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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Fri, 16 Aug 2024 11:00:04 GMT

Introdução

Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes.

O que é o Unity Catalog Metrics?

O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios.

Principais Funcionalidades

1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados.

2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas.

3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos.

4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Workspace antes e depois do Unity Catalog

Fonte: Databricks

5. Organização de Dados com Namespace de Três Níveis: O Unity Catalog introduz um namespace de três níveis, permitindo organizar dados em catálogos, esquemas e tabelas. Isso dá flexibilidade para organizar dados e permite usar o metastore Hive legado junto com o Unity Catalog.

6. Acesso Unificado a Dados no Lakehouse: O Unity Catalog oferece acesso simplificado e centralizado a dados por meio de tabelas gerenciadas, externas ou arquivos, com controles de acesso detalhados. Isso inclui mascaramento de colunas e filtros de linhas para usuários autorizados.

7. Controle Centralizado de Acesso: O Unity Catalog centraliza os controles de acesso para arquivos, tabelas e visualizações, utilizando visualizações dinâmicas para definir acessos específicos a linhas e colunas, garantindo segurança e conformidade.

Centralização da liberação de acessos no Unity Catalog

Fonte: Databricks

8. Compartilhamento Seguro de Dados com Delta Sharing: O Delta Sharing, integrado ao Unity Catalog, permite compartilhar dados de forma segura entre organizações, sem necessidade de replicar dados. Ele suporta filtragem de partição e gerenciamento de tokens para acesso seguro aos dados compartilhados.

Ecossistema de Compartilhamento Delta

Fonte: Databricks

9. Auditoria Centralizada de Acesso a Dados: O Unity Catalog registra detalhadamente todas as ações realizadas nos dados, facilitando a auditoria e ajudando a atender requisitos de conformidade e segurança.

Benefícios do Unity Catalog Metrics

Tomada de Decisão Melhorada

A consistência nas métricas é crucial para uma tomada de decisão informada. Quando diferentes partes de uma organização utilizam definições diferentes para a mesma métrica, os resultados podem ser conflitantes e confusos. O Unity Catalog Metrics elimina essas inconsistências, assegurando que todos estejam "falando a mesma língua" em termos de dados e métricas.

Eficiência Operacional

Centralizar as definições de métricas economiza tempo e recursos. As equipes de dados não precisam reinventar a roda ao criar novas análises ou relatórios. Com uma biblioteca de métricas bem definida e governada, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de insights e reduzir a redundância.

Conformidade e Segurança

Em um cenário onde a privacidade e a conformidade de dados são mais importantes do que nunca, o Unity Catalog Metrics oferece controles rigorosos para garantir que as métricas sejam usadas de acordo com as políticas e regulamentos aplicáveis. Isso não apenas protege os dados sensíveis, mas também constrói confiança entre os stakeholders e clientes.

Como Funciona o Unity Catalog Metrics

Definição e Gerenciamento de Métricas

O processo começa com a definição das métricas no Unity Catalog. Especialistas de dados e analistas definem as métricas, especificando os cálculos, fontes de dados e critérios de medição. Essas definições são então armazenadas no catálogo central, onde podem ser acessadas por qualquer pessoa com as permissões adequadas.

Controle de Acesso e Auditoria

O Unity Catalog Metrics implementa um sistema de controle de acesso robusto, onde os administradores podem definir quem pode visualizar, modificar ou utilizar determinadas métricas. Além disso, todas as atividades são auditadas, permitindo rastrear quem acessou ou alterou uma métrica e quando isso ocorreu. Isso é fundamental para manter a integridade dos dados e garantir conformidade.

Integração e Consumo de Métricas

As métricas definidas no Unity Catalog podem ser facilmente integradas com ferramentas de BI como Tableau, Power BI e outras plataformas analíticas. Isso facilita a criação de dashboards e relatórios consistentes, onde todos os números e insights são derivados das mesmas definições de métricas.

Exemplos de Aplicação

Marketing

Em uma empresa de marketing, definir métricas consistentes para KPIs como o Custo por Aquisição (CPA) e Retorno sobre o Investimento (ROI) é crucial. O Unity Catalog Metrics permite que todas as equipes de marketing utilizem as mesmas definições, garantindo que as campanhas sejam comparadas de forma justa e que as decisões estratégicas sejam baseadas em dados precisos.

Vendas

Para equipes de vendas, métricas como a Taxa de Conversão e o Valor Médio do Pedido (AOV) são vitais. Com o Unity Catalog Metrics, essas métricas são definidas uma vez e usadas consistentemente em todos os relatórios e análises, proporcionando uma visão clara e confiável do desempenho de vendas.

Finanças

No setor financeiro, a precisão das métricas é ainda mais crítica. Métricas como EBITDA, Margem de Lucro e Fluxo de Caixa precisam ser calculadas de maneira uniforme para garantir relatórios financeiros precisos e conformidade regulatória. O Unity Catalog Metrics assegura essa consistência e integridade nos dados financeiros.

Conclusão

O Unity Catalog Metrics da Databricks é uma solução poderosa para a definição e governança de métricas empresariais. Ao centralizar e padronizar as definições de métricas, ele proporciona uma base sólida para decisões de negócios informadas, eficiência operacional e conformidade de dados. Empresas que adotam essa solução podem esperar uma melhoria significativa na qualidade dos insights derivados dos dados e na confiança nas decisões estratégicas.

A Five Acts é parceira da Databricks e conta com especialistas no assunto para ajudar a sua empresa a construir uma realidade em que os dados são consistentes e as informações podem ser utilizadas para aumentar a competitividade e o lucro dos nossos clientes. Fale com um de nossos consultores e descubra como podemos acelerar a transformação digital do seu negócio.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Thu, 08 Aug 2024 19:18:23 GMT

No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade.

Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam.

Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas.

Setor Fiscal

Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas

A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas.

Escalabilidade e Automação

A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados.

FP&A

Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas

No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira.

Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva

O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais.

Auditoria

Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta

A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria.

Contabilidade

Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação

A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões.

Economia de Tempo e Precisão com Analytics

No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados.

Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias

Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.

Conclusão

O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Thu, 18 Jul 2024 21:27:50 GMT

O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados.

Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz.

O que é o Mosaic AI Model Serving?

O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless.

A plataforma oferece suporte para:

Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face.
Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato.
Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic.

O que são LLMs?

Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto.

Integração Eficiente de LLMs

Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real.

Aplicações de IA na Prática

As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação:

Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos.
Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação.
Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados.

Facilitação do Processo Analítico

O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa.

Escolhendo o LLM Certo

Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor.

Personalização com Dados Proprietários

O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso:

Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo.
Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação.

Segurança e Privacidade de Dados

A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados.

Benefícios e Vantagens

Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação.
Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários.
Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade.
Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda.
Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança.

Conclusão

O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas.

A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.

Tenha uma Abordagem Data-Centric para Inteligência Artificial e Governança de Dados com Databricks

Wed, 03 Jul 2024 22:10:56 GMT

Introdução

Databricks é uma plataforma unificada que facilita a criação, governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, especialmente voltada para a construção e gestão de modelos de inteligência artificial (IA). Deste modo, neste artigo, buscamos explorar as principais funcionalidades do Databricks, destacando como a plataforma promove uma abordagem centrada em dados para otimizar processos de Inteligência Artificial (IA) e garantir a governança e a qualidade dos dados.

Construindo IA com uma Abordagem Data-Centric

A construção de modelos de IA robustos depende diretamente da qualidade dos dados. Com isso, temos o Databricks, que torna possível:

Criar, ajustar e implantar modelos de IA generativa: Utilize ferramentas avançadas para desenvolver e implementar modelos personalizados que atendem a qualquer caso de uso de IA. Um exemplo de uso é o caso de empresas que têm utilizado Databricks para prever a manutenção de máquinas em tempo real, reduzindo custos operacionais e aumentando a eficiência.
Automatizar o rastreamento de experimentos e governança: Mantenha um controle rigoroso sobre os experimentos e assegure a conformidade com padrões de governança. Empresas de tecnologia e desenvolvimento de jogos, por exemplo, têm utilizado Databricks para gerenciar experimentos de IA em larga escala , garantindo que todos os dados e modelos estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade.
Implantar e monitorar modelos em escala: Garanta que os modelos de IA sejam escaláveis e monitorados continuamente para desempenho ideal. Podemos exemplificar a utilização dessa solução com as indústrias farmacêuticas, que fazem uso de Databricks para monitorar seus modelos de IA para ajudar na descoberta de novos medicamentos , assegurando modelos sempre em funcionamento de forma eficiente.

Governança Unificada para Dados, Análises e IA

A governança de dados é fundamental para manter a integridade e a conformidade dos dados. Deste modo, o Databricks oferece:

Visão unificada e compliance: Mantenha uma visão completa do seu patrimônio de dados, garantindo a governança de dados estruturados e não estruturados. Um dos maiores bancos do mundo é citado pela Databricks por sua utilização na garantia de conformidade regulatória e na segurança dos dados em suas operações globais.
Insights com base em características e prioridades empresariais: Descubra insights valiosos ao alinhar dados com as características e prioridades da sua empresa. Uma das operadoras sem fio mais reconhecidas nos EUA utiliza Databricks para analisar dados de clientes e melhorar a personalização dos serviços oferecidos, aumentando a satisfação e retenção de clientes.
Busca e descoberta em linguagem natural: Melhore a busca e a descoberta de dados com capacidades contextuais. Grandes empresas do setor de mídia e entretenimento utilizam essa funcionalidade para buscar e analisar grandes volumes de dados de audiência em tempo real, otimizando a programação de conteúdo sem precisar saber como escrever uma consulta complexa em SQL, pois ele é capaz de fazer reconhecimento de contexto. Isso significa que os usuários podem pesquisar e interagir com os dados usando frases e perguntas normais, tornando o sistema mais acessível e fácil de usar para pessoas que não têm conhecimento técnico avançado.
Monitoramento e observabilidade orientados por IA: Utilize ferramentas avançadas de monitoramento para garantir a observabilidade contínua dos dados. Uma das maiores empresas globais especializada na produção de farmacêuticos, utensílios médicos e produtos pessoais de higiene utiliza Databricks para monitorar a cadeia de suprimentos, garantindo a qualidade e a integridade dos dados em toda a operação.

Saiba mais sobre análise e processamento de dados em tempo real.

Armazenamento: informações centralizadas em uma única plataforma

A arquitetura lakehouse do Databricks proporciona:

Melhor desempenho e custo-benefício: Alcance uma performance até 12 vezes melhor para cargas de trabalho SQL e BI. Empresas globais de tecnologia e mídia têm utilizado o lakehouse do Databricks para melhorar a eficiência das consultas de dados, reduzindo significativamente os custos operacionais.
Execução de consultas otimizada por IA: Maximize a eficiência das consultas com otimizações orientadas por IA. Grandes empresas do mercado imobiliário utilizam essa funcionalidade para processar grandes volumes de dados do setor, oferecendo insights mais rápidos e precisos aos seus clientes.
Formatos e APIs abertos: Evite o lock in em fornecedores utilizando formatos abertos e APIs. Dessa forma, é possível adotar essa abordagem para integrar diferentes fontes de dados e ferramentas analíticas, mantendo a flexibilidade e a interoperabilidade dos sistemas.

Saiba mais sobre abordagens de Data Warehouse e Lakehouse.

Processamento de Dados Inteligente: ETL

A funcionalidade ETL (Extração, Transformação e Carga) do Databricks inclui:

Processamento de dados em lote e em tempo real: Adapte automaticamente o processamento de dados para garantir a qualidade. Uma das maiores redes de café do mundo utiliza Databricks para processar dados de transações em escala e em tempo real, melhorando a personalização das ofertas para os clientes.

Criação de workflows simplificados: Desenvolva e monitore workflows para processamento contínuo de dados. Uma gigante petrolífera global usa workflows simplificados para gerenciar dados de sensores em suas operações de campo, otimizando a eficiência operacional e fortalecendo a sua cultura orientada por dados para gerar ainda mais resultados.

Confiabilidade e otimização em escala: Garanta que os processos de ETL sejam confiáveis e otimizados para grandes volumes de dados. Empresas de transportes e turismo, por exemplo, podem utilizar o Databricks para processar dados de viagens em grande escala, garantindo a precisão e a eficiência dos modelos de preços dinâmicos.

Saiba mais sobre segurança e conformidade em ambientes Databricks.

Compartilhamento Aberto de Dados

O Databricks promove uma abordagem aberta para o compartilhamento de dados:

Compartilhamento seguro de dados em tempo real: Facilite a colaboração em tempo real com dados, modelos e dashboards. Empresas do setor de tecnologia, pesquisa e desenvolvimento podem utilizar o compartilhamento seguro de dados para colaborar com parceiros de pesquisa, acelerando o desenvolvimento de inovações.

Sem formatos proprietários ou replicações caras: Utilize formatos abertos para evitar custos adicionais. Assim, é possível aproveitar formatos abertos para integrar dados de diferentes fontes, eliminando a necessidade de replicações caras e complexas.

Monetização de dados com o Databricks Marketplace: Gere receita compartilhando seus dados no marketplace da plataforma. Uma empresa global de informação mercadológica utiliza o Databricks Marketplace para vender dados de audiência , permitindo que outras empresas acessem insights valiosos para suas estratégias de marketing.

Orquestração: Gerenciamento de Pipelines

A orquestração de pipelines de dados no Databricks inclui:

Otimização da execução de pipelines: Ajuste automaticamente a seleção de tipos de computação e escalonamento. Assim, é possível utilizar essa funcionalidade para gerenciar grandes volumes de dados, garantindo a eficiência e a precisão dos processos analíticos.

Autocorreção de erros: Implemente mecanismos automáticos para a remediação de erros nos pipelines. Uma das maiores fornecedoras de motores aeronáuticos usa autocorreção de erros para manter a integridade dos dados em suas operações de manutenção preditiva , reduzindo o tempo de inatividade das aeronaves.

Conclusão

O Databricks oferece uma plataforma robusta e integrada para a gestão de dados e inteligência artificial. Sua abordagem data-centric , combinada com ferramentas avançadas de governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, torna-a uma solução ideal para empresas que buscam otimizar seus processos de IA e análise de dados.

A Five Acts é uma consultoria de BI especialista em Databricks, que visa aumentar a performance de empresas, bem como reduzir o tempo de acesso aos dados e a complexidade de construção e manutenção de projetos. Entre em contato com um de nossos consultores e saiba mais.

10 Princípios da Análise de Dados para Negócios: Entenda Como Gerir Dados com Confiança para Tomar Decisões com Tableau

Wed, 03 Jul 2024 22:02:37 GMT

Introdução

Atualmente, os dados são reconhecidos como um ativo estratégico vital, impulsionando decisões fundamentais para o sucesso organizacional. No entanto, para extrair insights acionáveis dos dados, é preciso aderir aos princípios essenciais da análise de negócios. Neste artigo, exploraremos de forma detalhada os 10 princípios fundamentais da análise de dados para negócios e demonstraremos como a plataforma líder em visualização de dados, Tableau, pode ser uma ferramenta poderosa para a gestão confiável de dados e tomada de decisões informadas. Por isto, também trouxemos alguns exemplos de como ele pode ser uma solução assertiva para diversos segmentos do mercado, assim como setores dentro de uma empresa.

1. Compreensão do Negócio

Antes de iniciar qualquer análise de dados, é crucial ter um entendimento profundo do contexto do negócio. Isso implica compreender os objetivos estratégicos da organização, os desafios enfrentados e as oportunidades disponíveis. Por meio do Tableau, é possível criar visualizações que não apenas acompanhem os KPIs e metas organizacionais, mas também ofereçam insights claros sobre como as análises impactam diretamente os objetivos do negócio. Como exemplo disto, podemos pensar em uma empresa de varejo, ela pode utilizar o Tableau para visualizar dados de vendas, bem como identificar padrões sazonais que influenciam suas metas de receita. Tal estratégia poderá trazer grandes benefícios para os resultados dessa organização, pois será possível trabalhar a partir dos dados para desenhar os próximos passos e quais medidas poderão ser mais eficazes.

2. Coleta de Dados de Qualidade

A qualidade dos dados é muito importante para qualquer análise precisa. Garantir que os dados sejam precisos, consistentes e atualizados é essencial para evitar decisões equivocadas. Com o Tableau, é possível integrar uma ampla variedade de fontes de dados, aplicar transformações e limpezas necessárias e unificar dados de diferentes sistemas para uma análise holística. Como caso prático, é possível citar empresas de telecomunicações, as quais podem usar o Tableau para integrar dados de várias fontes, como CRM, registros de chamadas e redes sociais, para obter uma visão abrangente do comportamento do cliente. Deste modo, com a confiança dos dados trabalhados e um entendimento do cliente, é possível desenhar estratégias de acionamento que de fato gerem resultados.

3. Visualização Eficaz

A visualização dos dados desempenha um papel crucial na compreensão e comunicação das informações. O Tableau oferece uma vasta gama de opções de visualização, desde gráficos simples até dashboards interativos e dinâmicos. Ao escolher as visualizações adequadas, é possível comunicar insights de forma clara e impactante.

Em um departamento de recursos humanos, por exemplo, é possível utilizar o Tableau para criar um painel interativo que visualize as tendências de contratação ao longo do tempo, facilitando a identificação de picos de demanda por talentos, possibilitando que haja um maior preparo do time para atender a essas demandas pois foi possível fazer um planejamento com antecedência.

Imagem: modelo de visualização de dados para setores de recursos humanos

Fonte: Tableau

4. Análise Contextual

Além de apresentar os dados de forma visualmente atraente, é essencial analisá-los dentro do contexto apropriado. O Tableau permite a criação de análises contextuais, integrando dados com informações relevantes sobre o mercado, concorrência ou tendências do setor, proporcionando uma compreensão mais profunda dos insights gerados. Para este tópico, podemos trazer como exemplo prático um fabricante de automóveis, que pode utilizar o Tableau para comparar suas vendas com as de concorrentes diretos, destacando áreas de oportunidade e identificando lacunas no mercado. Isso proporcionará estratégias comerciais mais robustas, com mais informações para explorar e trabalhar para garantir que as metas de vendas sejam alcançadas.

5. Colaboração e Compartilhamento

A colaboração é crucial para garantir que os insights sejam compartilhados e compreendidos por todas as partes interessadas. O Tableau facilita a colaboração, permitindo que os usuários compartilhem facilmente visualizações e dashboards com colegas de equipe, clientes ou parceiros de negócios, promovendo uma tomada de decisão baseada em dados em toda a organização.

Uma equipe de marketing pode colaborar no desenvolvimento de campanhas, compartilhando visualizações do Tableau que destacam o desempenho de diferentes canais de marketing. Essa prática facilita a elaboração de planejamentos, tomadas de decisão, a entender o cenário de vendas, assim como a identificar caminhos para conseguir os resultados desejados. Outro ponto importante é que times de marketing possuem dados para analisar em diversas plataformas e perdem muito tempo tentando unificá-las na tentativa de ter uma visão mais gerencial e tomar decisões de forma mais rápida, uma plataforma que torna essa possibilidade concreta com certeza consegue trazer muitos benefícios financeiros não só para o setor, mas para toda a empresa.

Imagem: modelo de visualização de dados para setores de marketing

Fonte: Tableau

6. Segurança dos Dados

A segurança dos dados é uma preocupação crítica em qualquer análise de negócios. O Tableau oferece recursos avançados de segurança, permitindo controlar o acesso aos dados e às visualizações, implementar políticas de privacidade e conformidade, e proteger os dados confidenciais contra acessos não autorizados. Para uma instituição financeira, utilizar recursos de segurança do Tableau pode ser o ponto-chave para o seu sucesso, pois conseguirá garantir que apenas o pessoal autorizado tenha acesso a dados sensíveis, como informações de clientes, e isso trará mais respaldo e confiabilidade para a organização, que se mostrará preocupada em garantir não só o sucesso financeiro dos seus clientes, mas também seu bem-estar e segurança.

7. Agilidade e Escalabilidade

A capacidade de se adaptar rapidamente às mudanças e escalar as análises conforme necessário são elementos-chave para o sucesso empresarial. O Tableau é uma plataforma ágil e escalável, permitindo criar e modificar análises rapidamente e escalar para atender às demandas crescentes de dados e usuários. Uma startup em rápido crescimento pode utilizar o Tableau para acompanhar o desempenho do produto à medida que expande para novos mercados, ajustando rapidamente suas estratégias com base nos insights obtidos. Perder tempo é perder dinheiro e também recursos que poderiam ser melhor utilizados. Com Tableau, o tempo é otimizado e o acesso à informação ocorre com maior velocidade, se equiparando ao tempo em que as decisões precisam ser tomadas.

8. Foco no Valor

Embora seja tentador explorar todos os dados disponíveis, é crucial manter o foco no valor real para o negócio. O Tableau ajuda a identificar e priorizar as análises que têm o maior impacto nos objetivos do negócio, garantindo que os recursos sejam direcionados para onde podem gerar o máximo de valor. Uma grande indústria pode utilizar o Tableau para priorizar iniciativas de redução de custos, identificando áreas onde pequenas mudanças podem resultar em grandes economias. Sabemos que essas economias são fatores importantes para uma indústria que deseja se manter forte no mercado, mantendo a qualidade dos seus produtos e um preço competitivo. A visão de dados que o Tableau possibilita, entrega esse poder de tomar decisões importantes para que essas mudanças ocorram de forma segura e sustentável.

9. Transparência e Responsabilidade

A transparência e a responsabilidade são essenciais para criar uma cultura baseada em dados dentro da organização. O Tableau fornece ferramentas para rastrear e auditar as análises realizadas, garantindo a transparência no processo decisório e a responsabilidade pelos resultados obtidos. Um órgão governamental pode utilizar o Tableau para fornecer visualizações transparentes sobre a alocação de recursos e o desempenho de programas, promovendo a prestação de contas para a população. Isso ajudará a reduzir ruídos de comunicação e impactos negativos na gestão, assim como vai trazer a possibilidade de identificar quais as áreas mais críticas que precisam de atenção.

10. Melhoria Contínua

A análise de negócios é um processo contínuo de aprendizado e melhoria. O Tableau oferece recursos avançados de análise e monitoramento, permitindo avaliar constantemente o desempenho, identificar oportunidades de otimização e iterar em análises anteriores para obter insights ainda mais profundos. Uma empresa de e-commerce pode usar o Tableau para analisar o comportamento do cliente em tempo real e ajustar suas estratégias de marketing e vendas para maximizar as conversões. Este é um mercado em que decisões precisam ser tomadas de forma rápida, porém com muita informação em mãos para não fazer a aposta errada, pois a todo momento surgem novas possibilidades para quem está buscando comprar algo na internet, e se não as oportunidades não forem bem aproveitadas, os concorrentes estarão a postos para converter as buscas em vendas rapidamente.

Conclusão

Os 10 princípios da análise de negócios apresentados trazem como principal argumento a possibilidade de aproveitar as capacidades do Tableau, as organizações podem gerir dados com confiança e tomar decisões informadas que impulsionam o sucesso empresarial. Investir em uma abordagem sólida de análise de negócios e utilizar as ferramentas certas pode fazer toda a diferença no ambiente competitivo de hoje.

O Tableau é uma poderosa ferramenta que funciona para os mais diversos segmentos do mercado e setores dentro de uma organização, afinal, ter a informação em mãos faz toda a diferença. A Five Acts possui especialistas nessa ferramenta que têm garantido visualizações de dados em tempo real para grandes empresas. Fale com a Five Acts e entenda como podemos fazer com que sua empresa seja orientada a dados para tomar as melhores decisões e garantir maiores resultados.

Aplicando Técnicas de Machine Learning para Melhorar a Análise de Dados no Tableau

Tue, 23 Apr 2024 11:45:00 GMT

Este artigo explora como combinar as capacidades de visualização de dados do Tableau com técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar a análise de dados.

Demonstraremos como integrar modelos de machine learning no ambiente do Tableau para obter insights mais profundos e específicos, indo além das simples visualizações gráficas. Ao incorporar o poder do aprendizado de máquina no Tableau, os profissionais de análise de dados podem descobrir relações complexas e identificar padrões ocultos nos dados.

Introdução

O Tableau é uma plataforma líder em visualização de dados que permite aos usuários criar visualizações interativas e painéis de controle dinâmicos para explorar e compreender os dados de forma intuitiva. Por outro lado, o aprendizado de máquina envolve o desenvolvimento de algoritmos capazes de aprender padrões e fazer previsões a partir dos dados.

A integração dessas duas áreas oferece um potencial significativo para aprimorar a análise de dados, permitindo a descoberta de insights mais profundos e a identificação de tendências ocultas. Ao combinar as capacidades de visualização do Tableau com as técnicas avançadas de machine learning, os usuários podem explorar dados de maneiras inovadoras e transformar informações em ações estratégicas.

1. Preparação dos Dados no Tableau
Antes de aplicar técnicas de machine learning, é essencial preparar os dados adequadamente. O Tableau oferece formas para explorar e transformar os dados, incluindo limpeza de dados, integração de fontes de dados diferentes e seleção de variáveis relevantes.

Durante a preparação dos dados, os profissionais podem lidar com problemas comuns, como dados faltantes, outliers e variáveis irrelevantes, garantindo que os dados estejam prontos para alimentar os modelos de machine learning.

2. Modelagem de Machine Learning no Tableau
Uma vez que os dados estejam preparados, é possível integrar modelos de machine learning no ambiente do Tableau. Isso pode ser feito através de integrações com outras ferramentas de machine learning, extensões específicas ou APIs personalizadas.

A escolha do algoritmo de machine learning adequado depende do problema em questão e das características dos dados. Algoritmos como regressão, classificação, clustering e árvores de decisão podem ser aplicados para resolver uma ampla gama de problemas de análise de dados.

Existe um grupo de funções especializadas dentro do Tableau Desktop , chamadas de SCRIPT Functions , que permitem ir além da visualização de dados históricos, possibilitando a previsão de tendências e comportamentos futuros, ou seja, análise preditiva.

As SCRIPT Functions possibilitam a execução de scripts externos, como código Python, R ou até mesmo se conectar a soluções especializadas, como o Einstein Discovery, uma solução nativa da Salesforce projetada para análise preditiva e descoberta de insights. Com essas funções, os usuários podem integrar a análise do Tableau com a flexibilidade e o alcance das principais linguagens de programação analíticas do mercado.

Por meio da integração com linguagens como R e Python, os usuários podem aproveitar algoritmos avançados de machine learning e análise estatística diretamente dentro do ambiente Tableau. Isso abre um vasto leque de possibilidades, desde a criação de modelos de previsão de demanda até a detecção de padrões complexos em grandes conjuntos de dados.

Além disso, a conectividade com o Einstein Discovery permite aos usuários explorar ainda mais a capacidade preditiva do Tableau, aproveitando os recursos avançados de inteligência artificial e machine learning fornecidos pela Salesforce. Essa integração permite uma análise mais profunda dos dados, identificando padrões ocultos e fornecendo insights acionáveis para orientar a tomada de decisões estratégicas.

3. Incorporando Variações e Insights no Tableau
Com os modelos de machine learning treinados e testados, os resultados podem ser visualizados no Tableau. Isso permite que os usuários explorem as variações nos dados e identifiquem insights valiosos de maneira interativa.

Os painéis de controle e as visualizações interativas do Tableau permitem uma exploração mais profunda dos resultados do modelo, facilitando a compreensão das relações entre as variáveis e a identificação de padrões ocultos nos dados.

4. Casos de Uso e Exemplos Práticos
Existem inúmeros casos de uso para a aplicação de técnicas de machine learning no Tableau em diversos setores e contextos de negócio.

Por exemplo, empresas de varejo podem usar modelos de previsão de demanda para otimizar seus estoques, enquanto empresas de telecomunicações podem aplicar técnicas de segmentação de clientes para personalizar suas estratégias de marketing.

Além disso, existem casos de uso específicos, como a detecção de fraudes em transações financeiras, a previsão de churn de clientes em empresas de serviços, e a análise de sentimentos em redes sociais.

5. Benefícios e Considerações
A integração de técnicas de machine learning no Tableau oferece uma série de benefícios, incluindo a capacidade de explorar dados de maneiras inovadoras, identificar padrões ocultos e fazer previsões precisas.

No entanto, também existem desafios e considerações a serem levados em conta, como a qualidade dos dados, a escolha do algoritmo correto e a interpretação dos resultados do modelo.

Conclusão
Em conclusão, a combinação das capacidades de visualização do Tableau com técnicas avançadas de machine learning representa uma boa oportunidade para aprimorar a análise de dados e transformar informações em insights acionáveis. Ao explorar os recursos do Tableau e aplicar técnicas de machine learning, os profissionais podem descobrir padrões ocultos nos dados e tomar decisões mais informadas e estratégicas em seus negócios.

Uso do Databricks para Processamento de Streaming em Tempo Real

Tue, 16 Apr 2024 11:45:00 GMT

Processamento de streaming

O processamento de streaming é uma abordagem computacional que lida com a análise e processamento de dados que são gerados em tempo real, à medida que são recebidos. Em contraste com o processamento de lote, em que os dados são coletados e processados em blocos, o processamento de streaming permite lidar com a natureza contínua e em tempo real dos dados.

No processamento de streaming, os dados são recebidos como fluxos contínuos que podem ser originados de várias fontes, como sensores, dispositivos IoT, mídias sociais, transações financeiras, registros de servidores, entre outros. Esses fluxos de dados são processados em pequenas parcelas ou eventos individuais, à medida que são recebidos, em vez de esperar por uma coleção completa de dados.

Essa forma de processamento em tempo real permite que organizações monitorem, analisem e tomem decisões com base em informações atualizadas e em constante evolução. Com o processamento de streaming, é possível identificar eventos ou padrões instantaneamente, detectar anomalias, realizar análises complexas e acionar respostas automáticas em tempo real.

O processamento de streaming é amplamente utilizado em várias indústrias, como finanças, mídia, saúde, logística e manufatura. Ele tem aplicações em detecção de fraudes, monitoramento de segurança, análise de sentimentos em tempo real, personalização de conteúdo, previsão de demanda, entre muitos outros casos de uso.

Processamento de Streaming utilizando Databricks

O Databricks destaca-se como uma plataforma robusta para o processamento de dados em tempo real, capacitando as organizações a extrair insights valiosos e tomar decisões ágeis ao aproveitar o potencial dos dados em movimento. Com o Databricks, é viável absorver grandes volumes de dados de diversas fontes em tempo real e processá-los prontamente para análises imediatas.

Deste modo, um dos pilares fundamentais para o processamento de streaming no Databricks é o Apache Spark Streaming . Essa ferramenta permite que os dados de streaming sejam segmentados em micro lotes e processados em intervalos regulares. Essa abordagem capacita as organizações a analisar e agir sobre os dados enquanto eles estão sendo gerados.

O Spark Streaming no Databricks disponibiliza uma API de alto nível e de fácil utilização, permitindo a manipulação e transformação eficientes dos dados de streaming. Ele suporta uma vasta gama de fontes de dados de streaming, incluindo Kafka, Flume, HDFS, entre outros. Além disso, o Databricks oferece recursos avançados, como integração com o Delta Lake, fornecendo um sistema robusto e confiável para armazenamento e processamento de dados de streaming.

Uma das vantagens primordiais é sua capacidade de escalar de forma horizontal a infraestrutura de processamento conforme a demanda. Com a habilidade de provisionar automaticamente clusters de máquinas, o Databricks assegura que os dados de streaming sejam processados de forma rápida e eficiente, mesmo em situações de alta demanda.

Ele oferece às organizações a capacidade de tomar decisões embasadas em dados atualizados, possibilitando a detecção precoce de padrões e tendências, monitoramento em tempo real de eventos críticos e ações imediatas com base nos dados de streaming. Trata-se de uma ferramenta indispensável para empresas que almejam manter-se à frente da concorrência e capitalizar o valor dos dados em movimento.

Ao fornecer uma arquitetura altamente escalável e flexível para o processamento de dados de streaming em tempo real, utiliza o conceito de "dados em movimento" para ajudar as organizações a lidarem com a natureza dinâmica dos dados gerados em tempo real.

Assim, suporta diversas abordagens, como processamento de eventos individuais, processamento em janela e processamento contínuo, permitindo às organizações escolher a estratégia de processamento mais adequada para suas necessidades específicas.

No processamento de eventos individuais, cada evento é processado assim que é recebido, possibilitando uma análise e tomada de decisão extremamente ágil. Essa abordagem é ideal para casos de uso em que a latência é crucial e ações imediatas precisam ser tomadas com base nos eventos em tempo real.

Já o processamento em janela é útil quando se deseja analisar dados em um intervalo de tempo específico, como uma janela deslizante de 10 minutos. Essa abordagem permite às organizações identificar padrões ou anomalias em um conjunto de dados limitado, sendo particularmente útil para aplicações de monitoramento em tempo real.

Por fim, o processamento contínuo envolve a análise e agregação constantes de dados em movimento. Nessa abordagem, as organizações podem acompanhar métricas em tempo real, calcular médias, somas, contar eventos e atualizar continuamente os resultados à medida que novos dados chegam. Isso é útil em casos de uso como análise de fluxo de cliques, monitoramento de redes ou análise de dados de produção em tempo real.

Além das abordagens de processamento, o Databricks oferece recursos poderosos para o gerenciamento de dados de streaming, como i ngestão de dados de diversas fontes, integração com sistemas de mensagens como o Apache Kafka e suporte a formatos de dados comuns, como Avro, JSON e Parquet. Isso garante que as organizações possam receber, processar e armazenar dados de streaming de forma eficiente e segura.

O Databricks também suporta o uso de algoritmos de machine learning em tempo real, permitindo que as organizações apliquem modelos de aprendizado de máquina aos dados de streaming para detecção de fraudes, recomendações em tempo real, personalização de conteúdo, entre outros.

Deste modo, as organizações podem extrair o máximo valor dos dados em movimento, identificando oportunidades, detectando eventos críticos e tomando decisões rápidas e informadas com base em informações atualizadas. Trata-se de uma ferramenta essencial para empresas que buscam manter-se à frente da concorrência e prosperar em um mundo de dados em tempo real.

Em resumo, o Databricks possui uma série de recursos que o tornam uma excelente escolha para o processamento de streaming em tempo real. Alguns dos principais recursos incluem:

Escalabilidade: O Databricks é altamente escalável, permitindo o processamento de grandes volumes de dados em tempo real. Ele pode lidar com fluxos de dados de alta velocidade e dimensionar de forma automática recursos conforme necessário.

Integração com ecossistema Apache Spark: O Databricks é construído em cima do Apache Spark, uma das principais estruturas para processamento de big data. Ele oferece integração nativa com o Spark Streaming, permitindo aproveitar todos os recursos e funcionalidades do Spark para o processamento de streaming.

Ferramentas visuais e colaboração: O Databricks oferece uma interface de usuário intuitiva e simplificada, facilitando o desenvolvimento e a implantação de pipelines de streaming em tempo real. Ele também suporta a colaboração em tempo real, permitindo que equipes colaborem e compartilhem conhecimento de forma eficiente.

Suporte a várias fontes de dados : O Databricks oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, incluindo bancos de dados, data lakes, sistemas de mensagens como o Apache Kafka e muito mais. Isso permite a ingestão fácil e contínua de dados em tempo real de várias fontes.

Recursos avançados de processamento: O Databricks oferece recursos avançados de processamento de streaming em tempo real, como processamento de eventos individuais, processamento em janelas de tempo e processamento contínuo. Ele também suporta streaming de alto throughput e latência ultrabaixa para casos de uso exigentes.

Integração com machine learning

O Databricks permite aplicar algoritmos de machine learning em tempo real aos dados de streaming. Isso permite a detecção de padrões, a geração de insights acionáveis e a automação de decisões em tempo real.

Esses são apenas alguns dos principais recursos do Databricks que o tornam uma escolha certa para o processamento de streaming em tempo real. Sua combinação de escalabilidade, integração com Spark, ferramentas visuais, suporte a várias fontes de dados, recursos avançados de processamento e integração com machine learning o tornam uma opção atraente para organizações que lidam com dados em constante evolução.

Fontes:

Streaming de dados - Análise em tempo real, ML e aplicativos simplificados

https://www.databricks.com/product/data-streaming

Transmissão no Databricks

https://docs.databricks.com/pt/structured-streaming/index.html

Consultar dados de transmissão

https://docs.databricks.com/pt/query/streaming.html

As 10 Principais Tendências Tecnológicas Estratégicas do Gartner para 2024

Tue, 09 Apr 2024 19:08:17 GMT

Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem desempenhado um papel fundamental na transformação digital das organizações, impulsionando inovações que agregam valor e promovem a segurança.

Neste cenário, a tecnologia traz a todo momento inovações que têm o potencial de transformar profundamente as operações e os resultados das empresas. Considerando as previsões do Gartner sobre as 10 principais tendências tecnológicas estratégicas para os próximos anos, fica evidente que o sucesso futuro dependerá da capacidade das organizações de se adaptarem e aproveitarem essas mudanças em seu benefício.

O Gartner também traz 3 grandes considerações que devem ser feitas para alcançar o sucesso em meio a essas tendências. Confira:

1. Proteção do investimento

À medida que as empresas adotam novas tecnologias, é fundamental garantir que elas sejam implementadas de forma a manter e maximizar seus benefícios a longo prazo. Isso inclui a gestão cuidadosa da confiança, risco e segurança da inteligência artificial, a adoção de práticas de gestão contínua de exposição a ameaças e a utilização de plataformas na nuvem específicas para o setor, entre outras medidas.

Deste modo, é necessário ter cautela e incluir investimentos em medidas protetivas ao calcular o retorno sobre o investimento percebido.

2. Ascensão dos desenvolvedores

Capacitar o pessoal e os desenvolvedores com a tecnologia certa é essencial para impulsionar a inovação e a produtividade. Isso inclui o desenvolvimento de plataformas internas de autoatendimento, a adoção de tecnologias de inteligência artificial para melhorar o desenvolvimento de aplicativos e o aproveitamento de plataformas do setor na nuvem.

É fundamental trabalhar em estreita colaboração com as partes interessadas do negócio para determinar o escopo e a capacidade dessas soluções.

3. Fornecer valor contínuo

Esse fator é essencial para manter a relevância e o sucesso no mercado. Isso requer um compromisso com um ciclo de refinamento e aceleração da otimização do valor, juntamente com a excelência operacional. Isso inclui o desenvolvimento de aplicativos inteligentes, a exploração das oportunidades apresentadas pelos clientes-máquina e o investimento em uma força de trabalho conectada aumentada.

É crucial fazer ajustes contínuos para atender à demanda dos clientes internos e externos, garantindo, ao mesmo tempo, o acesso controlado para alterar rapidamente as ferramentas digitais.

Em suma, as organizações que conseguirem construir e proteger sua infraestrutura tecnológica enquanto agregam valor a suas operações estarão bem posicionadas para prosperar na era digital em constante evolução. É hora de abraçar essas tendências e transformar os desafios em oportunidades.

Confira agora as 10 tendências tecnológicas estratégicas, identificadas pelo Gartner, que moldarão o cenário empresarial nos próximos anos. Vamos explorar cada uma delas:

1. Gestão da confiança, risco e segurança da IA (AI TRiSM)

A gestão da confiança, risco e segurança da IA é uma preocupação crescente para as organizações que buscam integrar a inteligência artificial em seus processos. Os controles AI TRiSM são fundamentais para garantir a governança adequada dos modelos de IA, assegurando sua confiabilidade, imparcialidade, segurança e transparência.

Ao aplicar esses controles de forma ativa, as empresas podem melhorar a precisão das decisões baseadas em IA e eliminar informações falhas e ilegítimas. Isso não apenas fortalece a confiança nas soluções de IA, mas também promove uma cultura de governança e responsabilidade no uso dessas tecnologias.

2. Gestão contínua de exposição a ameaças (CTEM)

A gestão contínua de exposição a ameaças é uma abordagem proativa e sistemática para lidar com os desafios cada vez mais complexos da segurança cibernética. Ao alinhar as prioridades de segurança com projetos comerciais específicos e vetores de ameaças críticos, as organizações podem reduzir significativamente o risco de violações de segurança.

A integração do CTEM aos programas de conscientização e gestão de riscos é essencial para fornecer um foco relacionável liderado pelos negócios e uma priorização eficaz de mitigação de exposição. Além disso, a adoção de tecnologias de validação de segurança cibernética pode melhorar os fluxos de trabalho de priorização existentes e aumentar a prontidão da segurança cibernética.

3. Tecnologia sustentável

A tecnologia sustentável desempenha um papel crucial na promoção da responsabilidade ambiental e social das organizações. Ao adotar soluções digitais que habilitam resultados ambientais, sociais e de governança (ESG), as empresas podem contribuir para o equilíbrio ecológico de longo prazo e para o bem-estar da sociedade.

A vinculação da remuneração dos diretores de tecnologia ao impacto tecnológico sustentável até 2027 reflete o crescente reconhecimento da importância dessas iniciativas. Ao selecionar e implementar tecnologias que impulsionam a sustentabilidade em seus setores, as empresas podem não apenas reduzir seu impacto ambiental, mas também fortalecer sua reputação e criar valor a longo prazo para todas as partes interessadas.

4. Engenharia de plataforma

A engenharia de plataforma é uma disciplina essencial para construir e operar plataformas internas de autoatendimento que suportam as necessidades dos usuários de forma eficiente e escalável. Ao estabelecer equipes de plataforma como provedores internos de serviços reutilizáveis, as organizações podem otimizar a experiência do desenvolvedor, acelerar a entrega de valor comercial e melhorar a retenção de talentos.

A abordagem de tratar a plataforma como um produto, combinada com uma cultura de gestão de produtos colaborativa, permite que as empresas identifiquem e priorizem as capacidades técnicas mais úteis para seus usuários finais, garantindo assim a relevância e eficácia contínuas da plataforma.

5. Desenvolvimento aumentado com IA

O desenvolvimento aumentado com IA está revolucionando a forma como os engenheiros de software criam, testam e entregam aplicativos. Ao integrar tecnologias de IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, as empresas podem aumentar a produtividade de seus engenheiros e acelerar a inovação.

A previsão de que, até 2028, 75% dos engenheiros de software usarão assistentes de codificação de IA destaca o potencial transformador dessas ferramentas. Estabelecer uma equipe de engenheiros seniores para avaliar e implementar essas ferramentas é essencial para garantir uma transição suave e maximizar os benefícios para a organização.

6. Plataformas do setor na nuvem

As plataformas do setor na nuvem oferecem uma abordagem personalizada para atender às necessidades específicas de cada setor. Ao combinar serviços de software como serviço (SaaS), plataforma como serviço (PaaS) e infraestrutura como serviço (IaaS) em uma oferta de produto completa, as empresas podem obter adaptabilidade e agilidade para responder à rápida disrupção em seus setores.

A previsão é de que mais de 50% das empresas utilizarão plataformas do setor na nuvem até 2027 destaca a crescente aceitação e adoção dessas soluções. Ao complementar o portfólio existente de aplicativos com plataformas do setor na nuvem, as empresas podem acelerar suas iniciativas de negócios e obter uma vantagem competitiva significativa.

7. Aplicativos inteligentes

Os aplicativos inteligentes estão se tornando cada vez mais prevalentes, impulsionados pelo poder da inteligência artificial e pela disponibilidade de dados conectados. Ao integrar IA e diversos dados em aplicativos para consumidores ou empresas, as empresas podem automatizar tarefas, personalizar experiências e obter insights valiosos em tempo real.

A previsão de que 30% dos novos aplicativos utilizarão IA para impulsionar interfaces de usuários adaptativas destaca o potencial transformador dessas tecnologias. Estabelecer um centro de excelência para capturar, explicar e monitorar a inteligência como um recurso é fundamental para garantir o sucesso e a eficácia desses aplicativos.

8. IA generativa democratizada

A democratização da inteligência artificial generativa está redefinindo a forma como as empresas competem e operam. Com mais de 80% das empresas previstas para usar interfaces de programação de aplicativos de IA generativa até 2026, essa tendência está se tornando uma realidade cada vez mais presente.

Ao democratizar o acesso a essas ferramentas, as empresas podem automatizar tarefas, aumentar a produtividade e criar novas oportunidades de crescimento. No entanto, é crucial implementar uma abordagem de gestão de mudanças eficaz para garantir que os funcionários estejam preparados e capacitados para usar essas ferramentas com segurança e confiança.

9. Força de trabalho conectada aumentada

A força de trabalho conectada aumentada visa otimizar o valor entregue pela equipe humana, aproveitando tecnologias inteligentes, análise da força de trabalho e desenvolvimento de habilidades. Com 25% dos diretores de tecnologia da informação previstos para utilizar iniciativas de força de trabalho conectada aumentada até 2027, essa abordagem está se tornando uma prioridade para muitas organizações.

Ao priorizar o tempo de aquisição de competência e desenvolver experiências do funcionário aumentadas com tecnologia inteligente, as empresas podem acelerar o desenvolvimento de talentos e obter uma vantagem competitiva significativa.

10. Clientes-máquina

O Gartner traz os clientes-máquina como atores econômicos não humanos que compram bens e serviços em troca de pagamento, para atender às necessidades de outras máquinas, sistemas ou até mesmo de seres humanos. Esse é um conceito emergente na economia impulsionada pela Internet das Coisas (IoT) e pela crescente inteligência das máquinas conectadas.

Um exemplo deste cenário seria uma fábrica inteligente onde máquinas autônomas estão conectadas à internet e têm a capacidade de tomar decisões de compra com base em dados de estoque, demanda do mercado, e outras variáveis. Essas máquinas podem então comprar materiais, peças de reposição ou, até mesmo, serviços de manutenção de outras máquinas ou fornecedores externos sem intervenção humana direta. Nesse contexto, as máquinas que fazem as compras são os "clientes-máquina".

Os clientes-máquina representam uma mudança fundamental na forma como as empresas interagem com os consumidores. Com a previsão de que 20% das lojas digitais legíveis por humanos (isto é, pensadas para tornar a experiência com o site mais fácil e intuitiva para as pessoas) serão obsoletas até 2028, as empresas precisam se preparar para essa nova realidade. Essa ideia está ganhando relevância à medida que avançamos para uma era onde a automação e a inteligência artificial desempenham papéis cada vez mais importantes na tomada de decisões econômicas e comerciais.

Ao criar equipes de análise dedicadas aos clientes-máquina e desenvolver cenários que explorem as oportunidades de mercado, as empresas podem se posicionar para capitalizar essa tendência emergente. Arquitetar as fontes de dados e plataformas necessárias para atender a esses clientes é fundamental para garantir uma transição suave para esse novo paradigma de consumo.

Em resumo, essas tendências tecnológicas estratégicas estão moldando o futuro dos negócios, promovendo inovação, segurança e sustentabilidade. À medida que as organizações buscam se adaptar a um cenário em constante evolução, é essencial estar atento a essas tendências e incorporá-las de forma eficaz em suas estratégias de negócios.

Fonte: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/intl-br/information-technology/documents/principais-tendencias-tecnologicas-2024-ebook.pdf?_gl=1*xjgpjk*_ga*MTYwMjE1ODEzOS4xNzEwNTE0ODc0*_ga_R1W5CE5FEV*MTcxMDg3OTkxOC4zLjEuMTcxMDg4MDE0My4zOC4wLjA .

Iniciando com DataRobot: Avaliação de Modelos, Geração de Previsões e Integração facilitada

Tue, 12 Mar 2024 12:15:00 GMT

Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas.

Introdução

O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos.

O que é o DataRobot?

O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos.

Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos.

Como funciona o DataRobot

Preparação dos Dados:

O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas.

Treinamento de Modelos:

O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.).

Avaliação de Modelos:

O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão.

Otimização de Hiperparâmetros:

Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos.

Informações sobre o Modelo:

O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência.

Avaliação de Modelos:

A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema.

Geração de Previsões:

Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção.

Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot

A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por:

APIs e Estruturas de IA

O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso.

Plataformas de Dados

Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados.

Aplicativos de Negócios

A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos.

Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados.

Considerações Finais

O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva.

Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.

Comparação Detalhada entre Criação na Web e no Tableau Desktop

Thu, 07 Mar 2024 12:15:00 GMT

Introdução

Na era da análise de dados, ferramentas como o Tableau são fundamentais para transformar informações em insights valiosos. A plataforma Tableau oferece uma experiência robusta para análise de dados, abrangendo tanto o ambiente de criação na Web quanto o Tableau Desktop. Este artigo visa fornecer uma visão abrangente dos recursos disponíveis em ambos os ambientes, destacando as diferenças fundamentais entre eles.

Se você já está familiarizado com o Tableau Desktop e está explorando as possibilidades da criação na Web no Tableau Server e Tableau Cloud, esta análise é essencial para maximizar sua eficácia na utilização dessas ferramentas.

Diferenças e Similaridades

Ao comparar a criação na Web e o Tableau Desktop, é crucial identificar tanto as diferenças gerais quanto as semelhanças essenciais. Apesar das variações nos recursos e na flexibilidade, ambos os ambientes compartilham a essência da análise de dados.

Diferenças Gerais

Ações de Clique com o Botão Direito : Enquanto a criação na Web permite ações de clique com o botão direito em campos, essa funcionalidade não é estendida a itens individuais na área de trabalho.
Atalhos de Teclado: Os atalhos de teclado diferem significativamente entre a criação na Web e o Tableau Desktop, demandando adaptação do usuário ao ambiente online. Para obter uma lista de atalhos de teclado da criação na Web, consulte Atalhos de teclado da criação na Web.

Recursos de Criação na Web

No ambiente da Web, é possível conectar-se a fontes de dados, criar pastas de trabalho e editar visualizações existentes. As permissões são gerenciadas pelos administradores do site, com Explorers e Creators desfrutando de diferentes conjuntos de recursos. Criadores, por exemplo, podem conectar-se a dados na Web e usar recursos avançados como Pergunte aos dados e Dashboard Starters. Veja a seguir:

Gerenciamento de Dados

Conectar-se a Dados

Criadores podem realizar a conexão a diversas fontes de dados, realizar uploads de arquivos e aproveitar modelos do Dashboard Starter integrados para fontes específicas visando agilizar o processo. Destaca-se um limite na visualização de linhas na página Fonte de Dados ao criar dados na Web, variando conforme o navegador.

Para obter mais informações, consulte Criadores: conectar a dados na Web .

Preparação de Dados na Web

A página de Fonte de Dados oferece recursos robustos, incluindo execução de SQL inicial, relação de dados, união de tabelas e dinamização de dados. Este ambiente capacita os usuários a moldar e refinar os dados diretamente na Web. Deste modo, é possível explorar e editar campos, duplicando, ocultando ou renomeando conforme necessário.

Para saber mais, consulte Criadores: preparar dados na Web.

Análise

A análise de dados é uma parte fundamental de qualquer plataforma de visualização, e ambas as versões do Tableau oferecem recursos robustos nesse aspecto.

Criação e Edição de Exibições

Exploradores e criadores têm a capacidade de manipular planilhas de dados, criar exibições automaticamente usando recursos como "Pergunte aos Dados" e "Explicar os Dados". A experiência de análise na Web é altamente interativa e centrada no usuário.

Deste modo, podemos trazer como principais recursos

Pergunte aos Dados : Utilize a funcionalidade "Ask Data" para criar visualizações automaticamente.
Explicar os Dados: Ganhe insights automáticos com a capacidade de explicar padrões e tendências.
Pesquisa de Esquema: Facilite a busca por campos no painel de dados através de pesquisa de esquema.
Visualização de Dados Subjacentes: Explore dados subjacentes através de dicas de ferramentas interativas.

Ferramentas de Análise

Criação de campos calculados, compartimentos, cálculos de tabela e conjuntos

Os usuários podem criar e editar campos calculados, permitindo uma personalização avançada dos dados em suas análises.

Painel de Análise

Permite a manipulação de objetos, como linhas de referência, tendências e distribuições, embora alguns recursos, como adição de cluster e modificação de previsões, não estejam disponíveis na web.

A criação e edição de grupos e hierarquias, bem como a interação com mapas, são realizadas de forma intuitiva. Rótulos, totais, subtotais e outras opções de formatação estão disponíveis para aprimorar a apresentação das visualizações.

Filtragem e Classificação

A criação na web oferece amplas opções para filtragem e classificação, incluindo destaque de dados, filtros de contexto e dependentes. A limitação de resultados filtrados visa otimizar o desempenho em domínios extensos.

Formatação

Redimensionamento e Edição

Os recursos de formatação incluem o redimensionamento de cabeçalhos, edição da formatação global da pasta de trabalho e personalização detalhada dos títulos de planilhas e números.

Adição de Objetos no Painel

A criação na Web oferece uma gama de objetos para enriquecer os painéis, incluindo contêineres, texto, imagens, botões de navegação e links da Web. Esses elementos contribuem para uma apresentação visualmente atraente dos dados.

Filtragem e Classificação

Destaque de Dados

Os usuários podem utilizar o destaque de dados para enfatizar informações específicas nas exibições, facilitando a compreensão dos insights.

Filtros e Classificação

A capacidade de adicionar, editar e remover filtros, juntamente com a edição de layouts de controle de filtro, oferece flexibilidade no gerenciamento da apresentação dos dados.

Recursos Adicionais

Legendas por Medida

A criação na Web suporta legendas por medida, permitindo que os usuários personalizem a paleta de cores de acordo com as métricas específicas em foco.

Conclusão

Ao explorar as nuances da criação na Web e do Tableau Desktop, é evidente que ambos os ambientes oferecem uma base sólida para análise de dados. A escolha entre eles dependerá das necessidades específicas do usuário e da complexidade do projeto em questão. Este entendimento é essencial para explorar todo o potencial dessas poderosas ferramentas de análise de dados.

Este artigo proporcionou uma visão geral sobre as diferenças e semelhanças entre a criação na Web e o Tableau Desktop, abordando recursos essenciais em ambas as plataformas. Ao compreender as características distintas de cada ambiente, os profissionais estão mais bem equipados para extrair insights significativos e tomar decisões informadas.

A Five Acts é parceira da Tableau. Então, se você quer saber mais sobre esta plataforma de analytics fantástica que tem mudado o mundo de dados, fale com a Five Acts!

Alteryx Designer 2023.2 - Explorando as Novas Fronteiras em Análise de Dados

Tue, 05 Mar 2024 12:15:00 GMT

Introdução

A Alteryx, uma das líderes em soluções de análise de dados, mais uma vez redefine a experiência do usuário com o lançamento da versão 2023.2 do Alteryx Designer. Esta versão traz uma série de novos recursos que visam otimizar fluxos de trabalho, melhorar a usabilidade e proporcionar um ambiente mais poderoso e eficiente para análise de dados. Neste artigo, exploraremos alguns dos recursos mais destacados que prometem aprimorar significativamente a experiência do usuário.

Modelos Personalizados: Economizando Tempo, Maximizando Eficiência

Agora, os usuários têm a capacidade de criar e utilizar modelos personalizados no Alteryx Designer. Salvar fluxos de trabalho, macros ou aplicativos existentes como modelos oferece a flexibilidade de reutilização futura, economizando tempo e proporcionando consistência nas configurações de fluxo de trabalho. Este recurso não apenas agiliza o processo, mas também facilita o compartilhamento de modelos entre usuários, aumentando a colaboração e a eficiência. Mais detalhes sobre modelos podem ser encontrados na seção específica dedicada a este recurso. Acesse Modelos para saber mais.

Encontrar Macros Ausentes em Fluxos de Trabalho: Resolvendo Desafios Rapidamente

Agora, ao abrir um fluxo de trabalho com macros ausentes, os usuários podem eliminar os incômodos ícones de ponto de interrogação. A capacidade de resolver esse problema e abrir o fluxo sem erros representa uma melhoria significativa na usabilidade, garantindo uma transição suave entre diferentes fluxos de trabalho e evitando interrupções desnecessárias. Vá para Atualizar macros ausentes para saber mais.

Novas Funções de Fórmula: Ampliando as Possibilidades Analíticas

A versão 2023.2 introduz três novas funções de cadeia de caracteres : GetPart, GetLeft e GetRight. Essas funções oferecem maior flexibilidade e versatilidade na manipulação de cadeias de caracteres, permitindo aos usuários realizar operações mais avançadas e personalizadas em seus dados. Essas funções podem ser utilizadas em qualquer editor de expressões, proporcionando um novo nível de controle sobre os dados.

Calculando o Produto com a Ferramenta Sumarizar: Maior Eficiência na Análise Numérica

Aprimorando a funcionalidade da ferramenta Sumarizar, os usuários agora podem calcular o produto para um grupo de valores numéricos. Essa adição oferece uma abordagem mais abrangente para análise numérica, permitindo que os usuários extraiam insights mais profundos de seus conjuntos de dados. Vá para Ferramenta Sumarizar para saber mais.

Atualizações na Experiência de Execução no Cloud para o Desktop

A experiência de execução no Cloud para o Desktop no Alteryx Designer recebeu várias melhorias de usabilidade. Agora, os usuários podem visualizar uma barra de progresso ao salvar fluxos de trabalho no Alteryx Analytics Cloud Platform (AACP). Além disso, um link rápido fornece acesso direto ao local onde o fluxo de trabalho está salvo no AACP. Ao procurar ou abrir fluxos salvos anteriormente, os usuários podem agora ordenar a lista de fluxos de trabalho, proporcionando uma navegação mais intuitiva e eficiente.

Atualizações da IU Ferramenta: Mais Intuitividade nas Ferramentas Essenciais

A interface do usuário para as ferramentas ID de Registro, Ordenar, Amostra e Exclusivo foi aprimorada. Essas atualizações visuais não apenas modernizam a aparência, mas também aprimoram a usabilidade, tornando a interação com essas ferramentas mais intuitiva e eficaz.

Geração Automatizada de Relatórios de Falhas: Aprimorando a Qualidade do Produto

A versão 2023.2 apresenta um novo recurso de geração automatizada de relatórios de falhas. Utilizando informações de depuração coletadas de execuções do motor, este recurso visa analisar problemas e fazer melhorias contínuas no produto. Essa abordagem proativa para aprimoramento de qualidade destaca o compromisso da Alteryx em fornecer uma experiência robusta e livre de falhas para seus usuários. Para obter mais informações, acesse a página de ajuda Geração automatizada de relatórios de falhas .

Conclusão

O Alteryx Designer 2023.2 representa mais do que uma atualização de software; é uma evolução significativa na capacidade analítica e na experiência do usuário. Com recursos inovadores, como Modelos Personalizados, Novas Funções de Fórmula e aprimoramentos na experiência de execução no Cloud para o Desktop, a Alteryx mais uma vez demonstra seu compromisso em impulsionar a análise de dados para novos patamares. Este lançamento não apenas oferece eficiência e usabilidade aprimoradas, mas também estabelece as bases para futuras inovações na análise de dados. Para obter informações detalhadas sobre cada recurso, consulte a documentação oficial da Alteryx Designer 2023.2.

A Five Acts é parceira da Alteryx . Então, se você quer saber como preparar seus dados e automatizar cada passo do seu fluxo analítico, fale com a Five Acts!

Introdução ao Designer Cloud da Alteryx - Uma Transformação da Análise de Dados na Nuvem

Thu, 29 Feb 2024 12:15:00 GMT

Resumo

Este artigo explora o Designer Cloud da Alteryx, um recurso recentemente lançado que promete transformar a análise de dados na nuvem. Projetado para capacitar profissionais de todas as áreas dentro de uma empresa, o Designer Cloud oferece uma abordagem intuitiva, altamente visual e sem código para a preparação e combinação de dados. Este artigo destaca as características, benefícios e a interoperabilidade entre o Designer Desktop e o Designer Cloud.

Capacitando a Transformação de Dados em Inovação

A missão central da Alteryx é capacitar cada pessoa a transformar dados em inovação. Reconhecendo a crescente importância da computação em nuvem no mercado, a empresa lançou o Designer Cloud para atender às necessidades de profissionais que buscam insights rápidos e eficazes, independentemente da localização de seus dados.

Designer Cloud: Uma Solução Analítica Intuitiva e na Nuvem

O Designer Cloud é a resposta da Alteryx à demanda por uma solução analítica acessível a todos os profissionais. Este recurso permite conectar, preparar, combinar e utilizar informações de forma fácil e altamente visual, eliminando a necessidade de habilidades de programação. Além de proporcionar acesso aos componentes básicos do Design Desktop clássico, o Designer Cloud oferece melhor desempenho por meio do AMP e dimensionamento automático na computação em nuvem.

Acessibilidade e Eficiência

Para garantir a acessibilidade generalizada, o Designer Cloud é acessível através de um navegador, inclusive para usuários de Mac. Os analistas podem automatizar o analytics com um simples clique, eliminando processos burocráticos como instalação, permissões de download e restrições a computadores Windows. Essa flexibilidade atende à demanda por acesso rápido e descomplicado aos insights.

Sistema Escalável e Potente

A Alteryx respondeu ao pedido por mais flexibilidade no acesso ao analytics, tornando possível para todas as pessoas alcançar insights. O Designer Cloud oferece as ferramentas necessárias para automação do analytics, facilitando a transformação de dados em questão de minutos e eliminando a necessidade de instalações complexas e restrições de sistemas operacionais.

Integração com Fontes de Dados em Nuvens e Designer Desktop

O Designer Cloud não apenas capitaliza a inovação na nuvem, mas também integra-se perfeitamente aos processos de fluxo de trabalho já familiares e eficazes. A Alteryx prioriza a interoperabilidade entre o Designer Desktop e o Designer Cloud, garantindo que as ferramentas mais comuns estejam disponíveis em ambos os recursos. Essa abordagem visa manter a facilidade de uso do Designer Desktop enquanto incorpora elementos modernos e inovadores.

Conclusão

Em um cenário onde a análise de dados está se tornando cada vez mais crucial, o Designer Cloud da Alteryx emerge como uma solução poderosa e acessível para profissionais de todas as áreas. A Alteryx reforça seu compromisso com a inovação, aprimorando continuamente a experiência do usuário e garantindo a interoperabilidade entre o Designer Desktop e o Designer Cloud. Seja você um iniciante ou um cientista de dados experiente, a Alteryx oferece uma solução abrangente para atender às suas necessidades analíticas.

Guia de Segurança e Conformidade para Ambientes Databricks

Tue, 27 Feb 2024 12:15:00 GMT

Introdução

Segurança e conformidade são prioridades essenciais para equipes de dados empresariais que operam em ambientes Databricks. Este guia oferece uma visão das características de segurança e capacidades que podem ser implementadas para fortalecer o ecossistema Databricks, adaptando-se ao perfil de risco e políticas de governança específicas de cada organização.

Nota sobre a Versão

Destacamos que este artigo concentra-se na versão mais recente (E2) da plataforma Databricks. Algumas funcionalidades mencionadas podem não ser suportadas em implantações legadas que ainda não migraram para a plataforma E2.

Controle de Acesso e Autenticação

No universo Databricks, um workspace é uma implementação na nuvem que age como um ambiente unificado para usuários acessarem seus ativos. Organizações podem optar por ter múltiplos workspaces ou apenas um, dependendo de suas necessidades. Administradores de contas e de workspaces gerenciam usuários, entidades de serviço e grupos, além de configurar autenticação e controle de acesso. O Databricks proporciona recursos como login único, fortalecendo a autenticação e prevenindo a apropriação de contas.

Controle de Acesso à Rede

Proteger o workspace Databricks contra exfiltração de dados confidenciais é crucial. Utilizando listas de acesso IP e uma VPC gerenciada pelo cliente, é possível impor a localização de rede dos usuários e restringir o acesso à rede, fortalecendo a segurança.

Segurança e Criptografia de Dados

Para clientes preocupados com a segurança, o Databricks oferece recursos de criptografia para controle adicional dos dados, mitigando o risco de comprometimento do ambiente. Apesar dos esforços, nenhum sistema pode eliminar todos os riscos, e a criptografia fornece uma camada adicional de proteção.

Gerenciamento de Privacidade

Quando o acesso aos dados requer autenticação em fontes externas, o uso dos segredos do Databricks é recomendado. Armazenar credenciais através dessa abordagem, ao invés de inseri-las diretamente em notebooks, aumenta a segurança e mantém a integridade das informações.

Auditoria, Privacidade e Conformidade

O Databricks disponibiliza recursos de auditoria para monitorar as atividades dos usuários e detectar anomalias de segurança. Controles específicos ajudam a atender aos requisitos de conformidade de padrões como HIPAA e PCI, garantindo que as práticas de segurança estejam em conformidade com as normas estabelecidas.

Ferramenta de Análise de Segurança (SAT)

A Ferramenta de Análise de Segurança (SAT) é uma ferramenta experimental, proporcionando uma análise detalhada das configurações de segurança da conta e do workspace Databricks. Não sendo uma certificação, o SAT fornece recomendações baseadas em melhores práticas de segurança. Executado diariamente como parte de um fluxo de trabalho automatizado, os resultados são armazenados em tabelas Delta, permitindo análise de tendências ao longo do tempo e são apresentados em um painel centralizado do Databricks.

Conclusão

A implementação efetiva dessas práticas de segurança no ambiente Databricks não apenas reforça a proteção dos dados empresariais, mas também contribui para a conformidade com regulamentações e padrões do setor. Ao adaptar as recomendações apresentadas neste guia ao perfil específico de risco e políticas de governança da sua organização, você está capacitando sua equipe de dados a operar em um ambiente seguro e em conformidade, promovendo a confiança e a integridade dos dados.

Como a Five Acts Pode Ajudar

Nessa jornada de fortalecimento da segurança e conformidade, a Five Acts se destaca como uma consultoria especializada. Nossos consultores possuem a experiência necessária para orientar sua equipe na implementação efetiva dessas práticas, adaptando-as às particularidades do seu negócio. Seja na definição de políticas de acesso, na configuração de controles de rede ou na otimização da segurança de dados, estamos aqui para proporcionar suporte especializado. Fale com um de nossos consultores e saiba como podemos ajudar sua organização a trilhar com confiança o caminho da segurança e conformidade no ambiente Databricks.

Construindo Data Warehouse no Databricks: Uma Abordagem para seu Lakehouse

Fri, 23 Feb 2024 17:34:53 GMT

Fonte: Databricks

Data warehousing, no contexto da Databricks, representa a coleta e armazenamento de dados provenientes de diversas fontes, visando a rápida acessibilidade para análises comerciais e geração de relatórios. Este artigo visa explorar conceitos fundamentais para a construção eficiente de um data warehouse em seu ambiente de data lakehouse.

Data Warehousing em seu Lakehouse

A arquitetura lakehouse e a utilização do Databricks SQL trazem recursos avançados de data warehousing para o seu data lake. Através do uso de estruturas de dados familiares, relações e ferramentas de gerenciamento, é possível modelar um data warehouse de alto desempenho e eficiente, executado diretamente em seu data lake.

Ao contrário dos data warehouses tradicionais, a construção de um data warehouse dentro do seu lakehouse oferece a vantagem de reunir todos os dados em um único sistema. Isso elimina a necessidade de isolar dados analíticos de negócios ou criar cópias redundantes que rapidamente se tornam obsoletas.

Ao incorporar recursos como o Unity Catalog e o Delta Lake, o DataBricks proporciona um modelo de governança unificado. O Unity Catalog permite a proteção e auditoria do acesso aos dados, enquanto o Delta Lake adiciona transações ACID e evolução de esquema, garantindo dados confiáveis, escaláveis e de alta qualidade.

O Papel do Databricks SQL

O Databricks SQL, parte integrante dos serviços oferecidos, traz consigo recursos e desempenho de data warehousing para seu data lake existente. Com suporte a formatos abertos e SQL ANSI padrão, o Databricks SQL fornece um editor SQL na plataforma, permitindo a colaboração direta entre membros da equipe no workspace.

Este serviço não apenas suporta o SQL warehouse, mas também oferece recursos de computação escalável desacoplados do armazenamento. A integração com o Unity Catalog possibilita a descoberta, auditoria e controle eficientes de dados ativos em um único local.

Modelagem de Dados no Databricks

A abordagem de lakehouse suporta diversos estilos de modelagem, sendo a arquitetura medallion uma opção popular. Esta arquitetura implementa camadas de dados cada vez mais refinados à medida que "evoluem" nas camadas, proporcionando uma estrutura básica no lakehouse. As camadas bronze, prata e ouro indicam a progressão da qualidade dos dados, sendo o ouro representando a mais alta qualidade.

Na camada bronze, os dados brutos entram no lakehouse em seu formato original, sendo convertidos em tabelas Delta. A camada prata reúne dados de diferentes fontes, permitindo a curadoria de dados ativos significativos, muitas vezes focado em velocidade e agilidade.

A camada prateada também é o local para integrar dados de fontes diversas, construindo um data warehouse alinhado aos processos de negócios existentes. O data warehouse é um esquema na gravação e atômico, otimizado para mudanças rápidas quando os processos de negócios evoluem.

A camada ouro, por sua vez, é a camada de apresentação, abrigando data marts e modelos dimensionais. Essa camada suporta sandbox departamental e de ciência de dados, permitindo o auto serviço analítico e de ciência de dados em toda a empresa, sem a necessidade de cópias de dados fora do lakehouse.

Conclusão

Em síntese, a construção de um data lakehouse no Databricks oferece uma abordagem moderna e eficiente para lidar com grandes volumes de dados. A integração do Databricks SQL e a modelagem de dados em camadas proporcionam flexibilidade, escalabilidade e confiabilidade, essenciais para atender às demandas analíticas e de relatórios em ambientes empresariais dinâmicos.

A Five Acts é parceira da Databricks. Fale com um de nossos consultores e saiba mais sobre como podemos te ajudar a ter uma plataforma de dados unificada e gerar valor para o seu negócio de forma mais rápida.

Desbloqueando o poder do Business Intelligence: navegando no caminho para a maturidade dos dados

Tue, 02 Jan 2024 20:47:47 GMT

Introdução

No mundo atual, cuja tendência se volta para a orientação por dados, a inteligência empresarial (BI) tornou-se um componente crítico para as organizações que buscam obter vantagem competitiva. Embora muitas empresas compreendam o conceito de BI, nem todas atingiram maturidade suficiente na gestão eficaz dos seus dados, o que acaba afetando na qualidade das decisões que são tomadas e no futuro do negócio. Neste artigo, exploraremos exemplos reais de mercado, apoiados em dados e estudos, para demonstrar a importância da maturidade dos dados na maximização do potencial do business intelligence.

A importância da maturidade dos dados

A maturidade dos dados refere-se à capacidade de uma organização de gerenciar, governar e aproveitar dados com eficácia para impulsionar a tomada de decisões informadas. Um alto nível de maturidade de dados permite que as empresas extraiam insights acionáveis de seus dados, levando a uma maior eficiência operacional, melhores experiências do cliente e melhores resultados gerais de negócios.

Exemplos reais do mercado

Abordaremos 3 exemplos altamente factíveis da vida real de uma empresa que mostram a importância da maturidade dos dados em seus diferentes setores:

1. Setor Varejista

Uma grande empresa de varejo lutou para aproveitar de forma eficaz sua vasta quantidade de dados de clientes. Com governança de dados limitada e baixa qualidade dos dados, a organização enfrentou desafios na compreensão do comportamento e das preferências dos clientes. Como resultado, seus esforços de marketing não foram direcionados, levando a taxas de conversão mais baixas e à diminuição da satisfação do cliente. No entanto, ao investir em iniciativas de maturidade de dados, como limpeza, integração e análise de dados, a empresa conseguiu obter informações valiosas sobre as preferências dos clientes, resultando em campanhas de marketing personalizadas e no aumento das vendas.

2. Indústria de transformação

Uma empresa de manufatura global carecia de uma estratégia de dados abrangente, resultando em dados isolados e na falta de visibilidade entre departamentos. Isso levou a processos de produção ineficientes, aumento de custos operacionais e perda de oportunidades de otimização. Reconhecendo a necessidade de maturidade dos dados, a empresa implementou um sistema centralizado de gerenciamento de dados, permitindo integração de dados em tempo real, análise preditiva e automação de processos. Isso resultou em operações simplificadas, redução do tempo de inatividade e melhoria da produtividade geral.

3. Serviços Financeiros

Uma instituição financeira líder enfrentava dificuldades com fontes de dados díspares, o que dificultava a geração de relatórios precisos e oportunos para conformidade regulatória. Isso levou a uma maior exposição ao risco e possíveis penalidades. Ao investir em iniciativas de maturidade de dados, tais como estruturas de governação de dados e plataformas de integração de dados, a instituição conseguiu consolidar e padronizar os seus dados, garantindo a conformidade regulamentar e permitindo relatórios mais rápidos e precisos.

Numerosos estudos destacaram o impacto positivo da maturidade dos dados na inteligência empresarial. Conheça 2 deles:

1. Modelo de maturidade de dados e análises do Gartner

A pesquisa do Gartner mostra que as organizações com níveis mais elevados de maturidade de dados alcançam melhores resultados de negócios. É mais provável que estas organizações tenham uma cultura orientada por dados, o que lhes permite tomar decisões informadas, melhorar as experiências dos clientes e impulsionar a inovação.

2. Revisão de gerenciamento do MIT Sloan

De acordo com um estudo do MIT, as organizações que priorizam iniciativas de maturidade de dados superam seus pares em termos de crescimento de receita e lucratividade. Estas organizações aproveitam os dados para identificar novas oportunidades de mercado, melhorar a eficiência operacional e criar uma vantagem competitiva.

Conclusão

A jornada rumo à maturidade dos dados é um passo crucial para as organizações que buscam desbloquear todo o potencial da inteligência de negócios. Por meio de exemplos reais de mercado, dados e estudos, vimos como empresas de diversos setores superaram desafios e alcançaram melhorias significativas ao priorizar iniciativas de maturidade de dados. Ao investir em governança de dados , garantia de qualidade, integração e análise, as organizações podem aproveitar o poder de seus dados para impulsionar a tomada de decisões informadas, obter vantagem competitiva e prosperar no atual cenário de negócios centrado em dados.

Se a sua empresa precisa evoluir na maturidade com o tratamento de dados, entre em contato com a Five Acts e entenda como podemos te ajudar na transformação digital do seu negócio. Conte com a gente!

Big Data e o Futuro: Liberando o Poder dos Insights de Dados

Tue, 02 Jan 2024 20:17:54 GMT

Introdução:

Na era digital de hoje, o grande volume de dados gerados é impressionante. Esta abundância de informação, conhecida como big data, tem o potencial de revolucionar as indústrias e moldar o futuro. Da saúde ao marketing e vendas, o big data já está causando um impacto significativo. Neste artigo, exploraremos alguns casos de uso de big data no mercado, examinaremos estudos de mercado relevantes e forneceremos evidências para mostrar o poder transformador dos insights de dados.

Futuro do Marketing e Vendas

Big data e análises avançadas transformaram o cenário de marketing e vendas. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados de clientes fornece informações valiosas sobre o comportamento, as preferências e as tendências do mercado do consumidor. Isso permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados e elaborem estratégias de marketing direcionadas, tendo como resultado um aumento das vendas e, consequentemente, em suas receitas.

O impacto potencial do big data não está apenas no grande volume de dados que as empresas possuem, mas sim no tratamento realizado e na sua correta disponibilização para que as áreas de negócio possam extrair todo potencial escondido e gerar resultados significativos. As empresas estão investindo significativamente nessa área. Em 2019, de acordo com a International Data Corporation (IDC), o gasto já contabilizava cerca de US$ 187 bilhões em Big Data Analytics.

Big Data no setor de Saúde

O big data tem imenso potencial no setor de saúde. Ao aproveitar conjuntos de dados em grande escala, os prestadores de cuidados de saúde podem melhorar os resultados dos pacientes e controlar os custos. Por exemplo, a análise de registros de pacientes, imagens médicas e dados genômicos pode levar a planos de tratamento personalizados e à detecção precoce de doenças.

De acordo com um estudo realizado por S. Dash (2019), a utilização de big data nos cuidados de saúde tem-se mostrado promissora na melhoria dos resultados de saúde e na redução das despesas com cuidados de saúde. Desta forma, destaca três áreas auspiciosas para o uso de Big Data na saúde:

Medicina de Precisão: Utilização de dados para personalizar tratamentos com base nas características individuais dos pacientes.

Prontuários Eletrônicos do Paciente: Análise de registros eletrônicos para melhorar diagnósticos e tratamentos.

Internet das Coisas (IoT): Exploração de dados gerados por dispositivos conectados para monitoramento e prevenção de doenças.

Técnicas Estatísticas Emergentes

O estudo também prevê o aumento do uso de técnicas de aprendizado de máquina, como árvores de classificação e regressão. Também menciona metodologias para controlar associações espúrias e reduzir a dimensão dos dados.

Deste modo, o uso eficaz de Big Data pode resultar em economia de dinheiro, tempo e vidas. Cientistas de dados e epidemiologistas devem defender ativamente o uso responsável de Big Data na área da saúde.

Vamos explorar alguns exemplos reais de como as empresas estão aproveitando a análise de big data para impulsionar o sucesso:

Melhorar a tomada de decisões

Ao analisar os dados dos clientes, as empresas obtêm informações valiosas sobre as preferências dos consumidores, permitindo-lhes tomar decisões informadas. Por exemplo, a Netflix usa big data para analisar padrões de visualização dos usuários e recomendar conteúdo personalizado, levando a um maior envolvimento do usuário.

Entrar em novos mercados

O big data ajuda as empresas a identificar mercados e oportunidades inexplorados. A Airbnb, por exemplo, aproveita a análise de dados para identificar padrões de procura, tendências de preços e lacunas de mercado para expandir os seus serviços.

Melhorando a experiência do cliente

Empresas como a Amazon usam big data para personalizar as experiências do cliente, recomendando produtos com base no histórico de navegação e compras. Essa abordagem promove a fidelidade do cliente e impulsiona o crescimento da receita.

Estudos de mercado

Vários estudos de mercado demonstraram o impacto do big data em vários domínios. Por exemplo, um estudo da McKinsey & Company descobriu que as empresas que utilizam eficazmente a análise de big data superam os seus concorrentes por uma margem significativa. Outro estudo da IDC previa que os gastos mundiais em soluções de big data e análise atingiriam 274,3 bilhões de dólares até 2022, destacando a crescente importância da tomada de decisões baseada em dados.

Conclusão

O big data está remodelando as indústrias e abrindo caminho para o futuro. Da saúde ao marketing e vendas, o potencial do big data é vasto. Ao aproveitar os insights de dados, as empresas podem tomar decisões informadas, melhorar as experiências dos clientes e descobrir novas oportunidades de mercado. Como indicam os estudos de mercado, as organizações que adotam a análise de big data ganham uma vantagem competitiva e alcançam um crescimento significativo. O futuro pertence àqueles que conseguem aproveitar o poder do big data e usá-lo em seu benefício.

A Five Acts é parceira de grandes empresas quando o assunto é big data e potencializar resultados através dos dados. Converse com um de nossos consultores e entenda como nosso time de especialistas pode ajudar o seu negócio a atingir um novo patamar!

6 Benefícios do Armazenamento em nuvem oferecido pela AWS

Thu, 16 Nov 2023 21:31:43 GMT

O armazenamento de dados em nuvem revolucionou a forma como as empresas gerenciam e armazenam seus dados valiosos. Entre os principais fornecedores do setor, a Amazon Web Services (AWS) se destaca como uma plataforma confiável e inovadora para soluções de armazenamento em nuvem. Neste artigo, exploraremos os benefícios do armazenamento de dados em nuvem oferecido pela AWS, apoiado por dados e pesquisas, destacando como ele melhora a segurança, escalabilidade, economia e acessibilidade dos dados.

Segurança de dados aprimorada

De acordo com um estudo da McAfee, 1 em cada 4 organizações que usam a nuvem pública sofreu pelo menos uma violação de dados na nuvem em 2018 A AWS aborda essa preocupação oferecendo medidas de segurança robustas para proteger informações confidenciais. Deste modo, os clientes da AWS apresentam um risco muito menor de incidentes de segurança em comparação com data centers tradicionais. Com a AWS, seus dados são criptografados tanto em repouso quanto em trânsito, garantindo que permaneçam seguros durante todo o seu ciclo de vida. A AWS também oferece recursos como gerenciamento de identidade e acesso (IAM), permitindo que as empresas gerenciem o acesso e as permissões dos usuários de maneira eficaz.

2. Escalabilidade e flexibilidade

Os métodos tradicionais de armazenamento geralmente apresentam limitações em termos de capacidade e escalabilidade. Uma pesquisa realizada pela Gartner revelou que com o advento da pandemia o aumento global do consumo de nuvem (IaaS) foi de 40,7%, e isso só em seu primeiro ano. Um segundo estudo foi realizado pela IBM em parceria com a IDC (International Data Corporation) tendo como alvo a análise de consumo da nuvem no Brasil e mostrou que em 2020, dentre as empresas entrevistadas, 59% já utilizavam algum tipo de nuvem.

A AWS resolve o problema de escalabilidade oferecendo capacidade de armazenamento praticamente ilimitada. Com o Elastic Block Store (EBS) e o Simple Storage Service (S3) da AWS, as empresas podem facilmente aumentar ou diminuir seus recursos de armazenamento com base em suas necessidades. Essa flexibilidade elimina a necessidade de atualizações caras de hardware, permitindo que as empresas alinhem seus requisitos de armazenamento com seu orçamento.

3. Custo-benefício

O armazenamento de dados em nuvem oferecido pela AWS apresenta vantagens de custo significativas em comparação com soluções locais tradicionais. De acordo com um estudo da IDC, as organizações que migraram para o armazenamento em nuvem AWS obtiveram uma redução média de 51% nos custos operacionais, assim como um aumento de produtividade da equipe de TI de 62% e uma redução de tempo de inatividade de 94%. Com a AWS, as empresas podem evitar investimentos iniciais de capital em hardware e infraestrutura. Em vez disso, pagam apenas pelos recursos de armazenamento que consomem, tornando-a uma opção mais econômica. Além disso, a AWS oferece classes de armazenamento com preços variados com base na frequência de acesso aos dados, permitindo que as empresas otimizem custos com base em seus padrões específicos de uso de dados.

4. Alta disponibilidade e durabilidade

A disponibilidade e durabilidade dos dados são cruciais para as empresas. De acordo com um estudo do Gartner, a AWS oferece um tempo de atividade de 99,99% para seus serviços de armazenamento. Os data centers da AWS são projetados tendo em mente a redundância e a alta disponibilidade. A infraestrutura é distribuída por diversas regiões geográficas, garantindo que os dados permaneçam acessíveis mesmo em caso de falhas ou desastres localizados. A AWS também oferece garantias de durabilidade, com múltiplas cópias de dados armazenadas em diferentes instalações. Isso garante que os dados sejam protegidos contra perdas e proporciona tranquilidade às empresas.

5. Acessibilidade e colaboração de dados

O armazenamento de dados em nuvem oferecido pela AWS melhora a acessibilidade dos dados e a colaboração entre os membros da equipe. Com a AWS, os dados podem ser acessados de qualquer lugar, a qualquer hora e de qualquer dispositivo com conexão à Internet. Isso permite que equipes remotas colaborem perfeitamente, melhorando a produtividade e a eficiência. A AWS também oferece recursos como controle de versão, permitindo que as empresas rastreiem alterações e acessem versões anteriores de arquivos, aprimorando ainda mais os recursos de colaboração.

6. Integração com outros serviços AWS

Outra vantagem significativa do armazenamento de dados em nuvem AWS é sua integração perfeita com outros serviços AWS. Os clientes da AWS podem integrar o armazenamento com serviços como análise de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial para obter insights valiosos de seus dados. Esta integração permite aplicações mais avançadas e inovadoras de armazenamento de dados, abrindo novas possibilidades para as empresas.

Uma dessas possibilidades é a construção de uma plataforma de dados robusta para suportar projetos de Big Data, cada vez mais relevantes dentro da estratégia das empresas. Os serviços de armazenamento, como o S3, permitem a construção de uma arquitetura de Data lake resiliente, expansível, moderna e, acima de tudo, com ótimo custo benefício.

Conclusão

O armazenamento de dados em nuvem oferecido pela AWS é uma virada de jogo para as empresas, fornecendo maior segurança, escalabilidade, economia, acessibilidade e recursos de integração. De acordo com vários estudos e pesquisas, as soluções de armazenamento em nuvem da AWS provaram ser confiáveis e eficazes para empresas de todos os tamanhos. Adotar a AWS para armazenamento em nuvem pode impulsionar as empresas em direção a um futuro mais eficiente e competitivo.

A Five Acts, em parceria com a AWS, já modernizou a plataforma de Analytics de diversas empresas de vários tamanhos e segmentos, para levar o ambiente analítico do mundo on premise para a Cloud ou mesmo implantar serviços que tragam novas possibilidades para a área de negócio das empresas.

Torne o seu mundo de dados mais simples, confiável, escalável e seguro. Saiba como podemos modernizar a sua plataforma de dados, entre em contato com a Five Acts!

Inteligência Analítica: uma construção integrada entre área de negócios e especialistas de dados

Thu, 16 Nov 2023 20:56:22 GMT

Construindo painéis de informações que facilitam a compreensão dos dados e a tomada de decisões

No mundo atual, as organizações geram grandes quantidades de dados que podem fornecer informações valiosas para a tomada de decisões. No entanto, para aproveitar eficazmente o poder dos dados, é crucial apresentá-los num formato significativo e de fácil compreensão. Construir painéis de informações e dashboards que facilitem a compreensão dos dados requer um conhecimento profundo tanto do domínio do negócio quanto dos aspectos técnicos envolvidos. Neste artigo, exploraremos a importância da inteligência analítica, que abrange o domínio técnico e de negócios na construção de painéis e dashboards de informações, destacando como esse entendimento pode facilitar a compreensão dos dados e impulsionar a tomada de decisões informadas.

1. Compreendendo o Negócio

a. Relevância Contextual

Para construir painéis e dashboards com informações eficazes, é essencial compreender o contexto e a finalidade dos dados. Isso envolve compreender os objetivos de negócios, os principais indicadores de desempenho (KPIs) e as necessidades específicas de informação dos usuários. Isto porque alinhar a visualização de dados com o contexto do usuário melhora a compreensão e a tomada de decisões.

b. Design centrado no usuário

Compreender o domínio de negócios permite um design centrado no usuário, garantindo que os painéis e dashboards de informações atendam às necessidades específicas dos usuários. Ao considerar as funções, responsabilidades e níveis de conhecimento dos usuários, os designers podem adaptar as visualizações e interações para melhorar a compreensão dos dados. O design centrado no usuário melhora a sua satisfação, bem como o desempenho das tarefas.

c. Métricas e medidas relevantes

Para facilitar a compreensão dos dados, é crucial identificar as métricas e medidas mais relevantes para o domínio do negócio. Isto envolve compreender os principais impulsionadores do sucesso e as métricas que refletem o desempenho da organização. Ao focar nas poucas métricas críticas, os painéis de informações e dashboards podem fornecer insights concisos e acionáveis. Este é um passo decisivo para o sucesso do negócio, pois é muito importante selecionar métricas relevantes para uma tomada de decisão eficaz.

2. Compreendendo o Domínio Técnico

a. Integração e qualidade de dados

A construção de painéis e dashboards de informações requer a integração de dados de diversas fontes e a garantia da qualidade dos dados. Compreender os aspectos técnicos da integração, limpeza e validação de dados é crucial para apresentar informações precisas e confiáveis. A qualidade é um fator chave na eficácia da tomada de decisões.

b. Técnicas de visualização

Compreender os aspectos técnicos da visualização de dados é essencial para a criação de painéis e dashboards de informações impactantes. Isso inclui conhecimento de técnicas de codificação visual, tipos de gráficos, paletas de cores e design de interação. Aproveitar técnicas de visualização apropriadas melhora a compreensão dos dados e facilita a comunicação eficaz.

c. Desempenho e escalabilidade

Painéis de informações devem ser projetados para lidar com grandes volumes de dados e fornecer atualizações em tempo real ou quase em tempo real. Compreender os requisitos técnicos de desempenho e escalabilidade garante que os painéis e dashboards sejam responsivos e possam lidar com cargas de dados crescentes atendendo, assim, a demanda dos usuários.

3. Sinergia entre entendimento de negócio e técnico

a. Colaboração e Comunicação

A sinergia entre o entendimento de negócio e técnico promove a colaboração e a comunicação eficaz entre as partes interessadas. Ao colmatar a lacuna entre os utilizadores empresariais e as equipas técnicas, os painéis de informação e dashboards podem ser desenvolvidos iterativamente, garantindo que o produto final se alinhe com as expectativas das partes interessadas.

b. Desenvolvimento Iterativo e Melhoria Contínua

Compreender o domínio comercial e técnico permite o desenvolvimento interativo e a melhoria contínua de painéis e dashboards de informações. Ao coletar feedback dos usuários, analisar padrões de uso e monitorar métricas de desempenho, as organizações podem aprimorar a compreensão dos dados e refinar as visualizações ao longo do tempo.

Conclusão

Construir painéis de informações e dashboards que facilitem a compreensão dos dados requer um entendimento abrangente tanto do domínio de negócio quanto técnico. A sinergia entre esses domínios permite um design centrado no usuário, seleção de métricas relevantes, integração de dados, técnicas de visualização, desempenho e considerações de escalabilidade. Ao aproveitar esse entendimento, as organizações podem criar painéis de informações e dashboards que capacitam os usuários a compreender e interpretar os dados de forma eficaz, levando a uma tomada de decisão informada e a melhores resultados de negócios. Ao reconhecer a importância da experiência no domínio e ao promover a colaboração entre equipas comerciais e técnicas, as organizações podem desbloquear todo o potencial dos seus dados e impulsionar processos de tomada de decisão baseados em dados.

A Five Acts é especialista em inteligência analítica, obtendo ao longo dos anos diversos cases de sucesso em parceria com grandes players do mercado. Confira nossa aba de cases e entenda como!

Caso deseje conversar com um de nossos especialistas e entender como podemos te ajudar a transformar seu negócio com a tomada de decisão orientada a dados, clique no link!

Desafios e soluções na gestão de dados para Business Intelligence

Thu, 24 Aug 2023 21:48:00 GMT

O Business Intelligence (BI ) utilizado pelas empresas vêm revolucionando o mercado nos últimos anos. Tomar decisões baseadas em dados faz com que

as estratégias sejam mais certeiras e retornem resultados muito mais consistentes. Porém, fazer a gestão de dados nem sempre é algo simples.

Os dados hoje são vistos como a resposta para muitas necessidades das empresas, porém eles, por si só, não resolvem os problemas. Isso porque uma grande quantidade de dados exige também uma gestão muito bem feita.

Não basta ter os dados, é preciso saber como organizá-los, como acessá-los e, claro, como analisá-los da maneira correta. Mas o esforço vale a pena: empresas que tomam decisões baseadas em dados apresentam um grande diferencial competitivo no mercado.

Saber lidar com os desafios e encontrar as melhores soluções pode ser difícil sem um consultor ou profissional qualificado.

A seguir, você encontra alguns dos principais desafios reais de clientes, mapeados pela Five Acts , e soluções que indicamos e contribuímos para essa gestão de dados mais simples e eficaz!

OS PRINCIPAIS DESAFIOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Fazer a gestão de dados para BI é algo muito importante para que as análises sejam feitas corretamente e, consequentemente, as decisões sejam as melhores para o negócio. Veja quais são os principais e porque eles ocorrem.

DESAFIOS NA GESTÃO DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

A gestão de dados, sem dúvida, é o maior desafio para qualquer empresa. Quando se trabalha com uma grande quantidade e complexidade, é preciso acompanhar de perto todos os processos que envolvem os dados, desde a captação até seu uso.

Os desafios relacionados à gestão de dados são:

Complexidade dos dados: variedade, volume e velocidade de mudança, que deve ser considerado na hora da coleta também para que seja estruturado o ambiente dos dados, seja data warehouse ou data lake ;
Qualidade dos dados: inconsistências, duplicações e integridade dos dados para análise é algo comum quando se trabalha com big data;

Segurança e privacidade dos dados: seguir leis, regras e restrições para garantir segurança tanto da empresa quanto dos usuários.

DESAFIOS NA COLETA E INTEGRAÇÃO DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Antes mesmo da gestão dos dados, existe o desafio de sua coleta. Afinal, os dados podem ser coletados em diferentes formatos, com informações diversas (e nem sempre úteis), além de nem sempre serem úteis ao seu propósito. Para utilizar esses dados, é preciso integrá-los e normalizá-los, o que é custoso para a empresa.

Os maiores desafios que mapeamos sobre coleta de dados são:

Diversidade de fontes de dados: sistemas internos, fontes externas, redes sociais, etc., que torna a diferença dos dados grande e desafiadora;

Padronização e normalização dos dados: pela diversidade, é comum ser necessário passá-los por uma padronização, o que leva tempo e precisa ser feito com cuidado;

Integração de dados estruturados e não estruturados: outro desafio, pois é preciso também fazer a normalização e indicar o uso possível de cada um, uma tarefa trabalhosa.

DESAFIOS NA LIMPEZA E PREPARAÇÃO DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Com dados cada vez mais diversos e em grande quantidade, é preciso sempre prepará-los antes de, de fato, utilizá-los para análise. Esse é um processo de gestão de dados muito importante e que precisa ser feito com consistência e padronizações, um trabalho para profissionais qualificados.

Nesse processo, identificamos alguns desafios recorrentes e que exigem conhecimento técnico para serem solucionados:

Identificação, correção de erros e inconsistências nos dados: ter dados inconsistentes pode trazer problemas sérios para análise e integridade dos dados;

Normalização de formatos e valores: realizar essa preparação exige atenção e responsabilidade por parte do profissional, pois é a partir dessa normalização que outras pessoas conseguirão utilizar os dados da maneira correta;
Limpeza e enriquecimento de dados: a preparação dos dados é um dos passos que garantem a qualidade, mas realizá-la da maneira correta é essencial para bons resultados.

DESAFIOS NA GOVERNANÇA DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Os principais desafios que notamos sobre governança de dados são:

Estabelecimento de políticas e diretrizes de governança de dados: defini-las pode ser uma grande dificuldade para a maioria das empresas, pois exige conhecimento específico;

Gerenciamento de metadados e catalogação de dados: os metadados são informações valiosíssimas para quem trabalha com dados, mas nem toda empresa consegue defini-los da maneira ideal;

Conformidade regulatória e proteção de dados sensíveis: é preciso definir padrões de uso e de segurança claros e éticos acerca desses dados, que sigam as legislações.

DESAFIOS NA SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

A privacidade e segurança de dados, sem dúvidas, é um dos grandes desafios das empresas atualmente. Para cumprir as legislações e regras, é essencial que toda a gestão de dados seja feita da maneira correta.

Entre os desafios que a Five Acts mais encontra nas empresas são:

Proteção contra ameaças internas e externas: cibersegurança se torna um dos pontos mais importantes para empresas que trabalham com dados e Business Intelligence;
Garantia de conformidade com regulamentações de privacidade: é preciso ter atenção com as regulamentações para não sofrer penalidades;

Acesso e controle de dados sensíveis: garantir uma boa governança de dados para acesso de dados sensíveis é essencial;

AS SOLUÇÕES PARA OS DESAFIOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Como foi possível notar, os desafios são muitos – mas possíveis de serem solucionados. Uma boa gestão de dados é o ponto principal para conseguir aproveitar de fato tudo o que eles podem indicar sobre seu negócio.

Veja, a seguir, algumas soluções que aplicamos com os clientes da Five Acts que aprimoraram o uso de dados.

SOLUÇÕES NA COLETA E INTEGRAÇÃO DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Um dos pontos principais para um bom uso dos dados na BI é a coleta. A Five Acts apresenta diferentes soluções para melhorar esse processo:

Uso de ferramentas de ETL para integrar dados de diferentes fontes: a Five Acts utiliza serviços em cloud como o DMS e o Appflow da AWS. Além do Glue e Alteryx, que possibilitam uma análise dos dados mais íntegra e precisa;

Implementação de Data Warehouses e Data Lakes: implementação feita com especialistas para que seja construída uma boa governança de dados;

Uso de APIs e conectores para facilitar a coleta e integração de dados: mais facilidade para os profissionais que trabalham diariamente com uma grande quantidade de dados;

SOLUÇÕES NA LIMPEZA E PREPARAÇÃO DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

Algoritmos e ferramentas criadas especificamente para preparação dos dados acelera esse processo e garante a integridade:

Automação de processos de limpeza e enriquecimento de dados: projetos automatizados aplicados pela Five Acts conseguem acelerar processos de gestão de dados;

Uso de algoritmos de aprendizado de máquina: a aplicação de machine learning para reconhecimento de erros garante uma integridade de dados melhor e mais segura;

Implementação de ferramentas de preparação de dados: ferramentas automatizadas, criadas de maneira específica para a empresa, aceleram a preparação de dados, melhorando a rapidez de tomada de decisões.

SOLUÇÕES NA GOVERNANÇA DE DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

A governança de dados aplicada em ferramentas de gestão é solução para empresas que precisam organizar processos, definir padrões e garantir a integridade e a segurança dos dados.

Estabelecimento de comitês de governança de dados: a Five Acts auxilia na definição de papéis e responsabilidades no uso de dados, para manter a segurança e a integridade dos dados;

Implementação de ferramentas de catalogação: idealizadas de maneira específica para as empresas, a organização dos metadados facilita o uso dos dados e torna os processos mais claros;

Educação e conscientização dos usuários sobre a importância da governança de dados: um dos pontos mais importantes para garantir a implementação das soluções, já que a os dados são utilizados rotineiramente;

SOLUÇÕES NA SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS PARA BUSINESS INTELLIGENCE

A análise e implementação de medidas de segurança é essencial para empresas que trabalham com dados, mas é um processo que pode ser difícil de ser feito internamente. Por isso, é uma das soluções apresentadas pela Five Acts.

Implementação de políticas de segurança robustas: é feito um estudo de todos os pontos de risco para que sejam criadas autenticações e controles de acesso específicos para a empresa;

Uso de técnicas de criptografia para proteger dados sensíveis: essencial a implementação de criptografias de diversos tipos para garantir a segurança;

Monitoramento contínuo e auditoria das atividades de dados: assim como a governança de dados, a segurança também precisa de manutenção e monitoramento contínuo.

Reconhecer os desafios e propor soluções aderentes a eles e à empresa é um dos principais pontos de atuação da Five Acts. Sem uma boa gestão de dados, utilizar as metodologias do Business Intelligence pode ser custoso e não trazer retornos significativos.

Se você utiliza o Business Intelligence para a tomada de decisão da sua empresa, saiba que a gestão de dados é um dos pontos mais importantes para isso. Conheça os serviços de governança de dados da Five Acts e simplifique seu uso de dados!

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Governança de dados em um Data Lake: desafios e melhores práticas

Thu, 17 Aug 2023 22:24:00 GMT

Um data lake é um tipo de repositório utilizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira bruta , em seu formato nativo. Isso tem grande utilidade para muitas empresas, principalmente aquelas que utilizam diferentes fontes de dados e fazem diversas análises.

A partir dos dados brutos é possível criar uma governança de dados que faça sentido para a regra de negócio da empresa e de acordo com os diferentes tipos de análise que precisam ser feitas.

No caso do data lake, os dados são processados apenas posteriormente, na hora da análise , o que permite que cada colaborador e analista os capte de forma bruta e os manipule da maneira que achar melhor, sem mexer diretamente no repositório.

Porém, para organizar todos esses processos de um data lake é preciso ter uma boa estrutura e governança de dados.

PAPEL DA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM AMBIENTE DE DATA LAKE

A governança de dados é um conjunto de práticas e processos que garantem a gestão adequada e o uso eficaz dos dados em uma organização.

É a partir disso que uma empresa consegue definir as políticas, gestão, qualidade, segurança e privacidade dos dados, por exemplo.

Como vimos, o Data Lake é um formato de armazenamento de dados brutos, ou seja, não-organizados. Por isso, as abordagens de processamento são feitas depois que os dados já estão armazenados (diferente de um datawarehouse) e, para isso, a governança se torna fundamental.

Ao mesmo tempo em que os data lakes permitem uma maior flexibilidade no uso dos dados, também é preciso ter esses processos bem definidos para que os dados consigam ser utilizados da maneira correta.

E a governança de dados atua exatamente nessa questão: estabelecer um ambiente em que os dados sejam utilizados e manipulados com responsabilidade, organização, segurança, qualidade e privacidade respeitadas.

DESAFIOS COMU N S NA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE

A flexibilidade proporcionada pelo data lake é muito positiva para empresas que utilizam uma grande quantidade de dados advindas de diversas fontes. Porém, esse mesmo ponto positivo também acaba gerando grandes desafios de governança.

Os principais obstáculos de governança de dados, quando se fala em data lake, são a grande quantidade e variedade de dados não-estruturados, a segurança e a privacidade dos dados sensíveis e a complexidade da expansão e manutenção.

VARIEDADE DE DADOS NÃO-ESTRUTURADOS

Uma grande quantidade e variedade de dados não-estruturados pode dificultar a definição de seus usos , assim como sua utilização. Afinal, os dados não estão manipulados de forma uniforme e cada tipo terá que ser processado de uma maneira diferente.

A governança de dados consegue entender os dados e catalogar as possibilidades de uso para manter a qualidade desses dados a curto e longo prazo.

2. SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS SENSÍVEIS

A determinação da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil trouxe à tona a preocupação com o armazenamento e manipulação de dados sensíveis. E a governança de dados se aplica diretamente a isso.

A partir de uma boa arquitetura é possível definir a fonte e manutenção dos dados com qualidade, sem colocar em risco a segurança dos clientes e da empresa.

3. COMPLEXIDADE DA EXPANSÃO E MANUTENÇÃO DO DATA LAKE

O data lake é um repositório indicado para grande quantidade de dados, mas como os dados não são tratados antes de serem armazenados, existe uma dificuldade em entender o espaço necessário para todos eles.

Além disso, sem a manutenção correta, um data lake pode se tornar um “pântano” (um data swamp) , com dados inutilizados, inúteis e muito desatualizados. Nesse sentido, é preciso ter um engenheiro ou cientistas de dados que aplique a governança de dados para manter o data lake útil.

3 MELHORES PRÁTICAS PARA A GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE

A governança de dados precisa ser aplicada para lidar com praticamente qualquer tipo de banco ou repositórios atualmente. Mas como se aplica ao data lake ?

São várias estratégias que precisam ser consideradas por um profissional especializado, como engenheiros e cientistas de dados, além de consultores. Veja a seguir algumas dessas aplicações de governança no data lake.

GERENCIAMENTO DE ACESSOS E SEGURANÇA DOS DADOS

Por terem dados brutos, muita gente imagina que o data lake seja um grande repositório com a mínima organização possível. Porém, é possível gerenciar camadas de acesso para garantir a integridade dos dados nativos e facilitar o uso pelos analistas.

Criar um tipo de gerenciamento de acessos garante:

controle de acesso e autenticação de usuários
proteção de dados sensíveis
auditoria e monitoramento das atividades no Data Lake

Para isso, é possível criar camadas, sendo uma com os dados brutos, outra com acesso de engenheiros e outra apenas para os analistas, por exemplo.

2. MONITORAMENTO E CONTROLE DE QUALIDADE DOS DADOS

Dados que não são mais úteis à empresa apenas ocupam espaço e podem gerar análises errôneas. Por essa razão, é sempre importante ter um controle sobre a qualidade de dados.

Para isso, é preciso definir métricas de qualidade: qual a validade desse dado? O quanto ele é significante para a empresa?

Defina e monitore métricas de qualidade e implemente regras de validação, limpeza e padronização dos dados.

Processos de monitoramento contínuo são imprescindíveis nesse ponto para garantir a conformidade com as políticas e diretrizes estabelecidas, inclusive legais, considerando a LGPD.

3. IMPORTÂNCIA DOS METADADOS NA GOVERNANÇA DE DADOS

Estabeleça políticas para a gestão dos metadados , ou seja, aqueles que contém informações sobre os outros dados. No caso do uso de data lake isso é muito importante, pois é a partir dessas informações que os analistas conseguem manipular os dados corretamente.

Garanta que os metadados sejam precisos, atualizados e estejam alinhados com as práticas de governança de dados da organização. Além disso, é comum o uso de uma boa catalogação desses metadados, para melhorar o uso deles.

INTEGRAÇÃO DA GOVERNANÇA DE DADOS EM INICIATIVAS DE DATA LAKE

A integração da governança de dados em iniciativas de Data Lake é o que promove a confiabilidade, a qualidade e o uso adequado dos dados armazenados. É essa organização que consegue resolver os desafios que esse tipo de aplicação traz para o negócio.

Por isso a importância de ter uma boa governança, com definições e organizações claras, antes mesmo de fazer uma aplicação de data lake para os dados da empresa.

Como vimos, o data lake é uma ótima escolha de repositório de dados para empresas que precisam armazenar grande quantidade de dados e os utilizarem de maneiras diferentes dentro de seus processos.

E a aplicação da governança de dados nesse contexto é essencial para que as análises sejam feitas da maneira correta e com segurança.

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Solucionando os desafios relacionados a dados do departamento financeiro da sua empresa

Wed, 07 Jun 2023 22:34:00 GMT

O departamento financeiro de uma empresa é um dos que mais consegue aproveitar os dados para a tomada de decisões. Afinal, os dados conseguem mostrar de maneira certeira o que está trazendo retorno ou não para a empresa.

Porém, a grande quantidade de dados financeiros que os profissionais precisam lidar diariamente acrescenta uma complexidade cada vez maior para eles.

Você sabia que profissionais de finanças gastam, em média, 40% do tempo coletando e organizando dados, e apenas 15% em análise e tomada de decisões?

E isso pode acarretar diferentes problemas, como maior chance de erro, grande burocracia nos processos e até tomada de decisões erradas. Como driblar isso?

Veja quais são os principais desafios no gerenciamento desses dados e as possíveis soluções para eles!

OS PRINCIPAIS DESAFIOS NO GERENCIAMENTO DE DADOS DE UM DEPARTAMENTO FINANCEIRO

Os dados são vistos como o futuro das empresas, pois dão suporte para as estratégias e tomadas de decisão de maneira muito mais segura.

Quando se trata do departamento financeiro, isso se torna ainda mais relevante, pois define diferentes pontos de um negócio. Para isso, é preciso que os profissionais estejam seguros de suas funções e análises.

Mas ainda existem muitos desafios neste setor, principalmente por causa da quantidade de dados financeiros envolvidos. Entre as maiores dificuldade notadas estão:

Dificuldade de consolidar e validar dados;

Volume excessivo;

Falta de padronização;

Falta de automatização;

Falta de insights e análises avançadas;

Falta de organização dos dados;

Dificuldade em relacioná-los de maneira fácil.

Todos esses problemas podem dificultar muito o trabalho dos profissionais de finanças, que gastam mais tempo organizando os dados e cumprindo burocracias do que, de fato, fazendo as análises.

Por isso, é essencial encontrar formas de enfrentar esses desafios e problemas para escalar os resultados da empresa a partir de análises bem construídas.

OS BENEFÍCIOS DE UMA FINANCIAL ANALYTICS PLATFORM

Para driblar todos esses desafios é preciso facilitar cada vez mais a leitura desses dados, criando tempo para que os profissionais de finanças consigam analisar, de fato, a situação e criar estratégias a partir disso.

É nesse momento que usar uma Financial Analytics Platform é uma ótima escolha!

Esse tipo de sistema é criado especificamente para o departamento financeiro das empresas, já considerando as tarefas, funções e informações necessárias nesse setor.

Com isso, se consegue agrupar todos esses dados em uma só plataforma e ter dashboards completos com os dados transformando a maneira como os profissionais lidam com eles.

E isso pode trazer vários benefícios a médio e longo prazo.

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Data Analytics: entenda o que é e como utilizá-lo nas organizações

Thu, 01 Jun 2023 17:00:00 GMT

Data analytics está para as empresas hoje como o petróleo esteve para a indústria quando foram descobertas as suas múltiplas possibilidades de uso, lá pelo século XIX.

Não é exagero, portanto, o que disse Ajay Banga , CEO da Mastercard, ao comparar dados com esse cobiçado hidrocarboneto.

Por outro lado, nem todas as organizações nos séculos XIX e XX estavam prontas para usar o petróleo como insumo.

Da mesma forma, nem todas as empresas hoje estão realmente capacitadas ou entendem o que significa o uso de informações para pautar decisões.

Então, se você se identifica com o grupo que ainda precisa entender melhor o que significa a análise de dados, fica a dica para avançar na leitura.

Aqui, você terá um panorama completo sobre o que esse ramo da ciência de dados pode trazer para o seu negócio, agora e no futuro.

O QUE É DATA ANALYTICS?

Há quem entenda data analytics mais como uma buzzword, ou seja, um termo da moda, do que um ramo do conhecimento a ser estudado.

De fato, se levarmos ao pé da letra o que os cientistas que trabalham com data analytics fazem, não tem tanta diferença em relação ao que estatísticos realizam desde sempre.

Onde estaria o salto, então?

Considerando a natureza da análise de dados, talvez não haveria por que considerá-la como uma novidade.

O salto, nesse caso, não está no que se faz, mas na intensidade e no volume de informação hoje processada.

Se, antes, as análises estatísticas partiam de bases de dados muito limitadas, atualmente, chegamos a um nível em que praticamente todo tipo de informação pode ser usada, não importa a mídia ou a origem.

É como se, antigamente, a análise de dados acontecesse em 2D e, de repente, passássemos para o 4D.

Não é por acaso que há, inclusive, os que o chamam de big data analytics (BDA) já que é esse volume colossal de informação hoje processado que faz do data analytics um avanço.

AFINAL, COMO O DATA ANALYTICS FUNCIONA?

Outro aspecto importante do DA (ou BDA, se preferir), é que se trata de um conceito que ganhou força a partir de 2008.

Foi nesse ano que a desenvolvedora Apache lançou o Hadoop, uma plataforma baseada em Java, utilizada para processar imensos volumes de dados.

Portanto, o data analytics só existe não porque temos muita informação disponível, mas por causa da evolução na capacidade de minerar , organizar e estruturar esses dados.

Eis, então, o princípio básico da análise de dados hoje.

Por meio de poderosos softwares e hardwares , é possível coletar informação de fontes variadas na velocidade e no volume que as demandas dos negócios atuais pedem.

DATA ANALYTICS X BIG DATA X DATA SCIENCE: QUAL É A DIFERENÇA?

No universo corporativo, o data analytics vem a representar a essência do data science, a ciência de dados.

Entre esses dois conceitos, está o de big data , que se refere à coleta e organização de uma imensa quantidade de dados de fontes diversas, estruturados ou não.

Apenas no meio virtual, hoje, se estima que existam mais de 3 bilhões de pessoas conectadas à internet em todo o mundo.

Isso quer dizer que, por minuto, cerca de 4,5 milhões de vídeos são assistidos no YouTube e 3,8 milhões de buscas são feitas no Google.

O resultado dessas e de outras atividades online é que vai gerar o big data, que, por sua vez, será estudado pelo data science, o qual toma forma por meio do data analytics.

DATA ANALYTICS X DATA OPS: EXISTE ALGUMA REAÇÃO?

Embora sejam conceitos diferentes, Data Ops e Data Analytics estão intimamente relacionados, pois a eficiência e eficácia dos processos de Data Ops são fundamentais para a obtenção de insights precisos e confiáveis na análise de dados. Além disso, os processos de Data Ops podem ajudar a garantir a qualidade dos dados e a integridade dos resultados da análise, melhorando a confiabilidade dos insights e tomadas de decisão baseadas em dados.

Por exemplo, o uso de práticas de automação e monitoramento de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam coletados, armazenados e processados de forma consistente e confiável, minimizando erros e inconsistências que possam afetar a precisão dos resultados da análise. Além disso, a colaboração entre as equipes de TI e negócios pode ajudar a garantir que as soluções de análise de dados sejam implementadas de maneira eficiente e eficaz, atendendo às necessidades e objetivos da organização.

Portanto, embora tenham abordagens distintas, Data Ops e Data Analytics estão interligados e podem trabalhar juntos para garantir a eficiência e eficácia na gestão e análise de dados em uma organização.

OS 4 TIPOS DE DATA ANALYTICS

Dados não são uniformes e, sendo assim, sua análise também deve variar.

Considerando a diversidade de objetivos, qualidade dos dados, volume, entre outros fatores, haverá avaliações para fins variados.

Até agora, são conhecidos quatro tipos. Mas essa lista poderia ser ainda mais extensa, se considerarmos as muitas possibilidades envolvidas em data analytics.

Veja, então, de que maneira a análise de dados se desdobra hoje.

1. ANÁLISE PREDITIVA

Quando o objetivo é antecipar os efeitos de uma decisão, é preciso se valer da análise de dados preditiva.

Nesse tipo de diagnóstico, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, pelos quais se estabelecem relações de causa e efeito.

Dessa forma, uma empresa pode antecipar os resultados das suas ações pela aplicação de fórmulas estatísticas.

2. ANÁLISE PRESCRITIVA

Já na análise prescritiva, o que se busca é levantar probabilidades diante de uma determinada decisão.

Por exemplo, seria o caso de um gestor ao se perguntar quanto retorno ele teria em vendas se investisse 10% mais na formação dos seus colaboradores.

3. ANÁLISE DESCRITIVA

Em contrapartida, a análise descritiva se debruça para entender o que está acontecendo agora.

Não são poucos os casos de empresas que perdem dinheiro e recursos pelos temíveis gargalos de produção, muitos dos quais permanecem invisíveis por anos.

Nesse sentido, as análises desse tipo ajudam a responder a perguntas como “o que está acontecendo?”.

4. ANÁLISE DIAGNÓSTICA

Mais ou menos na linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual.

A diferença, aqui, é que nela o objetivo é explicar por que algo aconteceu e as razões para tanto.

Sendo assim, é indicada para empresas que já passaram por uma turbulência e que, no futuro, desejam ter meios para lidar com os mesmos problemas caso eles venham a se repetir.

COMO O DATA ANALYTICS É USADO NAS EMPRESAS?

Dados bem analisados podem efetivamente mudar a realidade de um negócio para melhor.

Em setores como o educacional, o recurso é usado para prever os alunos que estão prestes a desistir do curso ou aqueles que deverão ficar em dificuldades.

No setor bancário ou no financeiro, a análise de dados tem sido empregada com sucesso para prever fraudes e para controlar e gerir a inadimplência.

Já em segmentos como o logístico, é com base em big data e data analytics que gestores apoiam suas decisões quando precisam mudar algo nas operações ou rotinas de entrega.

E na sua empresa, como aproveitar os dados para qualificar seus resultados?

Se ainda não sabe por onde começar, vale consultar as soluções analíticas da FiveActs.

CONCLUSÃO

É claro que a lista de possibilidades de uso do data analytics não se esgota em apenas um tópico.

Considerando tamanho leque de alternativas, é preciso ter em conta que, sem as ferramentas e os recursos certos, não há como gerar valor a partir dos dados.

Pois é esse desafio que a FiveActs ajuda sua empresa a superar.

Com o apoio de poderosos softwares, fornecemos soluções em data analytics e inteligência de negócios para os nossos clientes.

Experimente a versão gratuita do Tableau Desktop e entenda o verdadeiro potencial dos dados gerados pela sua empresa.

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Tudo sobre o uso de BI & Analytics na prevenção de fraudes financeiras

Wed, 31 May 2023 22:36:00 GMT

A prevenção de fraudes financeiras tornou-se um tema importante, já que a falta de proteção contra golpes nas empresas tem resultado, cada vez mais, em perdas financeiras significativas e abalado a confiança dos clientes e investidores. Neste artigo, confira tudo sobre como o BI & Analytics mudarão essa complexa realidade.

COMO O BI & ANALYTICS PODE AJUDAR A PREVENIR FRAUDES FINANCEIRAS

O Business Intelligence e Analytics ajudam empresas a prevenir fraudes ao analisar um alto número de dados de diferentes fontes, podendo utilizar técnicas de big data , detectando anomalias e identificando padrões que podem indicar a ocorrência de fraudes.

De algum modo, as duas tecnologias permitem que as empresas obtenham percepções valiosas, permitindo análises de dados mais profundas do que as soluções de relatórios tradicionais.

Em outras palavras, as soluções de Business Intelligence e Analytics fornecem recursos de monitoramento de atividades, ao permitir que as empresas monitorem e analisem o comportamento do usuário para detectar atividades suspeitas, além de analisar dados transacionais para identificar transações fraudulentas.

PRINCIPAIS TÉCNICAS DE ANÁLISE USADAS NA PREVENÇÃO DE FRAUDES

Após entendermos a importância do BI & Analytics para a prevenção de fraudes financeiras, é válido descobrir as principais técnicas de análise de dados utilizadas por ambas as metodologias. Abaixo, confira os modelos de análise:

ANÁLISE DE ANOMALIAS

Trata-se de uma técnica que identifica desvios significativos em relação ao comportamento normal dos dados. Por exemplo, se uma transação estiver fora do padrão em termos de valor ou frequência, isso pode indicar a ocorrência de fraude.

ANÁLISE DE PADRÕES

Essa versão identifica padrões em dados transacionais, comportamento do usuário e outras fontes de dados. Isso permite a identificação de transações suspeitas ou padrões de comportamento que possam indicar atividades fraudulentas.

ANÁLISE PREDITIVA

Por sua vez, a análise preditiva utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para prever o comportamento futuro com base em dados históricos. Isso pode ajudar a identificar atividades suspeitas antes que ocorram e tomar medidas preventivas.

DESAFIOS E LIMITAÇÕES DO USO DO BI & ANALYTICS NA PREVENÇÃO DE FRAUDES

Embora o Business Intelligence e Analytics sejam ferramentas poderosas para prevenir fraudes , existem desafios e limitações que as empresas precisam enfrentar. Um dos principais desafios é a qualidade dos dados. Se os dados não estiverem limpos e bem estruturados, a análise não fornecerá resultados precisos.

Além disso, a coleta de dados de várias fontes pode se tornar complexa, especialmente em grandes organizações com sistemas diferentes. Uma das possíveis razões para isso é que a falta de equipe qualificada também pode ser um problema, pois a análise de dados requer habilidades técnicas especializadas.

HABILIDADES NECESSÁRIAS PARA IMPLEMENTAR COM SUCESSO O BI & ANALYTICS NA PREVENÇÃO DE FRAUDES

Como acabamos de citar, para implementar com sucesso o Business Intelligence e Analytics na prevenção de fraudes, as empresas precisam de profissionais qualificados que possuam habilidades técnicas e de negócios.

Além disso, é essencial ter conhecimento sobre os processos de negócios, de riscos e de regulamentações legais no uso de dados. Também é preciso ter em mente que a implementação de BI & Analytics requer habilidades específicas. A seguir, conheça algumas delas.

CONHECIMENTO TÉCNICO

Para implementar com sucesso as soluções de BI e Analytics na prevenção de fraudes, é preciso ter um bom conhecimento técnico de bancos de dados, linguagens de programação e ferramentas de análise de dados. Os profissionais devem ter conhecimento em linguagens como SQL, Python, R, e ferramentas de visualização de dados como Tableau ou PowerBI.

CONHECIMENTO DE NEGÓCIOS

Além do conhecimento técnico, é fundamental entender o contexto de negócios em que a solução de Business Intelligence e Analytics será implementada, para que se possa personalizá-la para as necessidades específicas da empresa. Compreender os processos de negócios, as fontes de dados e os objetivos de negócios é essencial para o sucesso da implementação.

HABILIDADE ANALÍTICA

Ainda é preciso ter habilidades analíticas sólidas para trabalhar com grandes volumes de dados e identificar padrões e anomalias que possam indicar atividades fraudulentas. A capacidade de aplicar técnicas estatísticas, de modelagem e de mineração de dados é crucial para a detecção de fraudes.

CONHECIMENTO DE SEGURANÇA

A prevenção de fraudes requer uma compreensão profunda de segurança de dados. É necessário entender os diferentes tipos de ataques e vulnerabilidades, bem como as melhores práticas de segurança de dados.

HABILIDADE DE COMUNICAÇÃO

Ter habilidades de comunicação é essencial para comunicar resultados e recomendações de forma clara e eficaz aos tomadores de decisão. É importante ser capaz de traduzir os dados em informações úteis e acionáveis para a tomada de decisões.

ATENÇÃO AOS DETALHES

A prevenção de fraudes requer uma atenção aos detalhes muito grande. Os analistas de Business Intelligence e Analytics precisam ser capazes de examinar grandes volumes de dados e identificar padrões suspeitos, mesmo que esses padrões sejam sutis.

PENSAMENTO CRÍTICO

A prevenção de fraudes é uma tarefa complexa que requer pensamento crítico. Os profissionais precisam ser capazes de analisar e interpretar os dados para identificar potenciais ameaças, considerar diferentes hipóteses e tomar decisões informadas.

MACHINE LEARNING E A IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE FRAUDE (BI & ANALYTICS)

Uma aplicação importante do Machine Learning é a detecção de fraudes em transações financeiras . Com a crescente quantidade de dados gerados diariamente, é praticamente impossível para os humanos analisarem todas as transações e detectarem possíveis fraudes.

O Machine Learning pode ajudar nesse sentido, permitindo que as empresas processem grandes volumes de dados rapidamente e identifiquem transações suspeitas com maior precisão. A tecnologia envolve análises de comportamento, histórico de transações, localização, horário, entre outras.

CONHEÇA AS SOLUÇÕES DE BI E ANALYTICS DA FIVE ACTS

Viu como é essencial que as empresas invistam em ferramentas de Business Intelligence análise de dados e desenvolvam uma cultura orientada por dados?

Isso pode envolver a contratação de profissionais especializados em análise de dados, a implementação de tecnologias avançadas de coleta e análise de dados e a capacitação dos funcionários para trabalhar com dados.

Quer saber se sua empresa está no caminho certo em relação ao uso de dados? Conheça nossas soluções e entenda como a Five Acts pode ajudar a prevenir fraudes na sua empresa.

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ETL: o que é, importância e como aplicar na sua estratégia BI

Tue, 30 May 2023 18:00:00 GMT

Um ETL é fundamental na hora de tratar dados de grande interesse para seu negócio.

O termo Extraction, Transformation and Load se refere a um conjunto de processos em empresas que utilizam um data warehouse (DW) – banco de dados que permite análises avançadas.

O conceito do ETL tem como base a junção de três passos para o tratamento de dados: extrair para transformar e, em seguida, carregar.

A importância dele está relacionada, também, com a versatilidade do processo, que pode ser aplicado em bancos de dados simples, como o SQL, e em bancos mais complexos, como uma nuvem de Big Data .

Quer aprender mais sobre o tema e sua aplicação prática?

Avance na leitura e descubra o que os processos de ETL podem fazer para melhorar a gestão dos dados e o Business Intelligence (BI) em seu negócio.

ETL: O QUE É?

ETL é o processo de extrair, transformar e carregar dados.

Ele surge como uma estratégia para a análise e o uso de informações armazenadas em bancos de dados , desde os mais simples até os mais complexos.

Por meio do ETL, é possível definir a qualidade dos dados e a forma como eles são manipulados a fim de transformá-los em uma informação inteligível e confiável.

Independentemente do porte da sua empresa, se ela necessitar utilizar os dados gerados e armazenados, deverá recorrer ao ETL para traçar uma estratégia de usabilidade.

Para que isso seja feito, é fundamental estabelecer regras para a manipulação padronizada da informação e, assim, garantir seu máximo aproveitamento.

COMO FUNCIONA O PROCESSO ETL?

O processo é composto por três etapas distintas, conforme vimos no tópico anterior.

Entenda melhor cada uma delas agora:

EXTRAÇÃO

A primeira fase do processo é destinada à extração de dados SQL.

Nesse estágio, é possível fazer uma análise preliminar dos dados, organizando-os em uma área de transição.

No processo de extração, os dados são organizados e convertidos em um formato único, o que torna possível manipulá-los nas próximas etapas.

Como os dados são muito diferentes entre si, é necessário adotar essa medida inicial, fazendo a padronização massiva deles.

TRANSFORMAÇÃO

Na fase de transformação, ocorre a adaptação das informações que foram analisadas e padronizadas no estágio da extração.

Aqui, transformamos dados, fazendo o que se chama de higienização.

O objetivo é levar para a análise do gestor apenas aquilo que será efetivamente aproveitado.

Também são criados nessa etapa os filtros para agrupar informações de critérios como idade, localização, tempo, cargo, nível hierárquico ou qualquer outro que seja útil para a realização de futuras análises.

CARREGAMENTO

No terceiro e último passo do processo, é preciso fazer o carregamento dos dados já organizados em um novo repositório.

Isso ocorre em um ambiente corporativo (data warehouse) ou em um ambiente departamental (data mart).

Para essa fase, novamente duplicamos a tabela com a informação tratada e realizamos os ajustes necessários para corrigir novos desvios de fluxo informacional.

Mantendo um modelo dos dados organizados , é possível criar um mapeamento de todos os padrões, tornando-os sempre acessíveis para a utilização futura.

É importante frisar que o ETL não é, necessariamente, executado em um único ambiente de tratamento informacional.

Podemos utilizar diversas aplicações para o processo todo, seja em nuvem ou não.

Em um estágio mais avançado e com o trabalho concluído, é possível também fazer a mineração de dados , de forma que seja viável estabelecer e identificar novos padrões de comportamento de usuários, compradores ou, até mesmo, fornecedore s.

ETL E DATA WAREHOUSE: QUAL É A RELAÇÃO?

O ETL é essencial para que, no ambiente de um data warehouse, possamos criar e observar as estruturas de dimensões e fatos relacionados aos dados.

Afinal, o DW é destinado ao armazenamento dos dados que, em algum momento, deverão ser acionados.

É onde entram os processos de Extraction, Transformation and Load, pelos quais, como vimos, a informação em estado bruto é tratada para atender a propósitos específicos.

Portanto, o ETL transforma os dados que ficam estáticos em um data warehouse, em uma espécie de modo standby.

ETL E DATA OPS: QUAL A RELAÇÃO?

No contexto de Data Ops, o ETL é uma parte fundamental da pipeline de dados, responsável por extrair dados de várias fontes, transformá-los em um formato adequado e carregá-los em um destino final, como um Data Warehouse ou um sistema de análise de dados.

ETL é usado para migrar dados entre sistemas, consolidar dados de várias fontes, preparar dados para análise e para garantir que os dados estejam em conformidade com as políticas de governança de dados da empresa.

+Leia mais em: Data Ops: o que é, como funciona e como implementar.

COMO APLICAR O ETL EM SUA ESTRATÉGIA DE BI?

Como destacamos antes, o ETL é fundamental para as estratégias de Business Intelligence e, por isso, ambos são interdependentes.

É por meio desse processo que organizamos todos os dados que vão embasar as iniciativas analíticas de inteligência de negócios .

Para traçar uma estratégia efetiva de BI, é essencial que tenhamos os dados previamente organizados a fim de viabilizarmos a execução do projeto.

Assim sendo, é preciso categorizá-los, criar hierarquias e relações para que possam ser consultados e deem as respostas esperadas .

ETL: EXEMPLOS DE FERRAMENTAS

Certamente, você já percebeu que, quando se trata de ETL, o que não faltam são alternativas para operacionalizar dados não estruturados.

Dessa forma, o mercado responde com uma ampla variedade de ferramentas, cada uma com seus respectivos pontos fortes.

Conheça a seguir as mais utilizadas, bem como as suas características e funcionalidades.

SAP BUSINESS OBJECTS DATA SERVICES

Desenvolvido pela empresa alemã homônima, o SAP Business Objects Data Services permite o acesso a dados brutos para que sejam contextualizados.

Trata-se de uma poderosa ferramenta para descobrir o verdadeiro valor dos seus dados, criando uma visão completa ao gerar novas informações.

O SAP trabalha dados de qualquer tamanho e fonte, podendo ser implementado on-premise.

Ele torna o processo decisório mais ágil, padronizando e combinando dados para reduzir duplicatas, identificando relacionamentos e corrigindo problemas de qualidade.

IBM INFOSPHERE DATASTAGE

O IBM DataStage pode prover dados de alta qualidade .

Ele combina a ferramenta de integração de dados líder do setor com DataOps, soluções em governança e análise em uma única plataforma de dados e Inteligência Artificial (IA).

Também é útil para acelerar as tarefas administrativas e, assim, reduzir o chamado Total Cost of Ownership (TCO).

O IBM InfoSphere permite obter informações confiáveis e para iniciativas de negócios críticos em ambientes locais na nuvem com sistemas hiperconvergentes.

Ou seja, é uma ferramenta indicada para tratar dados e transformá-los em informação útil no contexto corporativo.

MICROSOFT SQL SERVER INTEGRATION SERVICES (SSIS)

Já o SQL Server Integration Services (SSIS), é um componente do software de banco de dados Microsoft SQL Server, que pode ser usado para realizar uma ampla variedade de tarefas de migração de dados.

Funciona como uma plataforma para integração de dados e aplicativos de fluxo de trabalho, somada a uma ferramenta de armazenamento usada para processos de ETL.

Também pode ser usada para automatizar a manutenção de bancos de dados do SQL Server e realizar atualizações de dados de cubo OLAP multidimensional.

PENTAHO DATA INTEGRATION

Assim como o SSIS, o Pentaho Data Integration (PDI) é uma das ferramentas mais indicadas para processos ETL.

Com ela, o trabalho de captura, limpeza e armazenamento de dados é realizado por um formato acessível para os usuários finais e tecnologias IoT.

Ele tornou-se também conhecido como Kettle, termo que, na verdade, deriva do Kettle Extraction Transformation Transport Load Environment, ou seja, Ambiente Kettle de Extração, Transporte, Transformação e Carga.

INFORMATICA POWER CENTER

O Power Center da Informatica dá todo um suporte ao longo do ciclo de vida dos dados, desde a inicialização até a sua implantação em processos empresariais.

Tal como as melhores ferramentas de ETL, ele ajuda a integrar dados de todos os tipos de fontes com conectores formatados para uso de alto desempenho.

Ele conta com suporte para grid computing, processamento distribuído, alta disponibilidade e muito mais.

Também ajuda a revelar o valor dos dados não relacionais por meio da análise abrangente em XML, JSON, PDF e IoT.

Por fim, com essa ferramenta é possível criar protótipos e validar resultados de forma rápida e iterativa.

ORACLE DATA INTEGRATOR (ODI)

O Oracle Data Integrator é uma ferramenta de ETL modular.

Ele é formado por um repositório mestre que, por sua vez, é composto por um ou vários repositórios de trabalho para armazenamento de metadados .

Esses repositórios podem ser instalados em qualquer mecanismo de banco de dados que ofereça suporte à sintaxe ANSI ISO 89.

Também conta com os seguintes módulos de interface gráfica:

Gerenciador de topologia
Designer
Gerenciador de segurança
Operador
Agentes de execução.

Eles são construídos com componentes Java que dão acesso ao repositório no modo cliente / servidor.

Outro componente interessante do ODI é o Metadata Navigator, um aplicativo Servlet / JSP que permite o acesso ao repositório por meio de uma interface web.

Ele também conta com o Lightweight Designer, um outro aplicativo para visualizar e editar objetos no repositório a partir de um navegador da web.

Já pelo Oracle Data Integrator Public Web Services, os usuários podem aproveitar os recursos do ODI por meio de uma arquitetura orientada a serviços (SOA).

CONCLUSÃO

Conforme vimos, o processo de ETL viabiliza a homogeneização de dados que possibilitarão, no futuro, a implementação de uma estratégia de BI .

Nesse sentido, são fundamentais a organização prévia e a oportunidade de identificar padrões não naturalmente observáveis por meio da mineração de dados.

Afinal, só assim será possível fazer análises para compreender comportamentos, seja de usuários, clientes ou fornecedores, e utilizá-los a favor da própria empresa.

Se você tem dúvidas sobre qual ferramenta usar ou como implementar um processo de ETL, saiba que não está sozinho.

Seja qual for a sua necessidade analítica, a FiveActs tem a resposta.

Conheça nossas soluções e faça mais com os dados do seu negócio.

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SGBD: o que é, como funciona e principais vantagens

Thu, 25 May 2023 18:00:00 GMT

Você sabe o que é SGBD? Já podemos adiantar que a sigla tem tudo a ver com a coleta e o uso de informações que qualificam a tomada de decisão em empresas.

No contexto dos negócios que trabalham com tecnologia ou que dependem dela, o Sistema Gerenciador de Banco de Dados surge como um recurso dos mais importantes.

Quer saber por quê? É justamente o que você vai conferir a partir de agora.

Veja neste conteúdo como a sua empresa se beneficia quando conta com um sistema para controlar dados em suas rotinas.

Leia também:

O QUE É SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS (SGBD)?

SGBD é a sigla para Sistema Gerenciador de Banco de Dados – em inglês, Data Base Management System.

Por meio desse recurso, operacionalizado na forma de software, sua empresa se habilita a realizar uma série de tarefas e atividades, tomando seus dados como referência.

É, como o nome indica, um sistema de apoio à gestão de dados, algo cada vez mais presente em empresas de todos os portes e segmentos.

PARA QUE SERVE E COMO FUNCIONA UM SGBD?

Todo programa opera a partir de dados , certo?

Seja um formulário para cadastro, consulta ou uma plataforma de gestão, todas essas soluções só são úteis quando capazes de gravar e relacionar informações.

Essa é a base pela qual funciona um SGBD, que serve, ainda, para realizar uma série de funções.

Veja algumas delas a seguir.

CRIAR RELAÇÕES ENTRE TABELAS

Por um sistema de gestão apropriado, é possível criar relações entre tabelas e, assim, obter informações relevantes ou que orientem uma decisão.

Seria o caso, por exemplo, de uma loja que quisesse comparar os resultados das vendas entre dois meses consecutivos a partir dos registros comerciais em seus bancos de dados.

ELIMINAR E COPIAR ARQUIVOS

Quem lida com dados está o tempo todo tendo que atualizá-los .

Dessa forma, o SGBD vem a ser a solução quando se faz necessário deletar arquivos duplicados ou que já não servem mais aos propósitos originais.

ALTERAR A ESTRUTURA DE CAMPOS

Formulários também estão sujeitos a alterações em seus campos.

Dependendo do contexto, possivelmente chegará o momento de incluir ou excluir alguma das suas linhas.

EFETUAR CONSULTAS EM TABELAS

Quando se faz uma pesquisa dentro de um software, aplicativo ou plataforma, é por meio do sistema de gestão de dados que o arquivo ou resultado esperado é encontrado.

Ou seja, é como se o SGBD fosse uma espécie de “mini Google” a serviço de pessoas e empresas.

CRIAR E GERIR USUÁRIOS

Imagine que a sua equipe de colaboradores cresceu e conta agora com dois novos talentos.

Será pelo SGBD que você poderá cadastrá-los como usuários em seu ERP ou software de uso diário.

IMPORTAR E EXPORTAR DADOS

Outra função que depende do SGBD é a importação e exportação de dados a partir de arquivos como planilhas e documentos.

A forma de se fazer isso varia, mas, em todos os casos, será necessário um sistema adequado para esse tipo de operação.

QUAIS SÃO OS TIPOS DE SGBD?

Um sistema para gerir bancos de dados pode ser formatado de diferentes maneiras, dependendo dos objetivos e dos próprios dados a serem manipulados.

Destacamos a seguir cinco delas:

Relacionais (SQL): cuja função é conectar dados de origens diferentes.
Não relacionais (NoSQL): a diferença em relação aos bancos SQL é que, aqui, a estrutura de dados não tem que ser previamente definida.
Hierárquico: formato mais antigo, no qual os dados se organizam em uma disposição piramidal, onde dados “filhos” são ligados a dados “pai”.
De rede: nele, cada “filho” pode ter mais de um “pai” e a estrutura dos dados se assemelha mais a uma teia de aranha do que a uma pirâmide.
Orientado a objetos: modelo mais avançado em que diferentes formatos de dados se mesclam, sendo, por isso, mais caro de se implementar.

VEJA AS 4 PRINCIPAIS VANTAGENS DO SGBD

As funções do SGBD já nos dão pistas de que ele é indispensável e, por isso, sua utilização traz consigo diversas vantagens operacionais e estratégicas.

Ou seja, para empresas que são usuárias de softwares, não importa para qual finalidade, ter um sistema adequado para tratar dos dados é imprescindível .

Confira na sequência os benefícios que você agrega ao contar com essa solução.

1. MENOS ESFORÇO HUMANO

Talvez a principal finalidade de um sistema para controle de dados seja o de operacionalizar tarefas trabalhosas demais para serem feitas sem automação .

Seria como substituir a busca manual por um livro em uma biblioteca, dando lugar a um algoritmo do Google, capaz de localizar um arquivo em milissegundos.

2. CUSTOMIZAÇÃO

Há softwares desse tipo que, por terem código aberto, permitem que suas funções sejam customizadas, atendendo a necessidades mais específicas .

Portanto, essa é mais uma vantagem de um SGBD que pode ser colocada na balança a seu favor.

3. EVITA REDUNDÂNCIAS

Quando se lida com dados, é normal que haja a chamada redundância, quando dados idênticos (ou muito parecidos) acabam sendo armazenados.

Com um SGBD, é possível detectá-los para proceder a limpeza e os ajustes no banco de dados.

4. FACILIDADES NO COMPARTILHAMENTO DE DADOS

Em empresas de pequeno porte, o compartilhamento de informação não chega a ser um problema, já que são poucos usuários em seus sistemas.

Mas, quando se trata de organizações maiores, com 100 funcionários ou mais, a questão exige um tratamento mais adequado.

Nesse caso, um SGBD é o recurso que vai garantir que todas as pessoas, não importa quantas sejam, tenham acesso aos arquivos .

Assim, elas podem compartilhá-los conforme suas respectivas credenciais.

O PAPEL DA TECNOLOGIA NO TRATAMENTO DE DADOS

Para gerar resultados, os dados precisam ser coletados em massa , conforme o princípio de Big Data.

No contexto de Big Data, o SGBD é usado para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados. O SGBD pode ser usado em conjunto com outras tecnologias, como o Hadoop, para processar grandes quantidades de dados de forma escalável e distribuída.

Um SGBD bem projetado para big data pode ajudar a garantir que os dados estejam disponíveis quando necessário e que possam ser acessados de forma rápida e eficiente.

+Leia mais: Big Data: Quais são as novas tendências

Para gerar resultados, os dados precisam ser coletados em massa , conforme o princípio de Big Data.

Por outro lado, não basta apenas acumulá-los, mas, acima de tudo, tratá-los para que deem respostas efetivas.

Essa é uma tarefa que só pode ser feita com as tecnologias adequadas, dentre as quais o SGBD é uma das principais.

Na jornada de dados, por exemplo, o SGBD é usado para armazenar e gerenciar os dados em cada etapa da jornada, desde a coleta de dados até a análise de dados.

O SGBD pode ser usado para armazenar dados em uma variedade de formatos, desde dados estruturados até dados não estruturados.

Um SGBD bem projetado para uma jornada de dados pode ajudar a garantir que os dados estejam disponíveis quando necessário e que possam ser acessados de forma rápida e confiável.

Ferramentas empregadas na análise e tratamento de dados existem em bom número no mercado.

Tableau , Alteryx e DataRobot são exemplos de soluções analíticas que a FiveActs oferece.

E se você não se sente seguro para tomar essa decisão ou para implementar o recurso no seu projeto, pode contar com nosso serviço de consultoria e treinamento – visite o site para saber mais.

QUEM PRECISA DE UM SISTEMA DE GERENCIAMENTO DE BANCO DE DADOS?

Na verdade, não só empresas como pessoas físicas em geral precisam de um sistema que permita controlar e garantir acesso aos dados quando for necessário.

Existem diversos deles no mercado, cada um com funções diferentes e orientados, em certos casos, para perfis de negócios distintos.

Alguns inclusive têm código aberto, o que é uma vantagem a se considerar quando são necessárias soluções mais específicas.

SGBD GRATUITO VALE A PENA?

Como todo SaaS (software como serviço), um SGBD mais completo demanda custos .

Então, as versões gratuitas só são indicadas para empresas que trabalham com volumes de dados menores ou que não precisem de recursos mais avançados em termos de linguagem de programação.

CONCLUSÃO

Seja qual for o seu SGBD, uma coisa é certa: quando se opera a partir de dados, é necessário não só geri-los como tratá-los para obter insights.

Para isso, conte com as soluções analíticas da FiveActs , com destaque para o Tableau , recurso de BI líder de mercado, e o Alteryx , ferramenta para data blending.

Que tal aproveitar para pedir agora mesmo o seu teste da versão completa do Tableau sem custos? Experimente !

E se precisar de suporte para a utilização das ferramentas no seu dia a dia, é só fazer contato com a gente para conhecer nossos serviços de consultoria, treinamento e implementação de tecnologias.

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Pesquisa Quantitativa: Entenda como mensurar os resultados

Tue, 23 May 2023 18:00:00 GMT

A pesquisa quantitativa é uma interessante ferramenta para a gestão de negócios.

Através dela, é possível obter dados valiosos que, uma vez tratados, fornecem insights estratégicos , qualificando a tomada de decisões importantes.

Quer aprender como direcionar esse recurso a favor de seus resultados?

Veja, na sequência deste conteúdo, em que consiste esse tipo de pesquisa e como utilizá-la da melhor forma.

O QUE É UMA PESQUISA QUANTITATIVA?

Pesquisa quantitativa é a maneira de questionar determinado público em busca de dados numéricos para validar hipóteses, rejeitá-las ou a título informativo.

Esse é um dos principais instrumentos usados quando se deseja conhecer o comportamento de consumidores e, a partir disso, definir estratégias e práticas comerciais adequadas.

PESQUISA QUANTITATIVA E QUALITATIVA: QUAL É A DIFERENÇA?

Embora tenham funções complementares, as pesquisas quantitativa e qualitativa têm diferenças marcantes entre si.

Uma delas diz respeito aos objetivos.

Na quantitativa , o que se busca é coletar dados que possam ser traduzidos em números para análises posteriores.

Já na qualitativa , a informação reunida é de ordem mais subjetiva, como é o caso das pesquisas de opinião – que podem ser quantitativas também.

Por esse motivo, as pesquisas qualitativas são mais difíceis de analisar, já que nem sempre podem ser aproveitadas para tratamento por meio de softwares estatísticos ou de Business Intelligence .

QUAL É O OBJETIVO DE UMA PESQUISA QUANTITATIVA?

O principal objetivo das pesquisas quantitativas é reunir dados suficientes a respeito de um grupo-alvo específico.

É o caso das pesquisas eleitorais ou junto ao consumidor, por exemplo.

Com os dados coletados, a empresa que faz o estudo se habilita a tirar conclusões sobre o objeto pesquisado e, assim, pode decidir com uma margem de acerto maior.

QUANDO USAR A PESQUISA QUANTITATIVA?

Digamos, por exemplo, que sua companhia pretende conhecer melhor o padrão de consumo dos seus clientes .

Qual tipo de produtos eles adquirem mais, a frequência nas compras, o modelo de atendimento preferido, entre outras questões.

Nesse caso, o método quantitativo pode trazer respostas e elucidar eventuais dúvidas sobre a forma de ser e de pensar deles.

Ou, em outro cenário, pode ser que sua empresa esteja projetando expandir suas atividades para uma nova praça.

Para conhecer melhor esse consumidor a ser atraído em um mercado novo até então, o método quantitativo pode ajudar a gerar insights de valor.

Ou seja, a partir dela – e contando com uma análise de dados automatizada para melhor mensuração dos resultados – é possível decidir de forma estratégica e mais assertiva.

QUAIS SÃO AS CARACTERÍSTICAS DE UMA PESQUISA QUANTITATIVA?

Por serem voltadas à coleta de dados que podem ser revertidos em escalas numéricas, o método quantitativo de pesquisa se caracteriza por questões de múltipla escolha.

Ou seja, não é possível fazer um questionário desse tipo com respostas redigidas textualmente.

Outra característica dessa modalidade de pesquisa é que ela permite o posterior tratamento das informações por meio de programas desenvolvidos com essa finalidade.

Isso não é apenas possível, como recomendado.

Afinal, como falamos antes, é a partir da automatização da análise de dados que os resultados são melhor mensurados.

Somente depois desse trabalho é que os dados coletados vão revelar aquilo que se espera do objeto pesquisado, permitindo a tomada de decisões.

QUAIS SÃO OS TIPOS DE PESQUISA QUANTITATIVA?

Existem diversas maneiras de organizar um estudo quantitativo, afinal, elas servem para atender a objetivos variados.

Você pode, por exemplo, usá-la para estabelecer correlações entre fenômenos, lugares e até comportamentos.

Ou, se preferir, utilizá-la como referência para tomar decisões quando não se sabe muita coisa sobre um determinado contexto mais específico.

Veja, então, quais são os métodos mais usados no mercado.

EXPERIMENTAL

A pesquisa quantitativa experimental talvez seja o tipo mais comum, já que é largamente utilizada por empresas e em estudos acadêmicos.

Ela consiste em formular questões que possam comprovar ou não uma hipótese sobre um contexto qualquer.

Por exemplo:

A mudança no design de produtos afeta positivamente a imagem de uma empresa?
Horários mais flexíveis ajudam a aumentar a produtividade dos colaboradores do setor de marketing ?

CAUSAL

Já na pesquisa causal comparativa, o que se analisa é como variáveis ou grupos mudam seus comportamentos sob a influência das mesmas alterações.

Sendo assim, ela não depende do relacionamento que possa existir entre duas ou mais variáveis investigadas.

Veja alguns exemplos:

Efeitos da publicidade nas vendas.
Impactos do absenteísmo na produtividade .

INVESTIGATIVA

Formato utilizado em geral quando se pretende avaliar quantitativamente a opinião de certo público-alvo, a pesquisa investigativa se caracteriza por contar com amostras aleatórias.

Dessa forma, fica garantido o pressuposto estatístico da aleatoriedade, de maneira que os resultados não sejam enviesados.

Sendo assim, ela é útil para traduzir em dados quantitativos uma informação que, em circunstâncias normais, seria essencialmente qualitativa, como nos casos abaixo:

Diga para nós o que você achou do nosso atendimento.
Conte sua opinião sobre a nossa nova plataforma de e-commerce.

CORRELACIONAL

Por sua vez, o método de pesquisa quantitativo correlacional, o objetivo é coletar dados que evidenciem ou neguem uma relação entre fenômenos, que podem ou não serem previstos .

Desse modo, ela se baseia normalmente em tendências, padrões de comportamento ou relacionamentos em geral.

Alguns exemplos desse tipo de pesquisa, são:

De que maneira ansiedade e infertilidade estão relacionadas?

Existe uma fórmula que possa explicar o vínculo entre estudo e rendimentos?

QUAL É A MELHOR FORMA DE ANALISAR OS RESULTADOS DE UMA PESQUISA QUANTITATIVA?

Em razão da complexidade envolvendo a análise de dados em pesquisas quantitativas, é necessário contar com ferramentas que permitam tratá-los de forma automática.

Isso porque o tratamento das informações por meio de modelos estatísticos implica realizar uma série de cálculos que, manualmente, seriam inviáveis.

Em uma jornada de dados, por exemplo, a pesquisa quantitativa pode ser usada para avaliar a eficácia dos processos de coleta, limpeza, transformação e análise de dados em cada etapa da jornada. A pesquisa pode ajudar a identificar áreas de melhoria em relação à eficiência e eficácia da jornada de dados.

+Leia mais no nosso artigo sobre Jornada de dados

Logo, não há como obter bons resultados nesse tipo de pesquisa sem uma solução que possa ajudar a estruturar os dados coletados e, assim, transformá-los em insights.

O Tableau , hoje, é a opção líder de mercado para quem precisa extrair conhecimento a partir de informações em estado bruto.

Assim como ele, softwares como o DataRobot e o Alteryx são extremamente úteis para estabelecer correlações ou criar modelos a partir de pesquisas.

PESQUISA QUANTITATIVA E BIG DATA QUAL A RELAÇÃO?

A pesquisa quantitativa e o big data são abordagens complementares que podem ser usadas em conjunto para oferecer uma visão mais completa e precisa de um determinado fenômeno ou problema. Enquanto a pesquisa quantitativa é orientada a hipóteses e a coleta de dados estruturados, o big data é mais focado em descobrir insights a partir de grandes volumes de dados não estruturados.

+Leia mais em: Big Data: Quais são as novas tendências

CONCLUSÃO

As pesquisas quantitativas são capazes de fornecer insights precisos e que podem ser convertidos em modelos.

Para colocá-la em prática, é necessário dispor de recursos adequados e profissionais capacitados para operá-los.

Nesse caso, conte com a FiveActs e suas soluções analíticas para negócios como o seu, que não abrem mão das melhores ferramentas para ter resultados à altura.

Faça contato e veja como podemos ajudá-lo em seus objetivos.

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Qual a diferença entre Data Lake e Data Warehouse?

Fri, 19 May 2023 16:00:00 GMT

As empresas armazenam grandes quantidades de dados diariamente, o que pode ser um desafio para gerenciar e analisar de forma segura e eficaz. A boa notícia é que existem duas abordagens para lidar com o problema: o Data lake e o Data warehouse. Neste post, exploraremos as diferenças entre as duas abordagens. Confira o conteúdo e boa leitura!

DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE: ENTENDENDO AS DIFERENÇAS

Em termos gerais, os Data Warehouses são projetados para armazenar dados estruturados e padronizados. Já os Data Lakes permitem armazenar qualquer tipo de dado, independentemente de seu formato ou estrutura. Isso os torna mais flexíveis e escaláveis, mas também pode tornar a análise de dados mais complexa.

DATA WAREHOUSE

Imagine um grande armazém, com prateleiras organizadas e etiquetadas, onde todos os produtos da empresa são armazenados. O Data Warehouse é como esse armazém, onde todos os dados importantes da empresa são armazenados de forma organizada e estruturada. Dentro do Data Warehouse, os dados são agrupados em conjuntos, como dados de RH, financeiro, vendas, etc.

DATA LAKE

Diferentemente de um Data Warehouse, onde os dados são organizados e estruturados em conjuntos de dados específicos, no Data Lake os dados não são organizados de forma padronizada, mas sim coletados e armazenados em sua forma original. Isso permite que os dados sejam facilmente acessados e analisados posteriormente, sem a necessidade de transformações complexas ou pré-definidas.

DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE: ENTENDENDO AS DIFERENÇAS

DATA WAREHOUSE

DATA LAKE

ESTRUTURA DE ARMAZENAMENTO DE DADOS

A estrutura de armazenamento de dados é um elemento fundamental para a análise de dados e tomada de decisões em uma empresa. Quando se trata de data warehouse e data lake, é importante seguir uma ordem para estruturar os dados de maneira eficiente e efetiva.

Isso garante que os dados sejam acessados e analisados de forma fácil e eficaz, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos.

DATA WAREHOUSE: A MODELAGEM DE DADOS NO PROCESSO INICIAL

No data warehouse, além de a estruturação dos dados ser organizada em conjuntos de dados específicos, conhecidos como Data Marts, é necessário definir como os dados serão armazenados.

Isso é feito através de uma modelagem de dados, onde são definidas as tabelas, colunas e os tipos dos dados que serão armazenados. Em um DW, primeiro você define o esquema de dados e depois você armazena os dados dentro do que foi especificado.

DATA LAKE: A MODELAGEM DE DADOS NO PROCESSO FINAL

Já em Data Lake, o funcionamento é oposto. Você armazena qualquer tipo de dados e apenas no momento de ler esses dados é que você define como eles deverão ser estruturados.

Essa abordagem permite que os dados sejam facilmente acessados e analisados posteriormente, sem a necessidade de transformações complexas ou pré-definidas. No entanto, essa abordagem pode levar à desorganização dos dados, o que pode dificultar a análise e tomada de decisões.

DIVERSIDADE DE CASOS DE USO

Os Data Warehouses e Data Lakes são estruturas importantes para a área de Business Intelligence (BI), que se baseia em análises e tomadas de decisão a partir de dados coletados e armazenados.

Ferramentas de consulta que se baseiam em consultas SQL e apps/APIs são comuns em BI para acessar esses dados armazenados e realizar análises retrospectivas e estruturadas em Data Warehouses. Já para a análise prospectiva com grandes volumes de dados em sua forma original em Data Lakes, ferramentas de análise de ciência de dados e machine learning são mais utilizadas.

NÍVEL DE DETALHES DOS DADOS DE CADA ABORDAGEM

O nível de detalhe dos dados armazenados é um fator importante a ser considerado ao escolher entre uma abordagem de Data Warehouse ou Data Lake. Confira, a seguir, os detalhes de cada abordagem.

DATA WAREHOUSE

Em um Data Warehouse de vendas, os dados podem ser organizados em conjuntos de dados separados para vendas por região, vendas por produto ou vendas por cliente, em vez de armazenar cada transação individualmente. Isso pode ser útil para análises de alto nível, como comparações de vendas entre diferentes regiões ou produtos, mas pode limitar a capacidade de análise mais granular.

DATA LAKE

Já em um Data Lake, os dados são armazenados em sua forma bruta, o que significa que o nível de detalhe pode ser muito maior. Todos os dados são coletados e armazenados em sua forma original, sem a necessidade de agregação ou resumo. Isso pode ser útil para análises mais detalhadas, pois permite que os dados sejam analisados em seu nível mais granular.

Por exemplo, se quisermos analisar as vendas de um determinado produto em um determinado dia, podemos simplesmente realizar uma consulta nos dados brutos em um Data Lake, em vez de ter que olhar para os dados agregados em um Data Warehouse.

ESTRUTURA DATA LAKE: 3 RAZÕES PARA A SUA EMPRESA TER UMA

Agora que você entendeu a comparação entre Data Warehouse e Data Lake, vamos conhecer as três razões que podem justificar a criação de um Data Lake para sua empresa:

Crescimento exponencial dos dados: caso você tenha um volume crescente de dados de diferentes origens, como logs web, dados de sensores, transações detalhadas, logs de infraestrutura, dados de redes sociais, etc, e acredite que é de fato necessário armazená-los.
Consumidores de dados diversos: se os seus dados precisam ser consumidos por tipos diferentes de públicos, como cientistas de dados, aplicações, analistas de negócio e clientes externos.
Formas de acesso diversas: se os seus dados precisam ser acessados de diferentes formas, como APIs, Notebooks e ferramentas de BI.

A esta altura é importante deixar claro que um Data Lake não substitui um Data Warehouse. Na realidade, o Data Lake estende a capacidade do seu Data Warehouse e até utiliza o DW como um dos seus repositórios, permitindo que a sua empresa suporte uma quantidade maior de casos de uso de dados.

Enquanto no nosso “armazém de dados” a “mercadoria” deve ser armazenada em prateleiras adequadamente categorizadas para seu tipo de volume, o nosso “lago de dados” possui um ecossistema muito mais complexo e variado que pode ser explorado de diversas formas.

Esperamos que tenha conseguido esclarecer um pouco sobre a diferença entre Data Lake e Data Warehouse.

CONFIRA OS SERVIÇOS ESPECIALIZADOS DA FIVE ACTS

Se você quiser saber mais sobre as diferenças entre data lake e data warehouse, confira o nosso artigo completo em Five Acts . Conheça, também, os serviços especializados em gerenciamento de dados para ajudar sua empresa a tomar decisões informadas e obter insights valiosos.

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Como escolher a modelagem de dados correta?

Tue, 25 Apr 2023 23:46:00 GMT

Com a aceleração digital, a modelagem de dados tornou-se crucial para o gerenciamento eficiente de informações em empresas. Ela permite criar estratégias de mercado e prospectar clientes de forma mais precisa e segura.

No entanto, com tantas opções disponíveis, pode ser difícil escolher a ideal. Por isso, confira o artigo e saiba o que é modelagem de dados e qual a mais adequada para seu negócio.

O QUE É A MODELAGEM DE DADOS E POR QUE É IMPORTANTE?

A modelagem de dados é o processo de criar uma representação visual e conceitual de um conjunto de dados e suas relações. Ela é importante para organizar, estruturar e padronizar as informações de uma empresa, permitindo a criação de estratégias de negócio mais precisas e eficientes.

ENTENDA OS TIPOS DE MODELAGEM DE DADOS

Existem dois principais tipos de modelagem de dados: modelagem conceitual e modelagem lógica. Vamos entender, a seguir, como funciona cada uma delas e para o que servem.

O tipo conceitual é a criação de um modelo que representa os principais conceitos e relacionamentos do domínio de negócios. Ou seja, a modelagem conceitual é utilizada para mapear o contexto de negócio e definir as regras e os requisitos que devem ser preenchidos pelo sistema de informação.

Já modelagem lógica é a criação de um modelo que representa as informações armazenadas em um sistema de informação. Isso quer dizer que a modelagem lógica procura definir a estrutura e as relações dos dados dentro do sistema, para garantir que as informações possam ser armazenadas e acessadas de maneira eficiente e precisa.

Para isso, são utilizadas técnicas de normalização de Big Data , que visam eliminar redundâncias e inconsistências, além de garantir a integridade e a consistência dos dados ao longo do tempo.

4 ELEMENTOS DA MODELAGEM DE DADOS

Existem 4 elementos da modelagem de dados. São eles: entidade, atributo, relacionamento e restrição. As entidades representam os objetos ou conceitos que estão sendo modelados. Os atributos representam as características dessas entidades.

Já os elementos de relacionamentos representam como as entidades se relacionam umas com as outras, enquanto as restrições representam as regras que governam esses relacionamentos.

4 ETAPAS DE MODELAGEM DE DADOS

Após conhecer os elementos da modelagem de dados, é fundamental saber detalhadamente sobre as 4 etapas de modelagem de dados. A etapa de análise, design, implementação e, por fim, a de manutenção.

A análise envolve a identificação dos requisitos do sistema e a coleta de dados para modelagem. O design envolve a criação de um modelo conceitual e lógico. A implementação envolve a criação do banco de dados real e a carga de dados. Já a manutenção envolve a manutenção contínua do banco de dados, incluindo a realização de alterações e atualizações.

SAIBA QUAIS AS TÉCNICAS DE MODELAGEM DE DADOS E COMO É SEU PROCESSO

Existem várias técnicas de modelagem de dados disponíveis, incluindo a modelagem de entidade-relacionamento (ER), a modelagem de dados orientada a objetos (OO) e a modelagem de dados relacional (RDM). Cada técnica tem seus próprios processos e metodologias específicas.

MODELAGEM DE ENTIDADE-RELACIONAMENTO (ER)

A modelagem de entidade-relacionamento (ER) é uma técnica que envolve a criação de um modelo conceitual de dados que descreve os objetos e seus relacionamentos. O processo de modelagem de ER geralmente envolve a identificação das entidades e seus atributos, a definição dos relacionamentos entre as entidades e a criação de um diagrama de entidade-relacionamento.

MODELAGEM DE DADOS ORIENTADA A OBJETOS (OO)

A modelagem de dados orientada a objetos (OO) é uma técnica que envolve a criação de classes de objetos que representam as entidades, e os métodos que manipulam esses objetos. O processo de modelagem de OO geralmente envolve a criação de um modelo de classe e a definição dos relacionamentos entre as classes.

MODELAGEM DE DADOS RELACIONAL (RDM)

A modelagem de dados relacional (RDM ) é uma técnica que envolve a criação de um modelo de dados que representa os dados em tabelas, e as relações entre essas tabelas. O processo de modelagem de RDM geralmente envolve a identificação das entidades, a definição das chaves primárias e estrangeiras que conectam as tabelas, e a criação de um diagrama de relação de tabelas.

COMO ESCOLHER A MODELAGEM DE DADOS CORRETA E QUAIS FERRAMENTAS PODEM AJUDAR

Para escolher a modelagem de dados correta, é importante considerar os requisitos do sistema, a complexidade dos dados e a capacidade da equipe de gerenciamento de dados. Algumas ferramentas que podem ajudar na escolha da modelagem de dados incluem:

Diagramas de fluxo de dados: para visualizar o fluxo de dados em um sistema;

Diagramas de entidade-relacionamento: para conferir as entidades e seus relacionamentos;

Diagramas de classe: para monitorar as classes e seus relacionamentos;

Modelos de dados: para definir as propriedades dos objetos e como eles se relacionam.

7 DICAS PARA MODELAR DADOS

Após entendermos detalhe por detalhe sobre a modelação de dados e seus pormenores, aqui estão sete dicas para ajudá-lo a modelar dados efetivamente:

Compreenda os requisitos do sistema e a finalidade dos dados que está modelando;
Crie um modelo conceitual antes de começar a trabalhar no modelo físico;
Identifique e normalize os atributos para garantir a integridade dos dados;
Escolha a técnica de modelagem de dados que melhor se adapta aos seus requisitos e capacidades da equipe;
Certifique-se de que seu modelo de dados seja flexível o suficiente para lidar com mudanças futuras nos requisitos;
Verifique se o seu modelo de dados atende aos padrões de qualidade de dados ;
Realize testes de modelo de dados para garantir que o modelo esteja funcionando corretamente.

CONCLUSÃO

Não restam dúvidas de que a modelagem de dados é uma peça-chave no gerenciamento de informações de uma empresa. Com os tipos de modelagem conceitual e lógica apresentados, é possível escolher a melhor opção para representar as informações conforme as necessidades do negócio.

Quer saber se sua empresa é guiada por dados? Clique aqui e descubra através do nosso Quiz. Não perca a oportunidade de alavancar o seu negócio com o poder dos dados.

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5 habilidades que um(a) profissional de TI precisa ter em 2023

Mon, 30 Jan 2023 18:13:00 GMT

Cada vez mais o(a) profissional de TI precisa dedicar parte do seu tempo para aperfeiçoar a carreira. Principalmente no mercado de tecnologia, onde as empresas estão em busca de pessoas com capacidades intelectuais além das técnicas.

Vamos conferir 5 das principais habilidades que um(a) profissional de TI precisa ter, quais os benefícios de desenvolvê-las e como treinar o uso das mesmas dentro da área para se destacar no mercado atualmente. São elas:

Dinamismo;
Foco;
Autogestão;
Colaboração;
Proatividade.

DINAMISMO

Antes de tudo, sabemos que participar de vários projetos em diferentes clientes dentro de uma organização só se torna possível quando desenvolvemos nossa habilidade de adaptação .

Ou seja, clientes podem ter diferentes regras de negócio, ritmos e burocracias. Saber lidar com essa variação é essencial.

Profissionais de TI são frequentemente alocados(as) para atender diversos tipos de empresas ao longo do tempo.

Algumas trabalham com períodos longos de liberação de acessos e validações, mas outras já são mais flexíveis e esses processos acontecem de forma mais fluida. Nesses casos, como realizar boas entregas para ambos os perfis de clientes?

Sobretudo, aplicar o dinamismo no dia a dia significa saber lidar com o movimento do nosso cliente, entender que algumas coisas levam tempo e outras precisam ser rápidas.

Portanto cabe aos(às) profissionais de TI agirmos de acordo com cada demanda de forma individualizada.

Apesar disso, estes(as) profissionais não podem deixar os clientes em silêncio. Principalmente caso saibam que sua avaliação é fundamental para dar o próximo passo nos projetos em andamento.

Afinal, este projeto se torna responsabilidade do(a) profissional de TI, por isso é necessário fazer de tudo para alcançar o resultado esperado.

Todavia, um ou outro cliente pode realmente levar mais tempo para retornar com alguma decisão e respeitá-lo durante esse período é muito importante.

Acima de tudo o(a) profissional de TI deve demonstrar que está ali para ajudá-lo nesta atividade, se dispondo a sanar dúvidas e esclarecer o que for necessário, são ações como essas que demonstram o dinamismo.

Enquanto isso, se o(a) profissional puder adiantar outros chamados e operações, melhor ainda, isso o torna ainda mais dinâmico.

COMO TREINAR O DINAMISMO NA ÁREA DE TI

Uma boa iniciativa para o(a) profissional de TI treinar essa habilidade é manifestar interesse pelas atividades a serem desenvolvidas nos projetos, pois, dessa forma o cliente pode ter a clara percepção de que o consultor(a) realmente quer ajudá-lo e a equipe também se contagia com um bom ritmo de trabalho sendo entregue.

Dessa forma, ao agir com postura solícita, disponível e atenciosa, conseguimos compreender melhor os desafios do trabalho.

QUAIS SÃO AS VANTAGENS DE APLICAR O DINAMISMO NA ÁREA DE TI?

A princípio, desenvolver o dinamismo no dia a dia ajuda o(a) profissional de TI a construir um repertório de ações, respostas e argumentos muito úteis tanto para estabelecer uma boa relação com novos clientes como para se tornarem mais adaptáveis para diversos tipos de projetos novos que possam surgir.

Dessa forma, quando o(a) profissional de TI consegue nutrir essa competência, a chance de sermos melhor aproveitados(as) em diferentes demandas das empresas aumenta consideravelmente.

Além disso, o dinamismo faz com que esse(a) profissional de TI esteja mais aberto(a) às variações de ritmos dos projetos, o que pode diminuir o estresse diário e aumentar o aproveitamento da jornada de trabalho.

FOCO

O foco é mais valorizado ainda quando está investido na solução , e não no problema.

Isso significa que é necessário que o(a) profissional de TI sempre pense em alternativas e sugestões de resolução dos desafios, ou seja, ter foco para ideias que realmente possam trazer benefícios ao cliente. Ninguém consegue crescer levantando somente os defeitos de um projeto ou não tendo foco para definir o que é ou não prioridade.

Você já deve ter ouvido falar da história da caneta no espaço, não é? Aquela na qual dizem que, ao se deparar com o problema de não conseguir usar uma caneta comum para escrever no espaço, a agência americana investiu muito tempo, esforço e dinheiro para criar uma outra que escrevia, apesar da gravidade zero, enquanto uma agência russa simplesmente resolveu usar um lápis.

No mercado de trabalho, consideramos muito importante termos o foco voltado para a solução dos problemas, ou seja, um compromisso de alto grau com os resultados de forma inteligente, que economize tempo e dinheiro. Frente a um atraso no cronograma ou frequentes alterações no escopo do projeto, como agir com foco na solução?

Dessa forma, o(a) profissional de TI pode assumir as responsabilidades da situação, agindo no que for necessário para que o resultado final seja atingido. Fazer isso requer uma postura com tendência à ousadia, no sentido de conseguirmos trabalhar sob alguns riscos e tomar decisões sobre coisas, as quais não são tão previsíveis.

Por exemplo, é sempre bom poder contar com um grupo de pessoas que trabalham com o mesmo propósito que o(a) profissional de TI, por isso, ser capaz de conhecê-las e uni-las para um esforço coletivo em prol da solução de um problema também ajuda a exercitar o foco, além de contribuir para que elas também o façam.

COMO O PROFISSIONAL DE TI PODE TREINAR SEU FOCO NO DIA A DIA

Primordialmente, é fato que o(a) profissional de TI deve entregar resultados cotidianamente no trabalho, então, todos os dias abre-se uma nova oportunidade de fazer isso de um jeito melhor e mais focado.

Todavia, exercitar o pensamento tentando encontrar as soluções mais simples, mesmo para os problemas complexos, e manter o equilíbrio entre qualidade e prazo, são formas de treinar essa habilidade.

QUAIS AS VANTAGENS DE DOMINAR O FOCO NA ÁREA DE TI

Se algum imprevisto acontecer ou outro problema surgir durante algum projeto, o(a) profissional de TI pode tentar assumir alguns riscos e tomar decisões inteligentes para atingir o resultado desejado.

Esse conjunto de ações, além de ajudar a desenvolver essa competência, proporciona mais agilidade no trabalho e aumenta a confiança como profissional. Como consequência, conquistamos mais espaço e respeito na empresa.

AUTOGESTÃO

Com o trabalho remoto sendo mais comum no mundo, trabalhar em casa, sem horários fixos ou sem o(a) chefe passar atrás da nossa mesa, exige disciplina e principalmente autogestão para ser algo interessante de fato para a carreira do(a) profissional de TI.

Organizar um ambiente adequado ao trabalho e saber se “desligar” dele são habilidades chave para um desenvolvimento saudável e eficaz na empresa.

Encaixar reuniões e blocos produtivos na agenda semanal pode ser um desafio difícil de se cumprir, quando não conseguimos nos organizar e respeitar os prazos das entregas no trabalho. Como a habilidade de autogestão atua nisso?

Primeiramente, autogerir representa todo o conjunto de ações que praticamos cotidianamente tanto na empresa, quanto fora dela. Dessa forma, o(a) profissional de TI é capaz de priorizar os projetos, ordenar sua agenda e antecipar cenários.

Ao trabalhar remotamente, é possível ter uma maior autonomia para gerir projetos, então é necessário desenvolver essa capacidade de executar atividades de forma independente, com pouca ou nenhuma orientação.

Por outro lado, é claro que precisaremos do apoio e validação de outras pessoas em algum momento, mas não depender disso para antecipar e entregar algo é uma forma de desenvolver a autogestão.

COMO TREINAR A AUTOGESTÃO NA ÁREA DE TI

Será que a equipe ou seu(sua) chefe pensaram em tudo na reunião? Você percebeu que faltou algo ou encontrou um possível risco no projeto?

Exercitar esse pensamento, não acatando todas as situações com passividade, pode ajudar o(a) profissional de TI a ter maior senso crítico, organização e compromisso com as entregas, autogerindo suas funções.

QUAIS AS VANTAGENS DE APLICAR A AUTOGESTÃO NO DIA A DIA

Quando o(a) profissional de TI trabalha em projetos complexos, é preciso treinar a postura autônoma para assumir responsabilidades e,

como consequência, os erros, e assim evoluir com o processo.

Igualmente, ele(a) precisa planejar e organizar as ações a serem tomadas, além de exercitar a capacidade de iniciar e concluir o que foi começado.

Dessa forma, nesse compilado de atitudes, treinamos nossa habilidade de autogestão e traçamos um crescimento mais autônomo e sólido na carreira.

COLABORAÇÃO

Essa habilidade tem um significado especial, principalmente para os(as) profissionais de TI time da Five Acts, pois é exatamente um dos valores principais da cultura dessa profissão.

A troca de experiências é uma grande aliada, juntamente com a iniciativa de ajudar quem precisa.

Ou seja, ao treinar a colaboração no trabalho, conseguimos estabelecer relações de confiança e solucionar vários conflitos.

De todo modo, o(a) profissional de TI entende que sozinho(a) consegue chegar até determinado ponto, porém, ao unir habilidades pessoais e conhecimento técnico com a equipe é possível alcançar patamares onde não esperavam chegar.

Eventualmente, o que você tem feito para contribuir com seus(suas) colegas de trabalho? E fora da empresa, você está envolvido(a) com alguma causa?

Às vezes, aproveitar situações na qual é possível compartilhar uma ideia, uma experiência ou indicação com alguém, permite perceber melhor as pessoas e enxergar onde e como podemos ajudá-las de alguma forma.

Por exemplo, quando um(a) consultor(a) júnior nos pergunta algo ou precisa de algum feedback, podemos buscar solucionar tudo por meio de conversas francas e diretas, sempre com respeito e cordialidade.

Por fim, colaborar também significa ceder quando necessário para contribuir com o objetivo do grupo, significa ser capaz de estabelecer relações de confiança com as pessoas, seja da mesma empresa, clientes ou da comunidade, além de perceber e auxiliar voluntariamente a quem necessita.

COMO TREINAR A COLABORAÇÃO NA ÁREA DE TI

“Ninguém é grande demais que não possa aprender, nem pequeno demais que não possa ensinar” (Esopo). Essa frase é famosa há muitos anos e retrata bem do que o(a) profissional é capaz quando quer treinar essa habilidade de trabalhar em equipe e colaborar de verdade no dia a dia.

Ou seja, aprendemos pelo menos 1 coisa em cada experiência que vivenciamos e isso já é suficiente para ajudar alguém em algum momento.

QUAIS AS VANTAGENS DE APLICAR A COLABORAÇÃO COMO HABILIDADE NO SEU DIA A DIA

Quando o(a) profissional de TI sana dúvidas de clientes, ajuda os(as) colegas a concluírem uma tarefa ou indicam onde alguém pode conseguir auxílio, ele(a) exercita essa habilidade de colaboração.

Dessa forma, essa competência gera fortes relações interpessoais e aprendizado técnico, pois ela incentiva o compartilhamento de conhecimentos.

Portanto, todos(as) saem ganhando.

PROATIVIDADE

Ao conhecer os diversos projetos e clientes que atendem, os(as) profissionais de TI às vezes precisam desenvolver essa habilidade “correndo atrás” de acessos, demandas e validações.

Contudo, mesmo sabendo que algo depende do cliente para ser concluído, o(a) profissional de TI não pode apenas ficar parado(a) esperando que isso aconteça para sempre, não é? Treinar essa postura proativa pode trazer resultados mais ágeis e eficientes para o nosso trabalho.

De tal modo, é fácil que o(a) profissional fique desanimado(a) quando há bloqueios e demoras no andamento dos projetos.

Por exemplo, pessoas que levam muito tempo para tomar decisões importantes, disparar novas demandas, uso de sistemas lentos ou até falhas na comunicação entre setores são exemplos de situações muito comuns em alguns clientes.

Apesar disso, para saber lidar com elas e ter compromisso com o resultado final, o(a) profissional de TI precisa ter a habilidade de proatividade bem desenvolvida.

Em suma, essa competência é semelhante ao Dinamismo, principalmente porque ambos os comportamentos exercitam nossa iniciativa , nossa atitude frente a algum desafio ou problema.

Em outras palavras, se o(a) profissional de TI sabe que o prazo de uma entrega está chegando, mas o cliente está levando mais tempo do que o esperado para dar um retorno, o que é possível fazer para ajudá-lo e não comprometer a entrega?

Tal qual quando o(a) profissional precisa de um acesso específico no ambiente da empresa, mas o cliente não está conseguindo liberá-lo, qual outro caminho alternativo se pode trilhar?

Contar com a colaboração da equipe nestes casos é fundamental. É quase certo que alguém da área já passou por algo parecido e pode orientar do que fazer, mas ninguém conseguirá fazer isso se o(a) profissional não pedir ajuda.

De tal modo, a proatividade também implica no reconhecimento do(a) profissional, tal qual suas limitações e a forma de saber pedir ajuda.

Por fim, entender o que pode ser feito é tão importante quanto realmente partir para a ação, execução da tarefa.

COMO TREINAR A PROATIVIDADE

O(a) profissional de TI pode reunir todas as competências que vimos até aqui neste artigo e, todas elas, começam com uma postura proativa.

Ou seja, é importante que estes(as) profissionais estejam atentos(as) e dispostos(as) a aproveitar todas as oportunidades que surgem para praticar essa habilidade, treiná-la para que não fique “enferrujada”.

Enfim, ao unir o compromisso com os clientes, propósito do trabalho e resultados, é possível ter mais clareza quanto a importância de tomarmos iniciativas no dia a dia.

QUAIS AS VANTAGENS DE SER PROATIVO(A) NA ÁREA DE TI

Além disso, a dedicação do(a) profissional de TI em ajudar as pessoas com foco na solução já pede que tenham proatividade para assumir novos desafios, assim como seus riscos.

Portanto, assim conseguem exercitar essa habilidade mesmo em situações simples do dia a dia no trabalho, as quais geram recompensas de aprendizado, respeito e reconhecimento, tornando o(a) profissional referência para outras pessoas.

CONCLUSÃO

Parte dessas habilidades foram levantadas em uma pesquisa interna com o time de Delivery da Five Acts, quando perguntamos o que um(a) Fiver deveria ter para desenvolver um bom trabalho dentro da empresa. Também buscamos entender melhor sobre as tendências do futuro do trabalho com referência em um artigo sobre o Futuro do trabalho e as tendências que irão moldar a vida profissional em 2023, escrito pela revista Forbes.

A Five Acts promove diversas ações de capacitação ao longo da jornada de nossas pessoas, todas focadas no desenvolvimento profissional e pessoal de cada uma.

As 5 habilidades que vimos neste artigo são exemplos de competências trabalhadas em nosso time por meio de treinamentos, trilhas gamificadas, feedbacks e projetos. Mas não paramos por aí! Temos muito mais o que aprender e nosso time tem sede de evolução.

Você também quer melhorar suas habilidades? Clique aqui para acessar nossa página de carreiras e venha aprender (e ensinar) com a gente!

Big Data: quais são as novas tendências?

Wed, 21 Dec 2022 17:57:00 GMT

Em mercados cada vez mais competitivos, o planejamento estratégico ganhou um novo significado, passando de diferencial para necessidade. Nesse sentido, tomar decisões pautadas em Big Data realmente pode fazer a diferença.

Não somente para tomar decisões mais acertadas, a presença de Big Data em corporações permite que líderes entendam melhor o seu público-alvo e evitem desperdícios de recursos em estratégias pouco promissoras.

Sendo assim, a Five Acts, como uma empresa especialista em preparação de dados, visualização de dados e machine learning, decidiu trazer esse assunto à tona.

Nosso intuito é explicar o conceito de Big Data, como organizações podem se beneficiar com essa abordagem e o que aparece no horizonte quando falamos sobre o uso de dados no processo de tomadas de decisões.

Acreditamos que a informação é a chave para o sucesso e esse artigo irá mostrar o porquê de pensarmos assim.

Boa leitura!

O QUE É BIG DATA?

Quando falamos da prática de coletar altos volumes de informações, provenientes de diversas fontes, tanto estruturadas quanto não estruturadas, processá-las e torná-las disponíveis àqueles que podem e devem ter acesso, estamos nos referindo ao conceito de Big Data.

O objetivo central deste trabalho com os dados é permitir, por exemplo, que pessoas identifiquem tendências e padrões no comportamento de diversos agentes, como os consumidores ou o próprio mercado e tirem conclusões que possam beneficiar o seu negócio.

Esse entendimento permite que corporações tomem decisões mais acertadas, permitindo o crescimento do modelo de negócio, bem como a melhora de questões operacionais.

Alguns dos maiores pontos de atenção quando colocamos Big Data sob perspectiva são a qualidade, governança e segurança das informações.

Como os dados são oriundos de diversas origens, é preciso garantir que as informações são confiáveis, estão atualizadas e estão protegidas contra qualquer ator que possa causar danos à companhia.

Sendo assim, para que uma estratégia de dados baseada em Big Data tenha sucesso, a companhia precisa considerar o volume, a variedade, a integridade e a validade das informações.

Somente dessa forma os dados serão aliados nas tomadas de decisões relacionadas com consumidores e colaboradores, promovendo uma verdadeira mudança na execução de tarefas e uma melhora contínua na entrega de produtos e serviços.

NOVAS TENDÊNCIAS EM BIG DATA

Agora que sabemos qual é o conceito de Big Data, precisamos conhecer quais são as novas tendências para esse segmento.

Por isso, a partir de agora, vamos mergulhar em cada uma delas.

INTEGRAÇÃO E GOVERNANÇA DE DADOS

Como mencionamos anteriormente, os dados podem ter muitas origens, sendo elas provenientes de sistemas transacionais (ERP, CRM, etc) ou de interações em redes sociais, cookies, e etc.

Nesse contexto, a integração é fundamental. Para citar um exemplo de sua importância, basta olharmos para o tempo que poderíamos perder ao procurar por uma informação que precisamos no momento.

Em vez de pesquisar em todos os bancos de dados separadamente, podemos executar a pesquisa em uma plataforma integrada, agilizando o processo e reduzindo, ou mesmo mitigando, as chances de equívocos.

Além da conveniência e praticidade, a integração também aumenta a segurança da informação, ajudando na implementação de uma política de governança de dados e LGPD em uma corporação, especialmente quando olhamos para o e-commerce.

Por fim, a integração em Big Data é crucial para melhorar processos internos e essa melhoria, indubitavelmente, será sentida no melhor atendimento ao consumidor final.

OTIMIZAÇÃO DE CAMPANHAS DE MARKETING

Tendo como maior referência as respostas dos consumidores em interações com a marca, otimizar as campanhas de marketing é altamente indicada para empresas que querem fidelizar seus consumidores.

Por meio da segmentação da audiência e melhor entendimento do perfil do consumidor, quando Big Data é combinado com marketing, teremos mais sucesso na atração de leads, em vendas cruzadas (Cross-Sell e Up-Sell) e engajamento com a marca.

DETECÇÃO DE FRAUDES E REDUÇÃO DE RISCOS

A automação da cibersegurança é um grande acerto das corporações, uma vez que elas se tornam muito mais ágeis ao detectar e neutralizar um ataque.

Além disso, graças ao Machine Learning, sistemas de segurança são capazes de agir de forma autônoma antes mesmo de uma invasão nociva acontecer.

A análise de diversos dados coletados pode potencializar a detecção de riscos e melhorar a identificação de vulnerabilidades aumentando o desempenho da companhia na prevenção de ataques que são nocivos não apenas à corporação, mas para todos os seus stakeholders.

Em termos de LGPD, Compliance e competitividade esse cuidado é primordial.

BIG DATA PARA ANÁLISES PREDITIVAS

O uso de informações e algoritmos também ajuda companhias a identificar padrões e tendências estatísticas ao levar em consideração dados históricos sobre como entender o comportamento do consumidor ou momento do mercado.

Dessa forma, as empresas conseguem avaliar a probabilidade de um evento acontecer ou não, evitando o engajamento em estratégias com pouco potencial de retorno ou mostrando aquelas que podem ter alta aderência em um público-alvo.

Portanto, as análises preditivas são uma das maiores manifestações e tendências em Big Data ou estratégias em BI (Business Analytics), dando vantagem competitiva para as empresas que as adotarem, já que são altamente dependentes de dados.

MELHORIAS OPERACIONAIS

Os dados também ajudam a empresa a ganhar eficiência. Por exemplo, no varejo, a abordagem Big Data pode ser aplicada na gestão de estoques.

No setor de saúde, é útil no controle e gerenciamento de insumos e distribuição de remédios.

No setor financeiro, por sua vez, ajuda a manter o controle na rentabilidade de carteiras de investimento e cotações em preços de commodities, que precisam estar constantemente atualizadas.

Esses são apenas alguns exemplos de como as empresas ganham eficiência com Big Data.

MIGRAÇÃO PARA A NUVEM

Anteriormente, falamos em Inteligência Artificial e integração de plataformas de dados. Tudo isso pode ser facilitado quando há migração de dados para a nuvem.

Também conhecido como Cloud Data Services, essa tecnologia é responsável por promover a otimização na coleta e armazenagem segura de dados, processamento bem como na ampla visualização dessas informações.

A migração para a nuvem é ideal para empresas que querem uniformizar várias fontes de dados e hospedar essas informações em um único lugar.

Como os principais provedores de serviços Cloud possuem uma ampla gama de serviços relacionados a armazenamento, processamento e segurança de dados, os gestores ganham mais flexibilidade, agilidade e transparência ao administrar seus negócios.

Não é à toa que especialistas afirmam que dados são o novo petróleo. Basta olhar para todas essas tendências! A inovação Big Data está aí para provar essa afirmação.

Quer saber se sua empresa é guiada por dados? Clique aqui e descubra através do nosso Quiz.

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Entenda o que é a Governança de Dados e quais são seus desafios

Wed, 14 Dec 2022 22:33:00 GMT

Empresas precisam lidar com uma quantidade crescente de dados todos os dias. O cuidado em gerenciar e proteger essas informações é conhecido como Governança de Dados.

Ou seja, as companhias não precisam apenas acessar informações, em muitos casos sensíveis de seus clientes, mas também encontrar maneiras de garantir a privacidade e segurança desses dados.

Afinal, vazamentos e acessos desautorizados comprometem o relacionamento com o cliente e podem destruir a reputação de uma companhia no mercado.

Diante disso, estabelecer uma sólida e rígida política de Governança de Dados passou a ser uma prioridade, visto as razões apresentadas.

Para definir conceitos e abordar práticas e desafios relacionados ao gerenciamento de dados, a Five Acts preparou esse artigo para enriquecer um debate muito fundamental para as empresas que estão passando por uma transformação digital.

O QUE É GOVERNANÇA DE DADOS?

Podemos definir a Governança de Dados como um conjunto de diretrizes e procedimentos que são voltados ao gerenciamento, uso e proteção das informações que estão sob responsabilidade da empresa.

Sendo assim, a Governança de Dados só é possível quando seus quatro principais pilares estão em perfeito estado de alinhamento, sendo eles as pessoas, os processos internos, tecnologia e as políticas e regras externas.

Desse modo, esse conceito se aplica ao ciclo de vida dos dados em sua integralidade, desde a coleta e processamento, até o armazenamento e compartilhamento.

Com a legislação a respeito da privacidade ficando cada vez mais complexa e rigorosa, como a LGPD, no Brasil, a Governança de Dados não é vista apenas como uma prática para ganhar vantagem competitiva, mas um ponto crucial para que as empresas atuem no mercado de forma ética e em concordância com a regulação.

QUAIS OS DESAFIOS DA GOVERNANÇA DE DADOS?

Podemos afirmar que o principal objetivo de uma política de Governança de Dados é garantir a acessibilidade, a confiabilidade, a utilização, a segurança, a democratização responsável e a compatibilidade das informações que circulam em sistemas de uma organização.

Para que esses objetivos sejam alcançados, há alguns desafios que precisam ser superados. Vamos analisá-los?

SEGURANÇA E A GOVERNANÇA DE DADOS

Como conquistar clientes se a empresa não sabe nada sobre eles? É por isso que a coleta de dados sobre eles é essencial para garantir que o plano estratégico de crescimento seja colocado em prática.

Porém, se essa coleta e posterior armazenamento não acontecer com segurança, todas as operações da empresa serão comprometidas.

Faz-se necessário, portanto, que as empresas tenham total transparência no momento da coleta das informações, informando a finalidade para qual os dados serão utilizados, com quem serão compartilhados, dentro outras informações, além de protegê-las contra invasões mal-intencionadas a seus sistemas de gestão e plataformas digitais.

ALTO VOLUME DE INFORMAÇÕES

Uma empresa que atua em muitas localizações, por exemplo, precisa lidar com uma quantidade exponencial de informações a cada segundo.

Quando não há um controle sobre o volume de dados, a organização perde eficiência e se coloca em uma posição maior de vulnerabilidade.

Apesar do volume informacional, a empresa precisa ainda assim assegurar a visibilidade, conformidade e credibilidade das informações, o que configura um dos maiores desafios quando o assunto é Governança de Dados.

DESCENTRALIZAÇÃO DE INFORMAÇÕES

A descentralização de informações pode gerar desafios de controle, acesso e também de segurança. Isso ocorre pois ela coleta dados de diversos sistemas e muitas vezes os mantém em silos.

Isso se torna um desafio já que por vezes a TI não tem conhecimento desse armazenamento e não será possível protegê-los contra ataques.

Além disso, os silos de dados dificultam o compartilhamento de informações com outras áreas da empresa que poderiam se beneficiar dos dados para suas atividades.

NÃO-CONFORMIDADE

Talvez, esse seja o ponto de maior destaque no debate sobre segurança da informação. As instituições públicas e privadas precisam seguir e respeitar rigorosamente a legislação que regula e regulamenta o uso de dados.

A conformidade exige processos internos bem estruturados para a coleta, utilização e armazenamento de dados sobre consumidores, especialmente as informações sensíveis.

FALTA DE PROFISSIONAIS

Sem o elemento humano, a Governança de Dados não consegue ser amplamente aplicada. Isso acontece porque não podemos delegar essa função à tecnologia por si só.

Profissionais capacitados, que irão trabalhar em colaboração, são primordiais para aplicar os recursos tecnológicos da melhor forma.

Com a dificuldade para encontrar pessoal qualificado no mercado e com a cibersegurança ficando cada vez mais complexa, a falta de profissionais é um grande desafio a ser superado.

MAU GERENCIAMENTO DE DADOS

Enquanto a Governança de Dados se ocupa das políticas e procedimentos que envolvem o tratamento informacional, o gerenciamento de dados é a sua aplicação prática.

Por que há um desafio nesse ponto? É inegável que, em algumas situações, a segurança de dados fica apenas na teoria.

O resultado se concretiza em dados desatualizados e frágeis, processos duvidosos e ausência de controle informacional, o que compromete a qualidade dos serviços de uma empresa e, consequentemente, a sua reputação.

PERMISSÕES

Quando apenas o pessoal autorizado consegue visualizar as informações, os riscos de invasões a sistemas caem consideravelmente. Conceder permissões para as pessoas corretas é um grande desafio quando não há processos bem estruturados e tecnologia capaz de suportá-los. Por isso se torna um desafio para as empresas.

A concessão de permissões é um processo interno que garante a privacidade dos usuários, um dos pontos centrais quando tratamos sobre como se adequar à governança de dados e à LGPD .

ENTENDA A IMPORTÂNCIA DA GOVERNANÇA DE DADOS PARA SUA EMPRESA

A Governança de Dados traz as informações necessárias para que as companhias consigam atrair mais clientes e buscar a sua posterior fidelização.

Sem eles, seria impossível traçar um perfil de cliente e definir o público-alvo, comprometendo estratégias de marketing, por exemplo.

Não apenas isso, a Governança de Dados é vital para proteger os dados durante todo o seu ciclo de vida, o que garante o fluxo das informações em trânsito na companhia.

Além disso, os dados são cruciais para monitorar processos internos, facilitando o dia a dia dos colaboradores e garantindo a produtividade e eficiência de todos.

Quando o assunto é conformidade regulatória, um rígido controle informacional traz credibilidade e segurança para as instituições, além de evitar as severas penalidades da LGPD.

QUAIS AS VANTAGENS DE IMPLEMENTAR A GOVERNANÇA DE DADOS?

Os dados podem gerar valor para a companhia, por meio da identificação de oportunidades no mercado e da certeza nas tomadas de decisão.

Porém, esses não são os únicos benefícios do tratamento adequado de dados.

Vejamos outros pontos benéficos à organização:

INSIGHTS MAIS RÁPIDOS

Uma política eficiente em Governança de Dados traz agilidade aos processos decisórios em uma companhia.

Sem a necessidade de elaboração manual de relatórios, os dados já estão disponíveis e atualizados para que os analistas possam examiná-los.

QUALIDADE DE DADOS

Os dados só geram valor quando são filtrados e confiáveis. Sem qualidade, a informação pode inclusive ter o efeito oposto.

Para aumento real na produtividade e lucros, dados precisam ter consistência.

REDUÇÃO DE RISCOS

A segurança da informação é algo que não pode ser ignorado pelas companhias. Seja para fins de conformidade ou para neutralizar ataques externos, os dados carecem de cuidado e controle.

COMO APLICAR A GOVERNANÇA DE DADOS DE FORMA ESTRATÉGICA?

O primeiro passo a ser dado para aplicar a Governança de Dados estrategicamente deve ser avaliar a qualidade das informações que chegam aos bancos de dados, bem como as suas origens.

A organização, a padronização e a limpeza dos dados são cruciais para garantir a credibilidade das informações.

É preciso avaliar também a eficiência do hardware e software, ou seja, toda a infraestrutura tecnológica, para que a Governança de Dados cumpra o seu papel.

Outro passo importante é a capacitação profissional, especialmente em assuntos relacionados à LGPD e Compliance. Sem a preparação necessária, a Governança de Dados ficará apenas na teoria.

Quer saber se sua empresa é guiada por dados? Clique aqui e descubra através do nosso Quiz.

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DataOps: O que é, como funciona e saiba como implementar

Tue, 06 Dec 2022 19:50:00 GMT

Não dá pra falar sobre o desenvolvimento de uma empresa ou negócio sem considerar os avanços da tecnologia.

Entretanto, com a enorme quantidade de opções que temos disponíveis no mercado, fica muito complicado escolher só uma solução em TI ou BI que podem ser aliados importantíssimos para o crescimento de qualquer empreendimento.

O Manifesto Ágil de 2001 gerou muitos frutos – e um dos mais recentes é o conceito de DataOps.

Por sua vez, ele é derivado do DevOps, já utilizado há algum tempo por profissionais de TI no desenvolvimento de softwares, sites e outras soluções em tecnologia.

A afinidade com a metodologia ágil faz com que essa abordagem seja ideal não só para definir o que fazer com dados , mas como geri-los da melhor forma.

Por isso, vamos entender como funciona e de que forma você pode se beneficiar do DataOps. Acompanhe!

DATAOPS: O QUE É?

DataOps é o termo que remete às operações com dados e que tem raízes na filosofia Agile.

Em resumo, o DataOps funciona como uma combinação do DevOps que abrange os conceitos da engenharia de software, do Ágil, bem como do Controle de Processos analíticos.

Dessa forma, o DataOps reúne boas práticas capazes de reduzir as complicações existentes entre os setores analíticos e de desenvolvimento, assim pode-se dizer que ele é um “upgrade” do DevOps voltado para a análise e gestão das informações.

Ele depende diretamente da automação e se concentra em aprimorar a velocidade e a precisão do processamento de dados em computadores, incluindo suas análises, acesso, integração e controle de qualidade.

O conceito tinha como proposta inicial ser um sistema de melhores práticas com dados , mas gradualmente amadureceu para uma abordagem totalmente funcional para lidar com a sua análise.

Vale destacar novamente que ele deriva do DevOps, conceito criado em 2008 pelos programadores Andrew Clay Shafer e Patrick Debois.

Ele foi popularizado em 2009, quando foi utilizado pela primeira vez no evento DevOpsDays, na Bélgica.

Já a primeira citação do termo DataOps viria a acontecer em 2017, quando Lenny Liebmann o utilizou no artigo “3 Reasons Why DataOps Is Essential for Big Data Success”.

DEVOPS X DATAOPS

Conforme já abordado, o DataOps busca incrementar as técnicas DevOps, mas não só isso, também pode adaptá-las para o processo de desenvolvimento analítico.

Embora tenham uma relação direta, DevOps e DataOps possuem propostas distintas.

O primeiro se refere a um conjunto de práticas em que são coordenadas as equipes de desenvolvimento e de operações.

Trata-se, portanto, de uma técnica de criação de software que se concentra na comunicação, integração e colaboração entre esses dois setores , com o objetivo de implementar produtos e serviços de forma mais ágil.

Já o DataOps se volta à análise de dados e não está vinculado a uma arquitetura , ferramenta, tecnologia ou linguagem específica , sendo flexível por natureza.

Nele, recursos de suporte ajudam a promover a colaboração, além de garantir a segurança, qualidade, acesso, facilidade de uso e orquestração dos dados disponíveis.

COMO FUNCIONA O DATAOPS?

O foco do profissional DataOps é encontrar maneiras de reduzir a quantidade de tempo necessária para concluir um projeto de análise de dados .

Isso abrange desde a concepção da ideia original até a construção de gráficos , modelos e tabelas para fins de comunicação.

O funcionamento de um framework de DataOps é todo baseado em práticas que endereçam questões de automação, orquestração, entrega continuada, dentre outras usadas para monitorar e controlar os processos que acontecem numa plataforma de dados.

Assim, o fluxo de dados é constantemente gerenciado e, se ocorrer uma anomalia, o time de analistas pode ser notificado por alertas, entre outras ações corretivas e preventivas.

QUAL O OBJETIVO DO DATAOPS?

O DataOps é uma solução que une de forma estratégica todos os times envolvidos no ciclo de dados, dessa forma é possível utilizá-los a favor das empresas com mais agilidade.

Com a cultura da ciência e da engenharia de dados é possível unificar o trabalho dos analistas de infraestrutura, desenvolvedores, equipes de apoio, especialistas em dados e outros profissionais da área, tudo isso de uma forma colaborativa.

Ou seja, tornou-se possível filtrar cada etapa que envolve as operações de dados, dessa forma, as informações podem chegar ao usuário final de uma forma mais correta.

Em resumo, o grande objetivo do DataOps é promover o desenvolvimento de projetos de dados com máxima qualidade para que insights excelentes sejam entregues no menor tempo possível.

O DATAOPS É UM TIPO DE SERVIÇO?

Na verdade não. O DataOps é uma metodologia.

Ele não é um produto que vem como uma oferta de SaaS (Software-as-a-Service – Software como Serviço).

Todavia, o SaaS pode fazer parte da prática de DataOps, adicionando microsserviços, orquestração e gerenciamento de fluxo de dados à toda a organização.

Diversas ferramentas necessárias ao DataOps precisarão estar disponíveis no modelo de entrega SaaS.

ENTENDA AS VANTAGENS DA IMPLEMENTAÇÃO DO DATAOPS

Além da metodologia ágil, o DataOps tem tudo a ver com um outro conceito bastante em voga: o de big data .

Com a imensa quantidade de dados acessíveis às empresas e usados para balizar decisões , é necessário estruturar processos que permitam coletá-los e, em seguida, transformá-los.

Nesse ponto, companhias que contam com um setor ou especialista em DataOps têm grande vantagem, já que elas terão condições de extrair resultados dos seus dados.

Além disso, quanto mais bem feito for o gerenciamento, melhores e mais disponíveis eles serão.

Por sua vez, o maior domínio sobre os dados se traduz em melhores insights, estratégias de negócios e lucros.

Na prática, isso também significa aumentar a capacidade de resolução de problemas envolvendo dados , até porque a quantidade de tais elementos criados nas empresas tende a aumentar exponencialmente.

Assim, a metodologia ajuda a transformar dados brutos em informações valiosas com mais rapidez.

QUAIS OS BENEFÍCIOS DA IMPLEMENTAÇÃO DO DATAOPS?

Implementar o DataOps pode trazer impactos significativos para os projetos da sua empresa. Entre eles, veja quais são os destaques:

OTIMIZAÇÃO DE PROCESSOS

É indiscutível a necessidade que toda empresa tem de fazer uma boa gestão de dados, principalmente com as inovações trazidas pelo mundo de Data & Analytics.

Quem não conseguir se adaptar a esse cenário, dificilmente alcançará o sucesso e crescimento.

Ou seja, as empresas que conseguem adotar estratégias mais eficientes, baseadas em informações de qualidade, saem na frente no mercado.

Com as práticas baseadas em DataOps, é possível otimizar seus processos, dessa forma garantindo melhores entregas.

MELHORA A COLABORAÇÃO ENTRE A EQUIPE

Através da implementação do DataOps, é possível manter as equipes de setores distintos operando simultaneamente nas diferentes etapas de um projeto.

Isso ocorre porque o sistema pode operar a partir de squads interdisciplinares, ou seja, esses grupos conseguem cumprir seu papel com uma equipe interdisciplinar, seja presencialmente ou até remotamente.

DIMINUIÇÃO DAS FALHAS E TAXAS DE ERRO

Através da implementação, o número de falhas pode diminuir consideravelmente, pois uma das práticas do DataOps é a automação que reduz o erro humano de ações como versionamento, testes e governança de tudo o que está relacionado aos dados.

Dessa forma, possíveis erros são identificados com maior antecedência e facilidade, permitindo que ajustes necessários sejam realizados com mais rapidez, melhorando a precisão nas entregas.

REDUZ O TEMPO DO CICLO DE ANÁLISE

As práticas de DataOps são voltadas para a diminuição do que chamamos de Data to Insight . Isso significa que todas as automações e melhorias de processo têm como objetivo diminuir o tempo entre a ingestão de um novo dado para a plataforma de dados e o consumo pelo negócio.

Sem o DataOps qualquer novo tipo de dado que não esteja inicialmente previsto pode levar muito tempo para entrar no ambiente de dados e ter pipelines encadeados que façam seu processamento e disponibilização para o negócio. As automações de testes, de orquestração e deployment são fundamentais para a melhora do ciclo de análise.

Além da melhoria de processos para novos cenários de dados, o DataOps também auxilia na garantia de disponibilidade dos dados que são servidos ao negócio devido ao seu monitoramento ativo de erros de processamento e qualidade de dados, por exemplo.

Tudo isso faz com que o negócio perceba mais consistência de dados, mais disponibilidade e menor tempo para ter acesso a novos estruturas de dados vindas de ações realizadas pela empresa utilizando sistemas corporativos novos ou mesmo vindos de fontes externas.

COMO IMPLEMENTAR O DATAOPS?

Como você viu, o DataOps pode ser estruturado como um setor ou estar a cargo de um especialista.

No entanto, não basta apenas isso. Antes que a sua empresa passe a gerir seus dados por essa abordagem, é preciso prepará-la:

ACIONE OS PROFISSIONAIS DE DADOS

Uma das premissas em um setor de DataOps é a integração.

O DataOps é uma metodologia que tem a colaboração como base. Não há um perfil único de engenheiro que faça o DataOps ter êxito. Alguns perfis profissionais são requeridos para que sua implantação de DataOps e sua continuidade tenham sucesso.

E se a sua companhia não conta com um time de Dados capacitado, você pode recorrer à consultoria da Five Acts para, assim, começar um processo de implementação de DataOps.

O mais importante é que, nessa etapa inicial, você tenha o suporte de especialistas para entender o que está em jogo e quais resultados esperar.

FAÇA TESTES

A partir dos primeiros processos de gestão de dados , serão criados fluxos que, como tais, devem ser testados antes de serem validados e integrar as rotinas do negócio.

Escolha um processo que pode fazer diferença na gestão/disponibilização de dados e faça um MVP. Entenda como essa versão inicial de uma prática pode ter ajudado a sua empresa, recolha impressões e sugestões e melhore as próximas versões de sua implementação com os feedbacks coletados.

PADRONIZE PROCESSOS

Um dos principais objetivos ao criar uma rotina baseada em DataOps é integrar processos e rotinas de diferentes instâncias.

Dessa forma, vale padronizar também os sistemas que levarão a essa integração, uniformizando códigos de programação e os métodos de modelagem de dados .

Cabe ressaltar que processos padronizados facilitam a detecção de falhas e, sendo assim, são fundamentais para a adoção de medidas de correção efetivas.

SIMPLIFIQUE O ARMAZENAMENTO

Outro fator muito importante é a simplificação dos meios de armazenamento.

Por isso, é sugerido que, em vez de múltiplas fontes de dados , seja utilizado um único ambiente baseado na nuvem.

CONTE COM SOLUÇÕES EM TECNOLOGIA

Não seria possível implementar DataOps sem as ferramentas e os recursos adequados.

Sendo assim, procure adotar, junto ao seu time de TI, soluções que sejam ao mesmo tempo escaláveis e que possam ser atualizadas indefinidamente.

Concluindo, de certa forma, a abordagem DataOps é um desdobramento do que já faziam os profissionais de DevOps.

Mais ou menos como uma fábrica de carros tem um setor dedicado a cuidar da gestão e aquisição de peças e insumos, isso agora também é feito no segmento de tecnologia.

E se para você a ideia soa atraente, fica então a dica: conte sempre com as soluções analíticas da Five Acts e faça muito mais com os seus dados.

Cada dia mais se ouve falar em DataOps dentro das organizações. Entretanto, apesar do ganho de popularidade do termo, poucas pessoas já viram um framework de DataOps funcionando na prática.

Se você quer montar, está montando ou já tem alguma prática de DataOps montada na sua empresa e quer ter novas idéias, participe do nosso Webinar totalmente focado na implementação de DataOps!

Junte-se ao time da Five Acts e veja o nosso CTO, Melqui de Carvalho, demonstrando a operação de um framework de DataOps dentro de um ambiente 100% Cloud em nosso Webinar! Clique aqui e aproveite!

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5 principais especializações na área de dados

Wed, 16 Nov 2022 20:08:00 GMT

Em tempos de inteligência competitiva, as empresas que extraem maiores valores de dados saem na frente. O novo ditado que os “dados são o novo petróleo” vem ganhando força e não é à toa.

Cada vez mais as empresas têm investido verba de recursos humanos em equipes voltadas para área de dados, que são focadas na extração, transformação e consolidação de dados em informação estratégica para alavancar resultados.

Embora a quantidade de vagas abertas para essas áreas continue crescendo, o que se vê é também uma exigência crescente na qualificação dos candidatos. Para isso, é preciso da especialização correta, investindo na carreira de dados para obter destaque no mercado.

Pensando nisso, este artigo fala sobre as 5 principais especializações na área de dados. Quer saber quais são? Então acompanhe e tenha uma ótima leitura!

1. CIENTISTA DE DADOS

A princípio, os dados brutos precisam ser refinados para que conhecimento seja extraído, em alguns casos de uso, as questões de negócio levantadas pelos clientes vêm com problemas complexos para serem resolvidos.

Todavia esses problemas exigirão que os dados brutos sejam modelados e adequados para resolver essas questões.

Portanto, é nesse contexto da área de dados que atua o cientista de dados. Esse profissional possui uma base sólida em estatística com conhecimentos complementares, computação, matemática, análise e modelagem de dados.

Um cientista de dados trabalha com a equipe de negócio para elaborar as principais questões de negócio que impactarão a empresa. É seu objetivo respondê-las usando dados como fonte de informação.

Dessa forma, o cientista de dados também procura por insights que podem ser extraídos da análise de dados. Sua principal tarefa é a criação de modelos que expliquem os fenômenos observados pelos dados coletados.

Isto se dá em parte pelas teorias da estatística aplicada bem como pela elaboração de modelos de machine learning capazes de prever fenômenos.

Em suma, as principais competências que um cientista de dados deve ter: desenvolver estratégias de dados para elaborar modelos de negócios:

Dominar frameworks de processamento e armazenamento de dados, como Hadoop e Spark;
Criar e modelar banco de dados estruturados e não estruturados;
Desenvolver script de automação em Python, R ou outra linguagem de programação;
Aplicar técnicas de gestão de dados;
Identificar padrões de comportamento e criar visualizações adequadas dos dados estruturados.

2. BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

Uma vez que os dados já estejam prontos para uso, é preciso organizá-los para a tomada de decisão.

A razão para que os dados sejam tão valiosos é que ele propicia que ações sejam tomadas baseadas numa análise profunda de informação previamente coletada. A área de BI é uma das especializações na área de dados de maior impacto nas empresas.

Dessa forma, o profissional de BI dentro da área de dados geralmente ocupa cargos de confiança nas empresas e são os responsáveis por gerir a informação coletada e interpretá-la de maneira inteligente.

Ou seja, ele precisa possuir um sólido conhecimento na área de negócio em que atua, bem como noções de banco de dados e estatística.

Portanto, ele será o principal usuário dos dados disponibilizados pela empresa em que ele atua. A partir desses dados, o profissional de BI criará relatórios, construirá:

Dashboards;
Planilhas;
Gráficos;

Entre outros recursos visuais para apresentar aos stakeholders as informações mais relevantes para inteligência competitiva do negócio e também para a tomada de decisão.

Por fim, entre as principais competências necessárias para o profissional de BI, é importante destacar:

SQL;
Ferramentas de dataviz como Tableau e Power BI;
Ferramentas de manipulação de dados como Alteryx e Knime.

3. ENGENHARIA DE DADOS

Os dados que são coletados no mundo real nem sempre possuem a estrutura nem a infraestrutura ideal para serem consumidos pelos usuários finais.

Dentro deste contexto de big data, é preciso fornecer soluções de dados que tenham a dinamicidade e robustez necessárias para que os dados sejam corretamente usados.

Todavia, a engenharia de dados se preocupa com os V’s do big data, tais como: velocidade, volume e variedade.

É papel da engenharia de dados desenhar a arquitetura que vai fornecer os dados como solução. Essa arquitetura deve atender requisitos de: disponibilidade, escalabilidade, segurança, entre outros.

Ou seja, o profissional de engenharia de dados é responsável pela construção da infraestrutura de dados.

É ele quem fará a coleta, transformação e carga de dados e depois disponibilizará esses dados tratados e prontos para uso dentro de uma arquitetura que possa ser consumida por diferentes usuários, dentre eles os cientistas de dados e os profissionais de BI.

Para executar essas tarefas, o(a) engenheiro(a) de dados precisa ter um conhecimento sólido em computação. As principais competências exigidas para a área de engenharia de dados são:

SQL;
Linguagens de programação como Python, R e Julia;
Fundamentos de computação em nuvem;
Banco de dados;
Pipeline de dados.

4. ENGENHARIA DE MACHINE LEARNING

As grandes corporações exigirão que modelos de predição sejam feitos de forma automatizada. A automação de processos é uma tendência em qualquer área de TI.

Nesse sentido, a automação agiliza a produtividade, reduz custos e aumenta a confiabilidade dos projetos. Os modelos de predição, propostos pelos cientistas de dados, precisarão ser constantemente evoluídos e testados. A engenharia de machine learning ocupa-se em cuidar da saúde desses modelos.

O profissional de engenharia de machine learning na área de dados é responsável por construir os modelos de machine learning propostos pelos cientistas de dados.

É ele que vai escolher as melhores ferramentas para desenvolvimento e os melhores parâmetros de treinamento dos modelos.

É também papel deste profissional cuidar para que o dataset utilizado atenda as necessidades de aprendizado. Para isto ele aplica técnicas de estatística para verificar a qualidade dos dados.

Por fim, o profissional de engenharia de machine learning é responsável por testar e colocar os modelos desenvolvidos em produção.

A fim de desempenhar estas funções, o profissional de machine learning precisa ter sólidos conhecimentos em:

Ciência da computação;
Inteligência artificial e estatística;
Ferramentas como: CI/CD, tensor flow, keras, SpaCy, Git, Python, entre outras estão presentes no dia a dia da engenharia de machine learning.

5. ENGENHARIA DE DATAOPS

DataOps é um conjunto de práticas na área de dados, normas culturais e padrões de projeto que ajudam os profissionais de dados a entregar valor para os clientes rapidamente.

Esses padrões contribuem para que o processo de dados funcione com baixas taxas de erros, alta coesão e baixo acoplamento entre diferentes setores de dados e métricas bem definidas de cada processo.

A engenharia de DataOps dentro da área de dados é responsável pela automação de toda a esteira de dados que envolve desde a engenharia até o consumo pelo cientista e/ou analista de BI.

Dessa forma, o foco do profissional é aumentar a produtividade de toda a cadeia de dados. Para isto, ele adota técnicas de deploy automático de infraestrutura, processo de integração contínua e pipeline de dados.

O engenheiro de DataOps precisa ter sólidos conhecimentos em ciência da computação com uma visão ampla da área de dados. Além do domínio de ferramentas como:

Docker;
Terraform;
CI/CD;
SQL;
Python;
Selenium;
Fundamentos de nuvem entre outros são alguns exemplos de tecnologias usadas por esses profissionais.

E estas são as 5 principais especializações da área de dados. Qual delas tem mais a sua cara? Gostou do conteúdo? Então não deixe de conferir outros tópicos de interesse no nosso blog . Até a próxima!

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Jornada de dados: Como metodologia e um time especializado podem alavancar seu negócio

Tue, 08 Nov 2022 20:22:00 GMT

Ser data-driven é o que se escuta constantemente nas empresas. Cada uma tem a sua ideia e planejamento para chegar lá. Porém, será que os esforços estão sendo empregados na direção correta? Deve-se envolver as áreas de negócio para participar do processo de transformação ou a TI deve conduzir tudo sozinha? Não existe uma maneira... Read more »

One on One no Modelo Remoto: Como implementar?

Fri, 12 Aug 2022 12:57:00 GMT

Manter uma equipe de alto desempenho é um desejo muito comum para qualquer líder em uma organização. Afinal, o time neste perfil é capaz de gerar resultados acima da média, tornando-se um diferencial competitivo no negócio.

No modelo de trabalho remoto, os desafios também são incrementados pela distância física e pela diminuição de interações no dia a dia.

A comunicação com a equipe é fator fundamental para começar a construir esse diferencial na empresa, mas ela implica em uma série de processos e técnicas diferentes que demandam um bom investimento do(a) líder.

Além disso, na modalidade remota, estabelecer uma relação de confiança com outra pessoa se tornou um processo um tanto diferente do que estávamos acostumados(as).

Nos últimos anos, a procura por vagas em trabalho remoto aumentou mais de 300%, ou seja, é importante começarmos a agir de forma a melhorar cada vez mais a experiência dos(as) colaboradores(as) nesta modalidade, pois ela não tem previsão de diminuir.

Vale lembrar também que, dentre os fatores mais comuns nos pedidos de demissão, está a fuga de uma cultura corporativa divergente dos valores pessoais do(a) profissional, portanto, quando este(a) não conhece de fato os(as) colegas e não sente confiança naquele ambiente, ele(a) passa a dar atenção a outras propostas.

A comunicação de feedbacks em conjunto com as trocas de ideias e experiências são exemplos de ações que contribuem para superar este desafio.

COMO MANTER UMA EQUIPE DE ALTO DESEMPENHO NO TRABALHO REMOTO?

Há diversas formas de obter este resultado e é necessário dar atenção ao conjunto delas simultaneamente para ter sucesso.

Neste artigo iremos apresentar uma das ações de melhoria da comunicação interna, a qual se mostra cheia de possibilidades e efeitos: reuniões One on One, O3 ou 1:1 são um ótimo primeiro passo para conquistar esse objetivo.

O QUE É ONE ON ONE E O QUE ELE GERA?

O 1:1 é um método de reunião periódica entre gestor(a) e seu(sua) liderado(a) com a finalidade de aumentar o engajamento do(a) profissional.

Este(a) precisa se sentir ouvido(a), necessita enxergar que alguém se preocupa com seu desenvolvimento pessoal e com o crescimento de sua carreira.

Segundo Horstman, em seu livro “The Effective Manager”, a liderança que conhece seu time, produz melhores resultados. Conhecer realmente seu(sua) liderado(a) também significa conhecer quem são as pessoas mais importantes para ele(a), afinal, o trabalho ainda é apenas uma parte de nossas vidas.

Portanto, investir no One on One permite que a equipe se comunique melhor, com mais transparência e com mais dedicação, o que promove um ambiente de trabalho mais incentivador e horizontal.

Este se torna um espaço encorajador para o crescimento das pessoas, pessoal e profissional, o que aumenta o nível de confiança delas na liderança e na empresa como um todo.

Essa segurança é alimentada a cada reunião feita, fator que ajuda a suprir as necessidades mais essenciais do(a) colaborador(a), aumentando sua satisfação e, consequentemente, sua produtividade.

QUAL É O CAMINHO PARA OBTER RESULTADOS COM O ONE ON ONE?

Vamos pensar o progresso dos efeitos do O3 como uma jornada para obter bons resultados e manter seu time com alto desempenho e satisfação:

Para atingir os primeiros 40% do caminho: você precisa conquistar a confiança da sua equipe;
Para atingir 70%: você constrói um excelente relacionamento com cada pessoa e conversa com elas sobre desempenho regularmente;
Nos 85%: a equipe obterá seu resultado máximo, chegando no limite entre o estresse bom e o ruim. A maneira como o(a) líder consegue isso é pedindo mais – o trabalho dele(a) é incentivar o time a crescer;
100%: se você conhece sua equipe e tem a confiança dela, comunica seu desempenho, pede mais e delega, você atingiu todo o caminho para obter resultados e manter seu time.

COMO IMPLEMENTAR O ONE ON ONE NA EQUIPE REMOTA?

O processo para colocar a metodologia em prática no trabalho remoto, pode se resumir nas seguintes etapas:

1. AGENDAR A REUNIÃO

O agendamento de um One on One é mais importante que a frequência. Portanto, cuide bem dessa primeira fase. A reunião deve ser programada e, de preferência, ser semanal com duração de 30 minutos.

Olhe a sua agenda da semana que vem e da próxima (ou da seguinte e assim por diante) para encontrar espaços disponíveis e escolha os períodos do seu calendário, no qual sua equipe poderá ocupar com os O3.

Multiplique o número de liderados(as) por 1,5x e o resultado será a quantidade de opções de agenda que você precisa disponibilizar para o seu time.

2. CONVIDAR PARA ONE ON ONE

Envie o e-mail de convite para a reunião de forma completa, informando a pessoa sobre a periodicidade da conversa, por qual canal ela será feita, qual será sua duração, o porquê de ela ser importante, sobre o que vão falar, quanto tempo será dedicado a cada pauta e qualquer outra informação que considerar relevante.

E se a pessoa não quiser agendar? Pode haver pessoas desconfiadas e que ainda não se sentem confortáveis para ter esses momentos individuais com seus(suas) líderes, apresentando resistência a esse tipo de atividade.

O(a) líder pode tentar agendar a reunião para daqui a 3 semanas, por exemplo, argumentando entender que o(a) colaborador(a) está ocupado(a) agora, por isso não está pedindo um início imediato.

Explicar o conceito de ocupado(a) x eficácia também é uma forma de lidar com a resistência de falta de tempo para o 1:1. Ao agradecer e demonstrar respeito pelo trabalho árduo da outra pessoa.

A liderança também pode manifestar a necessidade de certificar-se de que a pessoa está fazendo as tarefas mais importantes do trabalho realmente. Assim, ela indica que o O3 é tão importante quanto as outras atividades, não um peso a mais na carga de trabalho.

3. PREPARAR-SE ANTES DA CONVERSA

Considere as reflexões abaixo para se preparar para o One on One:

O que minhas anotações de follow up dizem? Estou comprometido(a) a fazer follow up?
Quais anotações devo fazer agora?
Como eu faço aquela pergunta?
O que eu realmente preciso comunicar?
Em qual comportamento estou focando?
Em quais projetos ou trabalho estou envolvido(a)?
Quais problemas/notícias/ações eu posso compartilhar?
Quais itens em comum eu devo comunicar com todos(as) – sobre agendas, projetos ou quantidade de trabalho?
Qual feedback positivo eu posso dar?
Qual feedback corretivo eu posso dar?
Há algo que eu possa delegar?
Quais projetos, atividades ou trabalho seria bom para o desenvolvimento dessas pessoas?

4. CONDUZIR A REUNIÃO

A agenda é simples: 10-10-10 ou 15-10-5, ou seja, 10 ou 15 minutos para seu(sua) liderado(a) falar, 10 para você falar e o restante para conversarem sobre o futuro.

Para começar, passe a palavra para seu(sua) liderado(a) perguntando, por exemplo, “como você está?”, “como estão as coisas?”, “está tudo bem?”, “como foi seu fim de semana?”.

Lembre-se: ele(a) vem primeiro e fala sobre o que quiser. É importante ressaltar a importância de respeitar as pessoas, as quais são diferentes de você, têm outras alegrias e dores, problemas e sucessos, formas de pensar e se expressar.

Foque no objetivo de criar este relacionamento. Assim como há pessoas mais falantes e outras mais quietas, você também pode adaptar o roteiro da conversa a cada perfil.

Para as mais falantes: deixe-as continuarem falando, não se preocupe com sua lista. Se isso continuar por mais 2 semanas, você pode começar a lembrá-las com “ei, estamos em 20 minutos”.

Se mesmo assim, elas continuarem tomando todo esse tempo da conversa, informe que você passará a tornar esse lembrete um sinal de parada.

Para as pessoas mais quietas: se o(a) colaborador(a) não responder nada no início ou falar pouco, avance para sua próxima pauta do 1:1. Se isso continuar acontecendo, dedique mais perguntas no início da reunião e explique novamente a importância da pauta.

“Compreenda, este é seu O3 e esta é a sua parte dele. São seus 10/15 minutos. É para trocar ideias, pedir ajuda, fazer perguntas, discussões, compartilhar algo, o que você quiser falar”, “Eu só quero ter certeza de que você não tem nada. Eu tenho algumas coisas, mas você começa primeiro”, por exemplo.

Sempre tome notas durante suas reuniões de One on One, essa ação não prejudica o contato visual, mas, sim, denota importância no que está sendo dito.

Aliás, vale lembrar: sempre faça a reunião com a sua câmera aberta. A ideia é construir relacionamentos de confiança e isso facilita as pessoas com dificuldades de ouvir, entenderem o que você está dizendo. Além disso, nunca faça essa reunião em público, elas são apenas entre você e seu(sua) colaborador(a).

ATENÇÃO AO QUE NÃO FAZER:

Cuidado para não falar demais, você deve escutar muito mais. Não é um espaço para você fazer microgerenciamento nem checkpoint de atividades e prazos. Não foque no negativo, por exemplo com discursos do tipo “você é muito desorganizado(a)”.

5. GERIR E DOCUMENTAR O PROCESSO

A jornada do One on One inicia com o foco em conhecer a equipe durante cerca de 5 semanas. Após este período, as lideranças podem incluir feedbacks na reunião, se positivos, e continuar dessa forma por mais 4 encontros.

A partir de então, é possível adicionar os feedbacks negativos e o “pedir mais” nestes momentos. Passadas 2 semanas, o(a) líder pode começar a delegar tarefas.

Crie formulários para agilizar o preenchimento e armazenamento de todos os 1:1, dessa forma você também faz a gestão do conhecimento.

IMPORTÂNCIA DA COMUNICAÇÃO DO DESEMPENHO

Após 5 reuniões de O3 realizadas com o(a) liderado(a), inclui-se comunicações sobre seu desempenho em formato de feedbacks.

O objetivo da liderança é fazer a equipe crescer, por isso, ao ter essa cultura transparente, o(a) colaborador(a) pode persistir, usar o feedback, melhorar e atingir maiores objetivos.

O One on One serve para as lideranças que desejam construir e manter uma equipe de alto desempenho. Por meio de elementos fundamentais como comunicação, confiança, feedback e delegação, a chave do sucesso a longo prazo está nessa jornada de relacionamento.

A equipe pioneira na implementação da metodologia do 1:1 na Five Acts foi o Delivery, onde se concentram todos os nossos times de tecnologia.

Há 4 anos iniciavam-se as reuniões e, até hoje, elas são realizadas a fim de crescermos cada vez mais junto com nossos(as) colaboradores(as). Esta é uma das ações mais bem avaliadas por nossos(as) Fivers. Conheça mais sobre nossa cultura e confira nossas vagas abertas clicando aqui ou acesse: https://carreirasfiveacts.factorialhr.com/

AutoML: Entenda o que é e quais as suas vantagens

Fri, 22 Jul 2022 19:12:00 GMT

Automated Machine Learning, ou AutoML, é uma abordagem que torna Machine Learning acessível até mesmo para quem não tem familiaridade com o método, por se tratar de uma experiência totalmente automatizada.

Sendo assim, através da metodologia AutoML, a tecnologia é capaz de preparar e filtrar dados, criar e escolher ferramentas de forma autônoma, otimizar parâmetros e analisar resultados.

As funcionalidades não param por aí. A implementação do método AutoML também ajuda na visualização de informações relevantes para o negócio, na geração de insights e na aplicação de modelos.

Diante das vantagens que as práticas de AutoML podem trazer às empresas, preparamos esse artigo para explicar como o conceito de Automated Machine Learning funciona na prática, como ele pode beneficiar o seu negócio e quais são as formas de aplicação.

Boa leitura!

O QUE É AUTOML?

O Machine Learning Automatizado, amplamente conhecido como AutoML, é um processo aplicado quando se deseja automatizar tarefas relacionadas ao modelo de Machine Learning.

É válido pontuar que a técnica de Machine Learning se faz cada vez mais necessária para que empresas consigam aumentar a produtividade e escalabilidade interna.

Contudo, há alguns pontos de atenção na aplicação de Machine Learning:

Os processos de Machine Learning são altamente complexos.
Implementar Machine Learning tem um alto custo humano.
Há ainda muitos custos computacionais, tornando o processo demorado.
A implementação superficial de modelos de Machine Learning traz riscos operacionais, uma vez que os insights são desconectados com a realidade ou são parciais.

O objetivo principal da técnica de AutoML é aliviar, ou mesmo solucionar, esses pontos de atenção:

O modelo AutoML é aplicado para automatizar o processo de Machine Learning.
Quando ocorre a implementação de modelos AutoML, há menos intervenção humana em processos computacionais, consequentemente, há mais acurácia.
AutoML melhora a performance de computadores, agilizando a execução de tarefas.
A aplicação de AutoML é total. Sendo assim, os insights e processos originados por eles são confiáveis, pois refletem a realidade do negócio como ela é.

Desse modo, AutoML não é apenas sobre a automação de modelos de Machine Learning, mas sobre aumentar a performance desses modelos, bem como facilitar o trabalho dos profissionais responsáveis por eles, como Cientistas e Analistas de Dados.

Agora que você já sabe o que é AutoML, precisamos entender como essa técnica de automação de Machine Learning funciona na prática.

COMO OS MODELOS DE AUTOML FUNCIONAM?

Modelos de AutoML são capazes de executar tarefas extremamente complexas de forma automatizada. Todavia, entender como eles funcionam na prática não é difícil.

Vamos entender o passo a passo:

Avaliação de dados e pré-processamento: nessa etapa, as informações são preparadas, filtradas e transformadas, de modo a criar uma base de dados que pode ser utilizada de forma efetiva.
Elaboração da Arquitetura de Dados: depois do pré-processamento de dados, as informações são organizadas em linhas e colunas, ou qualquer outro modelo de organização. Assim, esses dados podem refletir uma situação no presente ou mesmo fazer previsões sobre o futuro. Além disso, a organização permite um alinhamento maior com os algoritmos de Machine Learning.
Seleção das ferramentas: após a etapa em que os dados são organizados, o modelo de AutoML escolhe apenas as ferramentas que são úteis para a execução de tarefas computacionais específicas.
Seleção de algoritmos: vários modelos são criados através de AutoML. Todos eles são revisados para que apenas um seja selecionado, ou seja, aquele que apresenta a melhor performance em relação ao objetivo que se deseja alcançar.
Ajustes ou otimização de hiperparâmetros: um conjunto de hiperparâmetros é escolhido para treinar os algoritmos em aprendizagem. Esses ajustes irão gradualmente otimizar todos os processos de automação de Machine Learning, fazendo com que eles se configurem e se aprimorem em processos futuros.

QUAIS AS VANTAGENS DA APLICAÇÃO DO AUTOML?

A aplicação do modelo AutoML pode trazer uma série de vantagens competitivas ao seu negócio. Vamos conhecer algumas delas:

PERSONALIZAÇÃO DO ATENDIMENTO

Ninguém gosta de ter a sensação de estar sendo atendido por um robô. Respostas prontas, fora do contexto e homogêneas fazem o atendimento ao cliente perder a qualidade.

Por isso, empresas que se preocupam em atingir o cliente em um nível pessoal, por meio da personalização e humanização no atendimento, largam na frente em mercados extremamente competitivos, como o varejo e o financeiro.

Com AutoML, dados sobre os comportamentos dos usuários e suas preferências são coletados de forma correta, os quais podem ser usados na personalização do atendimento, resultando em envolvimento do consumidor com as iniciativas da empresa.

Assim, as empresas sabem exatamente quais conteúdos e produtos devem produzir para chamar a atenção de seu público-alvo. Mais engajamento traz aumento nas vendas.

LIMPEZA NA LISTA DE CLIENTES

Erros de digitação, contatos duplicados, informações desatualizadas ou dados inconsistentes prejudicam a atuação da empresa no mercado.

Afinal, os contatos e dados dos clientes é o que determina para onde as campanhas de e-mail marketing serão disparadas, bem como os dados dos consumidores é o que define o foco de estratégias de divulgação.

Um banco de dados consistente é primordial. Identificar essas informações desatualizadas, inconsistentes ou duplicadas é fácil quando há um modelo de AutoML para procurá-las e corrigi-las.

É a maneira mais eficiente de implementar práticas de Data Mining nas operações de sua empresa.

AUMENTO NA TAXA DE RETENÇÃO DE CLIENTES

Atrair novos leads é indispensável para manter um fluxo de caixa saudável.Tão importante quando essa atração inicial é manter os clientes que você já tem interessados em sua marca.

Um modelo de AutoML pode identificar padrões que estão levando consumidores à insatisfação e que logo podem migrar da sua plataforma em direção aos seus competidores.

Quando você tem uma informação importante como essa, há a possibilidade de reverter o cenário, com campanhas inteligentes de retenção.

Retenção significa mais valor à sua marca e crescimento das margens de lucro.

DETECÇÃO DE FRAUDES COM AUTOML

Se cair em uma fraude é incômodo para a sua empresa, imagine o que isso traz ao cliente. Prezar pela segurança e confiabilidade das suas operações internas é fundamental aos negócios e um sinal de respeito aos seus consumidores ativos e inativos.

Se os criminosos virtuais estão usando ferramentas cada vez mais sofisticadas, sua empresa deveria fazer o mesmo.

Modelos de AutoML podem usar dados referentes a crimes passados para prevenir as próximas tentativas, além de integrar sistemas de segurança e fortalecê-los. Ao menor sinal de fraudes, a automação irá intervir em tempo ágil para evitar crimes virtuais.

OUTRAS VANTAGENS DA APLICAÇÃO DE MODELOS DE AUTOML

As vantagens de modelos de AutoML ainda englobam:

A democratização da tecnologia de Machine Learning, já que pessoas sem amplo conhecimento técnico podem usar esses modelos.
A automação de processos repetitivos e demorados, o que faz o seu time de dados ser mais produtivo, veloz e certeiro.
Permitem a interpretabilidade, explicabilidade e aplicabilidade em modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial.
Melhor aproveitamento dos insights obtidos pelas Ferramentas de Analytics e aumento na qualidade dos dados e estratégias de BI.
Implementação rápida dos modelos de Machine Learning e obtenção dos resultados no curto e médio prazos.

POR QUE A METODOLOGIA AUTOML É IDEAL PARA OTIMIZAR PRÁTICAS DE MLOPS?

A Inteligência Artificial está melhorando a atuação de empresas, independente do setor ou indústria. Os dados, quando coletados, armazenados e processados da forma adequada, podem resultar no crescimento e ampliação de qualquer modelo de negócio.

A abordagem de Machine Learning é uma das formas mais sofisticadas da Inteligência Artificial, mas, como analisamos neste artigo, o método apresenta limitações.

O modelo AutoML surge justamente para resolver essas limitações, bem como melhorar a atuação dos profissionais que atuam na área de Ciência de Dados, os tornando mais ágeis, precisos e produtivos.

Por isso, ao automatizar operações de Inteligência Artificial, você estará adotando as melhores práticas e ferramentas para executar Machine Learning Operations (MLOps) de forma bem-sucedida.

Quando a automação de Machine Learning é aplicada em projetos já em estágios iniciais (como modelagem, treinamento e elaboração de scripts para Python ou outra linguagem de programação), é possível afirmar que as iniciativas irão fluir rapidamente durante o desenvolvimento e aplicação de tais modelos.

Acredita-se que dados são o novo petróleo. Podemos aceitar essa afirmação como verdade. Contudo, assim como o petróleo, dados sem a utilização correta têm pouco ou nenhum valor.

Modelos de AutoML podem utilizar dados brutos para gerar insights valiosos, de modo que sua empresa possa melhorar a atuação no mercado, se destacando entre os competidores.

Resta saber se a sua empresa é guiada por dados . Clique no link e responda o nosso quiz interativo rapidamente para descobrir.

Entenda a relação do ESG na proteção de dados

Fri, 15 Jul 2022 14:53:00 GMT

ESG é um termo que está em voga no mundo corporativo e se trata de uma agenda de promoção da sustentabilidade corporativa. Entenda a relação do ESG na proteção de dados acompanhando este artigo.

A pandemia da Covid-19 fez instituições e pessoas serem confrontadas com o isolamento e com a necessidade de migrar serviços, patrimônio e relações sociais para o ambiente virtual.

Com isso, a proteção de dados se tornou um compromisso dentro dessa agenda.

A relação do ESG na proteção de dados surge no nível de compromisso com a priorização da segurança e práticas de privacidade de informações. Esta sigla significa boas práticas ambientais, sociais e de governança.

Referências de conduta que passam a se tornar uma premissa ética e que exige mudança de posturas e paradigmas.

Vamos conhecer melhor, então, qual o conceito de ESG, suas práticas e importância, hoje, para as instituições e de que forma a cultura de proteção de dados está incluída como prática sustentável.

Boa leitura!

O QUE É ESG?

A sigla ESG (Environmental, Social and Governance) surgiu em 2004, após um evento mundial com a presença de lideranças e empresários de diversos países integrantes do Pacto Global da ONU e do Banco Mundial.

As três letras, com o tempo, se tornaram um valor organizacional. Não é um selo, mas é um indicador institucional de empresas que adotam melhores práticas ambientais, sociais e de governança, compromissadas com o futuro do planeta e dos ecossistemas.

O agenciamento da sustentabilidade corporativa pela prática da ESG oferece novas oportunidades de acesso a capital, possibilita a gestão de riscos organizacionais e pode atender a demandas de investidores, consumidores, parceiros, clientes e da sociedade como um todo.

No ambiente digital, considerar valor a uma marca institucional, investir em empresas que não almejam apenas o lucro com o capital financeiro, mas que promovem práticas sustentáveis e de melhorias para o futuro de todo mundo, é um recurso estratégico também.

Instituições que mantêm boas práticas de ESG terão menos prejuízo por taxas ou multas por questões de impacto ambiental.

A letra E (environmental) pontua como as empresas usam os recursos naturais, consomem energia e colaboram com práticas que diminuam as mudanças climáticas.
A letra S trata-se da relação social da empresa com todo o seu entorno, colaboradores e fornecedores, reconhecendo identidades e engajando em práticas de inclusão e diversidade.
A letra G (governance) é sobre ter ações transparentes e alinhadas com códigos de ética e conduta que favoreçam um trabalho com bom salário, benefícios e remuneração.

GOVERNANÇA E PROTEÇÃO DE DADOS, QUAL A RELAÇÃO?

A relação entre os dois conceitos está no escopo maior de compreensão sobre o tema da sustentabilidade, que trata de fazer algo existir de forma mais perene e permanente. Neste século, a associação com a biosfera e o uso dos recursos naturais devem ser um compromisso não somente com a sobrevivência dos povos no tempo presente, mas com a manutenção das vidas futuras.

Sustentabilidade atravessa pautas transdisciplinares e questões ambientais, econômicas, sociais, culturais, políticas, tecnológicas, entre outras.

E dentro da sigla ESG a preocupação com a proteção de dados está relacionado com a ideia de governança nas instituições, no alinhamento de interesses institucionais entre empresários, sócios e acionistas, além de questões associadas ao lucro e remuneração, adesão e também a práticas de transparência pública.

A cultura digital tem como princípio ético a democracia, práticas que possibilitem o acesso de qualquer pessoa à informação. Nas empresas, ter essa conduta comunica maior confiança aos clientes e consumidores.

A tecnologia contribui ainda na melhoria e otimização de processos e fluxos operacionais, para que a ideia de “compartilhar” seja uma prática segura, assertiva, transparente e confiável.

Programas de governança que são implantados em instituições e organizações definem melhor o próprio funcionamento do corpo da instituição, o organograma, marcos regulatórios, regimentos éticos, compliance e segurança da informação.

O eixo G da sigla atrai investidores que avaliam tais práticas relacionadas com a cibersegurança, privacidade e proteção de dados, reforçando a importância da adoção de linhas de reporte claras, processos internos, frameworks, indicadores e mecanismos de auditoria para endereçamento dessas questões de maneira responsável e estratégica.

ENTENDA OS PRINCIPAIS DESAFIOS PARA A IMPLEMENTAÇÃO DA ESG NAS EMPRESAS

Em tudo que se propõe como novidade ou um novo hábito nada melhor que planejar antes. A implementação de práticas de ESG nas empresas reflete a mudança de paradigma e impacta no trabalho das pessoas, na compreensão da cultura organizacional e na visão de colaboração com a sustentabilidade corporativa.

A primeira etapa nesse processo é compreender como funciona a sua empresa, como ela atua na sociedade e quais indicadores podem garantir legitimidade ao discurso de organização que cumpre boas práticas de ESG. Alguns indicadores, como certificações, já existem, como também é possível cada empresa elaborar seus próprios indicadores.

Todas as políticas de sustentabilidade que a ESG sugere tem apresentado inúmeros benefícios para empresários e também para a vida em comum no planeta, o que vai além da importância econômica.

Grandes empresas estão motivadas a ter mais responsabilidade social e cultivar práticas ambientais criteriosas porque reduz riscos, impacta na gestão financeira e também na imagem e gera lucro.

A IMPORTÂNCIA DA INCLUSÃO DA ESG NAS EMPRESAS

Na área ambiental , por exemplo, podem servir como parâmetro a adoção de práticas que reduzam consumo de matérias primas que poluem o meio ambiente ou que não se degradam a curto prazo.

Elaborar um plano de gestão de resíduos , orientado pelos marcos regulatórios brasileiros, leis ambientais e outros sistemas de regulação e controle do lixo que é produzido é um ponto importante nesse processo.

Porém, junto com a definição dos marcos e esclarecimento sobre orientações de boa conduta, é preciso também treinar, capacitar e sensibilizar os funcionários, clientes, consumidores porque são as pessoas que devem mudar os seus hábitos.

Algumas empresas fazem uso de campanhas de adoção de produtos recicláveis, redução de consumo de plástico, uso racional de energia e água.

Aplicativos e tecnologias digitais, formas de partilhar arquivos na nuvem, sem necessidade de impressão t ambém são práticas ambientais sustentáveis. Lembrar aqui novamente da importância da proteção de dados na forma como o compartilhar será planejado e executado pelas empresas.

O aspecto social da ESG diz respeito à melhoria da vida em comum nas organizações, com respeito à diversidade, formas equânimes de garantia de direitos, inclusão de pessoas diversas, ações de impacto nas atividades de recursos humanos.

Promover a saúde das relações institucionais também exige das empresas políticas de combate a formas de opressão e violência , conscientizar funcionários sobre formas de punir e eliminar práticas de racismo, homofobia e machismo.

A ideia de segurança institucional, nesse aspecto, também marca o reforço com a proteção de dados pela organização. Sobretudo se ela já está inserida no ambiente digital e isso também diz respeito à segurança dos trabalhadores, da privacidade e até mesmo do risco de assédios virtuais.

No campo da governança, a sigla G, as boas práticas podem ser exercidas no engajamento da equipe, alinhamento contínuo dos valores institucionais e da cultura organizacional.

Importante também criar um código de ética contra práticas de corrupção, que garanta a proteção de dados de funcionários e clientes, evitar fraudes e métodos de burlar fiscalizações e leis.

Agora que você compreendeu a importância de adotar práticas de ESG na sua empresa e que a busca pela adoção de critérios sustentáveis só traz benefícios para todos, inclusive atrai mais clientes, respeito e lucro, que tal conhecer um pouco mais sobre como manter seu olhar na direção certa e aumentar os resultados e crescimento de sua empresa?

Baixe aqui o Quiz interativo da FiveActs e saiba mais!

Governança de dados e LGPD: como se adequar?

Wed, 15 Jun 2022 13:50:00 GMT

A definição de governança de dados é a mesma que a da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados)? O quanto você deve conhecer sobre elas e preocupar-se em adequar sua gestão?

São muitas as dúvidas que podem surgir…

Se você ainda está “no escuro” em relação a esses temas, é hora de conhecê-los mais a fundo e entender como eles realmente impactam nas organizações.

Muito mais que isso: você deve saber que mesmo que as empresas já tenham uma governança de dados estabelecida, é necessário um olhar mais atento para analisar se a implementação não está em um nível muito básico ou mesmo desestruturado.

Afinal, ter uma política de gerenciamento mais robusta é um desafio e tanto. E não há como adiar isso, pois proteção de dados e cibersegurança são essenciais para que as empresas operem na lei e minimizem seus problemas com ameaças digitais, por exemplo.

Por isso, essas discussões devem ser tratadas como prioridade nas agendas dos setores de TI, com a governança de dados sendo essencial para trazer transparência para as empresas.

Quer entender mais sobre a governança de dados? Continue a leitura!

O QUE É GOVERNANÇA DE DADOS?

A governança de dados é uma série de ações que envolvem sistemas e processos para gerenciar e utilizar seus dados, ou seja, os ativos digitais e off-line de uma empresa.

O programa determina as políticas da empresa referente à coleta, processamento, armazenamento, análise e compartilhamento de dados de uma organização.

De acordo com o guia internacional da área, o Data Management Body of Knowledge (DAMA DMBOK®) , a governança de dados é “o conjunto de ações em planejamento, monitoramento e execução sobre a gestão de ativos de dados.”

Adotar uma governança de dados é importante para que as empresas fiquem em conformidade com os requisitos da LGPD.

O QUE É LGPD?

A LGPD é a legislação brasileira específica que estabelece diretrizes obrigatórias para que as empresas lidem com a coleta, processamento e armazenamento de dados pessoais.

Seu objetivo principal é evitar problemas como comercialização, uso indevido e vazamento de dados dos cidadãos, garantindo sua segurança e privacidade.

Por isso é essencial que as organizações estabeleçam uma governança de dados, evitando problemas jurídicos com a LGPD ou autuações administrativas.

QUAIS OS OBJETIVOS DA GOVERNANÇA DE DADOS?

A governança de dados tem vários objetivos principais em relação aos dados:

coletar, armazenar e resguardar sua integridade;
garantir o sigilo e privacidade;
buscar a melhoria contínua de qualidade;
controlar os custos referentes à gestão de dados;
alinhar-se com a tecnologia e necessidades do negócio; dentre outros.

Os objetivos não são apenas técnicos. Eles também direcionam à geração de resultados, como mais transparência nos fluxos de informações, aumento da confiança nas relações comerciais das empresas e altas nas vendas.

Qualquer empresa, independentemente de segmento, porte ou natureza, pode implementar seu programa de governança de dados .

Entretanto, o programa deve estar alinhado a três pontos básicos:

ser baseado no conhecimento sólido sobre as informações da organização;
conhecer a origem dos dados, assim como saber seu ciclo de vida;
compreender se os dados se alinham às políticas da organização.

QUAIS AS VANTAGENS DA GOVERNANÇA DE DADOS?

Tendência em todo o mundo, o programa de governança de dados promove muitos benefícios quando bem implementado, como uma maior produtividade, alta vantagem competitiva e melhores tomadas de decisão.

Na verdade, há diversas vantagens na implementação de um programa de governança de dados. Qualquer empresa que adote processos baseados em algoritmos consegue processar informações de forma muito mais ágil e precisa, tomando decisões mais acertadas.

Veja outras vantagens:

SEGURANÇA

As organizações estão cada vez mais dependentes de tecnologias. Mas o que traz mais facilidades por um lado, também traz mais ameaças por outro. Os cibercrimes estão cada vez mais sofisticados e se as empresas não se protegem fortemente, se tornam cada vez mais vulneráveis a ataques.

A governança de dados ajuda com uma gestão de dados mais eficiente , além de regras de segurança que protegem os dados das ameaças virtuais.

REDUÇÃO DE CUSTOS

A adoção de novas tecnologias pode indicar, em um primeiro momento, mais custos para o negócio. Porém, na prática isso impacta na redução de custos operacionais, pois a equipe se torna mais eficiente na gestão e os riscos são minimizados.

MAIS EFICIÊNCIA

Gerir a informação de forma adequada impacta positivamente nos resultados do trabalho dos colaboradores.

Quando procedimentos eficientes são respeitados e se conhece melhor as regras a seguir, assim como as necessidades da empresa, os erros são evitados e há uma diminuição no retrabalho.

Dessa forma, é correto afirmar que a governança de dados também promove um gerenciamento melhor do tempo e mais produtividade da equipe.

GESTÃO DE RISCOS

Os riscos devem ser mapeados de forma constante. Para isso, é fundamental que as empresas conheçam todos seus ativos. De outra forma, não conseguirá criar estratégias de prevenção com a equipe de segurança da informação.

Isso é viabilizado com a governança de dados, assim, torna- se mais fácil minimizar os riscos e gerenciar e controlar as potenciais ameaças.

GOVERNANÇA DE DADOS E LGPD: COMO ADEQUAR SUA GESTÃO?

O desenvolvimento de uma gestão estratégica de governança de dados demanda um planejamento cuidadoso, o envolvimento das pessoas certas e de ferramentas apropriadas para esse processo.

Esse planejamento deve envolver uma avaliação do mercado e das tendências em governança de dados e o acompanhamento dos concorrentes.

Outro ponto importante a ser observado é se a empresa está em um momento propício para incorporar novas tecnologias. Ela precisa conhecer os desafios que virão pela frente e entender que há benefícios, que serão colhidos tão logo a gestão de dados se tornar eficaz.

Para melhor adequar a governança de dados e a LGPD à sua gestão, esteja atento a estes cuidados:

1 – ENTENDER O PROPÓSITO

Por que precisamos da governança de dados? Essa pergunta deve apontar as motivações que, por sua vez, devem estar alinhadas às estratégias da empresa.

Pode ser apenas uma motivação? Não é recomendado, uma vez que um motivador único pode não mostrar os resultados objetivos e tangíveis.

2 – PARA CADA ATIVIDADE UM PERFIL PROFISSIONAL

Os perfis dos responsáveis devem ser adequados a cada etapa ou função na implementação da governança de dados.

Se um dos motivadores, o que é bem provável, for a adequação à LGPD, se deve observar que ações do âmbito jurídico sejam tratadas por advogados, implementações de soluções tecnológicas por equipes de TI, assuntos relacionados à segurança e privacidade dos dados por equipes de segurança da informação e assim por diante.

3 – COMITÊS DE DADOS

A responsabilidade pela gestão de dados deve ser compartilhada entre as áreas de tecnologia, negócios e operações.

Com vários setores envolvidos, a condução e direcionamento dos trabalhos e das ações se torna mais abrangente e eficaz.

Por isso, ao montar comitês, a empresa consegue direcionar os assuntos aos comitês específicos, facilitando a viabilização de soluções e tornando os processos mais ágeis.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A LGPD já é uma realidade, já que a cibersegurança está cada vez mais em pauta nos setores de TI, assim como outros elementos que a governança de dados abrange.

Por isso, abordamos os conceitos — tanto de LGPD quanto de governança de dados —, para que não haja confusão entre ambas e falamos sobre a importância da implementação do programa de governança para as empresas.

Quanto mais as organizações entram no universo da transformação digital, mais isso se torna relevante e obrigatório.

Os dados são ativos que valem muito e as empresas que não tiverem uma cultura de data driven, uma boa gestão de dados, assim como a governança e outras metodologias e estratégias importantes, logo perderão sua vantagem competitiva e as possibilidades de crescimento e até mesmo sobrevivência no mercado.

Para finalizar, temos um quiz, para que você saiba se sua empresa é guiada por dados . Faça e descubra!

Dia Internacional da Mulher

Fri, 18 Mar 2022 13:25:00 GMT

Escolhemos para este mês realizar um momento de reflexão sobre o papel do Dia Internacional da Mulher e seu impacto para nossas Fivers.

É com orgulho que celebramos as mulheres que nos inspiram e fazem parte de cada construção e conquista na nossa história. Incentivar e reconhecer o desenvolvimento de nossas profissionais nos inspira a crescer cada vez mais, valorizando a diversidade e a inclusão, superando todos os desafios de cabeça erguida.

Fizemos três perguntas a elas a respeito de suas jornadas até agora. Confira abaixo algumas das respostas que recebemos das nossas Fivers!

Alice, Consultora de BI e Analytics

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

Do tratamento humano, das oportunidades de aprender ainda mais, dos valores que a empresa prega.

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Eu já tinha aptidão para a área desde adolescente, e logo que tive oportunidade ingressei na faculdade. A partir daí já fui buscando estagiar e atuar na área. Meu conselho é ver em que segmento você se encontra, procurar se renovar sempre, trabalhar em equipe – não só com pessoas da área, mas de outras também, porque cada pessoa pode nos agregar algum valor.

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

As que se mantêm interessantes, motivadas, guerreiras e positivas!

Amanda, Analista de RH

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

Adoro como a equipe se importa em fazer uma gestão lateral, acessível e descontraída, sempre atenta em gerar novas oportunidades de aprendizado e crescimento.

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Comecei no RH no primeiro ano da graduação, quando entrei na Empresa Júnior do meu curso (Psicologia). Desde lá foquei meus estágios e experiências profissionais nessa área, pois foi algo que mexeu comigo desde o início. Meu conselho para outras mulheres seria estar atenta às tendências do mercado de trabalho de forma geral, além das mudanças no RH, para conhecer as novas formas de atuação e impacto do setor no dia a dia das trabalhadoras. Além disso, consumir conteúdos responsáveis sobre diversidade e inclusão é importante para nos conhecermos melhor e conscientizarmos outras pessoas acerca da desigualdade de gênero. Assim, conseguimos gerar transformações para nós e para as próximas!

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

Minha mãe e minha avó. Minha mãe por ter ido em busca dos seus objetivos desde cedo e por ter me apoiado e dado autonomia ao longo dos anos. Minha avó por ter sido muito guerreira em conquistar sua independência e fazer as coisas sob seus próprios termos, enfrentando preconceitos, machismo e violência na época.

Ciça, Executiva de Contas

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

Temos liberdade de atuação, independente do sexo, somos reconhecidas pelo serviço prestado, e admiradas por isso! Fora o ambiente sadio que construímos a cada dia, isso não tem preço. Por mais que trabalhemos muito, temos saúde mental e vontade de voltar no dia seguinte e executar as nossas tarefas novamente.

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Não foi nada fácil. Já atuo na área há mais de 28 anos, e no começo da minha carreira não tinha a mesma remuneração que meus colegas homens ganhavam, embora a responsabilidade fosse a mesma. Hoje as coisas estão mais niveladas nesse sentido, mostrar nosso profissionalismo agindo com competência e logicamente transformando todo esforço em resultados. O conselho que dou é o seguinte: se aperfeiçoem com cursos de atendimento a clientes, para que tenham sempre um diferencial. Isso resultará num grande impulso na sua carreira!

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

Primeiramente minha mãe, que me deu a vida, o melhor bem que o ser humano pode ter! E a todas as mulheres que foram à luta e alcançaram sucesso com seu trabalho árduo e contínuo. Independente dos obstáculos que encontraram no caminho, conseguiram se manter em pé e se sustentarem sozinhas. Mulher com “M” maiúsculo, com orgulho de tudo que galgou, independente da profissão que escolheu, ela AMA O QUE FAZ, para dar certo.

Bianca F., Diretora de Delivery

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

Eu amo a autonomia e a gestão humana que a Five tem. Nunca trabalhei em uma empresa assim!

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Ingressei como consultora de processos júnior (bpm), mas sempre fui extremamente organizada e amava pessoas. Fui percebendo isso aos poucos e minha liderança também. A minha primeira gestora foi uma mulher incrível, e que me inspirou demais! Ela me direcionou para a liderança, onde me achei… extrair o melhor de cada um é uma paixão diária. O caminho foi longo e por vezes tortuoso. Não é fácil, especialmente para nós mulheres. Dedicação, ética, perseverança e paciência são os segredos.

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

Ahhh, minha mãe e minha filha são as minhas grandes paixões! Duas mulheres incríveis… uma me gerou e tem uma história admirável de garra, entrega e amor ao próximo. A outra, eu gerei… e está se transformando a cada dia em uma linda mulher… é o meu melhor projeto…é tudo para mim! Do mais, celebro todas as mulheres da minha família…minha irmã que lutou bravamente contra um câncer e está lá de cima nos olhando… minhas outras irmãs e minhas parceiras de Five e de mercado que lutam diariamente pelo sucesso, equilibrando diversos papéis em busca da equidade.

Aline, Consultora de BI e Analytics

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

Parceria, colaboração profissional e sempre em busca de inovação.

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Comecei observando outras pessoas que trabalhavam na área ainda sem atuar nela, e com isso senti que tinha afinidade. Após isso, comecei a adquirir mais conhecimento na área onde tenho atuação até então. Acredite em você sempre. Se é algo que te faz feliz não desista. Só você é capaz de descobrir sua força e é ela que vai te levar para os lugares que sempre sonhou estar.

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

Todas as mulheres que são exemplo de superação e força.

Bianca A., Analista de Departamento Pessoal

Do que você mais gosta em trabalhar na Five Acts?

O que mais gosto da Five é ver que temos um olhar para o outro e que estamos fazendo o nosso trabalho e não passando por cima dos outros. Temos o olhar de colaborar com nossa equipe.

Como você descobriu o interesse pela sua área de trabalho? Você tem algum conselho para as meninas que desejam trabalhar nessa mesma área?

Ingressei na própria Five como RH e por lá fiquei, adoro o que faço e me preparo muito para estar atuando com pessoas. Minha sugestão é estar sempre à procura de inovações e crescimento dentro da sua área.

Quais mulheres você celebra no Dia Internacional da Mulher?

Celebro por todas as mulheres, pois mesmo aquelas que ficam em casa também têm um trabalho árduo. Mulheres têm que ser valorizadas pelos inúmeros trabalhos que podem fazer, como ser dona de casa, mãe, executiva, empreendedora, professora dentre outras. Me orgulho de ser mulher e poder me mostrar para uma sociedade machista, que sou melhor e muito competente em tudo o que faço.

Como usar dados para entender o comportamento do consumidor?

Thu, 10 Mar 2022 11:13:00 GMT

Como o comportamento do consumidor foi alterado na pandemia? Ou melhor, como empresas, já atentas ao digital, podem estar alertas aos seus mercados e públicos, nesse novo mundo?

A Covid-19 transformou drasticamente a realidade de todos. É inegável que nosso dia-a-dia se alterou com máscaras, isolamento social e novas experiências de consumo, de itens mais urgentes a compras menos básicas. Fomos digitalmente transformados e, da mesma forma, as empresas, seus serviços e produtos.

Neste artigo, veremos como o comportamento do consumidor foi influenciado pelas nova realidade pós-pandêmica e como negócios podem monitorar seus consumidores, antecipar tendências e estar à frente das transformações a partir de decisões baseadas em dados.

COMO A PANDEMIA ALTEROU O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR?

Desde o primeiro semestre de 2020, pesquisadores de todo mundo têm divulgado pesquisas que relacionam a pandemia a novos hábitos de consumo. Compras online foram a nova regra estabelecida: cresceram 31,8% do primeiro ao segundo trimestre de 2020 nos EUA, enquanto, no Brasil, tiveram um aumento de 61% já no primeiro ano de pandemia .

Alguns desses hábitos adquiridos na pandemia devem ser mantidos . Uma pesquisa da Sociedade Brasileira de Varejo e Consumo constatou que cerca de 70% dos consumidores vão continuar fazendo compras do supermercado pela internet.

A forma de consumo deixou de ser linear e passou a ser atravessada por uma série de variáveis digitalizadas, como muitas fontes de informação à disposição do cliente e muitos produtos e serviços a serem escolhidos.

Esse comportamento lança luz sobre a importância de monitorar, acompanhar e adaptar-se aos novos hábitos de consumo. Temos, hoje, por exemplo, um consumidor muito mais inclinado a escolher de diferentes plataformas online, o que requer das empresas planejamento para realizar esse atendimento digital, garantindo uma boa experiência ao cliente.

QUAL A IMPORTÂNCIA EM MONITORAR OS CLIENTES?

O monitoramento do comportamento do consumidor é fundamental para o sucesso do negócio. Isto porque a empresa pode ajustar sua estratégia de acordo com as mudanças que o mercado e o cliente demandam.

Mas como fazer isso? Achismo não tem vez. Marcas e empresas não podem abrir mão de pesquisas, relatórios e fontes de dados confiáveis para tomar decisões precisas e efetivas, bem como conseguem dimensionar melhor seus esforços e adequá-los às demandas do seu cliente.

Isso implica em analisar todas as etapas da jornada de consumo do cliente para compreender como seu negócio pode ser um aliado ao cliente nessa nova realidade. A melhor estratégia é entender quais são as variáveis relevantes para sua empresa e quais dados podem ser extraídos e podem antecipá-las.

O USO DOS DADOS PARA COMPREENDER O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR

Dados são a realidade de qualquer negócio. No entanto, pelo grande volume que é diariamente produzido de informações em uma empresa, é preciso saber coletar, tratar, quantificar e qualificar tais dados para obter as que são, de fato, relevantes para construir inteligência de mercado.

Com uma boa leitura de dados, é possível entender quais canais o consumidor mais usa e menos usa, quanto tempo ele permanece em cada um deles, bem como quais canais tem maior taxa de conversão e quais não.

Não à toa, hoje no mercado existem expressões como data driven ou mesmo data marketing . Todas as principais decisões de uma marca, todas as operações e relacionamentos com o consumidor podem ser traduzidos por dados.

Big data, por exemplo, não é só um conceito da moda; é, na verdade, um paradigma que nos abre para o enorme volume de dados no qual vivemos. Empresas que não conseguem gerar, produzir e administrar as informações de seus clientes e negócios não conseguem agir de forma inteligente e segura nos mercados em transformação.

Mas quais são os benefícios de uma estratégia baseada em dados e inteligência de mercado?

Trabalhar com big data oferece a possibilidade de instrumentalizar dados já quantificáveis em sua empresa . Inteligência e antecipação de mercado é saber extrair valor de informações de vendas e pensar as estratégias futuras para transformar seu produto, serviço e relação futura com o cliente.
Dados dão certeza às decisões de um negócio: elas se tornam menos subjetivas, baseadas em achismos ou informações de pouca confiabilidade.
Dados atualizados. Um planejamento em dados permite a atualização constante de informações de importância. Isto é, nada de ficar trabalhando com informações datadas, mas com dados atualizados: novos insights podem ser descobertos com dados que se atualizam em tempo real.
Repensar a experiência do consumidor. Insights metrificados permitem que você tenha informações suficientes para renovar, repensar e aprimorar seu produto ou serviço, se antecipar em relação a concorrentes, reter clientes e produzir reputação para o futuro do mercado.

TIPOS DE DADOS QUE BENEFICIAM SEU TIME DE MARKETING E VENDAS

Os dados podem revelar informações sobre qualquer área do negócio. Uma estratégia bem estruturada e completa considera algumas delas, como:

Informações internas: é importante fazer diagnóstico sobre as fragilidades e potencialidades das vendas. Quais produtos vendem mais e por quais canais, em qual horário e período, são informações que podem transformar-se em estratégias para otimizar a venda em outros pontos ou aprimorar nos pontos em que há bons resultados.
Informações sobre a concorrência: saber como a concorrência se comporta é também fundamental para acompanhar o mercado, de forma geral, entender as estratégias do concorrente em relação às da sua empresa. Assim, levantar dados sobre a concorrência serve de parâmetro também para medir o sucesso da própria empresa.
Dados sobre o cliente: coletar feedback sobre a experiência de compra, bem como fazer pesquisas frequentes com o consumidor ajuda a compreender como o consumidor se relaciona com seu negócio.
Tendências de mercado: de forma mais macro, as transformações e inovações do mercado também precisam ser acompanhadas para que a empresa possa agir proativamente, se proteger e alçar novos segmentos.

MÉTODOS E FERRAMENTAS: COMO FAZER O MONITORAMENTO DO COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR?

No quesito monitoramento do consumidor, a empresa pode apostar nas seguintes formas de monitoramento:

Pesquisa de mercado. A pesquisa de mercado dá conta tanto das informações sobre tendências, bem como sobre informações mais específicas como dos concorrentes diretos e do próprio público mais direto, entendendo seu hábitos de consumo e suas dores;
Analytics. Plataformas de gerenciamento de dados são hoje o meio fundamental de coleta de informações para verificar taxa de conversão e índice de abandono, páginas visitadas, entre outros dados, que podem ser descobertos sobre o site oficial do negócio;
CRM. Customer Relationship Management ou CRM auxilia no relacionamento com o cliente. Consiste em um recurso importante para o agrupamento e organização das informações de todos os clientes de uma empresa.

Estas são as principais e mais recorrentes. No entanto, cada empresa pode adotar outras ferramentas e metodologias para levantar dados sobre seu cliente.

O QUE ESSAS FERRAMENTAS PODEM ME TRAZER DE VANTAGEM?

As vantagens de um monitoramento contínuo e preciso são numerosas, mais certeiras para qualquer negócio que queira se antecipar no mercado. Algumas das principais vantagens são:

Campanhas eficazes. Compreendendo exatamente o que o cliente demanda, a empresa pode criar campanhas mais direcionadas às necessidades do cliente e obter maior taxa de conversão.
Melhor relacionamento. Uma das consequências de ter as dores atendidas, é que o cliente poderá ser mais engajado e fiel à marca, podendo tornar-se um cliente recorrente.
Segmentação. Os dados sobre o comportamento do consumidor também auxiliam na melhor segmentação do público, orientando campanhas mais específicas e efetivas para cada parcela do público.
Retorno sobre investimento. Se temos campanhas mais eficazes com clientes satisfeitos, temos, por consequência, retorno positivo sobre o que foi investido. O monitoramento não só ajuda a alcançar os resultados esperados, como pode aumentá-los, gerando mais lucratividade à empresa.

CONHEÇA SEU CLIENTE PARA CONHECER SEU NEGÓCIO

Como vimos, as mudanças no comportamento do consumidor são constantes. A cada nova tecnologia, novo tempo e novos acontecimentos: a forma como nos relacionamos com outras pessoas e os produtos e serviços que consumimos também estão sempre em transformação.

Você sabe qual as principais mudanças atingindo o consumidor do seu negócio? O que seu cliente fazia antes, e agora não faz mais? O que mudou na pandemia? Entender novas necessidades pode a manter o interesse e a relevância num mercado que, sem sombra de dúvida, está em transformação e criando novos critérios para compra, consumo, contrato.

As respostas para essas perguntas, por sua vez, só podem ser feitas a partir de ciência, planejamento e estratégia em dados: eles estão na sua empresa, mas é preciso encontrar uma forma de lê-los.

Então, que tal saber se sua empresa é guiada por dados?

Cultura de dados: é hora de ter uma organização impulsionada por eles

Wed, 02 Feb 2022 13:10:00 GMT

Você já desejou que tivessem respostas para as suas perguntas? Utiliza os dados, não apenas a intuição, para tomar decisões? Bem, pois saiba que esse tipo de comportamento vem sendo impulsionado dentro das organizações pela chamada cultura de dados.

Esse conceito vem se alastrando pelo mercado empresarial como a luz do Sol toca a Terra nas primeiras horas do dia. Um movimento inevitável e que traz diversos benefícios para o crescimento das empresas.

Para você ter uma ideia, de acordo com um estudo publicado pela Gartner , 81% dos profissionais da área de marketing estariam predispostos a tomar decisões baseadas em dados no ano de 2020.

Ficou interessado? Confira o artigo e descubra mais sobre a cultura de dados e como incentivá-la dentro das empresas. Aproveite!

MAS ANTES, O QUE É UMA CULTURA DE DADOS?

Vamos começar pelo básico e definir o que é uma cultura de dados. O nome é basicamente autoexplicativo, indicando que esse conceito se baseia na adoção dos dados e estratégias ligadas a eles como um conjunto de hábitos.

Mas, o que seriam esses dados? Basicamente tudo o que pode ser coletado de informação em prol de uma meta. Comportamento do consumidor, número de vendas da empresa, rotinas dos colaboradores e parceiros, etc.

Tudo o que pode ser quantificado e qualificado tem sua relevância como dado, pois poderá ser convertido, nessa cultura, em tomada de decisão inteligente, abdicando assim de escolhas baseadas em achismo ou desejos pessoais.

Resumindo, a cultura de dados é todo o contexto sobre a obtenção e uso de informações como alicerce para as escolhas de uma organização. Isso independe de quais as metas que se deseja instaurar.

Ou seja, na prática, é abolir frases como “eu acho” e dar lugar a outras, como “quero validar essa teoria”. Dessa forma, uma empresa que promove a cultura de dados evita o uso do achismo e trabalha com uma cultura que agrega valor.

Para você ter ideia, 83% dos CEOs desejam ter uma organização impulsionada por dados, segundo dados da IDC .

POR QUE INVESTIR NESSE MINDSET ANÁLITICO?

Muito mais do que seguir a onda da moda, manter um posicionamento analítico pode realmente ser um diferencial para as empresas. Ao adotar uma cultura de dados eficiente, é possível aproveitar melhor os recursos disponíveis.

Isso acontece pelo simples fato de que as decisões de investimento estão sendo baseadas muito além do “feeling”. Pelo contrário, os dados guiam a divisão mostrando caminhos mais embasados em números e com taxas de sucesso maiores.

E com melhor aproveitamento dos recursos, também é possível colocar como benefício a diminuição dos custos gerais da empresa. Acertando mais, joga-se menos dinheiro em campanhas. Isso sem contar o óbvio crescimento por estar sendo mais produtivo e próximo do cliente final, que é quem traz os lucros para a empresa.

Ainda segundo a IDC, hoje, 74% dos CEOs requerem o auxílio de dados para uma tomada de decisão inteligente, por exemplo.

COMO OS LÍDERES ACELERAM O CRESCIMENTO DA CULTURA DE DADOS?

E como adotar a cultura de dados em uma empresa? Bem, o trabalho não é simples, ainda mais se levado em consideração uma organização ultrapassada ou com batalhas de ego entre lideranças internas.

No entanto, uma forma de começar isso é identificar os líderes de dados. Esses são colaboradores que não precisam estar nos cargos mais altos de uma instituição, mas que buscam emanar a ideia do uso de dados como fonte de tomada de decisões.

São essas pessoas que geralmente dão os primeiros passos para a adoção da cultura de dados em uma empresa, pois de forma consciente ou não eles já aplicam os conceitos dela em seu dia a dia.

Ao identificar e dar poder a esses “líderes morais”, as pessoas ao redor deles começam a entender a importância dos dados no cotidiano. Dessa forma, os outros colaboradores aprendem e se inspiram nessa personalidade.

Adicionalmente, o líder de dados busca promover o melhor ambiente para o uso de dados como fonte de tomadas de decisão. Ele irá estimular a equipe, buscará as ferramentas corretas e pregará essa ideia de forma que ela vire realmente uma cultura.

E COMO INVESTIR EM UMA CULTURA DE DADOS?

Já identificamos o primeiro passo, agora é hora do trabalho!. Afinal, nenhuma cultura que se preze leva cerca de horas ou dias para ser implementada, não é mesmo?

Isso porque ela vai além de uma tecnologia X ou método Y, por mais que eles ajudem e façam parte do processo.

Assim, investir em uma cultura de dados exige paciência e bastante empenho, desde a adoção da estratégia, e esse plano deve ser a base do investimento.

A seguir, confira algumas formas de investir em uma cultura de dados:

1- CAPACITAÇÃO

A capacitação dos colaboradores é geralmente o primeiro passo. Nesse cenário, apresentar primeiro a importância e capacitar será mais interessante do que exigir determinados comportamentos que o seu funcionário precisará ter, se ele não estará entendendo para que serve exatamente.

Assim, quem trabalha na empresa precisa não apenas desejar trabalhar com os dados, mas também deve saber interpretá-los. Já até comentamos no blog sobre a importância da análise descritiva .

Sem esse conhecimento, não adianta ter os números mais precisos se a leitura deles estará comprometida por colaboradores despreparados.

Dessa forma, apoie a realização de cursos, promova conversas, palestras e apresentações sobre o uso dos dados dentro das empresas, por exemplo.

2- ADOÇÃO DE FERRAMENTAS

Em paralelo com a educação dos colaboradores, também devem ser adotadas as ferramentas que servirão como suporte para a coleta, análise e análise de dados. Nesse ponto já se sabem as perguntas que devem ser feitas, mas onde essas informações ficarão também precisa ser definido.

Existem algumas ferramentas básicas de coletas de informação, como os espaços Analytics das redes sociais ou do Google. Esses ambientes já costumam trazer dados robustos do que importa para sua empresa, como número de acessos e engajamento.

No entanto, outras tecnologias de Business Intelligence (BI) também podem ser adotadas. Isso porque elas costumam ser mais completas, além de centralizar os dados de forma muito mais orgânica.

Esse é o caso da ferramenta feita pela Tableau, por exemplo, que busca facilitar o acesso para as diferentes camadas de uma empresa. Com isso, os colaboradores de diferentes setores conseguem ter acesso às informações e fazer com que isso os auxilie nas decisões.

SOBRE O SELF-SERVICE ANALYTICS COE

O Self-Service Analytics Center of Excellence é um pacote de serviços da Five Acts , que possui o objetivo de apoiar as organizações a vivenciarem essa cultura de dados, impulsionado-os.

Esses serviços ajudam desde empresas que ainda não iniciaram a sua jornada de self-service analytics quanto aquelas que já fizeram alguma implantação e precisam expandir, aprofundar e escalonar o uso dos dados. Ou seja, possuem uma maturidade analítica maior.

Esses serviços são divididos em quatro grandes blocos:

Governança
Plataforma
Competência
Comunidade

Se ficou interessado, não deixe de conversar com os nossos especialistas , para entender como podemos te ajudar.

TRÊS ETAPAS PARA DESENVOLVER UMA CULTURA DE DADOS DENTRO DAS ORGANIZAÇÕES

Para resumir um pouco de tudo o que foi dito nesse artigo, podemos destacar três pontos para ter uma cultura de dados bem organizada dentro de uma empresa.

A primeira questão é buscar um engajamento dos colaboradores com os dados. Primeiro apresente para eles os conceitos, depois realize reuniões periódicas para as informações serem promovidas. Segundo o divulgador técnico sênior da Tableau, Ashley Howard Neville, culturas de dados eficientes vêm de comunidades engajadas.

O segundo passo é deixar que novos líderes de dados se desenvolvam. Os pioneiros são aqueles que adotam a cultura na empresa, mas a continuação dela só pode ser feita se outras pessoas também tiverem espaço. Novas lideranças, novas ideias.

Por fim, sempre busque deixar os dados atraentes, principalmente para equipes mais criativas ou mais fechadas às novidades. Isso pode ser feito tanto através de ferramentas que facilitem o acesso, como através das reuniões citadas – que não precisam ser massantes e sim divertidas.

E a sua empresa, ela é guiada por dados? Faça o teste para descobrir se você está no caminho certo para um futuro de sucesso com a cultura de dados.

Deep Learning – Otimize os processos de TI de sua empresa

Mon, 22 Nov 2021 15:18:00 GMT

Você já parou para pensar em como nosso cérebro funciona e quais processos estão envolvidos para que ele aprenda, planeje e execute ações, reconheça o rosto das pessoas e suas vozes? Estou te perguntando isso porque isso está relacionado com o tema deste artigo: deep learning. Não entendeu? Bem, relaxa que eu te explico.

No nosso cérebro, a todo momento realizamos atividades complexas a partir do trabalho de redes neurais biológicas, através das quais aprendemos, analisamos e executamos diversas ações.

E foi esse emaranhado de informações e dados em nossa cabeça que inspiraram cientistas a criar as redes neurais artificiais, que permitem os computadores aprenderem e auxiliarem os seres humanos a realizar diversas atividades.

E foi a partir dessa metáfora que surgiu o Deep learning, também chamado de aprendizado profundo, um campo emergente dentro da Inteligência Artificial e uma subcategoria de machine learning , que é o aprendizado de máquina.

Seu objetivo é treinar computadores para que aprendam através do reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento e, a partir disso, realizem tarefas comuns aos seres humanos, como identificar imagens, fazer análises e previsões e reconhecer falas.

Quer saber mais? Ficou interessado? Então confira como o deep learning e esse emaranhado de dados pode otimizar os processos de TI aí na sua empresa. Vamos lá!

QUAL É A IMPORTÂNCIA DO DEEP LEARNING?

Bem, o Deep Learning é um dos principais responsáveis pelos grandes avanços dos últimos anos em processos como percepção do objeto, reconhecimento de pesquisa de voz e tradução automática. Além disso, ele é utilizado dentro do conceito de aprendizado de máquina e é por meio dele que muitas aplicações são possíveis dentro das organizações.

Quer um exemplo? Bem, por meio dele é possível analisar estrategicamente o comportamento de clientes e consumidores durante a navegação no site.

Dessa forma, é possível fazer a análise de sentimentos ou informações em textos postados, principalmente em redes sociais, detectar fraudes, invasões a redes e prever falhas em equipamentos.

Além disso, pode ajudar a melhorar as ofertas em e-commerce, precificação de produtos e serviços. Tudo com base no comportamento do usuário dentro do site.

Em serviços de busca online, como Google, por exemplo, os resultados podem ser ainda melhores e a experiência dos usuários mais satisfatória. Você já teve aquela sensação de que o Google sabe o que você pensa? Pois é, isso não é Black Mirror, é deep learning.

Por isso, profissionais de TI estão trabalhando para entender cada dia mais sobre Big Data . Para isso, precisam se aprofundar nos conhecimentos e aplicações do Deep Learning e nos avanços da computação e de redes neurais que permitem que máquinas aprendam padrões complexos em quantidades gigantescas de dados.

DEEP LEARNING X MACHINE LEARNING

Para você compreender a diferença entre eles, temos que ir primeiro com um conceito mais amplo para um mais restrito porque há uma evolução de um para o outro. Já te explico.

A base para ambas é a inteligência artificial. Um ramo da computação que estuda formas de simular a capacidade humana de análise e raciocínio.

Dessa forma, o machine learning surge então da IA e se desenvolve nela. Para isso, são utilizados algoritmos que permitem que as máquinas organizem dados, identifiquem e analisem padrões e aprendam com eles.

Assim, a partir do machine learning, surge o Deep Learning que, como o próprio nome já diz, entra em um nível ainda mais profundo de aprendizado. Nesse caso, os algoritmos são de alto nível, uma variedade e um número muito maior de camadas de processamento.

COMO O DEEP LEARNING FUNCIONA NA PRÁTICA?

Chega de teoria, vamos então para a prática! Bem, o deep learning funciona com as variações de todos os inputs oferecidos às máquinas. Ou seja, funciona de maneira muito parecida com o processo de raciocínio humano e dos modelos criados.

Só que, nesse caso, acontece como no método científico, na qual observamos padrões e criamos modelos novos, baseados em práticas que aconteceram. Em seguida surgem desvios, novas pesquisas que encontram novos padrões e assim sucessivamente. Torna-se assim, um aprendizado contínuo com respostas cada vez melhores.

E é por isso que com o deep learning as máquinas passam a agir de forma quase humana. Afinal, simulam a rede neural do cérebro humano.

Para isso, os dados são submetidos a muitas camadas de processamento não lineares, ou seja, exatamente como ocorre em uma rede de neurônios biológica. Isso permite que as máquinas realizem tarefas cada vez mais complexas.

A grande diferença e vantagem dele em relação ao método tradicional, está no fato de que ao invés de dizermos ao computador como ele solucionará um problema, oferecendo a ele dados para desenvolver recursos que criam novas variáveis, definir um modelo analítico e prever parâmetros, nós passamos a treiná-lo para que ele resolva tudo sozinho.

MAS E COMO O DEEP LEARNING PODE OTIMIZAR OS PROCESSOS DE TI DE UMA EMPRESA?

Com uma gigantesca capacidade de analisar grandes volumes de informações, o deep learning tornou-se um dos maiores aliados dos setores de TI.

Está duvidando? Bem, confira então como o conjunto de algoritmos tem apoiado os times de tecnologia em diferentes situações:

Tomada de decisão: é possível otimizar as operações internas e informações importantes para outras áreas da empresa, como vendas e marketing. Isso apoia a geração de dados que ajudam os gestores a alcançarem uma visão mais análitica e estratégica;
Automatização: muitas das atividades rotineiras passam a ser realizadas sem intervenção humana e de forma automática e rápida. O resultado? Mais eficiência, agilidade e precisão em tarefas de pequeno, médio ou grande complexidade.
Aumento de produtividade: além de melhores resultados para o time, o gestor de TI pode negociar melhores prazos e condições com clientes, com base em informações muito mais precisas.
Aumento da efetividade: equipes podem trabalhar mais focadas nas questões analíticas e estratégicas, aumentando o nível de criatividade e produtividade individual e do setor. Afinal, muitas tarefas manuais e que consomem tempo útil passaram a ser executadas pelas ferramentas.

COMO O DEEP LEARNING ESTÁ SENDO USADO?

O deep learning já é usado, e em grande escala, por várias empresas no mundo. Alguns dos mais conhecidos são:

#1 JÁ CONVERSOU COM A SIRI?

A Siri é um dos exemplos de uso de deep learning para reconhecimento de padrões de fala e voz. Há muitos outros exemplos, como Xbox, Skype e Google Now.

#2 QUAL FILME VOCÊ VAI VER HOJE?

Plataformas como a Amazon e a Netflix usam os sistemas de recomendação, um modelo de web personalization , para analisar seu comportamento e indicar algo que você possa estar interessado em ver ou comprar.

#3 RECLAMAÇÕES E COMENTÁRIOS ESCONDEM GRANDES OPORTUNIDADES

Além disso, o deep learning têm sido usado no processamento de linguagem natural para analisar e processar textos e descobrir padrões, por exemplo, em reclamações de clientes, comentários diversos ou relatórios médicos.

Isso gera novas oportunidades de negócios e a possibilidades de soluções alternativas, personalizadas e mais econômicas para o cliente e para o negócio.

#4 FICOU MAIS FÁCIL DESVENDAR UM CRIME

Imagine a cena de um crime ou acidente e que centenas ou milhares de pessoas que estavam no local enviem fotos para os investigadores.

O reconhecimento de imagem pode ajudar a identificar rapidamente atividades ilegais ou criminosas no meio de tudo isso.

VOCÊ PRECISA OTIMIZAR OS PROCESSOS DE TI DE SUA EMPRESA.

O uso da IA vem crescendo cada vez mais e várias empresas têm investido pesado em deep learning.

Além de negócios de streaming como Amazon, Netflix e Spotify, outras gigantes, como Facebook, Google, IBM e Netshoes, têm utilizado essa tecnologia para melhorar a execução de suas aplicações de inteligência artificial.

Isso mostra a necessidade e importância de investir em deep learning para otimizar os processos de TI e obter os melhores resultados para seu negócio. Para saber mais, baixe nosso infográfico com 17 estatísticas reveladoras sobre o futuro do Big Data e informe-se!

Se quer mais informações, entre em contato com um de nossos consultores.

Como os diferentes tipos de benchmarking podem ajudar a sua empresa?

Mon, 18 Oct 2021 11:21:00 GMT

A sua empresa trabalha com diferentes tipos de benchmarking? Bem, independente do segmento de atuação dela, é bastante comum que gestores desejem saber o status da performance da empresa no mercado e quais melhorias precisam ser realizadas em seus produtos, serviços e processos para alcançar melhores resultados para aumentar a produtividade e competitividade.

Para isso, ela precisa fazer o monitoramento do mercado, utilizar métodos de pesquisa que encontrem pontos de referência, assim como a ajude a obter análises comparativas entre ela e outras empresas para avaliar seu desempenho.

Este processo de monitoramento e pesquisa é o benchmarking, uma metodologia para análise comparativa de mercado, feita entre empresas e que permite que elas identifiquem as melhores práticas da concorrência com o objetivo de melhorar resultados. E para cada necessidade há um tipo de benchmarking diferente.

Neste artigo, falaremos um pouco sobre cada um dos tipos de benchmarking e como eles podem ajudar a sua organização a crescer estrategicamente. Confira!

ONDE O BENCHMARKING PODE SER APLICADO?

A proposta principal dos tipos de benchmarking é promover desenvolvimento e melhorias contínuas na oferta de produtos e serviços. De forma geral, eles podem ser aplicado para:

Melhorar processos – analisando as melhores práticas da concorrência, seus níveis de eficácia, processos e resultados obtidos, é possível propor melhorias para os processos internos;
Melhorar desempenho – comparando os níveis de competitividade de produtos e serviços, como preços e qualidade , é possível propor soluções e adequações que a tornem a empresa mais competitiva no mercado.
Melhorar estratégias – identificando e analisando as estratégias competitivas de empresas de sucesso, é possível verificar quais erros estão sendo cometidos para corrigi-los, definir estratégias mais adequadas às metas que a empresa deseja alcançar.

POR QUE ELE É IMPORTANTE PARA AS EMPRESAS?

A importância do benchmarking está no fato dele permitir que empresas repensem processos, produtos e serviços, definam uma forma de adequá-los, inová-los para implantar novas soluções e estratégias. Além disso, permite que elas:

Inovem saindo à frente da concorrência;
Definam planos de crescimento e melhorem sua performance/resultados;
Mantenham-se atualizadas e alinhadas às necessidades e melhores práticas do mercado;
Façam redução de custos através da otimização dos processos;
Definam investimentos alinhados às novas propostas da empresa;
Diminuam ou eliminem erros e proponham soluções em um processo de melhoria contínua;
Tenham uma visão mais clara e estratégica dos processos e promovam a profissionalização ou terceirização dos mesmos;
Melhorem a comunicação empresarial.

Apesar dos excelentes resultados alcançados através do benchmarking, é importante ressaltar que nem sempre o que a concorrência pratica é adequado à sua realidade.

OS PRINCIPAIS TIPOS DE BENCHMARKING

Fazer benchmarking é uma excelente oportunidade para identificar o que impacta na performance da empresa, corrigir erros, traçar planos, definir métricas, metas e inovar.

Quando realizado da forma adequada, traz inúmeras vantagens e benefícios para a empresa e garante resultados cada vez melhores, como vimos anteriormente.

Por isso, para cada necessidade, existe um tipo de benchmarking diferente que vai auxiliar a empresa de forma customizada.

BENCHMARKING INTERNO

É um dos tipos de benchmarking mais praticado e de aplicação mais fácil. As análises são feitas dentro da própria organização usando o desempenho interno de vários setores como parâmetro de comparação. Pode ser usado como um primeiro passo para que o benchmarking externo seja realizado com mais precisão.

Ao analisar dois setores diferentes com resultados diferentes, é possível levantar informações sobre melhores práticas que podem ser replicadas em outros setores.

Vantagens:

Não demanda grandes investimentos e as informações são de fácil acesso, pois circulam dentro da própria organização;
Permite uma compreensão mais profunda sobre os processos internos, pois as informações são disponibilizadas de forma mais fácil e organizada;
Geralmente, não há problemas de confiabilidade.

Riscos e desafios

Problemas internos podem interferir no retorno das informações, impedindo que haja melhores comparações.
Pode estimular a competitividade interna e comprometer o clima organizacional.

BENCHMARKING COMPETITIVO

É considerado o mais utilizado, pois envolve comparação direta entre empresas do mesmo segmento, os famosos concorrentes diretos. Nesse caso, as análises em relação aos que disputam pelo mesmo mercado, envolvem estudos sobre processos, posicionamento de produtos e serviços.

É comum usar dados oficiais sobre faturamento e crescimento, e análises diretas de produtos e serviços.

Vantagens:

Permite uma análise comparativa direta com os concorrentes quanto aos métodos de produção e suas características, produtos e serviços. Com isso, a organização sabe exatamente onde precisa implantar melhorias para superar a concorrência;
Oportunidade de fazer parcerias com outras organizações.

Riscos e desafios

É preciso estar atento às questões legais;
As informações obtidas podem não ser 100% seguras e confiáveis, pois por serem concorrentes diretos nem sempre há interesse em oferecer ajuda;
Excesso de exposição pode prejudicar a empresa no futuro.

BENCHMARKING FUNCIONAL

Aqui, geralmente, os comparativos são feitos entre empresas que não são concorrentes diretos. Ele é focado em práticas comuns a todas as organizações, como a gestão financeira, logística ou controle de estoque.

Mas pode envolver alguns concorrentes indiretos, se assim achar necessário

Vantagens:

Pode ser altamente produtivo, por não haver problemas de confiabilidade e troca de informações;
Oportunidade de conhecer novas tendências, tecnologias, melhores práticas e soluções alternativas.

Desafios:

Como as empresas são de ramos distintos, os processos podem ser muito específicos e a cultura organizacional também. Desta forma , algumas práticas não são aplicáveis e pode ser difícil encontrar funcionalidades comuns entre elas para comparar.

BENCHMARKING GENÉRICO

Neste tipo de benchmarking o processo comparativo é mais amplo, e as empresas envolvidas podem ou não serem do mesmo segmento. Assim, o foco aqui não está em análise de produtos e serviços, mas em encontrar pontos de melhoria e inovação a partir da análise de processos semelhantes.

Um exemplo pode ser a área de sucesso do cliente ou um processo de atendimento, como uma venda, desde a chegada do pedido até a entrega final.

Vantagem

A conceituação é mais ampla e o estudo mais detalhado, o que permite usar referências mais adequadas e assertivas para o negócio.

Desafio

Pode ser mais complexo aproximar-se das melhores organizações, aquelas que são referência mundial,.

OS PRINCÍPIOS DO BENCHMARKING

A realização de um benchmarking demanda a observação de alguns princípios éticos e o alcance de bons resultados depende disso. Conheça alguns deles.

1- CONFIDENCIALIDADE

A proposta do benchmarking não é prejudicar a concorrência, mas estudá-la para promover aprendizado e desenvolvimento para a organização. Por isso, é necessário garantir a confidencialidade e o sigilo dos dados recebidos.

2- RECIPROCIDADE

Princípios como honestidade, parceria e colaboratividade são fundamentais. Por isso, fornecer dados equivalentes aos que foram recebidos é sempre válido e promove bons relacionamentos e parcerias.

3- LEGALIDADE

É indispensável que informações obtidas durante o processo sejam válidas e colhidas de maneira legal. É importante ficar atento à veracidade das informações, já que algumas empresas podem não ser tão transparentes ao fornecê-las.

Além disso, ressaltamos a importância da LGPD e a proteção dos dados recebidos, sejam eles de outras empresas ou dos usuários.

4- CONTATO

É importante que seja feita uma seleção antecipada e cuidadosa dos profissionais que estarão em contato no repasse de informações. Isso garante maior sigilo e que os dados sejam coletados de forma ética e profissional.

5- PREPARAÇÃO

Algumas perguntas devem ser levantadas antecipadamente para garantir que as informações necessárias sejam coletadas.É importante deixar claro porque uma determinada informação está sendo coletada e como ela será usada.

COMO O BIG DATA PODE AJUDAR?

Investir em benchmarking e inteligência competitiva pode trazer excelentes resultados para uma organização. Para isso, ela precisa obter insights e respostas que permitam um processo decisório mais inteligente e estratégico.

Isso pode ser alcançado através de ferramentas e soluções inovadoras que garantirão que o processamento das informações seja feito de forma mais robusta, segura, rápida e assertiva.

Quer saber mais? Então baixe nosso infográfico “17 estatísticas reveladoras sobre o futuro do Big Data” e informe-se sobre a importância do Big Data para a gestão de sua empresa e como ele pode ajudá-la na realização dos diferentes tipos de benchmarking.

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Três ferramentas de Analytics para alcançar uma gestão estratégica

Wed, 29 Sep 2021 20:01:31 GMT

Graças às soluções de analytics, hoje, empresas conseguem capturar e visualizar dados de diferentes fontes com grande facilidade. A partir deles, é possível extrair insights importantes, que servem para orientar a tomada de decisões. Dessa forma, para que o processo seja realizado estrategicamente, é fundamental fazer uso das ferramentas de analytics, que conseguem entregar a melhor visão sobre o mercado e sobre o negócio.

A sua empresa faz uso de alguma delas?

Bem, se quiser saber um pouco mais sobre as ferramentas de analytics, aproveite o conteúdo deste artigo para entender como elas podem te ajudar. Confira!

COMO O BUSINESS INTELLIGENCE AJUDA AS EMPRESAS?

O BI ajuda a coletar, organizar e analisar dados brutos para transformá-los em informações por meio de softwares. Dessa forma, o Business Intelligence une metodologias, processos e tecnologias de informação para melhorar a gestão das saídas informacionais.

Além disso, essas ferramentas ajudam as empresas a reunir aspectos úteis para organização e gestão, além de agregar soluções tecnológicas para melhores resultados.

Assim, o BI contribui para que o negócio seja conhecido com maior profundidade, com análise mais rápidas e pontuais, para melhorar o processo de decisões, facilitar o acesso e compartilhamento de informações, entregar dados corretos e identificar perdas de informações na organização, por exemplo.

AS FERRAMENTAS DE ANALYTICS NAS TOMADAS DE DECISÕES

Melhorar as tomadas de decisões é uma das principais vantagens do Business Intelligence. Isso porque ele deixa todo o processo mais ágil e entrega informações de maior qualidade.

Além disso, as operações ficam potencializadas, bem como os processos são otimizados. Isso acontece por causa da facilidade de visualização de dados pelos relatórios e análises.

Dessa forma, o BI auxilia a atender demandas com rapidez, controlar previsões de vendas e medir a eficiência das soluções. Também ajuda na descoberta de oportunidades, a criar um planejamento seguro e identificar custos operacionais que não precisavam existir. Assim, ajuda a manter boa relação entre empresa, fornecedores e clientes.

ANÁLISES EXATAS DO COMPORTAMENTO DO PÚBLICO

Cada público possui suas preferências que são refletidas em seus comportamentos. Nesse caso, a maneira com que cada parcela da sociedade interage nas redes sociais, como navegam em sites ou lojas virtuais e os pedidos que fazem às empresas são informações preciosas para as empresas.

Nesse caso, saber como capturar e analisar essas informações ajuda os negócios a compreenderem as preferências e exigências do seu público.

Dessa forma, quando o negócio conhece com quem ele conversa, pode desenvolver estratégias com maior precisão, conquistar mais leads e aumentar as conversões, por exemplo.

Uma boa análise de dados também permite descobrir as páginas mais visitadas e produtos mais desejados, para personalizar ainda mais a experiência do público. O BI auxilia a identificar padrões traçando o perfil dos possíveis consumidores, com dados sobre suas necessidades.

AS FERRAMENTAS DE ANALYTICS NA ENTREGA DE INSIGHTS ESTRATÉGICOS

As ferramentas de BI conseguem explorar informações sobre diferentes setores de um segmento. Dessa forma, os resultados podem ser analisados separadamente, permitindo que cada setor tenha soluções adequadas para suas realidades.

Assim, informações sobre o comportamento de consumidores e sobre atendimento podem ser reaproveitadas em vários setores. E o BI consegue insights que podem ser valiosos em vários deles, além de serem analisadas sob diversas óticas.

TRÊS MELHORES FERRAMENTAS DE ANALYTICS NO MERCADO

Utilizar boas ferramentas de Business Intelligence ajuda a conseguir os melhores insights, com relatórios detalhados e ter um trabalho de inteligência contínuo e certeiro. Por isso, é importante escolher um bom software a ser utilizado pela empresa.

Veja abaixo as cinco melhores ferramentas de analytics no mercado e um pouco mais sobre cada uma delas

TABLEAU

Esse software foi criado para dar autonomia para a equipe de marketing. O Tableau é fácil de ser utilizado e tem foco na captação de dados de forma simplificada para visualização e análise. Além disso, o fluxo pode ser compartilhado. Por isso, o software é dinâmico e possui análises e insights detalhados.

Para isso, o Tableau traz várias integrações para captação de dados de fontes importantes, como Oracle, MySQL, Excel e Analytics, por exemplo.

Além disso, a ferramenta é gratuita para uso pessoal, possui dashboards de fácil uso, interface intuitiva para o usuário e análise ágil e simples, com feedback da plataforma.

Saiba mais .

ALTERYX

O Alteryx possui Analytic Process Automation (APA), o que facilita o compartilhamento de informações por todas as pessoas da empresa. Além disso, a plataforma também permite a automatização de processos e transforma dados em resultados.

Tudo isso permite uma maior democratização dos dados e análises dentro das organizações. Ou seja, as informações ficam disponíveis para todos da empresa, diminuindo o tempo gasto na coleta e preparo, e também integrando a análise para criar resultados.

Dessa forma, processos que seriam manuais tornam-se automatizados, como os dos setores da logística e da ciência de dados.

Com o Alteryx, é possível criar fluxos de trabalho repetíveis para automatizar os processos. A plataforma é sem código e code-friendly, flexível e com escalonamento da análise se convertendo em desempenho, colaboração e governança de forma segura.

Saiba mais .

DATAROBOT

A DataRobot é uma empresa de machine learning automatizada. Trata-se de uma plataforma de aprendizado baseada na nuvem que ajuda empresas a escalarem recursos de ciência de dados ao implantar modelos de aprendizado de máquina e criação de aplicativos de inteligência artificial avançados.

Para isso, as empresas utilizam o DataRobot para capacitar equipes com o objetivo de construir e implementar com rapidez modelos de aprendizado de máquina. A sua biblioteca conta com centenas dos mais poderosos algoritmos de aprendizado.

Saiba mais .

A decisão sobre a ferramenta de Business Analytics certa depende das necessidades e particularidades de cada empresa, Afinal, cada negócio possui sua particularidade, o que exigirá um nível de personalização para a ferramenta escolhida conseguir abraçar as exigências do negócio.

Se quiser saber como utilizar todo o potencial da sua empresa, conheça soluções de BI/Analytics desenhadas para atender a todos os negócios . Mude o seu negócio de patamar.

Três ferramentas de analytics para alcançar uma gestão estratégica

Wed, 29 Sep 2021 10:14:00 GMT

Quer saber um pouco mais sobre as ferramentas de analytics? Aproveite o conteúdo deste artigo para entender como elas podem te ajudar! The post Três ferramentas de analytics para alcançar uma gestão estratégica appeared first on FiveActs.

MLOps: boas práticas para executar a IA com eficiência

Tue, 07 Sep 2021 10:49:00 GMT

O MLOps é uma abreviatura para Machine Learning Operations, que é um conjunto de ferramentas e boas práticas recomendadas para o sucesso na execução de IA nas empresas.

Trata-se de uma prática nova, que derivou do DevOps e que possibilitou que as empresas escalem a produção de algoritmos de machine learning com a finalidade de implantar novidades, testar experimentos e solucionar problemas de forma mais rápida.

Com as organizações cada vez mais inseridas no cenário de transformação digital, elementos como Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning) são a força motriz de facilitadores (como chatbots, gerenciadores de agenda etc) e de soluções para estratégias de inteligência de mercado e inteligência competitiva , por exemplo.

De forma resumida, o MLOps foi desenvolvido para criar uma cultura em que tecnologias de aprendizado de máquina promovam benefícios para os negócios. Isso ocorre pela construção, testagem e liberação de tecnologia, de forma frequente, rápida e confiável.

Assim, apoiados pela coleta de dados de uma organização, os algoritmos aprendem continuamente, até chegar ao ponto de precisar de pouca intervenção humana — ou quase nenhuma, em alguns casos.

Quer saber mais sobre MLOps? Continue a leitura e conheça os benefícios dessas boas práticas e alguns exemplos de aplicação. Confira:

OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS DAS MLOPS

Entre seus principais benefícios, está permitir o fornecimento rápido de valor de negócios, por meio de estatísticas, machine learning e data science.

Isso acontece porque é possível que os modelos sejam implantados repetidamente e monitorados de forma contínua.

Veja uma série de benefícios das MLOps:

Implantação mais rápida de mais modelos com processos automatizados;
Otimização da produtividade, proporcionada pela colaboração e reutilização de modelos;
Redução do risco de implantar modelos que jamais serão colocados em produção, economizando assim, tempo e dinheiro;
Aceleração do tempo de ROI, já que a entrega de modelos acontece de forma mais rápida;
Monitoramento contínuo, o que permite a atualização frequente dos modelos, conforme as informações mudam em decorrer do tempo;
Equipes de operações e cientistas de dados trabalham juntos, o que estimula as operações data-driven e reduz o espaço entre a descoberta de insights e ações de implementação. As vantagens disso são:
reprodutibilidade e auditabilidade: modelos específicos e reproduzíveis, criados em pipelines e que possibilitam rollbacks (caso apresente erros) e auditorias em casos que seja preciso rastreamento;
validação: aporta conceitos de DevOps de validar automaticamente, de gestão de ambientes, testes e profiling;
automação e observabilidade possíveis quando são realizadas novas implementações. Habilita a comparação da performance entre predicted x expected e também coleta de informações úteis que podem ajudar para melhorias futuras.
Configuração rápida de modelos existentes, independentemente de como ou onde foram construídos ou implantados. Em poucas linhas de códigos, se obtém acesso instantâneo ao monitoramento avançado de ML, para gerenciar o ciclo de vida de toda a inteligência artificial de produção;
Implantação de qualquer modelo no ambiente de produção escolhido, seja no local, na nuvem ou híbrido;
Adição de monitoramento a qualquer modelo de produção existente já implantado, assim que agentes de monitoramento MLOps forem instrumentados;

COMO DEVE SER REALIZADO O PROCESSO DAS MLOPS?

Há alguns requisitos necessários para que as MLops sejam implantadas de forma robusta.

Para projetar uma infraestrutura de ML é preciso ter muita clareza a respeito de sua capacidade e de qual trabalho ela pode facilitar.

O controle deve ser flexível e escalado automaticamente conforme a necessidade, possibilitando que o pipeline lide com quantidades diferentes de dados, sem que esses precisem ser ajustados futuramente para se tornarem mais eficientes e escalarem melhor.

Além disso, a implantação de pipelines deve ser padronizada, com uma base para escrever o código de maneira fixa, para que fique consistente entre os aplicativos.

Dessa forma, a padronização possibilita implantações automáticas, assim, logo após um upload e aprovação nos testes, a implantação do novo pipeline na produção ocorre automaticamente.

Outro ponto importante é o armazenamento de dados onde eles são processados, minimizando riscos, como o vazamento de informações.

Isso porque a integração deve ser fácil com os pipelines de armazenamento e dados que já existem, assim se garante a redução da necessidade de migrar dados, economizando tempo e recursos financeiros.

A infraestrutura deve também deixar que ocorra a execução paralela de vários ambientes idênticos. Dessa forma, a implantação acontece sem a inatividade da aplicação, já que a execução do pipeline de produção acontece em um ambiente próprio, enquanto testes e ajustes são feitos em outro ambiente.

A mesma coisa tem que ocorrer nos modelos retreinados em um pipeline: deve ocorrer a troca do modelo antigo sem que isso interrompa o fluxo de dados contínuos.

Em relação à infraestrutura, há mais um ponto importante, que seja permitido o monitoramento e controle dos dados de elementos como latência, promovendo uma identificação rápida de erros e possibilitando o ajuste.

Isso porque ela deve se adaptar às demandas e necessidades do negócio, e não o contrário.

EXEMPLOS DE BOAS PRÁTICAS NAS OPERAÇÕES DE MACHINE LEARNING

DATA CENTERS CORPORATIVOS

Os data centers corporativos conseguem auxiliar empresas a executar processos avançados, com mais flexibilidade e agilidade no armazenamento de informações e processamento de dados.

Além das grandes quantidades de dados, essas infraestruturas são projetadas para que funcionem ininterruptamente, garantindo total disponibilidade aos sistemas da empresa, de maneira segura e confiável.

Por isso, têm uma função cada vez mais estratégica nos negócios. Só que é preciso acompanhar as novas tecnologias, que surgem a todo momento e que transformam a forma como as organizações lidam com seus data centers.

Inteligência artificial e aprendizado de máquina são exemplos dessas tecnologias.

Elas mudam, por exemplo, a forma como os dados são armazenados e as redes configuradas. E é cada dia maior o número de empresas que automatizam seus processos.

A INAP apontou como resultado de uma pesquisa que realizou que até 2025 a maioria das atividades de data centers serão completamente automatizadas, segundo 81% dos líderes de TI entrevistados.

NA INDÚSTRIA

O setor industrial é um campo fértil para a tecnologia de machine learning, que, aliás, é um dos recursos no grupo dos pilares da Indústria 4.0.

Nas linhas de produção que utilizam o lean manufacturing (produção enxuta), por exemplo, o machine learning promove benefícios como alto controle de qualidade e identificação de possíveis falhas na fabricação de produtos. Além disso, otimiza a produção e agiliza as entregas.

Caso as fábricas sejam conectadas a redes de e-commerces, o ML permite a automação da produção sob demanda.

NA AGRICULTURA

Com o uso de algoritmos na agricultura e pecuária, o ML permite analisar dados que contém informações sobre produtividade, clima, características do solo e muitas outras informações sobre as etapas do plantio e da colheita, dentre muitas outras.

Com informações desse tipo, o produtor rural consegue ter mais conhecimento sobre a área de prática agrícola e obter melhores resultados de plantio.

Uma análise de banco de dados pode, por exemplo, fornecer informações sobre o desempenho de culturas diferentes em climas variados.

A partir disso, construir um modelo que informe quais genes contribuem com características mais benéficas para determinada cultura.

NA SAÚDE

Técnicas de deep learning, um tipo de machine learning, são aplicadas em hospitais que têm equipamentos que reúnem grandes quantidades de dados. Esses dados são empregados em análises clínicas por meio de inteligência artificial.

A saúde, aliás, é um dos campos que mais se beneficia com a IA, pois as técnicas são mais precisas para diagnósticos.

Além disso, nessa área é bastante comum a necessidade de decisões rápidas, considerando a natureza da atividade, em que uma tomada de decisão pode ser decisiva para a situação do paciente.

NO SETOR FINANCEIRO

Em operadoras de crédito e bancos, a tecnologia é utilizada em transações suspeitas. Um exemplo é quando uma operadora de cartão liga para o cliente para verificar e validar determinada compra.

Isso acontece porque a empresa identificou, por meio do machine learning, uma possível transação fraudulenta.

EM SERVIÇOS DE STREAMING

Serviços de streaming, como a Netflix, usam o aprendizado de máquina para prever, baseado em dados coletados dos usuários, os tipos de conteúdo que o cliente gosta.

Dessa forma, consegue prever quais tipos de filmes e séries pode indicar ao cliente, tendo como base a escolha dos títulos mais recentes.

Há muitos outros exemplos de práticas de machine learning que podemos citar. Isso mostra o quanto o mundo dos negócios está se encaminhando para um ambiente totalmente automatizado.

No entanto, não se trata apenas de uma escolha para facilitar as rotinas de trabalho. As empresas precisam entender que essa transformação está diretamente ligada à sua sobrevivência no mercado.

Sim, porque isso garantirá sua vantagem competitiva e destaque frente à concorrência.

Além, é claro dos resultados que espera dos negócios, em termos de produtividade e lucratividade.

Comece a entender o verdadeiro potencial dos dados de seu negócio.

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Cloud data lake: por que tirar do on-premises?

Wed, 01 Sep 2021 10:34:00 GMT

Data lakes são repositórios nos quais são disponibilizados todos os tipos de dados brutos. Esses repositórios são únicos e ficam disponíveis para as pessoas da organização que queiram fazer análise sobre eles. Os dados chegam ao on-premise ou cloud data lake (armazenamento no local ou em nuvem) vindos de diversas fontes e são armazenados no formato original.

No entanto, para essas duas soluções, as possibilidades são diversas e isso impactará em toda a estrutura da sua empresa.

Quer saber mais? Então confira:

PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DO DATA LAKE

Um data lake é projetado para o consumo de dados, o que inclui as ações de coletar, importar e processar os dados para armazenamento ou uso posterior. Sua principal característica é de permitir que sejam armazenados dados de diferentes fontes e formatos, em seu estado cru, sem nenhum tipo de tratamento prévio.

Ou seja, os dados podem ser consumidos e o esquema aplicado somente quando as informações forem usadas e as finalidades forem estabelecidas.

O data lake só requer um esquema, na fase de leitura, quando forem necessárias as informações. Dessa forma, permite manter grandes quantidades de informações estruturadas ou semi estruturadas em um determinado local, apenas aguardando para serem utilizadas.

No DL podem ser importadas informações de websites, sistemas empresariais, ferramentas analíticas , redes sociais, internet das coisas, dentre outras fontes.

Além disso, o suporte 3v do Big Data pode ser oferecido: variedade, volume e velocidade.

Assim, os lakes possibilitam análises diversas, como cruzamentos de fontes distintas e identificação de padrões e correlações, com a finalidade de promover dicas e insights para a gestão.

TIPOS DE DATA LAKES

Os data lakes podem ser implantados localmente (on-premise,) na nuvem (cloud data lake), híbridos ou multi-cloud.

Veja algumas informações sobre cada um desses tipos:

On-premise : para esta implantação se deve considerar requisitos como design, espaço e energia, gerenciamento, aquisição de software e hardware, competências para as operações e os custos constantes.
Cloud data lake : este formato fornece inúmeros benefícios, como escalabilidade, atualizações frequentes, confiabilidade, ampla cobertura geográfica e segurança, dentre outros. Outro benefício que se destaca é o investimento, já que os custos são associados à utilização real, ou seja, é pago somente o que é utilizado com processamento e armazenamento.
Hybrid data lake : data lakes locais e em nuvem simultaneamente, assim funcionam os data lakes híbridos. Embora tenham muitos benefícios, também apresentam alguns desafios. O gerenciamento de uma operação local demanda conhecimento adicional de engenharia, bem como a migração constante entre o local e a nuvem. Por outro lado, essa abordagem dupla permite que os dados menos relevantes sejam mantidos no local e os dados mais importantes na nuvem, aproveitando, assim, a flexibilidade e a dinamicidade dos serviços em nuvem.
Multi-cloud data lake : neste tipo há a combinação de várias ofertas de nuvem para o gerenciamento e manutenção dos data lakes. Dessa forma, é possível aproveitar as vantagens de cada plataforma, mas também exigem muita experiência para permitir que diferentes plataformas se comuniquem entre si.

É importante salientar que os data lakes demandam governança e manutenção contínuas para garantir que os dados possam ser acessados e usados. Se não houver esse controle, eles podem se tornar lixo eletrônico (inacessíveis, pesados e inúteis). Quando isso acontece são denominados “data swamps”, em tradução livre, “pântano de dados”.

COMO FUNCIONA O CLOUD DATA LAKE?

Entenda como funciona a estrutura e a lógica do cloud data lake, conhecendo o caminho dos dados desde a entrada, chamada de ingestão (ingestion) até sua análise. Veja:

Ingestion: nesta primeira etapa da jornada dos dados, acontece a absorção de dados estruturados e não estruturados. Eles são coletados e agrupados de várias fontes, e vão em seu formato original para o data lake, ou seja, brutos. Uma grande vantagem do cloud data lake é que o escalonamento pode ser feito sem a necessidade de reconsiderar esquemas, estruturas ou transformações, como precisaria ser feito em um data warehouse tradicional.
Storage : o armazenamento é a segunda etapa na jornada de dados. Essa etapa consiste num repositório controlado onde todos os dados ingeridos são armazenados antes de passarem por qualquer transformação. Lembrando que todos os dados podem manter seu estado original, sejam estruturados ou não. O sistema simplificado de armazenamento permite que as empresas coletem infinitas quantidades de dados e forneçam alta disponibilidade, acessibilidade, segurança e escalonamento automático.
Processing : nesta terceira etapa da jornada, os dados são convertidos de seu estado bruto,se tornando compatíveis com as informações já armazenadas no lake.. Após serem processados, eles são novamente armazenados no lake, mas dessa vez junto dos dados que eles se assemelham , para que possam ser analisados.
Analytics : na etapa final da jornada de dados, os que estão processados e armazenados são disponibilizados para análise. Essa análise é feita por usuários de business intelligence e cientistas de dados. Este é o objetivo final de qualquer empresa.

BENEFÍCIOS DO CLOUD DATA LAKE

A esta altura, você pode estar se perguntando sobre os benefícios do cloud data lake. São muitos, e para que tenha uma ideia, separamos alguns:

1. FOCO NO VALOR DO NEGÓCIO E NÃO NA INFRAESTRUTURA

Armazenar big data na nuvem elimina a necessidade de construção e manutenção de uma infraestrutura física.

Assim, os recursos que seriam utilizados para essas finalidades podem ser direcionados ao desenvolvimento de novas funcionalidades, que podem ser agregadas ao valor comercial do negócio.

2. BAIXOS CUSTOS DE ENGENHARIA

É possível construir pipelines de dados de forma mais eficiente com ferramentas em nuvem. Esse pipeline é geralmente pré-integrado, dessa forma, é possível obter soluções funcionais sem que seja preciso investir muitas horas em engenharia de dados.

3. ESCALONAMENTO AUTOMÁTICO

Os cloud data lakes são projetados para promover funcionalidade de escalonamento imediato, ou seja, as empresas não se preocupam em expandir sua capacidade quando necessário.

4. CLOUD DATA LAKE E A INFRAESTRUTURA ÁGIL

Serviços em nuvem são flexíveis, com infraestrutura sob demanda. Caso surjam novos casos para o data lake, este pode ser repensado, redesenhado e reprojetado de forma mais fácil.

5. TECNOLOGIAS ATUALIZADAS

Cloud data lakes têm atualização automática e disponibilizam tecnologias mais recentes. É possível adicionar novos serviços em nuvem assim que se tornarem disponíveis sem que precise mexer na arquitetura .

6. SEGURANÇA DE DADOS

Todas as empresas têm a responsabilidade de proteger seus dados. Com os data lakes projetados para armazenar dados de todos os tipos (detalhes de clientes, informações financeiras etc.), a segurança se torna ainda mais importante.

Os provedores de nuvem asseguram a segurança dos dados conforme definição no modelo de responsabilidade compartilhada.

7. CAPACIDADE

O armazenamento em nuvem permite começar com poucos arquivos e aumentar o data lake para exabytes de tamanho, sem que seja preciso se preocupar com expansão do armazenamento e manutenção interna dos dados.

8. EFICIÊNCIA DE CUSTOS

Os provedores em nuvem permitem muitas classes de armazenamento e opções de preços. Dessa forma, as empresas investem somente pelo armazenamento que precisam.

OS PRINCIPAIS DESAFIOS NA IMPLEMENTAÇÃO DO CLOUD DATA LAKE

Apesar de todos os benefícios vistos acima, o cloud data lake não é uma solução perfeita, pois também apresenta desafios.

Veja alguns:

1. MIGRAÇÃO

O processo de migração dos dados para a nuvem é um dos maiores desafios para os data lakes. Além de complexo, pode exigir um pouco mais de investimento, especialmente se ocorrer repetidamente.

2. GERENCIAMENTO DE DADOS

O benefício pode ser também um desafio. Como os data lakes podem suportar diversos tipos de dados — estruturados, não estruturados etc.—, a gestão e a limpeza podem se tornar um processo intensivo.

Além disso, se algo sair do controle, pode ocorrer o que já mostramos para você anteriormente como “pântano de dados” — muitos dados mal-formados, repetidos, inúteis, pesados…e isso tem muito pouco valor para uma empresa, além de demandar muito esforço para ser corrigido.

3. ANÁLISE DE AUTOATENDIMENTO

O principal benefício de configurar um data lake é a possibilidade de combinar, organizar e transformar fontes de dados díspares. No entanto, isso requer uma solução analítica igualmente robusta.

Assim, mesmo que os provedores de nuvem ofereçam soluções de análise, nem sempre é fácil utilizá-las e se conectar a essas plataformas de análise.

VOCÊ PRECISA DE DADOS AGORA, NÃO DEPOIS

Sempre falamos nas transformações que mudaram a forma como as pessoas fazem negócios, como se conectam a seus potenciais clientes e como conseguem analisar cenários e mercados. Assim mesmo, no futuro.

No entanto, esse futuro já está dando as cartas. A afirmação “você precisa de dados agora, não depois” é totalmente correta.

Os dados são a nova riqueza e fundamentais para negócios de qualquer segmento. Ficar estagnado e não acompanhar esse movimento deixará muitas empresas para trás quando se trata de vantagem competitiva e garantir sua fatia de mercado.

Comece a entender o verdadeiro potencial dos dados de seu negócio .

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Desenvolva uma estratégia de dados para alcançar resultados

Mon, 23 Aug 2021 11:26:00 GMT

Neste artigo, falamos como traçar uma estratégia para lidar com os dados e construir uma sólida estratégia de dados. Confira! The post Desenvolva uma estratégia de dados para alcançar resultados appeared first on FiveActs.

Growth Intelligence: aprenda a usar dados para crescer a sua empresa

Wed, 18 Aug 2021 22:39:00 GMT

As empresas que são orientadas aos dados possuem até 23x mais chances de conquistar novos clientes segundo uma pesquisa da McKinsey Global Institute . Mas, em um mundo em que apenas a visão de dados interna já se provou ser limitante, o uso do Growth Intelligence se tornou necessário para poder dar as cartas.

Você não sabe sobre o que estamos falando? Growth Intelligence é a aplicação das técnicas de Business Intelligence para alavancar resultados de marketing e vendas. De forma resumida, isso é feito por meio de ciência de dados e de big data .

Se você ficou curioso, é hora de avançar nessa conversa. Continue a leitura e descubra por que o growth intelligence é tão necessário e como beneficia os negócios nessa disputa acirrada das empresas pela sua fatia de mercado.

POR QUE O GROWTH INTELLIGENCE TEM SE MOSTRADO CADA VEZ MAIS NECESSÁRIO?

Ficar atrelado a velhas — ou às mesmas — estratégias não é uma opção quando o objetivo da sua empresa é ser competitiva . E quem está ditando isso não somos nós.

Mudanças econômicas e governamentais, por exemplo, alteram muito o cenário para qualquer tipo de negócio. Entretanto, há uma mudança que está diretamente relacionada às vendas e à forma como as marcas chegam a quem interessa: a mudança de comportamento do consumidor .

Aliás, precisamos frisar: o comportamento do consumidor mudou muito nas últimas décadas e, sobretudo recentemente, por causa da pandemia.

Já que esse comportamento interfere diretamente nos resultados das empresas, como entendê-lo e associá-lo a outros fatores, como o cenário de mercado?

Por meio da análise de dados, do uso do growth intelligence.

Você já ouviu alguma vez que os dados são o novo petróleo? Ou seja, riqueza pura. Eles têm valor inestimável para se chegar às estratégias certas para cada tipo de negócio.

Então é hora de as empresas explorarem essa riqueza que têm à disposição.

GROWTH INTELLIGENCE É O MESMO QUE BUSINESS INTELLIGENCE?

Já sabemos que o Business Intelligence (BI) usa os dados coletados e analisados para tomadas de decisões mais acertadas e outros resultados, como a redução de custos operacionais, diminuição de perdas etc.

No entanto, a nova inteligência de mercado tem se baseado mais em growth intelligence, uma metodologia que possibilita a captura não só dos dados internos, mas também dos externos, e em tempo real .

Assim, ele orienta as ações de marketing e vendas das organizações, gerando mais inteligência e vantagens competitivas às estratégias de alcance e de experiência de marca.

Por isso, pode-se dizer que a metodologia de growth intelligence vai além das ferramentas de BI.

BENEFÍCIOS DE UMA ESTRATÉGIA DE CRESCIMENTO INTELIGENTE

Conheça alguns benefícios de uma eficiente estratégia de mercado inteligente , baseadas em growth intelligence:

ANÁLISE DE MERCADO E PLAYERS “INVISÍVEIS”

Por que uma análise de mercado é feita? Primeiro porque a empresa precisa dominar o entendimento sobre o mercado em que está inserida e atua, seus concorrentes, fornecedores e clientes.

Como ela consegue isso de forma eficaz? Por meio da análise de dados, sendo alguns aqueles que inundam a internet diariamente. Eles geram insights precisos e que podem definir que tipo de empresa ela deve ser: se destacando em uma arena de gladiadores.

Para isso, não se pode mais ter uma dimensão parcial do desempenho dos negócios. É preciso ir além e inovar.

E inovação, neste contexto, é encontrar informações em uma sociedade que já mudou. E, a partir dessas informações, identificar novos comportamentos e novos consumidores, potenciais clientes invisíveis até então.

É um grande desafio, sobretudo para o marketing, que é quem trabalha com as informações levantadas para atingir seu público-alvo e atrair outros, esses players invisíveis que não estão sendo alcançados.

Quando se implementa uma estratégia de inteligência de mercado, se abre um caminho mais fácil para a busca de insights. Dessa forma, a análise de mercado pode apontar oportunidades únicas, desde que a interpretação seja precisa e as informações minuciosas.

FOCO NOS ALVOS ESTRATÉGICOS

Com informações mais apuradas sobre o perfil e o comportamento do consumidor que sua marca pode atingir, é possível vislumbrar muitos resultados positivos.

Mas como utilizar essa enxurrada de dados vindos de diversas fontes diariamente? Como a partir disso, é possível determinar os alvos estratégicos?

Bem, uma das tarefas mais importantes das empresas contemporâneas — aquelas que já entenderam a dinamicidade e os novos modelos de negócios — é gerenciar esses dados .

Uma das formas é a curadoria de dados , feita com ferramentas de BI e que certamente serão aperfeiçoadas pela de growth intelligence. Elas possibilitam capturar, limpar e cruzar conjuntos de dados e assim conseguir análises bem próximas do mundo real.

REDUÇÃO DOS RISCOS FINANCEIROS

Outro benefício que se tem por meio da inteligência de mercado é a possibilidade de gerenciamento de riscos , inclusive financeiros.

Isso é feito por meio de análises de uma série de dados sobre pessoas e outras organizações e também pela automatização de processos de decisão .

Líderes financeiros de negócios de vários segmentos utilizam cada vez mais o BI para a tomada de decisões. Afinal, qualquer decisão mal tomada gera prejuízos às empresas e, em muitos casos, até à reputação da marca.

Imagine então esses processos aprimorados pela nova inteligência de mercado?

Se as ferramentas de BI já oferecem conhecimento preditivo sobre o andamento dos negócios, essa vantagem será potencializada.

Além disso, a inteligência de mercado ajuda com muitas outras decisões importantes com consciência sobre os impactos financeiros para a empresa, como aumentar o quadro de funcionários, expandir vendas ou retrair a produção.

COMO A SUA EMPRESA PODE SE BENEFICIAR COM O GROWTH INTELLIGENCE?

ANÁLISE DE DADOS ESTRATÉGICA

Análise de dados ainda mais estratégica. Não é à toa que o growth intelligence desponta como a nova inteligência de mercado.

Com um trabalho em cima da visão do negócio e de fatores externos que mostram o ambiente competitivo, as ações estratégicas de marketing serão ainda mais acertadas.

A análise de dados externa faz com que as organizações entendam muito mais sobre seus concorrentes e consumidores. Além disso, possibilita comparações entre a performance de seus negócios em relação à concorrência .

RELATÓRIOS CAPAZES DE AJUDAR NA TOMADA DE DECISÃO

Se sua empresa ainda está presa aos tradicionais relatórios mensais, que mostram dados passados, é hora de começar a mudar isso.

“ Real-time-analytics ” é o termo da vez. Ou seja: análises/acompanhamento de informações em tempo real. Só assim a empresa se torna realmente orientada por dados e consegue entender efetivamente o comportamentos de seus clientes e consumidores.

Por isso comentamos anteriormente sobre ir além das ferramentas de BI . Não que não sejam eficientes. Mas, as suas limitações em termos de funcionalidade nem sempre permitem que se possa analisar as informações internas e externas em tempo real, ao contrário do growth intelligence.

Esta última ferramentas entrega análises dinâmicas, inclusive, possibilita a redução de riscos para negócio ao permitir que gestores consigam corrigir rotas mais rapidamente.

ACESSO A DADOS ESTRATÉGICOS

Quais são os dados estratégicos aos quais se tem acesso pelas ferramentas de inteligência de mercado?

Lembrando que esses dados nortearão as ações voltadas ao crescimento em marketing e vendas da organização.

Veja alguns:

Comportamento de consumo : entre os dados gerados a todo momento, estão os que indicam o comportamento de clientes ou potenciais consumidores. Esses são essenciais para o marketing e a área de inteligência de mercado da organização.

Padrões que se repetem : a repetição de um padrão pode indicar uma tendência. Dessa forma são encontradas oportunidades e a empresa consegue se alinhar às demandas do mercado.

Acompanhamento da concorrência: também conhecida por benchmarking, este tipo de análise ajuda a empresa a fazer um comparativo com os principais concorrentes, deixa os times de colaboradores atentos ao que está sendo feito e que tem (ou não) dado certo e a um levantamento do que precisa de melhorias.

Mercado endereçável : de forma simples e resumida, é o que direciona o consumidor a comprar o produto oferecido. Enquanto alguns compram pelo preço, outros o escolhem pela qualidade, independentemente do preço. Ao identificar quais fatores influenciam os consumidores , torna-se fácil direcionar ações de marketing e do departamento de vendas.

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Churn: o que é, como calcular e dicas para evitar

Fri, 30 Apr 2021 14:50:00 GMT

A taxa de churn é uma daquelas que empresas sempre querem manter no menor patamar possível.

Como ela registra o índice de cancelamentos , sozinha, já é um parâmetro ruim para os negócios.

E fica ainda pior quando analisamos o contexto.

Afinal, uma taxa de cancelamento alta pode ser como a ponta do iceberg em um processo de deterioração da reputação de uma

empresa.

Nem precisa ir muito longe para saber que, sendo tão nocivo à imagem e para os negócios, ele deve ser evitado – mas não a

qualquer custo.

Comece lendo este conteúdo e previna-se desse risco!

O QUE É CHURN E POR QUE ESSA MÉTRICA É IMPORTANTE?

Também conhecido como churn rate, ou taxa de cancelamento, o churn é uma métrica que revela quantas pessoas estão desistindo de pagar pelos seus serviços.

Comum em modelos de negócio com vendas recorrentes , pode ser usada em segmentos diversos.

Trata-se de um valor percentual que indica o sucesso ou não de uma estratégia de fidelização.

Assim, calcular a taxa de cancelamento é a melhor forma de saber se seus serviços estão gerando o retorno esperado ou se há um processo de evasão de clientes.

Além das empresas que trabalham com assinaturas, também se beneficiam da métrica aquelas que prestam serviços, como:

escritórios de contabilidade,
empresas de marketing digital ,
escolas,
clínicas e outras.

COMO CALCULAR A TAXA DE CHURN?

Sendo uma taxa, pode ser calculada periodicamente, aplicando a seguinte fórmula:

Churn = total de clientes cancelados ÷ total de clientes ativos do último mês

Digamos, então, que você tem uma empresa SaaS (que vende o acesso a softwares como serviço) e, no último mês, permaneceram ativos em sua carteira um total de 50 clientes, enquanto sete cancelaram.

Nesse caso:

Churn = 7 ÷ 50 = 0,14 = 14%

Não há um valor ideal ou que possa ser considerado alto ou baixo.

Na verdade, tudo vai depender de uma base de dados de qualidade e que permita comparar a porcentagem de cancelamentos para um dado período.

De todo modo, qualquer taxa acima de 10% já indica que pode haver um movimento evasivo se formando , o que naturalmente demanda medidas de contenção.

QUAL É A TAXA IDEAL DE CHURN?

Como você viu, não há um patamar que se possa dizer alto ou baixo em relação ao churn.

Há negócios em que pode ser bastante normal níveis acima de 10%, enquanto em outros essa taxa pode ser inaceitável.

O mais importante, aqui, é fazer o cálculo da taxa de cancelamento regularmente para formar uma série histórica.

Desse modo, a taxa de cancelamento poderá dizer de maneira mais exata se a performance da empresa está dentro do esperado ou não.

Considere, por exemplo, que no mês de janeiro do ano passado, seu negócio registrou um churn de 3%, enquanto no mesmo mês deste ano ele passou para 4%.

Nesse caso, temos uma piora que, como tal, deve ter suas causas investigadas para que seja encontrada uma solução.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE CHURN E CHURN DE RECEITA (OU MRR CHURN)?

Como todo indicador chave de performance (KPI), o churn traz insights mais precisos quando é calculado paralelamente a outros parâmetros.

Um deles é o chamado monthly recurring revenue churn, ou apenas MRR churn, um KPI que mede não a taxa de evasão, mas as receitas que deixaram de entrar em função da perda de clientes.

Para calculá-lo, você deve tomar os valores que deixaram de entrar com os cancelamentos feitos.

Supondo que, em um mês com quatro clientes a menos, um deles gastava R$ 50,00, outro R$ 40,00, um terceiro R$ 35,00 e o último R$ 25,00.

Você pode calcular o MRR churn de duas formas.

A primeira, conhecendo o valor bruto das receitas perdidas, bastando para isso fazer a soma simples dos cancelamentos:

MRR churn = 50 + 40 + 35 + 25 = R$ 150,00

Ou, se preferir, pode calculá-lo em percentuais.

Para isso, você precisará conhecer o MRR churn do último mês e aplicar a seguinte fórmula:

= MRR churn ÷ MRR churn do último mês
= 150 ÷ 140
= 6,66%.

5 DICAS PARA EVITAR O CHURN

Negócios que vivem da prestação de serviços recorrentes devem estar sempre atentos à evolução da taxa de churn.

Veja abaixo quais medidas podem ser adotadas para que os seus clientes não cancelem os serviços pelos quais vinham pagando.

1. NÃO ESPERE ACONTECER

Desistências não acontecem do dia para a noite.

Em geral, elas são apenas a “gota d’água” de um processo mais longo de más experiências ou serviços ruins.

Sendo assim, o ideal é se antecipar, buscando constantemente a melhor versão do serviço que sua empresa puder prestar.

2. IDENTIFIQUE AS RAZÕES

Serviços recorrentes atendem a demandas de longo prazo que, como tais, não deixam de existir sem uma ou mais boas razões.

Por isso, sempre que um cliente cancelar um serviço, não deixe de obter dele o feedback necessário para identificar as causas.

Se elas têm ligação com a sua empresa, atue para melhorar os pontos fracos.

Mas se o motivo for um fator externo, o trabalho deve ser no sentido de evitar futuros cancelamentos por esse mesmo aspecto.

3. CUIDE BEM DA PRIMEIRA IMPRESSÃO

Outro critério que, via de regra, leva clientes a desistirem de um serviço, é quando a primeira impressão causada pela empresa é ruim.

Para evitar isso, é fundamental focar no atendimento, até porque, segundo uma pesquisa publicada no portal Inc.com , tudo o que as pessoas precisam para formar uma primeira impressão é de apenas 27 segundos.

4. FAÇA PESQUISAS DE SATISFAÇÃO

Além do atendimento impecável, vale também apostar nas pesquisas de satisfação para se prevenir do churn.

Procure entender pelas respostas dadas que tipo de serviços seus clientes gostariam de ter e compare com o que vem sendo prestado.

A diferença entre eles deverá ser a sua meta.

5. PROPORCIONE A MELHOR EXPERIÊNCIA

Serviços são oportunidades de criar experiências.

Por isso, sempre que sua empresa estiver em contato com um cliente, procure ir além do convencional e tente “fisgá-lo” pelo encantamento.

CONCLUSÃO

Embora seja um indicador até certo ponto intimidante , o churn rate precisa ser encarado de frente.

Afinal, tê-lo sob controle é a melhor forma de assegurar que suas vendas recorrentes serão sustentáveis.

Não se pode desprezar, ainda, a oportunidade de otimizações que o acompanhamento desse importante KPI representa.

Afinal, o cálculo periódico da taxa de cancelamento, bem como suas medidas preventivas, são capazes de mostrar em que sua empresa está falhando.

De qualquer modo, o churn é um entre tantos KPIs que pedem dados estruturados e de qualidade para trazer revelações.

Para isso, conte com as soluções analíticas da FiveActs e extraia dos seus indicadores de performance insights valiosos para orientar suas decisões.

DataOps: o que é, como funciona e saiba como implementar

Fri, 16 Apr 2021 11:00:00 GMT

O Manifesto Ágil de 2001 gerou muitos frutos – e um dos mais recentes é o conceito de DataOps.

Por sua vez, ele é derivado do DevOps, já utilizado há algum tempo por profissionais de TI no desenvolvimento de softwares, sites e outras soluções em tecnologia.

A afinidade com a metodologia ágil faz com que essa abordagem seja ideal não só para definir o que fazer com dados , mas como geri-los da melhor forma.

Neste conteúdo, vamos entender como funciona e de que forma você pode se beneficiar do DataOps.

Acompanhe!

DATAOPS: O QUE É?

DataOps é o termo que remete às operações com dados e que tem raízes na filosofia Agile.

O conceito tinha como proposta inicial ser um sistema de melhores práticas com dados , mas gradualmente amadureceu para uma abordagem totalmente funcional para lidar com a sua análise.

Vale destacar novamente que ele deriva do DevOps, conceito criado em 2008 pelos programadores Andrew Clay Shafer e Patrick Debois.

Ele foi popularizado em 2009, quando foi utilizado pela primeira vez no evento DevOpsDays, na Bélgica.

Já a primeira citação do termo DataOps viria a acontecer em 2017, quando Lenny Liebmann o utilizou no artigo “3 Reasons Why DataOps Is Essential for Big Data Success”.

COMO FUNCIONA O DATAOPS?

O foco do profissional DataOps é encontrar maneiras de reduzir a quantidade de tempo necessária para concluir um projeto de análise de dados .

Isso abrange desde a concepção da ideia original até a construção de gráficos , modelos e tabelas para fins de comunicação.

O funcionamento de um setor de DataOps é todo baseado em ferramentas de Statistical Process Control (SPC) que, no caso, são usadas para monitorar e controlar os processos para analisá-los.

Assim, o fluxo de dados é constantemente gerenciado e, se ocorrer uma anomalia, o time de analistas pode ser notificado por alertas, entre outras ações corretivas e preventivas.

DEVOPS X DATAOPS

Embora tenham uma relação direta, DevOps e DataOps possuem propostas distintas.

O primeiro se refere a um conjunto de práticas em que são coordenadas as equipes de desenvolvimento e de operações.

Já o DataOps se volta à análise de dados e não está vinculado a uma arquitetura , ferramenta, tecnologia ou linguagem específica , sendo flexível por natureza.

Nele, recursos de suporte ajudam a promover a colaboração, além de garantir a segurança, qualidade, acesso, facilidade de uso e orquestração dos dados disponíveis.

VANTAGENS DA IMPLEMENTAÇÃO

Além da metodologia ágil, o DataOps tem tudo a ver com um outro conceito bastante em voga: o de big data .

Com a imensa quantidade de dados acessíveis às empresas e usados para balizar decisões , é necessário estruturar processos que permitam coletá-los e, em seguida, transformá-los.

Nesse ponto, companhias que contam com um setor ou especialista em DataOps têm grande vantagem, já que elas terão condições de extrair resultados dos seus dados.

Além disso, quanto mais bem feito for o gerenciamento, melhores e mais disponíveis eles serão.

Por sua vez, o maior domínio sobre os dados se traduz em melhores insights, estratégias de negócios e lucros.

Assim, a metodologia ajuda a transformar dados brutos em informações valiosas com mais rapidez.

COMO IMPLEMENTAR O DATAOPS?

Como você viu, o DataOps pode ser estruturado como um setor ou estar a cargo de um especialista.

No entanto, não basta apenas isso. Antes que a sua empresa passe a gerir seus dados por essa abordagem, é preciso prepará-la.

Vamos ver como fazer isso da forma certa.

Acompanhe!

ACIONE OS PROFISSIONAIS DE TI

Uma das premissas em um setor de DataOps é a integração.

Afinal, ele tem como proposta o tratamento e a gestão dos dados da empresa como um todo e, por isso, é indispensável o acionamento dos profissionais de TI disponíveis.

E se a sua companhia não conta com um time de TI, você pode recorrer antes à consultoria da FiveActs para, assim, começar um processo de implementação de DataOps.

O mais importante é que, nessa etapa inicial, você tenha o suporte de especialistas para entender o que está em jogo e quais resultados esperar.

FAÇA TESTES

A partir dos primeiros processos de gestão de dados , serão criados fluxos que, como tais, devem ser testados antes de serem validados e integrar as rotinas do negócio.

Digamos que sua empresa trabalha com servidores on-premises, nos quais estão armazenados os dados de todas as contas de e-mail corporativo.

Nesse caso, os testes podem servir para validar, por exemplo, o tempo de acesso às contas individuais, bem como para verificar eventuais falhas de segurança.

PADRONIZE PROCESSOS

Um dos principais objetivos ao criar uma rotina baseada em DataOps é integrar processos e rotinas de diferentes instâncias.

Dessa forma, vale padronizar também os sistemas que levarão a essa integração, uniformizando códigos de programação e os métodos de modelagem de dados .

Cabe ressaltar que processos padronizados facilitam a detecção de falhas e, sendo assim, são fundamentais para a adoção de medidas de correção efetivas.

SIMPLIFIQUE O ARMAZENAMENTO

Outro fator muito importante é a simplificação dos meios de armazenamento.

Por isso, é sugerido que, em vez de múltiplas fontes de dados , seja utilizado um único ambiente baseado na nuvem.

CONTE COM SOLUÇÕES EM TECNOLOGIA

Não seria possível implementar DataOps sem as ferramentas e os recursos adequados.

Sendo assim, procure adotar, junto ao seu time de TI, soluções que sejam ao mesmo tempo escaláveis e que possam ser atualizadas indefinidamente.

CONCLUSÃO

De certa forma, a abordagem DataOps é um desdobramento do que já faziam os profissionais de DevOps.

Mais ou menos como uma fábrica de carros tem um setor dedicado a cuidar da gestão e aquisição de peças e insumos, isso agora também é feito no segmento de tecnologia.

E se para você a ideia soa atraente, fica então a dica: conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs e faça muito mais com os seus dados.

Granularidade de dados: o que é, importância e erros para evitar

Thu, 15 Apr 2021 18:12:00 GMT

A granularidade de dados é um conceito que se relaciona com o acesso a eles.

Não por acaso, cumpre papel importante na sua análise e na transformação em informações que qualificam a tomada de decisão em um projeto ou empresa.

Para entender melhor do que se trata, podemos recorrer a uma analogia.

Você deve concordar que é um pouco frustrante, ao pesquisar no Google, receber respostas longe daquilo que busca.

Isso acontece quando você precisa de uma resposta específica, mas parte de uma pesquisa genérica e abrangente.

A granularidade de dados, de certa forma, remete a uma ideia parecida: refinar os dados para que, ao serem acionados, tragam retornos conforme a intenção de quem busca.

Por envolver um minucioso trabalho conjunto entre engenheiros de dados, programadores e especialistas em TI, a área da gestão que trata da granularidade de dados é uma das mais desafiadoras.

Siga a leitura para saber o que significa o conceito e de que maneira ele pode ser aplicado em seu negócio.

O QUE É GRANULARIDADE DE DADOS?

Granularidade de dados é a concepção em tratamento e gestão de dados segundo a qual eles são armazenados e tratados em unidades maiores ou menores . Portanto, diz respeito à escala pela qual um sistema deverá alocá-los para posteriores pesquisas, entre outros usos.

Digamos, por exemplo, que temos um banco de dados com cadastro de clientes .

Cada perfil pode conter uma unidade de dados em que constam endereço, idade, sexo, estado civil e se a pessoa tem filhos.

Nessa situação, temos um conjunto de dados que poderiam ser ainda mais granulares, caso cada informação dessas fosse armazenada e acessada de forma independente.

COMO É A GRANULARIDADE DE DADOS NO DATA WAREHOUSE?

Em outra analogia, poderíamos pensar em uma oficina.

Nela, cada veículo pode ser considerado como um conjunto de dados que, por sua vez, podem ser “granulados” pelo seu desmonte.

Agora, imagine isso em termos de armazenamento.

Se cada carro fosse desmontado, provavelmente, a oficina teria problemas, já que a demanda por espaço aumentaria.

Do contrário, com veículos inteiros, essa demanda é menor, mas, por outro lado, pode ser mais trabalhoso encontrar uma peça.

Por essa mesma lógica, a granularidade de dados é essencial para definir o quanto de espaço de armazenamento em um data warehouse será necessário.

Por isso, lembre-se: quanto mais granulares, mais espaço demandado e mais precisão.

Em contrapartida, uma granularidade menor equivale a menos demanda por espaço, mas, por outro lado, o acesso aos dados se torna mais restrito.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DA GRANULARIDADE DE DADOS NO ARMAZENAMENTO DE INFORMAÇÕES?

Definir uma relação que contemple os interesses e necessidades de uma empresa quanto ao uso dos seus dados pode ser comparado também com uma “arte”.

Sendo assim, o cientista de dados que se propõe a definir um tipo de granularidade é um verdadeiro “artista” no sentido de encontrar a proporção mais adequada.

Se ele errar a mão e formatar um sistema de gestão de dados pouco granular, vai prejudicar as rotinas da empresa ao dificultar o acesso às informações.

Porém, se os dados forem demasiadamente granulares, o prejuízo será sentido ao utilizar mais espaço de armazenamento do que seria normalmente exigido.

Desse modo, a granularidade na medida certa é fundamental, porque traz consigo algumas garantias , como destacamos a seguir.

MAIS RAPIDEZ NAS PESQUISAS

Considere um sistema ERP integrado às vendas.

Nesse sistema, pouco granular, os dados comerciais estão agrupados de forma bastante genérica.

Assim, utilizando a pesquisa, você apenas poderá saber informações básicas, como a data de uma venda ou o nome do vendedor que a fez.

No entanto, você tem que calcular o ticket médio por vendedor e, para isso, precisará fazer um grande esforço para buscar as informações venda a venda.

Com a granularidade correta, todo esse trabalho poderia ser poupado, já que os dados poderiam estar armazenados de maneira a favorecer pesquisas mais detalhadas.

RESULTADOS MAIS PRECISOS

Considerando o exemplo anterior, um conjunto de dados granulados na medida certa não só pouparia tempo e trabalho, como garantiria resultados mais precisos.

Em vez de buscar os números de cada venda “no olho”, seria possível pesquisar diretamente pelos dados necessários para calcular o ticket médio, ou mesmo fazer esse cálculo diretamente.

PROCESSOS EM ETL APRIMORADOS

Nem precisamos ir muito longe para perceber que processos de Extract, Transform and Load (ETL) dependem diretamente da definição da granularidade correta.

Afinal, eles se destinam justamente a buscar em um data warehouse por dados para posterior tratamento e carregamento.

QUAL É A RELAÇÃO ENTRE GRANULARIDADE DE DADOS, BIG DATA E DATA ANALYTICS?

Você também já deve ter percebido que o conceito de dados granulares tem tudo a ver com sua análise e com o conceito de big data .

Nesse caso, é necessário considerar algumas questões elementares para relacioná-los da maneira certa:

Que tipo de dados vou precisar para atender aos meus objetivos?
Qual é a extensão estimada de cada unidade desses dados?
Tenho espaço de armazenamento suficiente para arquivá-los de forma mais ou menos granular?

Portanto, a granularidade é o ponto de partida para você saber o que deverá extrair do big data e, com isso, definir processos de análise de dados adequados aos seus objetivos.

ERROS DE GRANULARIDADE DE DADOS PARA NÃO COMETER

Se para você é muito difícil responder às questões do tópico anterior, não tem problema.

Você pode começar vendo na sequência quais erros devem ser evitados na hora de definir o tipo de granularidade dos dados para o seu negócio e, assim, ter um ponto de partida.

Confira!

AGRUPAR VÁRIAS TENDÊNCIAS DE NEGÓCIOS EM UM ÚNICO PADRÃO

A inteligência de negócios precisa ter critérios claros e diretos para ser acionável.

No entanto, ao simplificar demais, pode se perder o aprofundamento necessário para o bom uso dos dados.

Nesse caso, o risco de desperdiçar informação valiosa é iminente e, assim, a tendência é perder também insights importantes.

Em outras palavras: quando a granularidade dos dados é muito baixa, você só vê grandes padrões superficiais, arriscando-se a abrir mão de dados críticos.

PERDER-SE NOS DADOS

Você já ampliou acidentalmente o zoom em um mapa online?

É uma experiência desagradável, porque não se consegue distinguir nenhuma informação, já que não há contexto.

Isso também acontece com os dados.

Se eles forem muito granulares, você se perderá, não conseguindo se concentrar o suficiente para encontrar um padrão dentro de dados desconexos.

NÃO ESCOLHER AS VARIÁVEIS DE TEMPO ADEQUADAS

Os erros de granularidade de dados mais comuns estão relacionados a intervalos de tempo, ou seja, variáveis de medição em uma base horária, diária, semanal, anual e por aí vai.

Erros de granularidade temporal geralmente ocorrem por uma questão de conveniência , já que boa parte das empresas tem formas padronizadas de relatar variáveis temporizadas.

Na maioria delas, exigiria muito esforço mudá-las, então, elas simplesmente não mudam, sujeitando-se ao tratamento impreciso dos dados disponíveis.

CONCLUSÃO

Não seria exagero dizer que a granularidade de dados, além de uma arte, é uma disciplina à parte dentro do universo de TI.

Definir o quão granulares seus dados devem ser, como vimos, é uma tarefa de relativa complexidade e, portanto, de fundamental relevância.

Por isso, é igualmente importante contar com a parceria certa ao formatar sistemas de coleta, tratamento e gestão de dados.

Quer uma dica? A FiveActs ajuda sua empresa a desenvolver sua business intelligence a partir da definição de novas práticas de analytics, incluindo a granularidade dos seus dados.

Conte com a gente e vá mais longe!

Data Driven: o que é e como implementar estrategicamente

Mon, 12 Apr 2021 17:49:00 GMT

Data driven é muito mais do que um termo em inglês da moda.

Estamos falando sobre uma nova configuração de negócios em que a informação tem um papel central.

Inclusive, é exatamente isso que aponta a consultoria Gartner no artigo Why Data and Analytics Are Key to Digital Transformation .

Segundo o relatório, em 2022, 90% das estratégias corporativas deverão ter a informação como um ativo crítico e a análise como uma competência essencial.

Nesse cenário que está se formando, a empresa que conseguir aplicar os conceitos e modificar sua cultura para se tornar data driven estará em vantagem.

Avance na leitura e entenda como fazer isso!

DATA DRIVEN: O QUE É E PARA QUE SERVE?

Data driven é usado para se referir às empresas nas quais as atividades e as decisões são orientadas por dados.

De acordo com a Techopedia , esse é um adjetivo usado para se referir a um processo ou ação estimulado por dados, em vez de ser movido por intuição ou experiência pessoal.

Em outras palavras, a decisão é tomada com base em evidências empíricas, e não por especulação.

O QUE É DATA DRIVEN BUSINESS?

Data driven business é todo negócio em que as lideranças decidem sempre a partir de evidências extraídas de informação estruturada .

Nesse caso, cabe ressaltar que não basta apenas coletar dados conforme o princípio de big data .

Afinal, dados sem tratamento raramente se mostram úteis no contexto empresarial.

Antes de servirem à tomada de decisão , eles precisam ser filtrados, tratados e submetidos a rigorosas análises , a partir das quais enfim poderão (ou não) confirmar as expectativas criadas.

Portanto, um negócio orientado por dados é todo aquele em que seus rumos são ditados por evidências estatísticas ou por dados estruturados com ferramentas de análise.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DE SER DATA DRIVEN?

Uma empresa orientada por dados tem muito menos chances de tomar decisões equivocadas , se comparada com outras que não são.

Afinal, o principal benefício em ser data driven consiste em adotar um método antes de apontar para o que fazer ou deixar de ser feito .

Um exemplo bastante comum em empresas de praticamente todos os segmentos são as decisões relativas aos processos de vendas .

Boa parte das organizações, inclusive as de grande porte, têm dificuldades em encontrar um modelo comercial que seja escalável e sustentável.

Isso se deve, sobretudo, à falta de uma cultura orientada por dados.

Sendo assim, quando a informação é efetivamente usada para embasar decisões, traz como um dos seus benefícios vendas recorrentes e receitas mais previsíveis .

COMO APLICAR A CULTURA DATA DRIVEN NA SUA EMPRESA?

Nem toda empresa está pronta para se tornar data driven em seus negócios.

Isso porque, em algumas delas, as decisões são tomadas quase sempre a partir do instinto dos seus gestores ou sem reflexões mais apuradas a respeito do contexto.

Dessa maneira, mudar a cultura em que a intuição prevalece sobre a informação é o primeiro passo para se tornar efetivamente uma empresa orientada por dados.

De qualquer forma, tal transformação não acontece sem a parte prática – afinal, cultura nada mais é do que a continuidade de hábitos, processos e procedimentos.

Confira na sequência algumas etapas a serem seguidas nesse sentido.

MUDANÇA DE CULTURA (SE NECESSÁRIA)

O “feeling” empresarial continua sendo importante e até necessário. No entanto, ele não deve ser a principal referência no processo decisório.

Isso porque os dados trazem revelações que, em geral, não podem ser mostradas sem análises aprofundadas.

Em contrapartida, é difícil trocar de um conceito para o outro e transformar isso em rotina quando a cultura da empresa privilegia o instinto e o improviso.

Nesse caso, o processo de mudança vai exigir das lideranças uma boa dose de persistência e, claro, um planejamento que ajude a superar as etapas indispensáveis ao longo da transição.

INDICADORES DE PERFORMANCE

Uma forma de se começar a mudar de uma cultura instintiva para a data driven é passar a avaliar os resultados a partir dos Key Performance Indicators (KPI), ou Indicadores-Chave de Desempenho.

Um exemplo disso acontece nas empresas que premiam seus vendedores com base em métricas como ticket médio e oportunidades convertidas, e não apenas no volume de vendas.

Afinal, dados estruturados trazem insights que números tomados isoladamente não podem proporcionar.

TRANSPARÊNCIA

A experiência comprova que as empresas bem-sucedidas em implementar uma cultura de negócios data driven são aquelas que também valorizam a transparência .

Uma vez que os dados são a fonte de conhecimento para balizar a tomada de decisão, é preciso que todas as pessoas envolvidas saibam com o que estão trabalhando.

Além disso, a maior circulação de informação gera uma demanda por fluxos de comunicação mais fluidos.

Seria um contrassenso esperar bons resultados quando apenas os escalões mais elevados têm acesso aos dados estratégicos.

CONTE COM SOLUÇÕES DE BUSINESS INTELLIGENCE

A cultura data driven não pode ser aplicada sem as ferramentas adequadas de business intelligence .

Primeiramente, porque nela o volume de dados que se espera utilizar é grande demais e, por isso, é necessário automatizar desde a sua coleta até o seu tratamento e armazenamento.

Portanto, é indispensável contar com recursos que possam prover business intelligence (BI) à companhia que pretende ser orientada por dados em suas atividades.

Uma delas é o software Tableau , solução líder de mercado que sua empresa encontra na consultoria FiveActs.

TRANSFORME INSIGHTS EM SOLUÇÕES

Dados estruturados geram insights que, por sua vez, devem levar a soluções efetivas.

Nessa etapa, é preciso aliar um planejamento estratégico que dê conta de materializar o que só existe na teoria.

Assim sendo, vale apostar em técnicas e ferramentas como o benchmarking para saber como operacionalizar os insights extraídos a partir das análises de dados .

CONCLUSÃO

Uma cultura data driven orientada por dados não surge da noite para o dia.

É preciso empenho, dedicação e, claro, utilizar dados para que a mudança vá, gradativamente, tomando forma.

Vale a pena apostar na cultura orientada por dados como abordagem de negócios porque, em geral, ele traz vantagens competitivas, não importa o tamanho da empresa ou o seu nicho de atuação.

Para dar conta desse desafio, conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs e tenha a seu serviço as melhores ferramentas de BI do mercado e a orientação que você precisa para tomar decisões certeiras.

Data Lake: o que é, importância, arquitetura, tipos e vantagens

Fri, 02 Apr 2021 09:00:00 GMT

Utilizar o data lake a favor da sua estratégia tem tudo a ver com os desafios atuais.

Na era do big data , há um vasto universo de dados e suas incontáveis fontes.

Todos eles precisam ser coletados e, posteriormente, armazenados pelas empresas para serem tratados e, só então, utilizados como informação útil.

Nesse processo, o data lake é um elemento fundamental, porque será a partir dele que o tratamento de dados começa.

Avance na leitura, descubra o que isso significa e como aplicar em suas rotinas e projetos.

DATA LAKE: O QUE É?

Data lake é o repositório de dados usado pelas empresas para operacionalizar um outro recurso: o big data .

O conceito foi mencionado com destaque pela primeira vez pelo Chief Technical Officer (CTO) do Pentaho, James Dixon.

Desde então , a definição aceita de data lake é a de uma fonte de dados.

É dele que negócios de todos os segmentos tiram informações que serão, posteriormente, tratadas e estruturadas para orientar a tomada de decisões.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE DATA LAKE E DATA WAREHOUSE?

Paralelamente ao conceito de data lake, caminha o de data warehouse , ou armazém de dados, traduzido para o português.

Nesse caso, a diferença entre data lake e data warehouse está na maneira como as informações estão dispostas em cada um desses repositórios.

Neste conceito, os dados ficam “estocados” em estado bruto, sem qualquer tratamento.

Já nos data warehouses, eles recebem uma certa filtragem, sendo armazenados apenas depois de serem catalogados ou hierarquizados de alguma forma.

DATA LAKE: POR QUE DEVO TER NA MINHA EMPRESA?

Dados sempre fizeram parte dos processos decisórios das empresas, pelo menos naquelas em que a gestão é mais profissional.

A diferença, hoje, é que operamos com volumes realmente colossais de informação.

Portanto, sem essa solução, o trabalho de prospecção e modelagem desses dados seria uma tarefa humanamente impossível.

É por isso que é tão necessário: com ele, a sua empresa passa a ter um recurso que fará toda a diferença em suas decisões.

Veja algumas das suas vantagens a seguir.

1- DADOS SEMPRE DISPONÍVEIS

Você talvez conheça o caso da UPS , que passou a economizar milhões de litros de combustível pelo realinhamento das rotas dos seus caminhões por meio do big data.

Para ter resultados como esse , a empresa precisou de fontes de dados confiáveis e, acima de tudo, constantemente disponíveis.

É onde um data lake se mostra um ponto de apoio fundamental, já que é dele que se extrai a informação necessária.

2- MAIS FLEXIBILIDADE

Nem sempre um processo de análise de dados começa de forma clara e com a informação a ser tratada pronta para o uso.

Nesse caso, um data lake é útil no sentido de permitir uma garimpagem de dados de diversos tipos e que poderão ser tomados como ponto de partida de futuros diagnósticos.

3- INFORMAÇÃO NO VOLUME IDEAL

Como você viu, a diferença da análise de dados de hoje para a do passado é que, agora, trabalha-se com volumes na casa dos terabytes para cima.

Sendo assim, esse recurso é a maneira mais prática de assegurar que a gestão da empresa terá à disposição a quantidade de informação certa para gerar insights de valor.

4- CUSTOS MENORES DE IMPLEMENTAÇÃO

Um data warehouse pode ser a melhor solução quando se tem um orçamento mais folgado ou a empresa já está mais amadurecida digitalmente.

Por outro lado, nos negócios que ainda não são propriamente data driven, um repositório de dados se mostra um recurso mais adequado , já que abre um leque de possibilidades maior.

Data warehouses trazem um certo nível de sofisticação que, para quem não está habituado, pode tornar os dados armazenados de pouca utilidade.

Por isso, o data lake, além de ser mais simples de assimilar, demanda custos menores, já que dispensa toda uma arquitetura para estruturar a informação.

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS DESAFIOS?

Um data lake é, em essência, um espaço virtual onde vale mais a quantidade do que a qualidade dos dados.

Não por acaso, há quem o chame de data swamp, ou pântano de dados, já que existe sempre o risco de que ele venha a se tornar um grande aglomerado de informação sem utilidade.

Por isso , o maior desafio ao implementar um data lake é torná-lo efetivo para a empresa, ou seja, uma verdadeira fonte de dados relevantes e que possam ser estruturados para os fins propostos.

Para que essa seja uma verdadeira solução analítica , conte com especialistas para ajudá-lo: fale com a FiveActs !

ARQUITETURA DO DATA LAKE

Por falar em arquitetura de data lake, ainda que seja mais fácil de implementar, é preciso considerar também as etapas a serem seguidas nesse processo.

Vamos conhecer quais são?

#1 LANDING ZONE

O estágio inicial consiste em construir um data lake destacado dos principais sistemas de TI da empresa.

A ideia aqui é bem simples: criar um ambiente virtual de captura de dados, o que justifica o seu baixo custo e escalabilidade.

Nessa fase, ele não passa de um local onde as informações serão armazenadas em estado bruto, ou seja, sem qualquer tipo de tratamento ou classificação.

#2 DATA SCIENCE ENVIRONMENT

No segundo estágio de implementação do data lake, os profissionais passam a acessá-lo em regime experimental.

Assim, será possível retirar dados para posterior criação de protótipos, por exemplo.

Tudo aqui não passa de experimento. Na verdade, a ideia é já ir testando o repositório de dados e conferir se ele atende às demandas para as quais foi projetado.

Por essa razão, neste momento, é possível implantar ferramentas de código aberto, que, por sua vez, são úteis para a criação de outros ambientes de teste.

#3 OFFLOAD FOR DATA WAREHOUSES

Avançando pela implementação desse recurso, agora, as informações passam a se integrar aos enterprise data warehouses (EDW) da empresa.

Nesse estágio, os dados “frios”, isto é, aqueles que não se espera utiliza r, pelo menos não em curto prazo, já ocupam um espaço significativo no data lake.

#4 CRITICAL COMPONENT OF DATA OPERATIONS

Na última etapa, o data lake já substituiu os data marts, os tradicionais repositórios de pequena escala que fazem parte de um data warehouse.

Com isso, as empresas podem optar por criar sistemas de varredura de dados externos , permitindo extrair a informação como se fosse um motor de busca interno.

DATA LAKE: EXEMPLO E APLICAÇÃO

Casos de sucesso não faltam para ilustrar o quanto a aplicação de data lake gera retorno para as empresas que o fazem.

Veja a seguir três exemplos extraídos de situações reais de companhias que tiveram bons resultados ao implementá-lo.

FARMACÊUTICA POUPA TEMPO, DINHEIRO E ESPAÇO

O primeiro caso é o de uma empresa farmacêutica com aproximadamente 7.000 funcionários e receita de cerca de US$ 10 bilhões.

Com 450TB de dados espalhados por três locais, a organização estava ficando sobrecarregada e, por isso, recorreu a uma parceria para formatar seu data lake.

Primeiramente, o objetivo era mover o máximo possível dos processos em Business Intelligence para a nuvem.

No entanto, essa mudança trazia desafios: alto custo e longo tempo para ser concluída.

A solução encontrada foi criar um data lake virtual, uma alternativa que se revelou mais barata e que pôde ser implementada em menos tempo.

Vale destacar que, no processo, a empresa identificou 30% dos seus dados como redundantes, desatualizados ou triviais, o que permitiu um expressivo corte de dados.

SEGURADORA REORGANIZA DADOS EM E-MAILS

Há também o caso de uma famosa seguradora com 30.000 funcionários e US$ 25 bilhões em receita que tinha quase 3 bilhões de e-mails (280TB de dados) presos em um arquivo de e-mail legado.

Para processar tamanha quantidade de dados, ela precisou recorrer a soluções analíticas que permitissem reunir informações estatísticas sobre eles.

Inicialmente, a empresa deixou os dados onde estavam e em sua forma original.

Só em uma segunda fase ela extrairia todos os endereços de e-mail para construir o repositório físico do futuro data lake.

Muitos dados sem utilidade foram, em seguida, armazenados em uma nova estrutura, passando a ser tratados com uma solução em enterprise content management (ECM).

Com isso, ela manteve sua base de endereços de e-mail e pôde dar continuidade às suas estratégias de vendas utilizando ferramentas como o e-mail marketing.

EMPRESA MÉDICA ENCONTRA AGULHA EM PALHEIRO

O terceiro caso é o de uma empresa internacional de dispositivos médicos que acumulou mais de 90TB em discos rígidos externos e servidores, além de farto material com origem em processos judiciais.

O desafio era ousado: desenvolver uma única interface para encontrar uma “agulha em um palheiro” a qualquer momento.

Depois de implementar um aplicativo específico, hoje, o data lake dessa empresa continua a ser preenchido, já tendo ultrapassado os 100TB de dados e caminhando para mais.

Seja qual for a “agulha” nesse palheiro, hoje, ela poderá ser encontrada com muito menos esforço.

CONCLUSÃO

Na maioria das empresas orientadas por dados, o data lake é um recurso essencial.

Afinal, como trabalhar com big data sem uma referência ou, pelo menos, um ponto de apoio para dar os primeiros passos na análise de dados?

Esse é o propósito principal quando se adota o conceito: permitir que os gestores encontrem informações úteis e a um baixo custo, de forma a usá-las na formulação de estratégias.

No entanto, o trabalho não para por aí.

Para implementar um data lake conforme as melhores práticas, sua opção é a consultoria da FiveActs .

Temos mais de 15 anos de experiência com soluções analíticas de dados, então, seja qual for o seu desafio, tenha certeza de que podemos ajudar a encontrar respostas.

Data Mining: o que é, importância e como aplicar nas empresas

Fri, 26 Mar 2021 19:22:00 GMT

Sua empresa já utiliza o processo data mining no dia a dia? Razões para isso não faltam.

Como bem disse o disse o presidente da Samsung, Young Sohn , “ se os dados são o novo petróleo, a inteligência artificial é o novo motor”.

Nesse sentido, o data mining pode ser considerado como a “perfuradora” que nos levará ao petróleo até que ele seja dinamizado pelo motor da IA.

Metáforas à parte, o fato é que, por essa vertente da ciência de dados , é possível não só prospectar como qualificar informação.

A partir disso, ela poderá servir para processos decisórios e muito mais , impactando positivamente nos resultados alcançados.

Veja, neste conteúdo, como empregar o conceito de data mining nos negócios e as principais ferramentas para a sua aplicação.

DATA MINING: O QUE É E PARA QUE SERVE?

O data mining é o processo virtual em que uma máquina realiza de maneira programada a prospecção e coleta de dados no ambiente eletrônico.

Ou seja, é uma forma ativa de obter informação a partir da internet e de sistemas em rede.

COMO FUNCIONA A MINERAÇÃO DE DADOS?

A mineração de dados se apoia em três pilares de sustentação:

Estatística clássica: para analisar fatores como variância e desvio padrão
Inteligência artificial: considerada a matriz do machine learning
Machine learning: capacidade que as máquinas têm de acumular conhecimento e se tornarem inteligentes.

QUAL É A FUNÇÃO DE UM DATA MINING?

Pela mineração de dados, é possível desenvolver uma série de competências e estratégias para gerir pessoas e tarefas.

Destacamos algumas delas logo abaixo.

Acompanhe!

1- RECONHECER PADRÕES

Ao minerar dados e pela sua posterior estruturação, é possível reconhecer tendências de comportamento e, a partir disso, tomar decisões .

É o que fazem, por exemplo, as grandes redes varejistas ao prever o padrão de consumo dos seus clientes.

2- ANALISAR DADOS

Dados são a matéria-prima para o BI, ou business intelligence .

Esses elementos, obtidos por meio do data mining, são posteriormente processados e analisados por ferramentas e profissionais capacitados.

3- MODELAR PROCESSOS

Processos também podem ser modelados a partir da mineração de dados, porque é dela que se extrai informação para pautar decisões.

Seria o caso, por exemplo, de uma indústria que busca novos métodos de produção em linha que poupem tempo.

QUAL É A DIFERENÇA DE DATA WAREHOUSE E DATA MINING?

Embora relacionados, os conceitos de data mining e data warehouse têm diferenças.

O primeiro, como vimos, é o conjunto de técnicas e processos de coleta e tratamento de dados.

Já o data warehouse nada mais é do que o local virtual ou físico em que as informações recolhidas são armazenadas (warehouse = armazém).

Com os processos certos e as ferramentas adequadas, é possível aplicar ambos os conceitos em diferentes contextos e para os mais variados objetivos.

Para tanto, é altamente recomendada a participação de, pelo menos, um especialista em redes ou profissional que tenha formação em Tecnologia da Informação ou Engenharia de Dados.

Você também pode contar com os serviços de consultoria, treinamento e implementação de ferramentas da FiveActs. Fale com a gente .

COMO O DATA MINING PODE AJUDAR UMA EMPRESA?

Embora seja um conceito, o data mining também é um conjunto de técnicas.

Consiste, portanto, em um método, cuja colocação em prática está vinculada às etapas descritas nos tópicos a seguir.

#1 IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA/DESAFIO

Essa é a fase inicial ao implementar um processo constante de data mining, no qual são identificados possíveis desafios a solucionar e as metas a serem atingidas.

#2 COLETA E EXPLORAÇÃO DOS DADOS

Em seguida, a equipe se dedica a coletar e explorar os dados propriamente ditos.

Isso pode ser feito por meio de algoritmos programados especificamente para essa finalidade.

#3 ESTRUTURAÇÃO DOS DADOS

Dependendo de onde venham os dados, são lançados métodos para estruturá-los, ou seja, transformá-los em informação inteligível e que possa ser utilizada de forma prática.

#4 MODELAGEM

Etapa em que é definida a técnica pela qual o problema detectado anteriormente poderá ser solucionado.

#5 ANÁLISE

Avançando na implementação do processo de data mining, chega-se à fase de análise , quando todos os estágios anteriores são revistos.

É aqui que os resultados alcançados são avaliados e discutidos.

#6 IMPLEMENTAÇÃO

Finalmente, ao ser implementada, a mineração de dados será replicada na empresa, podendo ser na forma de softwares instalados em diferentes máquinas.

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS EM USAR DATA WAREHOUSE NAS EMPRESAS?

A implementação de um data warehouse traz consigo uma série de vantagens, com destaque para a melhora nos processos decisórios.

Isso porque, com um DW estruturado, os dados passam a contar com um ambiente centralizado , no qual eles podem ser armazenados e acessados no momento oportuno.

Além disso, dão aos gestores uma visão muito mais ampla das capacidades dos dados disponíveis , até porque as ferramentas de data warehouse são, em geral, dotadas de inteligência artificial.

Esses benefícios só são possíveis porque data warehouse e data mining demandam a aplicação de técnicas sofisticadas de tratamento de dados, como veremos a seguir.

DATA MINING: PRINCIPAIS TÉCNICAS

Entenda a seguir quais técnicas se aplicam ao implementar o data mining e suas principais características.

1- REDES NEURAIS

Processo em que a mineração de dados se estrutura no modelo de redes neurais, como no cérebro humano.

2- INDUÇÃO DE REGRAS

Método em que são identificadas regras e tendências dentro de grupos de dados .

3- ÁRVORES DE DECISÃO

Técnica que se baseia em testes de valores de dados, associando-os em seguida a itens de saída, como uma sequência de ramificações em forma de árvore.

4- ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS

Utilização de métodos e softwares de análises estatísticas para identificar correlações e padrões entre dados.

5- VISUALIZAÇÃO

Modelo que consiste na manipulação de dados estatísticos conforme parâmetros definidos previamente por meio de ferramentas de visualização .

COMO FAZER UM DATA MINING?

Para fazer mineração de dados, é preciso se equipar com softwares que permitam coletar os elementos de fontes selecionadas ou aleatórias.

Se você não sabe por onde começar, a lista abaixo oferece um bom ponto de partida.

Não deixe, ainda, de consultar os especialistas da FiveActs para encontrar a solução ideal para aquilo que necessita.

6 FERRAMENTAS PARA AJUDAR A APRIMORAR SEU PROCESSO DE MINERAÇÃO DE DADOS

Um software de data mining deve ser escolhido de forma a atender às necessidades específicas de uma organização.

Vamos conhecer alguns deles agora.

1. Alteryx

Licença: tem versão trial
Número de usuários: ilimitado, entre administradores, certifiers, contribuidores e leitores
Destaques: escalabilidade, compartilhamento, code-friendly, data blending e advanced analytics.

2. Orange Data Mining

Licença: free
Número de usuários: livre
Destaques: código aberto, data visualization, extensões.

3. Shogun

Licença: free
Número de usuários: livre
Destaques: suporte a várias linguagens de programação.

4. Weka Data Mining

Licença: free
Número de usuários: livre
Destaques: clustering, data visualization, regressão.

5. Apache Mahout

Licença: free
Número de usuários: livre
Destaques: filtragem colaborativa, clustering.

6. ELKI

Licença: free
Número de usuários: livre
Destaques: API Java, código aberto, interface amigável.

DATA MINING: EXEMPLOS DE APLICAÇÃO

A difusão do data mining alcança todos os campos do conhecimento humano , com resultados incríveis em diversos segmentos e atividades.

Vamos falar sobre alguns deles agora.

MEDICINA

A mineração de dados tem sido empregada com sucesso na medicina em pesquisas para detecção e tratamento do câncer em suas várias formas.

Um bom exemplo disso é o estudo Predicting Breast Cancer Survivability Using Data Mining Techniques .

A pesquisa, conduzida por cientistas da Universidade de Washington, buscou comprovar a eficácia dos métodos para prever a taxa de sobrevivência de pacientes com câncer de mama usando técnicas de mineração de dados.

Pelos resultados obtidos, os pesquisadores concluíram que:

“A aplicação de métodos de mineração de dados para a previsão de sobrevivência em bancos de dados médicos tem um futuro promissor”.

Além disso, a ferramenta se mostrou mais efetiva e precisa do que outras que têm sido utilizadas pela medicina tradicional.

VENDAS/COMÉRCIO

Redes de lojas e de fast-food usam o data mining para identificar e prever comportamentos dos seus clientes , podendo, assim, realizar ações de marketing com maior margem de acerto.

COMUNICAÇÕES

No setor de comunicações, empresas de telefonia têm utilizado a mineração de dados para prospecção de clientes com elevado potencial de consumo de serviços.

SETOR FINANCEIRO

No segmento financeiro, o data mining vem sendo empregado como recurso para controle da inadimplência, geração de cadastros e classificação de clientes conforme sua assiduidade com os pagamentos.

CONCLUSÃO

Ao aplicar soluções de data mining, sua empresa se coloca passos à frente daquelas que ainda não utilizam a técnica.

Nesse caso, vale atentar para o uso inteligente dessas informações.

Uma pesquisa divulgada no portal E-commerce Brasil aponta que, para 54% das pessoas , as companhias não usam seus dados de maneira a atender aos seus interesses.

Ou seja, com foco no cliente e inteligência de negócios, você e a sua empresa só têm a ganhar com o uso desses elementos.

E para descobrir todo o potencial dos seus dados, conte sempre com as soluções analíticas da FiveActs.

Aproveite e conheça o Alteryx , sua ferramenta para fazer data blending e advanced analytics em uma só plataforma.

Data Warehouse: o que é, importância e aplicação nas empresas

Fri, 19 Mar 2021 13:00:00 GMT

Como você utiliza o data warehouse hoje? Se essa tem sido uma lacuna na sua empresa, está em tempo de recuperar as oportunidades perdidas.

Com a tecnologia, seu negócio dá tratamento aos dados de modo a favorecer suas ações e decisões.

O termo surgiu na década de 1980, quando o cientista da computação William Inmon , tido como o pai do conceito, desenvolveu os primeiros processos operacionais em sistemas de suporte à decisão (DSSs).

Desde então, muita coisa mudou.

Hoje, eles são um ponto de apoio fundamental na formação de estratégias de negócios.

É o que você confere a partir de agora, com a leitura deste conteúdo.

DATA WAREHOUSE: O QUE É E PARA QUE SERVE?

Um data warehouse consiste em um banco de dados de diversas fontes , normalmente utilizado como base para análises avançadas.

Na prática, para entender o que é um data warehouse e como ele funciona , é preciso antes enxergá-lo como uma solução voltada para empresas.

Ele pode ser compreendido como um suporte para orientar gestores de negócios de todas as áreas em seus processos decisórios.

Ele pode servir como suporte para empresas que atuam no varejo até instituições financeiras e de ensino que precisem de recursos que garantam segurança e transparência em suas operações.

É o caso das companhias que se valem de sistemas Online Transaction Processing, ou Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).

QUAIS AS PRINCIPAIS CARACTERÍSTICAS DE UM DATA WAREHOUSE

Um data warehouse se caracteriza por ser um sistema ativo de prospecção e tratamento de dados para atender a finalidades específicas.

É diferente, portanto, dos data lakes , que são repositórios de dados não estruturados de baixo custo e sem uma aplicação em especial.

Entre as suas principais características, destacamos:

Em um DW, são compilados dados relacionais de sistemas transacionais, aplicativos voltados a negócios e bancos de dados operacionais
Os dados precisam ser de qualidade e organizados
Permite consultas mais ágeis, graças à tecnologia de armazenamento local
Pode gerar relatórios em lote, conforme o conceito de Business Intelligence (BI)
Os usuários finais geralmente são cientistas de dados, analistas de negócios ou desenvolvedores de dados.

A arquitetura elementar de um armazenamento de dados (DW) tem como base as diferentes fontes de dados online ou em rede.

A partir delas, é implementada uma solução chamada “área de datastage”, na qual as informações são coletadas e filtradas – e também onde redundâncias são eliminadas.

Essa área é interligada a um data mart, cuja função é realizar uma nova filtragem de dados para enviá-los às ferramentas utilizadas pelo usuário final.

QUAIS OS TIPOS DE DATA WAREHOUSE

Embora a estrutura de um data warehouse varie conforme a empresa, em geral, ele pode ser classificado de quatro maneiras.

Ou seja, dependendo da finalidade a ser atribuída para o uso dos dados, ele poderá se organizar como um DW dos tipos listados a seguir – alguns até mesclam os quatro modelos simultaneamente.

1- INTEGRADO

Data warehouses integrados têm como principal função gerar relações consistentes entre dados de fontes variadas.

Eles são capazes de padronizar informações que vêm de sistemas diferentes, permitindo que, posteriormente, elas sejam tratadas dentro dele.

2- VARIÁVEL AO LONGO DO TEMPO

Já os que se caracterizam por ser variáveis ao longo do tempo usam recursos de data mining , que tomam como referência principal um ou mais períodos de tempo.

Dessa forma, a mineração de dados não se aplica em tempo real, como acontece em bancos OLTP.

3- POR ASSUNTO

Por sua vez, os armazenamentos de dados organizados por assunto são aqueles que atendem aos objetivos de negócios em contextos específicos.

Como exemplo, um escritório contábil que precisa listar e cadastrar diferentes clientes e contribuintes, assim como os impostos que eles tenham que apurar e recolher.

4- NÃO VOLÁTIL

Dados em data warehouses são sempre tratados para posterior processamento.

Isso significa que, antes de eles serem utilizados pelo usuário final, devem passar por processos de exclusão e consultas, nos quais são modificados.

Desse modo, eles passam a ser estáticos, ou não voláteis.

QUAIS SÃO OS PRINCIPAIS BENEFÍCIOS EM USAR DATA WAREHOUSE NAS EMPRESAS?

Agora que você entendeu o que é o data warehouse e os seus tipos, vamos apontar as principais vantagens em contar com um armazenamento de dados nas empresas.

Veja quais são:

Agilidade nas consultas: sistemas de data warehouse não são apenas capazes de armazenar dados, mas são uma solução completa para companhias que lidam frequentemente com a informação
Maior capacidade de processamento de dados: com a expansão da cloud computing, a capacidade de armazenamento e processamento dos sistemas de data warehouse vem aumentando bastante
Acesso a dados históricos: quando é necessário ter uma referência histórica para efetuar uma operação online, os armazenamentos de dados se revelam ainda mais valiosos, já que trabalham com sistemas OLTP
Centralização de dados: outra importante vantagem é que eles operam a partir de dados centralizados e compilados em um único repositório.

ENTENDA AS PRINCIPAIS DESVANTAGENS DO DATA WAREHOUSE

Estruturar um data warehouse tem seus pontos de atenção.

Conheça alguns desafios que podem surgir no dia a dia:

Dificuldade em integrar com sistemas e softwares legados
Problemas no controle de acesso aos dados
Complicações ao estruturar dados e para agregar valor a eles
Sua estruturação pode ser trabalhosa demais
Rápida obsolescência
Dificuldade em estabelecer regras para as distintas fases de operação
Imprevisibilidade em relação aos problemas.

COMO O DATA WAREHOUSE É USADO EM BUSINESS INTELLIGENCE?

Na prática, um data warehouse serve como a base na qual middlewares em ambientes de Business Intelligence fornecem aos usuários finais diferentes resultados.

Ou seja, é a partir desse sistema que ferramentas de BI são operacionalizáveis.

Logo, em processos de Business Intelligence, os DW funcionam como a espinha dorsal do armazenamento de dados.

Isso porque a inteligência de negócios depende de consultas complexas e da comparação de vários conjuntos de dados para balizar desde decisões diárias a mudanças mais radicais ou que contemplem toda a empresa.

Para facilitar isso, o BI se estrutura em três atividades abrangentes: organização de dados, armazenamento de dados e análise de dados .

A transformação de dados geralmente é viabilizada por tecnologias de extração, transformação e carregamento ( ETL ), enquanto a análise é feita usando ferramentas de inteligência de negócios.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE DATA WAREHOUSE E DATABASE?

Por tudo que vimos até aqui, podemos dizer que o data warehouse é um sistema de informação que armazena dados históricos e relacionais de fontes únicas ou múltiplas.

Ele é projetado para analisar, relatar e integrar dados de transações de diferentes fontes.

O DW facilita o trabalho de análise e formação de relatórios de uma companhia e é também a fonte principal para orientar no processo de tomada de decisão e previsão.

Já o database é uma coleção de dados relacionados que representam alguns aspectos do mundo rea l, sendo projetado para a gravação de tais elementos.

Sendo assim, podemos apontar para algumas diferenças entre esses dois recursos:

O database é projetado para registrar dados, enquanto o data warehouse é projetado para analisá-los
O database é uma coleção de dados orientada para aplicações, enquanto o armazenamento de dados é a coleção de dados orientada para o assunto
O primeiro usa o Online Transactional Processing (OLTP), enquanto o DW usa o Online Analytical Processing (OLAP)
O database é projetado utilizando técnicas de modelagem Entity Relationship Diagram (ERD), enquanto o armazém de dados usa técnicas de modelagem de dados para projetar.

DATA WAREHOUSE: EXEMPLO DE COMO AJUDAR SUA EMPRESA NA PRÁTICA

Um caso real de empresa que utilizou data warehouse para melhorar o tratamento dos seus dados é o da Universidade Cornell , nos Estados Unidos.

A instituição usava o Cognos Data Manager para transformar e mesclar dados em um DW da Oracle.

Em um certo momento, a IBM decidiu encerrar o suporte para o produto. O motivo foi assim descrito pelo então gerente de DW da universidade, Jeff Christen:

“Infelizmente, tínhamos milhões de linhas de código escritas no Data Manager, então, tivemos que procurar por uma substituição.”

Ele viu nesse acontecimento uma oportunidade para adicionar novas funcionalidades para que seu data warehouse funcionasse com mais eficiência.

O gestor começou a procurar ferramentas de ETL a fim de adicionar as otimizações desejadas.

Para isso, ele se concentrou em áreas-chave ao avaliar os fornecedores: documentação, custos de licenciamento, melhoria do desempenho e capacidade de trabalhar dentro das limitações de pessoal existentes.

A saída encontrada foi o WhereScape , uma solução em automação de dados que, segundo Christen, “é uma ferramenta robusta, mas também intuitiva o suficiente para ser dominada em poucas semanas”.

O QUE ESPERAR DO DATA WAREHOUSE?

Cada vez mais integrados a soluções e recursos de BI, machine learning e inteligência artificial, a tendência para o futuro dos data warehouses é de se tornarem mais intuitivos.

É o que se espera a partir do novo conceito de data warehouse 2.0, no qual a arquitetura mais avançada trata os dados como em um ciclo de vida.

Outra tendência muito forte é o uso cada vez mais intenso da cloud computing.

Afinal, as empresas estão mudando para tecnologias de armazenamento de dados em nuvem por motivos de desempenho, segurança, agilidade e simplificação operacional.

Para o futuro, os DWs tendem a ser também verdadeiros ecossistemas de análise completos.

Isso porque processos e projetos analíticos dependem de dados de diversos tipos (dados transacionais, dados de eventos e dados de referência) que vêm de sistemas e bancos de dados corporativos, bem como de fontes de big data .

Sendo assim, daqui por diante, os dados existentes nos DWs deverão se integrar ao ecossistema de análise, trabalhando em conjunto com um data lake para fornecer toda a gama de dados necessários para que possam ser analisados.

CONCLUSÃO

Neste conteúdo, apresentamos o data warehouse, suas aplicações, vantagens e desafios.

Animado para colocar esse conhecimento em prática, mas em dúvida sobre como fazer isso? Nós podemos ajudar!

As soluções analíticas da FiveActs são ideais para empresas que estão planejando estruturar um armazenamento de dados que atenda aos seus objetivos.

Independentemente da finalidade, nós podemos apoiar seu negócio do início ao fim em seus processos para incrementar a inteligência de mercado.

Fale com a gente : estamos sempre à sua disposição.

Self-Service BI: o que é, benefícios e qual a melhor ferramenta

Fri, 05 Mar 2021 16:41:00 GMT

O self-service BI está para o segmento de tecnologia como a contabilidade online está para o de gestão.

Em outras palavras, trata-se do empoderamento do cliente final, que passa a ter autonomia para decidir o que fazer a respeito dos dados da sua empresa, sem depender de terceiros.

Claro que isso também pode representar algum risco, principalmente quando o negócio não tem o nível de conhecimento esperado para extrair o melhor das soluções em BI.

No entanto, como veremos neste conteúdo, já existem alternativas para quase todo tipo de atividade, não importa o quanto a empresa esteja amadurecida digitalmente.

Vamos ver, então, quais opções são essas? Confira este conteúdo até o final!

O QUE É SELF-SERVICE BI?

O termo “self-service” é associado aos restaurantes que oferecem a possibilidade de os clientes montarem seus próprios pratos, pagando apenas pelo que consumirem.

Em Business Intelligence (BI) acontece algo parecido.

Em vez de depender dos profissionais de TI para “servir” as empresas com recursos nesse segmento, eles passam a ser operados diretamente pelo usuário final.

Logo, self-service BI é a eliminação da intermediação do setor de tecnologia em processos que dependam de soluções analíticas digitais.

QUAL É O OBJETIVO E COMO FUNCIONA O SELF-SERVICE BI?

Vamos tomar como exemplo uma empresa do ramo financeiro, cujos líderes desejam aumentar a base de clientes e, para isso, recorrem às ferramentas de BI.

Sem muita experiência com softwares estatísticos, eles precisam de uma equipe de TI para “traduzir” termos e explicar funções e recursos para entender seu funcionamento.

Não seria bom se todo esse aprendizado pudesse ser pulado para que a inteligência de negócios possa ir diretamente ao que interessa?

Esse é, então, o objetivo do self-service BI: disponibilizar ao cliente final as melhores soluções sem que, para tanto, seja necessária a participação de especialistas em tecnologia.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DO SELF-SERVICE BI PARA UMA EMPRESA?

“Isso parece arriscado. E se o cliente final não souber nada de BI, como fica?”

Essa é uma pergunta bastante pertinente, para a qual temos a resposta.

De fato, durante muito tempo, o self-service BI foi considerado um risco, justamente por colocar diretamente nas mãos do usuário a responsabilidade de operar ferramentas de Business Intelligence .

Acontece que o mercado evoluiu e, embora o profissional de dados ou de TI ainda seja fundamental, em certos casos, sua intervenção já não é mais tão requisitada.

Isso porque as ferramentas de BI hoje são bem mais intuitivas e visuais, permitindo até mesmo que leigos as operem sem dificuldade.

É o caso, por exemplo, do Tableau , solução líder de mercado em BI, do qual falaremos mais à frente.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DO SELF-SERVICE BUSINESS INTELLIGENCE?

Outra analogia que podemos fazer é com o setor bancário/financeiro.

Hoje, praticamente não há quem não recorra ao dinheiro eletrônico para pagar despesas, fazer investimentos e muito mais.

Isso eliminou a necessidade de ir ao banco presencialmente e enfrentar longas filas para fazer saques e outras operações.

Sejamos francos: toda essa praticidade trouxe bem mais comodidade e agilidade para nossas vidas, não é?

O mesmo acontece com as soluções em self-service BI, que trazem vantagens imediatas, como destacamos abaixo.

AGILIDADE NAS DECISÕES

Quando se elimina a intermediação de profissionais de TI, gestores e donos de negócio passam a ter muito mais agilidade na hora de decidir.

Em vez de passar horas tendo que esmiuçar os detalhes e as informações geradas por softwares complexos , eles têm acesso a dados estruturados e prontos para uso.

MAIS POSSIBILIDADES DE INSIGHTS

As oportunidades estão, frequentemente, onde menos se espera.

Essa é uma das finalidades do BI: ser uma ferramenta de trabalho que amplia a visão do gestor, permitindo que ele veja o que ninguém mais conseguiria ver.

Quando o acesso às soluções passa a ser direto, aumenta-se as possibilidades de ter insights e, assim, de colocar a empresa à frente dos seus concorrentes.

SUA EMPRESA NO RUMO CERTO

Sem dados estruturados , não há como decidir e, sem isso, um negócio fica perdido.

Ao implementar o self-service BI, você deixa de lado o achismo e ganha a capacidade de tomar decisões com eficiência e, acima de tudo, com alta margem de acerto.

FERRAMENTAS SELF-SERVICE BI: COMO ESCOLHER?

Um bom exemplo de ferramenta self-service BI é o Alteryx , que permite que você trate dados e implemente processos de data quality e data blending de forma descomplicada.

Seja como for, há outros requisitos que uma solução desse tipo precisa ter, afinal, cada caso é um caso.

Vamos ver, então, o que deve ser colocado na balança antes de bater o martelo?

ACESSO A DIFERENTES FONTES DE DADOS

O Big Data trouxe para as atividades produtivas um terreno infinito de experimentação de onde dados podem ser extraídos.

Por isso, uma ferramenta de self-service BI deve ser capaz de lidar com essa fonte inesgotável de informação, permitindo que o usuário colete dados de diferentes locais.

Parágrafo Novo

Data quality: qual é a qualidade dos dados da sua empresa?

Fri, 26 Feb 2021 14:38:00 GMT

Data quality é a soma de requisitos, técnicas e processos usados para garantir que um negócio tenha dados úteis a seu serviço.

Quantidade não é qualidade, já diz o conhecido ditado popular.

Mais do que isso, ao promover cortes e contar com informação qualificada, evita-se a perda de um dos ativos mais valiosos: o tempo .

Pense bem: na sua empresa, quando é necessário consultar algum tipo de registro, os resultados são facilmente obtidos ou é preciso realizar uma verdadeira caça ao tesouro?

Ou, ainda, será que parte das reclamações recebidas têm ligação com um banco de dados defasado ou que não está preparado para suportar a demanda dos clientes?

O que fazer nesses e em outros casos? É o que mostramos neste conteúdo.

Acompanhe!

O QUE É DATA QUALITY?

Data quality é o conjunto formado pelas estratégias, políticas, tecnologias e, claro, pessoas que cuidam para que os dados armazenados sejam confiáveis.

Você pode até entendê-lo como uma “faxina” constante – e, de certo modo, é.

Por outro lado, isso não quer dizer que parte desse trabalho de limpeza não possa ser evitado ou, pelo menos, otimizado.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DO DATA QUALITY PARA O SEU NEGÓCIO?

Vamos supor que, em um formulário de cadastro de clientes , está lá o tradicional campo “CPF”.

Seja por descuido, seja deliberadamente, um usuário insere um número que não existe.

Acontece que o CPF é formado por uma sequência lógica e, portanto, não há como inventar um.

Então, não seria melhor se a sua empresa estivesse preparada para isso, evitando que números inválidos sejam enviados?

Pois esse tipo de problema tem tudo a ver com as rotinas de data quality, que servem fundamentalmente para assegurar que o seu banco de dados esteja sempre limpo e disponível.

Mas como fazer data quality, considerando desde a parte que antecede a definição dos dados a serem utilizados?

É isso que vamos ver a seguir.

COMO ESTÁ A QUALIDADE DOS DADOS DA SUA EMPRESA?

Alguns “sintomas” indicam que a qualidade dos dados de uma empresa está deixando a desejar.

As perguntas do tópico de abertura deste texto, por exemplo, podem indicar que os seus dados não estão atendendo às necessidades do negócio – pelo menos não como deveriam.

Então, se as consultas realizadas em seus arquivos não geram respostas ou levam tempo demais para dar resultados, é sinal de que a situação não caminha bem.

Ou, em outro sentido, você até tem dados, mas eles raramente são utilizados, porque você e os profissionais da empresa nem lembram que eles existem.

Isto é, eles são irrelevantes.

Sabe por que isso acontece? Porque não foi implementada uma política de data quality, tampouco foram definidas metas vinculadas ao uso dos dados.

O bom é que essa situação pode ser revertida com relativa tranquilidade, desde que as ferramentas certas sejam utilizadas.

SAIBA COMO MEDIR A QUALIDADE D OS DADOS

Acontece que, em alguns casos, é muito difícil detectar inconsistências em um banco de dados, considerando suas dimensões , seu formato e as maneiras de acessá-lo.

Nesse momento, o profissional de dados precisa ter ferramentas que permitam fazer varreduras que, por sua vez, servirão para identificar eventuais erros.

Uma delas é o Alteryx , com a qual você se habilita a fazer pesquisas de padrões e implementar recursos para avaliar a qualidade dos seus dados.

COMO GARANTIR A QUALIDADE DOS DADOS SEGUINDO 4 PASSOS?

Em alguns casos, é possível que a sua empresa tenha que começar do zero para mudar o panorama da gestão dos dados a fim de melhorar a sua relevância.

E ainda que não seja necessário, vale sempre conhecer as etapas básicas em um processo de gestão de qualidade de dados para otimizar o que já tem sido feito.

Acompanhe!

1. DEFINA UMA POLÍTICA, NORMAS E REGRAS GERAIS

Para começar, a empresa pode definir o que ela espera dos dados captados pelas suas mídias, eletrônicas ou não, por meio de uma política, conforme os princípios da governança de dados .

De nada adiantaria inserir uma janela pop-up em seu site solicitando e-mails para envio de newsletter se você não usa e-mail marketing, certo?

Ou, em um formulário de cadastro, pense se é realmente necessário poluir seu banco de dados com informações de pouca utilidade.

O número de CPF, por exemplo, pode ser dispensável em alguns casos.

Siga essa linha de raciocínio e vá definindo regras, objetivos e padrões até que a empresa tenha uma política para tratar e utilizar os seus dados.

2. FAÇA UM CHECKLIST DE QUALIDADE

Na sequência, é hora de analisar os dados já disponíveis pelo processo conhecido como profiling , que nada mais é do que escanear uma base de dados para saber em que estado eles se encontram.

Imagine, por exemplo, que uma planilha de cadastro de clientes tenha um campo em que a pessoa insere a sua data de nascimento.

Acontece que, em alguns deles, há respostas como 01/01/2020. É impossível que isso seja real, já que esse usuário seria recém-nascido, concorda?

3. MONITORE E CORRIJA, SE NECESSÁRIO

Ao detectar esse tipo de inconsistência, é preciso realizar a correção do formulário ou inserir novas funções e regras de preenchimento.

Na idade, por exemplo, você pode definir uma norma que impeça a pessoa de preencher a data de nascimento caso tenha menos de 18 anos.

4. CONTINUE APERFEIÇOANDO

O trabalho do profissional e das equipes de data quality, como foi possível perceber, é ininterrupto.

É algo bastante parecido com o que faz um time responsável pela limpeza, mas, neste caso, há muito mais questões estratégicas envolvidas.

Por isso, não deixe de reavaliar constantemente a qualidade dos seus dados e, se perceber que eles estão deixando de ser relevantes, siga as etapas descritas aqui para sua otimização.

FERRAMENTAS DE DATA QUALITY: COMO FUNCIONAM?

O Alteryx é uma das chamadas data quality tools mais eficaze s, porque permite que o seu negócio faça análises com um fluxo intuitivo para data blending e advanced analytics.

Com ele, você faz check-ups profundos em poucas horas, em vez das semanas demandadas pelas ferramentas tradicionais.

Não é uma ótima maneira de garantir a qualidade dos dados para alcançar as metas mais arrojadas?

CONCLUSÃO

Os métodos de data quality exigem a aplicação de técnicas e ferramentas avançadas de data analytics.

Portanto, é fund amental contar com o apoio de especialistas.

Nesse sentido, a consultoria da FiveActs é sua melhor escolha na hora de qualificar a gestão dos dados.

Seja quais forem os seus desafios, nós podemos ajudar você a superá-los com as nossas soluções analíticas.

Faça contato e descubra como!

Tipos de análise de dados: Conheça os 4 principais!

Fri, 19 Feb 2021 09:12:00 GMT

Assim como problemas de saúde diferentes pedem tratamentos distintos, o mesmo acontece com os vários tipos de análise de dados.

Dependendo dos objetivos, das eventuais limitações e da disponibilidade de tempo e recursos, há análises mais ou menos indicadas.

Se você tem dúvidas sobre quais são elas e como contar com informações úteis para qualificar a tomada de decisão na empresa, siga a leitura.

Preparamos um conteúdo completo e que vale acompanhar até o final.

ANÁLISE DE DADOS: O QUE É?

Conhecimento não se desenvolve do nada.

Sendo assim, para transformar uma realidade ou agir sobre ela de forma consciente, é preciso entender um contexto a fundo.

Por isso, a análise de dados serve como base para se tirar conclusões a respeito de fatos e, a partir daí, comprovar ou não suposições e hipóteses sobre eles.

Imagine, por exemplo, que você quer provar que o Facebook funciona melhor para as suas vendas do que o Instagram.

Para confirmar isso, você precisará extrair dados dessas duas redes, submetê-los a tratamentos, analisar os resultados e, só então, será capaz de saber se as suas suspeitas eram fundamentadas ou não.

QUAIS SÃO AS METODOLOGIAS USADAS PARA ANÁLISE DE DADOS?

Como obter os dados que servirão para dar confirmar ou afastar uma teoria sobre um fato?

Nesse caso, o método mais comum é a aplicação de pesquisas, nas quais se busca coletar respostas a respeito de um fenômeno que se queira investigar.

Existem dois formatos normalmente usados, cada um com suas peculiaridades e aplicações.

Veja quais são a seguir.

PESQUISA QUALITATIVA

A pesquisa qualitativa é, via de regra, mais complexa, porque nela os dados analisados nem sempre podem ser traduzidos em números.

Normalmente, as perguntas nessa categoria de pesquisa permitem respostas completas, textuais e discursivas.

Por isso, ela requer diferentes tipos de análise de dados qualitativos para que seja possível interpretar os elementos que ela levanta.

PESQUISA QUANTITATIVA

Por sua vez, a metodologia de análise de dados quantitativos é um pouco menos desafiadora (mas não menos completa), porque trabalha com respostas objetivas.

Em geral, os questionários para esse tipo de pesquisa são montados com base na escala de Likert , o que facilita o estudo posterior por permitir que as respostas sejam traduzidas numericamente.

QUAIS SÃO OS 4 TIPOS DE ANÁLISE DE DADOS?

Existem, basicamente, quatro tipos de análise de dados.

Cada um se aplica a um certo objetivo e contexto, assim como usa métodos diferentes para tratar os dados levantados.

Conheça as diferenças abaixo.

1. ANÁLISE DESCRITIVA

O tipo de análise mais frequentemente usada, tanto no meio acadêmico quanto no empresarial, é a descritiva.

Com ela, o pesquisador fica em condições de dizer o que de fato acontece, tomando como referência dados reais.

Assim como as outras modalidades, ela está totalmente relacionada com procedimentos e técnicas de estatística descritiva, termo que é, inclusive, considerado seu sinônimo por alguns cientistas de dados.

2. ANÁLISE PRESCRITIVA

Em um cenário mais avançado, a análise prescritiva é indicada para desenhar simulações e prever comportamentos.

Para isso, é preciso antes passar pelos outros tipos de análise , já que o objetivo desta é pautar decisões em relação ao futuro.

3. ANÁLISE PREDITIVA

A estatística serve não só como instrumento quantificador, como também para montar modelos e fórmulas que possam antecipar resultados.

Esse é o ponto central da análise preditiva , na qual se busca criar um padrão que explique um dado fenômeno e ajude a prever efeitos.

Isso é feito, por exemplo, por métodos como a regressão, no qual um certo fato é condicionado a um outro, podendo ou não se confirmar essa relação.

4. ANÁLISE DIAGNÓSTICA

Um pouco menos difundida, mas nem por isso menos útil, temos a análise diagnóstica, usada principalmente para se detectar as causas de um certo fenômeno ou comportamento.

Trata-se de um tipo de análise no qual entram ferramentas mais específicas, com destaque para os testes A/B.

A desvantagem, nesse caso, é que os resultados podem ter sua credibilidade afetada por fatores que essa modalidade de teste não é capaz de medir, como o clima e os estados de humor, entre outros.

COMO FUNCIONA O PROCESSO DE ANÁLISE DE DADOS?

Embora já seja possível realizar análises de dados de formas mais simples, todo processo deve ser orientado por etapas consideradas indispensáveis.

Veja quais passos são necessários.

IDENTIFICAÇÃO DE UM PROBLEMA/QUESTÃO

Toda a nálise de dados é centrada na resolução de uma questão , um desafio ou um problema.

Você pode, por exemplo, querer saber qual é a rede social que mais gera resultados para o seu negócio ou o que leva os seus clientes a fazer propaganda espontânea para sua marca.

Seja como for, não há análise que não seja precedida de uma ou mais perguntas , ponto indispensável para dar sentido aos passos seguintes.

ANÁLISE EXPLORATÓRIA

Uma vez que se tenha definido o problema, passa-se à coleta dos dados.

Esses elementos, em seguida, são submetidos à análise exploratória, na qual o objetivo é tratá-los para, então, formular hipóteses com base nos resultados.

É nesta fase que se utilizam softwares de tratamento de dados como o IBM SPSS e, nos processos mais avançados, o Tableau .

MODELAGEM DE DADOS

Depois de explorar as possibilidades que os dados trazem, é hora de trabalhar na sua modelagem.

Isso significa criar um modelo que possa explicar o fenômeno investigado, a partir do qual poderão ser tiradas novas conclusões ou antecipar tendências.

APRESENTAÇÃO DOS RESULTADOS

Com um modelo definido, é hora de apresentar os resultados da análise , discutindo as suas implicações, confirmando hipóteses ou refutando-as.

É nesta etapa, ainda, que são expostas eventuais limitações enfrentadas ao longo da investigação.

Se possível, podem também ser apontados prováveis caminhos para futuras pesquisas .

É POSSÍVEL AUTOMATIZAR A ANÁLISE DE DADOS?

Como vimos, a análise de dados depende totalmente do uso de softwares capazes de tratá-los e prepará-los para dar as respostas que se esperam.

No entanto, cabe ao pesquisador/consultor tomar as decisões e orientar os rumos de uma investigação.

Por isso, a análise de dados pode ser automatizada , mas apenas na parte do tratamento.

A montagem dos modelos e das hipóteses, assim como a escolha dos indicadores de performance (KPI) cabe ao profissional que conduz o estudo.

Se você tem dúvidas sobre ferramentas e procedimentos ou se não se sente totalmente seguro sobre os próximos passos, entre em contato com a FiveActs .

Temos serviços de consultoria, treinamento e implementação que atendem perfeitamente às suas necessidades.

CONCLUSÃO

Ao considerarmos os diversos tipos de análise de dados, precisamos ter em vista que o fator humano é e sempre será fundamental, ainda que a tecnologia seja necessária.

É nesse sentido que deixamos a nossa última dica.

Conte com a consultoria da FiveActs para aplicar em sua empresa os últimos conceitos de Fast BI e tenha respostas rápidas para os seus desafios mais complexos.

Metadados: o que é, importância e como gerenciar

Fri, 12 Feb 2021 09:45:00 GMT

Metadados são parte da estrutura de um dado principal, sendo responsáveis por fazer dele um conjunto de informações úteis.

Quando procuramos um lugar, precisamos primeiro do seu endereço e, em muitos casos, de um ponto de referência.

Veja, por exemplo, um imóvel no bairro Bela Vista, em São Paulo.

Ele pode ser entendido como o dado principal, mas é de pouca utilidade para quem deseja se localizar, o que muda se sabemos que fica na Avenida Paulista, próximo ao MASP.

Esses dados adicionais fazem toda a diferença.

São os metadados, que se revelam muito úteis também no contexto da gestão de negócios.

Neste conteúdo, vamos ver como você pode se favorecer com a análise de dados e sua utilização em processos variados.

O QUE SÃO METADADOS?

Pela etimologia da palavra, é possível definir metadados como dados que explicam outros dados.

O termo é formado pelo prefixo “meta”, que vem do grego “metá”, cujo significado é “para além de”, junto ao substantivo “dados”, que vem do latim “datus”, e que significa “algo que foi entregue”.

Um endereço é, nesse sentido, o melhor exemplo que podemos dar, embora exista uma infinidade de tipos de metadados.

Todo objeto capaz de ser armazenado e classificado pode ser identificado com metadados.

Por isso, os metadados são também, por definição, um tipo de informação estruturada, ou seja, cujo significado é amplamente conhecido.

Um bom exemplo disso é quando salvamos uma imagem em um computador ou celular.

Junto ao nome dela, visualizamos a extensão do arquivo, que pode ser JPG, PNG, GIF, entre outros.

Essas siglas nada mais são do que metadados usados para dizer que tipo de imagem está sendo visualizada ou manipulada.

QUAL É A FUNÇÃO DOS METADADOS?

Basicamente, os metadados existem para ajudar na catalogação e recuperação de dados, formando o alicerce da web semântica – extensão da web que permite que humanos e máquinas interajam por meio de códigos.

Desse modo, sua função principal é facilitar a busca e o resgate de dados, uma vez que eles têm valores e significados já definidos .

Por essa razão, os metadados são largamente empregados como um recurso para a gestão documental.

É o que acontece quando diferentes arquivos são classificados por meio de etiquetas, datas e outros tipos de formato, seja ele físico ou eletrônico.

OS 3 TIPOS DE METADADOS

Quando falamos de certos objetos, usamos uma terminologia própria para categorizá-los em determinado contexto.

Ao referenciarmos um quadro, por exemplo, destacamos atributos como autor, tipo de tinta usada ou o ano de sua produção.

Ninguém procura saber qual é o endereço de um quadro porque, nesse caso, o metadado não se aplica.

Dessa forma, existem tipos de metadados que são aplicáveis para determinadas variedades de arquivos e objetos, enquanto outros não podem ser utilizados.

No contexto da análise de dados e da programação, existem três categorias elementares.

Vamos conhecê-las agora.

1. ESTRUTURADO

Tipo de metadado mais comum, caracteriza-se por se ligar a uma estrutura predefinida , já formatada anteriormente e, por isso, usada para classificar e armazenar dados.

É assim que se estruturam os diversos formulários para preenchimento, nos quais devem ser inseridos metadados a respeito de um objeto qualquer.

Um bom exemplo disso é quando nos cadastramos para receber uma newsletter ou em uma rede social.

Ao inserirmos informações como nome, idade e localização, estamos abastecendo um banco de dados com nossos metadados.

E já que estamos falando em informação já digerida, que tal aproveitar para conhecer o DataRobot , solução analítica da FiveActs que leva o machine learning para todos?

2. NÃO ESTRUTURADO

Talvez o exemplo mais emblemático dos metadados não estruturados sejam os arquivos de texto.

Neles, podemos inserir qualquer tipo de informação, no tamanho que quisermos e sem uma padronização rígida.

Sendo assim, é uma categoria de metadados que exige maior capacidade de síntese e de interpretação, já que nem sempre pode ser facilmente localizado.

Nesse caso, a ferramenta ideal é o Tableau , software de BI número 1 do mundo, projetado para tratar dados de diversas origens por uma interface gráfica baseada em comandos simples.

3. SEMIESTRUTURADO

Melhor do que explicar o que são metadados semiestruturados é conhecer algumas das suas disposições mais conhecidas:

Resource Description Framework (RDF): grupo de especificações da World Wide Web Consortium (W3C) cuja função é servir como modelo de dados para metadados;

Extensible Markup Language (XML): metadados que servem para marcar necessidades especiais em objetos Web, facilitando o compartilhamento de informação;

Javascript Object Notation (JSON): substituto do XML em alguns casos, é fundamentalmente um padrão usado para intercâmbio de dados.

Seja qual for o formato utilizado, esteja certo de que, com o Alteryx , você poderá tratar dados e obter insights em muito menos tempo do que com outras ferramentas.

É a sua melhor solução ao trabalhar com metadados semiestruturados e para fazer data blending, tudo em apenas uma plataforma.

EXEMPLOS DE METADADOS

Como você viu, os metadados são uma forma de se catalogar objetos, artefatos ou outros dados.

Nesse caso, todo atributo que possa servir para classificar é, em essência, um metadado.

Veja alguns exemplos:

O atributo em um site é um tipo de metadado que designa seu título principal;
O campo “e-mail” em um formulário é um metadado sobre um lead ou um cliente;
A extensão de um arquivo eletrônico também é um metadado que especifica o seu tipo.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DOS METADADOS PARA UM NEGÓCIO?

Os metadados, por sua vez, são fundamentais para as empresas, porque elas dependem deles para operacionalizar suas atividades.

Tanto é que existe todo um ramo da gestão dedicado ao estudo dos metadados, cuja obra de referência é o DAMA-DMBOK, segundo o qual eles devem ser:

Aderentes ao negócio;
Únicos;
Passíveis de manutenção;
Passíveis de boa performance;
Legíveis;
Disponíveis

GERENCIAMENTO DE METADADOS: COMO FAZER NA ERA DO BIG DATA?

Considerando o contexto atual, no qual as empresas estão imersas em Big Data , o uso de metadados passa a ser estratégico para facilitar o acesso a dados de incontáveis origens.

Nesse aspecto, é fundamental contar com políticas de governança de dados sólidas que ajudem a definir, entre outras questões, de que forma os metadados serão padronizados.

Se você tem dúvidas sobre como fazer ou qual ferramenta usar, não se sinta sozinho: a FiveActs é sua parceira para necessidades de consultoria, treinamento ou implementação.

Faça contato com a gente.

CONCLUSÃO

Os metadados são indispensáveis não só para otimizar as rotinas de quem lida com dados, mas para atender a interesses empresariais de todos os nichos.

Além disso, eles vão servir também como background para futuras análises de dados , ou seja, metadados são ativos dos mais estratégicos.

Independentemente do ramo em que os clientes atuem, seus negócios precisam estar inseridos na web semântica.

E para tratar dos dados em seus negócios ou desenvolver novas linhas de atuação, conte com a FiveActs e nossas soluções analíticas para ajudar você a ir mais longe!

Clusterização: o que é, importância e aplicações

Fri, 05 Feb 2021 09:30:00 GMT

Termos como clusterização têm suas origens no extenso vocabulário tecnológico que vem dos países de língua inglesa.

Mas o que isso significa no contexto tecnológico e de profissionais que trabalham com dados?

É o que vamos mostrar neste conteúdo. Avance na leitura para entender o conceito, sua importância e aplicações.

O QUE É CLUSTERIZAÇÃO?

“Cluster”, em inglês, significa “grupo”.

Portanto, clusterizar nada mais é do que agrupar .

Esse agrupamento, por sua vez, pode ser de um conjunto de dados, de clientes, de computadores ou o que mais for necessário.

Assim, o termo é utilizado com mais frequência por desenvolvedores, profissionais de marketing , TI ou cientistas de dados , os quais recorrem à clusterização como forma de organizar dados ou segmentá-los.

AFINAL, TUDO PODE SER CLUSTERIZADO?

De certo modo, qualquer tipo de dado, desde que seja quantificável em grandes escalas, é passível de clusterização .

Veja o que faz uma equipe de marketing, por exemplo.

Ao clusterizar clientes , o objetivo é facilitar a realização das suas estratégias , já que seria humanamente impossível segmentar promoções de acordo com cada indivíduo.

Nesse caso, criam-se clusters de consumidores de maneira a facilitar as ações e a posterior análise dos resultados .

POR QUE A CLUSTERIZAÇÃO É IMPORTANTE?

O mesmo princípio se aplica quando se trabalha com dados em grandes volumes, ou seja, a partir do Big Data .

A clusterização, nesse contexto, é a forma que profissionais da área encontram para agrupar diferentes dados em categorias com características comuns.

Seria o caso de uma desenvolvedora que, ao cuidar da arquitetura dos dados de um cliente do ramo varejista, distribuísse os dados do estoque por mercadorias, preços, tamanho, volume, entre outras referências.

QUAIS SÃO AS APLICAÇÕES DA CLUSTERIZAÇÃO?

Por ser um princípio de trabalho muito abrangente, ela pode ser aplicada nos casos mais variados.

Vamos ver alguns deles com mais detalhes?

NOS CLIENTES

Quando o objetivo é clusterizar clientes, como vimos no exemplo dos profissionais de marketing, a ideia é formar grupos com traços em comum como forma de segmentação .

Para isso, poderiam ser criados clusters com mulheres entre 35 e 50 anos, um para homens nessa mesma faixa etária, outro de mulheres moradoras da capital paulista, outro com homens moradores do centro e por aí vai.

NOS PRODUTOS

O cluster de produtos segue uma lógica parecida com o de clientes.

Nesse caso, o que varia, obviamente, é o objeto da clusterização, que passa a ser toda a linha de produtos com que uma loja trabalha .

As redes varejistas fazem muito isso, agrupando suas mercadorias por categoria, preços, público-alvo, entre outros critérios.

NOS DADOS

Já o objetivo da clusterização de dados tem mais a ver com a sua operacionalização.

Assim, os dados são organizados por clusters tendo em vista consultas futuras ou para facilitar o acesso por parte dos usuários dos softwares e sistemas de uma empresa.

CLUSTERIZAÇÃO DE SERVIDORES

Há, ainda, a clusterização de servidores, na qual cada computador que se liga a um servidor é chamado de nó.

Esse é um recurso utilizado por empresas de cloud computing, SaaS, IaaS e PaaS para assegurar amplo acesso dos seus clientes aos respectivos sistemas.

Desse modo, é possível manter os serviços online e reduzir o risco de quedas.

O QUE É ALGORITMO DE CLUSTER?

Assim como o Google depende de algoritmos para estabelecer critérios ao mostrar resultados nas buscas, o mesmo acontece com processos de clusterização.

Portanto, um algoritmo de cluster é a regra a ser obedecida sempre que um objeto tiver que ser enquadrado em uma categoria qualquer .

PARA QUE SERVE E COMO FUNCIONA O ALGORITMO DE CLUSTER?

Por sua vez, todo algoritmo precisa de comandos que possam ser lidos numericamente para serem processados.

Dessa maneira, os algoritmos de cluster funcionam com base em linhas de comandos que expressam critérios em fo rma de gráficos.

É como se os objetos a serem clusterizados fossem agrupados conforme a maior ou menor distância em relação a um outro com que tenham características comuns.

QUAIS SÃO OS ALGORITMOS DE CLUSTER MAIS USADOS?

Programadores, desenvolvedores e cientistas de dados, em geral, trabalham com dois algoritmos de clusters.

Vamos conhecê-los agora.

K-means Clusters

No algoritmo conhecido como K-means, clusters diferentes podem ser dispostos em um gráfico hipotético.

Nele, o centro de cada cluster chama-se centroide, no qual é calculada a média dos valores para um cluster.

Desse modo, o algoritmo buscará o centroide mais perto, usando métricas de distância e atribuindo um ponto encontrado ao cluster mais próximo dele.

Clusterização hierárquica

Já no clustering hierárquico, o algoritmo constrói uma hierarquia de clusters disposta em forma de dendrograma.

Ela é feita atribuindo todos os pontos de dados a um cluster específico .

Então, dois clusters mais próximos são ligados em um único cluster, processo que se repete em iteração até restar apenas um cluster só.

COMO A CLUSTERIZAÇÃO PODE SER DEFINIDA?

Existem diversas maneiras de se agrupar dados e objetos em clusters, ainda que, de certo modo, todas elas sejam variações do algoritmo K-means.

É onde são conhecidos os modelos de clusterização que tomam como referência princípios estatísticos de distribuição de amostras e de resultados.

Destacamos, a seguir, os quatro mais conhecidos .

MODELOS DE DISTRIBUIÇÃO

Nesse modelo, os agrupamentos são formados considerando a probabilidade de que todos os pontos de dados em um cluster sejam da mesma distribuição, seja ela gaussiana ou normal.

MODELOS DE CONECTIVIDADE

Por sua vez, o modelo de conectividade organiza dados e objetos em cluster tendo como regra a proximidade.

Ou seja, quanto mais próximo um ponto estiver do outro, maiores serão as chances de pertencerem a um mesmo cluster .

MODELOS CENTROIDES

O algoritmo K-means é o modelo centroide por excelência.

Nele, a similaridade entre dados é considerada a partir da proximidade de um ponto de dados ao chamado centroide dos clusters.

São modelos executados iterativamente, ou seja, em uma espécie de “looping” a fim de encontrar o melhor local para agrupar dados.

MODELOS DE DENSIDADE

Já no modelo de densidade, o que conta é a densidade dos dados agrupados em um gráfico hipotético.

É diferente do K-means, em que os objetos clusterizados se organizam a partir de um centroide.

CONCLUSÃO

A clusterização de dados é fundamental para embasar análises de dados.

Por isso, vale a pena se aprofundar nesse conceito e conhecer as ferramentas usadas em seus processos.

Entre elas, está o Tableau , software de Business Intelligence líder de mercado.

Também vale citar o Data Robot , de grande apoio ao tratamento de dados, e o Alteryx , que permite realizar análises profundas e com dados de fontes diversas.

Todos eles fazem parte das soluções analíticas oferecidas pela FiveActs , que pode ajudar você também de outras formas.

Faça contato com a gente para conhecer as ferramentas e nossos serviços de consultoria, treinamento e implementação de tecnologias.

Arquitetura de dados: o que é, princípios e importância

Fri, 29 Jan 2021 20:33:00 GMT

A arquitetura de dados é um daqueles componentes invisíveis, mas que, quando falham, podem comprometer seriamente a performance de uma empresa e seus profissionais. É como em edifícios físicos que, sem um projeto arquitetônico à altura, têm suas funções mal aproveitadas, ficando sujeitos a problemas. No contexto dos dados, como fazer para evitar contratempos e... Read more »

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Análise descritiva: o que é e como interpretar os dados

Fri, 15 Jan 2021 15:41:00 GMT

A análise descritiva é um dos instrumentos imprescindíveis quando se busca retratar comportamentos e tendências a partir de fenômenos reais.

Ela vem a ser a base sobre a qual os métodos estatísticos se aplicam, o que faz dela uma prática fundamental no universo dos negócios.

Sua utilização em favor de seus objetivos exige dominar não só o conceito como as técnicas, ferramentas e os processos relacionados a esse tipo de avaliação.

Você está dando um importante passo para isso com a leitura deste conteúdo.

A partir de agora, vamos desvendar as etapas de uma análise estatística e muito mais.

Acompanhe!

Leia também:

O QUE É ANÁLISE DESCRITIVA?

O foco da análise descritiva é compreender se, por trás de um ou mais fenômenos que se repetem, existem tendências ou padrões que possam ser mapeados .

Esse é um processo antigo, mas que evoluiu muito nos últimos anos.

Hoje, com a tecnologia disponível e o conhecimento acumulado, podemos contemplar os mais variados fenômenos, examiná-los e, a partir disso, tirar novas conclusões, se for o caso.

Essa é a base de uma análise estatística descritiva, que parte de dados reais para que, pela sua leitura, possamos entender o que se passa e tomar decisões mais acertadas.

Em uma empresa, ela corresponde à etapa introdutória da gestão de dados, pois reúne as informações que, depois, serão estudadas e transformadas em subsídios para definir os rumos do negócio.

QUAL É O OBJETIVO E QUANDO USAR A ANÁLISE DESCRITIVA?

O objetivo principal da análise estatística descritiva é servir como um suporte para explicar o objeto-alvo em uma pesquisa .

Assim sendo, ela é amplamente utilizada no meio acadêmico como apoio em estudos dos mais variados ramos.

Também é comum que empresas de diversos nichos a utilizem como ferramenta para entender o mercado no qual estão inseridas ou mapear o comportamento dos seus clientes.

QUAIS SÃO AS VANTAGENS DA ANÁLISE DESCRITIVA?

A análise de dados estatísticos é a base em que se assentam as análises quantitativas.

Pelo exame dos dados coletados, é possível criar hipóteses que podem ou não ser comprovadas posteriormente.

Dessa forma, sua vantagem principal é ser um instrumento que confere imparcialidade a um estudo , evitando que se formem juízos de valor.

Também é o método mais indicado quando se deseja ter uma visão abrangente de um fenômeno e para coletar dados sobre comportamentos.

QUAIS SÃO AS DESVANTAGENS DA ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA?

Em contrapartida, a análise estatística descritiva tem certas limitações que devem ser consideradas.

Uma delas é a amostra utilizada que, se mal selecionada, pode levar a respostas confusas ou mesmo não verdadeiras.

A propósito, os questionários usados para coleta de dados também podem induzir a erros conceituais se mal elaborados e, assim, comprometer uma investigação.

Além disso, em estudos de caso, nem sempre é válido tirar conclusões gerais a partir de uma única ocorrência.

ENTENDA A METODOLOGIA USADA NA ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Metodologia utilizada na análise de dados estatísticos

Quase toda análise descritiva toma como ponto de partida uma pesquisa , que, por sua vez, é feita com base em um questionário.

Isso, claro, nos casos em que o objeto pesquisado puder ser medido e avaliado a partir das respostas dadas por pessoas reais.

Essas pesquisas podem ser estruturadas, quando as perguntas são as mesmas para todos que participam do estudo, ou não estruturadas, em que os feedbacks ditam os rumos da investigação.

Seja qual for o método, geralmente, uma análise descritiva é feita em cinco etapas, como detalhamos a seguir.

AS 5 ETAPAS DA ESTATÍSTICA DESCRITIVA

Veja, então, como estruturar uma análise descritiva em um passo a passo simplificado.

1. IDENTIFICAÇÃO DO PROBLEMA

A primeira etapa consiste em identificar um problema ou dúvida que possa ser alvo de uma investigação.

O crescimento das plantas, por exemplo, é uma dessas possibilidades, mas pode ser também uma questão como entender de que forma as vendas são impulsionadas pelo marketing digital.

2. RECOLHIMENTO DOS DADOS

Digamos, então, que você quer compreender a relação entre suas vendas e os esforços de marketing em sua empresa.

Tomando essa questão como ponto de partida, é hora de ir a campo e coletar os dados que serão usados para descrever essa ligação.

3. CRÍTICA DOS DADOS

Os dados, por si só, não dizem tudo.

É necessário trabalhar em cima deles, estruturando-os com as ferramentas estatísticas adequadas .

Nessa etapa, costuma-se recorrer a softwares como o IBM SPSS ou soluções mais avançadas como o Tableau , que você pode adquirir para testes em sua versão completa com a FiveActs .

4. APRESENTAÇÃO DOS DADOS

Depois do tratamento dos dados , eles poderão ser apresentados e, a partir disso, levar a conclusões – ou a novas perguntas.

Tudo vai depender de como a análise foi conduzida desde o começo e da forma como os dados foram estruturados.

5. ANÁLISE E INTERPRETAÇÃO

Uma vez que a realidade tenha sido posta à prova por meio das ferramentas estatísticas adequadas, é possível interpretá-la.

Imagine que você descobriu que, de fato, vendas e marketing digital estão relacionados.

Com essa nova informação, você será capaz de tomar decisões muito mais eficientes (e certeiras) a respeito dos seus negócios.

Essa é uma forma de se inserir em uma cultura data driven, ou seja, orientada por dados, na qual as decisões intuitivas passam a ser a exceção, e não a regra.

EXEMPLO PRÁTICO DE ANÁLISE DESCRITIVA

Sua empresa confirmou que vendas e marketing digital estão relacionados.

Ok, até aí tudo bem, não parece haver tantas dúvidas a respeito disso.

Agora, um possível passo seguinte poderia ser definir que tipo de mídias digitais são mais efetivas, tomando como referência o seu perfil de cliente.

Eis, então, uma nova questão que precisa ser respondida, o que leva você a recorrer inicialmente a um questionário com respostas formatadas na escala de Likert (de muito satisfeito a muito insatisfeito).

A análise prossegue com o tratamento desses dados em um software para obter informações conclusivas.

COMO INTERPRETAR A ANÁLISE ESTATÍSTICA DESCRITIVA?

Como interpretar a análise de dados estatísticos

A análise de dados estatísticos tem tudo a ver com a aplicação de cálculos estatísticos .

Esses cálculos, por sua vez, são extraídos dos postulados científicos na chamada estatística descritiva , que utiliza, entre outras técnicas, análises bivariadas e descrições paramétricas ou tabulares.

Em virtude da complexidade desse processo, a única forma de interpretar os dados nesse tipo de estatística é por meio dos programas de análise , como o já citado software Tableau .

Se não dispõe do conhecimento e segurança necessários para isso, vale recorrer a um serviço de consultoria, treinamento ou mesmo implementação da ferramenta.

Seja qual for a sua decisão e necessidade, entre em contato com a FiveActs e saiba como podemos ajudá-lo.

CONCLUSÃO

Neste texto, você aprendeu o que é a análise descritiva e como ela pode ser importante para seus objetivos.

O que acha, então, de colocar tudo isso em prática?

A análise estatística não precisa ser um bicho de sete cabeças.

Soluções como o já destacado Tableau, da FiveActs, servem justamente para simplificar os estudos por meio de interfaces intuitivas e visuais.

Além das nossas soluções analíticas , estamos prontos para ajudá-lo da forma que precisar para começar a utilizar a análise de dados.

Gestão de dados: Entenda o que é, sua importância e como fazer

Fri, 01 Jan 2021 10:00:00 GMT

A arquitetura de dados é um daqueles componentes invisíveis, mas que, quando falham, podem comprometer seriamente a performance de uma empresa e seus profissionais.

É como em edifícios físicos que, sem um projeto arquitetônico à altura, têm suas funções mal aproveitadas, ficando sujeitos a problemas.

No contexto dos dados, como fazer para evitar contratempos e garantir que eles estarão sempre a seu dispor?

É isso que vamos ver ao longo deste texto.

Acompanhe até o final para conferir todas as informações e dicas que temos para você.

Leia também:

O QUE É ARQUITETURA DE DADOS?

Arquitetura dos dados é a disposição que diferentes empresas encontram para organizar seus dados, ativos digitais e as relações entre eles.

Ou seja, assim como organizamos nossas roupas em armários, closets e gavetas de diferentes maneiras, o mesmo também é feito com a informação em formato eletrônico.

Por isso, uma arquitetura eficiente é aquela que garante o acesso aos dados com segurança, no tempo adequado e de forma inteligível para seus usuários.

POR QUE A ARQUITETURA DE DADOS É IMPORTANTE PARA SUA EMPRESA?

Já que a arquitetura de banco de dados é uma espécie de “arrumação”, não é difícil entender sua importância.

Afinal, será muito mais difícil encontrar um par de meias em uma gaveta bagunçada do que em uma onde elas estão dispostas por cores, por exemplo.

Portanto, sem um projeto que dê conta de organizar seus dados tendo em vista suas necessidades, é certo que você perderá tempo quando precisar recuperar informações.

E tempo, como todos nós sabemos, é o recurso mais valioso que existe.

QUAIS SÃO AS VANTAGENS DA ARQUITETURA DE DADOS?

Em contrapartida, quando os dados estão dispostos em uma arquitetura inteligente , eles não só podem ser encontrados com mais facilidade como passam a fazer diferença.

Isso porque, nas empresas em que há uma diretriz consistente de dados, fica muito mais fácil aproveitar, por exemplo, as potencialidades do Big Data , que conheceremos mais à frente.

Mas quais outras vantagens podem estar em jogo, nesse caso? Veja a seguir.

1- SISTEMAS SEMPRE (OU QUASE SEMPRE) DISPONÍVEIS

Disponibilidade é o termo que resume melhor a importância da arquitetura dos dados no contexto empresarial.

Por meio dela, as funções dos sistemas e softwares estarão disponíveis quando se fizer necessário.

Ou, na pior das hipóteses, poderão ser acessadas em tempo hábil, garantindo processos decisórios menos sujeitos ao acaso.

2- MAIS CONTROLE NO COMPARTILHAMENTO DOS DADOS

Em certas empresas, o regime de trabalho colaborativo e em rede exige que dados, formulários, planilhas e arquivos sejam compartilhados de forma controlada.

Nesse aspecto, é preciso que a estrutura de dados da companhia seja, ao mesmo tempo, fácil de ser acessada e segura, a ponto de impedir que pessoas não autorizadas tenham privilégios indevidos.

3- MELHOR PERFORMANCE DOS SISTEMAS

Todo software depende do acesso ao seu respectivo banco de dados para funcionar bem.

Quando há falhas nessa função, todo o sistema colapsa e se torna inútil.

Dessa forma, a arquitetura dos dados é a melhor garantia de que seus sistemas estarão sempre prontos para dar respostas quando forem exigidas.

OS 6 PRINCÍPIOS DA ARQUITETURA DE DADOS

Como qualquer segmento ligado à tecnologia digital, a arquitetura dos dados está em constante evolução.

Por isso, hoje, todo profissional de TI e empresa que lida com soluções analíticas sabe que uma arquitetura de base de dados só traz resultados quando se orienta por seis princípios.

Confira quais são eles:

1. SEGURANÇA

Pelos bons princípios de governança de dados , todo sistema deve ser seguro o bastante para que as informações em uma companhia sejam acessíveis apenas às pessoas autorizadas.

Dessa forma, a arquitetura deve observar mecanismos de proteção contra acessos indevidos ou invasores, franqueando os dados críticos somente àqueles que forem credenciados para isso.

2. FLEXIBILIDADE

Por outro lado, um sistema seguro não quer dizer que ele não possa ser moldado conforme as necessidades.

Afinal, na transformação digital, é preciso que a arquitetura dos dados tenha certa elasticidade, permitindo que os sistemas evoluam e sejam escaláveis.

Há casos, ainda, em que é necessário conceder novos acessos ou autorizações de uso não previstas.

Então, quanto mais ela antecipar essas demandas, melhor.

3. COLABORAÇÃO

O modelo de gestão horizontal é cada vez mais uma tendência.

Por isso, as empresas precisam de soluções que permitam gerir, acessar e tratar seus dados por múltiplos times e colaboradores.

4. INTELIGÊNCIA

Assim como há hoje edifícios inteligentes, o mesmo se espera dos sistemas pelos quais as companhias lidam com informações estratégicas.

Esse é o princípio por trás do conceito de Business Intelligence (BI) , pelo qual as atividades são pautadas por decisões tomadas a partir de dados estruturados.

Logo, é tarefa dos profissionais de arquitetura de banco de dados garantir que a empresa terá à sua disposição não apenas dados em estado bruto, mas informação útil sempre que precisar.

5. AUTOMAÇÃO

Não dá para imaginar uma ferramenta digital que abra mão de processos automatizados.

Por esse princípio, a arquitetura dos dados assume o compromisso de gerar soluções que sejam efetivas e em níveis máximos de automação .

6. ORIENTADA PARA RESULTADOS

Na teoria, a arquitetura de banco de dados parece ser perfeita e solucionar todos os problemas relativos ao uso da tecnologia.

No entanto, ela só será útil na prática quando for orientada pelas metas do negócio.

EXEMPLOS DE ARQUITETURA DE DADOS

Um bom exemplo de aplicação da arquitetura de dados é quando são desenvolvidas as ferramentas de armazenamento nas empresas.

Nelas, os elementos ficarão arquivados de forma estruturada, podendo ou não agregar dados e informações de outros sistemas e plataformas.

É o que fazem, por exemplo, sistemas como SQL Server, Big Query, Oracle Database e Cloud SQL.

A arquitetura de banco de dados também aparece na prática como solucionadora de problemas.

Veja, por exemplo, o que dizem os autores da tese A arquitetura TI e o seu papel na configuração e manutenção do ambiente IT: um caso prático :

“Um dos aspectos relevantes foi o fato da diminuição das queixas dos utilizadores consequentes dos problemas observados antes da implementação da solução desenvolvida, o que liberou a equipe de TI ao nível de procedimentos operacionais de caráter emergencial, permitindo tempo para o desenvolvimento de outras atividades”.

Em outras palavras, os autores observaram um ganho importante em produtividade e eficácia, eliminando gargalos e permitindo direcionar o time a tarefas mais importantes.

ARQUITETURA DE DADOS E BIG DATA

Vale fazer um breve parêntese para explicar rapidamente as diferenças entre arquitetura de dados e Big Data.

O primeiro, como vimos, consiste em todos os processos e atividades por meio dos quais uma empresa dispõe seus dados.

Já o conceito de Big Data tem a ver com o imenso repositório virtual de dados gerado por sites, redes sociais e outras mídias eletrônicas, em rede ou não.

Essa é uma estratégia que compreende a coleta, organização, interpretação e análise de dados em grande volume e alta velocidade.

CONCLUSÃO

Você pode construir uma casa habitável, mas mal projetada, fazendo com que a luz do sol se direcione sobre os cômodos na pior hora possível.

O mesmo se aplica à arquitetura de dados, onde um projeto mal feito pode não só dificultar o acesso aos dados como comprometê-los de forma difícil de contornar.

Por isso, não deixe de dedicar a atenção necessária a esse componente essencial ao implementar sistemas ou atualizar seus bancos de dados.

E para ter as melhores soluções analíticas e desenvolver BI em seu negócio a partir dos dados que acabou de entender como organizar, conte sempre com a FiveActs.

Tableau Desktop: Conheça o que é, benefícios e suas funcionalidades

Fri, 25 Dec 2020 13:27:00 GMT

Você já experimentou o Tableau Desktop para usar o poder dos dados a favor dos seus projetos?

Essa é uma das versões do software de BI líder de mercado por nove anos consecutivos, segundo o Quadrante Mágico de Analytics e BI da Gartner .

Ocupar essa posição é resultado de um trabalho incessante de otimizações nas funcionalidades da ferramenta que, mesmo sustentando a posição de líder por tanto tempo, não para de melhorar.

Apenas em 2020, o Tableau passou por quatro atualizações , com novas funções incluídas e melhorias no que já existia.

Tem dúvidas sobre o que é e como utilizar bem essa incrível solução, que se tornou uma verdadeira febre em companhias dos mais variados segmentos?

É disso que vamos tratar neste conteúdo, então, fique por aqui e dê um passo decisivo para aprimorar a inteligência de negócios na sua empresa .

O QUE É A FERRAMENTA TABLEAU?

O Tableau Software é uma ferramenta criada pela Tableau, empresa fundada em 2003 por Chris Stolte, Pat Hanrahan e Christian Chabot.

Sua tecnologia base é o VizQL, que se fundamenta em comandos de arrastar e soltar para gerar análises de dados completas por meio de uma interface essencialmente visual.

O Tableau é um recurso intuitivo que facilita não só a gestão das informações, como a sua estruturação a partir de soluções inteligentes.

Uma característica única dele é que os relatórios de Business Intelligence (BI) gerados podem ser compartilhados com colegas ou até mesmo publicamente (se os seus dados forem públicos).

É como se, ao aderir à ferramenta, cada usuário criasse uma espécie de portfólio, no qual suas análises de dados são salvas e disponibilizadas para visualização por outros interessados que possam, obviamente, ter acesso às análises criadas.

As soluções analíticas com a marca Tableau são divididas em quatro grandes produtos:

Tableau Public: ferramenta gratuita para publicação de painéis Tableau que contenham informações públicas
Tableau Prep: ferramenta drag and drop para preparação de dados e tratamento de dados
Tableau Server: ferramenta para compartilhamento de painéis de informação contando com opção de instalação em nuvem, on-premise ou serviço gerenciado. Permite acesso ao painéis por computadores e dispositivos móveis
Tableau Desktop : ferramenta drag and drop para criação de análises de dados e painéis de informação.

O QUE É TABLEAU DESKTOP?

O Tableau Desktop é a ferramenta utilizada para acessar os dados disponíveis e criar análises de dados variadas de forma simples, apenas arrastando e soltando na tela os campos que você deseja analisar.

Provida das melhores práticas de visualização, a ferramenta é capaz de sugerir os melhores gráficos, disposição de informações, cores e etc. de acordo com os campos selecionados para análise.

O Tableau Desktop permite que diversas análises, feitas separadamente, sejam unidas em um painel e interajam (como filtro, por exemplo) umas com as outras, gerando insights muito valiosos.

3 BENEFÍCIOS DO TABLEAU DESKTOP

A versão Desktop do Tableau é a melhor escolha para obter insights rapidamente.

Com ela, sua empresa deixa os obsoletos criadores de gráficos para trás, entrando de vez na era dos dados visuais .

Assim, você e suas equipes se habilitam a explorar as informações de forma quase ilimitada por meio de painéis interativos que ajudam a ter mais ideias.

O Tableau aproveita a sua capacidade natural em detectar padrões nos dados, revelando oportunidades diárias e momentos de descoberta únicos.

Veja, a seguir, quais outros benefícios você agrega ao contar com essa poderosa ferramenta.

1. MAIS POSSIBILIDADES AO EXPLORAR DADOS

O Tableau permite que você se conecte aos dados em bancos de dados e arquivos on premise ou na nuvem.

Os seus dados podem ser facilmente acessados em tecnologias de Big Data , banco de dados SQL, planilhas ou aplicativos, como Salesforce e Google Analytics.

Pelo seu dashboard, você acessa e combina informações de diferentes origens sem a necessidade de digitar códigos complexos ou fórmulas de difícil compreensã o.

Para os usuários avançados, é possível dinamizar, dividir e gerenciar metadados para otimizar as fontes, ampliando ainda mais as alternativas de gerar insights e soluções.

2. TRABALHA COM DIVERSOS TIPOS DE FONTES

Outra vantagem a ser considerada na versão Desktop é que ela permite trabalhar a partir de uma extensa lista de fontes de dados.

Algumas delas são:

Alibaba AnalyticDB para MySQL
Amazon Aurora
Apache Drill
Box
Cloudera Hadoop Hive
Dropbox
Firebird
GeoJSON
Google Ads
Google Analytics
Google BigQuery
Google Cloud SQL
Planilhas do Google
IBM BigInsights
Arquivos JSON
LinkedIn Sales Navigator
Tabelas MapInfo
MemSQL
Todas da Microsoft
MySQL
Oracle
Arquivos PDF
PostgreSQL
Salesforce.com, incluindo Force.com e Database.com
Spark SQL
Arquivos SPSS.

3. EXIBIÇÃO DE DADOS INTELIGENTE

Outro recurso que torna o Tableau único no mercado é a integração de mapas.

Com seus dados dispostos geograficamente, fica muito mais fácil encontrar respostas para problemas que antes não eram sequer percebidos.

Essa é uma maneira inteligente de exibir informações e que oferece mais alternativas do que as planilhas , já que, nela, você associa a parte visual e numérica, enriquecendo a interpretação.

É possível criar mapas interativos automaticamente com códigos postais integrados para mais de 50 países em todo o mundo.

Outro recurso é o uso de códigos geográficos e visualização de territórios para regiões personalizadas – o que permite formar áreas de vendas , por exemplo.

TABLEAU DESKTOP: DESCUBRA AS PRINCIPAIS FUNCIONALIDADES

Embora seja muito simples de ser operado, seria impossível enumerar todas as funcionalidades do Tableau, até porque ele é uma ferramenta em constante desenvolvimento.

Por isso, e com base na última versão 2020.4, destacamos algumas das aplicações mais relevantes para quem está à frente de negócios e quer fazer mais com BI.

Confira!

PAINEL DE LICENÇAS ATUALIZADO

O Tableau Server inclui novas vistas administrativas que geram informações de licenciamento e de uso do Tableau Desktop.

Uma vez configurado, o Tableau Desktop envia dados sobre o uso ao Tableau Server em segundo plano. Isso é muito útil para a gestão de uso das licenças do Tableau Desktop.

Essa atualização acontece a cada oito horas, sem necessidade de fazer login ou acessar servidores.

HISTÓRICO DE REVISÕES

No Tableau 2020.4, é possível voltar para uma versão anterior da sua pasta de trabalho com apenas um clique via Tableau Server.

Ele também permite que sejam baixadas as versões mais antigas das suas fontes de dados para que possam ser republicadas.

E, se você preferir, pode ainda limitar o número de revisões na página pelo dashboard no Tableau Server.

IMAGENS COM EXTENSÕES

A atualização mais recente também permite gerar um arquivo .pdf ou .png de um painel visualizado no Tableau Desktop, para posterior renderização da imagem da seção de extensões.

Esse recurso ajuda você a ampliar ainda mais as possibilidades de interpretação dos seus dados por meio de gráficos adicionais criados a partir de mapas.

QUANTO CUSTA UMA LICENÇA DO TABLEAU DESKTOP?

As licenças do Tableau são precificadas basicamente de acordo com número de usuários que utilizarão cada um dos perfis (Creator, Explorer e Viewer) disponíveis na ferramenta.

Você pode testar a versão completa do Tableau Desktop sem custos, por 14 dias. Baixe a versão gratuita, clicando na imagem abaixo, e conte com a Five Acts para te apoiar!

Conte com a gente também para serviços de treinamento, consultoria, implementação de ferramentas, criação de dashboards e muito mais!

CONCLUSÃO

O Tableau Desktop coloca sua empresa em uma nova era de Business Intelligence , com seus recursos intuitivos e comandos extremamente simples.

Com ele, você não tem que se preocupar com pesadas linhas de comandos, macros ou fórmulas.

Para tratar dos seus dados, só o que você precisa é arrastar e soltar e deixar que a ferramenta faça o resto.

A FiveActs é sua parceira para mergulhar fundo nas incontáveis funções do Tableau.

Aproveite a oportunidade e teste a ferramenta completa sem qualquer custo!

Afinal, o que é inteligência competitiva? Entenda Por que e Como Investir em Sua Empresa

Fri, 18 Dec 2020 11:00:00 GMT

Entenda o que é a Inteligência Competitiva, também conhecida por Inteligência do Mercado

Você já ouviu falar em inteligência competitiva?

Se você é um profissional inovador , antenado às novidades do mercado, às demandas dos clientes de diversos segmentos e sabe como adaptar suas estratégias às tendências, então, já faz parte do time de pessoas que realizam esse tipo de trabalho.

A inteligência competitiva, ou inteligência de mercado , é um processo de análise e captação de informações sobre a concorrência.

Em geral, grandes empresas têm um setor dedicado a avaliar o comportamento dos clientes e as tendências de mercado.

O objetivo disso é se antecipar às demandas e novidades, ampliando as condições de competitividade da organização.

A boa notícia é que esse não é um processo restrito às grandes corporações.

Pelo contrário: já existem micro, pequenas e médias empresas realizando estudos voltados para a identificação de tendências apresentadas pela concorrência.

Quer saber mais a respeito do assunto? Continue a leitura!

O QUE É INTELIGÊNCIA COMPETITIVA?

Já dizia uma antiga propaganda de uma famosa marca de pneus que “potência não é nada sem controle”.

A inteligência de mercado segue, de certo modo, pelo mesmo princípio.

Afinal, ela trata de todas as atividades pelas quais uma empresa ou organização se coloca em condições de ter melhores resultados com os recursos disponíveis .

Uma outra definição para esse termo vem de uma das principais entidades do setor produtivo no Brasil, o Sebrae .

De acordo com essa importante entidade, a inteligência competitiva nada mais é do que se antecipar às exigências do mercado.

Portanto, u ma empresa que orienta suas estratégias de forma inteligente consegue controlar o seu potencial enquanto se protege das ameaças externas ou internas.

Quando ela age dessa maneira, tende a ser surpreendida com menos frequência e, assim, os bons resultados passam a ser frequentes.

POR QUE INVESTIR EM INTELIGÊNCIA COMPETITIVA?

Seja qual for o seu nicho de atuação, uma coisa é certa: hoje, o ritmo das mudanças no mercado é veloz demais para correr o risco de se acomodar.

O roteiro nem chega a ser novo, na verdade.

Uma empresa se destaca em seu segmento, passa a ser referência em sua área e, de repente, ela some.

Quem não lembra, afinal, de ex-gigantes como Kodak, Remington, Nokia e mais tantas que, de uma hora para outra, deixaram de ser protagonistas?

Evitar a perigosa zona de conforto é, provavelmente, o maior motivo para que uma empresa invista permanentemente em inteligência do mercado.

Não só porque os concorrentes se movimentam o tempo todo, mas porque o próprio cliente exige das marcas que ela escolha uma postura voltada à inovação.

Não por acaso, esse novo perfil passou a ser conhecido como omnishopper, ou seja, o consumidor que compra, consome e se relaciona por todos os canais disponíveis.

O QUE É UMA VANTAGEM COMPETITIVA?

Uma abordagem de negócios pautada por estratégias inteligentes colocam uma empresa em condições de performar melhor de acordo com seus próprios limites.

Sendo assim, ela também pode ganhar posições de destaque no mercado, o que a leva a superar seus concorrentes.

Nesse momento em que o contexto é favorável, o negócio assume a condição de vantagem competitiva.

Nela, o mercado da concorrência encolhe e sua capacidade de “contra-atacar” passa a ser reduzida.

Se na sua empresa a competitividade não está em pauta, talvez seja hora de rever suas estratégias.

Afinal, de acordo com a pesquisa FIA Employee Experience 2020 (FEEx) , na maior parte das companhias, prevalece a cultura da competição, com 27%.

O levantamento foi feito com 150 mil profissionais de mais de 300 empresas em todo o Brasil.

Então, qual é a sua posição?

INTELIGÊNCIA COMPETITIVA X BENCHMARKING

Benchmarking é o conjunto de ações coordenadas em que uma empresa se orienta a partir de experiências que deram certo ou fracassaram em negócios do mesmo segmento.

Por isso, o trabalho de inteligência competitiva não pode ser comparado com o benchmarking.

Afinal, nesse último, empresas trocam informações sobre seus processos e produtos de modo a buscar soluções com base no que o concorrente faz.

Já o profissional de inteligência de mercado atua buscando informações que ainda não estão explícitas no mercado e não foram totalmente aplicadas pela concorrência.

Trata-se de um modelo preditivo de gestão, por meio do auto aprendizado, para aperfeiçoar a estratégia corporativa.

INTELIGÊNCIA COMPETITIVA X BUSINESS INTELLIGENCE

Enquanto a inteligência competitiva é voltada para o profissional, o Business Intelligence está ligado ao negócio.

O BI é fundamental para gestores e organizações no processo de definição de estratégias, correção dos planejamentos e avaliação constante do sucesso do negócio.

As ferramentas de BI estão ligadas à coleta, organização, análise e compartilhamento de dados de sistemas, com foco na integração do negócio como um todo.

O Business Intelligence garante decisões mais seguras e ações direcionadas para a obtenção de resultados sólidos.

Uma das melhores ferramentas de BI do mercado é a Tableau , você pode baixar a versão trial gratuitamente com a FiveActs .

BENEFÍCIOS DA IC NA ANÁLISE SWOT

Uma das formas mais eficazes de se definir um planejamento organizacional é a partir da realização da Análise SWOT, sigla que significa:

Strengths (Forças)
Weaknesses (Fraquezas)
Opportunities (Oportunidades)
Threats (Ameaças).

Por essa análise, a empresa realiza um estudo das suas forças e fraquezas internas, contrastando-as com oportunidades e ameaças do mercado.

A partir dos resultados, os gestores podem definir uma atuação mais focada em investimentos ou se esperam por um contexto externo mais favorável.

Um bom trabalho de inteligência do mercado torna a Análise SWOT muito mais eficiente, especialmente no que diz respeito às informações do mercado.

Afinal, o resultado desse processo trará as principais tendências do segmento no qual a empresa atua.

Isso pode ser feito, por exemplo, ao utilizar ferramentas que permitam à gestão enxergar mais longe.

Mais uma vez, um bom exemplo de recurso é o Tableau, software líder de mercado há oito anos consecutivos.

Ele foi desenvolvido para empresas que desejam entender o segmento em que estão inseridas e suas próprias limitações para, a partir disso, performar melhor.

QUAL É A RELAÇÃO ENTRE INOVAÇÃO E INTELIGÊNCIA DO MERCADO?

A maior complexidade em mapear o perfil do consumidor, cada vez mais omnichannel, tem relação com um outro conceito recente: o VUCA World (Mundo VUCA, em português).

Essa é uma expressão que tem origem na Escola de Guerra Norte-Americana, cujo significado é:

Volatility: tudo muda o tempo todo, ou seja, estamos em um universo volátil
Uncertainty: se a volatilidade é a regra, então, não há certezas: todos devem estar em permanente movimento
Complexity: as relações de trabalho hoje não são mais tão simples de se entender, assim como as dinâmicas do mercado. Portanto, é necessário lidar com a complexidade
Ambiguity: em alguns casos, há situações e contextos ambíguos, isto é, com potencial para gerar ao mesmo tempo oportunidades e problemas.

Por tudo isso, hoje, é preciso inovar, como um dia foi preciso navegar.

Quem ficar parado pode ver rapidamente seus resultados virarem pó e todo o esforço de construção de uma imagem pode ir pelos ares.

É só recordar dos casos das empresas já destacadas, como Kodak, Remington e Nokia, para perceber que essa não é uma ideia exagerada.

ONDE BUSCAR AS INFORMAÇÕES?

Com a democratização da internet, o trabalho de inteligência de mercado ficou muito mais facilitado e com resultados mais próximos da realidade.

O profissional ou a equipe responsável pela análise pode ir atrás de informações que estão em toda parte: junto a clientes, representantes, fornecedores ou concorrentes.

Os encarregados pela pesquisa devem saber ler e interpretar os dados obtidos, para que a direção da empresa tenha base para tomar decisões.

Por outro lado, não basta apenas contar com os melhores profissionais.

Isso porque a democratização do acesso à internet nivelou de certa forma as chances das empresas para se destacar em seus mercados.

Logo, as possibilidades que você tem, provavelmente, também estão disponíveis para o seu concorrente.

Sendo assim, a abordagem focada em inteligência competitiva deve envolver todos os processos que antecedem a tomada de decisão, especialmente o de coleta de dados para posterior tratamento.

Os dados estão aí, nas redes sociais, nos bancos de dados públicos, nas pesquisas de mercado e em muitos outros formatos, só esperando para serem “fisgados” e transformados em informação útil.

PERFIL PROFISSIONAL

Embora as grandes empresas tenham setores voltados exclusivamente para a inteligência competitiva, isso não impede que todas as áreas da organização estejam atentas às tendências , principalmente àquelas ligadas à atividade específica dos seus profissionais.

Por isso mesmo, o perfil dos colaboradores desejado pelas organizações mudou.

A capacidade técnica continua a ser um diferencial.

No entanto, as pessoas antenadas, que gostam de ler e que conhecem muito do mercado no qual atuam, estão saindo na frente nos processos seletivos

Outro aspecto em alta é o relacional, que envolve a capacidade de um indivíduo se relacionar bem e, assim, extrair o melhor daqueles que o cerca.

EXEMPLOS DE COMO A INTELIGÊNCIA COMPETITIVA PODE SER USADA NAS EMPRESAS

Nada é mais educativo do que o exemplo, não é mesmo?

É por essa razão que a inteligência do mercado vem se mostrando uma boa estratégia para se destacar nesse mundo em permanente movimento e que exige a capacidade de inovar.

Suas ações podem começar pela simples identificação do que realmente importa para sua empresa.

Ela precisa melhorar na parte de inovação? Quem sabe uma mudança na própria cultura organizacional seja um bom começo?

São questões que podem servir como pontapé inicial para que seu negócio se posicione não mais na base do “deixa a vida levar”, mas de forma estratégica, pensada e calculada.

Um bom exemplo nesse aspecto vem de uma empresa 100% brasileira, a Havaianas.

Ela começou com um trabalho intensivo de branding, no qual a marca passou a se mostrar no mercado não mais como um produto de baixo valor agregado.

Assim, ela passou a ser um símbolo de juventude, descontração e de qualidade de vida.

COMO APLICAR A INTELIGÊNCIA COMPETITIVA NA PRÁTICA?

Cada caso é um caso e, certamente, o sucesso de uma empresa não garante que, se a sua receita for replicada, outras conseguirão os mesmos resultados.

Essa é uma razão que reforça ainda mais a necessidade de investir em soluções analíticas que permitam coletar e tratar dados conforme a sua realidade.

Se, na sua empresa, não existe uma cultura data driven, ou seja, orientada por dados, um recurso indicado é o DataRobot .

Essa é uma ferramenta disponibilizada pela FiveActs, cujo principal objetivo é levar o machine learning para todos.

É a inteligência do mercado ao alcance do seu negócio, mesmo que você não seja um especialista em programação ou análises estatísticas.

Precisa de um suporte maior?

Sem problemas, pois a FiveActs pode ajudar você com treinamentos, consultoria, implementação de ferramentas, criação de dashboards e muito mais!

CONCLUSÃO

O conceito de inteligência competitiva pode, em alguns casos, ser confundido com o de business intelligence .

Nesse sentido, a diferença está na dimensão que cada uma ocupa em uma estratégia de negócios.

Enquanto a IC é uma capacidade desejada para orientar a formação de ações estratégicas, o BI é um achievement, ou seja, um conjunto de saberes que só se desenvolve com o tempo.

E na sua empresa, a inteligência competitiva faz parte das rotinas ou você acha que precisa melhorar nesse aspecto?

Seja qual for a sua necessidade, pode ter certeza de que a FiveActs tem a solução analítica que casa com o seu negócio e a expertise necessária para colocar em prática.

People Analytics: O que é, benefícios e como implementar

Fri, 11 Dec 2020 23:11:00 GMT

People analytics pode até parecer um daqueles termos da moda em inglês, mas não se engane: ele veio para ficar.

Nesse sentido, as empresas que não se ajustarem em um cenário cada vez mais analítico tendem a ficar para trás mais rápido do que se imagina.

Segundo uma pesquisa da Delloitte , quase dois terços das companhias, hoje, consideram esse recurso uma prioridade em suas estratégias.

E se o mercado está dizendo que people analytics é importante, certamente, é porque essa é uma prática que gera valor.

Você concorda?

Então, continue com a gente para entender tudo sobre o tema e implantar na sua empresa.

+ Cultura organizacional: o que é, tipos e importância

O QUE É PEOPLE ANALYTICS?

Profissionais de marketing , logística, TI e de outras áreas ligadas às ciências exatas já estão, de certa forma, acostumados com o termo analytics .

Ele nos remete à análise de dados , ou seja, ao conjunto de estratégias e atividades em que dados são tratados, transformando-se em informação.

Sendo assim, people analytics é um campo da gestão de recursos humanos no qual processos de contratação, demissão e retenção de profissionais tomam a análise de dados como base.

Com essa estratégia, as decisões são tomadas a partir de dados estruturados e com o apoio de ferramentas específicas.

AFINAL, COMO O PEOPLE ANALYTICS PODE SER USADO NAS EMPRESAS?

Gestores experientes dificilmente tomam uma decisão ou implementam uma ação sem antes se apoiar em dados estatísticos estruturados a partir de pesquisas, por exemplo.

Essa mesma linha de raciocínio se aplica ao People Analytics.

Nela, processos seletivos e de recrutamento passam a ser pautados não mais por práticas “de manual”, mas pelas informações geradas a partir dos dados sobre as pessoas.

Em vez de contratar somente considerando a formação acadêmica e a experiência profissional, você passa a levar em conta, principalmente, o “fit” do candidato ao perfil da empresa.

Também a gestão de talentos se torna mais eficaz quando se vale de dados confiáveis e abrangentes.

Isso acontece porque o RH conhece os elementos capazes de reduzir o turnover , levando a decisões mais assertivas na manutenção do time.

Ainda é possível utilizar o people analytics em empresas para ações de análise de desempenho dos colaboradores , além da compilação de resultados em pesquisas de clima e de cultura organizacional .

OS 3 PRINCIPAIS BENEFÍCIOS DO PEOPLE ANALYTICS

Por outro lado, não são apenas os processos seletivos que tendem a ser mais precisos quando a empresa se orienta pelas práticas de people analytics.

Um bom exemplo nesse sentido são as companhias mais modernas, como as startups e fintechs.

Elas desenvolvem políticas de retenção de talentos tomando como referência dados em massa ( Big Data ), que, por sua vez, são tratados pela perspectiva de Business Intelligence (BI) .

Para tanto, utilizam ferramentas como o Tableau , solução analítica líder de mercado, para entender o que os seus colaboradores precisam para que se sintam motivados a permanecer.

Por isso, do início ao fim do ciclo da trajetória profissional, adotar people analytics traz uma série de vantagens competitivas.

Confira as três que destacamos a seguir.

1. DIMINUI A ROTATIVIDADE

A mais recente pesquisa da Deloitte sobre mercado de trabalho aponta que a intenção de trocar de empresa é mais acentuada em pessoas com menos de dois anos de casa.

Nesse grupo de profissionais, 34% dizem ter o desejo de mudar de emprego dentro de um ano.

Mas como fazer com que uma pessoa se sinta motivada a ficar em uma função, ainda mais se considerarmos que as gerações X e Y são muito menos apegadas às empresas?

Ou seja, rotatividade é um problema sério.

Para diminuir esse índice, o people analytics pode ajudar com respostas mais precisas sobre problemas que ficariam ocultos sem análises aprofundadas.

2. POSSIBILITA CONTRATAÇÕES CERTEIRAS

Nada mais caro para um negócio do que contratar um profissional e descobrir, tempos depois, que ele não era o candidato ideal.

Esse é outro desafio que pode ser superado ao colocar ferramentas e técnicas de people analytics a serviço da empresa.

Seria algo parecido com o que faz o marketing ao atrair o cliente adequado para o seu negócio, quando se vale de dados para alcançar as pessoas certas, na hora exata e nos lugares corretos.

3. AUMENTA A PRODUTIVIDADE

Se o que começa errado, tende a dar errado, podemos dizer que a mesma lógica se aplica em relação ao que dá certo.

Assim sendo, quando a sua empresa contrata o profissional mais adequado ao seu perfil de negócio e cultura organizacional, dá um passo decisivo para que ele continue em seus quadros.

Permanecer por mais tempo pode indicar, ainda, que o colaborador está satisfeito em seu emprego – embora isso não seja uma garantia.

E, como sabemos, gente que se sente bem em seu trabalho naturalmente produz mais e melhor.

2 DICAS PARA IMPLEMENTAR O PEOPLE ANALYTICS NA SUA EMPRESA

Para empresas que não têm uma orientação para decidir com base em dados, o people analytics pode ser desafiador no começo.

Talvez seja difícil modificar antigos hábitos, ainda mais quando se trata de números.

No entanto, para quem aceita o desafio de mudar, as recompensas tendem a vir na mesma proporção do esforço realizado.

Então, veja duas dicas para começar uma nova fase de processos em RH mais eficientes.

1. ESTIMULE (OU CRIE) UMA CULTURA DATA DRIVEN

Uma cultura de tomada de decisão baseada em dados é caracterizada pela coleta, análise e, principalmente, pela realização de testes como práticas diárias.

Uma boa maneira de dar esse primeiro passo é implementar o Tableau como solução analitica .

Por ser mais simples de operar e ter uma interface mais visual, ele é a ferramenta certa para empresas que ainda estão no caminho para ser data driven, ou seja, orientadas por dados.

Agora, se a sua empresa já usa uma ferramenta de análise de dados, mas tem problemas no dia a dia, então, você precisa de uma consultoria como o COE (Center of Excellence), oferecida pela FiveActs .

Essa é uma solução que pode ajudar você na capacitação da equipe, na criação de uma comunidade para discutir e evoluir do uso da ferramenta, além da definição de um processo de governança , entre outras necessidades.

2. INCENTIVE A INOVAÇÃO

Quando se trabalha com números e dados, a propensão à mudança se torna maior.

Assim é o mercado em plena transformação digital, no qual a inovação não é mais a exceção, mas a regra para os negócios que crescem e aparecem.

Se inovar não está em pauta na sua empresa, comece o quanto antes a reverter esse quadro.

Não sabe por onde começar? Contate a FiveActs.

Com soluções analíticas sob medida para a sua necessidade, temos ferramentas e serviços de consultoria e implementação para usar os dados a favor dos seus objetivos.

FIVE ACTS: O PRIMEIRO PASSO PARA SUA EMPRESA SE TORNAR DATA DRIVEN

Nas empresas de gestão vertical, fortemente hierarquizadas ou familiares, pode ser especialmente complexo mudar a forma como as decisões são tomadas.

Para tornar a transição mais suave, a melhor alternativa é contar com uma parceria que ajude a destravar processos e a modificar o mindset.

Essa é a FiveActs, sua especialista em dados para orientar e apoiar seu negócio ao adotar o people analytics e a análise de dados em suas rotinas.

Oferecemos as ferramentas que você precisa para dar esse passo, a exemplo do Tableau , que pode testar gratuitamente .

Também somos parceiros na oferta de treinamentos, consultoria, implementação e criação de dashboards, entre outros serviços.

CONCLUSÃO

Embora não seja um bicho de sete cabeças, o people analytics demanda recursos e, principalmente, profissionais capacitados para conduzir as suas práticas.

Por isso, não fique em dúvida: conte com a FiveActs e coloque a sua empresa em um novo nível de gestão de RH com as nossas ferramentas e expertise.

Aproveite para testar o Tableau em sua versão completa gratuitamente e comprove você mesmo o valor desse software incrível!

Ferramentas de BI (Business Intelligence): Saiba o que avaliar para escolher a melhor

Fri, 04 Dec 2020 18:12:00 GMT

As ferramentas de BI (Business Intelligence) estão entre os recursos indispensáveis para toda e qualquer empresa.

A razão para isso é simples: só elas podem gerar a capacidade de enxergar determinados resultados e até encontrar problemas ocultos , transformando dados em ações e qualificando a tomada de decisões estratégicas.

Não parece uma ótima oportunidade para crescer e elevar o seu patamar de atendimento?

Então, avance na leitura e descubra como o Business Intelligence pode fazer seu negócio dar o salto de qualidade que deseja.

O QUE É E PARA QUE SERVE AS FERRAMENTAS DE BI?

Empresas líderes em seus segmentos têm ao menos uma coisa em comum: nelas, as decisões são normalmente tomadas com base em dados e informações confiáveis.

Isso porque, em muitos casos, o padrão de comportamento do consumidor não pode ser decifrado apenas pela leitura de pesquisas de opinião ou de relatórios de analytics .

Para que os dados trabalhem a seu favor, é necessário coletá-los, processá-los e fazer sua modelagem .

É nesse ponto que entram as ferramentas de business intelligence e sua capacidade de tratar grandes volumes de informação.

COMO USAR O BI NA SUA EMPRESA?

As vantagens do BI são muitas, a começar pela possibilidade de decidir os rumos da empresa com base em informações confiáveis .

Mas para que os recursos de Business Intelligence sejam efetivamente aproveitados, é preciso dispor de parcerias ou pessoas capazes de manejá-los corretamente.

O ideal é contar com especialistas contratados ou, na falta deles, recorrer a uma empresa que preste suporte nesse sentido.

Além da consultoria, faz toda a diferença contar com as ferramentas certas.

Na sequência deste texto, vamos comentar quais são as principais e trazer dicas para ajudar na sua escolha.

POR QUE USAR UMA FERRAMENTA DE BUSINESS INTELLIGENCE?

Imagine que as vendas em sua empresa despencaram sem que nada de anormal possa ter levado a isso.

Os concorrentes não mudaram seus preços, a inflação não subiu e seus padrões de qualidade não se alteraram.

Esse é um cenário que pode acontecer em qualquer negócio, considerando que uma série de fatores é capaz de alterar a performance comercial de uma empresa.

As ferramentas de BI, nesse caso, servem também para lidar com quadros às vezes difíceis de entender, sendo esse um dos tantos motivos para justificar sua aquisição.

Mas a principal razão para investir nesse tipo de recurso é aquela que comentamos antes: tomar decisões estratégicas fundamentadas para o futuro do negócio.

COMO ESCOLHER A MELHOR FERRAMENTA DE BI?

Por ser voltada à solução de desafios mais complexos, podem não ficar claras quais funcionalidades uma boa ferramenta BI precisa ter.

Assim, quais critérios utilizar na hora de ir a campo para escolher a que melhor se ajusta às suas necessidades?

Abaixo, destacamos cinco elementos essenciais que toda solução em inteligência de negócios deve ter.

1. INTERFACE AMIGÁVEL E INTUITIVA

Trabalhar com dados não precisa ser uma experiência complicada, muito pelo contrário.

Os bons softwares de BI são, via de regra, desenvolvidos para facilitar a visualização dos dados e, em consequência, sua interpretação.

É o caso da ferramenta de Business Intelligence líder de mercado, o Tableau , cuja interface gráfica permite ler e acessar informações para tirar insights com simplicidade e rapidez.

2. FACILIDADE DE IMPLEMENTAÇÃO

Dependendo do cenário, a adoção de uma ferramenta de BI pode demandar um esforço grande para ser implementada em razão do treinamento exigido.

Felizmente, há alternativas até mesmo para empresas pouco amadurecidas digitalmente ou que ainda estão caminhando para ser data driven.

Serviços como o COE (Center of Excellence), da Five Acts, oferecem um pacote de serviços para ajudar as organizações a criar uma cultura de dados. São processos de sustentação, capacitação e apoio, fundamentais para a implementação e bom uso de ferramentas de BI.

3. CUSTOS MENSAIS E ANUAIS

Quando se faz um investimento, é necessário avaliar a relação custo-benefício.

Ou seja, será que a ferramenta escolhida, mediante seu valor, vai gerar retorno que compense?

A boa notícia é que, sendo um mercado em franca expansão, já existem soluções em BI para quase todos os orçamentos.

Dos mais enxutos aos robustos, é possível encontrar ferramentas que casam com o budget da sua empresa.

E, para ficar ainda melhor, você pode testar gratuitamente algumas delas – é o caso do software Tableau .

4. USABILIDADE E CUSTOMIZAÇÃO

Empresas são como pessoas: cada uma tem um modo de trabalhar diferente, valores, cultura e background de conhecimento.

Tendo em vista esse fato, uma solução de BI precisa ser adaptável tanto quanto possível à realidade do seu negócio para que gere resultados consistentes e seja escalonável.

Novamente, o Tableau é um bom exemplo a ser destacado, já que ele conta com módulos que podem ser agregados conforme demandas mais específicas surjam.

5. GARANTIA E SUPORTE

Não basta apenas comprar uma licença para utilização de um software de BI e correr para o abraço.

Por serem produtos que exigem manutenção a atualização constante, programas de coleta e tratamento de dados devem ser adquiridos junto com a garantia e o suporte indispensáveis.

Alguns dos mais eficientes do mercado você conhece nos tópicos a seguir.

QUAIS SÃO AS MELHORES FERRAMENTAS DE BI?

Este conteúdo não seria completo se, junto aos requisitos fundamentais para escolher uma boa ferramenta de BI, não trouxéssemos sugestões de softwares nesse segmento.

Veja, então, dois deles, suas características e benefícios que podem agregar à sua empresa .

TABLEAU

Sistema líder de mercado segundo a consultoria Gartner há 8 anos consecutivos, o Tableau é, hoje, praticamente imbatível.

Não há no mercado solução mais completa e com tantos recursos quanto ele , que se notabilizou ao longo dos anos por facilitar a análise visual de dados como nenhum outro software é capaz.

ALTERYX

O conceito de data blending ainda é recente, mas seus impactos já se fazem notar nas empresas que o adotam.

Basicamente, nele, o que se faz é coletar dados de múltiplas fontes , mesclando-os em um único data warehouse para posterior tratamento.

Dentro desse conceito, o Alteryx Analytics provê estudos com fluxo intuitivo para data blending e advanced analytics.

Faça análises profundas em poucas horas, em vez das semanas demandadas pelas ferramentas tradicionais, e poupe seu ativo mais precioso: o tempo.

CONCLUSÃO

A transformação digital permitiu que as empresas ganhassem uma capacidade de escalar seus negócios como nunca se viu antes.

Isso inclui o maior acesso às tecnologias mais recentes, entre as quais estão as ferramentas de BI.

Coloque sua empresa na linha de frente em seu segmento.

Fale com a FiveActs e saiba como a análise de dados vai ajudar seu negócio a decolar!

Qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data?

Fri, 27 Nov 2020 11:00:00 GMT

Os conceitos de Business Intelligence e Big Data podem ser facilmente confundidos, já que ambos são relacionados à gestão de negócios, informação estratégica e inteligência competitiva.

A dúvida pode surgir, por exemplo, ao escolher uma ferramenta para análise de informações dentro da empresa.

Se esse é o seu caso, vale muito a pena entender a diferença entre Business Intelligence e Big Data.

Apesar de serem termos aparentemente simples, eles apresentam para as empresas soluções distintas – e complementares, como veremos mais à frente.

Se isso ainda não está muito claro para você, continue lendo o texto que preparamos.

O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE?

Quando falamos em Business Intelligence (inteligência de negócio ou simplesmente BI), pensamos em ação.

Isso porque o termo diz respeito à análise de dados brutos e sua transformação em informações comerciais valiosas.

Assim, o BI provoca uma verdadeira transformação nas informações, que vai levar o gestor a tomar decisões melhores, de maneira mais eficiente e com mais chances de aumento de lucros.

O papel do BI é encontrar respostas para determinadas perguntas, olhando para o desempenho da empresa em sistemas como ERP e CRM.

Falando de forma um pouco mais técnica, o Business Intelligence utiliza sistemas que importam fluxos de dados de qualquer tamanho e os usa para gerar informativos que servirão de base para decisões específicas.

Pode ser necessário fazer uso de ferramentas específicas para isso .

5 ETAPAS DO BUSINESS INTELLIGENCE

Para encontrar as respostas a que se propõem, os profissionais que trabalham com BI precisam seguir uma espécie de roteiro.

Como veremos, trata-se de um conjunto de tarefas e atividades coordenadas , sem as quais não se pode colocar em prática esse conceito e desenvolver uma solução específica.

Afinal, a inteligência de negócios não faria sentido se não houvesse uma metodologia como background, concorda?

Veja, então, quais são as suas etapas:

1. Mobilização de recursos e parcerias

Não existe BI sem pessoas.

Por isso, o primeiro estágio da implementação da inteligência de negócios é conhecer quem são os profissionais envolvidos e os parceiros interessados.

Nesta fase, é indispensável que a alta direção da empresa demonstre de forma clara o seu apoio, sem o qual um projeto de BI não pode avançar.

Portanto, além do público interno, deve-se também mobilizar as pessoas de fora que tenham ligação com o negócio – um grupo que faz parte dos chamados stakeholders.

Só depois de saber quem é quem pode-se passar à segunda etapa.

2. Levantamento de metas

Não chega a ser novidade que, sem metas, não há negócio ou empresa que se mantenha competitivo.

Sendo assim, para desenvolver um sistema em BI, é necessário conhecer os objetivos que os gestores e líderes traçaram.

Por exemplo: a empresa precisa melhorar a integração entre seus setores de compras, estoque e jurídico. Quais metas podem ser definidas a partir disso?

É nessa linha que você será capaz de começar o esboço de um plano de ação antes de manipular dados .

3. Mapeamento das fontes de dados

Na terceira etapa, o projeto de BI começa a ganhar forma.

É nela que os profissionais envolvidos dão início ao levantamento das fontes de dados que serão utilizadas para abastecer a futura solução.

Planilhas, arquivos em JSON, servidores remotos e tudo o que possa servir como repositório de informação para abastecer o sistema deve ser considerado .

Voltando ao exemplo do tópico anterior, uma possível integração entre compras e estoque, provavelmente, terá como fonte de dados os registros de entradas e saídas de fornecedores.

A partir disso, as fontes são validadas e mapeadas para, depois, serem inseridas no banco de dados do sistema de BI.

4. Arquitetura e construção da solução

A esta altura, sua empresa já sabe de cor e salteado quem são as pessoas envolvidas no processo, quais metas deve cumprir e as fontes de informações a utilizar.

Com todos esses elementos em mãos, chega enfim a hora de realizar a modelagem de dados e o respectivo método de Extração, Transformação e Carga, mais conhecido pela sigla ETL .

Depois disso, a base consolidada do data warehouse é alimentada para, a partir daí, começarem a rodar os primeiros processos.

Esta é a etapa mais longa e trabalhosa na construção de um sistema em BI.

Testes precisam ser feitos para que, ao chegar na fase final, tudo esteja “redondo”.

5. Disponibilização ao usuário

A solução principal em BI é o software Tableau , normalmente utilizado conforme os estágios anteriormente descritos.

Depois que ele é implementado, a empresa deve começar o treinamento das pessoas que vão utilizar o recurso em um processo assistido do início ao fim pelos nossos especialistas.

Ainda não utiliza o Tableau? Você pode experimentar grátis com a FiveActs ! Caso já utilize mas ainda assim não se sinta seguro o suficiente com a ferramenta, não tem problema.

+A FiveActs também oferece serviços de treinamento e consultoria, fale conosco!

EXEMPLOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

Casos de sucesso não faltam para ilustrar os efeitos da implementação de sistemas de BI em negócios.

Conheça três deles a seguir.

Toyota

Até mesmo os “pais” da eficiência enfrentam problemas com a gestão dos seus dados.

Foi o que aconteceu com a Toyota há alguns anos, quando a companhia decidiu apostar em Business Intelligence.

Como resultado, a montadora otimizou sua matriz de custos de fabricação, bem como os fluxos de trabalho.

A recompensa? Um ROI (retorno sobre o investimento) estimado em mais de 500%.

Copa de 2014

Embora a Copa do Mundo de 2014 não traga boas lembranças para os brasileiros, ela merece ser citada como um caso de aplicação bem-sucedida de BI.

A grande beneficiária, logicamente, foi a campeã Alemanha.

Com soluções em BI, os alemães obtiveram performance muito acima da média depois de analisar dados sobre o desempenho dos jogadores adversários e dos seus próprios atletas.

Santander

Em apenas um ano, o banco Santander conseguiu abrir mais de 2 mil novas contas.

Para isso, foi realizada uma grande mobilização, na qual foram cruzados dados do seu portfólio de clientes com fontes de informações externas, o que resultou na grande adesão.

O QUE É BIG DATA?

Assim como o Business Intelligence, o Big Data é uma tecnologia utilizada pelas empresas que querem ter vantagem competitiva por meio de informação estratégica.

Hoje em dia, todos sofremos com a sobrecarga de informações que, muitas vezes, mal conseguimos assimilar.

Nas empresas, esse volume é ainda maior, porque dentro de uma organização existem dados de colaboradores, clientes, concorrentes, fornecedores, etc.

Essa informação toda é muito valiosa, mas somente se for tratada da maneira correta.

É nesse contexto que entra o Big Data, que tem como objetivo organizar e disponibilizar um grande volume de dados para que tudo seja mais facilmente utilizado e acessado.

Para que fique ainda mais claro qual é a diferença entre Business Intelligence e Big Data, apontamos a seguir como distinguir uma da outra!

BIG DATA X BIG DATA ANALYTICS

Pelo que foi exposto até aqui, vale destacar: Big Data diz respeito ao infinito repositório de dados encontrado principalmente na internet.

Já o conceito de Big Data Analytics tem relação com o que se faz com essas informações , que, uma vez tratadas, são usadas para balizar decisões ou promover mudanças.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA?

Big Data é um termo mais generalizado e abrangente.

Os sistemas digitais geram cada vez mais dados, e o objetivo do Big Data é justamente criar novas abordagens para armazená-los.

Já o Business Intelligence é uma tecnologia com propósitos mais específicos, pois seu processo inclui a coleta e monitoramento de informações, assim como sua filtragem e organização.

O objetivo é oferecer esses dados de forma sucinta, de maneira que os gestores as recebam tratadas para tomar decisões estratégicas.

A grande diferença entre Business Intelligence e Big Data é também o motivo pelo qual as duas estratégias são complementares.

Uma atua de forma mais sistêmica e contínua, enquanto a outra trabalha com um objetivo específico.

Enquanto as soluções de Big Data servem para minerar dados de forma mais precisa, as ferramentas de BI analisam e condensam informações para tomada de decisões.

É uma dupla infalível para a competitividade da empresa!

QUAL É A IMPORTÂNCIA DO BI E BIG DATA NA GESTÃO DE UMA EMPRESA?

Motivos não faltariam para ressaltar a importância do BI e do Big Data para a gestão.

A seguir, destacamos alguns dos mais relevantes para você:

Processo decisório mais inteligente e menos baseado em “achismo”
Redefinição de matrizes de custos
Abertura de novos mercados que, antes, não eram identificados
Redução da pressão da concorrência (eles é que passarão a correr atrás)
Mais agilidade ao definir ciclos de vendas e estratégias de marketing .

COMO UNIR BUSINESS INTELLIGENCE E BIG DATA PARA CONSEGUIR VANTAGEM COMPETITIVA?

Para que sua empresa desenvolva inteligência de mercado por meio do Big Data, é fundamental contar com as soluções e ferramentas certas.

Nesse caso, não há sistema no mercado melhor do que o Tableau , líder em seu segmento há 8 anos, segundo a consultoria Gartner.

Ele está ao seu alcance pela FiveActs , sua parceira desde sempre para gerar insights e desenvolver BI em sua empresa.

CONCLUSÃO

Business Intelligence e Big Data são conceitos realmente fascinantes, mas, para gerarem resultados, é preciso contar com as pessoas e os recursos adequados.

Tableau Software: como funciona e quais são os benefícios?

Fri, 20 Nov 2020 09:00:00 GMT

Em um contexto inédito, onde dados são tratados como o novo petróleo, ferramentas como o Tableau cumprem uma valiosa função.

Com esse tipo de solução, qualquer empresa pode coletar informações de fontes diversas e fazer isso de maneira fácil, qualificando a sua tomada de decisão.

Neste conteúdo, vamos falar sobre o software líder de mercado no segmento de análise de dados e Business Intelligence (BI) .

Você vai entender o que é, para que serve e como usar a ferramenta.

Então, siga a leitura, conheça esta poderosa ferramenta e saiba de que forma ele pode ajudar seu negócio a ganhar espaço no mercado.

O QUE É A FERRAMENTA TABLEAU?

O Tableau é um software destinado ao segmento de analytics (análises de dados) desenvolvido pela empresa que leva o mesmo nome.

Ela foi fundada em janeiro de 2003 por Pat Hanrahan, Christian Chabot e Chris Stolte na cidade de Mountain View (Califórnia), onde está o que há de melhor em tecnologia no mundo.

Hoje, ela está sediada na cidade de Seattle, nos Estados Unidos, e, desde 2012, é reconhecida pela prestigiosa consultoria Gartner Group como a empresa líder em seu setor .

O principal concorrente do Tableau é o software Power BI, da Microsoft.

Este, por sua vez, é considerado um programa mais rígido em termos de licenciamento, diferentemente do Tableau, que pode ser instalado tanto em servidor local quanto em nuvem.

Essa é apenas uma das várias funcionalidades e características que fizeram deste software um tremendo sucesso e, ao que tudo indica, seu “império” no reino dos softwares de BI deve durar por muitos anos.

PARA QUE SERVE O TABLEAU SOFTWARE?

A grande sacada que os fundadores da Tableau Software tiveram ao desenvolver seu projeto foi entender a análise de dados como essencialmente visual.

A partir dessa premissa, eles criaram uma solução que possibilita ao usuário tratar de informações de diversas fontes de maneira bastante intuitiva e direta.

Basicamente, trata-se de uma ferramenta que permite ver e explorar dados , e é por essa razão que ele foi desenhado para gerar imagens que estimulam a interatividade.

Esse recurso chegou a um nível de excelência tão alto que, hoje, é possível obter respostas quase imediatas com um simples comando de voz.

É como se ele fosse uma espécie de JARVIS. , o simpático software que acompanha o Homem de Ferro em suas aventuras, sempre abastecendo o herói com dados relevantes e informações sobre seus inimigos – tudo, claro, dentro das suas devidas proporções.

QUEM DEVE INVESTIR NO TABLEAU SOFTWARE?

Já que dados são o petróleo e a inteligência artificial é o motor, o mercado se torna uma grande corrida onde está em disputa a atenção do cliente.

Atualmente, cada vez mais empresas estão investindo em extração e análise de dados como diferencial competitivo.

Nesse contexto, uma das ferramentas mais potentes e de alcance global é o Tableau Software.

Além da própria solução de Business Intelligence, que visa potencializar seus resultados, ele beneficia aspectos técnicos e da infraestrutura de TI necessária para sua aplicação.

Apesar de muito utilizado por empresas médias e grandes, todo tipo de negócio ganha quando se vale da coleta e análise de dados para tomar decisões estratégicas.

A recomendação, então, é conhecer as opções disponíveis dos software e experimentá-las dentro da sua realidade.

Na FiveActs, você testa o Tableau Desktop , o Tableau Server e o Tableau PREP sem custos em suas versões trial.

QUAIS SÃO OS IMPACTOS POSITIVOS DA ADOÇÃO DO TABLEAU SOFTWARE?

Ainda que a implementação do Tableau exija algum treinamento, para quem usa planilhas, já dá para começar as primeiras análises sem nenhuma perda de tempo.

Basta carregar o arquivo e a própria interface do software já aponta os possíveis caminhos que podem ser traçados na empresa.

Conheça, então, alguns dos impactos positivos e vantagens que você percebe ao implementar este software em suas atividades.

FÁCIL INTEGRAÇÃO

A implementação da ferramenta é facilitada pelas grandes possibilidades e facilidades de integração dela com informações já existentes.

É possível iniciar, por exemplo, o projeto de BI com Tableau Software, conectando-se facilmente em diversos tipos de fontes de dados, como cubos, banco de dados relacionais, dados em nuvem e até mesmo arquivos, como arquivos de texto e planilhas do Microsoft Excel.

Isso torna a implantação do projeto de Business Intelligence mais rápida e sem transtornos para o departamento de Tecnologia da Informação.

Por consequência, o proc esso também fica mais barato.

EXIBIÇÃO DE DADOS COM FOCO EM RESULTADOS

A visualização dos dados na ferramenta é direcionada à compreensão ágil e clara dos usuários e à aplicação das informações na estratégia empresarial.

Assim, ele otimiza a ocorrência de insights e a análise das informações, tanto gerais quanto segmentadas, para as tomadas de decisões estratégicas – fundamentais para a condução dos negócios rumo ao sucesso.

MOBILIDADE

O Tableau Software está preparado para apresentar informações em plataformas que vão desde os tradicionais desktops até em dispositivos móveis.

A experiência da ferramenta nos dispositivos móveis é aprimorada devido ao constante desenvolvimento de melhorias nos produtos – sempre focadas na experiência de usuário.

EXPERIÊNCIA DE ANOS DE MERCADO

Como lembramos antes, o Tableau Software foi apresentado em 2003. Isto é, são quase 20 anos de uma grande experiência acumulada em soluções em BI .

Todo esse tempo fez com o que ele avançasse bastante em diversos aspectos, como o suporte e a usabilidade, além de um processo de implantação mais flexível.

O sistema também está bastante adiantado no quesito visual, permitindo interações mais leves e dinâmicas em razão da sua interface amigável e intuitiva.

Ou seja, quando se trata de desenvolvimento de software de Business Intelligence, antiguidade é posto e, nesse sentido, o Tableau vai muito bem.

PRODUTOS QUE COMPÕEM O TABLEAU SOFTWARE?

Ao contrário de boa parte de seus concorrentes, este software é comercializado na forma de soluções customizáveis.

Isso torna esse software ainda mais útil, já que é possível agregar novas funções com o tempo e conforme as necessidades da empresa se alteram.

Tal facilidade evita, por exemplo, que todo o custo de implementação seja desperdiçado com soluções que, em longo prazo, deixarão de ser utilizadas.

Por outro lado, abre as portas para atualizações e correções, impedindo, assim, que o software entre em obsolescência e que o investimento se perca.

Conheça, a seguir, quais são alguns dos principais produtos que compõem esse incrível sistema para prover inteligência de negócios.

TABLEAU DESKTOP

O Tableau Desktop é uma poderosa ferramenta para construção de análises para apoio a tomada de decisão, que permite a criação de painéis interativos para exploração e análise dos dados de maneira simples e intuitiva .

A ferramenta é compatível com as principais tecnologias de origens de dados (planilhas, bancos de dados , dados na nuvem, e muitos mais).

TABLEAU SERVER

O Tableau Server é o portal para compartilhamento das análises.

Para as áreas de negócio, permite o acesso aos dados a partir de diversos dispositivos com total interatividade, utilizando filtros, envio de e-mails, autoria de painéis na web, tudo isso com performance e segurança .

Para o time de TI, possibilita fácil monitoramento e manutenção do ambiente, além de estar alinhado com os principais requisitos de governança de dados , protocolos de autenticação seguros.

TABLEAU ONLINE

O Tableau Online é a versão em nuvem do Tableau Server.

Além das características básicas do Tableau Server, se conecta facilmente em dados hospedados na nuvem, como Amazon Redshift e o Google BigQuery, entre outros .

TABLEAU MOBILE

O Tableau Mobile, disponível para as plataformas iOS e Android , entrega de maneira muito ágil as informações necessárias para a tomada de decisões onde quer que você esteja .

TABLEAU READER

Aplicativo gratuito para visualizar as análises construídas no Tableau Desktop.

C om ele, é possível interagir com as análises, fazendo uso das funcionalidades de filtros, entre outras.

TABLEAU PUBLIC

Versão gratuita do Tableau Server, é a melhor maneira de tornar pública qualquer análise, contando com as já citadas características de interatividade.

É uma ferramenta gratuita, que pode ser utilizada principalmente como experimentos e aprendizado na plataforma Tableau.

QUANTO CUSTA A LICENÇA DO TABLEAU SOFTWARE?

Uma licença completa do Tableau, em 2020, custa US$ 70,00 mensais.

No entanto, existem opções com recursos específicos e preços mais em conta.

São elas:

Tableau Explorer (permite apenas editar painéis já prontos): US$ 42,00 por usuário/mês ou US$ 500,00 ao ano
Tableau Viewer (permite apenas acessar painéis já existentes): US$ 15,00 por usuário/mês ou US$ 180,00 ao ano.

CONCLUSÃO

O universo de possibilidades que se abre com o software Tableau é realmente muito grande.

Ao integrar esse tipo de ferramenta ao seu dia a dia, você qualifica a estratégia e toma decisões de forma muito mais assertiva, agindo com base em dados confiáveis .

Para explorar tudo isso, que tal contar com uma parceira que conhece a fundo suas funções e que, por isso, pode ajudar sua empresa a extrair o melhor dessa grande ferramenta?

A FiveActs pode ajudar você!

Agora que você conhece todas essas soluções, não é preciso ficar limitado para testar o software! Teste a ferramenta completa gratuitamente!

Governança de dados: Entenda o que é e Como Aplicar em 3 passos

Fri, 13 Nov 2020 16:15:00 GMT

Qual espaço a governança de dados ocupa na sua empresa?

Se o assunto ainda não está na ordem do dia, é bom rever a estratégia.

Hoje, quem não tem dados confiáveis não sabe bem para onde ir e, com a falta de objetivos claros, tende a enfrentar dificuldades para tomar decisões certeiras.

É para garantir que dados valiosos para a organização serão coletados, tratados e geridos corretamente que se dedica essa importante área .

Neste texto, vamos apresentar tudo sobre a governança de dados e como colocar a estratégia em prática .

Siga acompanhando!

O QUE É GOVERNANÇA DE DADOS?

Tomado de forma isolada, o termo governança diz respeito ao controle de todos os atos e processos indispensáveis para a gestão em uma empresa.

Ou seja, sem governança não há governo, já que, sem a primeira, o segundo não é capaz de se auto-gerir.

A partir disso, a governança de dados se refere a todos os processos que uma organização adota para assegurar o acesso e uso de informações estratégicas.

Nesse quesito, infelizmente, as notícias não são boas para a maioria das empresas no Brasil e no mundo

De acordo com uma pesquisa da Serasa Experian (confira a íntegra em pdf neste link ), para os líderes entrevistados, 28% dos dados disponíveis contêm algum tipo de erro ou divergência.

Sendo assim, mais de ¼ da informação usada para decidir está comprometida, o que a torna inútil para qualquer propósito empresarial.

Pois a governança de dados pode ajudar a corrigir esse tipo de falha , garantindo que os dados usados sejam confiáveis e de qualidade.

QUAL A IMPORTÂNCIA DA GOVERNANÇA DE DADOS PARA AS EMPRESAS

Vamos voltar à pesquisa da Serasa Experian para entender a importância do assunto.

Para 78% das empresas participantes, a falta de da dos é um problema. Entre elas, 30% alegam não estarem prontas para se tornar Data Driven.

Fica claro que colocar em prática um setor ou contratar profissionais capazes de orientar os processos de captação e tratamento de dados é questão de sobrevivência.

Isso porque, como você já viu, sem dados, não há como tomar decisões, pelo menos não se a intenção for fazê-lo com segurança.

Dessa forma, é correto concluir que, sem governança, a empresa passa a se expor a riscos desnecessários.

Esse talvez seja o seu benefício mais imediato: a governança ajuda a reduzir as ameaças que podem prejudicar a saúde financeira de um negócio.

Afinal, com dados em quantidade e qualidade, fica muito mais fácil a tarefa de antecipar possíveis problemas e, dessa forma, encontrar as soluções que estejam ao alcance.

GOVERNANÇA DE DADOS E LGPD

Entrou em vigor no dia 18 de setembro de 2020 a nova Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) .

Inspirada na legislação europeia, ela vem para disciplinar o uso que as empresas fazem dos dados que coletam das pessoas pela internet.

Logo, o cenário daqui para a frente é de leis e normas cada vez mais duras com as organizações que não dão a devida atenção ao tratamento desses dados.

De acordo com a LGPD, empresas que comprovadamente adotarem práticas lesivas em relação aos dados de terceiros podem receber uma dura punição.

As sanções vão de simples advertência até multas que correspondem a 2% do orçamento da companhia, podendo chegar a R$ 50 milhões.

Como você deve imaginar, uma excelente prática para se afastar desse tipo de risco é, justamente, investir em governança de dados.

OS OBJETIVOS DA GOVERNANÇA

Considerando a rigidez da lei e a falta de preparo das empresas no tratamento dos dados, a governança assume um papel de protagonista.

Isso porque, entre seus objetivos, está o uso dos dados como matéria-prima para gerar informações confiáveis sobre as atividades de uma empresa, guiando as decisões de gestores.

A governança de dados se dedica a direcionar as estratégias da empresa para casos concretos, tomando como base as informações que ela obtém a partir de seus clientes, colaboradores e fornecedores.

COMO FAZER GOVERNANÇA DE DADOS [PASSO A PASSO]

Estamos em plena era do Big Data , na qual dados só fazem diferença quando são extraídos de múltiplas fontes.

Nesse contexto, é preciso contar com ferramentas que deem conta de explorar o gigante universo de informação disponível.

Quer uma dica?

Com as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management , soluções analíticas da FiveActs, sua empresa se habilita a tratar de seus dados com rapidez e precisão.

Mas, além das ferramentas, é preciso ainda “preparar o terreno” para que a governança de dados possa cumprir bem o seu papel.

Vamos ver como fazer isso?

1. MAPEIE OS SETORES QUE GERAM MAIOR VOLUME DE DADOS

O primeiro passo é mapear os setores críticos em relação ao volume de dados gerados.

Vendas, compras, estoque e marketing são alguns exemplos, já que deles se origina informação que pode pautar toda uma estratégia comercial .

2. VERIFIQUE SE A SUA INFRAESTRUTURA SUPORTA UMA POLÍTICA DE GOVERNANÇA

Ok, agora você já sabe quem é quem no quesito geração de dados. Será que sua empresa tem o que precisa para dar conta do desafio?

Por isso, em uma segunda etapa, é preciso garantir que você conta com a infraestrutura , pessoas e os processos para dar início a uma política de governança para os dados gerados.

3. TREINE E QUALIFIQUE OS PROFISSIONAIS ENVOLVIDOS

Seja qual for a conclusão que você tirar a partir da segunda fase, é certo que será necessário investir em algum tipo de treinamento.

Afinal, governança de dados profissional é aquela que atende ao modelo previsto na NBR ISO/IEC 38500 , a norma padrão para esse setor.

FERRAMENTA PARA GOVERNANÇA DE DADOS: COMO ESCOLHER

Para quem não tem tanta experiência no assunto, escolher a melhor ferramenta em processos de governança de dados pode ser bastante desafiador.

Que tal, então, utilizar uma que forneça uma experiência visual completa e simplificada?

Nesse caso, nossa sugestão é o Tableau Prep , a ferramenta que faz a limpeza de seus dados, otimizando todo seu processo de análise .

Deixe para trás as incertezas e faça parte do time das organizações que dão o melhor uso aos dados gerados pelos seus leads.

CONCLUSÃO

A governança de dados há muito tempo deixou de ser um luxo para se tornar uma exigência nas empresas modernas.

Ainda mais depois da nova LGPD, deve haver um compromisso com a coleta e tratamento de informações valiosas para a organização e seu público de interesse.

Na hora de colocar essa estratégia em prática, não esqueça de utilizar as melhores ferramentas que o mercado pode oferecer.

Então, nossa dica final vai novamente para as plataformas Alteryx Designer e Tableau Data Management , suas melhores alternativas para colocar seu negócio de vez na era digital.

Conte com a FiveActs e suas soluções analíticas!

Cultura organizacional: o que é, tipos e importância

Mon, 02 Nov 2020 18:40:00 GMT

Cultura organizacional é aquela entidade invisível, mas que se faz perceber rapidamente ao entrar em uma empresa.

Ela nos diz muito sobre como um negócio cresce e prospera .

Embora não explique tudo, ajuda bastante a entender de que forma, por exemplo, uma Apple vira uma Apple.

Mas o que significa adotar ou mudar uma cultura em uma empresa? Quais benefícios traz e como fazer para implantar?

N este texto, vamos buscar respostas para essas e outras questões.

Siga em frente e boa leitura!

O QUE É A CULTURA ORGANIZACIONAL DE UMA EMPRESA?

No filme Fábrica de Loucuras (1986), o diretor Ron Howard conta a história de uma fábrica de carros americana prestes a ser fechada pelos seus compradores japoneses.

Estrelado por Michael Keaton no papel de Hunt Stevenson, essa comédia é um ótimo exemplo de como o choque de culturas pode gerar tanto problemas quanto soluções.

Sem querer dar spoilers, basta dizer que, na produção, o personagem de Keaton vê como única saída para evitar o fim da fábrica (e dos empregos) negociar diretamente com os japoneses no Japão.

A partir de então, uma série de acontecimentos vão mostrando como duas culturas de trabalho totalmente diferentes vão se moldando uma à outra.

Afinal, para os japoneses, trabalhar em uma empresa não é apenas questão de sobrevivência, já que eles são pautados por rígidos códigos de honra.

Nesse ponto, são diferentes dos americanos, cuja cultura de uma organização é mais pragmática e voltada exclusivamente aos resultados.

Em resumo, isso é cultura organizacional: o conjunto de valores, crenças, histórias de superação, mitos e heróis que, juntos, formam a identidade de uma empresa.

Se você tem um negócio, ele tem uma identidade. Ou deverá ter, levando em conta elementos como os que citamos na sequência.

ELEMENTOS DA CULTURA ORGANIZACIONAL

Não existe apenas uma definição de cultura para uma empresa.

Diversos autores já exploraram o tema, cada um com uma contribuição distinta para a sua compreensão.

Seja como for, seguimos a corrente de pensamento pela qual a cultura de uma organização pode ser identificada por meio de quatro principais elementos:

Mitos, lendas e histórias: as narrativas de pessoas que ajudaram a fundar uma empresa quando tudo estava contra e de empregados que se destacaram em suas funções
Rituais: uma startup de tecnologia celebra feitos de modo diferente de uma fábrica e também em relação a uma startup de outro estado ou cidade
Crenças e valores: uma empresa que procura máxima eficiência tem valores distintos de uma que busca a sustentabilidade em primeiro lugar, embora seja possível trabalhar com um mix de valores
Heroínas e heróis: diz respeito ao que uma pessoa precisa para se destacar e se tornar um herói ou uma heroína dentro de certa empresa.

COMO É FORMADA A CULTURA ORGANIZACIONAL?

Considerando os fatores descritos no tópico anterior, fica claro que uma cultura só se forma com o passar do tempo.

Ou seja, conforme os meses e anos avançam, ganham força os fatos que vão virar histórias, que podem se tornar lendas e, desse modo, serem incorporadas como elementos culturais.

Por outro lado, um negócio já pode nascer pautado em valores bastante claros, sendo eles transmitidos interna e externamente desde as suas primeiras ações.

Não existe um único processo de construção, portanto – o que significa dizer que você pode começar agora mesmo a moldar uma cultura com a cara da sua empresa.

ENTENDA A IMPORTÂNCIA DA CULTURA ORGANIZACIONAL

Uma cultura voltada à inovação é sempre desejável para empresas que trabalham com tecnologia, por exemplo.

Por outro lado, para órgãos públicos ou militares, o mais adequado é cultuar a hierarquia, a disciplina e a organização.

O fato é que, sem cultura, uma empresa pública ou privada não tem uma “cara” e, assim, terá dificuldades em atrair pessoas e, ainda pior, de motivá-las e engajá-las com suas metas.

QUAL É O OBJETIVO DA CULTURA ORGANIZACIONAL?

Com tudo o que vimos até aqui, fica a ideia de que a cultura de uma empresa serve para inspirar pessoas sobre seus valores e, ainda, mostrá-los ao mercado.

Porém, graças ao avanço da tecnologia e das próprias relações de trabalho, hoje, seus objetivos vão muito além.

Você talvez já tenha ouvido falar sobre o conceito de People Analytics, um processo que compreende a coleta e a análise de dados com foco na gestão de pessoas em empresas.

Ações como acompanhamento de desempenho, compilação de pesquisas de clima e de cultura organizacional fazem parte do seu escopo.

A cultura de um negócio, portanto, está diretamente relacionada aos resultados que ele alcança, já que isso acontece graças ao seus recursos humanos.

Quando há alinhamento entre time e empresa, o sucesso é uma consequência natural.

Quer uma dica? Para fazer a coleta, análise e comparação de dados em seus processos de seleção e treinamento , conte sempre com as soluções da FiveActs, como o Tableau .

Com ele, seu departamento de RH pode usar os dados dos funcionários e, a partir deles, os gestores são capazes de avaliar o desempenho e a evolução de cada um.

Não é uma ótima ideia para consolidar ou melhorar a cultura em sua empresa?

Aproveite para experimentar de graça !

OS 4 TIPOS DE CULTURA ORGANIZACIONAL

Em geral, a cultura organizacional das empresas se enquadra em quatro tipos básicos:

1. PESSOAS

Empresas onde prevalece a cultura de pessoas se caracterizam pela gestão horizontal, na qual todos são estimulados a dar feedbacks e a participar das decisões.

2. PODER

Já no modelo de cultura de poder, as decisões são normalmente centralizadas na figura do chefe/supervisor, restando pouca autonomia para os subordinados.

3. TAREFAS

Em uma empresa onde a cultura de tarefas é predominante, o que vale são os resultados e os projetos entregues.

Essa modalidade é típica de negócios do ramo de tecnologia em geral.

4. PAPÉIS

Por sua vez, a cultura de papéis é a menos valorizada, porque, nela, o que vale apenas é a função desempenhada e nada mais.

Tudo gira em torno da hierarquia e o espaço para a criação é mínimo ou inexistente.

EXEMPLOS DE CULTURA ORGANIZACIONAL EM 3 EMPRESAS DE SUCESSO

Quer ver alguns bons exemplos para se inspirar e, quem sabe, agregar novos valores à cultura da sua empresa no futuro?

Confira!

1. STARBUCKS

Se a meta é desenvolver uma cultura mais verde e voltada ao meio ambiente, então, a Starbucks pode ser seu melhor exemplo.

Além de promover ações que evidenciam sua postura sustentável, ela coloca até mesmo os lucros a serviço do meio ambiente, concedendo descontos para quem reutiliza copos, entre outras iniciativas.

2. GOOGLE

Já é relativamente conhecido o clima “festivo” no qual os funcionários do Google trabalham.

Viagens, jogos no local de trabalho e festas são alguns dos mimos que fazem parte da cultura do maior motor de busca web já conhecido.

3. MAGAZINE LUIZA

No Brasil, um caso de sucesso de cultura empresarial bem desenvolvida é a rede de lojas Magazine Luiza.

Ela está tão antenada às questões sociais e contemporâneas que, recentemente, abriu até um processo seletivo exclusivo para pessoas negras.

CONCLUSÃO

Neste conteúdo, você conheceu mais sobre o conceito de cultura organizacional, sua importância e as contribuições da tecnologia.

As soluções analíticas da FiveActs podem ajudar sua organização a criar uma nova cara ou, se preferir, consolidar a sua imagem por meio de BI , analytics e machine learning .

Faça contato e descubra o que podemos fazer para ajudar seu negócio a prosperar e construir uma cultura vencedora.

Modelos estatísticos: saiba como fazer e analisar

Fri, 30 Oct 2020 06:06:00 GMT

Fazendo parte do dia a dia de profissionais de marketing , vendas, contadores e de muitas outras áreas, eles podem ser empregados para prever ou comprovar uma ou mais hipóteses.

O que ainda impede muita gente de adotá-los é a dúvida sobre como fazer isso.

Se esse é o seu caso, este texto vai ajudar com dicas e informações úteis. Desde já, adiantamos que você não está sozinho na missão.

Embora seja possível criar modelos manualmente, sempre é melhor utilizar as ferramentas de modelos estatísticos apropriadas.

Continue com a gente e entenda melhor o que significa e como aplicar em suas atividades.

O QUE É UM MODELO ESTATÍSTICO?

Modelos estatísticos são a construção de hipóteses a partir da análise de dados , de sua relação e de outras variáveis para prever ou comprovar fatores.

Por suas características, podem ser utilizados nas mais variadas áreas.

Recentemente, até mesmo a evolução dos casos de Covid-19 foi alvo de um modelo estatístico, apresentado em estudo na Escola Brasileira de Economia e Finanças da Fundação Getúlio Vargas.

No dia a dia das empresas, é uma ferramenta de grande valor.

Vamos a um exemplo para entender melhor?

Imagine que você é um profissional de marketing e quer conhecer os impactos de suas ações sobre as vendas em uma empresa.

Afinal, será que, se eu investir X em marketing, o retorno nas vendas será Y?

Essa pergunta pode servir como a base para a criação de um modelo estatístico, que tomaria como referência dados reais, retirados de uma ou mais amostras.

É como se, ao questionar sobre o efeito do marketing nas vendas, o próximo passo fosse ver o que acontece na realidade e, a partir disso, um modelo pode ser conhecido.

COMO FAZER UMA PESQUISA USANDO ESTATÍSTICA [PASSO A PASSO]

Você talvez já tenha participado de alguma pesquisa na qual as respostas variavam entre “muito satisfeito” e “muito insatisfeito” em 5 possibilidades.

Essa é a chamada Escala de Likert , que pode conter até 7 itens de resposta.

Ela é usada em pesquisas para a criação ou confirmação de hipóteses estatísticas e permite que, no tratamento dos dados, softwares como o Data Robot consigam calcular a margem de erro.

Vamos imaginar que, em um questionário com 5 respostas, uma pessoa responda “satisfeita”, quando, na verdade, sua resposta deveria ser “indiferente”.

É para evitar erros em pesquisas com respostas subjetivas que entram em cena os programas estatísticos.

Veja, então, como realizar uma pesquisa para posterior tratamento estatístico de dados.

1. LEVANTE HIPÓTESES

O primeiro passo para fazer uma pesquisa é conhecer a hipótese a ser confirmada.

Um bom exemplo é o que citamos antes, do impacto do marketing sobre as vendas.

Veja outros:

Acrescentar programação infantil leva as pessoas a assinar pacotes mais caros de TV a cabo?
Mulheres casadas compram mais no varejo online?
Alterações no design de celulares levaria a mais vendas de aparelhos na região Sudeste do Brasil?
Homens solteiros na faixa dos 35 a 45 anos apresentam boa relação custo-benefício para uma seguradora?

2. TENHA UM MODELO

A partir das hipóteses levantadas, é hora de criar ou adaptar um modelo já pronto conforme a sua necessidade.

Esse modelo é uma espécie de “esqueleto” que vai servir de base para sustentar a sua teoria.

Digamos, nesse caso, que queremos saber se mulheres casadas fazem mais compras no varejo online.

Um possível modelo (ultra resumido) para isso seria:

Publicidade → Busca por informação → Decisão de compra.

3. CRIE O QUESTIONÁRIO

Você tem a hipótese e construiu o seu modelo.

Agora, é hora de montar a pesquisa pela qual os dados a serem usados serão levantados.

Esse questionário precisa ser estruturado em perguntas categorizadas em dimensões. Por isso, deve ter uma boa quantidade de perguntas.

Por sua vez, essas questões devem ser subdivididas em categorias para captar o máximo de dimensões a respeito do objeto de análise.

Por exemplo: você pode criar perguntas para dimensões como “necessidade de afirmação”, “satisfação pessoal”, “identificação com a marca”, entre outras para fazer um questionário para o modelo do tópico anterior.

COMO FAZER A ANÁLISE DE DADOS ESTATÍSTICOS

Outro ponto importante é o tamanho da amostra utilizada.

Estima-se que, para que a análise seja confiável, sejam necessários 200 participantes, pelo menos.

No entanto, por questões de infraestrutura, acesso às pessoas certas, limitações de tempo, entre outras, nem sempre esse número pode ser alcançado.

Tudo vai depender do propósito do estudo – em alguns casos, é possível usar amostras menores sem qualquer problema.

Coletados os dados por meio da pesquisa, é hora de submetê-los à análise, que pode ser feita em softwares como o IBM SPSS, IBM Amos ou Tableau .

Dica: se você não tem experiência com softwares profissionais, o Data Robot é o software perfeito para rodar análises estatísticas de forma rápida e precisa até por quem não tem intimidade com o assunto.

MODELOS ESTATÍSTICOS E MACHINE LEARNING: COMO SE RELACIONAM?

O aprendizado de máquinas ( machine learning ), tem uma relação íntima com a estatística.

Afinal, uma máquina só poderá aprender se puder contar com os dados gerados pelas ferramentas estatísticas adequadas.

Nesse sentido, temos duas formas de relacionar esses dois campos do conhecimento.

Uma é o aprendizado supervisionado , onde são usadas técnicas e ferramentas como:

Árvores de Classificação
Support Vector Machine (SVM)
Regressão Logística
Regressão Linear
Splines
Redes Neurais.

Já no aprendizado não supervisionado , se destacam:

Análise de Componentes Principais
Escalonamento Multidimensional
K-médias
Métodos Hierárquicos.

COMO OS MODELOS ESTATÍSTICOS AJUDAM A PREVER OS RISCOS DE UM EMPRESA

Ok, mas como esses modelos podem ser aplicados na prática?

Vamos explicar com um exemplo bastante simples.

Supondo que você criou um modelo do tipo:

Vendas = -1.000 + 1,5 x Marketing

Nesse caso, se o investimento em marketing for zero, suas vendas cairão em R$ 1 mil.

E se esse investimento for de R$ 500, o resultado esperado para as vendas será de:

1,5 x 500 = R$ 750,00.

É com base nos números revelados que você pode tomar decisões mais assertivas, se antecipando a riscos e prejuízos na empresa.

SOFTWARE DE ESTATÍSTICA: ENTENDA COMO FUNCIONA

O exemplo do tópico anterior é apenas ilustrativo e não reflete a real complexidade envolvida na criação e aplicação de um modelo estatístico.

É para lidar com essa complexidade que se utilizam softwares, as únicas ferramentas capazes de dar conta dos difíceis e sucessivos cálculos feitos para estimar um modelo.

Eles se baseiam em sofisticadas linhas de programação que, por sua vez, são montadas com base nos mais avançados modelos e ferramentas de projeção estatística.

CONCLUSÃO

Não é interessante o conceito que serve como base para prever resultados por meio de modelos estatísticos?

Para que eles possam ser criados, como você viu, são indispensáveis ferramentas que possam tratar dos dados disponíveis até mesmo por leigos no assunto.

Por isso, recomendamos que você use o Data Robot , o software que veio para trazer machine learning para todos.

Fale com a FiveActs e saiba como a análise de dados vai ajudar sua empresa.

Siga aprendendo sobre o tema com mais estes artigos:

Automação de marketing: como escolher a melhor?

Mon, 26 Oct 2020 17:36:00 GMT

Como você utiliza a automação de marketing em seus projetos?

Essa é uma das soluções mais confiáveis quando o objetivo é otimizar os resultados de um negócio.

Uma prova disso vem de um estudo conduzido pela agência Invesp, que revelou que utilizando uma ferramenta de automação de marketing leva a um aumento de até 14,5% na produtividade do pessoal de vendas, em média.

Ainda, com processos automatizados, houve uma redução de 12,2% nas despesas gerais de marketing entre as empresas que participaram do estudo.

Pode até não parecer muito, mas considere esses resultados ao longo de um ano ou, quem sabe, cinco.

Faz uma tremenda diferença, concorda?

Em contrapartida, automatizar as ações de marketing vai bem além do simples disparo de e-mails ou do agendamento de publicações em redes sociais.

Essas são algumas etapas de um processo amplo, que você vai conhecer melhor neste conteúdo.

Continue sua leitura e fique por dentro!

O QUE É E COMO FUNCIONA A AUTOMAÇÃO DE MARKETING?

A maioria dos materiais que você encontrar sobre automatizar o marketing vai citar, em algum momento, o termo “escalar”.

De fato, o grande objetivo ao automatizar ações e tarefas de marketing digital é produzir efeitos em escala, ou seja, que gerem resultados crescentes e constantes.

Por outro lado, isso criou uma ideia de que automação é o mesmo que deixar as atividades mecânicas para os softwares – entre elas, o envio em massa de e-mails.

Não é errado pensar assim, mas existe todo um conceito e uma forma de pensar a automação que vem antes das tarefas em si.

Para encurtar: automatizar o marketing digital significa pensar em estratégias e práticas que atraiam leads (potenciais clientes) e, a partir disso, que possam mantê-los envolvidos até a decisão de compra

AUTOMAÇÃO DE MARKETING E E-MAIL MARKETING: SÃO A MESMA COISA?

Como você agora já sabe, automação de marketing e e-mail marketing não são a mesma coisa.

Na verdade, o segundo é apenas um dos canais através do qual se pode fazer o primeiro.

Claro que, no geral, o e-mail marketing desempenha um papel central em uma estratégia automatizada, pois tem grande capacidade para fidelizar e converter.

Mas, no meio disso, temos ainda que considerar outros processos e canais que também se valem dessa solução, como o próprio marketing de conteúdo e as redes sociais.

Portanto, em uma concepção global de automação, é preciso articular fluxos de e-mail com conteúdos em blogs/portais, redes sociais e até aplicativos de conversação, como o WhatsApp.

QUAIS SÃO OS BENEFÍCIOS DA AUTOMAÇÃO DE MARKETING?

Outro aspecto a destacar é que automatizar não quer dizer que a inteligência de negócios possa ser deixada de lado.

Muito pelo contrário: a automação do marketing é justamente uma maneira de tornar os esforços mais inteligentes e menos dependentes do esforço humano.

Nesse sentido, o big data e o machine learning podem ser mais bem utilizados quando uma empresa sabe como direcionar suas ferramentas e seu conhecimento em automação.

Por falar em ferramentas, aqui vai uma dica de ouro: o Tableau é uma ótima escolha para fazer análise de desempenho e monitorar o crescimento a partir dos dados que o marketing automatizado levanta.

Essa é uma das soluções analíticas da FiveActs que você pode experimentar gratuitamente .

No final, sua empresa reduz a margem de erro ao mesmo tempo em que poupa recursos.

Mas há outro benefícios que você deve conhecer quando aplica automação em suas rotinas. Vamos ver quais são eles?

FUNIL MAIS EFICIENTE

Você sabe o que é um funil de conversão?

De modo bastante resumido, é uma estratégia que se apresenta em formato de pirâmide invertida, trazendo no topo as pessoas que ainda não conhecem seu negócio e aquilo que tem a oferecer.

Conforme elas vão sendo atraídas e conhecem melhor o que sua empresa vende, avançam no funil até chegar à parte mais estreita, que é onde se tornam clientes.

Nesse sentido, um dos benefícios em aplicar automação é “alargar” esse funil, aumentando a sua capacidade de conversão.

CICLO DE VENDAS MENOR

Do momento onde você prospecta um potencial cliente até ele fechar negócio, há um intervalo chamado ciclo de vendas.

Reduzir esse tempo de maturação é uma das vantagens do marketing automatizado, que, como você viu, torna seus processos de vendas mais inteligentes.

KPIS MAIS CONSISTENTES

O seu interesse pelo tema já revela que é um profissional que busca melhorar a performance nos negócios.

Para isso, mais do que adotar indicadores de desempenho, os famosos KPIs, é muito importante acompanhá-los de perto.

A gente já deu a dica antes, mas não custa reforçar: você pode utilizar os dados gerados a partir da automação de marketing para qualificar a análise de desempenho, o que é uma grande vantagem dessa estratégia.

A sugestão é construir dashboards que permitam fazer isso de forma visual.

A FiveActs pode ajudar você nessa tarefa por meio de suas soluções analíticas, treinamento, consultoria e implementação.

MAIS OPORTUNIDADES GERADAS

Processos de automação “redondos” ajudam ainda a criar mais oportunidades de negócio.

Isso porque eles dependem não só das ferramentas certas, como de todo um esforço prévio de análise de dados .

Dessa forma, você sabe onde estão as pessoas que podem vir a se tornar clientes, se habilitando a atrair mais leads qualificados para o seu funil.

AS 4 MELHORES FERRAMENTAS DE AUTOMAÇÃO DE MARKETING

O mercado disponibiliza uma série de ferramentas com as quais empresas de todos os tipos podem automatizar seus processos em marketing.

Para facilitar, citamos a seguir quatro das mais conhecidas para você aplicar em sua empresa.

RD Station: poderosa plataforma que permite criar fluxos completos de nutrição de leads, gestão de redes sociais e de conteúdo
HubSpot: ferramenta de CRM que também permite gerir e produzir conteúdo, além de oferecer relatórios de dados
MailChimp: talvez a mais completa ferramenta de automação de e-mail marketing do mercado, com soluções robustas até na versão gratuita
Sprout Social: focada em redes sociais, é extremamente útil para análise de dados e até para descobrir tendências.

COMO ESCOLHER A MELHOR FERRAMENTA DE AUTOMAÇÃO DE MARKETING?

À primeira vista, todas essas ferramentas parecem ser bastante úteis e com bom custo-benefício.

Então, como escolher e o que avaliar, considerando as diferenças que elas têm?

Nesse caso, nossa dica é, em primeiro lugar, conhecer o próprio grau de maturidade digital do seu negócio.

Não adianta investir pesado em automação se a sua empresa sequer utiliza estratégias de e-mail marketing.

Por exemplo, o RD Station pode ser mais indicado para negócios menos amadurecidos digitalmente, porque é mais simples de usar, mas ainda oferece soluções completas.

Por outro lado, se a sua empresa já sabe o que quer, plataformas como HubSpot ou Sprout Social podem ser mais interessantes, já que focam em canais mais específicos.

CONCLUSÃO

Seja qual for a ferramenta adotada, uma coisa é certa: você precisará de muitos dados de qualidade antes de automatizar seu marketing.

Para isso, a FiveActs tem soluções analíticas que vão tornar suas ações mais inteligentes.

Elas são desenhadas para atender a todos os negócios e para fazer seus processos organizacionais fluírem melhor.

Não deixe de entrar em contato para ver de perto como podemos ajudar a otimizar a performance comercial da sua empresa.

Análise preditiva: entenda a importância para as organizações

Fri, 02 Oct 2020 16:06:00 GMT

A análise preditiva está nos planos da sua empresa? Se ainda não está, deveria.

Essa solução trata da aplicação da tecnologia para fazer o que todo gestor gostaria, mas sozinho não é capaz: antecipar o futuro.

Parece exercício de astrologia? Nem tanto, se você entender os conceitos e técnicas utilizados nesse tipo de análise.

Avance na leitura e veja como funciona!

O QUE É UMA AVALIAÇÃO PREDITIVA?

Avaliar de forma preditiva significa tomar como referência dados do passado e do presente para, a partir deles, formular prognósticos.

Esse tipo de análise serve para trazer respostas tanto para questões já conhecidas quanto para aquelas que você nem desconfiava que existiam.

Isso porque, ao avaliar o negócio de maneira preditiva, a empresa se habilita a ver ainda mais longe, se valendo de recursos e técnicas especiais.

COMO A ANÁLISE PREDITIVA FUNCIONA?

A análise preditiva tem muita relação com os tradicionais diagnósticos de dados estatísticos.

Não por acaso, a maior parte dos modelos preditivos são regressores, ou seja, equações criadas a partir da análise de dados.

Nesse contexto, são tomados como referência conceitos como big data, machine learning e inteligência artificial.

Portanto, ela funciona como um modelo que permite antecipar tendências ou responder a questões sobre problemas já conhecidos.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DA ANÁLISE PREDITIVA PARA AS ORGANIZAÇÕES?

Seja qual for o seu ramo de atuação e o tamanho da empresa, uma coisa é certa: você sempre vai precisar de alguma capacidade de antecipação.

Isso vale tanto para os momentos bons, nos quais existe uma propensão a se acomodar na “zona de conforto”, quanto nas fases difíceis, quando o foco se volta à busca de novas oportunidades.

Seja qual for o cenário, é pela análise preditiva que a sua empresa será capaz de dar um passo à frente.

COMO FAZER UMA ANÁLISE PREDITIVA EM 6 PASSOS

Antes de avançar, vale um rápido lembrete: a implantação de análises preditivas pode ser bastante facilitada se você fizer uso de ferramentas adequadas .

Isto é, utilizando softwares poderosos, como o DataRobot e o Tableau , junto com parceiros que saibam como implementar esse tipo de solução, a sua empresa poderá criar modelos preditivos rapidamente e trazer grandes resultados para o negócio.

Dito isso, veja como conduzir análises e, com o tempo, fazer delas os seus melhores recursos.

1. DEFINA OS OBJETIVOS

Análises em geral se prestam aos mais variados fins.

Por isso, é preciso estabelecer metas, ou seja, um ou mais objetivos para fundamentar o estudo.

Veja alguns exemplos:

Redução de custos operacionais ou de produção
Diminuir o churn rate ou a rotatividade
Alcançar novos públicos
Mapear o comportamento dos seus clientes
Prever tendências de mercado
Identificar produtos com maior potencial.

2. COLETE OS DADOS

Tendo uma ou mais metas a cumprir, é hora de coletar os dados para que, a partir deles, você possa criar previsões.

Essas informações, por sua vez, devem ser qualificadas .

Ou seja, serem coletadas de fontes confiáveis e submetidas a testes estatísticos em softwares apropriados.

3. ESTRUTURE AS INFORMAÇÕES

A partir do tratamento das informações por meio dos softwares, você já estará no caminho para fazer previsões. No entanto, a análise de dados costuma ser trabalhosa.

Na maioria dos casos, será necessário eliminar questões redundantes, correlações entre variáveis dependentes, entre outros procedimentos.

4. ANALISE OS DADOS

Embora a análise de dados envolva algum trabalho, é um esforço que vale a pena.

Afinal, somente pela estruturação e modelagem das informações coletadas, você será capaz de extrair respostas confiáveis.

Nesse momento, é importante conhecer pelo menos os fundamentos da estatística para que seja possível tirar conclusões corretas.

5. CRIE UM MODELO

Digamos, por exemplo, que você queira saber se investir em treinamento vai aumentar as vendas e de quanto poderá ser esse crescimento.

A análise preditiva pode ajudar, já que, por ela, você será capaz de criar um modelo baseado em regressão estatística que, por sua vez, tomará como referência o big data .

Esse é o resultado final do processo, pelo menos na parte mais prática.

6. APERFEIÇOE O PROCESSO

Uma análise preditiva, como toda ferramenta de gestão, precisa ser constantemente aperfeiçoada.

Dados que servem hoje, amanhã já podem estar obsoletos. Logo, é necessário renovar frequentemente os seus modelos por meio de avaliações periódicas.

Essa é a etapa final de um ciclo que deve ser permanentemente renovado.

ANÁLISE PREDITIVA: EXEMPLOS DE COMO AS EMPRESAS USAM A FERRAMENTA PARA TOMAR DECISÕES

Andreas Weigend , um dos maiores experts em big data no mundo, foi bastante claro: “Geramos hoje em um dia mais dados do que produzimos em todo o ano 2000”.

Diante dessa avalanche de informação, não resta alternativa às empresas que não seja se antecipar.

Nesse cenário, a consequência mais leve de ficar parado é vender menos.

Veja, então, o que as organizações mais atentas têm em vista quando aplicam análises preditivas em suas atividades.

PREVER CHURN

Churn é o que chamados de “taxa de desistência” ou de cancelamento.

Logo, ao usar modelos preditivos, a sua empresa se coloca em condição de antecipar quando um cliente vai cancelar um pedido ou um serviço.

Essa é uma prática altamente indicada para organizações que vendem produtos e/ou serviços recorrentes, como cursos e soluções por assinatura.

DETECTAR FRAUDES

Outro comportamento que pode ser antecipado por meio de modelos preditivos diz respeito às fraudes e aos desvios.

Isso vale tanto para aqueles que ocorrem sistematicamente quanto os ataques virtuais súbitos.

SEGMENTAR LEADS

Leads são os potenciais clientes, aqueles que iniciam uma relação com sua marca ou empresa.

Seu desafio é conduzi-los até que se tornem clientes de fato. Para esse objetivo, o marketing de conteúdo está sempre em alta.

Por outro lado, como criar publicações que realmente gerem resultados? Essa é uma das respostas que as análises preditivas podem trazer.

FAZER CROSS-SELL E UPSELL

Empresas varejistas sabem melhor do que qualquer uma que não basta apenas vender uma mercadoria.

Acima de tudo, é preciso fidelizar e criar condições favoráveis para que um cliente compre mais.

Essa é a proposta do conceito de cross-sell, segundo o qual as estratégias de vendas são orientadas para vender itens complementares entre si.

Já no upsell, a sua empresa se habilita a detectar consumidores com potencial mais alto de compra, podendo, assim, oferecer produtos premium ou de maior valor agregado.

CONCLUSÃO

Fica difícil discordar da enorme utilidade da análise preditiva considerando tantos benefícios e usos para essa técnica, não é?

E se a sua empresa estiver precisando de uma força extra para gerar insights, aí vai uma dica: experimente o DataRobot , solução analítica disponibilizada pela FiveActs, e entenda melhor o potencial dos dados do seu negócio.

Data Science: o que é, como funciona e aplicações

Fri, 18 Sep 2020 20:10:00 GMT

Você ainda não sabe como usar o data science (ciência de dados) a favor de seus projetos?

Já vamos adiantar logo de cara que as possibilidades de aplicação são muitas, o que não chega a ser surpresa.

Afinal, como disse uma vez o célebre estatístico e consultor William E. Deming , “sem dados, você é só mais uma pessoa com uma opinião”.

É nesse sentido que o data science se tornou um campo do conhecimento dedicado a ir além do discurso opinativo.

Ou seja, com essa ciência, acaba a tomada decisão com base no “achismo”. E é sobre isso que vamos falar a partir de agora.

Este texto está recheado de informações e dicas para aplicar a ciência de dados no seu dia a dia.

Então, acompanhe até o final!

O QUE É DATA SCIENCE?

Toda atividade produtiva humana gera um conjunto de dados, antes, durante e depois da sua realização.

Se você comprar a camisa do seu clube de coração, por exemplo, vai deixar registrado na plataforma de e-commerce uma série de informações de interesse do vendedor.

Agora, imagine a quantidade de dados gerados não apenas por você, mas por bilhões de compradores ao redor do mundo.

Pois é para organizar, estruturar e compreender o que esse volume de informação diz que se dedica o data science.

Essa é uma área do conhecimento aplicada à administração de empresas multidisciplinar.

Isso quer dizer que, além da estatística, outras ciências colaboram em suas rotinas.

COMO SURGIU A CIÊNCIA DE DADOS?

A IBM , uma das mais poderosas desenvolvedoras de softwares de análise de dados, informa que, hoje, produzimos cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias.

Por trás essa quantidade imensa de informações, está um processo que começou há muito tempo atrás.

Mais precisamente, desde que a companhia lançou o primeiro mainframe, em 1952.

Antes disso, o homem já vinha desenvolvendo instrumentos e ferramentas para lidar com a informação.

A criação do ENIAC , em fevereiro de 1946, evidenciava a preocupação em fazer cálculos e tratar dados para chegar a resultados mais precisos.

E o que isso tem a ver com a ciência de dados?

Ajuda a entender e a explicar que ela existe desde que o mundo acordou para a necessidade de organizar e interpretar informações com softwares e hardwares.

COMO FUNCIONA O DATA SCIENCE?

Não é um erro dizer que data science e estatística tratam do mesmo objeto de estudo.

Isso porque, nas duas áreas, o conceito por trás das atividades é igual: gerar informação útil a partir de outros dados .

Dessa forma, a ciência de dados funciona como um conjunto de atividades e operações que nos levam a decidir com mais segurança sobre determinada condição.

É o que fazem, por exemplo, empresas como a UPS, que criou o software ORION depois de ler e interpretar volumes massivos de dados gerados em suas entregas mundo afora.

A aplicação desse programa, por sua vez, levou a uma conclusão até certo ponto surpreendente: virar à esquerda sai mais caro para os negócios de entregas.

Esse é o princípio do data science: permitir que gestores decidam a partir do que as ferramentas de análise apontam após o tratamento e a modelagem de dados .

DATA SCIENCE X BUSINESS ANALYTICS X DATA ANALYTICS: QUAL É A DIFERENÇA?

A ciência de dados tem uma conexão íntima com todas as soluções e ferramentas que são orientadas para a coleta e análise de informações.

Entre elas, está o conceito de business analytics.

Seu foco se volta à avaliação de empresas para gerar resultados, o que inclui aumento de receitas, redução de custos e de riscos, entre outros.

Nesse aspecto, a principal diferença em relação à ciência de dados é que esta pode ser aplicada não só aos negócios, como a qualquer outra atividade.

Já o conceito de data analytics é mais específico.

Nesse caso, tratamos apenas da análise dos dados com as ferramentas próprias do data science.

Logo, a análise de dados nada mais é do que um dos componentes da ciência de dados.

COMO A CIÊNCIA DE DADOS PODE SER USADA NAS ORGANIZAÇÕES?

Afinal, para que serve o data science? Que tipo de aplicação prática ela pode ter, considerando as múltiplas realidades de negócios?

Apresentamos algumas delas a seguir. Confira!

ANÁLISE DO COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR

Quem não fala a língua do seu cliente tende a desaparecer do mercado .

O data science, nesse aspecto, é de extrema utilidade para dar respostas a respeito do comportamento do consumidor, como comprova este estudo sobre uma marca de roupas.

GERAR INSIGHTS DE NEGÓCIOS

Outra diferença entre business analytics e data science é o tipo de questão que cada solução se dedica a responder.

Enquanto a primeira busca entender o que aconteceu, a segunda tem como meta prever o que vem pela frente.

É isso que leva as empresas a ter insights de negócios, já que, com a ciência de dados aplicada, elas se habilitam a gerar respostas para dúvidas práticas.

Ou seja, em vez de se perguntar “por que estou vendendo pouco?”, você passaria a questionar “quais serão os próximos consumidores que vou perder e por quê?”.

SOLUCIONAR PROBLEMAS LOGÍSTICOS

O caso da UPS, que a gente citou antes, é bastante exemplar. Ele mostra o real alcance da ciência de dados sobre as operações de campo.

Isto é, ela se presta não só a fornecer ideias e alternativas na teoria, mas respostas totalmente aplicáveis na vida real.

REDUZIR RISCOS

Ninguém joga para perder. Por isso, todo projeto de expansão, corte de gastos ou investimentos devem ser avaliados de acordo com os riscos que oferecem.

O data science pode ajudar nesse sentido, seja apoiando em rotinas de compliance, garantindo o cumprimento de normas, seja na prevenção de fraudes.

AFINAL, SUA EMPRESA DEVE INVESTIR EM DATA SCIENCE?

Se o seu objetivo é fazer diferente e encontrar resultados que considera inatingíveis com os recursos à disposição, sim, você deve investir em data science.

A melhor parte é que ela se aplica a qualquer tipo de atividade.

Do ramo financeiro à área médica, não há negócio que não possa se beneficiar das suas soluções.

Não sabe por onde começar? Conheça e experimente as soluções analíticas da FiveActs!

CONCLUSÃO

No contexto da ciência de dados, a FiveActs desenvolve soluções analíticas ideais para empresas que estão planejando crescer.

Seja qual for o seu objetivo, nós podemos dar o suporte necessário do início ao fim para o seu negócio crescer com o auxílio do data science.

Modelagem de dados: o que é e como é usada nas empresas

Tue, 25 Aug 2020 20:00:00 GMT

Modelagem de dados é um assunto que tem tudo a ver com as decisões que você toma à frente de um projeto ou negócio.

Não é difícil entender a razão disso.

Toda solução em forma de sistema ou software deve funcionar a partir da modelagem de dados que, por sua vez, tem sua operação em um data warehouse .

Como exemplo, imagine que sua empresa é do ramo varejista e trabalha com uma linha de centenas de produtos.

Diariamente, você compra e vende mercadorias e, com isso, precisa lidar o tempo todo com dados sobre esses produtos e as pessoas que os compram.

Sendo assim, é necessário que você tenha um sistema capaz de trabalhar com essas informações de maneira organizada e que faça sentido para a sua empresa.

É nesse ponto que a modelagem entra em cena como a base de sustentação na qual suas operações vão se realizar.

Ficou interessado e quer saber mais a respeito do assunto?

Então, continue lendo!

O QUE É MODELAGEM DE DADOS?

A modelagem de dados é a parte da ciência da computação que se encarrega de construir estruturas que permitam armazenar e recuperar informações em contextos específicos.

O exemplo inicial que demos sobre o varejo é um entre tantos que poderiam ser citados. Afinal, o recurso atende incontáveis segmentos.

Conceitualmente, serve para dar coerência e forma a dados que, soltos, não fariam sentido.

Quer ver um exemplo bastante básico, mas que ajuda na compreensão?

Considere, então, que o número “12”, tomado isoladamente, não teria nenhuma utilidade.

Mas se, junto a ele, vier a frase “mês 12 de 2020”, temos um conjunto de informações minimamente estruturado.

É na construção desse tipo de relação que os esforços da modelagem de dados devem se concentrar.

COMO A MODELAGEM DE DADOS FUNCIONA?

O mecanismo de funcionamento da modelagem de dados parte de um conceito simples de compreender, que é o da atribuição dos quatro elementos listados a seguir.

ENTIDADE

Qualquer coisa, seja uma pessoa, objeto, máquina, estrutura ou equipamento, desde que tenha existência física ou virtual, é chamada de entidade.

Na modelagem de dados, existem as entidades “fracas” e “fortes”.

Isso tem a ver com o atributo de cardinalidade que, por sua vez, é o número de relações que uma entidade tem com outra.

INSTÂNCIA

Dessa forma, tudo o que acontece com uma entidade em um conjunto de dados passa a ser conhecido como instância ou ocorrência/registro.

ATRIBUTO

Todo objeto ou pessoa que existe em um espaço virtual ou físico é possuidor de atributos.

Por exemplo, um cliente tem como atributos nome, endereço, idade e por aí vai.

RELACIONAMENTO

Agora, considere que entidades, atributos e instâncias em um banco de dados fatalmente terão correlações entre si.

Quando isso acontece, temos, então, uma série de relacionamentos, que nada mais são do que eventos que acontecem entre instâncias de duas ou mais entidades.

QUAL É A IMPORTÂNCIA DA MODELAGEM DE DADOS?

Sem a modelagem de dados, seria impossível programar, simplesmente por não haver nenhuma relação lógica para ser estabelecida.

Por isso, há quem compare esse recurso com um armário.

Para cada tipo de roupa, acessório ou objeto, há um compartimento específico que é indicado conforme os atributos do item.

Meias, por exemplo, são, em geral, guardadas em gavetas, porque são pequenas e podem ser acomodadas em espaços menores e de fácil acesso.

Já um casaco deve ser guardado pendurado em um cabide, os calçados em sapateiras e, assim, sucessivamente.

Logo, a importância da modelagem de dados está na sua propriedade de dar sentido a coisas que, de forma aleatória, não teriam uma finalidade em si.

Ela é fundamental para colocar ordem e ajudar a organizar tarefas e processos decisórios.

QUAIS SÃO AS ETAPAS ENVOLVIDAS NA CONSTRUÇÃO DE MODELAGEM DE DADOS?

Mais ou menos como na construção de um edifício, na modelagem de dados, o desenvolvimento de um software ou aplicação começa pelo alicerce.

Com uma base bem estruturada, o programador pode avançar, passando aos detalhes da empreitada até a sua concretização.

Desse modo, a modelagem segue uma espécie de roteiro, subdividido em três etapas.

MODELOS DE DADOS CONCEITUAIS

Se compararmos com a construção de um prédio, a primeira fase da modelagem de dados seria a do esboço ou da confecção da planta.

É nela que o desenvolvedor e o cliente traçam uma espécie de mapa, no qual as relações esperadas e funções a serem criadas passam para o papel (ou para a tela do computador).

MODELOS LÓGICO DE DADOS (MLDS)

A partir da segunda etapa, a modelagem ganha uma cara mais técnica.

É nela que são definidos, por exemplo, atributos que serão as chaves para a estrutura.

Também é nessa fase que o programador considera detalhes específicos de implementação, além dos recursos disponíveis e eventuais limitações.

MODELOS FÍSICOS DE DADOS (MFDS)

Avançando na modelagem, chegamos à etapa mais técnica, na qual é necessário ter conhecimentos de Structured Query Language (SQL), a linguagem usada na programação.

É também nesta fase que são estabelecidas regras de validação, nas quais as informações passam a ter representação física e virtual e em que o modelo deve ser refletido no banco de dados.

MODELAGEM DE DADOS X MINERAÇÃO DE DADOS: QUAL É A DIFERENÇA?

Se você acompanha os artigos do blog da FiveActs, provavelmente já teve contato com o conceito de data mining ou mineração de dados .

Por isso, em relação à modelagem de dados, o que podemos dizer é que a diferença mais básica está na finalidade.

Enquanto a modelagem é o conjunto de técnicas pelo qual um banco de dados ganha uma ou mais funções, a mineração consiste na busca por informações em fontes diversas .

Isto é, embora sejam termos parecidos, na sua essência, tratam de assuntos bem diferentes.

COMO A MODELAGEM DE DADOS É APLICADA NAS EMPRESAS?

A aplicação prática da modelagem de dados não conhece limites.

Um exemplo disso é quando as empresas varejistas ou atacadistas implementam sistemas integrados, onde vendas, compras e estoque dividem uma única plataforma.

Também é comum em negócios do ramo financeiro que precisam trabalhar com dados históricos em sistemas de Processamento de Transações em Tempo Real (OLTP).

CONCLUSÃO

Pelo que você conheceu neste artigo, fica mais fácil entender por que a modelagem de dados é tão importante e indispensável nas rotinas de uma empresa, certo?

E na sua, o que tem sido feito com as informações geradas pelas suas atividades?Para fazer um trabalho bem-feito, experimente a versão gratuita do Tableau Desktop , disponibilizada pela FiveActs para entender o verdadeiro potencial dos dados do seu negócio.

Inteligência de mercado: o que é, importância e como começar

Tue, 11 Aug 2020 21:54:00 GMT

Inteligência de mercado é a resposta confiável para posicionar uma empresa em seu respectivo campo de atuação, seja qual for o segmento onde atue.

Ela funciona como uma espécie de “mapa”, conduzindo um negócio com segurança em direção aos seus objetivos.

Quer saber como aplicar essa estratégia em seu dia a dia?

Então, continue lendo e descubra como negócios inteligentes prosperam em suas atividades.

O QUE É INTELIGÊNCIA DE MERCADO?

A inteligência de mercado, por definição, é o conjunto de medidas, técnicas e ferramentas usado para a tomada de decisão em uma atividade produtiva.

Afinal, inteligência é sinônimo de destreza, discernimento e lucidez.

Por isso, empresas que se orientam dessa forma tendem a perceber resultados mais expressivos.

Mas as vantagens vão além, como vamos destacar agora.

POR QUE UMA EMPRESA DEVE INVESTIR EM INTELIGÊNCIA DE MERCADO?

Seja qual for o seu nicho, uma coisa é certa: ao investir em inteligência de mercado, sua empresa se coloca em melhores condições junto aos clientes e à concorrência.

Esse é um investimento fundamental para o sucesso de um negócio, já que permite superar desafios e oferecer produtos e serviços com maior aceitação.

Há, ainda, muitos outros bons motivos para desenvolver a estratégia em sua empresa. Acompanhe!

MELHORAR A PRECISÃO DAS ANÁLISES

Dependendo do ramo de atuação, pode ser desafiador fazer análises de mercado, mesmo contando com vários dados disponíveis.

Por exemplo, como encontrar o público certo para um software de gestão de estoque, assim como processos de vendas previsíveis para um produto que exige alta especialização em alguns casos?

Nesse aspecto, quanto mais desenvolvida for a inteligência de mercado, mais precisas serão as suas análises.

AUMENTAR A PRODUTIVIDADE

Ser inteligente nos negócios significa saber o que, como, quando, onde e por que fazer.

É iluminar caminhos que, antes, estavam tomados pela escuridão e, assim, impediam as pessoas de avançarem.

Ao usar a inteligência para guiar atividades, as equipes passam a produzir mais, já que terão uma clareza muito maior sobre suas próprias tarefas e funções.

OTIMIZAR RECURSOS

Decisões tomadas ao acaso ou com base no achismo são arriscadas, porque, no final, elas podem servir apenas para jogar dinheiro fora.

Com inteligência aplicada aos negócios, sua empresa será capaz de elaborar orçamentos mais enxutos e que só destinarão os recursos realmente necessários para uma ação.

AUMENTAR O ALCANCE DAS AÇÕES

Imagine que o seu objetivo é tornar a marca conhecida em uma determinada região.

Como fazer isso, considerando as limitações em termos de pessoas, materiais e recursos?

A resposta está na inteligência de mercado, desde sempre a melhor alternativa para ajudar empresas a fazer mais com menos.

TOMAR DECISÕES MAIS CERTEIRAS

É comum associar a inteligência de mercado aos processos de tomada de decisão.

E não é por acaso, já que ela é a base na qual todas as resoluções de um negócio devem ser sedimentadas.

INTELIGÊNCIA DE MERCADO X INTELIGÊNCIA COMPETITIVA: QUAL É A DIFERENÇA?

O termo inteligência de mercado costuma gerar confusão com outro complementar. É a inteligência competitiva.

Em uma perspectiva mais ampla, esses dois conceitos se diferenciam por duas abordagens.

Vamos ver quais são elas.

FOCO DAS INICIATIVAS

A diferença mais marcante entre esses dois tipos de inteligência voltada aos negócios é o foco das ações.

Enquanto a de mercado direciona suas estratégias para os consumidores, a competitiva trata de mapear a concorrência, identificando suas forças e fraquezas.

MODELO DE ESTRATÉGIAS

A inteligência competitiva busca desenvolver estratégias que tornem uma empresa mais forte perante seus concorrentes diretos ou indiretos.

Por sua vez, a de mercado se concentra em elaborar produtos e serviços cada vez mais aceitos pelo cliente final e que aumentem o market share de uma marca.

COMO A INTELIGÊNCIA DE MERCADO PODE AJUDAR OS DIFERENTES SETORES DE UMA EMPRESA?

Na prática, como a inteligência aplicada aos negócios mostra o seu valor?

Veja como isso acontece em quatro setores distintos.

VENDAS

A inteligência de mercado tem uma ligação muito forte com as vendas, porque é onde ela se manifesta com mais frequência.

Um bom exemplo disso vem do Sebrae.

Periodicamente, a entidade elabora estudos com base em inteligência de mercado para orientar os players do setor – como este sobre o segmento fonográfico .

MARKETING

Outra área que se vale dessa técnica para pautar suas ações é a de marketing, que tem uma relação de dependência com a de vendas.

Um exemplo prático da aplicação de inteligência de mercado nesse segmento é quando uma empresa usa soluções analíticas para definir estratégias de produção e divulgação de conteúdo na web.

RECURSOS HUMANOS

Já no setor de Recursos Humanos, problemas como rotatividade , absenteísmo e até a motivação podem ser tratados com inteligência de mercado.

É o que fazem empresas nas quais as pesquisas de opinião servem para respaldar decisões sobre melhorias no ambiente e até na formulação de políticas internas.

FINANCEIRO

Outra aplicação está no setor financeiro, onde empresas utilizam machine learning para fazer análises de risco, antecipar resultados e até prever a possibilidade de falência.

Ela ainda é usada em fundos de investimentos, onde a tecnologia é fundamental para montar portfólios e para analisar tendências com base em sentimentos provocados por notícias com impacto no mercado financeiro.

QUAIS SÃO AS PRINCIPAIS FERRAMENTAS USADAS NA INTELIGÊNCIA DE MERCADO?

Entre tantas ferramentas usadas para desenvolver a inteligência de mercado, destacamos quatro indispensáveis nesse processo.

Confira!

BUSINESS INTELLIGENCE

Embora pareça sinônimo, a inteligência de negócios (BI) abrange um espectro mais amplo de ações e estratégias que leva a empresa a criar e desenvolver inteligência de mercado.

Nela, estão contempladas ações que articulam as áreas de vendas, operações, logística, financeiro e diversos outros segmentos.

Descubra também a diferença entre Business Intelligence e Big Data neste outro artigo.

PESQUISA DE MERCADO

Não há ferramenta tão valiosa para uma empresa em busca de desenvolver sua inteligência do que a pesquisa de mercado.

Afinal, é por ela que é possível saber o que os clientes querem e de que forma ofertar produtos e serviços.

BIG DATA E ANALYTICS

Uma terceira e importante ferramenta usada em inteligência de mercado é o imenso repositório virtual de informações conhecido como Big Data .

No entanto, ele só será útil se, no seu processamento, a empresa utiliza recursos de análise de dados .

MACHINE LEARNING

O aprendizado de máquinas, mais conhecido como machine learning, é uma ferramenta igualmente importante, porque, por meio dela, o alcance das ações humanas é estendido.

Com esse recurso, falhas em função de negligência ou imperícia são deixadas para trás.

AFINAL, COMO APLICAR A INTELIGÊNCIA DE MERCADO NA SUA EMPRESA?

Então, como implantar a inteligência de mercado quando não se tem muito conhecimento e considerando que essa é uma tarefa a ser delegada para especialistas?

Um ótimo ponto de partida é recorrer aos serviços da FiveActs que, com suas soluções analíticas , gera insights valiosos e ajuda a orientar decisões.

Tenha certeza de que, com nossas ferramentas de BI e de análise de dados, sua empresa ganha asas para ir mais longe.

CONCLUSÃO

Seja qual for o estágio de desenvolvimento do seu negócio, uma coisa é certa: com inteligência, você se habilita a fazer muito mais com menos recursos.

É a economia de escala, um dos resultados esperados quando se atua com estratégia e com base em dados e informação.Para ter mais inteligência em suas iniciativas, fale com a gente e faça parte do grupo das empresas que jogam o jogo com mais chances de vencer.

Data visualization: o que é, tipos, benefícios e aplicações

Tue, 28 Jul 2020 17:46:00 GMT

Data visualization está presente em tudo que fazemos via digital. Ainda que seja um conceito também aplicável ao ambiente offline, são nas atividades centradas em meios eletrônicos e digitais que ele ganha força. Avance na leitura e entenda quais benefícios a visualização de dados pode agregar ao seu negócio e como aplicá-lo em suas rotinas... Read more »

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O que é Machine Learning? Entenda como funciona

Tue, 21 Jul 2020 13:00:00 GMT

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é talvez um dos mais incríveis avanços da tecnologia na história recente. Com esse conceito, uma série de obstáculos vieram a ser superados, entre eles a própria limitação do raciocínio humano – ainda que nossas capacidades sejam difíceis de mensurar.

Acontece que, cedo ou tarde, o erro acontece.

Somos pessoas e, por isso, sentimos fome, cansaço, irritação e, em alguns casos, somos influenciados por sentimentos e percepções. Como fazer, então, para dar conta de tarefas complexas, considerando todas essas limitações?

É aí que as máquinas aparecem como aliadas para o desenvolvimento de uma série de soluções.

Vamos entender como isso acontece? Neste artigo, você vai descobrir como o machine learning pode qualificar a gestão de negócios.

O QUE É MACHINE LEARNING?

Conceitualmente, machine learning é uma área da ciência da computação relacionada ao desenvolvimento de tecnologias de aprendizado de máquinas.

Para isso, usa análise de dados para elaboração de modelos analíticos complexos, que auxiliam em diversas aplicações no cotidiano das pessoas e empresas.

Um bom exemplo de aplicação de machine learning em nossas vidas é o uso dos motores de busca como Google, Bing e Yahoo. Com o tempo e os dados que se acumulam nos navegadores, os resultados das pesquisas feitas nesses sites vão ficando mais refinados.

Quantas vezes não tivemos a impressão de que o Google lê nossos pensamentos?

É uma boa forma de começar a entender como essa tecnologia faz parte das nossa vidas.

COMO SURGIU E QUAL É A IMPORTÂNCIA DO MACHINE LEARNING?

A origem do machine learning como conceito e as primeiras tecnologias desenvolvidas a partir disso estão na década de 1950.

Foi nessa época que Alan Turing , considerado o pai da informática moderna, criou o teste que leva o seu nome.

Basicamente, o que o teste de Turing media era o quanto máquinas seriam capazes de pensar e elaborar o raciocínio tal como seres humanos.

Depois disso, em 1956, o professor de matemática John McCarthy , do Dartmouth College, levaria ao público pela primeira vez o termo inteligência artificial (AI, na sigla em inglês).

A expressão foi usada, na verdade, como título de um projeto visando a um financiamento no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

O resultado foi uma pesquisa de dois meses que culminou com a criação da inteligência artificial como área de estudos.

Mas, afinal, para que serve o machine learning? Por que há décadas perseguimos o objetivo de igualar máquinas e pessoas, pelo menos na parte intelectual?

No campo filosófico, certamente, as respostas a essas perguntas poderiam render um novo conteúdo ou mesmo um livro.

Limitando-nos às aplicações práticas do conceito, o que fica evidente é que, ao desenvolver máquinas inteligentes, busca-se eliminar ou reduzir o esforço humano, seja cognitivo, seja físico.

Assim sendo, sua importância é vital, levando em conta que hoje a necessidade de inovar é considerada uma condição indispensável para o sucesso de pessoas e negócios.

COMO O MACHINE LEARNING FUNCIONA?

O mecanismo elementar de funcionamento do machine learning é o algoritmo que, por sua vez, consiste em uma linha de ação em face de um comando.

Pode ser interpretado, ainda, como uma sequência de passos indispensáveis para a realização de uma tarefa qualquer.

Dessa forma, fica evidente que o aprendizado de máquinas serve também para ajudar pessoas a solucionar problemas – afinal, algoritmos geram respostas.

No entanto, essa é apenas a parte mais simples, já que esses retornos podem ser elaborados quase ao infinito.

Mais uma vez, cabe destacar o exemplo do Google, cujos algoritmos têm a função de mostrar resultados considerando uma certa quantidade de informação prévia, como localização, dispositivo usado, horário, entre outros fatores.

QUAIS SÃO OS TIPOS DE MACHINE LEARNING?

Desde 1956, quando o termo inteligência artificial foi empregado pela primeira vez, os algoritmos evoluíram bastante – e esse processo continua até hoje.

Eles se tornaram tão sofisticados que, atualmente, as máquinas são capazes de realizar atividades e tarefas de elevada complexidade.

Quer um outro exemplo? Os chatbots usados nos sites para atendimento ao cliente.

Alguns deles emulam o comportamento humano com tanta perfeição que fica até difícil saber se, de fato, é um robô que está ali ou não.

Tudo isso só é possível porque a tecnologia com base em machine learning utiliza alguns tipos de aprendizado, como descrevemos a seguir.

APRENDIZADO SUPERVISIONADO

Uma pessoa fornece um dado específico e a máquina faz uma comparação com o que dispõe em seus arquivos.

Ou seja, o que está disponível na web em geral e em seu banco interno, no cenário empresarial.

Nesse caso, informamos ao computador o tipo de busca desejada para que a máquina identifique em suas características outros dados iguais ou próximos.

É o que acontece nas situações em que fornecemos uma foto ao computador e ele procura outras relacionadas a essa imagem inicial.

Esse tipo de aprendizado permite, por exemplo, usar dados históricos para prever eventos, sendo importante para apoiar processos de planejamento, entre outras aplicações.

APRENDIZADO NÃO SUPERVISIONADO

Já o aprendizado não supervisionado ocorre com base em dados não rotulados historicamente.

Nesse caso, é necessário que a própria máquina explore as informações e localize o resultado mais adequado à pesquisa feita.

Para essa modalidade não existe uma resposta específica a ser buscada, mas sim a análise de dados que resultará em alternativas para sustentar uma determinada ação.

Não é possível efetuar uma previsão quanto ao produto do cruzamento de informações, senão pelo agrupamento delas.

Estes, por sua vez, podem alterar os resultados conforme as variáveis consideradas.

Sendo assim, ele consiste em uma busca cuja resposta é definida pelo tipo de característica da pesquisa, e não pelas informações previamente armazenadas.

APRENDIZADO POR REFORÇO

Finalmente, o aprendizado por reforço é aquele baseado em tentativa e erro para apurar as situações com maior retorno, sendo muito usado em navegação, jogos e robótica.

A máquina deve identificar a ação a ser priorizada para cada circunstância apresentada por meio de condições estabelecidas pelo programador.

Assim, são determinadas as ações a serem priorizadas.

Um exemplo desse tipo de aprendizado está no desenvolvimento de veículos autônomos.

5 BENEFÍCIOS DO MACHINE LEARNING

As potencialidades do machine learning se estendem indefinidamente, se considerarmos as múltiplas combinações das modalidades de aprendizado.

Outro aspecto que faz dele um aliado poderoso é que o processo de acúmulo de conhecimento é contínuo.

Ou seja, quanto mais informação uma máquina recebe e é acionada, mais inteligente ela fica .

Com isso, suas respostas vão ficando cada vez mais precisas e sofisticadas.

Assim, veja na sequência quais benefícios as máquinas inteligentes trazem no contexto das empresas e em atividades produtivas em geral.

1. MAIS INSIGHTS DE NEGÓCIOS

Uma característica do aprendizado de máquinas que o torna tão útil é que, com ele, somos capazes de processar grandes volumes de informações.

Dessa forma, nos habilitamos a ver oportunidades onde antes só havia dados dispersos e sem sentido .

Com máquinas inteligentes, essas informações podem ser organizadas, transformando-se em insights para guiar diversas atividades e processos.

Por consequência, isso resulta no desenvolvimento de business intelligence , ou inteligência de negócios.

2. DECISÕES MAIS ÁGEIS

É muito raro encontrar um gestor que nunca se viu indeciso diante de um desafio em suas rotinas diárias.

Que tipo de produto agrada mais ao cliente ? Quais melhorias implementar em um serviço para atrair novos públicos? Como fazer para reduzir a burocracia e agilizar rotinas?

Para essas e muitas outras questões, o machine learning oferece respostas exatas, já que uma máquina pode ser programada para trabalhar com soluções sob demanda.

É o caso, por exemplo, dos sistemas ERP projetados para empresas, considerando seus softwares legados e rotinas operacionais, financeiras e contábeis.

3. MAIOR CAPACIDADE DE RESPOSTA.

Crises geram oportunidades, certo? Depende.

Na verdade, se o gestor não está preparado e não conta com as ferramentas certas, crises podem significar apenas problemas.

Tendo máquinas inteligentes para apoiar o processo decisório e o tratamento de dados, aumenta-se a capacidade de responder aos desafios diários, não importa de que tipo sejam.

Imagine, por exemplo, que um concorrente baixou seus preços.

Com o machine learning, você seria capaz de coletar dados do mercado, tratá-los e, a partir disso, precificar com exatidão de maneira a continuar atraindo clientes.

4. PODER DE ANTECIPAÇÃO

A proatividade está na moda, e não é de hoje.

Ela consiste em adotar uma postura não reativa, na qual o profissional não apenas responde a estímulos, mas se antecipa aos problemas antes mesmo que eles apareçam.

Essa capacidade pode ser consideravelmente incrementada com o machine learning, já que computadores podem ser treinados para dar respostas, ainda que não sejam solicitadas.

No setor financeiro isso é feito constantemente ao apontar oportunidades de investimento e possíveis riscos em certos tipos de aplicação, por exemplo.

5. USO CONSCIENTE DOS DADOS

O tráfego de informação na internet provocou um boom, com o qual um volume colossal de dados passou a circular de forma nunca antes vista.

Estima-se, inclusive, que nos últimos dois anos a quantidade de informação produzida superou tudo que a humanidade já havia catalogado em toda a sua história.

Em meio a essa avalanche de dados, fica difícil escolher um caminho sem a ajuda de máquinas que possam coletar, filtrar e, em seguida, transformá-los em elementos úteis.

Essa é outra vantagem do aprendizado de máquinas, isto é, ele serve como um organizador, fazendo com que o big data seja explorado com mais inteligência.

QUAL É A DIFERENÇA ENTRE MACHINE LEARNING, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E DEEP LEARNING?

Até aqui, temos certeza de que você já entendeu que machine learning tem origem na inteligência artificial, certo?

Sendo assim, a AI é a base na qual o aprendizado de máquinas surge e se desenvolve.

Existe, ainda, um terceiro conceito que pode ser facilmente confundido com esses dois: o de deep learning.

De forma sucinta, podemos compreendê-lo como a continuidade do processo evolutivo do machine learning.

Nele, é incorporado o modelo de redes neurais, em que o desenvolvimento de tecnologias se inspira no esquema do cérebro humano e suas incontáveis tramas de neurônios.

4 EXEMPLOS DE APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING

Conceitualmente, parece não restar mais dúvida sobre o que é machine learning.

Mas e na prática, onde mais ele se aplica? Qual tipo de tarefa ou atividade pode se beneficiar do uso de máquinas inteligentes?

É o que vamos saber agora com estes exemplos:

1. PROCESSOS DE CONTRATAÇÃO CERTEIROS

O aprendizado de máquinas pode ser extremamente útil em processos seletivos.

Ele ajuda a encontrar o perfil de candidato ideal para uma empresa por meio da modelagem preditiva.

Nela, dados de diversas fontes são combinados para formar um quadro em que é possível conhecer qual tipo de profissional deve ser contratado.

2. FORMAÇÃO DE PREÇOS MAIS JUSTOS (E ATRAENTES)

Ao integrar-se a um sistema ERP, máquinas inteligentes processam dados financeiros e de mercado para ajudar empresas a precificar melhor seus produtos e serviços.

É como se fosse uma espécie de cotação, na qual o mecanismo fica encarregado de fazer os cálculos necessários para estipular os preços.

Nesse processo, ela considera fatores como custos, o que a concorrência está pedindo, o ticket médio por cliente, entre outros dados.

3. PRECISÃO EM AÇÕES E ESTRATÉGIAS DE MARKETING

Sistemas de análise cognitiva são capazes de ajudar empresas a encontrar oportunidades escondidas ao avaliar informações geradas por clientes.

Tal ação pode ser feita ao integrar plataformas de Customer Relationship Management (CRM) e dados de ferramentas analytics de redes sociais e sites, por exemplo.

4. SERVIÇOS E PRODUTOS SOB MEDIDA

O machine learning chegou a tal ponto que até mesmo o setor de saúde já colhe os frutos da sua evolução.

Isso pode ser visto nos casos em que médicos, com a ajuda de máquinas inteligentes, oferecem abordagens personalizadas e alternativas mais econômicas de tratamentos.

O mesmo se aplica no desenvolvimento de produtos just in time, ou seja, puxados pela demanda do mercado e elaborados conforme a preferência de nichos específicos de consumidor.

COMO IMPLEMENTAR MACHINE LEARNING NA SUA EMPRESA?

A implementação de machine learning no contexto empresarial depende diretamente do quanto a companhia está amadurecida digitalmente.

Sendo assim, é importante que ela esteja inserida no movimento de transformação digital que, a esta altura, está presente em todo o mundo.

Se a sua empresa ainda não está a par desse movimento ou sente que está atrás da concorrência, a FiveActs pode ajudá-la a se recuperar e ter ótimos resultados.

Para começar, uma boa dica é conhecer o DataRobot , ferramenta que possibilita automatizar o machine learning no seu negócio.

Entre outras aplicações, com ele, você pode:

Trabalhar a retenção de clientes
Direcionar o marketing para ganhar clientes
Aumentar as vendas
Identificar fraudes com maior precisão
Reduzir custos com manutenção e inadimplência
Conceder crédito de forma mais eficiente.

CONCLUSÃO

Machine learning é um conceito, mas também um tipo de abordagem voltada ao desenvolvimento de tecnologias inteligentes.

Com isso, a tendência é de que tarefas repetitivas sejam cada vez menos valorizadas, o que é bom para todos, porque deixa para as pessoas o trabalho mais nobre.

Por outro lado, sua implementação demanda esforços em equipe e, acima de tudo, a orientação de especialistas no assunto.

Se sua empresa está decidida a implementar o machine learning, fale com a gente e entre de vez na transformação digital.

Governança em Self Service BI com Tableau

Tue, 06 Aug 2019 10:00:00 GMT

Sempre houve a demanda das áreas de negócio por mais autonomia e agilidade para conhecer, analisar e gerar resultados com os dados. As ferramentas de Self Service BI surgiram para atender estas necessidades e muitas organizações já implementaram estas tecnologias em larga escala. Diversas companhias, entretanto, começaram a enfrentar questões relacionadas a governança em self service BI como as abaixo:

• Existem dados confiáveis para as pessoas utilizarem?

• As pessoas estão autorizadas a ver estas informações?

• As pessoas estão capacitadas e utilizam as melhores práticas de design e construção?

• Os dashboards são confusos e demoram para carregar?

• Vejo número de vendas diferentes em dashboards publicados por cinco áreas diferentes, em qual devo confiar?

• Como posso saber se estes números que vejo estão corretos?

É muito importante observar que não existe necessariamente um conflito entre o Self Service BI e a governança, que tem como principal objetivo criar um ambiente seguro e confiável para que a organização possa maximizar o retorno do investimento .

Neste artigo abordaremos aspectos gerais que precisam ser observados para o estabelecimento de uma governança.

1. DEFINA O MODELO DA GOVERNANÇA

As empresas são muito diferentes entre si, portanto não é possível afirmar qual modelo de governança é o mais adequado sem conhecer os casos de uso específicos. Por outro lado, os modelos não são necessariamente imutáveis. Uma determinada organização, por exemplo, poderia começar a implementação do Self Service BI em um Modelo Centralizado até atingir um nível de maturidade que permita transitar para um Modelo Híbrido .

Modelo Centralizado

Um único departamento define e implementa a estratégia de Analytics da organização.

Este modelo sem dúvida é o de mais simples implementação, porém normalmente tem muita dificuldade em dar vazão a todas as necessidades das diferentes áreas de negócio.

Modelo Descentralizado

Cada departamento da organização define e implementa sua própria estratégia de Analytics.

Neste modelo há forte risco da criação de silos de informação, com duplicação de esforços, falta de colaboração e de padronização.

Modelo Híbrido

Neste modelo há uma forte colaboração entre TI e as áreas de negócio .

Tipicamente é definido um CoE (Center of Excellence) que lidera as iniciativas de governança, comunidade de usuários e educação.

2. DEFINA A GOVERNANÇA DOS DADOS

Dados são o combustível para a implementação de uma estratégia de Self Service BI. Governar os dados significa criar os processos para que haja informação de qualidade no tempo certo para pessoas certas .

3. DEFINA A GOVERNANÇA DE CONTEÚDOS

Duas das primeiras definições que precisam ser feitas são: como os conteúdos serão organizados no servidor.

Organizar conteúdos em Sites ou Pastas?

Sites distintos no servidor não compartilham usuários ou fontes de dados, podendo criar um overhead de gestão para o administrador. A recomendação para o uso de sites para organizar os conteúdos é apenas para organizações que têm uma separação muito clara entre diferentes unidades de negócio. Caso contrário deve-se avaliar a utilização de pastas.

Separar conteúdos certificados dos não certificados?

É importante que toda a comunidade de usuários saiba diferenciar e tenha uma forma fácil de localizar os conteúdos que passaram por um processo de certificação. Algumas organizações criam pastas no estilo Sandbox, onde os criadores podem publicar livremente conteúdos não certificados, e pastas Oficiais onde os conteúdos passaram por algum processo de certificação.

Também é necessário que os conteúdos criados em sua implementação de Self Service BI permaneçam atualizados e relevantes . Por outro lado, deve ser feita a gestão eficaz de conteúdos irrelevantes, duplicados ou em desuso.

4. DEFINA A GOVERNANÇA DE ATIVOS

Nem sempre os usuários vão aderir a sua estratégia de Self Service BI na velocidade que você planejou. É comum nas organizações haver um volume de usuários que não utiliza ou parou de utilizar a(s) ferramenta(s) e é preciso definir como lidar com situações deste tipo.

5. FOMENTE UMA COMUNIDADE DE USUÁRIOS

Crie mecanismos para que os usuários compartilhem o que estão criando, seja dicas, dúvidas e/ou melhores práticas. Traga conteúdos especiais para dentro da comunidade como parte da estratégia de capacitação continuada dos diferentes níveis de usuários. Há casos de organizações com maior maturidade e que organizam até competições internas.

CONCLUSÃO

O estabelecimento de uma governança que equilibre agilidade, autonomia e segurança pode ser o principal fator de sucesso da implementação da estratégia de governança em Self Service BI da sua organização.

Precisa de ajuda para melhorar ou implementar a governança do Tableau? Conte com a Five Acts.

Top 10 Tendências de Business Intelligence

Mon, 01 Apr 2019 20:32:00 GMT

As soluções do Business Intelligence para o mercado evoluem num ritmo constante e acelerado. Logo de cara, fica um alerta e uma lição valiosa para as empresas! Tudo o que está bem estabelecido e está funcionando hoje, pode não gerar resultados amanhã. Esta é a nova lógica que o BI, com seu incrível potencial de análises, está trazendo ao mercado moderno. Por isso, é indispensável às atuais lideranças acompanharem as tendências de Business Intelligence para o mercado.

Portanto, cabe aos líderes e gestores das empresas estarem na vanguarda do Business Intelligence. Compreender e avaliar seus principais movimentos, atualmente, são tarefas indispensáveis para o planejamento do futuro. Isso é o que dá a base para identificação de oportunidades e inovação no cenário que estamos vivenciando.

Então vamos lá! Apresentaremos a seguir o Top 10 das tendências de Business Intelligence para 2019, que foram elencadas pela Tableau. Queremos, com esse material, ajudar você a produzir insights para conduzir seus negócios com auxílio do BI.

1. MODELOS MAIS ACESSÍVEIS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Os modelos de análise oferecidos pela Inteligência Artificial e Machine Learning (Aprendizado da Máquina) colaboram de forma eficaz para a tomada de decisões nos negócios. Justamente por isso, vem crescendo a demanda das empresas por modelos de IA que sejam mais acessíveis e inteligíveis para todos os usuários. Isso empodera profissionais que são especialistas em negócios, mas não possuem conhecimentos avançados em Tecnologia da Informação.

Em resumo, o que os líderes desejam é tornar a Inteligência Artificial uma ferramenta transparente, explicável, prática e impactante no cotidiano das empresas. Quanto maior a transparência e acessibilidade da IA, mais confiável ela se torna para os negócios. Tudo isso nos faz refletir que apesar dos avanços tecnológicos, o lado humano ainda conta (e muito) para o sucesso da implantação de novas ferramentas no mercado.

2. LINGUAGEM NATURAL VEM PARA HUMANIZAR OS DADOS

Imagine a possibilidade de interagir com uma plataforma de análise de dados como se estivesse numa conversa com outra pessoa. As plataformas de BI mais modernas estão incorporando sistemas NLP (sigla do inglês para Processamento de Linguagem Natural) em seus processos. O objetivo é possibilitar aos usuários a realização de perguntas complexas para a ferramenta, que responde de forma humanizada e ao mesmo tempo ágil.

Partindo da interação entre o ser humano e o sistema, ou seja, uma experiência de conversação analítica, é possível compreender quais são as intenções do usuário e fornecer respostas mais úteis para ele. Assim, com a Linguagem Natural, a tecnologia se estende para um público muito maior, empoderando líderes, gestores e analistas de negócios a intensificarem o relacionamento com os dados, impulsionando suas análises referentes aos mercados que atuam.

3. ANÁLISES DE DA DOS ACIONADAS EM MÚLTIPLOS CONTEXTOS

Para quem realiza análise de dados no dia a dia dos negócios, é altamente desejável que tanto o acesso aos dados como as ações sejam integradas num único fluxo de trabalho. A contextualização dos dados é algo que contribui muito para otimizar o trabalho de análises em todas as etapas. Dessa forma, a informação fica sempre disponível para ser analisada pelo usuário, no momento e lugar mais propícios para ele.

Com o objetivo de atender esta demanda, as plataformas de BI criaram recursos de análises capazes de deixar toda a experiência com dados mais produtiva. Graças a análise incorporada, os dados são inseridos nos ambientes que os usuários já trabalham e estão familiarizados. Isso é somado ao recurso de extensão de painéis, que acessam informações que estão alocadas em outros sistemas. E tudo isso fica ainda melhor! Agora é possível acessar dados de forma segura e eficiente em qualquer lugar, via dispositivos móveis.

4. USO COLABORATIVO DE DADOS CRESCE NAS EMPRESAS

As empresas dos setores público e privado vem unindo forças para usar dados como forma de promover transformações sociais. Os avanços nas tecnologias de análise, bem como a democratização de suas ferramentas, possibilitaram o surgimento de organizações não governamentais (ONGs). Essas iniciativas contribuem para a disseminação do uso colaborativo dos dados, através da criação de comunidades que viabilizam seu compartilhamento e debate.

5. ÉTICA NO USO DE DADOS ENTRA EM PAUTA

Quando o assunto é uso e compartilhamento de dados, o debate sobre ética e privacidade entram em destaque na cena. Com a democratização dos dados, proporcionada pelas novas plataformas de análise, é fundamental que haja uma regulamentação que proteja as informações das pessoas. O GDPR (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados) vem trazendo discussões importantes para o avanço do uso ético dos dados nas práticas comerciais.

6. CURADORIA DE DADOS VIABILIZANDO A TOMADA DE DECISÕES

Como tirar proveito dos dados quando existe uma ampla e complexa diversidade de fontes de dados? Como explorar essas fontes adequadamente, sendo que elas geram informação de forma constante, sem parar? Gerenciar os dados é uma das principais tarefas das empresas modernas. Uma excelente curadoria dos dados é determinante para que a tomada de decisões seja assertiva. Com as ferramentas de BI, que permitem realizar a curadoria, é possível capturar, limpar, cruzar e alinhar todo um conjunto de dados que viabilizam análises muito mais próximas do mundo real.

Em resumo, o que garante a base para todo e qualquer processo de análise é uma curadoria de dados bem executada. Assim é possível identificar quais informações são realmente necessárias, contextualizando os dados de forma que os usuários possam desenvolver análises que contribuam com os negócios.

7. OS DADOS CONTAM HISTÓRIAS, É NECESSÁRIO TRANSMITI-LAS

Desenvolver a cultura de análise nas empresas cria oportunidades para descobrir e contar novas histórias. Diferente do que as pessoas imaginam, os dados possuem relações muito próximas com o mundo real. A análise de dados permite a compreensão do que aconteceu no passado, o que está acontecendo e o que poderá acontecer no futuro.

Quando as histórias são contadas com base nos dados, se abre um leque de possibilidades. Por exemplo, quando um analista compartilha suas interpretações de dados com suas equipes, novos significados podem surgir a partir de discussões sobre as análises obtidas. Portanto, ao abrir espaço para tomada de decisões colaborativas, é estimulada a diversidade de perspectivas que contribuem para a tomada de decisões comerciais.

8. ADOÇÃO DE ANÁLISES COM INTELIGÊNCIA, ISSO É BI!

Não basta apenas ter acesso a plataformas de BI e gerar relatórios vez ou outra. Precisamos enfatizar! Não é isso que vai proporcionar o impacto nos processos de tomada de decisão dentro das empresas. O que faz a diferença é concentrar os esforços na possibilidade de transformação com base nas análises que são geradas a partir das plataformas de BI. Esse é o papel dos líderes atuais! Estimular o avanço e o compromisso com a adoção de fato do BI, transformando completamente a cultura da empresa.

Uma estratégia possível é criar espaços colaborativos para integração de novos usuários da empresa no BI. Assim, é possível compartilhar as práticas mais recomendadas, aumentando o vínculo entre as pessoas e os dados. Investir na expansão do BI dentro das empresas é tendência no mercado atual, segundo pesquisas do IDG, 60% dos CIOs planejam aumentar os investimentos em análise em 2019.

9. CIENTISTAS DE DADOS GANHAM NOVOS PAPÉIS COM A DEMOCRATIZAÇÃO DOS DADOS

À medida que aumenta o número de profissionais que atuam com dados nas empresas, também aumenta o nível de conhecimento e capacitação envolvendo dados e análise. Os cientistas de dados, que antes tinham apenas o papel de entregar dados para serem analisados por líderes e gestores, agora estão participando na formação de estratégias de negócios, como aplicar e obter resultados através da análise de dados.

O que destacará os cientistas de dados no mercado atual será a capacidade de transmitir suas descobertas. Pois afinal, para que tais descobertas produzam impacto, os cientistas precisam demonstrar para as lideranças e equipes como serão aplicadas na prática.

10. DADOS EM NUVEM INTENSIFICAM ADOÇÃO DO BI MODERNO

Parte fundamental da modernização da estratégia de dados é pensar em como eles serão armazenados. A solução que muitas empresas estão recorrendo é a mudança dos dados para a nuvem. Uma forma econômica e flexível de armazenamento, que permite escalabilidade como diferencial.

O local onde os dados estão atrai os serviços e aplicativos disponíveis no mercado. Esse fenômeno é conhecido como “gravidade dos dados”. É justamente isso que está fazendo as organizações repensarem completamente suas estratégias de Analytics, migrando do BI tradicional para o BI moderno, ao utilizar plataformas que privilegiem o uso dos dados armazenados na nuvem.

ESTÁ NA HORA DE COLOCAR EM PRÁTICA AS TENDÊNCIAS DE BUSINESS INTELLIGENCE!

Chegamos ao fim! Este foi o Top 10 das tendências de Business Intelligence para 2019 que a Tableau apresentou para o mercado recentemente. Você pode ler o conteúdo elaborado pela Tableau clicando aqui . Cabe agora uma pergunta…

Você já está preparado para transformar sua empresa

com Business Intelligence?

O que há de novo no Tableau?

Wed, 05 Sep 2018 14:59:00 GMT

A Tableau evolui constantemente seus produtos, sempre olhando para as tendências do mercado e o que os usuários da ferramenta trazem de idéias! Desde 2017, a Tableau vem lançando atualizações periódicas de seus produtos, com pelo menos um grande lançamento por trimestre.

Não é à toa que agora, em 2018, a versão dos produtos está sendo nomeada de uma maneira diferente. Agora o ano de lançamento vem primeiro, seguido pelo número do lançamento. Como pode ser observado na versão 2018.1 lançada em abril de 2018. Entretanto, este é apenas um detalhe frente às novas funcionalidades do Tableau, novos modelos de licenciamento e o novo produto (Data Prep) disponibilizado ao mercado recentemente.

Neste post, falaremos das mudanças de licenciamento e do novo produto lançado pela Tableau.

Descubra novas ofertas que tornam a Tableau cada vez mais essencial para os clientes.

NOVO LICENCIAMENTO

Uma das mudanças apresentadas pela Tableau, já há algum tempo, é a forma de comercialização dos seus produtos. A subscrição, que funciona como um aluguel, trouxe aos clientes uma possibilidade ainda maior de desenvolver projetos de self service BI. Na prática, o valor do investimento inicial na ferramenta diminuiu consideravelmente.

Além disso, as empresas que possuem maior parte do seu orçamento baseado em despesas (OPEX) e não em investimento (CAPEX) passaram a ter maior facilidade de encaixar o Tableau nos seus projetos. Assim, mais empresas passaram a fazer uso dessa incrível ferramenta.

Mas e para as empresas que já possuíam a licença, temos uma boa notícia! É possível realizar a migração para o novo modelo sem perder o investimento. Se este é o seu caso, entre em contato conosco para saber como mudar sua forma de contratação.

NOVOS PAPÉIS DE USUÁRIO

Ainda sobre o licenciamento, não foi só o modelo de comercialização que mudou. A linha de produtos deixou de ser baseada em “usuário puro simples” e passou a ser encarada como um “papel de usuário” em sua empresa. Talvez aqui você esteja se perguntando: o que quer dizer “papel de usuário”, certo? Continue lendo que eu explico mais abaixo.

Anteriormente, o bom e velho Tableau Desktop Professional deveria ser licenciado para um usuário, que desejasse criar suas visualizações no Tableau e assim ficaria com elas no seu próprio computador. A necessidade de compartilhar análises com outras pessoas, faz com que este usuário necessite de um outro tipo de usuário (Interactor) para ter acesso ao servidor (Tableau Server ou Tableau Online). Esse era o antigo modelo de “usuário puro e simples”.

Agora, a Tableau facilitou ainda mais o seu licenciamento e criou o modelo de papéis na organização. Por exemplo, um usuário pode criar novas conexões e análises, e ainda compartilhá-las com outras pessoas da organização. Este usuário será visto como criador pelo Tableau, por isso recebe a licença Tableau Creator.

Na prática, essa licença traz a possibilidade de utilizar o Tableau Desktop, ter acesso ao ambiente servidor (Tableau Server ou Online). E a grande novidade… Prepare-se! É possível obter acesso ao Tableau Prep, a nova ferramenta da Tableau! Falaremos mais sobre essa incrível ferramenta à frente.

A Tableau pensou, ainda, naquelas pessoas que não necessitam ter um aplicativo instalado em seus computadores para criar visões. Para isso eles podem utilizar fontes de dados disponibilizadas pelos criadores e montar suas próprias análises direto no ambiente servidor. O antigo usuário Interactor, portanto, ganhou novas funcionalidades, passou a ter o papel de explorador e a se chamar Explorer.

Outra mudança que está agradando muito, foi a introdução de um novo papel de usuário ao Tableau Server! O usuário visualizador, também conhecido como Viewer. Este papel serve, na prática, para democratizar a informação na empresa. Para os colaboradores que não criam, editam ou compartilham informações, mas precisam ter acesso as análises. Isso auxilia essas pessoas nas tomadas de decisão ou em reuniões com seus colegas. Agora, todos podem ter acesso simplificado e barato ao maravilhoso mundo dos dados!

ESTRUTURA DOS PAPÉIS DE USUÁRIO

Os novos papéis de usuário do Tableau se resumem da seguinte maneira:

TABLEAU CREATOR

O criador poderá desenvolver novas fontes de dados Tableau, e novas visualizações. Poderá preparar os dados, compartilhar suas análises em ambiente servidor e, ainda, visualizar dashboards publicados por outras pessoas que o tenham concedido acesso.

TABLEAU DESKTOP + TABLEAU PREP + ACESSO AO SERVIDOR

TABLEAU EXPLORER

O explorador poderá gerar novas análises à partir de fontes de dados já publicadas no servidor. Poderá editar análises ao qual tenha acesso, baixar os dados das análises e interagir com todas as outras visualizações às quais possui acesso.

ACESSO AO SERVIDOR

TABLEAU VIEWER

O visualizador terá acesso para interagir com todos os Dashboards aos quais tiver acesso.

ACESSO AO SERVIDOR

Você pode testar estes softwares gratuitamente por 14 dias. Escolha aqui o software que deseja testar e faça o download.

UM NOVOPRODUTO TABLEAU!

É muito comum que os nossos dados precisem de algum tipo de tratamento antes de serem utilizados para análises. Quem nunca se deparou com alguns campos nulos, com a necessidade de unir bases ou mesmo juntar algumas colunas de duas planilhas diferentes? Para isso, a Tableau disponibilizou o Tableau Prep. Um produto 100% integrado ao processo analítico do Tableau, que pode facilitar (e muito) a sua vida antes de analisar o seu negócio. Além de garantir melhor confiabilidade às informações.

A Tableau se preocupou em melhorar e facilitar a experiência do usuário criando um produto de fácil instalação e utilização. A experiência não tem que ser penosa, para ser completa e por isso a experiência dentro do Prep é totalmente visual, sem códigos! Viva o self-service Analytics.

O Tableau Prep é capaz de se conectar a diversas bases de dados, estejam elas instaladas em um ambiente privado ou mesmo em Cloud. O Prep, inteligentemente, procura executar as operações no próprio banco de dados, quando possível, para aproveitar os investimentos realizados nessas plataformas e aumentar a performance de execução dos fluxos.

Para o seu trabalho se tornar mais intuitivo e produtivo é possível perceber o resultado de cada passo do fluxo imediatamente. Três tipos de visualização fornecem uma visão completa do seu trabalho, desde o fluxo até os resultados, linha a linha, de cada passo construído.

Melhore a qualidade dos seus dados rapidamente, editando de forma muito simples os registros necessários. Imagina conseguir agrupar registros com apenas um clique baseando-se apenas na forma como são pronunciados ou escritos? Com o Prep tudo isso se torna possível.

Existem várias funcionalidades pensadas para diminuir o tempo gasto, fazendo um fluxo e aumentar o tempo analisando as informações.

Quer conhecer um pouco mais? Teste o Tableau Prep e tire suas próprias conclusões. Baixe agora sua versão trial aqui .

A Five Acts está sempre por dentro das inovações de Analytics para o mercado, e sempre pronta para te ajudar!

Fique por dentro das novidades da Tableau para o mercado! Fale agora com os especialistas da Five Acts!

Proteja o maior ativo das empresas: evite o turnover

Fri, 20 Apr 2018 19:03:00 GMT

Não é segredo para ninguém que as pessoas são os maiores ativos das empresas. Desafios diários são enfrentados pelos departamentos de recursos humanos, na busca incessante de meios para motivar os seus funcionários e consequentemente evitar o turnover.

Segundo um estudo divulgado pela CNI, 54% dos brasileiros saíram do seu último emprego por vontade própria, seja pedindo demissão, forçando a demissão ou pedindo para ser demitido. Esse número reflete o tamanho do desafio de gestores para reter seus talentos e evitar os problemas decorrentes da rotatividade dos funcionários.

A pergunta que muitos fazem para tentar resolver esse problema é simples: “Como diminuir a vontade das pessoas de deixarem a nossa empresa?” O que não é simples é a resposta para essa pergunta. Será que devemos oferecer mais treinamentos, aumentar salários, implementar políticas de job rotation, aumentar o PLR, fazer de tudo um pouco?

Não existe uma receita de bolo que possa sanar todos esses problemas, afinal cada tipo de negócio tem a sua particularidade e cada empresa tem uma realidade distinta. O importante mesmo é conhecer os seus funcionários e tentar prever o risco que cada um tem de deixar a organização, baseado nos dados disponíveis.

COLETANDO OS DADOS

A primeira etapa de qualquer estudo é colher o máximo de informações possíveis de forma estruturada.

Empresas com áreas de RH mais maduras já possuem algumas formas de coletar os sentimentos dos empregados atuais e daqueles que já saíram. As pesquisas de clima organizacional, avaliações 360º e pesquisas demissionais são alguns exemplos de como coletar informações valiosas para conhecer melhor os seus funcionários.

É muito importante que todos os dados coletados sejam guardados de maneira estruturada para serem consumidos posteriormente. Sistemas de gestão empresarial (ERP) ou softwares especializados em gestão de RH podem auxiliar no desenvolvimento das pesquisas e no armazenamento dos dados.

Não basta, entretanto, apenas aplicar as pesquisas sem que isso tenha efeito prático. Afinal expectativas são geradas nos funcionários e se nenhuma ação é tomada as consequências podem ser desastrosas. Portanto, além de armazenar os dados é preciso analisá-los profundamente, tentar descobrir padrões, entender o que os funcionários realmente estão pedindo para assim desenvolver planos de ação que façam sentido e surtam os efeitos desejados para a organização.

DESCOBRINDO SEUS DADOS

Antigamente para tentar entender padrões utilizando estatística era necessário despender muito tempo analisando as variáveis do problema e posteriormente construindo códigos que pudessem revelar, por exemplo, a probabilidade de algum funcionário pedir demissão. Para chegar a esse tipo de análise apenas profissionais altamente especializados com conhecimentos estatísticos/matemáticos, conhecimento em programação e conhecimento de negócio eram capazes de promover tal estudo e entregar algum resultado para os gestores de RH.

Felizmente, a tecnologia evoluiu a passos largos e, agora, gestores que possuem apenas o conhecimento de negócio também podem aplicar algoritmos estatísticos para desvendar os mistérios por trás de seus dados. Isso é possível graças a uma tecnologia de Machine Learning Automatizado que vem ganhando espaço no mercado ao entregar o poder estatístico e preditivo nas mãos dos usuários de negócio.

Utilizado a tecnologias de dados dos nossos parceiros, somos capazes de entender os seus dados, sugerir os algoritmos que melhor se aplicam ao seu problema e determinar, por exemplo, a probabilidade de seus funcionários deixarem a companhia com um simples clique de um mouse. É possível, ainda, entender as razões pelas quais existe determinada probabilidade de saída para cada um dos funcionários em estudo.

TOMANDO PROVIDÊNCIAS

Após alguns dias, e não mais meses, um gestor terá todas as informações relevantes para tomar as medidas necessárias, visando diminuir os riscos de perder funcionários valiosos, garantindo, assim, a continuidade dos negócios da empresa.

É necessário lembrar que o ambiente empresarial muda de tempos em tempos e, por isso, é de fundamental importância que os planos de ação sejam revistos com certa periodicidade. Essa revisão deve continuar embasada por motivos concretos, que podem ser identificados pelos gestores que têm acesso à tecnologia de Machine Learning. Logo, é importante fazer do ciclo de análise e ações uma rotina em sua empresa.

Passos do ciclo de análise e tomada de ações

Não deixe que motivos desconhecidos coloquem os negócios da empresa em risco. Mantenha seus funcionários engajados pelos motivos certos, evite despesas desnecessárias e faça sua companhia prosperar.

A Five Acts pode te ajudar nessa jornada e alavancr suas políticas de retenção.

Case de Empoderamento do Usuário Final

Thu, 22 Mar 2018 09:00:00 GMT

O empoderamento do usuário final é essencial para que um projeto tenha mais sinergia, que a marca dialogue melhor com seu público-alvo e atinja os objetivos esperados. Neste artigo iremos abordar um case de sucesso de empoderamento de usuário final, possibilitado pela parceria entre Tableau, Five Acts e Magazine Luiza para melhoria de BI.

O PROJETO

O projeto de BI no Magazine Luiza foi iniciado em 2013, com um desafio de buscar um BI disruptivo, que integrasse dois aspectos: a inovação e a colaboração dentro da empresa.

Esse foi um desafio enorme por ser uma estratégia específica da empresa e que não tinha comparativo ainda no mercado.

A empresa possuía ferramentas básicas de BI, tradicionalmente utilizadas pelo mercado, tendo o Excel como a ferramenta de obtenção de dados, o que impactava direta e negativamente em decisões operacionais e estratégicas.

Usava-se um modelo padrão de demanda pelas áreas de negócio para TI, que efetuava o desenvolvimento das demandas e disponibilizava os resultados para as áreas demandantes.

Esse processo gerava filas e tempo de espera que a empresa não possuía e se buscou uma nova alternativa, que contemplasse os aspectos que são metas do Magazine Luiza: a inovação e a colaboração.

DEFINIÇÃO DO FORNECEDOR DE BI

A procura no mercado de empresas que tivessem este tipo de filosofia de trabalho foi intensa e demandou muito esforço. Foram identificadas algumas opções que não tinham a concepção desejada e outras que implantariam ferramentas tradicionais de BI, porém não se enquadravam nas necessidades da empresa.

A Tableau foi identificada na lista das empresas top do Gartner, referência em identificação de soluções de BI e ferramentas de gestão.

Ao efetuar a avaliação do produto, a Tableau foi prontamente identificada como sendo a empresa ideal para atender as necessidades do Magazine Luiza, por ter demonstrado possuir um produto conciso e voltado ao usuário final. E além disso, tendo grande aderência ao fator de inovação.

Cabe destacar que o modelo da Magazine Luiza estabeleceu que a definição de compra seria da área usuária e não de TI e, dessa forma, optou-se pela Tableau.

DESENVOLVIMENTO

O projeto se iniciou dentro de TI, tendo como objetivo atingir a realidade do mercado de varejo que possui uma dinâmica de negócios muito voltada a resultados rápidos, que precisam gerar insights para as áreas de negócios, visando dar suporte as ações e aos planos de negócios.

A visão da empresa foi dar poder ao usuário para ter na prática um self-service de BI, com o objetivo de dar autonomia para gerar e disponibilizar suas informações.

Estas definições foram bem executadas e permitiram que as próprias POCs (Proofs of Concept) realizadas no inicio do trabalho já servissem para a área de negócios.

Com base em forte atuação da consultoria Tableau (Five Acts), em 3 semanas, no máximo, todas as máquinas da empresa já possuíam as versões Tableau e estavam disponíveis para uso pelas respectivas áreas.

RESULTADOS OBTIDOS COM TABLEAU

Tableau encontra-se totalmente consolidado na empresa, tendo iniciado com a priorização de algumas áreas foi se expandindo e conquistando as demais operações, sendo uma valiosa ferramenta de BI para o Magazine Luiza.

Inicialmente, as áreas de planejamento de vendas e comercial foram priorizadas por ser as que representavam as áreas de frente e vêm trabalhando ativamente com foco nas compras, quotas e vendas.

Posteriormente, as áreas de logística e marketing foram treinadas e passaram a usar o Tableau.

Com isso, foram otimizadas campanhas e resultados de vendas de forma online, sem qualquer delay de dados, em tempo real ou muito próximo do momento em que ocorreram.

A empresa investia de 2 a 3 dias para ter as informações e passou a obter seus dados em questão de horas. Isso é fundamental para se manter no mercado de varejo, por exigir respostas rápidas e agilidade nas projeções e análise de dados antes da concorrência e obtermos um diferencial de negócio na prática de condições de vendas.

Tal processo permitiu que fosse atendido um dos preceitos básicos do Magazine Luiza: nunca acompanhar a concorrência, mas sim, estar à frente dela. E o Tableau permitiu atender a essa premissa!

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Esse é mais um case de sucesso com a ferramenta Tableau e novamente em uma grande empresa de Varejo, a Magazine Luiza.

Siga este grande exemplo de sucesso, comece entrando em contato conosco!

Case de Sucesso de Resultado de Clientes

Thu, 15 Mar 2018 09:00:00 GMT

O sucesso de resultado de clientes Tableau está diretamente relacionado à capacidade de uma empresa fornecer melhorias, em termos de BI, para permitir a análise de dados, utilizando menos recursos, com menos tempo e com a garantia de integridade de dados. Este artigo apresentará o case da Porto Seguro, que contratou a Tableau e obteve resultados surpreendentes com esta ferramenta.

COMPLEXIDADE DO NEGÓCIO

A Porto Seguro é um conglomerado de 27 empresas, com 135 agências e escritórios regionais, 24 mil corretores e mais de 6 milhões de clientes. A partir desse contexto, certamente a análise de dados na empresa era uma tarefa bem difícil e com várias possibilidades de erros ou limitações de extração de dados.

Além desses desafios, era necessário investir muito tempo e recurso para se obter resultados efetivos, que quando apresentados, após meses de trabalho, já teriam ocasionado perda de competitividade frente aos seus concorrentes. Pode-se citar, ainda, como fator complicador adicional a grande variedade de fontes de informação como Bancos de Dados internos, dados externos de parceiros de negócio vindos nos mais diferentes tipos e formatos, como arquivos texto, planilhas Excel e outros.

Esse era o ambiente de dados deste gigante segurador que definiu a necessidade de recorrer a ferramentas de BI e selecionou Tableau como seu parceiro nesta missão.

IMPLANTAÇÃO TABLEAU E BI

Com a entrada do Tableau, houve o direcionamento de garantir maior independência às áreas de negócio para permitir agilizar e fortalecer a análise dos produtos, adequando estratégias de forma rápida e segura.

O início da implantação do Tableau na empresa ocorreu através de um projeto piloto em uma área de negócios, que estava trabalhando para implementar um conjunto pequeno de painéis que visavam monitorar indicadores-chave de desempenho, há 4 meses em conjunto com TI. A entrada da Tableau concluiu este projeto em apenas 4 semanas.

Contando com o apoio dos parceiros da Porto Seguro e dos consultores Tableau da Five Acts, a implantação inicial foi um sucesso absoluto.

RESULTADOS OBTIDOS PELA PORTO SEGURO COM BI

Ao adquirir as licenças Tableau, foi criado o ambiente que possibilitou o uso imediato da ferramenta para a análise de autoatendimento que daria mais autonomia à análise de dados e apoio, de forma rápida, ao processo de decisão da empresa.

O sucesso foi enorme e a expansão da ferramenta ocorreu naturalmente para as demais áreas, passando a monitorar indicadores chave em tempo real, incluindo métricas de atendimento ao cliente e taxas de seguros de vários ramos e demais ofertas de produtos da empresa.

A meta da Porto Seguro é dobrar o número de usuários Tableau na empresa, pois a descoberta da ferramenta e suas facilidades deixam um desejo real de que todos passem a usar a ferramenta como instrumento poderoso de apoio a suas análises e melhorias de resultados.

Atualmente, foi possível integrar todos os serviços da Porto Seguro em uma plataforma de gerenciamento de dados e disponibilização de informações. A Tableau permitiu que a extração autônoma dos usuários de dados desafogasse demandas da área de TI e fortaleceu o conteúdo de todas as decisões tomadas na empresa.

Este exemplo permite afirmar que o Tableau é uma ferramenta excelente para simplificar, agilizar e dar mais credibilidade aos dados que serão analisados, além de permitir a total independência na elaboração de novas formas de avaliar o comportamento de determinada operação, permitindo realizar ajustes em tempo real e com segurança.

O diferencial da Porto Seguro em relação à concorrência passou a ser efetivo.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

A Porto Seguro representa, sem dúvidas, um excelente exemplo de sucesso com a obtenção de resultados seguros e rápidos com a implantação do Tableau.

Se você deseja revolucionar seu negócio, comece falando conosco!

Case de sucesso de Implementação de BI

Wed, 07 Mar 2018 09:00:00 GMT

A ferramenta Tableau viabiliza efetivamente o sucesso na implementação de BI em sua empresa, por permitir que o próprio usuário extraia relatórios e informações em seu dia a dia com maior segurança e rapidez. Veja, no post de hoje, um dos principais cases de sucesso do país, voltado à implementação de BI.

É notório que a Tableau barateou os projetos para as empresas e trouxe muito mais diferencial em relação à concorrência que não usa este poderoso recurso.

Com um investimento efetivo muito mais baixo, em relação às opções mais antigas, a plataforma de Big Data vem agradando a todas as empresas que adotam esse modelo de BI. A seguir, descreveremos o case de implementação de BI realizado na Bombril.

NECESSIDADE DA EMPRESA

A Bombril necessitava estabelecer uma melhor performance do trabalho operacional e, para isso, com as ferramentas que possuía até então, não era possível melhorar os seus resultados.

Com uma demanda imensa de relatórios à área de TI e de novas necessidades de informações, os trabalhos na empresa dispendiam mais de 12 horas de dedicação ao dia, comprometendo a análise de dados de forma ágil e impactando, negativamente, assim, os resultados da Bombril.

Com base nesse cenário o Diretor Financeiro da empresa solicitou a melhoria da performance e produtividade, que interferiu diretamente em custos e vendas.

Dessa maneira, não havia alternativa a não ser identificar nova ferramenta de BI para atender às expectativas, agora mais modernas, da marca.

ESCOLHA DA MELHOR FERRAMENTA

A área de TI iniciou, então, a procura por opções de mercado e identificou o Tableau, através de buscas na internet.

Com a apresentação dessa ferramenta, foi identificado que o custo-benefício, a estrutura técnica e os recursos atenderiam, com uma qualidade superior, às necessidades da Bombril.

A parceria foi consagrada pela assinatura do contrato e o início do desenvolvimento do projeto.

PROCESSO DE DESENVOLVIMENTO

Tableau possui uma estrutura de suporte dedicada e altamente qualificada, o que proporcionou um desenvolvimento aprofundado e eficaz do projeto, muito superior às expectativas iniciais.

Com um processo bastante equilibrado, não causou impacto durante o desenvolvimento a nenhuma operação da empresa, o que permitiu manter um ritmo de produção e vendas sem qualquer interferência.

A Bombril estabeleceu as premissas originais de suas necessidades e as sugestões de tipos e conteúdos de relatórios necessários a atender suas demandas.

Esta fase do projeto foi fundamental para garantir os resultados e atendeu perfeitamente a prazos estabelecidos e ao custo de contratação.

RESULTADOS CONCRETOS

Com a criação de relatórios e disponibilização dos conhecimentos necessários para a elaboração de outros tipos de documentos e relatórios pela própria equipe da Bombril, gerou grandes resultados, com aprovação plena dessa ferramenta.

O projeto atendeu e superou as expectativas da Bombril, que passou a usar uma ferramenta que suporta todas as necessidades da empresa. A otimização das rotinas e a garantia de dados confiáveis e com muito mais rapidez podem ser citados como dois grandes fatores de sucesso desta ferramenta.

A análise de dados passou a ser uma rotina normal e sem um mínimo de estresse quanto a prazos e informações necessárias, permitindo ainda a elaboração de informações adicionais sem necessidade de esperar um tempo maior.

A área com a maior demanda por informações foi a Comercial, que passou a ter dados fidedignos de rentabilidade de clientes e produtos. Em conjunto com a área de Pricing, que analisa as vendas individuais aos clientes, a Bombril conseguiu uma maior sinergia e otimização de resultados.

É possível, inclusive, extrair dados de preços, volumes, curva ABC de clientes, permitindo uma avaliação assertiva para suportar as estratégias comerciais. Com a aquisição do Tableau, jornada e esforço de trabalho foram reduzidas e a agilização de informações passou a ser muito mais efetiva.

CONSIDERAÇÕES FINAIS

Como vimos, a Bombril é um case de sucesso da Five Acts na implementação de BI, usando o Tableau.

Agora que você conhece o potencial da análise de dados com Tableau, dê o próximo passo!

Como a agilidade na análise de dados ajuda no crescimento da empresa?

Thu, 11 Jan 2018 11:00:00 GMT

No livro A arte da guerra, que virou um documento essencial para se falar de inteligência competitiva , Sun Tzu coloca que “Nada há de maior importância na guerra do que a rapidez fora do comum”. No mundo dos negócios, essa rapidez fora do comum nada mais é do que agir antes dos concorrentes.

A agilidade na análise de dados, portanto, é essencial para que o trabalho com informações estratégicas não seja perdido e resulte no crescimento da empresa e em sua competitividade. Fazer uma análise de dados de forma profissional e com a ajuda de ferramentas é uma saída para conseguir mais rapidez.

Confira de que formas um processo de análise lento pode prejudicar a sua empresa e o que fazer para solucionar esse problema!

Lentidão na análise de dados: quais os prejuízos?

Vamos começar pelo óbvio: uma análise de dados que sirva para embasar bem a tomada de decisões leva o tempo necessário para que as informações sejam tratadas de forma correta. No entanto, esse processo não pode ser muito demorado, por diversos motivos.

Mais chances de erro

Quanto mais se busca, mais se acha. Em algum momento, a análise precisa ser encerrada, pois corre-se o risco de coletar dados em excesso, que não serão mais benéficos para a pesquisa e para o objetivo da empresa.

Tomada de decisões lenta demais

Se a etapa de análise se alonga demais, a decisão fica cada vez mais longe de ser tomada. Como já foi dito, a empresa só consegue ter vantagem competitiva se agir antes dos seus concorrentes! A informação só é estratégica se for usada por sua empresa antes dos concorrentes.

Equipe fora de sintonia

Normalmente, uma empresa desperta para o uso da inteligência competitiva a fim de absorver técnicas e ferramentas de maneira rápida, de forma a ter mais agilidade na análise de dados e na tomada de decisões. Se a análise demora a ser feita, os gestores e demais membros da equipe vão ficar dependentes dessa entrega para desenvolver suas atividades.

Agilidade na análise de dados: quais os benefícios?

Além de evitar os prejuízos que citamos no tópico anterior, ter agilidade para analisar os dados também pode trazer vários benefícios.

O primeiro deles, que já mencionamos, é o alcance de uma vantagem competitiva: a empresa mais ágil na análise de informações estratégicas é a que estará à frente das demais. Além disso, essa velocidade também contribui para acelerar decisões de gestores: quanto mais rápido a informação analisada chega aos gestores, mais cedo a decisão é feita e, portanto, mais eficiente ela é.

Por fim, quando são usadas ferramentas que dão suporte à análise , é possível obter resultados mais objetivos e confiáveis — e, é claro, de forma mais rápida.

Business intelligence: como ele pode ajudar a sua empresa?

Se até agora apresentamos como a falta de agilidade na análise de dados pode impactar nas decisões dos gestores, esse é o momento de apresentar alguma solução para essa questão.

O Business intelligence (BI) oferece técnicas e estratégias para fazer com que, como a própria tradução diz, a gestão do negócio torne-se inteligente. Usando BI, o processo de inteligência competitiva torna-se otimizado, seguro e mais estruturado.

Quer saber mais como sua empresa pode ser mais competitiva usando informação estratégica?

5 motivos para implementar o BI em sua empresa

Thu, 28 Dec 2017 11:00:00 GMT

Não é à toa que você ouve falar por aí que estamos na era da informação. A informação nunca foi tão acessível, armazenável e compartilhável como agora.

Por outro lado, também nunca foi tão necessário e urgente (especialmente para as empresas) encontrar meios de transformar dados e informações acessíveis em algo valoroso e inteligente para que a tomada de decisões seja mais estratégica e eficiente.

Por isso é tão urgente saber como usar ferramentas de Business Intelligence (BI).

Conheça todos os motivos para implementar o BI em uma organização que deseja estar à frente dos seus concorrentes.

1. Aumentar a produtividade da equipe

Utilizando métodos tradicionais de inteligência competitiva , o analista precisa coletar e analisar os dados para, posteriormente, transformá-los em um relatório que seja útil para o gestor. Esse trabalho leva tempo, o que pode ser oneroso especialmente para as pequenas empresas.

Utilizando uma ferramenta de BI, essas atividades podem ser feitas de maneira automatizada. Além de poupar tempo , os relatórios apresentam dados mais precisos.

2. Compreender o comportamento do cliente

Um dos mais especiais motivos para implementar o BI em sua empresa é que os dados gerados sobre clientes muitas vezes não são bem aproveitados, principalmente por falta de armazenamento e análise.

É como se fosse algo muito valioso jogado no lixo, pois com o uso da ferramenta correta, que facilita o tratamento desses dados e a transformação deles em inteligência, toda essa informação sobre clientes pode (e deve) ser usada para prever comportamentos.

Não precisa nem dizer que isso é essencial para a empresa que quer aumentar seu faturamento, certo?

3. Melhorar a tomada de decisões

Quando falamos em Business Intelligence notamos que ela está quase sempre relacionada à tomada de decisões estratégicas.Isso porque um dos motivos para implementar o BI é o de que os gestores podem ter em mãos informações relevantes, precisas e sintetizadas para subsidiar decisões mais sábias e eficazes, que irão gerar benefícios para o empreendimento.

Ferramentas de BI tornam esse processo mais fácil e bem mais rápido.

4. Aumentar a capacidade do time comercial

Além de subsidiar a tomada de decisões dos gestores, um dos motivos para implementar o BI é aumentar a capacidade e a precisão do trabalho da equipe comercial.

Ferramentas de BI conseguem detectar, por exemplo, quais produtos vendem mais, dados demográficos de clientes, quais são as estratégias da concorrência, etc.

Isso faz com que o time consiga traçar estratégias muito mais precisas, não aleatórias e eficazes, aumentando sua capacidade de venda.

5. Um dos melhores motivos para implementar o BI: aumentar a vantagem competitiva

As vantagens acima se resumem em algo que toda empresa inteligente quer: vantagem competitiva! Um dos maiores e melhores motivos para implementar o BI é que é somente com a informação relevante, analisada e condensada , que é possível ter subsídios para estar à frente dos concorrentes e ser mais competitivo.

Grandes empresas e multinacionais utilizam de forma intensiva estratégias de coleta e análise de informações, mas ferramentas de BI podem e devem ser utilizadas por qualquer empresa, de qualquer segmento e de qualquer tamanho. A informação está aí, mas ela precisa ser transformada em inteligência para ter valor!

Veja os benefícios que as ferramentas de BI trazem para as empresas.

Quais benefícios as ferramentas de BI trazem para empresas?

Thu, 21 Dec 2017 19:54:00 GMT

Cada vez mais empresários do setor de varejo buscam conhecer melhor o seu negócio e o mercado atuante . A principal finalidade é obter vantagens competitivas frente ao seu público de interesse e identificar oportunidades.

Nesse cenário, as ferramentas de BI têm proporcionado ótimas experiências aos empresários por organizar e extrair informações chave acerca de processos internos, consumidores, fornecedores e concorrentes.

Se você quer entender melhor se o seu negócio realmente precisa investir em ferramentas de BI, veja a seguir o que são e quais são os benefícios das ferramentas de BI!

PRIMEIRO VAMOS LEMBRAR O QUE SÃO FERRAMENTAS DE BI

As ferramentas de BI são softwares , plataformas ou sistemas, geralmente funcionando 100% online, que possuem uma grande capacidade de coletar e processar dados “aleatórios” e transformá-los em KPIs (Key Performance Indicators).

Os KPIs são indicadores de desempenho do negócio organizados de forma simples e visual, como gráficos e tabelas, que ficam disponíveis em um painel de bordo.

As informações são facilmente customizáveis de acordo com os dados que se deseja cruzar ou obter, utilizando inclusive o Big Data para realizar isso.

PRINCIPAIS BENEFÍCIOS DAS FERRAMENTAS DE BI

Elencamos a seguir 5 benefícios mais conhecidos e comuns de utilizar ferramentas de BI no negócio. Conheça cada um deles!

1. Integração inteligente

É comum verificarmos softwares diferentes para cada setor de uma empresa, tais como sistemas de vendas, sistemas de estoques, entre outros — isso quando não notamos uma quantidade expressiva de planilhas para controle interno.

Todos esses sistemas conseguem fornecer informações relevantes para a tomada de decisão, mas esses dados necessitam de análises minuciosas e despendem um bom tempo dos funcionários.

Dessa forma, as ferramentas de BI conseguem unir informações dos mais diferentes e variados sistemas e processá-las, permitindo uma visualização mais inteligente e integrada das áreas do seu negócio.
Essa ação permite que falhas e erros sejam encontrados quando os processos são analisados integralmente, inclusive podendo reduzir custos e desperdícios.

2. Mais eficiência em menos tempo

Como as importações de dados e todas as métricas no painel de bordo são criadas de forma automatizada e instantânea, é possível obter informações reais, precisas e atuais com apenas alguns cliques.
Assim, as ferramentas de BI economizam muito tempo nos processos internos e são aliadas de uma gestão mais eficiente.

3. Mais eficácia nas estratégias de marketing e vendas

Uma ótima vantagem das ferramentas de BI está em conhecer profundamente o seu mercado, tudo para que o planejamento de marketing e vendas seja compatível com aquilo que o consumidor final espera.

Por meio dos KPIs dos softwares de BI é possível compreender melhor quem são os consumidores , as tendências de consumo, os melhores veículos para investimento em anúncios e publicidade, o nível de satisfação com produtos e serviços, o subsídio para a realização do pós venda, entre outros.

4. Informações em tempo real

O grande benefício das plataformas serem quase 100% online, além da capacidade de trabalho remoto, é ter as informações sempre atualizadas.

Dessa forma, a qualquer momento é possível acessá-la, cruzar as informações necessárias e obter métricas em tempo real. Esse fator influencia no momento de realizar uma campanha ou vendas sazonais, por exemplo, em que os resultados são imediatos.

5. Mais conhecimento para uma tomada de decisão

Por fim, verificamos que a tomada de decisão é mais acertada em função do embasamento de métricas reais do seu negócio obtidas por meio de dados que muitas vezes a empresa já possui, mas que são aleatórios.

Visualizando a empresa de uma forma holística, é também possível compreender quais processos precisam ser melhorados para fidelizar seu público e aumentar a rentabilidade do negócio.

Esperamos que as informações acima lhe ajudem a esclarecer os benefícios das ferramentas de BI e decidir se o seu negócio já está pronto para a implantação dessa plataforma.

É possível testar uma ferramenta de BI gratuitamente.

Como o BI otimiza o seu tempo e o tempo da sua TI

Tue, 12 Dec 2017 16:21:00 GMT

Atualmente estamos vivenciando a maior transformação do mercado diante de uma revolução digital. Com o amadurecimento de novas tecnologias que permitem trazer maior experiência e agregar valor para os usuários, a análise de dados tornou-se um aspecto essencial para qualquer negócio que deseja se manter competitivo nessa era digital.

Quando falamos em “trazer a melhor experiência”, podemos associar a importância da utilização de tecnologias e ferramentas que permitam criar estratégias orientadas aos dados, a fim de trazer maior produtividade e assertividade na tomada de decisões por meio das soluções de BI.

Mas o quanto o BI pode otimizar seu tempo? E o tempo do setor de TI? Qual o nível de impacto da aplicação do mesmo para o seu negócio? Essas são perguntas muito recorrentes, principalmente nesse cenário no qual cada vez mais são procurados novos modelos organizacionais – mais enxutos e exponenciais.

PORQUE UTILIZAR UMA FERRAMENTA DE BI?

Certamente você já parou para pensar no volume de informação que é gerado todos os dias e o impacto desse turbilhão de informações no mundo empresarial. Isso moldado o comportamento de gerentes, gestores e CEOs, e principalmente a forma de agir e de consumir dos próprios clientes.

Diante desse fluxo excessivo de informações, o BI surgiu como um facilitador, permitindo colher dados e construir indicadores que buscam extrair diversos dados em tempo hábil e de forma assertiva. Porém, é importante compreender que o uso do BI não se aplica apenas ao seu cliente, mas sim em toda a estrutura da organização.

Com o BI podemos agir em diversas frentes do negócio garantindo maior controle e gerenciamento de forma ágil e inteligente.

O IMPACTO DA TI

O setor de Tecnologia da Informação (TI) é a espinha dorsal do sucesso no mundo dos negócios. O BI permite que a área de tecnologia comece a ganhar mais amadurecimento e visibilidade em relação ao negócio, proporcionando novas soluções e interações que impactam diretamente nos rumos da organização. O uso da plataforma de BI pode substituir a utilização de algumas outras ferramentas como o Excel, por exemplo. As fórmulas e planilhas utilizadas para gerar e padronizar as informações podem ser feitas diretamente no software de BI. Isso reduz o tempo que a equipe de TI teria que dedicar à resolução de problemas técnicos e falhas nos sistemas.

O USO ADEQUADO DO BI

É muito comum encontrarmos empresas que optam por diversas soluções de analytics, porém sem nenhum planejamento e estrutura para extrair todo o potencial de uma ferramenta de BI, o que traz resultados ineficientes e análises inconsistentes. Para potencializar o uso do BI em seu negócio é essencial atentar-se a alguns aspectos:

Consolide suas ferramentas

Como dito, em geral as organizações têm mais ferramentas do que realmente precisam, o que pode desviar o foco. As empresas possuem diversos grupos diferentes de pessoas fazendo análises semelhantes com ferramentas e soluções diferentes, gerando mais desorganização e retrabalhos. O ideal é realizar um mapeamento das ferramentas necessárias para a realização do trabalho, buscando extrair o máximo dos seus recursos e evitar assim quaisquer divergências no momento da análise dos dados.

Configure a solução para o negócio

É fundamental que a TI tenha uma visibilidade do negócio e construa modelos de soluções capazes de responder às necessidades evolutivas da organização, trabalhando em conjunto com as demais áreas ao invés de focar somente na tecnologia em si. O setor pode agregar muito às atividades gerais realizadas durante o expediente.

Utilize melhor os dados que possui

A máxima de “fazer mais com menos” se aplica muito ao uso inicial do BI, pois na maioria dos casos a solução é apenas uma questão de organizar os dados que já estão em posse da empresa. Grande parte das informações já estão contidas no seu dia a dia em arquivos diversos, apresentações e outros meios que não estão disponíveis para os analistas. O ideal é reestruturar todo esse conteúdo e traçar um processo de trabalho que combine diversos tipos de informações e técnicas de integração, para que seja possível visualizar rapidamente novos resultados.

Mantenha seu modelo enxuto

É fundamental certificar-se de que seu modelo seja claro e concreto antes de trazer novas fontes de dados para seu negócio. É necessário que as novas informações estejam nas conformidades com o modelo adotado e com os objetivos estratégicos da organização. Caso contrário, a consistência de seus relatórios e indicadores pode ser comprometida.

Ajude os usuários a analisarem os dados

Não adianta aumentar o número de usuários com acesso a ferramentas de BI se eles não souberem utilizá-las de maneira efetiva. É fundamental que os colaboradores entendam como analisar os dados e saibam qual é impacto disso em seu trabalho e na organização. Não basta apenas ensiná-los a trabalhar com diversas ferramentas sofisticadas de analytics. É necessário construir uma cultura orientada a dados para que realmente a tomada de decisão seja mais assertiva e transparente para todos os setores envolvidos.

Para otimizar ainda mais o trabalho de análise de dados de sua empresa, você precisa das ferramentas corretas!

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Esclareça 5 principais dúvidas sobre Business Intelligence

Tue, 27 Dec 2016 09:00:00 GMT

Existem diversas razões para uma empresa se interessar pela implementação de estratégias de Business Intelligence (BI). Dentre elas, podemos considerar como principais a necessidade de conhecer melhor o mercado atuante e seus consumidores, além de se antecipar às tendências e aos concorrentes.

No post de hoje, separamos 5 dúvidas sobre Business Intelligence que são muito frequentes e que podem te auxiliar na busca por uma empresa de consultoria ou, até mesmo, no momento de criar sua área de BI no ambiente interno. Confira!

1. O QUE É BUSINESS INTELLIGENCE?

Se ainda não está claro para você o que BI significa, pense na tradução literal no termo – Inteligência de Negócios – e depois considere toda a informação disponível na sua empresa em diversos sistemas e softwares. A gestão do negócio se torna inteligente com a geração de métricas precisas, baseadas na extração de dados de outros sistemas, como ERP ou CRM, por exemplo.

Assim, Business Intelligence é, na verdade, a otimização da gestão empresarial por meio da geração de informações que auxiliam na tomada de decisão. Isso é possível com o uso de plataformas ou softwares que podem, inclusive, obter dados disponíveis on-line ou agrupar informações internas para gerar métricas .

2. QUAIS AS FERRAMENTAS DISPONÍVEIS DE BI?

Existem várias opções de BI, como softwares e plataformas open-source disponíveis na internet.

As opções de software são as mais completas e suportam todos os diversos tipos de dados dos demais sistemas que a empresa pode ter e, por isso, é o mais recomendado para quem deseja obter uma área bem equipada de BI na empresa.

Um exemplo é o software da Tableau , que gera relatórios interativos e possui comandos de fácil compreensão. Outra vantagem é a conexão direta e dinâmica, que não fica para trás em relação às opções on-line.

3. COMO POSSO GERENCIAR O PROJETO DE BI?

O grande diferencial do Business Intelligence é justamente a integração entre as diferentes áreas da empresa. O primeiro passo é definir líderes para a área de BI e integrar gestores de demais departamentos, como financeiro, contabilidade, produção, marketing, logística, etc.

A partir disso, defina quais os objetivos: o que se espera alcançar com a implementação de BI? Capacite seus colaboradores para que saibam trabalhar com os dados obtidos e faça reuniões periódicas para acompanhar resultados e alterar as metas da empresa.

4. COMO POSSO IMPLEMENTAR NA EMPRESA?

Após criar um planejamento junto à sua nova área de BI sobre quais informações você precisa para melhorar o seu negócio, é necessário definir de onde os dados serão extraídos. Você pode contar com informações on-line ( Big data ) e pode também exportar dados de seus sistemas internos de gestão. Se necessário, você pode utilizar até mesmo planilhas.

Você deve contar com assessorias especializadas no assunto para definir as melhores ferramentas para suas necessidades e implementar estratégias de BI na sua empresa.

5. COMO BI PODE AUXILIAR NA TOMADA DE DECISÃO?

Os softwares e ferramentas de Business Intelligence permitem uma visualização panorâmica de como está o seu negócio como um todo. É possível cruzar informações de vendas com dados de seus clientes, por exemplo, e com isso traçar perfis e padrões. Outro exemplo é adquirir informações sobre produção, contabilidade e vendas e descobrir possíveis desperdícios e gastos desnecessários.

São métricas como essas que permitem visualizar cenários até então obscuros, e assim, a tomada de decisão e acompanhamento de resultados se torna mais fácil e as estratégias de mercado bem definidas.

Quer saber como usar a análise de dados para definir estratégias de mercado?

Adeus planilhas! Como otimizar processos de venda com o Big Data

Tue, 20 Dec 2016 09:00:00 GMT

A era da tecnologia requer um novo modelo de negócios mais preciso, mais rápido e mais eficiente. Já imaginou nunca mais ter que desperdiçar o seu tempo — e o tempo dos seus vendedores — atualizando planilhas, fazendo listas, contas e tantos outros trabalhos manuais demorados e custosos? Pois todos esses processos podem ser otimizados com o Big Data!

Não acredita? Então faça uma rápida conta mental: no último mês, quanto tempo você gastou preenchendo planilhas manualmente? Qual foi o retorno desse trabalho? Você conseguiu enxergar claramente as possibilidades futuras de venda e quais foram os pontos fracos do mês? Durante o tempo investido nesse trabalho manual, quantas vendas você deixou de fazer?

Se a resposta para essas perguntas indica que você gastou muito tempo realizando, manualmente, tarefas que poderiam ser automatizadas, contar com um sistema de dados pode ser a solução para o seu negócio. Nesse contexto, o Big Data é uma ferramenta eficiente para otimizar processos e aumentar o seu faturamento.

Curioso? Então veja agora como esse sistema pode ajudar a sua empresa a crescer:

RELACIONAMENTO COM O CLIENTE

Você conhece os seus clientes? Sabe quem são, onde trabalham, quantos anos têm, quantos filhos, quais são os hobbies preferidos dele? E você sabia que um banco de dados com todas essas informações podem ajudar você a otimizar processos de vendas ainda mais?

Além de aumentar as vendas, entender melhor quem é o seu cliente e conhecer suas reais necessidades a fundo pode trazer novas ideias, novos produtos e novas oportunidades para o seu negócio. Afinal, com essas informações em mãos, você será capaz de oferecer soluções personalizadas para cada problema que o seu público apresentar.

Com um sistema de dados como o Big Data, você pode analisar todas as informações pertinentes para as suas estratégias e compará-las para conseguir resultados específicos. Tudo isso é feito de forma automatizada, sem perder tempo preenchendo planilhas manualmente.

INOVAÇÃO E PIONEIRISMO

Embora o termo Big Data exista desde 2005, as empresas só começaram a procurar efetivamente por esse tipo de serviço 8 anos mais tarde. Uma pesquisa sobre Big Data realizada pela Edgell Knowledge Network mostrou que apenas 3 em cada 10 lojistas já executaram projetos nesse segmento. Por isso, implantar um sistema como o Big Data nesse contexto colocará você em posição de destaque frente aos concorrentes.

MELHOR DESEMPENHO

É fato: empresas orientadas com base em dados reais apresentam um desempenho melhor no mercado. Afinal, ao decodificar informações relevantes para a sua estratégia, você passa a compreender as necessidades do seu público e a medir os custos de suas ações de forma muito mais precisa e organizada. As constantes atualizações do mercado exigem uma rotina cada vez mais dinâmica, e não há tempo para analisar dados e planilhas manualmente.

Você sabia, por exemplo, que é possível cruzar os dados de acessos da sua landing page, da base de marketing da sua empresa e do IP do cliente? Tudo isso pode ser feito utilizando sistemas de dados como o Big Data. O resultado é que, com essas informações, sua empresa pode oferecer produtos mais adequados para cada um dos clientes, trazendo personalização e humanização para a sua marca.

POTENCIALIZE SEU MARKETING

Com todos esses dados, é óbvio que a sua estratégia de marketing conseguirá ser ainda mais eficiente. Os investimentos serão cada vez mais direcionados e as conversões atingirão um outro nível. Além disso, a segmentação cada vez mais focada fará com que o seu ROI (Return On Investment) aumente significativamente.

Ficou curioso com tudo isso que acabamos de falar? Que tal começar a planejar agora uma estratégia para otimizar processos na sua empresa, evitar perdas e aumentar seus lucros? Deixe de lado as planilhas antigas e prepare-se para uma nova era de informações!

A Five Acts conta com uma equipe altamente especializada e preparada para tirar todas as suas dúvidas sobre otimização de processos e sistemas de dados. Entre em contato conosco e abandone já as suas planilhas manuais!

5 vantagens de trocar as planilhas por ferramentas de BI

Tue, 13 Dec 2016 09:00:00 GMT

Muitas empresas possuem sistemas de controle e gerenciamento ainda baseados nas famosas planilhas do Excel (ou de softwares similares), em vez de usarem ferramentas de BI (Business Intelligence). Embora possam organizar certo número de dados, as planilhas se tornam ineficientes a partir do momento em que o volume de informações cresce.

Outro grande problema no uso de planilhas envolve a dificuldade de organizá-las, fato vivenciado em muitos setores que criam múltiplos arquivos, com diferentes versões, sem um modo eficiente de catalogá-los e priorizá-los. Isso pode causar confusões e até utilização de dados defasados em estratégias corporativas.

A adoção de ferramentas de BI melhora a gestão de informações e facilita a obtenção de dados cruciais em menor tempo. No post de hoje, listamos as 5 principais vantagens de substituir as planilhas por ferramentas de BI. Confira!

1. MENOR DEPENDÊNCIA DA TI PARA OBTER RELATÓRIOS E EXTRAIR DADOS IMPORTANTES

Com ambientes cada vez mais competitivos e dinâmicos, conseguir analisar dados e informações organizacionais para estabelecer métricas e estratégias é vital para a sobrevivência das empresas. Para isso, é importante contar com relatórios precisos, o que nem sempre é possível obter em planilhas.

A solução acaba sendo pedir ajuda à equipe de TI para que forneça soluções que permitam visualizar melhor as informações, agrupando-as corretamente. Numa ferramenta de BI eficiente, é possível acessar métricas chave e, ainda por cima, realizar diversas combinações de dados para se realizarem avaliações mais aprofundadas.

2. POSSIBILIDADE DE GERAR MAIORES RESULTADOS COM DADOS OBTIDOS NAS FERRAMENTAS DE BI

Ferramentas de BI eficientes geralmente são desenvolvidas por grandes empresas com experiência de mercado. Por esse motivo, elas podem ser complementadas com módulos estratégicos que otimizam as funções empresariais . Tais módulos resultam de longo tempo de pesquisa e análise das principais necessidades dos clientes.

Em outras palavras, trata-se de soluções amparadas pelos conhecimentos adquiridos pela desenvolvedora ao longo dos anos, alinhados também com as melhores práticas de gestão.

Além disso, as ferramentas de BI permitem personalizar opções e até processos inteiros conforme as particularidades de um negócio, possibilitando um fluxo de dados mais ágil e efetivo. Isso pode ajudar a gerar melhores resultados operacionais, diminuir a perda de tempo na busca de informações e minimizar a coleta de dados errados por conta de planilhas desatualizadas ou confusas.

3. ACESSIBILIDADE IMEDIATA E INTEGRAÇÃO COM DIFERENTES DISPOSITIVOS

Ferramentas de BI efetivas e modernas podem ser acessadas em diferentes dispositivos e de qualquer local no mundo, sem falar na boa integração com mídias distintas.

Dessa forma, podem-se obter dados importantes em qualquer hora do dia, conforme suas necessidades e nível de acesso no sistema. Elas também integram setores, agilizando a troca e busca de dados de inúmeros departamentos.

4. IDENTIFICAÇÃO DE OPORTUNIDADES

Sistemas permitem analisar um grande fluxo de informações, podendo ajudar a prever tendências no mercado e novas oportunidades de negócios.

Elas também possibilitam descobrir clientes com maior potencialidade, pontos fortes organizacionais e até a capacidade produtiva da empresa. Ou seja, tudo para permitir que se estabeleçam estratégias de mercado eficientes e amplas.

Sem falar que é possível até encontrar situações nas quais seja viável aplicar soluções criativas, até mesmo inovando nos negócios .

5. INTEGRAÇÃO E CONSOLIDAÇÃO DE DADOS

Ferramentas de Bi permitem maior consolidação e integração de dados de diferentes fontes, sem precisar realizar conversões demoradas ou adaptações para que eles possam ser trabalhados. Dessa forma, facilita também a prática da análise de dados .

A troca da gestão baseada em planilhas para uma amparada por uma ou mais ferramentas de BI é um fator importante para a profissionalização do gerenciamento organizacional. Sem falar no ganho de desempenho que pode ser obtido, além de melhora na competitividade junto ao mercado e da diminuição de erros operacionais decorrentes de deficiência na integração de dados.

Preparado para substituir as planilhas pelas eficientes ferramentas de BI? Baixe o Tableau na versão trial e conheça uma ferramenta que realmente pode otimizar sua analise de dados.

Por que não usar o feeling: o problema dos dados mal analisados

Tue, 06 Dec 2016 09:00:00 GMT

A análise de dados é fundamental para embasar ações e decisões nos negócios. No entanto, é preciso que essa avaliação seja feita com precisão; caso contrário, as informações coletadas não serão capazes de fornecer insights e respostas relevantes para a empresa.

Como você pode imaginar, dados mal analisados desperdiçam tempo, dinheiro e investimentos. Logo, se a empresa não conta com um sistema eficiente e preciso para extrair os dados necessários para guiar suas ações, suas análises dificilmente irão gerar bons resultados. E foi para suprir essa demanda de eficiência e precisão que surgiu o Business Intelligence .

No post de hoje, separamos os maiores perigos da má avaliação de informações, o que causa esses problemas e os benefícios de resolvê-los. Quer saber em detalhes o que ocorre na sua organização? Então confira já este artigo!

FALTA DE CONHECIMENTO DOS RESULTADOS PARA PLANEJAMENTO

Muitos gestores perdem insights importantes por não saberem exatamente como o sucesso ou fracasso de suas ações aconteceu, e como foi a progressividade dos processos e do cenário em questão. Mas por que isso é importante se já aconteceu?

Antes de tudo, para não repetir erros — principalmente os imperceptíveis —, é preciso saber onde eles ocorreram e por qual motivo. Da mesma forma, acertos ligados a fatos aleatórios não trazem nenhum aprendizado para a equipe, pois não podem ser repetidos ou aperfeiçoados.

Ao analisar superficialmente as informações mais relevantes para uma estratégia — como faturamento, número de clientes e crescimento de lifetime value —, pontos importantes são perdidos.

Por isso, é preciso ter exatidão no planejamento estratégico e contar com previsões bem embasadas para saber que caminho seguir, e onde se chegará. Nesse contexto, a assertividade do BI é fundamental, já que seus dados se originam de diversas fontes relevantes para o negócio.

MAL ALINHAMENTO DOS SETORES

Sabemos que o enxugamento e o alinhamento de setores e processos dependem da gestão, que dificilmente funciona sem um plano eficiente. Porém, informações precisas podem aperfeiçoar essa integração por si só.

Se o departamento de vendas enfrenta objeções e não consegue contorná-las, por exemplo, o erro pode estar em um processo truncado. Impressões importantes da área comercial não passadas para o marketing também deixam objeções e dúvidas, não sendo trabalhadas da maneira correta para os clientes em potencial.

Da mesma forma, falta de preparo e nutrição incorreta dos leads que serão entregue aos vendedores pode fazer com que os visitantes sejam abordados na etapa errada, quando ainda estão distantes da compra. Problemas assim passam facilmente despercebidos por análises superficiais, e uma plataforma de Business Intelligence é capaz de resolvê-los com apontamentos individuais, dando respostas para cada ponto e contribuindo para um cenário colaborativo.

AÇÕES E DECISÕES POUCO EMBASADAS

Utilizando o exemplo acima, o excesso de objeções não contornadas gera custo e transtorno para o negócio. Com baixa das vendas, o primeiro passo de muitos gestores é reduzir a folha de pagamento. No marketing, resultados insuficientes do departamento frequentemente levam a cortes de verba.

Porém, com a boa mineração de informações , um filtro eficiente e a avaliação correta, é possível chegar a respostas precisas para resolver problemas, gerando resultados reais para a empresa.

Após a previsão de tendências de mercado com o apoio do BI, a empresa será capaz de tomar decisões acertadas, e não apenas ações instintivas para estancar a perda de dinheiro. Isso também pode fazer toda a diferença nos processos operacionais, alinhando a equipe e garantindo a eficiência do trabalho.

BAIXO ENTENDIMENTO DE FATORES DE RESULTADOS

Entre os diversos projetos de um negócio, não é difícil encontrar gestores que não sabem os motivos de terem sucesso ou fracasso. A razão para isso pode ser apostar no feeling profissional, um problema que pode gerar consequências graves.

Reunindo as informações e tratando-as em uma solução de Business Intelligence, elimina-se os palpites e achismos imprecisos. Mais importante ainda, ao obter respostas exatas sobre processos e resultados, baseadas em fatos e números reais, previne-se o fracasso e potencializa-se o sucesso.

Como você viu, não há espaço para o feeling em um mercado competitivo como o atual. É preciso estar atento às soluções tecnológicas e fazer as análises mais eficientes para investir o dinheiro onde o seu negócio realmente precisa!

Ainda tem dúvidas sobre BI? Esclarecemos as 5 principais!

Veja como o BI pode otimizar a produtividade da TI

Thu, 24 Nov 2016 09:00:00 GMT

O departamento de Tecnologia da Informação (TI) vem adquirindo um papel fundamental nas empresas. Afinal, esse é o setor responsável por implementar novos sistemas de inteligência e tecnologia nos ambientes corporativos, ajudando executivos e gestores a obter informações essenciais para deixar a concorrência para trás.

É nesse contexto que o Business Intelligence (ou BI) entra em campo: ele pode ser uma ferramenta essencial para otimizar a produtividade da TI e ajudar esse time a extrair as informações necessárias para a estratégia do seu empreendimento.

Quer saber como fazer isso? Então confira agora 3 vantagens do BI para o seu negócio:

MELHOR APROVEITAMENTO DO TEMPO

Tempo é fundamental: em um mercado cada vez mais dinâmico, ele pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso de uma estratégia. Não é segredo que uma das grandes dificuldades enfrentadas pelos gestores é conseguir reunir e analisar as informações dos sistemas de informação da empresa para produzir os relatórios necessários.

Com a ajuda de uma plataforma de BI, fica muito mais fácil para times e gestores obterem não apenas as informações, mas também os recursos necessários para a produção dos materiais de análise, como gráficos e painéis — itens fundamentais para compreender os resultados e a situação do negócio.

Se você já coletou esses dados manualmente, sabe o tempo que pode levar para fazer um bom gráfico ou planilha, certo? Nesse sentido, o BI representa um enorme ganho de tempo, pois compila os dados e os traduz em formatos legíveis com eficiência.

OTIMIZAÇÃO DA PRODUTIVIDADE DA TI

Já deu pra ter uma ideia de como o Business Intelligence pode otimizar a produtividade da TI, certo? Além das vantagens citadas anteriormente, com o BI, o profissional de TI é capaz de cuidar da governança dos dados e democratizar o acesso a eles. Conhecido como “self-service BI”, esse processo permite fornecer somente informações específicas às pessoas certas.

Isso significa que essas áreas podem desenvolver suas próprias visões e gerar insights de forma mais eficiente, fornecendo ao setor de TI mais tempo para se concentrar em suas próprias atividades.

Outro trunfo no uso desses softwares é o fato deles ajudarem a compilar dados de forma compreensível e de fácil leitura. Este é um fator fundamental para o usuário de fora da TI, que conseguirá interpretá-los sem o intermédio de um profissional da área. Para a TI, isso significa menos tempo gasto para solucionar dúvidas ou e problemas pontuais, além de facilitar a compreensão dos seus relatórios pelos demais setores.

OUTRAS VANTAGENS DO BI NA TI

O Business Intelligence pode ajudar o departamento de TI de diversas formas. Com ele, a equipe pode criar e enviar relatórios de forma automática: se a equipe de vendas precisa de informes semanais de desempenho, por exemplo, é possível agendar para que todos os envolvidos recebam a informação por e-mail em determinado horário.

Através do BI, também é possível verificar o andamento dos SLAs (Service Level Agreements, ou Acordos de Nível de Serviços), sejam eles em relação à TI com os clientes internos ou com os fornecedores da empresa.

Outro recurso importante é o monitoramento do tempo de uptime do parque tecnológico. Através deles, é possível mapear, entender e corrigir, o mais rápido possível, os períodos de indisponibilidade.

Por fim, podemos falar ainda que o BI pode ajudar no alinhamento da TI com o negócio, permitindo a integração de processos para alcançar, com mais facilidade e mais chances de sucesso, os objetivos estratégicos da empresa.

Agora que você entendeu as vantagens do Business Intelligence para otimizar a produtividade da TI e demais setores, não deixe de aproveitar esses benefícios. Na era digital, informação é poder, então use-a a seu favor!

Seu TI está sem tempo? Contrate uma consultoria exclusiva para economizar tempo e melhorar os resultados.

Otimizar o tempo ou aprender com o mercado: como posso usar meu BI?

Tue, 22 Nov 2016 22:29:00 GMT

O uso de Business Intelligence (BI) no seu negócio pode trazer ótimos resultados, algo fundamental para se destacar no mercado. Com o avanço da tecnologia, a tendência é que cada vez mais empresas tornem adeptas dessa solução como parte da sua análise de negócios.

Porém, uma dúvida comum que surge na hora de usar BI é se vale mais a pena otimizar o tempo ou aprender com o mercado. Para responder a essa questão, veja a seguir algumas práticas para usar o seu BI da melhor maneira possível!

TENHA SEMPRE UM BOM PLANEJAMENTO

O uso de uma solução de BI oferece muitos dados a respeito do mercado para o seu negócio, mas a verdade é que nem sempre todos esses dados serão úteis para os seus objetivos.

Para não perder tempo avaliando aquilo que não é importante, toda ferramenta de BI deve ser aliada a um planejamento acerca da gestão do conhecimento. Essa prática consiste em definir o que é importante monitorar, por que e em quanto tempo esse monitoramento deve ser feito.

De modo geral, ao usar BI é possível orientar melhor a otimização do tempo, conseguindo resultados precisos e aumentando a produtividade de toda a equipe.

INTEGRE E DÊ ACESSO À INFORMAÇÃO

Outra boa prática de BI consiste em integrar ferramentas diversas para criar mais possibilidades para a análise de dados . Uma ferramenta que permite a integração de diferentes dados ou a apresentação de múltiplas tendências, por exemplo, tende a ser mais vantajosa.

Ao mesmo tempo, é importante garantir o acesso à informação por parte das pessoas certas. Ao fazer isso, o ganho com o uso adequado de informações estratégicas passa a ser mais elevado, e os dados confidenciais também ficarão disponíveis apenas para pessoas de confiança.

BUSQUE FERRAMENTAS DE OTIMIZAÇÃO

Por falar em tempo, o processo de aprendizado baseando apenas na inteligência de mercado pode ser bastante longo e pouco produtivo. Tendências demoram algum tempo para se concretizarem, e esperar demais pode causar prejuízos à empresa.

Felizmente, isso pode ser facilmente evitado com o uso de uma solução que busque a otimização do tempo. Você não precisa esperar o mercado reagir lentamente: em vez disso, é possível integrar dados adquiridos em diversas plataformas, fazendo cruzamentos e análises para garantir mais inteligência competitiva.

PROCURE SOLUÇÕES INTUITIVAS

Ao mesmo tempo em que buscar ferramentas de otimização é uma boa prática, é fundamental pensar em quão intuitiva ela é. O motivo é bem simples: não adianta buscar otimização de tempo e aprender com o mercado se a ferramenta é muito complexa e de difícil aplicação na rotina da equipe.

Optar por soluções pouco intuitivas só vai exigir mais treinamento e mais tempo até que todos se adaptem à nova realidade, eliminando justamente as vantagens relacionadas à otimização do tempo. Assim, o melhor é procurar por ferramentas robustas, mas de fácil assimilação, evitando complicações que levem à perda de tempo.

Como você viu, para usar o BI corretamente, o melhor é começar com um planejamento aliado à integração e acesso à informação. Se você não quiser perder muito tempo aprendendo com o mercado, também é importante buscar uma ferramenta de otimização intuitiva, que permita maiores ganhos em produtividade.

E você, ficou interessado no uso de BI?

Então conheça os benefícios do Tableau Software.

5 motivos para abandonar as planilhas de Excel definitivamente

Tue, 08 Nov 2016 16:26:00 GMT

Quem não gosta de trabalhar com uma planilha bem organizada? O Excel está presente em vários escritórios por diversas razões: planilhas fáceis de usar, fáceis de exportar e com um software barato.

Apesar dessas vantagens, o Excel acarreta uma série de problemas que podem colocar a sua organização em risco. Principalmente se você lida com muitos dados gerenciais no dia a dia dos negócios , algumas dessas armadilhas podem comprometer seriamente o futuro dos seus processos.

No post de hoje, trouxemos as principais razões para você abandonar as planilhas de Excel definitivamente. Não está convencido? Te desafiamos a chegar ao fim desse post sem mudar de ideia!

1. NÃO É UM SOFTWARE COLABORATIVO

Durante as tarefas de análises em seus negócios, o compartilhamento eficiente das informações entre os colaboradores envolvidos na execução dos processos é crucial.

O mercado de hoje não assume mais posturas centralizadoras: assim, o vendedor ou o responsável pelo atendimento que está em outra cidade, por exemplo, precisa ter o mesmo nível de conhecimentos sobre os dados de quem está operando de dentro do escritório.

Quando a organização opta pelo uso do Excel, ela restringe essa atualização de dados aos colaboradores que estão longe. Isso é um problema grave para aqueles que trabalham com cotação e oscilações de valores, por exemplo, pois toda mudança deve ser registrada em tempo real.

Esse é o típico caso em que o barato sai caro, então não permita que suas equipes de marketing ou de vendas se coloquem em impasses como esses.

2. NÃO POSSUI RECURSOS DE RASTREABILIDADE

A rastreabilidade é um recurso muito importante para manter os dados em ordem e controlar regularmente todas as informações. Ao utilizar planilhas de Excel, porém, você estará lidando apenas com dados momentâneos: assim que eles forem substituídos por novos, o histórico será automaticamente perdido.

Ao optar por Softwares BI , porém, você e sua equipe ficam cientes de tudo o que é inserido ou alterado, garantindo mais controle sobre as informações. Com um controle maior dos dados, sua equipe terá autonomia para responder rapidamente quando ocorrer algum problema, agilizando os processos internos e as tomadas de decisão.

3. PLANILHAS DE EXCEL NÃO POSSUEM INTEGRAÇÕES

O Excel permite que as planilhas sejam salvas e exportadas apenas em formatos limitados. Isso é um grande problema quando a organização procura meios de interligar sistemas ou de interagir seu tráfego financeiro com outras plataformas, por exemplo.

Além disso, no Excel só é possível inserir manualmente os resultados de suas análises e pesquisas , restringindo-os à estação local.

Ao contar com aplicativos desenvolvidos especificamente para as necessidades do seu negócio, você garante mais integração entre os sistemas da sua empresa. Com um sistema BI, portanto, é possível garantir visibilidade em tempo real para os seus trabalhos, otimizando o tempo e aumentando a produtividade de toda a equipe.

4. MAIOR POSSIBILIDADE DE ERROS

Tratando-se de manter o controle dos processos entre Desenvolvimento e Operações, as planilhas de Excel podem falhar constantemente. Os erros podem ocorrer ao mover dados e gerenciar grandes quantidades de informações, além de falhas de sistema e software no geral.

Alguns desses erros, como arquivos corrompidos ou desconfigurados, são bem comuns e já devem ter acontecido com você alguma vez. Com um sistema BI, no entanto, você conta com um suporte especializado para tudo que precisar, seja recuperar arquivos perdidos ou resolver alguma falha pontual.

5. FUNCIONALIDADES LIMITADAS

Não é à toa que as planilhas de Excel são um sistema barato. Muito utilizado por pessoas leigas para pequenos serviços, o programa é ideal para o uso acadêmico e para pequenos controles de informações.

Quando o seu negócio começa a crescer e a complexidade dos seus dados passa aumentar, porém, não se pode mais contar apenas com pequenos recursos gráficos e de somatória. Ao contrário das limitações do Excel, softwares de BI permitem um acompanhamento muito mais amplo dos fluxos de trabalho, além de de relatórios mais completos para os resultados.

Todas essas funcionalidades garantem um ambiente mais produtivo e com melhores expectativas de qualidade no trabalho. Afinal, a facilidade de atualização e compartilhamento de dados permite que toda a equipe enxergue a situação real da empresa, fator essencial para as tomadas de decisão.

E por falar em planilhas, descubra 5 vantagens de trocar as planilhas por ferramentas de BI.

Como a análise de dados ajuda a tomada de decisão nas empresas?

Tue, 01 Nov 2016 12:16:00 GMT

O avanço exponencial da tecnologia nos trouxe a uma realidade corporativa onde informação é tudo. Afinal, saber em detalhes quem são os seus clientes, quais são os seus hábitos, onde moram, seus problemas e necessidades tornou-se essencial para oferecer um serviço personalizado e destacar-se da concorrência.

Mais do que isso, saber informações sobre concorrentes também ficou muito fácil com tantas ferramentas disponíveis. Mas o que fazer com todas essas informações , e como elas podem ajudar na tomada de decisão nas empresas?

No post de hoje, falaremos sobre uma estratégia eficiente para a análise precisa de dados: o Business Intelligence (BI) . Ainda não sabe como ela pode ajudar seu negócio a crescer? Então confira agora os principais benefícios do BI para otimizar suas tomadas de decisão:

POR QUE INVESTIR EM BUSINESS INTELLIGENCE?

Em um mercado tão competitivo, os gestores de empresas devem ser ágeis nas tomadas de decisão. Isso significa, principalmente, basear-se em informações e dados concretos para diminuir a chances erros e investimentos mal direcionados. Afinal, foi-se o tempo em que tentativa e erro era o melhor método para alcançar o sucesso de um negócio!

No entanto, com tantas informações disponíveis, fica difícil escolher quais são as mais importantes a serem consideradas. Para auxiliar dos gestores nesta tarefa, surgiu o conceito de Business Intelligence (BI), um conjunto de teorias, metodologias e tecnologias que transformam toda essa massa de dados disponível em informações úteis para tomadas de decisão nas empresas.

QUAIS OS BENEFÍCIOS DO BI?

A utilização do BI nas tomadas de decisão nas empresas traz diversos benefícios para os gestores, colocando-os sempre um passo à frente da concorrência. Confira as principais vantagens:

PLANEJAMENTO DE SUCESSO

Com o uso das práticas do BI, o planejamento deixa de ser baseado em previsões pessoais dos gestores e começa a levar em consideração os dados que a empresa de fato possui.

O BI consegue fazer conexões entre dados que inicialmente não se relacionam, permitindo ao gestor ter insights para elaborar um planejamento estratégico com maiores chances de sucesso.

MÉTRICAS E INDICADORES SIGNIFICATIVOS

Com o BI, é possível analisar os resultados de cada decisão tomada pela empresa, sejam elas definidas em conjunto ou isoladamente. Isso otimiza o desenvolvimento dos processos internos e facilita a visualização da evolução de métricas e indicadores.

COMO O BUSINESS INTELLIGENCE AJUDA NA TOMADA DE DECISÃO?

Para cada departamento na empresa, é possível utilizar o BI para uma tomada de decisão mais rápida e com maiores chances de sucesso.

Isso só é possível devido ao poder de análise fornecido pelo BI, que capta elementos poderosos como a visualização dos dados, a conexão entre os dados, análises preditivas, relatórios, dentre outros. Vejamos alguns exemplos:

Vendas: utilizando o BI no departamento de vendas, é possível saber qual é o custo e o tempo para a aquisição de um cliente, quais práticas otimizaram o tempo e diminuíram esse custo e o que otimizou o processo, gerando relatórios precisos para análises de cancelamentos e vendas.
Recursos Humanos: no setor de relações humanas, o RH consegue analisar dados como a taxa de atrito entre funcionários, quais práticas tiveram melhores resultados nos processos de recrutamento ou entender os motivos dos quais funcionários deixam a empresa.
Marketing: já no setor de Marketing, o BI permite analisar informações como os resultados de suas campanhas e rendimentos promocionais, ajudando a ajustar melhor seus gastos e investimentos para obter um melhor ROI.

A agilidade de agrupar e relacionar uma grande massa de dados em informações úteis para os gestores fazem das práticas e conceitos do BI a chave para um planejamento de sucesso. Afinal, ele possibilita tomar decisões mais eficientes e com chances mínimas de erro.

E você, já utiliza a análise de dados para otimizar a gestão da sua empresa ou ainda está perdendo tempo com planilhas? Se ainda está perdendo tempo com planilhas, conheça agora 5 motivos para abandonar as planilhas de excel definitivamente.

Como usar a análise de dados para definir estratégias de mercado?

Tue, 25 Oct 2016 12:40:00 GMT

As tomadas de decisão no mundo empresarial vem se tornando cada vez mais delicadas. A volatilidade do mercado e o aumento da concorrência em todos os setores fazem com que a precisão dos investimentos seja muito importante. Afinal, ter a garantia do retorno é indispensável, pois qualquer prejuízo pode ser incrivelmente difícil de reparar.

Para evitar esses problemas, muitos gestores estão aprendendo como usar a análise de dados para maximizar sua eficiência: com o crescente avanço da tecnologia, é possível obter mais informações em menos tempo.

No entanto, para garantir que esse método seja eficiente, é necessário entender como ele funciona. Pensando nisso, separamos alguns dos estágios da análise de Business Intelligence para que você entenda melhor como funciona esse processo. Acompanhe!

REUNINDO DADOS DE VÁRIAS FONTES

Antes de aprender como usar a análise de dados, você precisa entender como esses dados são reunidos. Em primeiro lugar, as informações necessárias para tomar boas decisões corporativas não estão todas dentro do próprio setor. É preciso captar dados de outras fontes, como notícias, estatísticas internacionais e as ações dos concorrentes.

Definir rumos comerciais com base apenas em estatísticas de compra do seu produto não oferece garantia de retorno, pois o mercado pode ter mudado desde a última temporada de vendas em seu negócio. Além disso, esta análise não oferece nenhuma informação sobre como os potenciais clientes reagiriam à campanha.

FAZENDO ANÁLISES ESTATÍSTICAS

Após reunir as informações, o próximo passo é avaliar tudo de forma quantitativa. Afinal, uma análise baseada em números é mais confiável e previsível que uma baseada em depoimentos interpretativos.

Dizer que muitas pessoas apreciaram uma proposta de mudança em algum serviço é muito diferente de dizer que 58% dos clientes entrevistados aprovariam essa medida, por exemplo. Ao unir isso a outros dados do financeiro, você ainda pode concluir se essa margem é ou não é suficiente para manter os lucros.

COMO USAR A ANÁLISE DE DADOS DE FORMA EFICIENTE

É preciso utilizar as ferramentas tecnológicas de maneira correta. Por isso, confiar a coleta e o registro de dados a um sistema é altamente recomendado — o fluxo de informações é muito grande para ser administrado apenas pela inteligência humana.

Porém, essa quantidade exorbitante de dados também pode atrapalhar um pouco a tomada de decisão. Analisar absolutamente todos os dados disponíveis demanda muito tempo e pode causar ruído, pois haverá vários dados não relevantes. O ideal é estabelecer alguns KPI (Key Performance Indicators), estatísticas que de fato indicam o sucesso ou não de determinadas ações. Quando pedir à sua equipe para analisar os dados, é nessa parte que se deve focar.

TRANSFORMANDO INFORMAÇÕES EM AÇÕES

Uma vez que você entendeu como usar a análise de dados para tomar decisões empresariais, é preciso traduzir essas informações em ações.

Defina sua campanha de marketing e siga-a fielmente. Adaptações podem ser feitas diante de novos dados, mas lembre-se que será impossível mensurar se suas ações atingiram o resultado esperado caso elas mudem de maneira constante.

Para ajudar sua empresa a melhorar a tomada de decisão e analisar dados com rapidez, leia nosso artigo sobre o Tableau Software.

Qual a importância de usar Big Data para sua empresa?

Tue, 18 Oct 2016 16:47:00 GMT

Ainda pouco conhecido no Brasil, o Big Data é uma tecnologia que vem sendo cada vez mais valorizada no mundo inteiro. Muitas instituições a utilizam para ganhar vantagens competitivas em relação aos concorrentes, traçando estratégias bem definidas que definem o sucesso de suas ações.

Quer saber como a sua empresa pode conseguir esses resultados? Continue a leitura e entenda porque o Big Data pode ser a chave para o crescimento do seu negócio:

O QUE É BIG DATA?

Segundo uma pesquisa do Techradar , até 2024 os servidores empresariais processarão um total de dados equivalente a uma pilha de livros de cerca de 4,5 anos luz. Você consegue imaginar esse número? Provavelmente não, pois ele equivale a uma distância que ultrapassaria a Via Láctea! E, é claro, nenhum ser humano conseguiria catalogar e interpretar essa quantidade de informações.

É nesse cenário que surge o conceito de Big Data, que se propõe a organizar e disponibilizar o uso de um grande volume de dados. A partir dessa definição, temos o Big Data Analytics, que seria justamente a análise dessas informações para encontrar padrões que sugerem novas tendências.

PARA QUE SERVE O BIG DATA?

Com um sistema Big Data, basta haver um simples registro de blog, call centers, serviços de streaming, textos de redes sociais ou outras fontes para que a sua empresa encontre um mercado para agir.

No entanto, para que as suas estratégias alcancem os resultados esperados, todos os seus colaboradores precisam estar engajados e familiarizados com a ideia de operar um sistema de alta tecnologia para receber e levar esses dados a outros já adquiridos.

Se há alguns anos os estatísticos exerciam uma função parecida a partir da coleta de informações, atualmente é o cientista de dados que exerce essa função. Ele é o encarregado de extrair os dados, compreendê-los e traduzi-los de uma maneira que faça sentido para o seu negócio – ou seja, que possa ser aplicado visando algum retorno.

QUAIS SÃO AS VANTAGEM DO BIG DATA?

Segundo o vice-presidente de melhores práticas do SAS, Jill Dyche, a tecnologia acordou os executivos: agora, eles veem uma oportunidade de combinar a infraestrutura empresarial com uma plataforma de Big Data. Dessa maneira, as organizações podem acelerar os processos mais complexos utilizando as soluções oferecidas pelo sistema SAS.

Vamos a um exemplo prático: a partir das informações coletadas e decodificadas pelo cientista de dados, um analista de marketing pode entender mais a fundo o seu público e oferecer produtos personalizados para cada nicho. Esqueça as simples segmentações baseadas apenas em informações geográficas e demográficas distribuídas em planilhas complexas. Agora, você será capaz de entender os quesitos psicográficos e comportamentais de uma forma muito mais simples.

Um bom exemplo para ilustrar essa facilidade é a pré criação da série House Of Cards. Antes de pensar em escrevê-la, a Netflix contratou um serviço de Big Data para entender os interesses de um nicho dos seus clientes, chegando a um resultado que foi um verdadeiro sucesso de público.

A empresa entendeu que muitos desse grupo adoravam os trabalhos do diretor David Fincher, do ator Kevin Spacey e da versão britânica de House Of Cards – que já era disponibilizada. Dessa forma, ela decidiu juntar os três pontos em um único produto audiovisual, antecedendo um imenso sucesso comercial.

É claro que o uso do Big Data partiu de muito trabalho e experimentações, mas esse sistema certamente oferece enormes vantagens para as empresas.

Quer continuar a aprender e entender as aplicações desse sistema no seu negócio? Entenda o que o Big Data muda na rotina dos profissionais de marketing

Business intelligence: como funciona a análise de dados na prática?

Thu, 13 Oct 2016 17:59:00 GMT

É fato que estamos vivendo tempos cada vez mais digitais e conectados. A todo instante, milhares de informações novas são inseridas na rede mundial de computadores através dos mais diversos dispositivos, seja pelos usuários ou pelos softwares de gestão de empresas.

Para que uma organização se destaque perante seus correntes, percorrendo o caminho mais rápido para o sucesso, usar a análise de dados tornou-se fundamental – e esse é o fundamento base de Business Intelligence.

Ainda não sabe como essa metodologia funciona na prática? Continue a leitura e saiba tudo que você precisa para aplicar o Business Intelligence no seu negócio:

RELATÓRIOS E ANÁLISE PRECISA DE DADOS

Com o crescimento exponencial do volume de dados na rede, saber utilizar e analisar essas informações tornou-se um grande desfio para os gestores. Não basta apenas ter acesso aos dados: sem as ferramentas especificas para extrair as melhores informações para auxiliá-lo em suas decisões, essas informações de nada adiantam.

Saber processar essas informações é o que denominamos Business Intelligence. Em resumo, essa metodologia consiste na utilização de dados para tomar decisões mais acertadas, diminuindo perdas, evitando investimentos que não trarão resultados e descobrindo como reduzir custos operacionais. Aliás, já listamos aqui no blog as 5 vantagens para implementar Business Intelligence em sua empresa ! Na famosa obra A Arte da Guerra, livro de cabeceira de muitos empreendedores, Sun Tzu diz que “informação é crucial: nunca vá para a batalha sem saber o que pode estar contra você”. Se há mais de 2.500 anos um general chinês tinha essa visão – mesmo com poucas informações e um enorme trabalho para consegui-las –, imagina o que você pode fazer em uma era onde já foram produzidos mais dados do que toda a humanidade dispunha desde a antiguidade até 2003!

No contexto corporativo, é aqui que entra a análise de dados: para ajudar você a conhecer melhor seu nicho de mercado, seus concorrentes, seus clientes e sua própria empresa. De forma prática, usar ferramentas de análise de dados ajudará sua empresa na redução de custos e, principalmente, na redução da perda desnecessária.

VANTAGENS DA UTILIZAÇÃO DE B.I.

O que torna mais difícil administrar uma empresa sem a utilização de Business Intelligence é o armazenamento de dados de forma precisa. Um gestor que necessita acompanhar o desenvolvimento de todas as unidades da corporação por exemplo, deve utilizar plataformas para gerenciar em um único ponto todos os dados obtidos de todas as unidades, seja para controle de estoque à movimentação de caixa.

Além disso, criar campanhas para determinado perfil de cliente será mais fácil. Você poderá direcionar a publicidade para um seguimento, aumentando assim o retorno investido e, consequentemente, dando um up no faturamento.

No controle de estoque, não precisa mais comprar produtos que irão ficar estocados por dias. Sabendo quais produtos são comercializados em determinados dias do mês, a compra será feita de forma mais objetiva, reduzindo assim o investimento e também o custo com armazenamento. Isso gera mais receita e maior rotatividade de produtos dentro da empresa.

Saber lidar com tantas informações de forma rápida e precisa certamente fará com que a sua empresa se destaque no mercado.

Ainda não está convencido da efetividade do BI? Então veja 5 motivos para implementar BI em sua empresa.

Big data: como utilizá-lo para aumentar as vendas e fidelizar clientes

Tue, 04 Oct 2016 22:11:00 GMT

O uso de ferramentas de análise de dados no setor varejista tem crescido aceleradamente. Segundo estimativa da IBM, até o ano de 2020 mais de 75% das empresas de todos os tamanhos e seguimentos utilizarão essa metodologia para criar estratégias e se fortalecer no mercado. Só no ano de 2015, US$ 125 bilhões de dólares foram movimentados no mercado de dados. Entre as várias possibilidades de uso inteligente da análise de dados, aumentar as vendas, fidelizar clientes e reduzir custos são os principais pontos que levam uma empresa a investir em Big Data.

Todo empresário sabe como é difícil conquistar um novo cliente, e mais difícil ainda fidelizar os já existentes. Para que isso aconteça, o encantamento do cliente é o fator crucial nesse processo. Então, usar Big Data pode tornar isso possível de forma rápida e fácil.

ANALISAR DADOS DE FORMA INTELIGENTE

Uma situação comum nas empresas que não utilizam Big Data é a centralização de todos os dados no setor de TI. Os demais setores, quando precisam de alguma informação, devem submeter o pedido ao TI e esperar que sejam levantadas as informações necessárias, e, muita vezes, mesmo demorando a entregar, os dados estão errados ou já defasados.

Para evitar aborrecimentos, vários profissionais armazenam suas informações mais usuais de forma errada, em várias pastas e arquivos separados, sem estabelecer uma ligação ou relação entre elas. Além de não conseguir analisar esses dados de forma correta, muitos deles se perdem por não serem utilizados.

O uso de uma ferramenta de Big Data fará com que toda a informação da empresa seja centralizada em um único servidor, permitindo que todos os colaboradores alimentem esse banco de dados com informações úteis, e assim o planejamento de uma campanha ou criação de um novo produto, por exemplo, serão embasados em análises corretas desses dados.

CONHECER O COMPORTAMENTO DO CONSUMIDOR

Usando Big Data para identificar o comportamento de seu cliente, fica mais fácil proporcionar a ele uma nova experiência de compra, afinal sua empresa identificará a necessidade desse cliente e solucionará seus problemas, seja aumentando o estoque para suprir uma demanda ou criando produtos ou serviços personalizados para a realidade dele. Conhecer seu público e entender seu mercado são só algumas das vantagens da Análise de Dados.

AUMENTAR AS VENDAS ESTRATEGICAMENTE

A partir do momento em que você detém as informações de seus clientes e conhece o seu comportamento de compras – informações como produtos, frequência de compras, meios de pagamentos, canais de compras –, fica mais fácil se relacionar com esse cliente. Um simples e-mail lembrando-o que chegou nas prateleiras aquele produto que ele compra todo mês despertará o interesse e o encantamento do consumidor.

Fazendo uma análise precisa, você pode oferecer produtos do interesse pessoal em períodos não usuais de compra, aumentando assim a frequência desse cliente em sua loja.

FAZER ECONOMIA

O uso de Big Data proporciona, além do aumento de vendas, um aumento na economia da empresa. Através da análise de dados você conseguirá ver mais claramente qual ponto não está dando retorno, permitindo assim que você retire o investimento em determinado produto ou ponto de venda. Isso significa menos custos operacionais e maior otimização dos recursos financeiros da empresa.

Desde a organização de dados ao melhor relacionamento com seu cliente, o uso de Big Data auxiliará na tomada de decisões em qualquer situação. Usando os recursos da análise de dados, certamente sua empresa se destacará no mercado, possibilitando aumentar as vendas de forma gradativa e constante.

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Big Data: como a análise de dados otimiza processos na empresa?

Thu, 01 Sep 2016 15:06:00 GMT

Embora ainda mal compreendido, o conceito de Big Data já é presente em nossas vidas há alguns anos. A Era da Tecnologia trouxe consigo diversas mudanças na economia e no modo que nos comportamos. Ir ao banco, se cadastrar em uma rede social, fazer uma compra online, tudo gera uma quantidade de informação imensurável, e é basicamente isso o que chamamos de Big Data.

Lidar com todo esse conteúdo não é uma tarefa fácil, mas existem soluções que permitem às empresas organizar essas informações de modo a melhorar a qualidade de seus produtos e serviços.

Para que isso seja possível, o uso da tecnologia se faz presente. Sendo assim, abordaremos de forma explicativa como é importante a análise desses dados na otimização dos negócios.

GERENCIAMENTO EFICIENTE DE DADOS

Com o uso Big Data tornando-se cada vez mais importante para as empresas, é ainda mais vital encontrar uma maneira de analisar e dar significado a todo conteúdo de dados que percorre o ambiente dos negócios.

Uma das premissas para que isso aconteça é a organização, tanto dos profissionais da empresa quanto de seus arquivos digitais.

O primeiro e talvez um dos mais importantes motivos para trabalhar com Big Data é a busca por soluções para manter um banco de dados métrico e organizado. Um sistema funcionando de forma correta deve aliar o suporte da equipe de TI com o acesso rápido das informações aos analistas da empresa.

MELHOR DEFINIÇÃO DO PERFIL DO CONSUMIDOR

No passado, muitas vezes era preciso recorrer às estimativas baseadas em dados demográficos para idealizar qual seria o segmento de mercado ideal.

Certamente a análise de Big Data trouxe uma grande inovação nesse sentido. Por meio da tecnologia, hoje é possível traçar um perfil muito mais detalhado de quem consome cada tipo de produto ou serviço.

Esses dados aperfeiçoam o envolvimento do cliente com a empresa, uma vez que ela pode se especializar e qualificar sua atividade.

DETERMINAR UMA ESTRATÉGIA DE MARKETING

Várias ferramentas que trabalham com Big Data vêm mostrando um enorme potencial para a condução de impactos significativos ao traçar uma estratégia de marketing.

Principalmente quando tratamos de marketing online, a análise de dados é extremamente útil. Para tornar um plano mais efetivo, é essencial testar e identificar o melhor momento antes de fazer o investimento, e isso inclui uma avaliação importante quanto ao perfil do seu consumo e a definição correta do ambiente da campanha.

ACOMPANHAR TENDÊNCIAS DO MERCADO

A análise de tendências é uma vantagem extremamente competitiva que pode proporcionar ao seu produto ou serviço um destaque perante a concorrência, permitindo atingir novos mercados e, dessa forma, aumentar as vendas.

Quando falamos de um cenário econômico de crise, em que é preciso fazer mais com menos recursos, essa avaliação é um dos principais elementos para que as empresas possam inovar suas metodologias e garantir resultados cada vez melhores.

GRANDE DESAFIO

Percebe-se que trabalhar com um grande volume de informação não é uma tarefa simples, mas que pode potencializar a produtividade e apresentar uma análise comercial em tempo real. É importante buscar qual sistema é mais adequado a cada ramo de atividade.

Agora que você conhece um pouco melhor sobre a análise de dados e a otimização de processos , entenda qual a importância de usar Big Data para sua empresa?

5 vantagens de implementar Business Intelligence na sua empresa

Thu, 25 Aug 2016 15:38:00 GMT

A inteligência de negócios tem como objetivo coletar e monitorar informações de várias fontes — internas e externas —, filtrá-las, organizá-las e fornecer gráficos e painéis que dão suporte a gestores para tomada de decisões e aperfeiçoamento do planejamento estratégico.

A importância de implementar Business Intelligence está na possibilidade de atuação dos gestores com o apoio de dados com qualidade e exatidão — inclusive em análises preditivas, além do fato do fornecimento de informações ser rápido, ou até mesmo em tempo real. Isso minimiza as chances de erro e potencializa os acertos do empreendimento.

Conheça cinco vantagens da prática de adotar essa ferramenta, consequências do potencial que vimos acima.

PERCEBER ERROS ANTERIORMENTE IMPERCEPTÍVEIS

Dentro dos processos da organização, ações e números rotineiros negativos podem passar desapercebidos. E a consequência disso é a existência de gargalos que constantemente subtraem recursos da empresa. Mas o BI pode corrigir essa falha.

A coleta de dados é profunda e a grande carga de informações extraída é filtrada — apenas o que tem relevância é relacionado. Essas duas tarefas, aliadas à característica de exatidão da plataforma, acusam equívocos internos que não seriam percebidos de outra maneira.

ADIANTAR AÇÕES EM RELAÇÃO A FATORES EXTERNOS

Movimentos alheios ao negócio — como mercado, economia e tendências de consumo — não podem ser controlados. Porém, ao implementar Business Intelligence, o negócio consegue prevê-los.

Assim, a empresa pode, com o apoio de base exata e relevante, se beneficiar do cenário futuro maximizando os resultados de um possível impacto positivo ou aproveitando uma oportunidade. E também é possível minimizar consequências negativas e até agir para que não sejam percebidas internamente.

ACOMPANHAR A EXPERIÊNCIA DO CLIENTE

Há empresas do varejo que não sabem por que ganham ou perdem clientes, o que pode ser revelado pelo BI na mineração dos dados de vendas e pós-venda.

Assim, se pode detectar pontos a serem aperfeiçoados em atendimento, ferramentas utilizadas nas transações, comportamento de vendedores frente a objeções e trabalho do Serviço de Atendimento ao Cliente (SAC). O bom andamento desses quesitos é fundamental para que os compradores tenha boas experiências e sejam retidos.

POTENCIALIZAR O ROI DE MARKETING

A plataforma auxilia a estratégia de marketing no diagnóstico das melhores ações, formatos, segmentações, público-alvo e demais quesitos para alocação de mão de obra e recursos. Assim, o trabalho gera mais resultados para o negócio.

Além disso, se torna mais fácil mapear as informações posteriores para comprovação de ROI, tarefa que às vezes é a grande dificuldade de profissionais da área — e, ao mesmo tempo, exigência de todas as empresas que investem no trabalho.

SER MAIS COMPETITIVO

Essa vantagem é diretamente decorrente das demais que abordamos, porque o negócio é um competidor muito mais preparado e forte quando faz boas avaliações internas e externas, tem decisões rápidas e exatas pelo seu gestor e executa uma estratégia de marketing mais assertiva.

Além disso, através do monitoramento ou de uma breve constatação de indicadores, é possível modificar preços, condições e demais aspectos das ofertas rapidamente por meio de uma decisão e multiplicar as vendas, passando à frente de concorrentes.

Toda empresa tem planos e estratégias e emite pareceres gerenciais para análises de desempenho e resultados. E o que o BI faz é potencializar tudo isso, pois é um agente de inteligência e suporte estratégico potente, extraindo o melhor de informações relacionadas a performances e resultados, com abrangência total, para gráficos e telas de qualidade em análise de dados .

Sua empresa está preparada para implementar Business Intelligence? Percebeu a necessidade da ferramenta para seus processos e planejamentos? Compartilhe suas necessidades e experiências nos comentários.

O que o Big Data muda na rotina dos profissionais de marketing?

Wed, 17 Aug 2016 19:46:00 GMT

Todo profissional de marketing aprende logo no início da faculdade sobre a importância de conhecer o mercado que irá atuar, qual o perfil de seus clientes/consumidores e o poder que tem uma análise detalhada do que fazer para conquistar esse determinado público. Em uma era tecnológica como a que vivemos atualmente, a velocidade... Read more »

Empresas tradicionais estão prontas para investir em Big Data?

Mon, 20 Jul 2015 14:17:00 GMT

Para empresas que operam em mercados maduros, encontrar uma oportunidade para disputar utilizando Big Data pode ser um desafio assustador. Embora a oportunidade econômica seja enorme, as corporações tradicionais enfrentam impedimentos de negócios e ambientes legados complexos. A necessidade de obter benefícios de negócios significativos é muitas vezes baseada na otimização dos processos operacionais que não possuem o glamour dos entrantes da nova economia.

O Silicon Valley Bank (SVB) realizou recentemente um “Big Data Summit” para destacar alguns dos desafios que enfrentam as empresas tradicionais ao tentar tirar proveito da oportunidade apresentada pelo Big Data. Entre eles, está o rápido crescimento dos dados.

O desafio de dados é, de fato, enorme. O SVB destacou que eles percebem uma “discrepância de maturação” em capacidades de Big Data com base nos mercados verticais analisados. O banco concluiu que a maturidade de Big Data é mais elevada nos mercados de menor dimensão, como publicidade e viagens, e está em estágio inicial ou nascente nos grandes mercados, como serviços financeiros e saúde. Eles citam dois impedimentos significativos para o investimento em Big Data nesses mercados: nível de supervisão regulamentar e facilidade de captura de dados.

Apesar dos investimentos consideráveis em Big Data por parte de alguns grandes serviços financeiros e companhias de saúde, o Silicon Valley Bank concluiu que a indústria de Big Data está na fase da ponta do iceberg em termos de oportunidades de investimento. O SVB prevê um futuro impulsionado por investimentos em Big Data de alto valor.

Se o estudo SVB está correto, empresas dominantes vão conduzir o futuro do investimento em Big Data. Os projetos podem não ser todos glamorosos. No entanto, quando medido pelo investimento e pelo valor para os negócios, espera-se que o impacto seja enorme e em grande escala.

Fonte: itforum365.com.br

Big Data – Como lidar com tantos dados

Thu, 16 Jul 2015 19:57:00 GMT

Se não houver inteligência no processo de análise, não servirão para nada. É aí que entra o Big Data. Decupar essa imensa quantidade de informações que circula entre equipamentos e pessoas e apenas entre as máquinas é o ouro do século XXI.

Nesse cenário, o principal desafio será a escolha e o gerenciamento dos diferentes métodos de análises de dados. O ponto de partida para lidar com esse universo infindável é definir os objetivos da estratégia digital da companhia. O gestor deve avaliar qual o diferencial de sua marca e o posicionamento buscado – e onde quer chegar.

Outro ponto importante é internalizar a inteligência e a estratégia. De nada adianta imaginar que um software de analytics resolverá todos os problemas. Ele é como um foguete: sobe, mas precisa de bons pilotos para levar ao destino correto.

As empresas estão preparadas para o Big Data?

Fri, 10 Jul 2015 15:03:00 GMT

O marketing digital impactou a forma como as empresas medem os dados. Mas será que todas estão preparadas?

O termo está realmente em alta. Uma boa parte das empresas já conhece, ou gostaria de implementar. Mas na prática, não é um processo tão simples para implementação, principalmente se o projeto está começando do zero, começou errado, não tem padronização, ou a empresa não quer investir recursos para o projeto.

Dentro desse status, temos alguns pontos a serem considerados:

Quando pensamos em mensurar dados, precisamos saber se a empresa tem possibilidade para investir tempo para gerenciar um projeto de mapeamento de canais e alinhar padrões nos dados captados do cliente.

Para quem investe em mídia com vários canais, é importante mensurar dados de receita, budget por canal, além das demais métricas, para que a análise possa te dar insights de quais canais realmente são mais efetivos. Caso contrário sua análise estará enviesada.

Considere que é importante implementar software de mensuração em uma loja virtual. Se esse mapeamento de KPIS e implementações de tags de código, não foram discutidos no início do projeto, o comerciante ficará frustrado, pois terá que arcar com horas adicionais dos programadores por puro desconhecimento do processo.

Um outro ponto importante a ser considerado neste tipo de mapeamento é que no caso de implementações técnicas, estas estão suscetíveis a atualizações de softwares de terceiros e isso impacta novamente em horas adicionais de desenvolvimento. Um exemplo disto é o caso das atualizações do Google, que passam constantemente por mudanças e caso não sejam consertados, podem impactar em mensurações defasadas ou desatualizadas.

Na hora de mensurar dados, todas os pontos de contato com o cliente, precisam estar muito bem padronizados. Exemplo: Um comerciante realizou uma pesquisa em suas lojas físicas, com todos os seus clientes, para avaliar a satisfação do atendimento em sua rede. Quando recebeu os formulários das 3 unidades de negócios, reparou que uma das perguntas, estava diferente, na comparação das outras. Nesse caso, essa avaliação ficará anulada, sendo possível avaliar apenas a questão em si, e não a questão comparativa entre as 3 unidades da rede.

É importante avaliar que dependendo do volume de dados a serem padronizados, o trabalho de parametrização pode ser entender por semanas. É importante definir uma equipe qualificada e suficiente para entregar o projeto no tempo previsto e alinhar expectativas. Exemplo: Você precisa mensurar dados de 110 lojas físicas, porém a captação dos dados é manual e a média de captação por dia é de 240 formulários, que são enviados por correios para uma central única. Possivelmente essa central única receberá 26400 formulários por dia. Se a média de tempo para inserção em planilha for de 1 hora para cada formulário, já sabe o que irá ocorrer não é? Será impossível uma pessoa centralizar toda informação manualmente. Ou seja, o projeto da empresa ficará inviabilizado neste formato. A Central Única, não poderá atender as 26.400 horas por dia obviamente e com isso aquela mensuração será feita de não fluída, neste caso, projeto inviabilizado. Será necessário fazer uma escolha, entre: como distribuir a amostra dos formulários. Ou reformular o processo, criando um software de mensuração. Ou ainda, contratar mais pessoas para auxiliar no projeto.

Fonte: administradores.com

A crise é uma grande oportunidade para o Big Data.

Thu, 25 Jun 2015 19:15:00 GMT

Em momentos de crise econômica e mercado enfraquecido -conjuntura que afeta o Brasil hoje, as empresas precisam ser cautelosas e ter em mãos dados concretos que as ajude a tomar as decisões corretas ao traçar estratégias para melhorar a competitividade. Por isso, a previsão é que as soluções de Big Data podem se beneficiar desse período, e crescer: estima-se um incremento do setor de até 40% até o fim de 2015.

O termo, que vem se tornando mais popular e procurado pelas empresas nos últimos dois anos, não é exatamente novo: surgiu em 2005 com o Google e tem como principal objetivo organizar, por meio de plataformas de tecnologia da informação, grande volume de informações gerado nas redes sociais, smartphones, câmeras e sistemas operacionais de empresa, usando-as para a gestão de negócios.

A perspectiva é de crescimento em plena crise, já que, quem tem um negócio vai querer pensar melhor sobre o perfil de seus clientes para fazer eventuais investimentos. Com a análise de dados é possível saber, por exemplo, de que maneira atuar junto ao cliente com um

menor risco e custo.

A crise é uma grande oportunidade para o Big Data.

Iniciativa Big Data – A adoção de análise de dados e a inovação nos negócios.

Mon, 01 Jun 2015 13:47:00 GMT

O Big Data ajuda empresas de diversos segmentos a superar problemas específicos para fornecer melhores serviços para o seu público e clientes. Em pouco tempo a conectividade permitirá que as empresas deem passos maiores usando inteligência, internet e a ampla disponibilidade de dados.

Aqui entra a Internet das Coisas (Internet of Things), um termo em inglês relacionado à conectividade de objetos e sensores pela rede, que se associado ao Big Data, fornecerá ainda mais informações concretas aos gestores das empresas de diversos segmentos.

Diferente dos dias de hoje, em que os dados são produzidos primordialmente por sistemas de aprendizagem, com a Internet das Coisas, as instituições poderão ampliar sua visão, revolucionando sua oferta e modelo de gestão, porque terão acesso a informações estratégicas, que apoiarão a tomada rápida de decisão.

Então, se você ainda não deu os primeiros passos a favor do Big Data, corra e prepare-se, porque o que vivemos hoje é apenas o começo de uma era de dados cada vez mais interligados pela rede.

Afinal, a ampla conectividade não apenas mudará a forma como vivemos, mas gerará uma quantidade imensa de informações que se analisadas de forma precisa e inteligente poderão gerar grandes diferenciais competitivos.

Tenha em mente que é preciso começar, e o primeiro passo para iniciar um projeto de Big Data é entender que a análise deve fazer parte de uma estratégia ampla e de longo prazo.

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O Tableau desktop permite que você crie visualizações sofisticadas, relatórios e painéis com interface intuitiva de arrastar e soltar, com a qual você vê cada mudança no momento em que elas acontecem. Qualquer um que saiba trabalhar com o Excel pode aprender a usá-lo rapidamente.

Dê o primeiro passo rumo ao futuro da análise de dados. Transforme seus dados em resultados.

O ambiente de Big Data e a dinâmica do cliente

Thu, 21 May 2015 18:34:00 GMT

Não é novidade que o volume de dados e informações disponíveis no mundo atual está explodindo. De acordo com o IDC, o mercado global de Big Data e Analytics, em 2015, irá atingir $125 bilhões de dólares. Em particular a área analítica para a “Internet das Coisas” (Internet of Things), está apresentando um crescimento anual expressivo... Read more »

Aumente suas vendas e fidelize clientes com Big Data

Thu, 07 May 2015 19:06:00 GMT

Melhore suas prospecções por meio das redes sociais, conheça seu público e entenda o seu mercado são só algumas da vantagens da Análise de Dados. Conquiste novos clientes por meio das redes sociais (web analytics): As redes sociais e os blogs são excelentes “repositórios” de informações sobre os consumidores. Por meio da técnica de... Read more »

Três passos para construir uma melhor cultura de Big Data

Thu, 02 Apr 2015 19:57:00 GMT

A proposta do Big Data é bastante simples. Coletar o máximo de dados não estruturados, a partir do maior número de fontes possíveis, e analisá-los com o objetivo de descobrir novos padrões e conexão entre eles, apoiar decisões de negócios e desencadear inovações. Sendo assim, por que então há tão poucas organizações verdadeiramente se beneficiando dos avanços em Business Intelligence (BI) e Analytics? A dificuldade não é técnica, mas de cultura empresarial.

Construir uma base de tecnologia

Como os dados são provenientes de diversas fontes é preciso implementar ferramentas que gerenciem essas informações e as transformem em material contextualizado e com sentido de forma que você possa visualizar os dados de maneira objetiva. Exemplos de fontes são: transações com clientes, mídias sociais, controle de estoque e etc.

Por parecer muito complexo, diversas empresas acabam se intimidando e não indo atrás das ferramentas necessárias.

Atrair o talento certo

Existe a crença de que é necessária a contratação de um cientista de dados ou especialista em TI para manipular e compreender este grande volume de dados. Dependendo da ferramenta utilizada essa informação pode ser verdade, mas existem no mercado soluções especializadas em tornar o conteúdo inteligivel. Isso dispensa os custos com contratação e treinamento de novos funcionários.

Desenvolver uma visão empresarial e cultural

Adquirir uma ferramenta de análise de dados é apensa o primeiro passo para fazer o bom uso do Big Data. É preciso instituir na empresa uma cultura de tomada de decisões orientadas aos dados. Isto é, toda decisão de negócios deve ser tomada com base na interpretação das informações obtidas do Big Data.

Tecnologia, Big data e Internet das coisas: 2015 chegou trazendo consigo um novo futuro!

Tue, 06 Jan 2015 17:35:00 GMT

Circula nas redes sociais uma imagem que faz piada do que se imaginava que seria o futuro na década de 80, e a realidade que temos hoje. A brincadeira gira em torno dos ícones criados pelo filme De Volta Para o Futuro II e a atual febre das selfies (e seus desdobramentos), fenômeno social resultante do avanço tecnológico real que tivemos.

O fato é que os avanços em telecomunicações foram gigantescos, e ocorreram em velocidade impressionante. A tecnologia evoluiu de forma a criar um mundo em que as pessoas não saem por aí em skates voadores, mas estão conectadas umas com as outras em tempo integral, e desfrutam de equipamentos eletrônicos conectados com suas preferências e outros gadgets, por uma tecnologia em expansão conhecida como Internet das Coisas (IoT- Internet of Things).

A IoT gera dados que podem ser compilados em meio ao Big Data, e a tendência é que a partir deste ano ele obterá cada vez mais dados originados dela, reforçando a comunicação entre máquinas. Isso terá grande impacto no dia a dia de consumidores e empresários. Atualmente o Big Data se baseia principalmente em dados de negócios somados a feedbacks provenientes de redes sociais.

Os principais institutos de pesquisa apontam grande crescimento do mercado de Big Data em 2015, bem acima do crescimento geral dos mercados de tecnologias e comunicações. O Wikibon prevê receitas de 53,4 bilhões de dólares até 2017, conforme novos negócios começam a usufruir dos benefícios reais da analítica do Big Data.

Ferramentas de compilação de grandes quantidades de dados em alta velocidade serão mais utilizadas e gerarão um maior resultado para as empresas e consequentemente maior competitividade em seus mercados.

Graças à tecnologia da informação, e às ferramentas de Big Data, a Internet das Coisas terá seu papel na solução de problemas relacionados por exemplo à segurança pública e cidades inteligentes, transporte, energia, ciências da vida e pegada de carbono. Este novo mundo criará um grande fluxo novas informações e dados que tem um alto potencial na busca de soluções para problemas que envolvem negócios, o planeta, a humanidade e outras espécies.

Pois é, 2015 começou e o futuro vem aí. Esteja pronto pra ele!

O Tableau Software Como Ferramenta de Endomarketing

Mon, 18 Aug 2014 15:27:00 GMT

O Tableau Software oferece diversas ferramentas para ajudar sua organização a analisar dados e potencializar seu desempenho no mercado. O poder de análise dos dados fornecido pelo Tableau permite, por exemplo, reduzir custos operacionais, controlar grandes estoques, acompanhar o mercado e os consumidores e buscar informações relevantes no grande fluxo proveniente da Internet.

Mas a nossa ferramenta faz muito mais pela sua empresa. Sua interface visual e intuitiva possibilita que qualquer leigo em Ciência e Tecnologia da Informação manipule, interprete e compreenda dados diversos. Isso dá aos funcionários da organização grande autonomia e ferramentas para trabalhar em função de aumentar sua produtividade e o desempenho da organização. Uma pesquisa realizada pela consultoria Fellipelli, demonstrou que funcionários mais autônomos são mais produtivos e se sentem melhor em seu ambiente de trabalho.

O Tableau também oferece ferramentas de compartilhamento, permitindo que funcionários de diversos setores comuniquem-se, trocando informações sobre o trabalho de forma ágil.

Dar aos colaboradores meios de compreender como suas atividades impactam no dia a dia da empresa, e a possibilidade de visualizar de forma detalhada os pequenos processos dos quais não fazem parte diretamente, mas de que dependem para trabalhar, aumenta a sua confiança.

Estas pequenas modificações sobre o olhar dos colaboradores, e a simplificação de suas atividades corriqueiras torna o ambiente de trabalho mais realizador e produtivo, e aumenta o senso de trabalho em equipe.

Big Data e Business Intelligence: dupla de sucesso

Wed, 06 Aug 2014 13:34:00 GMT

A implantação de um bom sistema de Business Intelligence é fundamental para a empresa na medida em que favorece a análise qualitativa de dados e fornece novos insights para a gestão e inovação no negócio e no setor.

As tecnologias de Big Data fornecem ao sistema de Business Intelligence uma carga de dados não estruturados que também são fundamentais pra a a empresa, e que ajudam a aumentar o panorama e a visão durante a tomada de decisões. No entanto, reunir a imensidão de dados disponibilizados na Internet e gerados por dispositivos diversos conectados à rede no novo panorama da Internet da Coisas não é uma tarefa simples.

A chave para o sucesso das estratégias de BI é reunir os dados produzidos externamente à corporação com os produzidos pela própria empresa e conseguir a partir deles fazer uma análise interpretativa. Este tipo de abordagem favorece a tomada de decisões orientada aos dados, que tem um embasamento melhor e

permite previsões sobre o futuro.

Com uma boa análise do background da empresa, e do panorama em que ela está inserida, até mesmo o traçar de metas estratégicas torna-se mais fácil e realista, favorecendo inclusive estratégias de endomarketing.

Utilizar o poder do Big Data na estratégia de BI do seu negócio potencializa o crescimento e a segurança da empresa. Por isso, não hesite. Pesquise, se informe, familiarize-se com os conceitos e descubra como o Big Data pode alavancar o seu negócio.

Para mais informações sobre o assunto, baixe o nosso E-book.

Big Data e as Tecnologias Móveis

Mon, 14 Jul 2014 14:39:00 GMT

O Big Data é muitas vezes definido por conjuntos de dados que atendem a três atributos: volume, variedade e velocidade. Mas Kipp Jones, vice-presidente de produto da Skyhook, empresa especializada em aplicativos de geolocalização, acredita que existe um quarto atributo: valor. Para que os dados sejam significativos, eles precisam ser capturados e armazenados de maneira eficiente. Para isso, alguém precisa gerenciar os dados, analisá-los e extrair algo deles. Conjuntos de dados desorganizados não possuem valor agregado algum. Ferramentas como o Tableau Software te ajudam a organizar as informações e visualizá-las de forma que seja possível compreendê-las, e ele também te ajuda a trabalhar com informações geradas por aparelhos móveis.

Estes dados são particularmente adequados para os estudos de Big Data atualmente. Grandes volumes de dados móveis são gerados pela utilização crescente de smartphones pelos consumidores e por aplicativos e outros serviços que trabalham em segundo plano. A diferença entre estes dados e os da Internet tradicional é que os consumidores estão produzindo mais dados móveis, já que mudamos nosso comportamento para os canais digitais, deixando assim um rastro de dados que documenta movimentos e ações. Mesmo quando os smartphones não estão sendo utilizados, estão criando dados.

Os dados de localização são um componente essencial para o Big Data móvel – talvez seja o principal tipo de informação que diferencia dados móveis daqueles obtidos pela web tradicional. Espera-se que os dados de localização ajudem a transformar a indústria da publicidade móvel, pois eles fornecem aos anunciantes a capacidade de entregar em tempo real publicidade segmentada por regiões, e isso representa uma evolução potencialmente importante do mercado publicitário.

Imagine que você é dono de uma loja em um shopping. Com o Big data, utilizando dados de localização, você pode enviar ofertas exclusivas ou cupons de desconto para o consumidor no momento em que ele está no shopping, por exemplo.

O Big Data pode ser utilizado para uma variedade de propósitos, e uma delas é a otimização e personalização de serviços móveis. Desenvolvedores de aplicativos, por exemplo, podem usar a análise de dados para melhorar seus produtos. Podem comparar seus números de retenção de usuários com todos os outros aplicativos disponíveis no mercado dentro e fora de sua categoria, para entender melhor o comportamento do consumidor e o que pode ser feito para conquistar e reter mais usuários.

As tecnologias móveis são uma realidade e evoluem a cada dia que passa. Não deixe de tirar proveito delas!

*Update: Alguns dados interessantes (Via Baynote):

63% dos consumidores usam seus smartphones para fazer buscas em sites antes de uma decisão de compra

Nos Estados Unidos, 39% das transações de compra online são feitas em dispositivos móveis.

A Five Acts Agora é Tableau Gold Partner!

Wed, 09 Jul 2014 18:18:00 GMT

Gold Partner é o mais alto nível que um parceiro Tableau pode atingir. E após anos de trabalho duro e dedicação, a Five Acts, representante Tableau no Brasil, chegou a este patamar. Para nós, receber este título significa reconhecimento. Para o nosso cliente, significa receber o que há de melhor em serviços de Business Intelligence e... Read more »

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O que é Mineração de Dados?!

Tue, 06 May 2014 16:54:00 GMT

A prospecção de dados, ou mineração de dados (data mining, em inglês) diz respeito a uma série de processos com a finalidade de identificar padrões e relacionar variáveis.

Por exemplo, uma grande empresa de varejo mantém um banco de dados do seu estoque. Assim, ela tem as informações sobre exatamente quais produtos, em quais lojas, foram comprados em que quantidade, em que data. Se esta empresa praticar a alimentação de um banco de cadastro de clientes, ela pode saber também se o consumidor adquiriu aquele produto para presente ou não, qual a idade do comprador, há quanto tempo ele é cliente e que outros produtos ele já adquiriu.

Quando esta empresa analisa estes dados de estoque para verificar tendências de compra , ela está praticando Business Intelligence (BI). Quando ela utiliza todas estas informações e as relaciona, em busca de padrões, está fazendo mineração de dados.

A mineração de dados é importante porque ajuda a tomar decisões, a prever acontecimentos e facilita a inovação.

O Big Data é um grande universo, e seus conceitos podem parecer complexos. Se você ainda está em dúvida sobre como ele pode ser utilizado por sua empresa, assista nosso Webinar e tire todas as suas dúvidas!

Tableau Líder do Quadrante Mágico do Gartner!

Wed, 16 Apr 2014 17:31:00 GMT

Todos os anos, a Gartner, empresa líder de consultoria em TI analisa cada fornecedor do mercado de Business Intelligence e Análise. Neste relatório consta o Quadrante Mágico, que posiciona os concorrentes de acordo com sua atuação no mercado.

A função do Quadrante Mágico é identificar empresas inovadoras que orientam o mercado. No ano de 2014, por meio do Quadrante Mágico, a Tableau foi considerada a líder do segmento! Não poderia ser diferente. A nossa intenção é fornecer um produto fácil de usar, que entregue todos os dados de forma visual e intuitiva, respeitando o instinto de raciocínio humano. Todos os anos a Tableau investe em pesquisas sobre a cognição humana para chegar cada vez mais perto deste objetivo. Especialistas em percepção visual, e em BI trabalham em conjunto com nossos diretores para garantir inovações contantes no produto.

Para analisar dados não é mais necessário ser um especialista ou contratar um. Este reconhecimento da Gartner comprova que chegamos onde queríamos estar: próximo ao empresário, fazendo parte do seu dia a dia e entregando uma solução simples e eficaz, que lhe dá a segurança para interpretar seus dados e saber o que está fazendo. Se você quiser conhecer um pouco mais do Tableau Software, faça o download gratuito e experimente a versão de teste!

Utilizando Dados Implícitos e Explícitos

Wed, 26 Mar 2014 14:56:00 GMT

Quando recebemos dados, principalmente de consumidores, eles podem se enquadrar em duas categorias principais: implícitos e explícitos. Na análise do Big Data, saber diferenciá-los e conhecer a melhor forma de utilizar cada um é fundamental, principalmente para gerar boas previsões.

Os dados explícitos são aqueles em que o consumidor basicamente responde a uma pergunta. Eles podem ser obtidos através dos métodos de coleta de dados mais tradicionais, como pesquisas de opinião/ satisfação. Podem, ainda, ser obtidos por meio de resenhas publicadas na internet, formulários de sugestões preenchidos on e off-line, curtidas em uma postagem ou em um perfil de rede social ou blog.

Já os dados implícitos são aqueles gerados de forma espontânea pelo consumidor e que você pode coletar sem a anuência dele. Podem ser desde a compra de um produto, até um compartilhamento ou comentário de postagem em blogs ou redes sociais entre amigos.

Coletando estes dois tipos de dados, e interpretando-os em conjunto e com cuidado, é possível fazer boas previsões e ter um excelente conhecimento dos sentimentos do seu consumidor quanto à sua marca, ao seu produto ou a uma campanha específica. Assim, também é possível descobrir novas tendências e ter insights para novos nichos e negócios!

Preocupe-se em estimular a geração de dados explícitos a fim de ter uma boa base, e empenhe-se em coletar e analisar precisamente os dados implícitos! Seu negócio e seu consumidor só tem a ganhar!

Quer ver se você consegue distinguir estas categorias e aplicá-las na análise? Faça o download gratuito do Tableau Desktop e descubra!

Afinal de contas, o que é Big Data?

Thu, 09 Jan 2014 17:20:00 GMT

Você deve estar se perguntando. Ou já se perguntou em algum momento. Você não está sozinho, este conceito ainda parece ser novo para muitas pessoas.

Big Data se refere à manipulação e visualização de dados em larga escala . E esses dados não precisam estar necessariamente estruturados. Pode ser qualquer tipo de informação, desde um post no Facebook até coordenadas do GPS de um celular. O cruzamento e análise destes dados em tempo recorde é o que torna o Big Data uma ferramenta essencial nas tomadas de decisão das empresas hoje em dia.

Mas como esta tecnologia funciona? A facilidade do Big Data está na criação das chamadas visualizações que permitem entender melhor seus dados. Estas visualizações são na verdade gráficos interativos que nos ajudam a compreender e até mesmo responder várias questões relacionadas há um determinado problema. Para o ser humano, é muito mais fácil (e rápido) compreender uma informação visual do que uma sequência interminável de números ou textos.

Atualmente existem várias ferramentas para análise de dados em larga escala, como o Tableau Software por exemplo. Nele é possível criar visualizações avançadas com facilidade para explorar qualquer tipo de informação.

O Big Data tem provado ser uma ferramenta decisiva para a consolidação de grandes empresas, a exemplo do Walmart, gigante do mercado varejista. Se você tem dados em larga escala e não sabe como analizá-los, esta pode ser a solução para alavancar seus negócios e te ajudar a entender melhor o seu mercado.

A análise de dados está ganhando espaço nas áreas de comunicação e marketing

Wed, 27 Nov 2013 17:32:00 GMT

O marketing precisa estar sempre atento para desenvolver ações eficazes, personalizadas e adequadas a determinado momento. Para isso, é necessária uma boa coleta e integração de informações. As tecnologias digitais ampliaram as possibilidades de obtenção e uso dessas informações, não somente das que vêm dos consumidores, como também dados de mercado e fatores que influenciam o consumo.

Assim, profissionais de marketing iniciaram o desenvolvimento de trabalhos mais integrados com detentores de outras competências. Alguns grupos de comunicação já trabalham com operações focadas em conhecimentos de modelos estatísticos e matemáticos na definição de projetos e investimentos de comunicação.

Mas, para tirar proveito da enorme quantidade de informações, é necessário se organizar. Não é possível trabalhar com todas as informações disponíveis, é preciso verificar em quais ambientes está o publico alvo. O avanço do volume e velocidade de informação fará com que, cada vez mais, a mídia seja definida a partir de dados específicos de cada consumidor e provenientes das mais diversas fontes.

Conforme estudos desenvolvidos pelo Ibramerc (Instituto Brasileiro de Inteligência de Mercado), em parceria com a ebusiness Brasil (Associação Brasileira de e-business), o big data ainda é pouco compreendido por profissionais de TI. Poucos são os que sabem trabalhar com essa enorme quantidade de informação, a necessidade agora é de pessoas que saibam o que fazer com esses dados. Antes, profissionais das áreas de comunicação e administração não se relacionavam com o big data por falta de compreensão tecnológica, mas o software Tableau já tem a parte gráfica simplificada e intuitiva para facilitar sua utilização para além da área de TI.

O big data ainda contribui para identificar nichos de mercado, avaliar a aceitação de produtos e serviços e perceber respostas dos consumidores em relação à comunicação. Muitas vezes, a própria qualidade das informações integradas podem apontar melhores objetivos do que os inicialmente definidos.

Big Data: A solução é a engenhosidade

Tue, 05 Nov 2013 12:48:00 GMT

Segundo uma publicação recente na revista HSM Management, desenhar algoritmos para tomadas de decisões com um número impensável de informações é uma grande necessidade atualmente. “Big data” é um termo que representa uma enorme quantidade de dados e um grande problema para o mundo dos negócios, pois a tomada de decisão exige uma análise de informações confiáveis e disponíveis no tempo certo.

A capacidade de armazenamento de dados dobra a cada 18 meses ou dois anos, o que não é necessariamente uma solução para o problema dos grandes dados, pois isso faz com que existam mais dados relevantes a serem analisados e menos informações úteis.

A grande questão é como transformar dados em informações úteis. O desenvolvimento do mundo representa grandes oportunidades para as empresas, mas para aproveitar isso e vencer a concorrência é necessário prever as preferências, gostos e padrões comportamentais específicos de um grupo novo, grande e diversificado de usuários principais.

Com a internet, cada pessoa passou a representar um hub que conecta pessoas, ideias, produtos, tecnologias, filosofias, comportamentos e modos de ser. São 7 bilhões de pessoas no mundo, cada uma em constante geração de dados. O estilo de vida, humores e fisiologias podem gerar dados que nos ajudam a prever comportamentos. O problema, agora, consiste em como explorar tal quantidade de informação.

A revista exemplifica o problema da grande quantidade de dados com o seguinte caso: imagine como seria analisar o padrão de relações gerado por conexões no LinkedIn para prever quem será apresentado por quem, ou o padrão de decisões de compra na Amazon das pessoas conectadas entre si pelo Facebook para prever quem são os principais influenciadores. Para solucionar essas questões há a necessidade de uma enorme quantidade de operações e não apenas uma grande capacidade de armazenamento de dados.

Ainda que o mundo dobre sua capacidade de processamento de dados a cada 24 meses, a inteligência não é suficiente para lidar com problemas que crescem mais rápido do que essa capacidade.

Isso demonstra que a necessidade atual não é a de realizar muitas operações em um curto espaço de tempo, mas sim da engenhosidade de encontrar e implantar o melhor método de soluções de problemas.

Engenhosidade é a capacidade de conceber um modo pelo qual as operações sejam sequenciadas. Trata-se de desenhar os algoritmos (sequências definidas de instruções) e a heurística (procedimento simplificador que substitui problemas mais complexos por outros de mais fácil resolução, a fim de encontrar soluções viáveis, mesmo que imperfeitas) para solucionar os grandes problemas com os grandes volumes de dados. A engenhosidade dá forma ao problema, mas também encontra formas de solucioná-lo.

A ideia básica por trás de um algoritmo de ranqueamento de páginas do Google, por exemplo, é a engenhosidade: o procedimento calcula um peso aproximado de cada página, a partir de um número relativo de links que chegam e saem – o que estimula o comportamento do usuário de navega na web -, e mede a probabilidade do usuário ficar entediado e sair da página. O algoritmo, então, constrói uma grande matriz altamente dispersa, que um banco de mainframes de 1999 pode facilmente inverter para oferecer a atualização diária da importância de cada página na web. O Google possui a patente de todos os elementos dessa engenhosidade, trazendo soluções para os problemas que os grandes volumes de dados exigem: transformar dados relevantes (comportamento do usuário e hyperlinks de cogitação) em informação útil (uma classificação de cada página) e de modo eficiente (pode-se processar essa métrica em menos de um dia).

Nossa capacidade média de solucionar problemas dobra a cada seis meses. Podemos solucionar, com a tecnologia existente, problemas maiores do que o nosso nível de capacidade de processamento individual proporcionaria, pois nós também estamos em busca de novas formas de soluções de problemas.

Ainda segundo a HSM Management, é necessário então que certas capacidades sejam cultivadas em prol da engenhosidade:

Modelagem: Entender o processamento que produz grandes dados para saber lidar com os mesmos é essencial. Sem o modelo do processo subjacente que gera os dados, não há como saber o que realmente é relevante. Porém, é necessário mais do que modelos para o fenômeno de base, também são necessários modelos para os problemas que os grandes dados alimentam.

Codificação: Grande parcela dos graduados em administração desconhece as grandes massas de dados porque residem em um domínio difícil de acessar, codificadas por protocolos e linguagens estranhas.

Percepção: A informação é construída e é necessário percebê-la. A ciência da mensuração transforma qualidade em quantidade, ou seja, representa intuições, sentimentos e percepções em dados observáveis e mensuráveis. Porém, essa ciência ainda está em sua infância. A maior oportunidade para startups de internet está na construção de negócios que explorem e deem sentido aos terabytes de dados gerados por usuários do LinkeddIn, Facebook etc. Os novos mestres em Big Data serão os mestres da engenhosidade cultivada.

O software Tableau tem como diferenciais visualizações sofisticadas, relatórios e painéis com interface intuitiva de arrastar e soltar, com a qual é possível ver a mudança no momento em que elas acontecem. Qualquer um que saiba trabalhar com o Excel pode aprender a usá-lo rapidamente. Esse avançado software de business intelligence permite que todos na sua organização analisem e compreendam seus dados entre 10 a 100 vezes mais rápido do que qualquer outra solução. O download da versão trial do Tableau pode ser realizada gratuitamente no nosso site: Download do Tableau Desktop .

Detectar tendências

Tue, 22 Oct 2013 13:53:00 GMT

A análise de dados auxilia a detectar tendências. Atualmente, os empresários estão em uma busca constante por novas ideias para que possam inovar e triunfar no mundo dos negócios. Além de conhecer uma tendência, também é importante entende-la e ter todo o cuidado para avaliar o que ela pode trazer para a organização. É preciso estar atento, descobrir para onde sua empresa está indo e quais são as necessidades que os dados revelam.

As tendências de consumo estão ligadas aos rendimentos como qualquer outra atividade do mundo dos negócios. Uma tendência é a manifestação de algo que se proliferou ou uma necessidade atual, desejo ou carência. Observá-la é compreender o que está acontecendo, nos grandes ou pequenos grupos. Depois de descobrir a origem desse movimento, também é preciso descobrir quais inclinações podem afetar, determinar ou impactar os negócios, além de avaliar os riscos potenciais e oportunidades.

Detectar tendência é uma forma de compreender o que os consumidores estão fazendo e o que podem fazer no futuro, quais os seus hábitos de consumo e o que se pode aprender deles. Isso pode inspirar novos produtos, serviços e experiências para antecipar essas tendências e atingir a marca com ideias que levem ao sucesso. Isso significa mais receita e lucro.

Quer ver isso na prática? Você pode fazer o download gratuito da versão teste do Tableau no nosso site.

A importância do Big Data

Mon, 14 Oct 2013 13:00:00 GMT

Um termo muito utilizado atualmente é “Big Data”, essa denominação popular é para determinar um grande armazenamento de dados captados com velocidade, variedade, veracidade e valor.

Estudos publicados na revista Varejo – Serviços e Oportunidades revelam que a maioria das empresas ainda não possui uma estratégia de Big Data. A entrevista com 339 gestores de TI concluiu que poucas empresas aproveitam as informações sobre seus produtos e clientes.

Apenas uma parcela de 12% das organizações se utiliza das estratégias de Big Data diariamente. Os principais motivos para a falta de uso dessa tecnologia são o pouco entendimento dos benefícios que ela pode trazer e a falta de apoio da liderança executiva da empresa.

As empresas que tiram proveito do Big Data têm uma vantagem competitiva significativa e podem ter uma gestão de informação abrangente. Ferramentas que possuem soluções integradas, metodologias e modelos estatísticos que permitem gerenciar grandes quantidades de dados aprimoram processos operacionais essenciais e tomadas de decisões estratégicas, melhorando as vantagens competitivas da empresa.

De acordo com a revista Varejo – Serviços e Oportunidades, as empresas que não utilizam têm dúvidas a respeito da precisão, qualidade, segurança e conformidade dos dados, incertezas sobre a pontualidade das informações e temem dificuldades na conciliação desses dados.

Nas empresas, pesquisas apontam que o responsável pela estratégia e gerenciamento de dados varia desde o gestor de TI ao CEO da empresa. Essa falta de um responsável específico gera um desafio adicional na implantação e execução de uma estratégia de dados.

Os entrevistados pelo o estudo apontaram a análise estatística de dados como uma prioridade para apoiar decisões de negócios, juntamente com o aumento da comunicação interna e acesso à informação. O que é mais esperado dessas soluções é a visualização e geração de dashboards, possibilidade de traçar perfis (data profiling) e a oferta de software como serviço.

Os bancos de dados mais comuns nas organizações são informações dos clientes e produtos. Normalmente, os registros a respeito dos clientes são gerados durante a integração da Empresa com o consumidor, dados cadastrais, informações sobre o cidadão e dados de pacientes. As informações sobre produtos costumam ser provenientes dos dados de vendas, registro de compras e históricos de manutenção, reparo e operações – MRO (Maintenance, repair, and operations).

Mas não basta apenas o Big Data, é a gestão dos dados que determinará o futuro da organização. O Tableau é um software avançado que permite que a organização obtenha os dados necessários para soluções em seus negócios de ágil e clara. Para fazer um teste, basta realizar o download gratuito para testar no próprio site da Five Acts .

Fonte: Revista Varejo – Serviços e Oportunidades.

O que é Tableau?

Wed, 02 Oct 2013 18:23:00 GMT

Tableau Software é uma empresa norte-americana que recentemente ampliou os seus negócios para a América Latina. A fabricante dos chamados Business Intelligence (BI) afirmou que sua plataforma já é utilizada em solo nacional por empresas como Claro e Catho Online. A Tableau rapidamente cresceu em seus negócios, em 2011, dobrou suas receitas anuais e... Read more »

[Blog] Five Acts

Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Introdução

O que é o Unity Catalog Metrics?

Principais Funcionalidades

Benefícios do Unity Catalog Metrics

Tomada de Decisão Melhorada

Eficiência Operacional

Conformidade e Segurança

Como Funciona o Unity Catalog Metrics

Definição e Gerenciamento de Métricas

Controle de Acesso e Auditoria

Integração e Consumo de Métricas

Exemplos de Aplicação

﻿

Marketing

Vendas

Finanças

Conclusão

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Setor Fiscal

Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas

Escalabilidade e Automação

FP&A

Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas

Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva

Auditoria

Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta

Contabilidade

Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação

Economia de Tempo e Precisão com Analytics

Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias

Conclusão

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

O que é o Mosaic AI Model Serving?

O que são LLMs?

Integração Eficiente de LLMs

Aplicações de IA na Prática

Facilitação do Processo Analítico

Escolhendo o LLM Certo

Personalização com Dados Proprietários

Segurança e Privacidade de Dados

Benefícios e Vantagens

Conclusão

Tenha uma Abordagem Data-Centric para Inteligência Artificial e Governança de Dados com Databricks

10 Princípios da Análise de Dados para Negócios: Entenda Como Gerir Dados com Confiança para Tomar Decisões com Tableau

Aplicando Técnicas de Machine Learning para Melhorar a Análise de Dados no Tableau

Uso do Databricks para Processamento de Streaming em Tempo Real

As 10 Principais Tendências Tecnológicas Estratégicas do Gartner para 2024

Iniciando com DataRobot: Avaliação de Modelos, Geração de Previsões e Integração facilitada

Introdução

O que é o DataRobot?

Como funciona o DataRobot

Preparação dos Dados:

Treinamento de Modelos:

Avaliação de Modelos:

Otimização de Hiperparâmetros:

Informações sobre o Modelo:

Avaliação de Modelos:

Geração de Previsões:

Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot

APIs e Estruturas de IA

Plataformas de Dados

Aplicativos de Negócios

Considerações Finais

Comparação Detalhada entre Criação na Web e no Tableau Desktop

Introdução

Diferenças e Similaridades

Diferenças Gerais

Recursos de Criação na Web

Gerenciamento de Dados

Análise

Criação e Edição de Exibições

Ferramentas de Análise

Criação de campos calculados, compartimentos, cálculos de tabela e conjuntos

Painel de Análise

Filtragem e Classificação

Formatação

Redimensionamento e Edição

Adição de Objetos no Painel

Recursos Adicionais