenas de competitividade. Uma novidade nesse cenário, entretanto, são os Squads, que têm emergido como uma das principais formas de organização em Digital Hubs, uma vez que promovem agilidade, colaboração e entregas contínuas de valor.
Contudo, muitas companhias caem na armadilha de tratar os Squads como simples unidades de alocação de recursos humanos, o que leva à perda do verdadeiro potencial dessa abordagem. Para evitar esse erro, neste artigo, exploraremos boas práticas para maximizar o impacto dos Squads, especialmente no contexto de um Digital Hub, por meio da promoção de autonomia, trabalho em equipe e foco em resultados.
Afinal, o que são Squads?
Squads são equipes multifuncionais e autônomas, compostas por especialistas de diferentes áreas, tais como desenvolvimento, design e marketing, que unem forças para alcançar um objetivo comum.
Inspirados pelo modelo ágil utilizado por empresas como a Spotify, os Squads têm como principal diferencial a missão de entregar valor de forma contínua e incremental, com foco em resultados concretos para o cliente.
Diferentemente das equipes tradicionais, caracterizadas por estruturas hierárquicas, os Squads não dependem de gerências para tomar decisões diárias. Essa característica lhes dá autonomia para se organizarem e adaptarem suas estratégias conforme necessário.
No entanto, é importante destacar que essa independência precisa ser ponderada, buscando sempre o alinhamento estratégico ao negócio e a colaboração entre diferentes Squads e áreas da empresa.
Alocação de Recursos vs. Squads Funcionais: eis a questão
Como sua empresa trata seus Squads?
- Como simples agrupamentos de recursos humanos, em vez de unidades focadas na entrega de valor?
- Como Squads funcionais
Se a sua resposta for a letra A:
Hum! O impacto desta escolha pode ser prejudicial, pois geralmente implica em:
- Baixa Autonomia: Os membros de Squads que são vistos apenas como recursos perdem autonomia e, com isso, a capacidade de inovar e se adaptar rapidamente às necessidades do cliente.
- Foco em Tarefas, não em Resultados: A alocação tradicional prioriza tarefas ou horas trabalhadas, em vez de entregas significativas, o que pode desviar o foco da geração de valor.
- Engajamento Reduzido: Funcionários que sentem que estão sendo movidos entre equipes conforme a necessidade da empresa, sem um propósito claro, tendem a ser menos engajados e motivados.
Se a sua resposta for a letra B:
Aeeee! Squads funcionais são formados com uma visão de longo prazo, com membros que entendem profundamente o contexto do produto ou serviço em que estão trabalhando. Isso aumenta a eficiência, a coesão da equipe e a capacidade de resolver problemas de maneira inovadora.
Agora que você já conhece as implicações de ambas as alternativas, qual será a sua opção?
Estratégias para Evitar a Transformação de Squads em Recursos Alocados
Para evitar que seus Squads se tornem apenas um agrupamento de recursos alocados, perdendo assim seu verdadeiro potencial, a sugestão que recomendamos para empresas, como a sua, é a de adotar práticas que reforcem sua autonomia, foco e capacidade de gerar valor.
A seguir, apresentamos algumas estratégias fundamentais para alcançar esse foco:
- Definir Objetivos de Negócio Claros
Primeiramente, cada Squad deve ter um propósito claro, conectado diretamente aos objetivos estratégicos da organização. Essa conexão é muito importante, pois garante que a equipe saiba exatamente como suas atividades contribuem para a geração de valor e para o sucesso do negócio como um todo.
Consequentemente, o time pode priorizar atividades que realmente fazem a diferença, em vez de se perder em tarefas periféricas. Além disso, os objetivos devem ser transparentes e mensuráveis, o que permite que o Squad acompanhe seu progresso e ajuste suas ações, conforme necessário.
- Incentivar a Autonomia e a Responsabilidade
Para prosperar, um Squad de sucesso precisa ter autonomia para tomar decisões rápidas e adaptativas. Isso é fundamental. Gestão centralizadora não funciona para este modelo. No entanto, é importante destacar que essa autonomia vem acompanhada de responsabilidade. Ou seja, a equipe deve ser plenamente responsável pelas entregas, o que implica não apenas em realizar tarefas, mas também garantir que essas tarefas gerem valor tangível para o negócio.
Nesse sentido, empresas que adotam Squads precisam criar um ambiente onde a autonomia é incentivada, simultaneamente à expectativa de que os times sejam responsáveis por suas decisões e impactos no negócio.
- Foco na Colaboração entre Áreas
Embora a autonomia seja fundamental, é importante lembrar que, quando um Digital Hub adota uma abordagem de Squads, a colaboração com outras áreas da empresa é igualmente fundamental.
Para isso, é necessário que haja mecanismos de comunicação e integração eficazes entre os diferentes times e departamentos. A colaboração garante que os Squads não operem em silos, mas sim de forma integrada, compartilhando informações, aprendizados e recursos que beneficiam toda a organização. Essa interação também minimiza o risco de dependências e gargalos entre as equipes.
O Papel do Digital Hub na Transformação de Squads
Um Digital Hub atua como um ecossistema dedicado à inovação e à transformação digital, reunindo diferentes equipes e áreas para trabalharem juntas na criação de soluções digitais. Nesse ambiente propício à colaboração, os Squads desempenham um papel essencial na entrega contínua de valor, impulsionando a agilidade e a inovação.
A estrutura do Digital Hub facilita a formação de Squads interdisciplinares que trabalham de forma integrada e ágil. Além disso, sua natureza experimental proporciona os recursos e o suporte necessários para que os Squads possam alcançar performance. Entretanto, para que os Squads atinjam seu potencial máximo dentro de um Digital Hub, é importante que sua atuação vá além da simples alocação em projetos temporários.
O Digital Hub precisa incentivar os Squads a assumirem o protagonismo, conferindo-lhes ownership completo de produtos ou soluções. Isso significa que os Squads devem ser responsáveis por todo o ciclo de vida da entrega, desde a concepção e desenvolvimento inicial até a manutenção e evolução contínua.
Cultura de Inovação Contínua: O Combustível Para o Sucesso dos Squads
Sua empresa quer disrupção, inovação, sair da caixinha e maximizar resultados? Então, ela precisa experimentar e, também precisa encarar os erros. Os erros? Isso mesmo! Eles também são oportunidades de aprendizado e de manter o foco na busca constante por melhorias.
Nesse ambiente fértil, os Squads se sentem mais livres para propor novas ideias e testar soluções criativas, impulsionando a criação de produtos mais inovadores e com maior valor para o cliente.
Scala: Liberando o Verdadeiro Poder dos Squads
Em um cenário empresarial cada vez mais dinâmico e competitivo, os Squads se destacam como uma poderosa ferramenta de organização para empresas, como a sua, que não querem mais do mesmo, mas sim, buscam por inovação e entrega valor de forma ágil. No entanto, é preciso estar atento para não cair na armadilha de tratá-los como meros recursos a serem alocados em projetos.
Ao adotar práticas que promovam a autonomia, a colaboração e a orientação para resultados, sua companhia pode impulsionar significativamente o impacto de seus Squads dentro de um Digital Hub. Dessa forma, garantir também que essas equipes contribuam ativamente para o sucesso do negócio e para a construção de uma cultura de inovação contínua.
E se você busca uma plataforma robusta e moderna para turbinar a performance dos seus Squads em um Digital Hub, a Scala é a solução ideal!
Com a Scala, seus times multidisciplinares terão acesso a um ambiente completo para desenvolver soluções inovadoras de forma rápida e eficiente.
Entre em contato conosco e descubra como podemos ajudar sua empresa a alcançar todo o potencial da organização em Squads!
Fraudes no setor de seguros: como os dados podem auxiliar?
A análise de dados pode contribuir para a prevenção e diminuição de diferentes tipos de fraudes em seguros. Por meio de soluções tecnológicas que processam, avaliam e validam um bom volume de dados, é possível reduzir riscos, prevenir golpes e identificar informações falsas.
Isso contribui bastante para melhorar a segurança e a integridade das diferentes etapas que envolvem a checagem e validação de pedidos de seguros. Além do mais, dá para aliar práticas, estratégias e tecnologias distintas para ampliar a precisão das detecções de fraudes.
Para entender melhor sobre isso, selecionamos algumas informações que fornecerão um breve panorama dos riscos e desafios do setor de seguros, bem como formas de lidar com eles. Não perca!
Cenário atual do setor de seguros
Antes de passarmos aos desafios, é importante conhecer alguns dados. Para começar, saiba que os sinistros classificados como suspeitos envolveram a cifra de R$ 2,6 bilhões apenas na primeira metade de 2023.
O montante das fraudes confirmadas chegou a R$ 510 milhões, ou seja, 19,6% do total dos sinistros suspeitos. Os números são do relatório “Quantificação da Fraude no Mercado de Seguros Brasileiro”, do 1º semestre de 2023, feito pela Confederação Nacional das Empresas de Seguros Gerais (CNSeg).
Como dá para ver, o cenário é desafiador. Aliás, isso tem a ver com o nosso próximo tópico. Continue lendo!
Desafios do setor
Os riscos assumidos pelas seguradoras são similares aos de outros negócios, pois incluem mudanças em regulamentações, ameaças de competidores, crises de mercado, etc. Todavia, os diferentes tipos de fraudes em seguros constituem um desafio especial à operação e às finanças dessas empresas, podendo provocar prejuízos consideráveis.
Nesse escopo, temos diferentes ações feitas por segurados para obterem ganhos que não lhe são próprios, como o recebimento de indenizações ou de ressarcimentos indevidos. Todavia, corretores e companhias, até mesmo do setor de seguros, podem atuar em conjunto com clientes na execução de fraudes contra agentes do setor.
Isso passa por estratégias e processos organizados facilitados por certas dificuldades de operação e de análise das seguradoras. Mas quais são elas? A seguir, indicamos algumas das principais!
Processos manuais e não escaláveis
Há seguradoras que ainda contam com muitas atividades manuais, envolvendo grande quantidade de documentos oficiais e cópias em papel. Isso significa que para consultar dados é preciso deslocar caixas, conferir arquivos, deslocar-se para depósitos, etc. Consequentemente, há maior demora na entrega de respostas.
Além disso, nem sempre os documentos podem estar em boas condições, o que dificulta a conferência de registros e a confirmação de informações. Outro ponto é que escalar procedimentos manuais tende a ser complexo, pois pode demandar mais espaço físico, recursos e gente capacitada.
Alto volume de informações
Seguradoras lidam com muitos dados provenientes de processos de identificação de segurados, históricos de sinistros e cálculos de seguros. Além disso, há cópias de apólices, legislações que precisam ser consultadas, relatórios e outras fontes de dados que nem sempre estão centralizadas ou sequer estruturadas. Tudo isso dificulta a realização de boas análises de dados para a minimização de enganos e a detecção de fraudes.
Lentidão nos processos
Processos não escaláveis, manuais e com grande volume de informações a serem consultadas causam lentidão nas conferências e investigações de diferentes tipos de fraudes em seguros. Isso sem falar na demora em localizar registros importantes, dificultando o avanço de atividades que poderiam barrar falcatruas.
Como os dados podem ajudar
Uma boa gestão de dados contribui muito para a detecção e prevenção de fraudes. Quando feita em conjunto com uma solução tecnológica especializada, é possível otimizar as análises de grandes volumes de informações e obter resultados mais precisos. No caso, um enfoque data driven torna certos procedimentos mais apurados.
Uma validação de dados eficiente ajuda a identificar casos suspeitos em diferentes tipos de fraudes em seguros. Todavia, é preciso desenvolver o equilíbrio certo entre a descoberta de possíveis fraudes e a garantia de que as reclamações genuínas dos segurados serão validadas rapidamente.
Nesse ponto, a Scala fornece uma solução que ajuda a agregar várias fontes de dados da seguradora em uma só, permitindo automatizar o processo de validação. Dessa forma, dá para economizar o tempo de analistas em uma jornada analítica. E isso com o apoio de uma solução de ciência de dados!
Aliás, diferentes ferramentas e iniciativas podem ser combinadas para otimizar a análise, o processamento e o armazenamento de dados. Por exemplo, uma solução MaaS, uma ferramenta de Big Data, um sistema analytics, etc. Inclusive, uma ferramenta de Inteligência Artificial (IA) avançada, como a Alice.AI.
A partir disso, certos procedimentos podem ser empregados para otimizar a análise de tipos de fraudes em seguros em conjunto com as ferramentas mencionadas. Veja alguns!
Verificação de informações de forma ágil
Verificar a identidade de quem solicita indenização, reembolso ou outro benefício do seguro é fundamental para evitar fraudes de pessoas que se passam por outras. Para tanto, são empregadas tecnologias de biometria, fotos, provas de vida e outros mecanismos. Todavia, isso proporciona muitos dados que precisam de uma análise precisa e ágil, que pode ser feita por uma solução tecnológica.
Centralização das informações
A centralização de dados de diferentes fontes em um banco de dados pode ter benefícios no contexto de uma seguradora. Isso porque informações distintas podem ser consultadas rapidamente, como vínculos de certos CPFs com empresas, o modelo de um bem, um histórico de eventos, etc. Ao serem analisados em conjunto, os analistas são capazes de tomarem decisões mais acertadas.
Em questão de segundos é possível obter respostas não só em análises de possíveis fraudes, como também em atendimentos de clientes, o que contribui nos índices de satisfação do público. Até mesmo, algumas propostas de seguros podem ser melhor redigidas, com valores adequados. Podemos dizer que há uma melhora na observabilidade dos dados.
Uso de IA em bases de dados
O papel da Inteligência Artificial no setor de seguros engloba também a detecção de fraudes. Isso porque uma ferramenta de IA, quando combinada com aprendizado de máquina e técnicas avançadas de análise de dados, pode realizar ações como:
-
identificar comportamentos anormais;
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contribuir na produção de relatórios para observação de dados;
-
detectar anomalias;
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modelar comportamentos típicos de segurados;
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desenvolver modelos e sistemas de pontuação de fraude;
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colaborar na construção de modelos preditivos de avaliação de risco;
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diminuir falsos positivos para evitar que apólices legítimas sejam tidas como fraudulentas;
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ser treinada para a detecção de novas técnicas de fraudes, etc.
Automatização de processos
A automatização do processo de validação possibilita economizar o tempo de analistas numa jornada analítica. Além disso, a obtenção de informações rapidamente, em vez de demandar longas buscas em diferentes fontes de dados, agiliza outros processos. Por exemplo, a entrega de respostas sobre propostas de seguros.
Neste artigo, apresentamos desafios envolvendo os diferentes tipos de fraudes em seguros e dificuldades no tratamento de extensos volumes de dados das operações das seguradoras. Para lidar com eles, soluções tecnológicas são aliadas importantes. Também é indicado investir em ações de conscientização e educação de funcionários e segurados, a fim de reduzir mais riscos nos seguros.
Aproveite e confira as soluções da Scala que podem ajudar o seu negócio a impulsionar a análise de dados nos seguros!
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!
Conheça as vantagens de um data lakehouse
Quando uma empresa começa a fazer a coleta de dados ela precisa armazenar esse material em algum lugar. Atualmente, existe a opção de fazer esse armazenamento utilizando um data lakehouse.
Ele vem como alternativa ao data wirehouse e ao data lake. O sistema de trabalho agrupa aquilo que há de melhor nas duas opções, por isso, traz mais flexibilidade para as organizações trabalharem com seus dados.
São várias as vantagens de optar pelo data lakeouse, e neste conteúdo vamos explicar para você quais são elas. Continue lendo para descobrir e ainda compreender melhor o que é o data lakehouse, como ele funciona e quais são os recursos que oferece.
O que é data lakehouse?
É o data lakehouse é uma arquitetura de dados mais moderna que combina as funcionalidades do data wirehouse e do data lake. Assim, forma uma plataforma única que possibilita armazenar dados com baixo custo, mas obtendo funcionalidades para estruturar e gerenciar esses mesmos dados.
Por meio dessa arquitetura, as organizações conseguem trabalhar com armazenamento flexível de dados não estruturados, formando um sistema maior em conjunto com os recursos de dados estruturados do data wirehouse.
Assim, essa tecnologia amplia as possibilidades para as organizações trabalharem com seus dados. Afinal, reúne em um só lugar aqueles que não estão estruturados aos estruturados e, com isso, proporciona a flexibilidade de que falamos. Logo, há uma escalabilidade maior e agilidade para gerar valor a partir desses materiais.
Como o data lakehouse funciona?
O conceito de data wirehouse surgiu na década de 1980. Com essa arquitetura de armazenamento, podemos ativar dados estruturados para que eles possam ser utilizados em finalidades específicas, seja para geração de relatórios ou para inteligência de negócios.
Muitas empresas ainda utilizam esse tipo de repositório, mas com o Big Data ele se tornou insuficiente. Afinal, por meio dele, as organizações conseguem obter informações a partir de diferentes fontes e nos mais variados formatos.
Eles compõem a maioria do material disponível para elas trabalharem. Porém, são dados que não estão estruturados, logo, não se encaixam no data wirehouse. Foi assim que surgiu o data lake.
Nessa arquitetura, esse grande volume de informações diversificadas e não estruturadas é armazenado em formato bruto. Desse modo, podem ser utilizadas no momento mais conveniente.
Perceba que nos dois formatos existem algumas desvantagens e limitações. O data lakehouse funciona de uma forma que conseguimos aproveitar aquilo que há como característica mais vantajosa nas duas realidades.
Ele centraliza os dados em um só data center, permitindo que todos na organização consigam usar os dados coletados. Utiliza um sistema em nuvem para fazer o armazenamento de baixo custo que encontramos no data lake. Dessa forma, consegue capturar e armazenar um grande volume de dados brutos de todos os tipos.
Mas ao mesmo tempo o data lakehouse contém recursos do data wirehouse. Logo, ele permite fazer a governança de dados, muitas vezes utilizando Inteligência Artificial e aprendizado de máquina para fazer o tratamento dos dados armazenados.
Então, o data lakehouse funciona de uma forma acessível e de baixo custo, mas que agrega funcionalidades da preparação robusta do data wirehouse. Para isso, conta com uma série de recursos, por exemplo, para gerenciamento de dados.
Com eles, conseguimos preparar os dados com mais agilidade para que possam trabalhar juntos e estejam prontos para ferramentas de análise e de inteligência de negócio. Também conta com o recurso de armazenamento flexível, para ser escalado de acordo com a necessidade.
Ainda, utiliza formato de armazenamento em aberto e padronizado, dispõe de suporte em tempo real e suporta várias cargas de trabalho diferentes, para ser utilizado por todas as equipes da organização, desde relatórios até ferramentas de análise e ciências de dados.
Quais são as vantagens de contar com um data lakehouse?
Por todas essas características, já deve ter ficado evidente que o uso de data lakehouse traz uma série de vantagens para as empresas. Mas quais são elas de fato? O que um negócio tem a ganhar com a implementação dessa arquitetura de armazenamento de dados? Veja a seguir!
Custo-benefício mais atrativo
Com o data lakehouse podemos armazenar um grande volume de dados sem a necessidade de manter arquiteturas diferentes. Assim, a relação custo-benefício se torna mais atrativa, inclusive porque podemos adicionar capacidade de armazenamento sem aumentar o poder de computação.
Dados com maior qualidade
Podemos aplicar esquemas para dados estruturados com mais consistência. Isso garante a maior qualidade deles. Sem falar que essa arquitetura aumenta a disponibilidade de novos dados, garantindo que eles sejam recentes.
Arquitetura de armazenamento simplificada
Como dito, o data lakehouse funciona baseado nos princípios do data lake. Sendo assim, ele simplifica o armazenamento, centralizamos as plataformas e conectamos as ferramentas direto com os dados de origem, eliminando a necessidade de extrair ou de preparar para depois enviar para o sistema de armazenamento estruturado.
Alta escalabilidade
Com o uso do data lakehouse seu negócio alcança mais escalabilidade no armazenamento de dados por causa da tecnologia na nuvem. Ela tem um baixo custo e ainda possibilita separar a computação do armazenamento.
Isso fornece a escalabilidade de uma forma praticamente instantânea e quase limitada. Logo, ainda conseguimos escalonar armazenamento e poder de computação de forma separada, acompanhando as necessidades do seu negócio.
Melhoria da governança de dados
Por fim, não podemos esquecer que com o data lakehouse o processo de governança se torna muito mais simples. Ele é utilizado para ampliar o controle sobre a segurança dessas informações, as métricas, acessos e outros fatores fundamentais para gerenciar os dados.
Como o data lakehouse pode ser utilizado?
É por causa de todas essas funcionalidades que o data lakehouse pode ser utilizado para os mais diferentes fins. Conforme explicamos ao longo do artigo, o material que ele armazena é útil desde a criação de relatórios até processos mais complexos.
A arquitetura é muito útil na análise de dados, ciências de dados, inteligência de negócios e machine learning. De toda forma, os seus componentes de ingestão, gerenciamento e de análise de dados possibilitam a exploração dele a partir de diferentes ferramentas, atendendo as necessidades dos usuários.
Logo, as possibilidades são inúmeras, e com o data lakehouse é possível desenvolver soluções para os mais diferentes cenários. Tudo é feito de uma forma rápida, com acesso simples e aberto para todos dentro da organização, o que aumenta a eficiência e o poder de decisão em seu negócio.
Quer saber como implementar essa tecnologia na sua empresa? Acesse o site da Scala IT e conheça as soluções disponíveis para você.
Uma Jornada Histórica: A Evolução do Trabalho Humano ao Longo dos Séculos
Quando olhamos para trás, não é nada difícil perceber que o trabalho humano se transformou bastante com o passar dos séculos. A relação das pessoas com seus ofícios evolui de acordo com as mudanças culturais e tecnológicas que passam a fazer parte das suas vidas.
Por exemplo, recentemente a sociedade viu o trabalho remoto ganhar mais destaque devido à pandemia de Covid-19, que tornou urgente o distanciamento social. Observar como essas transformações acontecem ao longo da história permite entender não só o passado, mas especialmente o contexto atual e o que é possível esperar do futuro.
Em vista disso, preparamos este post para trazer até você um panorama da evolução do trabalho humano com o decorrer dos anos. Quer conhecer mais sobre o assunto e entender como a mão de obra humana se encaixa na era da hiperautomação? É só prosseguir com a leitura!
Trabalho na pré-história
A maneira como o ser humano encara o ato de trabalhar mudou bastante com o tempo. Na pré-história, o trabalho era uma questão de sobrevivência. Caçar animais e coletar frutos era como os indivíduos retiravam seu sustento da natureza. Mesmo quando se tornaram agricultores, deixando a vida nômade para trás, o objetivo do trabalho era essencialmente suprir as necessidades mais básicas para sobreviver.
Valorização do ócio criativo
Na Antiguidade, o trabalho humano não era algo visto de forma positiva pelos grandes pensadores gregos e romanos. Isso porque aqueles que precisavam trabalhar ocupavam posições inferiores na sociedade, enquanto o grupo mais abastado — que vivia do trabalho de escravos — tinha tempo livre de sobra para se dedicar às reflexões políticas e filosóficas.
Trabalho humano versus festas
A forma como a elite encarava o trabalho não mudou muito na Idade Média, tanto que esse tipo de atividade continuou sendo menosprezado. Os servos se dedicavam ao trabalho árduo no campo para garantir sustento, moradia e proteção dos donos de terras. Já a nobreza da sociedade feudal desfrutava de diversas atividades de lazer, como torneios, caças de animais selvagens e festas nos castelos.
Ordem divina
No século XVI, o monge alemão Martinho Lutero, uma das principais figuras da Reforma Protestante, difundiu a ideia de que o ócio é um pecado e que o homem nasce para trabalhar. Para ele, quem executa um trabalho foi escolhido por Deus para isso. O trabalho humano seria, portanto, um serviço divino.
Operação das máquinas
Com a revolução industrial no século XVIII, muitos trabalhadores saíram do campo para trabalhar nas fábricas que ficavam nas cidades. Vivendo em condições precárias e em posição de subordinação, essas pessoas se tornavam mão de obra barata para os empresários e cumpriam exaustivas jornadas de até 18 horas por dia, o que muitas vezes resultava em acidentes e até mesmo mortes por exaustão.
Proletariado
A era industrial foi marcada por grandes avanços tecnológicos e pelo surgimento do proletariado, a classe social formada pelos trabalhadores assalariados cuja força de trabalho era explorada pela burguesia industrial. No século XIX, teve início o movimento operário, com esse grupo se organizando para reivindicar melhores condições de trabalho e direitos trabalhistas.
Linha de montagem
No início do século XX, Henry Ford otimizou os processos em sua indústria automobilística por meio de uma linha de montagem, reduzindo o tempo de produção e, consequentemente, seu custo. Nesse modelo de produção, os operários ficam parados em seus postos de trabalho, limitando-se a executar atividades repetitivas.
Barateamento da produção
A conquista de direitos trabalhistas e remunerações mais justas para a classe operária nos países desenvolvidos fez com que muitas empresas passassem a buscar mão de obra mais barata em outros lugares ao longo do século XX. Com isso, elas transferiram a produção para países mais pobres, onde a população ainda lida com condições precárias e salários baixos.
Automação industrial
Os avanços tecnológicos no âmbito industrial permitem utilizar máquinas para automatizar a execução de processos com menores chances de erros e maior redução de custos. Isso reduz a participação humana em linhas de montagem, eliminando também os riscos que os trabalhadores correm nessas atividades.
Uso de robôs
Em pleno século XXI, o uso de robôs já vai muito além das indústrias, chegando inclusive ao mundo digital. Tanta automação de processos tem tornado a discussão sobre a possibilidade de os robôs substituírem o trabalho humano cada vez mais acalorada.
Criação de áreas de trabalho
A transformação digital nas empresas tem proporcionado o surgimento de novas áreas de trabalho humano que até alguns anos atrás seriam impossíveis de imaginar. Gestor de mídias sociais, cientista de dados, desenvolvedor de software e designer de produto são apenas alguns exemplos de profissões criadas em um passado ainda muito recente.
Trabalho híbrido
O trabalho remoto já vinha ganhando espaço na sociedade e foi impulsionado pela pandemia iniciada em 2020. Isso fez com que muitos profissionais que ainda não o adotavam descobrissem os benefícios desse formato e, mesmo com a volta do trabalho presencial, preferissem seguir com um modelo de trabalho híbrido.
Com todas essas evoluções tecnológicas acontecendo em um ritmo tão intenso, é natural se questionar se o trabalho humano vai se tornar cada vez mais dispensável, quem sabe até mesmo a ponto de acabar em certos setores. Como você pode notar, no entanto, o fator humano e a tecnologia sempre caminharam juntos ao longo dos anos e na era da hiperautomação isso não é diferente.
Enquanto a hiperautomação substitui o trabalho humano em determinados processos, as pessoas seguem absolutamente necessárias em outras atividades. Não há por que imaginar um cenário de disputa por espaço, mas de transformação — de modo similar ao que vem ocorrendo desde que começamos a nos organizar em sociedade.
A cultura de inovação nas empresas tem o importante papel de transformar desde os processos internos até a experiência do cliente, entregando produtos e serviços capazes de atender às suas demandas. Nesse cenário, o trabalho humano é um elemento que caminha lado a lado com os avanços tecnológicos, continuando a evoluir e a se adaptar à sua própria maneira.
Achou interessante como o trabalho humano evoluiu ao longo da história? Compartilhe este post nas suas redes sociais e divida esse conhecimento com os seus amigos!
O que é Microsoft Fabric: overview com tudo que você precisa saber
Encontrar as melhores ferramentas para melhorar a eficiência dos processos e se diferenciar dos concorrentes é um passo fundamental para a sua empresa aumentar as vendas, o faturamento e se destacar. Nesse sentido, o Microsoft Fabric é uma ótima solução que vai te ajudar a unificar a análise de dados e tomar decisões cada vez melhores.
Porém, é preciso saber quais são os recursos que ele oferece e como podem ser incorporados no seu negócio. Por isso, preparamos um artigo com diversas informações sobre o Microsoft Fabric e como ele pode ajudar o seu negócio. Continue a leitura e confira este conteúdo especial que preparamos!
O que é o Microsoft Fabric?
O Microsoft Fabric é um ótimo recurso para quem quer melhorar a eficiência do negócio por meio da análise de dados. Essa plataforma une aspectos de Power BI, Azure Synapse e Data Factory para proporcionar um ambiente de integração que vai melhorar a sua experiência na hora de tomar as decisões do negócio.
Além disso, permite que você realize análises de dados em tempo real em uma base SaaS compartilhada, garantindo maior profundidade nas avaliações, experiências compartilhadas e facilidade de acesso aos ativos.
O Fabric ainda possibilita a concentração da produção dos trabalhos da empresa, simplificando os processos e auxiliando na gestão. Há muitas funções que podem ser aproveitadas em seu negócio.
Quais são as funcionalidades dessa ferramenta?
O Microsoft Fabric pode oferecer uma gama de funcionalidades que serão úteis nas tomadas de decisão e na melhora operacional da empresa. Entre os principais recursos disponíveis estão:
- Engenharia de Dados — oferece a possibilidade de executar transformações em uma grande quantidade de dados, possibilitando a escala e melhora do desempenho na empresa;
- Data Factory — permite a utilização de mais de 200 conectores para ter acesso a dados tanto localmente, quanto na nuvem;
- Ciência de dados — ajuda a criar, implementar e operacionalizar modelos que envolvem Machine Learning;
- Data Warehouse — proporciona formas de melhorar o desempenho e escala, além de armazenar dados de forma nativa;
- Análise em tempo real — é uma ótima possibilidade para avaliar os dados da empresa e garantir tomadas de decisão ágeis para se adequar às mudanças de mercado;
- Power BI — garante o acesso aos dados no Fabric rapidamente, além de ser intuitivo e ajudar no processo de tomada de decisões.
Para usufruir de todos esses recursos de maneira unificada, usar o Microsoft Fabric é a melhor opção para o seu negócio.
Como os dados são unificados?
A unificação da base de dados sobre a qual acontece a unificação dos serviços do Fabric é o OneLake. Ele está presente no pacote dessa ferramenta e permite que o usuário tenha uma experiência centralizada a partir do armazenamento dos dados em um único local.
Além disso, o OneLake disponibiliza aos desenvolvedores da empresa uma experiência SaaS unificada a partir do repositório de dados em todo o locatário. Dessa forma não é necessário compreender conceitos de infraestrutura de dados e tem-se mais facilidade para elaborar as estratégias da empresa.
Com o Onelake, as empresas passam a eliminar silos de dados caóticos, criados e configurados em contas próprias e isoladas. Com isso, torna-se possível obter a colaboração por parte dos desenvolvedores nos projetos.
Qual é o papel da IA dentro desse contexto?
Com a melhora nas ferramentas de IA, as empresas aproveitam de recursos melhores que permitem otimizar os seus resultados. Nesse sentido, o Microsoft Fabric também permite o uso da IA para melhorar a experiência dos usuários e os processos das companhias.
Por meio da aplicação da IA, ele permite que os desenvolvedores acelerem a análise de dados. Por meio de modelos, aplicados em uma única base, os cientistas de dados reduzem o tempo necessário para interpretar as informações e agregar valor para a empresa.
Como gerenciar os modelos de IA?
O gerenciamento de dados ocorre em uma plataforma unificada, que permite a análise baseada em modelos de IA, ajudando os cientistas de dados a transformar as informações em uma forma de se diferenciar dos concorrentes.
Além disso, com IA generativa e modelos de linguagem, é possível alimentar constantemente a base da empresa com novos dados, simplificando a identificação de tendências e garantindo um sistema analítico atualizado, integrado e bem gerenciado. Esse uso estratégico pode ajudar o seu negócio a se destacar no mercado e conseguir alta lucratividade.
Como implementar e usar o Microsoft Fabric na empresa?
A partir do Microsoft Fabric Overview que você teve até aqui, já deu para notar que essa ferramenta ajuda na diferenciação de mercado, não é mesmo? Agora, é hora de entender como implementá-lo no negócio. Explicamos em detalhes, a seguir. Confira!
Faça a unificação de dados
O primeiro ponto que deve ser adotado na sua empresa é a unificação de dados a partir do Microsoft Fabric. Por meio de um hub centrado em lake, os engenheiros de dados conseguem conectar e selecionar informações de diversas fontes. Consequentemente, é possível ter mais facilidade para acessar relatórios e tomar decisões acertadas.
Use a IA no gerenciamento de dados
Como você viu, o uso de IA no gerenciamento de dados permite otimizar a coleta e avaliação das informações, além de garantir uma fonte a mais para agregar valor ao processo decisivo do negócio. Por isso, vale a pena incorporar esse tipo de solução em suas estratégias.
Capacite a sua empresa
É preciso que os colaboradores tenham o treinamento adequado para usar todas as funcionalidades do Microsoft Fabric, e isso pode ser feito com a ajuda de profissionais especializados no assunto.
Administre os dados da empresa
É preciso ter uma boa gestão de dados na organização para que os colaboradores consigam utilizá-los. Esse passo envolve a adoção de um sistema aberto e escalonável, que permita a administração dos dados de forma segura e que atenda a governança e conformidade.
Conte com especialistas
Ter o suporte de profissionais especializados em Microsoft Fabric e outras soluções é fundamental para implementar tudo com eficiência. Nesse sentido, contar com a Scala pode ser uma ótima opção. Somos especializados em oferecer soluções de alta performance e orientadas ao que o seu negócio precisa.
Ao entender como aplicar o Microsoft Fabric de forma eficiente, torna-se possível aproveitar todo o potencial dessa ferramenta. Com o suporte da Scala, você consegue implementar essa solução de maneira otimizada e começa a se diferenciar dos concorrentes por meio de análise de dados certeiras e ágeis.
Quer incorporar o Microsoft Fabric em seu negócio com a ajuda da Scala? Então, entre em contato conosco agora mesmo!
Saiba como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI
Grandes volumes de dados trazem informações valiosas para a empresa, mas também exigem uma alta capacidade de processamento. Entre as diversas atividades envolvidas nesse processo, a análise de logs em tempo real é uma das mais importantes, mas também pode se mostrar um desafio complexo e custos.
Apesar de parecer uma questão difícil de resolver, ao contar com boas ferramentas de IA, essa tarefa pode se tornar mais simples, trazendo otimização de recursos e economia na hora de implementar sua análise de logs. Se você quer saber como colocar essa ideia em prática para otimizar o desempenho de sua equipe de TI e reduzir muitos outros custos, continue a leitura e confira nossas recomendações.
Por que é importante reduzir custos de análise de logs?
Reduzir custos é essencial a fim de alcançar um novo patamar de eficiência operacional em sua empresa. Veja, a seguir, quais os principais fatores que justificam a procura por alternativas para a minimização das despesas na análise de logs.
Desempenho operacional
A análise de logs pode ser intensiva em recursos, exigindo muito tempo e esforço das equipes de TI na hora de dentificar padrões e problemas ligados à segurança. Ao reduzir os custos de análise, seu time pode se concentrar na resolução do problema, atuando de maneira mais estratégica e ágil.
Questões financeiras
A alocação de muitos recursos em análise de logs pode afetar negativamente o orçamento de sua empresa. Ao alocar os recursos em outras áreas, é possível aplicar seus esforços na melhoria da experiência dos clientes, na automação de tarefas e no desenvolvimento de novos projetos junto à sua equipe.
Escalabilidade
Uma das principais prioridades de empresas que visam o crescimento contínuo se refere a capacidade de ampliar suas operações. Conforme o volume de logs aumenta, é essencial contar com mecanismos para reduzir custos e trazer mais eficiência na hora de ampliar as atividades desenvolvidas. Esse tipo de característica é conhecida como ganho de escala e representa um dos requisitos para a ampliação sustentável da empresa.
Tempo de resposta
A análise de logs, quando realizada em tempo real, é determinante para identificar e responder rapidamente a ameaças cibernéticas ou demais problemas operacionais que podem aparecer. Isso reduz custos, acelera o tempo de resposta e minimiza qualquer impacto negativo derivado de incidentes.
Como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI?
A redução de custos na análise de logs é muito importante para alcançar mais eficiência e evitar o desperdício de recursos. Nesse sentido, existem várias ações que podem ser adotadas para diminuir as despesas e garantir que a análise de logs seja feita de forma eficiente. A seguir, destacamos algumas delas. Confira!
Detecção de comportamentos estranhos
Com o uso de ferramentas que utilizam IA, fica mais fácil identificar comportamentos estranhos e anomalias na hora de fazer a análise de logs. Esse aspecto é muito importante na hora de fazer a redução dos custos.
Por isso, é crucial implementar sistemas que ajudam na detecção de comportamentos estranhos utilizando IA. Esse tipo de solução permite que sua equipe se concentre em atividades suspeitas e, consequentemente, economize recursos no gerenciamento de logs.
Sinalização de eventos críticos
Contar com a sinalização de eventos críticos é muito importante para aumentar a segurança do negócio e também para que os sistemas continuem funcionando bem. Nesse sentido, fazer a análise de logs em tempo real usando AI é uma ótima saída para reduzir custos.
Por exemplo, com uma solução adequada é possível fazer o armazenamento de grandes volumes e tipos de logs. A partir disso, você pode fazer a definição de eventos que são considerados críticos e receber alertas para proceder com a correção antes de ter alguma ameaça real à segurança.
Análise preditiva
Combinar IA e análise preditiva é uma ótima alternativa para reduzir custos e ter mais eficiência na análise de logs em tempo real. Com soluções adequadas, você consegue criar filtros apropriados, modelos de detecção de comportamentos estranhos e automatização de tarefas no gerenciamento de logs.
Nesse sentido, é importante compreender o volume de dados e a complexidade dos eventos de log envolvidos na análise. Contar com uma boa solução, que suporte grandes volumes e tipos de logs pode facilitar essa tarefa.
Automação
Investir em automação também é um ponto importante para ter mais eficiência e reduzir os custos na análise de logs. Nesse sentido, você pode fazer integrações e criar fluxos automatizados, nos quais as decisões podem ser tomadas com base em dados.
Além disso, é possível que as ações sejam programadas e feitas de forma automática, o que reduz a necessidade de interferência humana e de erros, principalmente para eventos que são parte da rotina.
Agrupamento de logs
Mais uma boa prática para reduzir os custos na análise de logs é o agrupamento. Por meio dele, você consegue categorizar e ordenar um volume alto de eventos ou logs com base em padrões que foram identificados.
Desse modo, fica mais simples e eficiente visualizar os dados, identificar tendências, encontrar comportamentos estranhos e reduzir os custos envolvidos na análise de logs em seu negócio.
Políticas de retenção
Usar políticas de retenção nas análises de logs fica ainda mais eficiente com o uso de IA, permitindo que você reduza os custos na sua empresa. Por exemplo, com uma boa ferramenta, fica simples determinar o período pelo qual os logs ficaram armazenados antes de excluí-los.
Contar com boas ferramentas na hora de reduzir os custos na análise de log é fundamental. Elas permitem que o seu negócio coloque em prática cada uma das práticas que recomendamos ao longo deste texto.
Ao compreender a importância de encontrar caminhos para fazer a análise de logs de maneira mais eficiente, sua empresa está um passo mais perto de diminuir os custos. Além disso, contar com suporte de uma empresa especializada, como a Scala, nessa jornada de implementação de ferramentas de IA é muito importante.
Quer contar com nosso apoio para otimizar a análise de logs em seu negócio? Então, entre em contato agora mesmo e conheça mais sobre as nossas soluções!
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!
Data mesh: entenda para que serve e quais seus princípios
Devido ao aumento da importância dos dados na formulação de um bom planejamento estratégico, empresas lidam diariamente com os desafios que surgem na hora de gerir um grande volume de informações e extrair informações relevantes dele. Para lidar com esse tipo de questão, o Data Mesh foi desenvolvido.
Essa tecnologia propõe uma descentralização dos dados durante seu gerenciamento, garantindo entregas mais ágeis, além de trazer dados mais detalhados para cada setor de interesse. Quer saber como esse recurso pode destravar o potencial da sua empresa. Então siga a leitura e acompanhe nossas recomendações!
O que é Data Mesh?
O Data mesh pode ser entendido como um modelo de arquitetura de dados que você pode usar na empresa para descentralizar as informações. Ele pode servir para melhorar o potencial analítico da empresa, gerando diferentes benefícios.
Como recentemente ocorreu uma escalada na quantidade de dados processados pelas empresas, tornou-se necessário recorrer a novos mecanismos que auxiliem no tratamento e aproveitamento dessas informações, e o Data Mesh surgiu como uma abordagem alternativa nesse aspecto.
A promessa é que, por meio desse novo modelo, seja possível potencializar e escalar a análise dos dados da sua empresa, aumentando a acessibilidade e disponibilidade deles. Com novas ferramentas, como Machine Learning e Inteligência Artificial, ganhando espaço, essa promessa torna-se cada vez mais importante.
Qual a sua finalidade?
A finalidade do Data Mesh tem relação com os diversos gargalos que surgem com a centralização de dados e da infraestrutura de TI. Seu objetivo é assegurar que profissionais importantes da empresa tenham conhecimento sobre as informações e tomem as melhores decisões para o negócio.
Além disso, pode ajudar em diversos aspectos, além da descentralização. Por exemplo, com a atribuição de propriedade de domínio a equipes específicas, esse conceito ajuda a melhorar a governança e responsabilidade com os dados, auferindo qualidade e segurança.
Além disso, o conceito auxilia empresas que estão escalando, dado que foi projetado para lidar com crescimento contínuo e a complexidade dos dados que podem surgir em um cenário escalável.
Por fim, vale lembrar que, ao descentralizar os dados e responsabilidades, torna-se possível reduzir a dependência de uma única equipe na empresa, diminuindo os gargalos existentes e aumenta a eficiência do negócio.
Quais os seus princípios?
Como uma das principais promessas dessa tecnologia é potencializar e favorecer a escalabilidade na análise de dados, há alguns princípios que norteiam o uso dessa ferramenta e garantem a disponibilidade de informações. Veja, a seguir, quais são os principais princípios ligados a essa inovação.
Arquitetura de dados descentralizada
A estrutura deve ser organizada para segmentar os dados analíticos por domínio. No caso de uma empresa que trabalha com e-commerce, por exemplo, seria possível trabalhar domínios de clientes, pedidos, entregas, e demais áreas que descentralizam os dados da corporação.
Isso significa que a arquitetura deve remover qualquer possibilidade de acoplamento para possibilitar que os domínios forneçam dados analíticos de maneira concentrada e independentemente dos demais domínios que a empresa utiliza. Isso oferece autonomia para as equipes de TI em relação à implementação de aspectos operacionais e analíticos ligados aos dados.
Conjunto de dados tratados como produtos
Avaliando pela ótica do Data Mesh, cada conjunto de dados é tratado como um produto distinto, contando com sua própria equipe de responsáveis que garante a qualidade e a governança. Isso determina uma responsabilidade direta e aprofundada sobre dados específicos da empresa.
Estrutura orientada no formato self-service
De maneira semelhante à forma como a arquitetura de microsserviços fragmentou os aplicativos em componentes menores, o Data Mesh desagrega os dados em domínios independentes.
Para tanto, é necessário existir uma infraestrutura de dados self-service, tal como uma plataforma, para possibilitar a autonomia do domínio. Isso dispensa a duplicação de esforços, favorece que cada equipe responsável por produtos de dados construa-os rapidamente.
Que problemas o Data Mesh resolve?
Com os modelos mais tradicionais, existem alguns desafios que precisam ser enfrentados para conseguir aproveitar ao máximo os dados disponíveis. O Data Mesh surgiu com o intuito de enfrentar as dificuldades, resolvendo as seguintes questões:
- dificuldade para escalar — a falta de recursos para lidar com o crescimento da empresa é um dos problemas enfrentados. As plataformas mais tradicionais muitas vezes barram a escalabilidade da empresa, dificultando as análises de dados e cenários para manter a expansão;
- dependência causada pela centralização — outro problema criado em arquiteturas centralizadas e que o Data Mesh pode ajudar a resolver é a dependência. Ao ter mais do que uma equipe responsável por gerenciar os dados, consegue-se evitar gargalos e dependências, tornando a organização mais ágil e responsiva;
- falta de qualidade nos dados — por fim, o Data Mesh também auxilia na melhora da governança e qualidade dos dados obtidos. Assim, é possível ter maior controle das informações e tomar decisões mais conscientes.
Caso sua empresa esteja enfrentando alguns desses problemas, vale consultar uma empresa especializada para entender como implementar o Data Mesh em seu negócio. Há várias vantagens que podem ser aproveitadas com essa decisão.
Quais são os benefícios do Data Mesh?
Existem inúmeras vantagens que podem ser aproveitadas a partir da adoção do Data Mesh na empresa. Explicamos algumas delas em detalhes, a seguir. Continue lendo e confira!
Aumento da agilidade e escalabilidade
Conforme a sua empresa cresce e os requisitos de dados se tornam mais complexos, torna-se necessário investir em modelos que permitam manter a qualidade dos dados e agilidade na hora de obtê-los.
Nesse sentido, o Data Mesh é projetado para escalar de forma mais eficiente. Esse modelo ainda oferece flexibilidade de escolha de tecnologias e ferramentas em cada domínio, o que permite que a empresa consiga se adaptar às mudanças do cenário tecnológico.
Melhora na governança
Como você viu, melhorar a governança e a qualidade dos dados é um dos objetivos do Data Mesh. Por meio desse modelo, você consegue otimizar o controle, mesmo em um cenário de rápido crescimento de fontes de dados.
Isso acontece por meio da descentralização de operações, usando o formato de domínio, além da aplicação das diretrizes globais de segurança. Com isso, a sua empresa tem melhores condições para manter a qualidade dos dados em diferentes cenários.
Contar com boas ferramentas e com um modelo como o Data Mesh é indispensável para obter bons resultados em sua empresa. Além de trazer mais flexibilidade e autonomia para os times, você permite que cada domínio seja tratado de maneira única, utilizando os seus respectivos dados para orientar o planejamento estratégico de cada equipe.
Quer saber como otimizar sua governança de dados? Então siga com sua visita ao blog e descubra quais os benefícios de implementar a Solução da Scala!
Descubra o que é API e para que serve
A troca de informações é essencial para o sucesso dos negócios, sendo crucial que gestores saibam e entendam o que é API. Ao compreendê-las, você sabe como aumentar a automatização de seus processos, fazendo com que dados sejam trocados em tempo real e haja colaboração entre sistemas diversos.
Essa é uma ferramenta que impulsiona a inovação, a eficiência operacional e a criação de experiências personalizadas para os clientes. Neste artigo, você entenderá melhor esse conceito e saberá como explorar as APIs!
O que é API?
Uma API (Application Programming Interface) é um conjunto de regras e protocolos que permite que diferentes softwares interajam entre si. Trata-se de uma interface que permite que diferentes sistemas se comuniquem e compartilhem informações de forma padronizada.
Sua função é definir como os componentes de software interagem uns com os outros. Empresas usam APIs para estabelecer a integração entre diferentes aplicativos, sistemas e plataformas. Assim, usuários de um programa conseguem utilizar recursos e funcionalidades de outros sistemas mais facilmente.
Saiba que as APIs podem ser públicas ou privadas. As primeiras estão abertas para qualquer desenvolvedor utilizar em seus aplicativos. Já as privadas são acessíveis apenas a parceiros selecionados ou a desenvolvedores autorizados.
Como funciona uma API na prática?
Na prática, um programador incorpora uma API no próprio código de um programa, seguindo as instruções do provedor da API. Isso é feito para solicitar dados, executar ações ou interagir com funcionalidades específicas do sistema que disponibiliza a API.
Imagine que uma empresa de comércio eletrônico possui uma API pública que permite que outras organizações acessem informações sobre os produtos disponíveis em seu catálogo.
Nesse exemplo, um desenvolvedor que está criando um aplicativo de comparação de preços pode utilizar essa API para obter dados atualizados sobre os produtos da empresa.
Assim, esse programador cria um código para requisitar à API informações como nome, preço e disponibilidade de um determinado produto. A API processa essa requisição, verifica a autenticação (se necessário) e envia os dados solicitados para o aplicativo.
O desenvolvedor pode então utilizar esses dados no seu aplicativo para exibir as informações do produto, comparar preços com outras lojas e fornecer uma experiência completa aos usuários.
As APIs podem ter diferentes níveis de complexidade. Por exemplo, algumas podem permitir apenas a leitura de dados, já outras permitem a criação, atualização ou exclusão de informações. Também é possível que algumas APIs exijam autenticação para garantir a segurança e o controle de acesso aos dados sensíveis.
Quais são as utilidades de uma API?
APIs são bastante amplas e podem trazer diversas utilidades ou benefícios para as empresas. Aqui estão alguns dos seus principais usos:
- integração de sistemas: a primeira utilidade é fazer com que os sistemas e os aplicativos se conectem e compartilhem dados de maneira padronizada, independentemente das tecnologias subjacentes;
- desenvolvimento de aplicativos: também é possível que APIs forneçam ferramentas e recursos para desenvolvedores criarem aplicativos mais rapidamente. Elas podem trazer funcionalidades como mapeamento, processamento de pagamentos, autenticação de usuários, entre outros. Com isso, os desenvolvedores não precisam criar recursos do zero;
- reutilização de código: trechos de código podem ser disponibilizados para uso em diferentes projetos. Assim, ele pode ser reutilizado e diminui a necessidade de reinventar a roda em cada aplicativo desenvolvido;
- integração de serviços externos: APIs podem ser usadas para integrar serviços externos a um aplicativo ou sistema. Por exemplo, uma API pode permitir que um aplicativo acesse dados de uma rede social, como o Facebook, ou envie mensagens por meio de um serviço de e-mail;
- exposição de dados e funcionalidades: a empresa pode criar um API que disponibiliza dados e funcionalidades de sua plataforma para outros desenvolvedores, parceiros ou clientes. Isso permite a criação de ecossistemas em torno de um produto ou serviço, estimulando a inovação e a criação de valor adicional;
- automação de tarefas: APIs podem automatizar tarefas repetitivas. Por exemplo, uma delas pode permitir que um sistema automatizado acesse e atualize dados em um banco de dados, execute determinadas operações ou realize ações em um sistema remoto.
Qual a relação do API com implementação, governança e monetização?
APIs têm relação direta com implementação, governança corporativa e melhor monetização da empresa. Entenda melhor como esses conceitos se conectam a seguir.
Implementação
A implementação de uma API consiste na criação e desenvolvimento da própria API. Isso envolve projetar e escrever o código, definir os endpoints (local em que as soluções da API são atendidas) e métodos disponíveis, e garantir que a API funcione corretamente. A implementação bem-sucedida da API é fundamental para garantir sua usabilidade, eficiência e uso adequado pelos desenvolvedores, que são os principais usuários da API.
Governança
A governança de APIs envolve o estabelecimento de políticas, diretrizes e práticas que regulam tanto o uso como a gestão desses códigos em uma organização. Isso inclui aspectos como controle de acesso, segurança, padronização de nomenclatura, gerenciamento de versões, documentação e monitoramento.
Com uma boa governança, é possível assegurar que as APIs sejam consistentes, seguras e eficazes em toda a organização.
Monetização
A monetização de APIs refere-se à prática de gerar receita a partir do uso de uma API. Existem várias estratégias de monetização que podem ser usadas, como:
- modelo de assinatura: são oferecidos diferentes níveis de assinatura que concedem acesso à recursos adicionais ou limites de uso mais altos;
- preços por uso: cobra-se a quantidade de chamadas feitas pela API ou a quantidade de dados transmitidos por meio da API;
- modelo freemium: é o oferecimento de uma versão gratuita da API com recursos limitados e opções de upgrade pagas para recursos avançados;
- parcerias e acordos comerciais: são estabelecidos acordos com parceiros ou clientes que desejam integrar a API em seus próprios produtos ou serviços, cobrando uma taxa pela integração.
Em resumo, a implementação adequada de uma API é necessária para garantir sua funcionalidade e a governança ajuda a estabelecer diretrizes e melhores práticas para o uso das APIs. Com isso, é possível que a empresa consiga obter um valor econômico com as APIs disponibilizadas.
Saber o que é API, bem como entender seu funcionamento é importante para facilitar a integração dos sistemas, acelerar o desenvolvimento de aplicativos e até mesmo ter novas oportunidades de monetização. Nesse sentido, a Scala fornece todo o apoio necessário para que você consiga desenvolver APIs ideais para seu negócio, sendo criados e orientados conforme suas necessidades específicas!
Quer saber mais sobre nossos serviços e como ajudamos na criação de APIs? Entre já em contato conosco da Scala!