Confira as 8 melhores ferramentas de visualização de dados!

Confira as 8 melhores ferramentas de visualização de dados!

Muitos afirmam que a informação é a nova moeda dos negócios, e que a internet é a agência de câmbio na qual ela é negociada. Analogias à parte, o mais importante está na sua compreensão, e as ferramentas de visualização de dados são essenciais neste processo.

Mais do que apenas analisá-los, é preciso descobrir os padrões e as observações que dificilmente seriam percebidos com uma mera análise. É por esse motivo que você deve apresentá-los de forma visual e intuitiva, pois essa é a melhor maneira de garantir que as informações sejam compreendidas pela diretoria.

Como disse o autor, jornalista e designer da informação, David McCandless, em sua palestra na TED Talks, “visualizando as informações, nós a transformamos em uma paisagem que você pode explorar com os seus olhos, uma espécie de mapa informativo. Quando se está perdido, um mapa é sempre muito útil”.

Dito isso, mostraremos a seguir as 8 melhores ferramentas de visualização de dados. Não perca essa leitura em hipótese alguma. Confira!

1. Tableau

Possivelmente a ferramenta de visualização de dados mais popular no mercado, o Tableau suporta uma ampla variedade de gráficos, mapas, tabelas e outros elementos. A versão principal deve ser instalada no computador, porém, também é possível utilizá-lo na nuvem, a partir de qualquer lugar e dispositivo, por exemplo.

Vale deixar claro que para criar os dados visuais não será necessário nenhum tipo de conhecimento em programação, ou seja, não será preciso se preocupar com linhas de código e integrações com SQL, SAP etc.

O Tableau possui versões pagas e gratuitas, baseando-se em 5 diferentes produtos:

  • Tableau Desktop;
  • Tableau Server;
  • Tableau Online;
  • Tableau Public;
  • Tableau Reader.

 

Verifique-os individualmente e veja qual das opções melhor se adapta as suas necessidades.

2. Infogram

De fácil utilização, o Infogram permite a criação de mapas interativos, gráficos e infográficos. Sua versão gratuita é bastante restrita, porém, as pagas incluem recursos com mais de 200 mapas, compartilhamento privado, biblioteca de ícones etc.

Assim como o Tableau, o Infogram não exige conhecimentos em programação. Qualquer pessoa com o mínimo de capacidade poderá usá-lo e desenvolver dados visuais muito bem projetados, legíveis e compreensíveis a todos.

Para se ter uma ideia da sua eficiência, no Brasil, um dos seus clientes é a Fundação Getúlio Vargas (FGV).

3. Plotly

Ferramenta de análise e visualização de dados na web, o Plotly oferece uma enorme variedade de gráficos com recursos integrados de compartilhamento social. A questão estética é sem a menor sombra de dúvida uma das mais profissionais do mercado, motivo este que o faz ser a escolha de organizações como P&G e Shell.

Existe uma versão gratuita e uma paga. O problema em relação à primeira é que todas as criações nela desenvolvidas se tornarão públicas, isso sem contar que ela também não oferece muitas funcionalidades.

Já a segunda, por sua vez, permitirá que as suas informações sejam apenas suas, isto é, totalmente privadas. O Plotly pode ser utilizado no servidor local da empresa ou na nuvem, como você preferir. Entretanto, é importante que se tenha um certo conhecimento em programação, pois sua estrutura é baseada na linguagem Python.

4. RAW

O RAW pode ser definido como o “elo perdido” entre as planilhas e os gráficos vetoriais. Com ele, você poderá criar mapas e diagramas visuais utilizando dados em Google Docs, Excel e softwares similares. Construído sobre a D3.js (biblioteca interativa em JavaScript), ele tem uma interface tão interativa que o torna muito fácil de usar.

O processamento é todo feito no navegador, sendo disponibilizado mais de 16 tipos de gráficos, altamente customizáveis. Ele ainda permite melhorar a aparência dos gráficos com o auxílio de programas como o Illustrator e o Inkscape. E o legal de tudo isso é que o RAW é uma ferramenta de visualização de dados completamente gratuita!

5. D3.js

Para dar sequência, falaremos um pouco da D3.js, a qual acabamos de mencionar como a base de funcionamento do RAW. Nesse caso, essa biblioteca (Data Driven Documents/Documentos Orientados por Dados) também pode ser empregada para a visualização de dados.

A diferença, contudo, é que para utilizá-la “cruamente” é necessário ter algumas noções em programação. Para renderizar os gráficos, ela usa HTML, CSS e SVG, permitindo criações verdadeiramente incríveis. Repleta de recursos, a D3.js é gratuita e de código aberto, porém, exigindo determinados conhecimentos para utilizá-la.

6. Google Charts

O Google, é claro, não ficaria de fora desse mercado. Com a sua ferramenta Google Charts, você conseguirá criar gráficos e infográficos interativos. Com a sua amigável interface mais uma ampla galeria de modelos e configurações predisponíveis, ele proporciona uma perfeita compatibilidade com os sistemas iOS e Android.

7. Chartio

Bastante semelhante ao Tableau, mas menos conhecido, o Chartio também merece o seu destaque com uma das melhores ferramentas de visualização de dados. A montagem dos gráficos e mapas vetoriais é feita de forma simples e intuitiva, concedendo a conexão com outros softwares como o Google Analytics e o Salesforce.

Sua versão gratuita é interessante, mas estão nas pagas as suas principais funcionalidades. No entanto, o investimento mínimo necessário é um tanto quanto mais elevado se comparado às soluções concorrentes.

8. TimelineJS

Ótimo para a criação de linhas do tempo e fácil de usar, o TimelineJS permite a formação de gráficos a partir de informações simples, sem nenhum conhecimento em programação e inseridos em um modelo de planilha.

Todavia, se o profissional tiver mais competências no que corresponde ao JSON (JavaScript Object Notation/ Notação de Objetos JavaScript), poderá personalizar a sua linha do tempo ainda mais. O TimelineJS é gratuito, usado diretamente na web.

Para concluir, não poderíamos deixar de falar que essas ferramentas de visualização de dados não se referem apenas à análise de informações de infraestrutura, por exemplo, mas sim de todas as áreas de um negócio.

Enfim, esperamos que você tenha gostado deste artigo e que possa aproveitar essas soluções na sua empresa. Para ficar por dentro de outros conteúdos tão relevantes quanto a este, assine a nossa newsletter agora mesmo!

Conheça 6 casos de sucesso de Big Data em empresas

Conheça 6 casos de sucesso de Big Data em empresas

A quantidade de dados digitais cresceu tremendamente nos últimos anos e, com isso, surgiu o Big Data, termo que refere-se a um processo de análise de dados para direcionamentos estratégicos nas empresas. E isso não se aplica somente àqueles que têm seus negócios focados em tecnologia. Existem casos de sucesso de Big Data em empresas de todos os tipos.

Todos sabemos que grandes empresas digitais como a Amazon, a Uber e a Netflix usam dados importantes para gerar tudo, desde o desenvolvimento de novos produtos até a previsão de quais filmes o manterão colado na sua cadeira. Contudo, os varejistas, as instituições públicas e empresas consolidadas enfrentam situações únicas que muitas empresas digitais não enfrentam e, mesmo assim, estão investindo em Big Data.

Os dados sempre foram importantes nos negócios, é claro. Porém, com a chegada das tecnologias digitais, ficou clara a necessidade de ajudar as empresas a desenvolverem uma vantagem competitiva sustentável.

Confira 6 empresas com casos de sucesso de Big Data:

1. Monsanto

Monsanto aproveita a análise de dados para elaborar projetos otimizados de plantio. Os agricultores estão sempre perguntando sobre quais sementes plantar, quanto, onde e quando. Essa empresa usa a ciência dos dados para fazer recomendações prescritivas para o plantio.

Eles usam os modelos matemáticos e estatísticos para planejar os melhores momentos e locais para cultivar plantas masculinas e femininas. A ideia é maximizar o rendimento e reduzir a utilização da terra.

Seu algoritmo de aprendizado de máquina atinge mais de 90 bilhões de pontos de dados em dias, em vez de semanas ou meses. Isso pode reduzir e otimizar a extensão da área de plantio, inclusive.

2. Grupo Pão de Açúcar

O grupo Pão de Açúcar tem um sistema de relacionamento com o cliente voltado para a fidelização do seu público externo. Chamado de Clube Extra, o sistema tem o objetivo de não só promover a aproximação com clientes mas também com fornecedores.

De forma simples, o cliente se cadastra no programa da rede de supermercados e pode acumular pontos por meio de compras online ou em lojas físicas. Os dados originados com essa plataforma são analisados para relacionar os clientes com os produtos, com as marcas favoritas e com os mais consumidos.

Operacionalmente, o sistema com a tecnologia Big Data otimiza o estoque, visto que a empresa terá conhecimento prévio sobre o quanto se deve comprar de determinado produto, tendo em vista os custos de mantê-lo.

3. Ministério da Justiça

As instituições governamentais também estão investindo no uso de Big Data. O Ministério da Justiça do Brasil usa um banco de dados imenso, com mais de 1 bilhão de registros.

Para poder analisar todos os dados, o Ministério da Justiça conta com o auxílio da tecnologia Watson da IBM, desenvolvida para coletar e processar dados em milésimos de segundos. Ele ainda utiliza o Big Data para identificar ações ilícitas, especialmente relacionadas com lavagem de dinheiro.

4. Zara

Antes que as portas se abram diariamente em cada um dos 2.213 estabelecimentos da Zara em todo o mundo, os funcionários e os gerentes compartilham detalhes dos artigos mais vendidos do dia anterior, peças devolvidas pelos clientes, feedback dos compradores, bem como tendências que a equipe tem percebido.

Usando um sistema sofisticado orientado para a tecnologia, analistas divulgam as atualizações diárias e usam-nas para pintar uma imagem precisa do que exatamente os clientes da Zara estão exigindo.

Essa informação é rapidamente traduzida por uma vasta equipe de mais de 300 designers internos em projetos tangíveis que obedecem às tendências de moda, que são decentemente feitos e vendidos a preços acessíveis. E, em 21 dias, a nova peça está disponível no varejo.

Enquanto a maioria das marcas de moda rápida tentam antecipar o que os clientes desejam, a Zara ganha a tendência, obtendo os comentários dos clientes. As lojas são abastecidas duas vezes por semana — com pedidos uma vez antes do fim de semana e uma vez depois. O estoque é novo e o cliente geralmente pode encontrar itens que são exclusivos.

A Zara está sempre preparada para dar aos consumidores o que eles querem ou, melhor ainda, o que eles nem sabem que precisam. E, ao que parece, esse é o segredo do seu sucesso.

5. NASA

Não chega a ser uma grande surpresa, mas a Agência Espacial Norte-americana (NASA) tem diversos programas que contam com o uso de Big Data. Um exemplo é o projeto de pesquisa sobre mudanças climáticas, com análises de dados importantes coletados por meio de 16 satélites de ciências da terra da NASA para o programa de ciência climática, monitorando a qualidade do ar, os oceanos e os furacões, entre outros.

Outro projeto é o supercomputador Pleiades — o supercomputador mais avançado do mundo para modelagem e simulação. Ele é um dos mais poderosos instalados no Centro de Pesquisa da NASA em Moffett Field, Califórnia, e apoia as missões da agência na exploração da ciência terrestre e espacial, aeronáutica, futuras viagens espaciais e explorações.

Pleiades já foi usado para explicar a atmosfera do sol por meio de modelos numéricos avançados. Usado para modelagem e simulação, esse supercomputador ajuda os pesquisadores da NASA a aproveitar os recursos computacionais vastos e incorporar simulações em escalas espaciais.

6. Nike

A Nike é líder mundial em várias categorias de calçados e vestuários esportivos e está investindo pesadamente em aplicativos, wearables e Big Data. A Nike está olhando além dos produtos físicos e pretende criar marcas de estilo de vida que os atletas não querem correr sem.

A empresa tem 13 linhas diferentes, em mais de 180 países. No entanto, a forma como ela segmenta e serve esses mercados é o seu diferencial real. Nike divide o mundo em empreendimentos esportivos em vez de apenas em geografia. A teoria é que as pessoas que jogam golfe, por exemplo, têm mais em comum do que as pessoas que simplesmente vivem próximas umas das outras.

Essa estratégia de varejo e marketing é, em grande parte, impulsionada por Big Data. A Nike tem investido também em análise de dados demográfica para definir seus mercados de teste e impulsionar seus negócios.

Como você pôde perceber, o Big Data auxiliou essas empresas a alavancarem seus negócios e a alcançaram excelentes resultados. Quer saber mais sobre o uso do Big Data? Veja o nosso outro artigo sobre o assunto!

Internet das coisas: 7 tendências para ficar de olho!

Internet das coisas: 7 tendências para ficar de olho!

Um dos assuntos mais falados dos últimos anos e que ganha cada vez ganha mais força no mundo da TI, é a Internet das Coisas (Internet of Things — IoT). A Gartner, empresa global de pesquisas em tecnologia, por exemplo, prevê 20,4 bilhões de dispositivos conectados à web, dentro do conceito de IoT, até 2020 — em 2015, eram apenas 8 bilhões.

E mais: este fenômeno é tão importante que levou o governo brasileiro a firmar acordo com a McKinsey & Company Brasil em 2016, para desenvolver de estudos de implementação de IoT no Brasil.

Não é possível falar em transformação digital sem que a Internet das Coisas não esteja incluída. Ela é um dos pilares deste movimento, que também engloba Cloud Computing, Big Data, Mobile Tech e sua gama de recursos e serviços relacionados.

É sobre isso que vamos conversar ao longo deste texto.

Continue lendo para entender!

O que é Internet das Coisas (IoT)

Vamos começar relembrando, rapidamente, o que é a Internet das Coisas (IoT).

Na definição do glossário de TI da Gartner, trata-se da “rede de objetos físicos que contêm tecnologia incorporada para se comunicar e detectar ou interagir com seus estados internos ou o ambiente externo”.

Na prática, estamos falando de diversas tecnologias utilizadas para permitir que qualquer coisa, por mais improvável que seja, esteja conectada à web (por meio de aplicativos, sensores etc.).

Tendências em Internet das Coisas (IoT) para 2018

Veja, a seguir, quais são as principais tendências da área em 2018 — coisas que todo profissional de TI e negócios precisa ficar atento!

1. Aumento significativo da conectividade entre dispositivos

À medida que as empresas vão avançando na transformação digital de suas operações e estratégias, elas aumentam a conectividade de seus dispositivos. Isso está na previsão da Gartner e também de outras consultorias especializadas, como a IDC.

Em 2018, este movimento será ainda mais acentuado, com a adoção de mais dispositivos móveis, sensores e outros tipos de equipamentos conectados para elevar o nível de competitividade tanto em termos de produção industrial quanto em táticas de marketing e vendas, por exemplo.

Os benefícios do uso de dispositivos inteligentes incluem impulsionar o engajamento dos clientes, aumentar a visibilidade e racionalizar a comunicação, que incluirá novas interfaces homem-máquina, como interface de usuário de voz (VUI) ou Chatbot, etc.

2. Novas estratégias de segurança de dados vão abrir caminho para a Internet das Coisas

Tal como acontece com a maioria das tecnologias, a segurança será o principal desafio neste ano. À medida que o mundo se torna cada vez mais tecnológico, os dispositivos são facilmente atacados por cibercriminosos.

Evans Data afirma que 92% dos desenvolvedores da IoT dizem que a segurança continuará a ser um problema no futuro. As empresas não só precisam se preocupar com smartphones e outros dispositivos em suas redes, mas também com o avanço da chamada “indústria hacker” especializada em Internet das Coisas.

Daí que  está surgindo no dia a dia dos especialistas em TI o termo Blockchain Convergence — conceito que refere-se a uma lista crescente de registros, denominados blocos, que estão vinculados e protegidos usando criptografia.

A Blockchain funciona ao aprimorar compromissos confiáveis ​​em um padrão seguro, acelerado e transparente de transações. Os dados em tempo real de um canal IoT podem ser utilizados em tais transações, preservando a privacidade de todas as partes envolvidas.

3. Maior sinergia entre IoT, inteligência artificial, realidade aumentada e outras forças da transformação digital

Como nenhuma tecnologia se desenvolve isoladamente, uma ampla gama de aplicativos IoT vai envolver a integração com recursos de aprendizado de máquina, reconhecimento de imagem, realidade aumentada, bloqueio e outras sinergias tecnológicas em 2018.

Todo o conceito de manutenção preditiva — uma das aplicações mais promissoras do IoT nos mercados de fabricação — é construído sobre a integração da aprendizagem de máquinas na infraestrutura IoT.

Com a ajuda da aprendizagem por máquinas, os silos de dados gerados em tempo real e legados se transformam em insights e modelos preditivos capazes de prever o desgaste das máquinas, automatizar a manutenção, prevenir o mau funcionamento e, obviamente, reduzir o custo.

Segundo a Gartner, neste ano veremos mais colaboração entre projetos, ferramentas e recursos em plataformas industriais.

4. A dependência do Big Data Analytics aumentará

O compartilhamento dinâmico de dados é o coração da Internet das Coisas. Assim, o Big Data Analytics será cada dia mais fundamental para a criação de aplicativos sensíveis.

A integração de canais de dados IoT com mecanismos de aprendizado de máquina para recuperar informações analíticas sob demanda já ganhou impulso em 2017 e, definitivamente, crescerá exponencialmente em 2018.

Como um provedor de serviços IoT, as empresas devem orientar sua inovação para uma análise preditiva construída.

De acordo com um estudo da Assam University (Índia), a necessidade de habilidades de Big Data aumentará 75% e o uso de dados em sistemas de RH, por exemplo, já começou a ser implementado em escala mundial.

6. Qualquer dispositivo se tornará uma plataforma de marketing

Uma vez que a integração da tecnologia em nossa vida tem uma maior aceitação, as marcas que usam geolocalização para sugerir automaticamente atualizações relevantes, por exemplo, vão aprimorar a busca de informações mais personalizadas sobre seus clientes.

E esses dados serão aproveitados para ações de marketing ainda mais personalizadas e eficazes a partir deste ano.

7. Modelos de negócios ainda mais inovadores vão surgir

Tradicionalmente, as empresas escolheram Wi-Fi e redes móveis para ampliar suas conectividades. Neste ano, com o avanço da Internet das Coisas, elas já estão considerando novas opções de conectividade (5G, LPWAN, etc.).

Nesse movimento, novas tecnologias integradas abrirão caminho para modelos de negócios ainda mais inovadores do que temos visto na indústria de TI.

Para as empresas usuárias dos recursos de conectividade, isso resultará em maior redução de custos e melhorias nos serviços, pois a competitividades entre os desenvolvedores tenderá a ficar ainda mais acirrada.

O que você achou das tendências em Internet das Coisas para 2018? Continue aqui no blog. Veja agora quais são as 9 tendências de TI para 2018 que você precisa conhecer!

Big Data: o que é, quais suas vantagens e como usar na sua empresa?

Big Data: o que é, quais suas vantagens e como usar na sua empresa?

Cada dia mais importante para a gestão de negócios, o Big Data evoluiu muito nos últimos anos e está tendo um papel fundamental nas maiores organizações. Essa metodologia é a ideal para gerar insights que geram muito valor ao negócio e os mais diversos benefícios para o crescimento da sua empresa.

Neste artigo, definiremos o conceito de Big Data, quais são suas características e o início da história, na NASA, até seu pleno desenvolvimento nos dias de hoje, sendo muito solicitado na gestão de inovação.

Detalharemos também seu potencial em otimizar custos e melhorar o lucro dos negócios, além de dicas de como sua empresa pode aplicar as técnicas. Acompanhe aqui!

O que é Big Data?

Não existe uma definição exata do que é Big Data, já que ele pode ter objetivos e usos muito diferentes entre os profissionais de negócios, a área de marketing e projetos e os especialistas em TI. Afinal, eles usam essa ferramenta de forma bastante diferente.

Mas existe um consenso no qual podemos entender que é um termo geral para definir um conjunto de estratégias e tecnologias necessárias para reunir, organizar, processar e extrair informações sobre um grande conjunto de dados.

Esses dados fornecem embasamento para a extração de insights, que auxiliam na tomada de decisão e alavancam diversas vantagens nas quais vamos detalhar em outro tópico.

Levantando o histórico do Big Data, sua ideia inicial foi criada nos anos 90, pela NASA, que pretendia realizar o cruzamento de todo tipo de informação em todas as bases existentes do órgão. Embora não houvesse tecnologia para sua implementação efetiva, a metodologia começou a ser discutida e ensinada nos meios acadêmicos.

As modelagens de dados focadas em negócios, como os DataWarehouse e métodos como CRM e BI começaram a ser desenvolvidos, mas ainda não havia capacidade de processamento viável para a manipulação de uma massa de dados muito grande.

Nos anos 2000, o Yahoo lançou o Hadoop, um open source (código aberto) para servidores Apache (Linux) que conseguiu utilizar o conceito, realizando a condensação e importação de dados de diversas estruturas e fontes, por meio de APIs.

E por volta de 2005, a utilização do Big Data, finalmente, tornou-se viável com o avanço da velocidade de processamento, imensas capacidades de armazenamento e a inovação da Cloud Computing (tecnologia de dados armazenados na nuvem).

Seu desenvolvimento e recursos foi ainda mais aprimorado e, atualmente, temos várias soluções criadas e suportadas por grandes empresas, como Microsoft, Oracle, Amazon, IBM e Google, além de excelentes empresas e consultorias especialistas nessas ferramentas.

Os requisitos básicos para trabalhar com Big Data são os mesmos para trabalhar com conjuntos de dados de qualquer tamanho. No entanto, a escala maciça, a velocidade de importar e processar os dados e suas características, fazem com que necessitem ser tratados, em cada etapa do processo, de forma bem específica e projeta soluções a cada projeto.

O objetivo técnico da maioria dos grandes sistemas de dados é explorar informações e conexões a partir de um grande volume de dados com as mais diversas origens, o que não seria possível usando os métodos convencionais.

Nesse contexto, Big Data significa um conjunto de dados muito grande para processar ou armazenar com ferramentas tradicionais ou em um único computador.

Isso significa que a escala comum de grandes conjuntos de dados está em constante mudança, e seu conteúdo pode variar significativamente de organização para organização.

V de Big Data

Em 2001, Doug Laney, da Gartner, apresentou pela primeira vez o que se tornou conhecido como 3 Vs de Big Data — Volume, Velocidade e Variedade — para descrever as características que fazem o Big Data diferente de outros sistemas de dados.

As áreas de negócios atribuíram outros Vs, logo depois. E nós vamos descrever todos eles aqui:

Volume

A grande escala da informação processada ajuda a definir grandes sistemas de dados. Esses conjuntos de dados podem ser ordens de grandeza maiores do que os conjuntos de dados tradicionais, o que exige mais capacidade em cada etapa do ciclo de processamento e armazenamento.

Para entender a grandeza, estamos falando aqui de manipulação diária de vários petabytes!

Muitas vezes, o processamento excede a capacidade de um único computador, e isso se torna um desafio para utilizar um pool de computadores e fazer a correta alocação e coordenação de recursos.

O gerenciamento de cluster e os algoritmos capazes de quebrar tarefas em blocos menores, tornam-se cada vez mais importantes.

Velocidade

Outra maneira pela qual Big Data difere, significativamente, de outros sistemas de dados, é a velocidade que a informação se move por meio do sistema

Os dados a serem importados frequentemente possuem origem de várias fontes e, muitas vezes, o negócio pede que ele seja processado em tempo real, para a realização do outro processamento de extração das informações e atualização dos sistemas.

Esse foco no feedback quase instantâneo, tem levado muitos especialistas em ciências de dados para longe de uma abordagem orientada em soluções em batch e mais perto de sistemas de transmissão em tempo real.

Os dados são constantemente adicionados, processados ​​e analisados ​​para acompanhar o influxo de novas informações e divulgar informações valiosas com antecedência. Essa premissa exige sistemas de infraestrutura robustos e alta disponibilidade para evitar falhas.

Variedade

Um dos desafios é conseguir ingerir, de maneira eficaz, a ampla gama de fontes processadas e sua qualidade relativamente baixa, muitas vezes.

Um bom Big Data deve ser capaz de receber dados estruturados (SQL) e não estruturados (NoSQL), que podem vir de:

  • sistemas internos, como registros de aplicativos, servidores, feeds de mídia social;
  • sistemas externos, por meio de APIs externas, logs estruturados, comentários e dados de mídias sociais, imagens de câmeras, gravações de áudio, dados de sensores de IoT e registros de demais provedores.

Idealmente, quaisquer transformações ou alterações nesses dados brutos acontecerão na memória no momento do processamento, e todos esses dados precisam ser processados, diferenciados e consolidados em um único sistema de banco de dados.

Outros Vs

Diversos especialistas e organizações sugeriram expandir os três Vs originais, mas essa definição tem a ver com os desafios desse sistema de dados e não com suas características. As adições mais comuns são:

Veracidade

A variedade de fontes e a complexidade do processamento podem levar a desafios na avaliação dos dados e, consequentemente, na qualidade da análise resultante. É imprescindível ter certeza de que os dados são autênticos e fazem sentido para a organização.

Variabilidade

A variação nos dados leva a uma ampla variação de características. É necessário avaliar sempre quais fontes são necessárias, quais deixaram de ser e quais voltaram a ser necessárias, periodicamente. Podem ser necessários recursos adicionais para identificar, processar ou filtrar o volume de dados.

Alguns pontos que podem ajudar nessa avaliação é verificar sazonalidade, horários de pico, eventos ou campanhas específicas.

Valor

O objetivo final do Big Data é fornecer valor às empresas. Não adianta um imenso banco de dados com informações inúteis. É extremamente necessário questionar com as áreas o que está sendo feito com os dados fornecidos e validar sempre se os dados extraídos estão gerando valor à empresa.

Qual potencial do Big Data?

Em termos de tecnologia, o potencial está na sua capacidade de interpretar e aplicar dados externos e não estruturados. Em termos de organização, estamos lidando com uma grande transformação e sem essa evolução não é possível atingir a eficiência.

A capacidade de cada organização precisa ser desenvolvida ao longo desses dois eixos — a capacidade de processar dados não estruturados de uma forma cada vez mais inteligente, e a capacidade de transformar sua organização por meio das informações coletadas.

Esse é o desafio para os negócios: desenvolver a nova forma de Business Intelligence (BI). Os dados precisam trazer informações inteligentes e em larga escala, pois não se chega aos mesmos resultados com escalas menores. E devem representar uma nova geração de abordagens, extração dos mais diversos insights, almejando ser mais rápido, melhor e muito mais eficiente.

O aproveitamento de todo o potencial do Big Data anda de mãos dadas com o investimento destinado a obter dados não estruturados e externos: comece em pequena escala e, posteriormente, aumente a capacidade de colher essas informações.

Existem diversas vantagens ao se utilizar toda a capacidade das informações, todas visando a otimização dos custos e um aumento significativo nos lucros da empresa. Segue abaixo alguns exemplos:

  • tomada de decisão muito mais rápida e acertada;
  • performance superior no acesso às informações;
  • interpretação de tendências a partir da análise dos eventos. É possível visualizar situações futuras e realizar a tomada de decisões a partir delas;
  • taxa de churn: monitorar a taxa, identificar rapidamente um aumento e a origem do problema e descobrir ações que possam diminuir a taxa;
  • monitorar o lançamento de novos produtos ou serviços e tomar decisões de possível correção rapidamente e de forma eficaz;
  • logística: melhorar a precisão das previsões de demanda dos produtos;
  • monitorar as rotas das frotas e identificar problemas em tempo real, como excesso de velocidade e caminhos obstruídos;
  • analisar o comportamento dos clientes e identificar lacunas e oportunidade de vendas contínuas;
  • descobrir novas oportunidades de demanda, produtos e serviços;
  • analisar detalhadamente os prospects, e gerar rapidamente novos perfis adequados para cada produto, para uma melhor taxa de abordagem e conversão;
  • monitorar a experiência do cliente quando à fidelização, nível de satisfação, canais utilizados e tomar ações efetivas;
  • detectar fraudes, clonagem de cartão e crimes de lavagem de dinheiro e atuar rapidamente;
  • acompanhar cada ação de marketing em tempo real;
  • realizar um planejamento de campanhas em tempo real, usando recursos e dados de sensores de produção e de IoT (Internet das Coisas).

Todas as iniciativas visam olhar além de seus próprios limites, buscar combinações interessantes e que sejam internas e externas, com os dados estruturados e não estruturados.

Embora esse tema seja bastante complexo, as soluções costumam e devem ser simples. Por exemplo, ao combinar a localização atual do telefone de alguém com as transações executadas de seu cartão de crédito, já conseguimos identificar uma possível fraude, se houver uma distância incoerente.

Como o Big Data impacta os negócios de hoje?

Os cientistas de dados estão agora armados com o poder da supercomputação, e em condições de fornecer informações comerciais à velocidade da luz.

Estão sendo criados algoritmos cada vez mais sofisticados que podem examinar instantaneamente os dados, para encontrar padrões e revelar insights. O resultado de toda essa inovação é que as decisões não precisam mais ser baseadas no instinto, ou sujeitas a erros humanos.

À medida que a tomada de decisão habilitada para dados promete clareza e transparência, os executivos de negócios, em todos os níveis, devem ser inseridos no paradigma de tomada de decisão orientado por dados.

Durante anos, as tecnologias de dados não significavam muito aos usuários de negócios, além de especificidades técnicas, infraestrutura básica ou armazenamento de documentação legal.

Com o surgimento do Big Data e a transformação digital, tudo mudou para melhor, mas é necessário mudar também os processos operacionais e entender seus impactos.

Mesmo com tantos benefícios atrelados ao Big Data, algumas empresas ainda não estão dispostas a investir em qualidade de dados ou governança. Porém, as empresas modernas não podem se dar ao luxo de ficar presas em relatórios padrão feitos pela TI. Elas precisam de informações just-in-time, rápidas e precisas para ajudar a tomar decisões diariamente.

Talvez, o motivo da lentidão com que as empresas estão aproveitando os grandes dados, seja porque isso exige muito mais do que superar desafios técnicos maciços.

Essa tarefa vai além da integração de dados internos e externos em análises utilizáveis: as corporações também precisam se reestruturar internamente ou, até mesmo, reformular a cultura corporativa para usar essas informações de forma eficaz.

As equipes devem estar capacitadas para a ciência de dados, contar com um perfil que tenha capacidade criativa, e se encaixar em uma estrutura organizacional que pode responder às análises de forma ágil.

Veja agora o que já está sendo realizado nas companhias mundiais e brasileiras:

  • as indústrias estão coletando, interpretando e capitalizando grandes quantidades de novos dados. O Big Data está sendo aproveitado para entender os consumidores, melhorar os processos e até reduzir as contas de energia;
  • os smartphones dão aos profissionais de marketing uma janela sem precedentes no comportamento do consumidor, com a capacidade de rastrear pesquisa, navegação e compras;
  • os comerciantes estão sendo capazes de entregar sua mensagem para o tipo certo de segmentação, com o tipo certo de oferta, no local exato e na melhor hora;
  • empresas farmacêuticas usam Big Data para realizar ensaios clínicos e bibliotecas de triagem de alto rendimento (HTS);
  • a área de cuidados da medicina está desenvolvendo novos produtos e serviços que dão aos médicos, farmácias, pessoal de enfermagem e, até mesmo, os pacientes, a oportunidade de organizar os cuidados de saúde de uma maneira diferente, com tecnologia de dados e técnicas de visualização de dados,
  • indústrias alimentícias estão usando dados obtidos da Internet de Coisas para tornar seus equipamentos, plantas e cadeias de suprimentos mais eficientes.

As capacidades de análise são agora a base da concorrência corporativa. Em muitas corporações, um pequeno grupo de líderes de tecnologia está consolidando grandes vantagens. Incomodadas pela velocidade das mudanças tecnológicas, muitas empresas hesitam.

Entretanto, outras investiram em sistemas de dados, mas estão lutando para perceber os retornos que eles esperavam, pois, provavelmente não estão utilizando da forma correta.

O gerenciamento de informações dessa forma abrangente e altamente rentável em todos os aspectos, só será possível se as fontes de dados forem confiáveis, a qualidade dos dados for assegurada, os silos de dados estiverem interconectados, o gerenciamento do fluxo de trabalho estiver fluido e se o acesso aos dados for fornecido somente por meio de permissões baseadas em função.

Como usar o Big Data em sua empresa?

Até as pequenas empresas já estão tentando se adaptar, pois já sabem do poder da informação e divulgação, e utilizam largamente o Facebook e o Google para alavancar suas vendas. Imagine o que as médias e grandes empresas não podem ser capazes?

Falamos até aqui sobre o que está acontecendo e o que pode ser realizado com os produtos, serviços e negócios, ao adotar esse sistema de dados. Mas você também pode utilizar essa grande tendência de TI para a sua gestão empresarial. Veja algumas formas abaixo.

Concorrência

Atualmente, não é preciso deixar a mesa para descobrir o que a concorrência está fazendo. Com os dados de todas as mídias sociais, como Facebook, Instagram e Twitter, é possível, por exemplo, buscar a frequência que uma empresa é mencionada e analisar a popularidade de uma marca ou produto.

Todas as informações que você reunir também podem ser comparadas com sua própria marca. Por exemplo, o seu concorrente obtém mais menções no Twitter? Como suas conversas no Twitter com clientes se comparam com as suas?

Só não se esqueça: também é fácil para seus concorrentes coletar mais informações sobre o seu negócio. Não há como evitar isso, mas você pode ficar um passo à frente, mantendo-se na vanguarda e chegando sempre primeiro se estiver atualizado sobre as mais recentes tecnologias e usos de dados.

Operações

Os dados importantes também são cada vez mais utilizados para otimizar processos de negócios e operações diárias.

Com qualquer processo de negócios que gere dados (por exemplo, máquinas em uma linha de produção, sensores em veículos de entrega, sistemas de pedidos de clientes), você pode usar esses dados para melhorar e gerar eficiência.

Para empresas industriais, as máquinas, veículos e ferramentas podem ser “inteligentes”, o que significa que eles podem ser conectados, habilitados para dados e constantemente reportando seu status um ao outro.

Ao analisar esses dados, as organizações podem ganhar visibilidade em tempo real em suas operações e procurar maneiras de aumentar a eficiência.

A cadeia de suprimentos ou a otimização da rota de entrega é outro processo de negócios que está se beneficiando muito da grande análise de dados. Aqui, GPS e sensores são usados ​​para rastrear mercadorias ou veículos de entrega e otimizar rotas, integrando dados de tráfego ao vivo e assim por diante.

As empresas de varejo são capazes de otimizar a manutenção de estoque com base em previsões geradas a partir de dados de redes sociais, tendências de busca na web e previsões meteorológicas.

Isso permite que as lojas se abasteçam dos itens mais populares, garantindo que não percam as vendas e reduzam a quantidade de estoque indesejável.

Recursos Humanos

Use dados para conhecer melhor seus funcionários: determinar o que inspira os funcionários, o que os prejudica e com o que eles não se importam, permite que os empregadores motivem suas equipes para níveis de desempenho maiores.

Com as enormes reservas de dados de RH à sua disposição, as empresas podem ir além de suas intuições e tomar melhores decisões para seus funcionários.

Eles podem reunir as métricas mais relevantes em seus trabalhadores, compreender, analisar e agir. Isso garante que sua estratégia de envolvimento dos funcionários seja efetiva.

Tenha em mente perguntas simples para conseguir os melhores resultados. Por exemplo, faça questionamentos básicos, como “seus funcionários se sentem orgulhosos de fazer parte da organização?” “Você gasta tempo o suficiente para ouvir e resolver as queixas de sua equipe? “. Observe os insights e tome as melhores decisões.

Big Data é um assunto muito amplo e está em rápida evolução, lembrando que a TI tende a dobrar a sua capacidade tecnológica a cada 18 meses, e muitas organizações estão com os olhos voltados para essa ferramenta.

Ele teve sucesso de utilização para os mais diversos fins, desde processos operacionais e de gestão até ao complemento ou total substituição de suas ferramentas de análise de negócios.

Os grandes sistemas de dados são perfeitamente adequados para analisar padrões difíceis de detectar, e fornecer informações sobre comportamentos que são impossíveis de encontrar por meio das vias convencionais.

Ao implementar corretamente sistemas que lidam com Big Data, as organizações podem obter um valor incrível com os dados que já estão disponíveis internamente, e possuirá ainda mais retornos adquirindo e implementando informações externas.

Neste post você descobriu o que é Big Data e esperamos que tenha gostado das melhores formas e exemplos de como aplicar na sua empresa, alcançando lucros imensos! Fique sempre por dentro das inovações e se aprofunde ainda mais descobrindo quais são os tipos de análises de dados existentes no Big Data Analytics.

Transformação digital: como aproveitar essa tendência?

Transformação digital: como aproveitar essa tendência?

A transformação digital veio junto com a grande evolução tecnológica e está revolucionando o planeta, provocando disrupções fantásticas, alavancando projetos imensos e levando os lucros das organizações para a estratosfera. Se a sua empresa ainda não entrou nessa onda, muitos poderão dizer que ela está fadada a morrer na praia.

Será que essa é uma visão fatalista demais ou apenas um reflexo da realidade em que vivemos?

Os excessos que alguns players de tecnologia cometem com o termo “transformação digital” acabou causando reações adversas: alguns afirmam que não passa de um termo mercadológico, enquanto outros dizem que esse conceito é inatingível, tamanha a pressão para que ocorra. Isso, muitas vezes, resulta em iniciativas fragmentadas ou esforços equivocados que levam a oportunidades perdidas, desempenho lento ou falsos começos.

A verdade é que a transformação digital veio para ficar e está realmente mudando a forma de tocar os negócios. As empresas precisam se adequar e investir em inovação se almejam continuar competitivas. Porém, como tudo na vida, é preciso muito senso crítico, um certo cuidado e um grande planejamento estratégico para fazer uma verdadeira transformação digital e trazer resultados positivos para o seu produto e sua organização.

Mas vamos ao que interessa: o que é a transformação digital e por que ela se faz tão necessária? Você vai descobrir aqui tudo o que precisa saber — e explicado de uma forma bem simples — aqui, neste post. Vamos lá?

O que é transformação digital?

Vale a pena uma pausa para esclarecer o vocabulário e aprimorar a linguagem. Os líderes empresariais devem ter uma compreensão clara e comum de exatamente o que são os meios digitais e o que isso significa para seus negócios.

Existem três termos que andam causando confusão nos meios de comunicação: digitalização, digitização e transformação digital. Vamos entender melhor cada um deles:

  • Digitalização é o processo de converter um objeto físico ou analógico em um arquivo digital (um exemplo prático é utilizar um scanner ou tirar uma foto de um contrato em papel). Quando uma empresa é digitalizada, quer dizer que passou seus processos de papel para a forma digital, armazenando esses documentos em uma base de dados. Inclusive, é interessante lembrar que as duas formas — papel físico e dados lógicos — podem continuar coexistindo.
  • Digitização é um processo que muda o modelo de negócio e os processos operacionais da empresa para o formato digital, envolvendo também a digitalização da documentação.
  • Transformação digital é a soma da digitização e da digitalização, fazendo a mudança para que a empresa seja totalmente digital. Envolver todos os departamentos, os processos e as operações da empresa. Essa transformação é profunda, altera a cultura da empresa, das pessoas e do modelo de negócios.

Portanto, a transformação digital é muito mais do que passar os produtos e serviços para a forma digital: ela também é sobre os processos que criam, habilitam, gerenciam e entregam— e é nesse momento que a TI entra. Os processos e as tecnologias subjacentes devem ser utilizados a favor do negócio, da empresa e, claro, do cliente.

Antes, tínhamos dificuldade em administrar o tempo, problemas com distância e difícil acesso à informação. O avanço das novas tecnologias nos últimos anos permitiu que se iniciasse a transformação digital, que veio para atenuar e resolver essa série de problemas. Temos que pensar que o foco maior é o ser humano e que, nesse contexto, a máquina deve trabalhar a nosso favor.

Hoje em dia, sua empresa pode aproveitar plenamente as mudanças e oportunidades das tecnologias digitais ou perder o incrível valor que essas ferramentas representam para as empresas, sejam elas pequenas ou grandes. O desafio não é analisar se a organização deve ou não adotar a tecnologia atual em seus processos de negócios existentes, e sim pensar em como maximizar a tecnologia digital sem interromper suas funções de negócios existentes.

Quais os benefícios da transformação digital?

Quando cuidadosamente executada, os benefícios da transformação digital são enormes. A mudança pode aumentar a produtividade de maneira drástica e conceder ao seu negócio a vantagem competitiva que você precisa para oferecer uma experiência excepcional ao cliente.

Além disso, ela levará a um aumento na geração de dados de múltiplas fontes, dando às empresas uma oportunidade de interagir com os clientes e indicar novos produtos e serviços com base em suas experiências de compras anteriores.

As oportunidades e benefícios são praticamente infinitas: você poderá contar, entre várias outras coisas, com a melhoria da interação em tempo real com os clientes, informações mais precisas, melhor gerenciamento de estoque, acesso a novos segmentos de clientes, maior produtividade, processos de produção simplificados, melhor alocação de recursos, previsão efetiva e decisões comerciais eficientes. Vamos detalhar algumas:

Acompanhamento do progresso

Com as novas ferramentas de análise de dados, é possível monitorar facilmente o progresso, os problemas e o sucesso de um negócio online. Ao rastrear o desempenho do site, por exemplo, você pode ter acesso ao número de cliques, visualizações ou respostas para sua campanha e/ou produto sem gastar muito.

Mercado-alvo

Conheça seu nicho com sua presença online. Você obtém informações em tempo real relacionadas à demografia, bem como o número de visitantes do site, seus países de origem, gostos, preferências e comportamentos. Também se torna fácil acompanhar as taxas de rejeição, ou seja, por quanto tempo os visitantes permanecem em seu site.

Armazenamento de dados

Antigamente, as informações eram sempre armazenadas em arquivos (de departamento), o que era altamente ineficiente. Era complicado armazenar enormes volumes de dados essenciais e mais ainda encontrar o que precisasse depois. Agora, com a ajuda de novas ferramentas de armazenamento e softwares na nuvem, as empresas estão ficando mais organizadas e o processo de arquivamento de dados se tornou mais inteligente e eficiente.

Eco-friendly

A transformação digital ajuda as empresas a operarem sem a necessidade de uso do papel, assim ajudando a reduzir custos e, de quebra, proteger o meio ambiente. Pode não parecer, mas essa é uma mudança cultural profunda no ambiente corporativo, pois muitos departamentos ainda adoram guardar papéis sem necessidade e podem agilizar uma série de processos ao optar pela automatização deles.

Acessibilidade

Além da economia da papelada, os enormes volumes de dados podem ser armazenados na nuvem, o que também significa que você não precisará de uma força de trabalho enorme para manter seu site. Os sistemas de colaboração empresarial permitem que os funcionários baixem somente o conteúdo relevante, desenvolvendo sistemas de comunicação eficientes em toda a organização e dizendo adeus a backups no computador do funcionário ou mídias externas para armazenamento.

Rentabilidade

O marketing online promete um ROI enorme para as empresas. Com o número de usuários digitais em ascensão, a transformação digital será uma solução lucrativa para você.

Funcionários melhores

Todo negócio quer que sua força de trabalho seja mais inteligente, rápida e produtiva. Alcançar esse objetivo requer soluções inovadoras para tornar mais fácil a colaboração, a comunicação e a troca irrestrita de dados entre seus funcionários.

Diversas ferramentas de produtividade em nuvem, soluções ERP e empresas especialistas estão preparadas para a transformação digital e ajudam as suas equipes a ter a máxima proficiência.

Interação perfeita com o cliente

A satisfação, a lealdade e a retenção do cliente sempre foram importantes para a sobrevivência e o crescimento das empresas. Uma forte experiência do cliente significa uma maior fidelidade do cliente, mais vendas e mais novos clientes através de referências. Seu negócio deve gastar tempo identificando como interagir com os clientes no momento certo, no lugar certo.

Como fazer a transformação digital na empresa?

Apesar a TI ter possibilitado essa revolução, ela precisa de outras estruturas para que tudo funcione corretamente. Para essa inovação acontecer é imprescindível organização e planejamento para executar essa mudança e todo o projeto precisa estar embasado nos quatro pilares da transformação digital, que são: envolver os clientes, capacitar seus funcionários, otimizar operações e transformar produtos. Acompanhe para entender um pouco mais sobre estes pilares:

Público: envolver os clientes

Os clientes são a força vital de qualquer negócio, e cultivar e fortalecer essas relações determina, em grande parte, se uma organização irá crescer ou morrer. Em termos gerais, podemos pensar que o termo “cliente” representa os atores externos atendidos pela sua organização. Se você melhorar a satisfação e a UX dos clientes e a imagem da marca, os resultados do negócio serão excelentes!

Depois de entender a jornada e os comportamentos de seus clientes, você estará em uma posição forte para criar um plano digital em conformidade e começar o processo de escolha da tecnologia certa para tirar o máximo aproveitamento do resultado.

Com o acesso a novas ferramentas de gerenciamento de relacionamento com clientes, o big data e a inteligência artificial com foco na análise de dados prevê diversas vantagens. Você pode coletar informações de contato, do comportamento do site comercial e do comportamento de compra e serviço do cliente, melhorando significativamente sua estratégia de engajamento do consumidor.

“O cliente sempre tem a razão”: essa frase nunca foi tão verdadeira. Tudo tem que ser rápido, perfeito e sem erros. No entanto, muitas empresas acreditam que basta digitalizar os processos e criar um front-end amigável que está tudo certo. Mais uma vez, não é assim que a coisa funciona!

Vamos pegar um exemplo de vendas online. Não basta criar um aplicativo com uma UX impecável, que aumente as vendas, e deixar os demais processos de lado. É preciso rever diversos pontos e agilizar processos, como:

  • app de vendas ou website;
  • as mais diversas formas de pagamento;
  • logística para a entrega, com diminuição do prazo e custo de entrega;
  • um atendimento excelente em todos os setores, com equipes especializadas na pré-venda, financeiro e pós-venda;
  • rapidez, eficiência e políticas claras sobre devolução de pedidos.

Todas as ações da transformação digital têm por objetivo libertar o ser humano do trabalho orientado a processos para que todos possam lidar com as exceções, passar mais tempo com os clientes e focar nos negócios e nos produtos.

Pessoas: capacitar seus funcionários

Grandes organizações se concentram em construir uma cultura de alto desempenho e investir em suas pessoas. Este pilar se encontra nas várias unidades de negócios, departamentos, equipes e indivíduos.

Do ponto de vista de dados e análises, a mobilidade traz as soluções para que o colaborador resolva a dor dos seus clientes, com as informações certas, no momento certo e no formato correto. A ideia da capacitação é acelerar a entrega, melhorar a qualidade e proporcionar realização dos usuários.

É fundamental que a equipe esteja afiada com a estratégia corporativa geral estabelecida pela administração executiva. Crie a visão das funções necessárias para o sucesso e faça com que eles enxerguem e foquem nessa visão. Aproveite para promover o desenvolvimento das habilidades com essa equipe.

Fortaleça a cultura da inovação

É uma tarefa difícil, mas é possível trabalhar com a empresa inteira para que os funcionários compartilhem novas ideias, buscando processos rápidos e baratos para obter soluções inovadoras para o mercado. Entenda:

  • oriente a equipe sobre o que pode ser mais estimulado e o que nunca será implementado devido a regras do negócio ou termos legais;
  • eleja os campeões da inovação, mas valorize também os gerentes que estão lá mantendo funcionando enquanto a inovação não chega;
  • redefina métricas e incentivos;
  • dê aos funcionários as ferramentas que eles precisam para testar as ideias.

Toda empresa precisa de uma estratégia digital inovadora para ganhar vantagem competitiva. As maiores empresas estão rapidamente adotando tecnologias digitais para atender ao alto nível de expectativas do cliente. Portanto, passar pela transformação digital é a melhor solução para obter uma vantagem competitiva, pois ajudará você a analisar os novos participantes e fortalecer os relacionamentos fornecedor–cliente.

Existe um aumento exponencial no uso da Internet, que agora não é mais considerada como somente mais um canal de marketing, especializado somente em um segmento ou nicho de clientes. Agora, ela é vista como um investimento com retorno garantido e os canais online são tidos como o método mais econômico para chegar a um público-alvo grande, astuto e bem-informado.

Crie uma política de segurança de dados

Mesmo com tantos benefícios, ainda existem preocupações aumentadas em torno da segurança cibernética e do risco de dados. Uma forte política de segurança de dados deve ser usada para definir métodos para transferir ou compartilhar dados de forma segura e ajudar a interromper o uso de serviços e aplicativos não suportados ou inseguros.

Essas políticas devem ser muito específicas sobre o que é aceitável ou não — e deve valer para todos os funcionários. Tudo precisa estar documentado, comunicado e deve ser atualizado periodicamente. Eles devem incluir informações sobre sigilos de negócios, políticas de e-mail e dispositivos móveis, redes sociais e uso correto da internet.

Faça reuniões e sessões de treinamento para educá-los regularmente sobre a realidade da segurança de dados e seu papel em manter a informação segura.

Gestão: otimizar operações

Esse é o pilar que reúne os clientes, funcionários e a TI para que tudo isso se transforme em uma organização com a melhor compreensão dos processos atuais, sejam eles de qualquer área.

Com ele, as organizações conseguirão criar repositórios de dados inteligentes para que consigam as melhores análises e insights, provocando a vantagem competitiva. Conseguir identificar esse padrões de dados pode até prever um problema e atuar na solução antes mesmo que ele aconteça.

O foco para a melhor otimização do operacional das instituições é unir a tecnologia para poder coletar as informações dos clientes e, com a expertise e a inteligência das pessoas, conseguir insights transformadores. Alguns exemplos que você pode implementar:

Análise e agendamento dinâmico

Algoritmos de análise e o uso de machine learning (ou aprendizado de máquina) possibilitam a mineração dos dados para obter informações estratégicas.

Soluções ERP na nuvem

Tomando um exemplo, uma solução ERP pode fornecer visibilidade em todos os canais de distribuição e em níveis de inventário para que as matérias-primas possam ser mantidas e reabastecidas com base nas próximas necessidades e pedidos passados.

TI: transformar produtos

Esse termo dita sobre como as organizações estão aproveitando a tecnologia para inovar em sua proposta de valor para o mercado e seus cliente. É o último pilar e abrange também as soluções físicas mais atuais e que sustentam o ambiente da Terceira Plataforma: o Big Data, os dados na nuvem, as mídias sociais e a mobilidade.

E aqui o departamento de TI ou a sua consultoria deve estar na vanguarda e utilizar as ferramentas da Terceira Plataforma para ajudar a reduzir custos, proteger dados comerciais, minimizar riscos e facilitar a conformidade.

Para a maioria das empresas que já possuem um bom nível de tecnologia ou que utilizam ferramentas como BI, CRM e ERP, as mudanças poderão ser em menor escala — isso, claro, em relação às novas implementações. Vale ressaltar que é preciso estar muito atento aos ambientes de contingência e assegurar que o processo de migração entre os sistemas seja o menos traumático possível.

Quais os impactos na sociedade que a transformação digital promove?

Vamos agora ver alguns impactos que a transformação digital está causando na sociedade atual. Entre eles, temos boas notícias e alguns problemas que todos esperam que a sociedade consiga contornar. Vamos conferir juntos:

Escritórios virtuais

O chamado teletrabalho está crescendo e sendo regularizado aqui no Brasil. Essa é uma forte tendência mundial e em breve será a forma mais utilizada de trabalho. Os escritórios virtuais estão sendo estruturados sob a forma de ambientes de trabalho em casa, acessos remotos, horários flexíveis e trabalho cooperativo.

Com os deslocamentos para os escritórios da cidade se tornando cada vez mais estressantes, o desejo de um equilíbrio entre trabalho e vida pessoal e a tecnologia a favor com muitas ferramentas de controle de acesso, conferência virtual e até mesmo a realidade aumentada podem ajudar a colocar os colegas de trabalho artificialmente na mesma sala.

Technostress

O crescimento da tecnologia em nossas rotinas está fazendo com que seja difícil desligar das telinhas. No entanto, essa exigência de conexão a qualquer momento e em qualquer lugar, está afetando nosso nível de estresse e saúde mental. A isso foi dado o nome de Technostress.

Definido como o vínculo psicológico negativo entre as pessoas e as novas tecnologias, ele pode ser experimentado por pessoas que não podem se adaptar às novas tecnologias ou pessoas com comportamentos compulsivos quanto a estar conectado e compartilhar atualizações constantes. O grupo de pessoas mais propensas a sofrer tecnologia no trabalho são homens jovens e aqueles com menor alfabetização em informática.

Além de trabalhar para telecomunicações interpessoais mais ricas e mais naturais, os designers terão que começar a pensar além do design UX do próprio produto e considerar a experiência de vida holística dos usuários.

Segregação ideológica online

A transformação digital não afeta apenas o mundo dos negócios, mas também o comportamento social. Infelizmente, a segregação existe desde o início da civilização, e nós temos a tendência natural a ouvir somente as declarações com as quais já concordamos. Por esses motivos, acabamos nos organizando em grupos cada vez menores e mais segmentados.

Na era pré-digital, as pessoas se definiam por sua política ou pelos jornais que liam. Porém, a era digital está criando uma sociedade bem mais profunda e fragmentada: enquanto as mídias sociais fornecem voz a todos e tem sido vista como uma força democratizadora, está sendo argumentado que as redes sociais e a personalização excessiva aumentam a segregação ideológica.

A personalização é uma ferramenta UX inteligente que aprende e se adapta ao usuário com base no seu comportamento. Seu objetivo é construir um vínculo com os usuários, fornecendo o conteúdo certo no momento certo para a pessoa certa. A forma mais básica de personalização sugere conteúdo relacionado com base no conteúdo que está sendo visualizado. Isso é simples de fazer — e é uma poderosa ferramenta de marketing —, mas reduziu o acesso do leitor a uma variedade específica de conteúdo e visualizações.

À medida que a segregação ideológica em linha se torna mais evidente, a pressão pode crescer em empresas, provedores de conteúdo e designers UX para reduzir o nível de personalização do conteúdo. Sim, isso está sendo revisto e veremos novidades em breve.

Quais empresas já passaram pela transformação digital?

Tesla: consolidando o carro elétrico

A Tesla acumulou dívidas imensas durante muitos anos e o mercado estava só aguardando para ver o que poderia acontecer com a empresa. Foi aí que ela resolveu revolucionar a indústria, passando por uma grande transformação digital e criando o seu carro elétrico — o mais vendido do mundo!

É o primeiro carro totalmente elétrico que tem capacidade de carregar 80% da bateria em meia hora, com autonomia superior a 360 quilômetros.

Por sua grande inovação, a Tesla foi eleita por duas vezes em primeiro lugar na lista da Forbes como a empresa mais inovadora.

Experian: tornando a vida dos clientes melhor

A empresa conhecida por pontuação de crédito está ajudando as pessoas a construir um perfil de crédito mais preciso, aumentando a capacidade de aceitar empréstimos para habitação e outras linhas de crédito. Trabalhando em parceria com o desenvolvedor de finanças Finicity, eles são capazes de capturar “dados alternativos”, como pagamentos de renda, pagamentos de serviços públicos e outras transações em tempo real para construir um histórico de crédito mais preciso.

Pode até ser que muitas empresas não percebam a verdadeira necessidade da transformação digital, mas não dá para negar como ela tem um papel fundamental na agilização de todo tipo de processo corporativo. As mudanças na cultura organizacional também são um ponto forte a ser considerado, levando vantagens não só para o negócio em si mas para todos os colaboradores e envolvidos.

Se você se esforça para estar sempre atualizado com as tendências de TI, assine nossa newsletter e receba nossas dicas e novidades para aumentar as chances de sua empresa alcançar uma transformação digital perfeita!

Machine Learning: tudo o que você precisa saber

Machine Learning: tudo o que você precisa saber

Este assunto que está em alta no momento é um dos queridinhos das grandes empresas de tecnologia. E não podia ser diferente, afinal estamos falando de uma evolução que tem se mostrado muito útil: o Machine Learning.

Muita gente confunde o Aprendizado de Máquina com Inteligência Artificial. No entanto, o Machine Learning é apenas uma área da IA. A Inteligência Artificial é um conceito meio “guarda-chuva”, que abrange outras áreas da ciência e envolvem a expansão da capacidade computacional além do aprendizado baseado em dados.

Mas já que o tema atrai tanto, e ao mesmo tempo, gera várias dúvidas, este post é dedicado a esclarecer um pouco mais o conceito dessa tecnologia e suas aplicações. Continue a leitura!

O que é Machine Learning?

Primeiro a teoria: Machine Learning é uma automatização de modelos analíticos para que eles possam desenvolver novos modelos sem uma nova programação. Isso permite que as máquinas aprendam com os erros e saibam que não podem usar aquele algoritmo novamente. Dessa forma, não criam modelos a partir deles e sim dos que estão corretos.

Ainda ficou difícil de entender? Vamos tentar explicar melhor. A internet armazena as informações de bilhões de usuários do mundo inteiro. Uma máquina pode pegar todos esses dados, cruzá-los e extrair insights. Depois ela cruza novamente os dados colocando estes insights no algoritmo, assim aperfeiçoando o algoritmo e criando um modelo.

Todo algoritmo precisa de uma tarefa e uma métrica de performance. Os algoritmos interagem com novos dados e vão se adaptando até chegarem à tarefa que foi estipulada. Tudo isso acontece em uma fração de segundos.

Após o “aprendizado”, a máquina ainda pode dividir essas informações com outras que estiverem em rede, diminuindo  as chances de erro e tornando o processamento das informações muito mais rápido.

Quais são os tipos de Machine Learning existentes?

Existem quatro tipos de aprendizado. No entanto, dois deles — o aprendizado supervisionado e o não supervisionado — são os mais comuns. Por isso, vamos nos aprofundar um pouco mais neles e em como funcionam.

Aprendizado Supervisionado

O aprendizado supervisionado é quando o algoritmo usa exemplos preestabelecidos para indicar classificações ou padrões. Aqui são usados alguns algoritmos, como árvores de decisão, classificação Naïve Bayes, regressão logística, entre outros.

A partir dessa linha condutora, os dados recebem rótulos do que é desejável que ele encontre na entrada e saída correspondentes. Em seguida, compara os dados de entrada e saída e, se uma não corresponde ao que foi programado, ele acusa o erro.

Esse erro é transformado em aprendizado e é base da criação de um padrão, que agora vai comparar dados não rotulados, mas que tem registro histórico. Um exemplo disso é a classificação do que vai ser enviado para a sua caixa de spam ou não. Você até chega a marcar, mas ele também aprende que algumas palavras nos assuntos de e-mails são spams comuns.

Aprendizado não supervisionado

Já o aprendizado não supervisionado é mais comum quando não existem um histórico dos dados que precisam ser comparados. Nesse caso, o algoritmo busca por alguma estrutura comum entre eles. Nesse tipo de aprendizado podem ser usados algoritmos de agrupamento, análise de componentes principais ou de componentes independentes, entre outros.

Um exemplo, são modelos que descobrem e agrupam características em comum de clientes para um relacionamento diferenciado ou recomendação de produtos.

O que ela pode fazer?

Agora que já falamos da teoria podemos ir para a prática. Os algoritmos já estão sendo usados no cotidiano das pessoas sem que elas percebam. No Netflix, o Machine Learning sugere filmes baseados nos que a pessoa assistiu ou avaliou previamente. Como ele procura padrões parecidos, certamente o filme vai agradar.

No Waze, ele usa dados de outros usuários para escolher a rota mais curta e com menos trânsito. E você já se deparou com aquela sugestão do e-commerce “clientes que levaram esse produto compraram também…”? A Amazon ganha muito dinheiro com esse algoritmo.

Quem ainda não se surpreendeu com a sugestão do nome do seu amigo quando foi postar uma foto no Facebook? Se você já passou por isso, não se assuste! Isso é só a capacidade do Machine Learning de reconhecer os rostos na imagem.

Além dessas, existem muitas outras aplicações que foram desenvolvidas por universidades ou startups, como realização de investimentos na bolsa, identificação da melhor safra de vinhos baseados em informações do clima da região, sugestão de tratamentos e medicamentos a pacientes etc. Isso sem contar o famoso carro do Google que se dirige sozinho, baseado em análise de imagens em tempo real, informações de trânsito e outros dados.

Quais são as dúvidas mais comuns?

Ficou empolgado com todas essas aplicações? Muita gente tem a mesma reação, começa a estudar melhor o assunto e é aí que começam as dúvidas. É importante lembrar que toda nova tecnologia é bastante sedutora, mas tem que ser usada dentro do seu potencial, respeitando sua curva de aprendizado, dentro de um contexto de inovação nas empresas. Por isso, trouxemos aqui as dúvidas mais comuns.

Machine Learning é computação cognitiva?

Não, mas fazer essa confusão é comum. A Computação cognitiva é outra subárea da Inteligência Artificial. É a capacidade de máquinas processarem, compartilharem ou distribuírem informações de maneira ‘inteligente’.

A cognição está presente em várias áreas da IA. Representa a forma como os humanos aprendem e processa a informação. Em computação, é a técnica e algoritmos que auxiliam na transformação de dados em informações relevantes que colocam um software pronto para agir.

Os sistemas cognitivos podem usar algumas técnicas de Machine Learning. No entanto, a computação cognitiva não está contida no aprendizado de máquina e usa o ML para criar uma arquitetura de subsistemas que são executados em conjunto.

A tecnologia cria conhecimento?

Não. Para que a ferramenta extraia conhecimento da pesquisa de dados, a base tem que ser grande e ter a maior qualidade possível.

É uma tecnologia adicional?

Sim. Apesar de ser uma tendência para os próximos anos, ainda é arriscado dizer que o Machine Learning supera todos os sistemas existentes, e que é a solução para a sua vida.

Como são as análises extraídas pelos cientistas de dados?

A análise ainda é bem complexa e com termos específicos, como a taxa de falso-positivos, taxa de verdadeiro-positivo, precisão e F-score. Então é preciso que as empresas usem um pouco mais, antes de extraírem modelos com um bom desempenho. Quanto melhor forem os dados inseridos, melhores serão os resultados, mas até nessa questão é preciso experimentação.

Agora que você já sabe um pouco mais sobre Machine Learning está na hora de conhecer outros conceitos como os tipos de análises de dados existentes que podem te ajudar na hora de pensar em projetos de inovação para a sua empresa.

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