Como a IA está transformando a indústria da saúde

Embora seja uma tecnologia recente, você sabia que já há muitas aplicações da inteligencia artificial na saude? É isso que apresentaremos neste artigo, isto é, algumas soluções de IA e os seus impactos em telemedicina, gestão e otimização de fluxos operacionais, atendimento, entre outros campos direta ou indiretamente ligados à saúde.

Antes, porém, é interessante mencionar que a adoção de novas tecnologias pode proporcionar vantagens competitivas às organizações da área, como hospitais, clínicas, consultórios, etc. Por outro lado, há riscos de não aderir a novas tecnologias nos negócios, incluindo os da saúde. Por exemplo, a perda de competitividade e de oportunidades.

No entanto, isso precisa de análise e planejamento, a fim de evitar resultados inesperados. Também é importante começar a entender mais sobre o uso da inteligencia artificial na saude. Sendo assim, continue lendo e confira como a IA está transformando essa área!

Tecnologia para a área da saúde (health tech)

O desenvolvimento de tecnologia com uso de inteligencia artificial na saude já vem ocorrendo. A seguir, listamos algumas das áreas que recebem contribuição da IA. Veja:

Telemedicina

A inteligencia artificial na medicina se destaca por otimizar o atendimento remoto, isto é, a telemedicina. Com o emprego de IA, dá para melhorar o tratamento dos dados obtidos de pacientes que moram em locais isolados e afastados para a produção de diagnósticos mais precisos.

A IA oferece suporte às decisões com Inteligência de Dados porque é capaz de avaliar grandes volumes de informações de saúde. A partir disso, ela pode detectar padrões e identificar tendências, bem como prever resultados prováveis e identificar oportunidades para melhorar a qualidade do atendimento.

Health Analytics e dados

Há sistemas que otimizam o tratamento de grandes volumes de dados (Big Data), o que possibilita aprimorar tratamentos, prevenir surtos de enfermidades, diminuir custos de saúde, etc. Essas soluções extraem dados estruturados de volumes não estruturados.

Nesse caso, a IA contribui na análise desses dados não estruturados, podendo ser incorporada em modelos de Health Analytics em conjunto com aprendizado de máquina. Aliás, é possível treinar algoritmos de aprendizado de máquina para detectarem padrões em imagens médicas, como ressonâncias magnéticas, raios-X e outros exames ou testes. Isso para que consigam identificar doenças.

Registros médicos e outros dados hospitalares nem sempre são guardados como dados estruturados, dificultando combinações e avaliações em conjunto. Embora sistemas de Big Data possam trabalhar neles, a IA é capaz de padronizar esses dados médicos independentemente do formato em que estejam. A partir disso, diversas informações podem ser obtidas e muitas tarefas otimizadas.

Desenvolvimento de medicamentos

A Inteligência Artificial pode ser empregada na identificação de novos usos e funções para medicamentos conhecidos. Além disso, é capaz de contribuir no planejamento de tratamentos personalizados e efetivos, bem como na seleção de pacientes com maiores probabilidades de se adaptarem a procedimentos específicos. Ou seja, aqueles com maiores chances de apresentarem respostas positivas a esses tratamentos.

Robótica médica

A inteligência artificial contribui no aprimoramento da cirurgia robótica. Além do mais, robôs com IA integrada podem colaborar para a reabilitação de pacientes. Isso sem falar na análise de dados constante durante essas atividades, o que pode resultar em insights para sessões, tratamentos, cirurgias ou outras ações futuras com os pacientes.

Aplicações da inteligencia artificial na saude

Há diferentes atividades que podem ter impacto da inteligencia artificial na area da saude. Adiante, separamos algumas delas, bem como funções ou procedimentos específicos em que a IA é capaz de atuar. Confira:

Gestão eficiente de agenda

A IA contribui não só na organização de horários da agenda, como também pode ser empregada em chats para marcar consultas e responder dúvidas de pacientes. Também é possível desenvolver modelos para prever a probabilidade de certos pacientes faltarem a consultas ou a outros procedimentos. Dessa forma, dá para o time de profissionais adotar medidas proativas para assegurar a vinda dos pacientes nos dias e horas programados.

Atualização de leitos em tempo real

A IA é capaz de monitorar a ocupação de leitos do hospital em tempo real. Isso contribui na gestão da capacidade do estabelecimento médico, assegura que pacientes recebam atendimento adequado e fornece informações mais precisas aos médicos e gestores. Em momentos de baixa ou alta demanda, esse tipo de monitoramento entrega importantes dados para a tomada de decisões.

Monitoramento de pacientes com doenças crônicas

A IA pode ser aplicada no monitoramento de doentes crônicos para detectar alterações em suas condições clínicas e, a depender da situação, acionar intervenções médicas. Em alguns casos, uma ação prévia e rápida tende a evitar a hospitalização de pacientes.

Análise genômica

A análise de sequências genômicas também é uma das funções possíveis da IA, de modo a permitir a detecção de mutações ou alterações genéticas associadas a certas enfermidades. Inclusive, isso pode auxiliar na personalização de certos tratamentos com base na genética do paciente.

Análise da jornada do paciente

A jornada do paciente pode passar por uma análise completa da IA, indo desde o momento em que ele começa as consultas até a sua alta. Os dados obtidos nas interações com médicos, nos exames, em conversas com o atendimento e em outros procedimentos podem ser avaliados pela IA.

Ela poderá ajudar na identificação de tendências ou padrões relacionados ao paciente e também envolvendo os processos da organização. Em outras palavras, se houve atrasos, ineficiências, gargalos etc. que podem ter impactado a jornada do paciente.

Pesquisa médica

A Inteligência Artificial também é uma ferramenta na mão de pesquisadores da área de saúde, uma vez que pode auxiliar na identificação de novos usos para medicamentos, na avaliação de resultados em ensaios clínicos, na organização de dados, etc.

Benefícios da IA para a indústria médica

É importante adotar novas tecnologias no setor da saúde para se destacar da concorrência. Nesse sentido, a IA pode alavancar negócios em diferentes áreas por conta de uma série de benefícios, como:

Melhora da jornada clínica do paciente

A IA torna mais eficiente a jornada clínica do paciente. Ela contribui para estimativas de necessidades de cuidados futuros, na identificação de oportunidades para otimizar o atendimento e na coordenação dos fluxos de saúde.

Prevenção de fraudes

Hospitais, clínicas, consultórios e outros estabelecimentos médicos estão sujeitos a fraudes e irregularidades. Todavia, a IA pode ser empregada para identificar e prevenir ações fraudulentas, executar auditorias inteligentes, detectar erros em contas médicas, otimizar a gestão de glosas, entre outras atividades. Os benefícios disso envolvem uma maior economia e uma redução nos riscos de fraudes.

Otimização de fluxos operacionais

Muitos processos de saúde podem ser otimizados com a IA. Por exemplo, a programação de consultas, a alta hospitalar, a triagem de pacientes, entre outros. Inclusive, alguns procedimentos administrativos e de gestão. Além disso, ela pode identificar quais são os processos que precisam de melhorias nos ambientes hospitalares, clínicos e de saúde em geral.

Tendências de IA para os próximos anos

Algumas tendências envolvendo a inteligencia artificial na saude já são cogitadas ou previstas à medida que o nível de maturidade das IAs aumenta. Por exemplo, o desenvolvimento de algoritmos de machine learning mais robustos e eficientes para análises de grande volume de dados médicos.

Além disso, temos o uso de IAs em conjunto com "gêmeos digitais", isto é, representações virtuais que emulam entidades reais. No caso, modelos da fisiologia humana e de componentes médicos podem ser projetados em ambientes digitais para agilizar o desenvolvimento de tratamentos. Com a ajuda da IA, essas representações e os tratamentos pretendidos podem se tornar mais precisos e eficientes.

Muitas dos usos da inteligência artificial na saude, que foram citados neste artigo, também tendem a ser aprimorados com o tempo. Alguns podem ser otimizados com novas funções e usos.

Enfim, apresentamos apenas alguns exemplos de tecnologias, aplicações e benefícios da inteligencia artificial na saude, além de certas tendências. Esse é um campo que está em sua fase inicial, podendo ter muitos desdobramentos no futuro. Portanto, fique atento em relação às novidades do setor!

Por falar em novidades e aplicações, aproveite e confira as soluções tecnológicas, incluindo de Inteligência Artificial, da Scala!


Realidade aumentada: inovações e aplicações além dos games

Imagine oferecer aos clientes a possibilidade de visualizar como um produto fica no corpo dele, ou então permitir que eles interajam com anúncios feitos pela sua empresa nas redes sociais. Com os avanços relacionados à realidade aumentada, essas e outras possibilidades ficam cada vez mais tangíveis.

Essa inovação está sendo implementada em uma série de setores e ajudando os empreendimentos a melhorar a experiência dos clientes e também os resultados do negócio. Quer saber mais sobre as aplicações da RA em uma empresa? Então, continue lendo e confira este post!

O que é realidade aumentada?

Muitos se confundem quando o assunto é RA, achando que ela é capaz de criar um ambiente totalmente novo. Porém, essa tecnologia somente possibilita a interação entre o mundo real e o virtual a partir de diferentes elementos.

Para quem se pergunta como funciona a realidade aumentada, um ótimo exemplo são as simulações de maquiagens. O segmento de beleza, empregando RA, aproveita smartphones e outros dispositivos para permitir que os consumidores verifiquem como ficariam ao usar um determinado produto.

Desse modo, esse mercado apresenta um crescimento exponencial, tendo a estimativa de atingir cerca de US$ 42 bilhões em 2024 e passar dos US$ 248,38 bilhões até 2029, segundo dados.

Qual a diferença entre realidade virtual e aumentada?

O que significa a segunda você já viu no tópico anterior e, ao lembrar do equívoco cometido em relação a ela, podemos chegar à definição do que é realidade virtual. Essa, sim, é utilizada para gerar uma experiência imersiva aos usuários.

Ela permite que as pessoas mergulhem integralmente em um ambiente gerado por computadores, como o metaverso, dando a sensação de que estão em um mundo virtual. Para isso, são utilizados óculos e capacetes que geram uma experiência tridimensional.

Já existem jogos que utilizam essa tecnologia e a adesão a eles é crescente. A avaliação de um estudo recente é de que até 2025 cerca de 216 milhões de pessoas utilizem essa inovação em seus games.

Quais os tipos de realidade aumentada?

Há diferentes formas de classificar a Augmented Reality que vão desde a tecnologia aplicada até os métodos de interação usados. A seguir, explicamos os mais usuais que podem ser vistos no mercado:

  • baseada em marcador — tem esse nome por utilizar marcadores visuais, como QR codes, que ajudam as câmeras a detectar e sobrepor as informações digitais;
  • baseada na localização — ele tem como base a utilização de GPS para fornecer os conteúdos aos usuários, como o jogo Pokémon GO;
  • sobreposta — funciona por meio da substituição de uma visão real por uma aumentada, modificando a aparência, como os provadores virtuais.

Há ainda outros modelos similares aos listados acima, porém, com menor aderência até o momento. Falando em aceitação, essa inovação já está sendo aplicada em diferentes nichos para melhorar a experiência do cliente.

Como a realidade aumentada pode ser aplicada?

Diversas empresas dos mais variados setores já estão aproveitando os benefícios e a transformação digital gerada pela RA. Quer saber como aplicar em seu negócio também? Então, continue a leitura e confira mais a seguir.

Educação

A aplicação da realidade aumentada na área educacional pode ser aproveitado em diferentes contextos, como na área corporativa, na formação de especialistas em diversas áreas ou no desenvolvimento pessoal dos indivíduos.

Ela permite estimular e engajar os alunos por meio de ambientes virtuais realistas que geram maior interação e o aprendizado de conceitos complexos de maneira mais fácil e prática.

Medicina

Os médicos também já aproveitam a RA para melhorar o seu trabalho no dia a dia e oferecer mais segurança aos pacientes. Por exemplo, tal solução possibilita realizar simulações de cirurgias.

Com isso, os profissionais têm como praticar e aperfeiçoar as habilidades, tornando os procedimentos cirúrgicos mais efetivos. Também é viável aplicar essa inovação na área da saúde mental, tratando fobias e estresses gerados por traumas.

Marketing

Os consumidores estão mudando seus comportamentos e buscando por experiências mais ricas e interativas. A partir disso, os profissionais da área publicitária puderam enxergar na realidade aumentada uma grande oportunidade.

Assim, criam anúncios envolventes para otimizar a jornada de compra do cliente e chamar a atenção deles para a marca, integrando as pessoas nas campanhas publicitárias. As chances de aumentar as taxas de conversão com essa ferramenta são elevadas.

Engenharia e Arquitetura

Já imaginou apresentar a um cliente um projeto de design de interiores extremamente visual, sem precisar que ele saia de casa? Por meio da realidade aumentada essa possibilidade é factível e, não só isso, já está sendo aplicada.

Os engenheiros e arquitetos conseguem implementar a RA para explorar modelos 3D de construções, detalhar espaços antes de desenvolver o produto demandado e edificar uma compreensão mais aprofundada do que vai entregar ao consumidor.

Comércio Eletrônico

Já é possível aproveitar os benefícios da realidade aumentada na hora de fazer as suas compras. Isso porque as empresas que aproveitam do ambiente digital para vender estão disponibilizando uma série de ferramentas para permitir que os clientes vejam como fica uma roupa, óculos e, como você já viu, até mesmo maquiagens.

Com as perspectivas de investimentos crescentes nessa tecnologia, será cada vez mais comum experimentar produtos que desejamos comprar no meio online, melhorando nossa experiência.

Indústria

O setor industrial também já pode desfrutar de ferramentas de RA ao desenvolver os itens que serão oferecidos no mercado. Por meio delas, é plausível elevar a eficiência e a precisão durante o processo produtivo.

Isso porque é possível visualizar os protótipos antes de efetivamente confeccioná-los, o que auxilia a implementar ajustes que vão aumentar o valor agregado. Ainda é possível contar com assistência técnica de especialistas em reparos na infraestrutura ou na manutenção das instalações.

A compreensão de todas as aplicações já realizadas de realidade aumentada ajuda a compreender as dimensões que essa inovação tende a atingir. No entanto, o caminho de aperfeiçoamento ainda é longo, fazendo com que a sua empresa tenha a necessidade de implementar outras tecnologias para aumentar a lucratividade e eficiência.

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Iniciativas tecnológicas para um futuro sustentável

O desenvolvimento de tecnologia sustentavel colabora para a preservação do meio ambiente, sendo um dos principais meios para isso. Por intermédio de diferentes iniciativas tecnológicas é possível contribuir com a sustentabilidade de forma macro, objetivando um futuro mais sustentável e com um bom gerenciamento de recursos.

Esse fator é importante para termos uma relação mais adequada com a flora e a fauna, a natureza e o próprio planeta. O bem-estar das pessoas também pode ser incrementado em certos aspectos, como na melhora da qualidade do ar, da água e do entorno em que vivem.

Todavia, nem sempre é fácil saber como implementar práticas sustentáveis, por isso, vamos apresentar como as iniciativas tecnológicas podem contribuir nesse sentido. Continue lendo e veja o que preparamos!

Importância da sustentabilidade

Para começar, é preciso entender qual a importância da sustentabilidade e como a tecnologia sustentavel ajuda o planeta. Nesse sentido, o primeiro conceito se refere uma condição de equilíbrio entre os recursos naturais existentes e o uso deles pela sociedade, em um nível que possibilita a permanência dessa relação por um prazo específico — que se espera ser bem longo.

Já a tecnologia sustentavel utiliza recursos de uma maneira responsável, normalmente mais limpa e renovável. Dessa forma, é possível sustentar o equilíbrio entre consumo, produção e proteção do meio ambiente enquanto se obtém os frutos dessa tecnologia.

Atualmente, temos os indicadores ESG (Environmental, Social and Governance) que, dentre outras funções, ajudam a mensurar níveis de sustentabilidade em negócios.

Principais exemplos de tecnologia sustentavel

Antes de passarmos aos exemplos, vamos entender um pouco mais sobre o que é tecnologia sustentavel. Basicamente, trata-se de uma inovação que atende a uma finalidade enquanto minimiza efeitos negativos no meio ambiente.

Ela também pode fomentar a eficiência energética, diminuir o consumo de recursos naturais, contribuir na preservação ambiental, etc. Dessa forma, ela ajuda a lidar com alguns dos problemas atuais que afetam os ecossistemas, como a poluição e a perda de biodiversidade.

Agora que você já tem uma noção melhor da relação entre tecnologia e sustentabilidade, confira alguns exemplos de soluções e ferramentas consideradas sustentáveis:

Energias renováveis e eficiência energética

Quando o assunto é sustentabilidade, existe uma relação entre eco energia sustentavel e tecnologia. Basicamente, soluções inovadoras precisam de energia para funcionarem e quanto mais renováveis e “limpas” forem as fontes energéticas, maior é o índice de sustentabilidade.

Nesse caso, as fontes de energia consideradas limpas são variadas, como eólica, solar, hidrelétrica e geotérmica. O emprego delas pode contribuir para diminuir a dependência de combustíveis fósseis enquanto reduzem a emissão de carbono.

Há tecnologias que aumentam a eficiência energética e, portanto, consomem menos recursos. Nesse grupo temos sistemas de gerenciamento de energia, equipamentos de iluminação LED, isolantes térmicos, entre outros.

Processos de produção ecológicos

Algumas tecnologias podem ser empregadas para tornar processos de produção mais ecologicamente corretos. Por exemplo, o monitoramento remoto de lavouras e a agricultura de precisão aumentam a eficiência do plantio e das colheitas, enquanto diminuem o consumo de água e o uso de pesticidas.

Já o emprego de veículos elétricos em empresas de transporte pode tornar a operação logística menos poluente. Nos centros urbanos, soluções de compartilhamento de bicicletas e de carros também ajudam na diminuição da poluição.

Redução de poluição

Por falar em poluição, há soluções que tentam diminuir os gases emitidos em empresas e indústrias. Um exemplo é a tecnologia de redução da poluição do ar (Air Pollution Abatement – APA), a qual consegue captar e neutralizar contaminantes presentes no ar em espaços de manufatura. Ao empregar tecnologias à base de água, seu purificador gera uma bolha de ar limpo para aumentar a qualidade do ar.

A organização The Ocean Cleanup desenvolveu um projeto de tecnologia para remover e eliminar plásticos que poluem oceanos e mares. Trata-se de uma rede de telas em formato de “U” que coletaria o plástico flutuante até um local específico, em que o material concentrado seria extraído e levado à costa para reciclagem. A ideia é deixar as correntes oceânicas ajudarem na reunião do plástico.

Nuvem, digitalização de ativos e servidores virtuais

Pode não parecer, mas uma boa eficiência em dados também tem relação com sustentabilidade. No caso, mais propriamente com a gestão, armazenamento e processamento desses dados. Quando esses processos são feitos em ambiente virtual, minimiza-se os impactos ambientais.

Por outro lado, a alocação de arquivos em espaços físicos demanda vários materiais que passam por uma cadeia produtiva de alto custo e impacto ambiental. Por exemplo, a produção de papéis, caixas e outros derivados de celulose.

Portanto, algumas soluções de digitalização do sistema de armazenamento de arquivos e de computação em nuvem podem contribuir para a sustentabilidade, pois utilizam dados virtuais. Há programas que realizam a gestão de contratos de maneira totalmente digital, economizando custos com papéis, transporte e armazenamento físico. Só é importante avaliar os níveis de criticidade e privacidade dos dados para adotar soluções assim.

O trabalho com sistemas e documentos digitais traz outros benefícios, como maior agilidade no acesso a informações e a observabilidade de dados. Esse segundo fator se refere a uma abordagem de TI para se obter controle amplo sobre processos de coleta, armazenamento e utilização de dados em uma organização.

Por que adotar tecnologias sustentáveis?

A adoção de tecnologias sustentáveis é importante para termos processos empresariais e industriais ecologicamente responsáveis. Isso pode proporcionar uma série de benefícios ambientais, sociais e organizacionais, como:

  • minimizar a pegada ecológica;

  • conservar recursos naturais, como os hídricos e florestais;

  • combater a poluição da água, do ar, do solo, etc.

  • reduzir emissões de gases que contribuem para o efeito estufa;

  • diminuir o consumo de energia;

  • minimizar a degradação do solo;

  • elevar a reutilização e a reciclagem;

  • diminuir o desperdício e otimizar a utilização de recursos dentro das empresas;

  • simplificar a monitoração ambiental;

  • aumentar a eficiência das operações industriais, etc.

Como começar a implementar

Esta é uma questão que precisa de um bom planejamento e da mudança de algumas práticas. Por exemplo, será preciso mapear os ativos e processos internos da empresa a fim de descobrir quais são os menos sustentáveis. Depois, será necessário substituí-los por similares ecologicamente responsáveis. Além disso, a seguintes dicas podem ser úteis:

  • empregar fontes de energia renovável — atualmente, temos o chamado Mercado Livre de Energia, no qual é possível adquirir energia de fonte solar, eólica, biomassa, etc. diretamente de comercializadores e geradores;

  • priorizar materiais biodegradáveis — ao definir quais itens serão utilizados não só nos processos principais da empresa, como também em atividades administrativas e de manutenção, lembre de priorizar aqueles que não deixam tantos resíduos na água;

  • aderir à economia circular — ao avaliar a cadeia produtiva do negócio, dá para diminuir desperdícios e detectar oportunidades de reaproveitamento de matéria-prima. Esses fatores colaboram na redução de impactos causados pelos processos produtivos;

  • montar um programa de reciclagem e gerenciamento de resíduos — além de propiciar práticas de descarte e reutilização corretas no ambiente de trabalho, o projeto pode enviar materiais a outras entidades, como cooperativas;

  • estabelecer parcerias com organizações inovadoras — mesmo que sua empresa não tenha tecnologias sustentáveis, dá para fazer parcerias com organizações que as têm. Dessa forma, elas contribuirão para o seu negócio minimizar o impacto ambiental causado. Por exemplo, empresas de reaproveitamento de resíduos.

Além de tudo, há soluções que podem ser empregadas em processos gerenciais e operacionais que já contribuem para aumentar o nível de sustentabilidade do negócio. Por exemplo, a adoção de sistemas de armazenamento ou reservatório de dados, de servidores virtuais, de computação em nuvem etc. Aliás, há ferramentas de Inteligência Artificial que otimizam a gestão de dados e agregam maior eficiência. Um exemplo é a Dora.

Neste artigo, vimos qual a importancia da tecnologia sustentavel e como ela contribui para o cenário da sustentabilidade a um nível macro, envolvendo empresas e sociedade. Por meio de soluções criativas e ecologicamente responsáveis, a tecnologia vem contribuindo para a conservação do meio ambiente, inclusive, sendo capaz de colaborar no desenvolvimento de modelos de negócio inovadores e sustentáveis.

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A importância da governança de dados na era da privacidade

Conforme as atividades migram para o mundo digital, desenvolver medidas que garantem a privacidade das informações é fundamental para preservar a imagem de sua empresa. Essa necessidade fez com que surgisse uma nova categoria de cuidados relacionados a governança de dados.

Com os crescentes desafios que precisam ser compreendidos e a legislação em constante evolução, é crucial verificar tendências e inovações relacionadas a esse conceito, as quais estão surgindo para auxiliar na melhora no gerenciamento de informações.

Quer saber mais sobre como proteger os clientes e o seu empreendimento? Então, continue a leitura e confira este post!

O que é governança de dados?

Proteger os dados da empresa é essencial para evitar fugir de prejuízos e garantir o uso adequado do material. A governança da informação, portanto, está relacionado a definição de políticas e procedimentos que vão permitir fazer uma boa gestão da base.

A partir desse conceito, engenheiros de IA e cientistas de dados definem responsabilidades, estabelecem padrões e aplicam protocolos para manter a segurança, a qualidade e a privacidade, respeitando as legislações vigentes.

Vale lembrar ainda que esse conceito é formado por diferentes componentes, como administração, gerenciamento de qualidade, gestão de metadados, segurança e conformidade com regulamentações. Esses elementos podem trazer adversidades que precisam ser superadas para garantir um bom resultado.

Quais os desafios da governança de dados?

O entendimento das complexidades existentes na hora de fazer a gestão do banco de informações da empresa permite adequar a abordagem e fugir dos erros. A seguir, destacamos quais são os desafios que precisam ser conhecidos e superados.

Colaboração entre departamentos

Toda a empresa costuma fazer uso das informações disponíveis na base de dados e isso acaba gerando dificuldades na hora de realizar a gestão. É preciso ter definições de responsabilidades e de acesso a informações para evitar que pessoas não autorizadas façam uso indevido de materiais.

Também vale a pena integrar e promover a colaboração e alinhamento de diferentes setores, como o de Tecnologia da Informação, de Compliance e até mesmo o de operações. Somente com esse cuidado é possível aumentar a segurança e evitar vazamentos.

Conformidade regulatória e segurança

Visando proteger as pessoas, diversos governos tem desenvolvido leis para evitar o uso indevido de informações confidenciais, com destaque para a LGPD no Brasil e para a GDPR na Europa.

Investir em adequações e contar com a ciência de dados para elaborar um planejamento estratégico e evitar penalidades, que podem ser bem duras, é um desafio, demandando conhecimento dos profissionais especializados da sua empresa.

Qualidade dos dados

Para que a tomada de decisão seja eficiente, é necessário contar com informações de qualidade, evitando a desatualização, duplicação e inconsistência.

Investir em ferramentas adequadas que ajudem a limpar e validar o que entra no banco de dados é uma ótima opção. Esse processo deve ser contínuo e bem desenvolvido, o que pode representar um desafio quando não se tem os recursos apropriados.

Qual a importância da governança de dados na proteção de informações?

Assim como proteger a infraestrutura física da empresa garante a segurança e proteção de colaboradores, clientes e parceiros, a criação de mecanismos de cuidados digitais também requer atenção. Isso evita vazamentos de informações pessoais — que causam prejuízos as finanças e a reputação. Investir em estratégias de governança podem gerar uma série de benefícios para a sua organização, como:

  • oferece mais transparência — ao documentar as entradas e saídas de informações, acaba facilitando auditorias e evitando práticas indevidas;
  • ajuda a manter a conformidade — a governança ajuda a superar desafios relacionados às leis que você viu anteriormente a partir de medidas rigorosas de proteção das informações;
  • melhora a gestão de riscos — são implementadas medidas de proteção para mitigar riscos, avaliar vulnerabilidades e dar respostas rápidas em caso de incidentes;
  • aumenta a qualidade — por fim, vale citar que esse conceito ajuda a detectar anomalias e padrões que sugerem inconsistências, permitindo realizar ajustes e manter uma base de dados realmente útil.

O que é privacidade de dados e por que é importante?

Contar com informações dos clientes é relevante para tomar decisões melhores, entender tendências e padrões e se diferenciar dos concorrentes. Nesse sentido, a privacidade de dados, que se refere a autorização do compartilhamento de suas informações pessoais, exerce um papel importante.

Imagine que a sua empresa teve um episódio de vazamento de dados, que tornou pública algumas informações sigilosas de clientes. Esses, por sua vez, não vão autorizar a sua empresa a utilizar suas informações pessoais, o que pode prejudicar as estratégias do seu negócio.

Entender como a privacidade de dados se aplica ao seu dia a dia e quais medidas são necessárias para garantir a segurança do ambiente digital, permite que sua marca transmita segurança para os clientes, fornecedores e colaboradores.

Como a privacidade de dados está relacionada à segurança de dados?

A privacidade e segurança pertencem a um termo mais amplo, o de proteção de dados, o qual é responsável pela preservação das informações pessoais e sensíveis dos consumidores.

Para que o processo seja implementado com sucesso, desenvolva e implemente políticas, procedimentos e tecnologias que auxiliem na conformidade legal com a LGPD e outras normas, o que vai garantir a confidencialidade, integridade e disponibilidade dos dados.

Quais as tendências em governança e privacidade de dados?

A adoção das tendências relacionadas à governança de dados é um caminho para se adequar as alterações legislativas e às exigências dos consumidores. Nesse sentido, o Gartner afirma que uma das possibilidades adotadas por cerca de 30% dos negócios é o uso de portais para obter consentimento dos usuários.

Outro recurso cada vez mais comum é a aplicação de ferramentas que utilizam inteligência artificial. Pela sua capacidade de processar e analisar um grande volume de informações, essa solução permite fazer a identificação ágil de ameaças o que, consequentemente, auxilia na aplicação medidas corretivas para mitigar vazamentos.

Ao compreender os avanços na governança de dados e aplicar essas tendências, é possível aumentar a proteção das informações dos clientes e tomar melhores decisões. Vale ainda investir em ferramentas que aplicam essas inovações para assegurar mais eficiência em sua empresa.

Quer implementar soluções que melhoram as estratégias de dados da empresa? Então, entre em nosso site e descubra como podemos ajudar!


O papel de FinOps e AI na sustentação da infraestrutura híbrida

Você está em busca de estratégias para melhorar os processos em sua empresa e deixá-los cada vez mais tecnológicos? Precisa de abordagens que diminuam o trabalho da equipe, ao invés de aumentá-lo cada vez mais? 

Então, integrar FinOps e inteligência artificial (IA) pode ser o caminho! Isso tem revolucionado a forma como as empresas gerenciam seus recursos e custos na nuvem. 

Neste artigo, exploraremos como essas ferramentas funcionam juntas, suas estratégias de implementação e os benefícios de longo prazo para as organizações. Continue a leitura para saber mais! 

O que é FinOps? 

FinOps, ou Financial Operations, é um termo que se refere a um conjunto de práticas que combinam finanças, tecnologia e operações para gerenciar os custos atrelados à computação em nuvem dentro das empresas. Esse tipo de colaboração envolve várias equipes nas organizações, incluindo finanças, TI e operações.

O papel da AI na gestão de infraestrutura 

Agora, é hora de você entender o papel da inteligência artificial nesse contexto. Afinal, como ela se relaciona com a computação em nuvem? E com a infraestrutura nesse quesito?

De modo geral, é fundamental compreender que esse tipo de cuidado faz com que os custos e a eficiência dos processos sejam otimizados. Uma das razões para isso é o monitoramento constante de áreas como servidores e redes. Isso pode ser feito em tempo real, ajudando na prevenção de falhas e detecção de problemas diversos.

Além disso, a IA pode automatizar tarefas rotineiras e repetitivas, liberando os profissionais de TI para se concentrarem em atividades mais estratégicas. E, claro, ela também é útil para melhorar a segurança da infraestrutura.

Por fim, a inteligência artificial pode ser uma grande aliada na melhoria da experiência do usuário, também conhecida como CX. Isso porque ajuda no fornecimento de suporte automatizado, com chatbots e assistentes virtuais que podem resolver problemas comuns e fornecer assistência imediata.

Sinergia entre FinOps e AI 

A sinergia entre FinOps e inteligência artificial (IA) transforma a maneira como as organizações gerenciam seus custos e operações na nuvem. Vamos explorar como elas se complementam?

O primeiro ponto é a visibilidade e transparência dos custos. Enquanto a FinOps oferece metodologias e práticas para monitorar e analisar os custos da nuvem, a IA pode automatizar a coleta e análise de dados financeiros.

Além disso, ambas podem ajudar na identificação de oportunidades para a redução de custos e prevenção de problemas. Assim, os processos são automatizados, otimizados e a satisfação do cliente também é melhorada nesse contexto. 

Por fim, outra vantagem que não pode ser deixada de lado e que faz parte da sinergia entre IA e FinOps é a otimização da tomada de decisões. Com a análise de dados, é mais fácil identificar os pontos de melhoria das empresas e fazer com que as escolhas sejam mais personalizadas. 

Estratégias para implementar FinOps e AI na infraestrutura híbrida 

Quer obter todas essas vantagens em seu ambiente profissional? Então, é hora de implementar FinOps e IA em uma infraestrutura híbrida. Isso requer uma abordagem estratégica e bem planejada. Vamos explorar algumas estratégias eficazes para essa implementação?

O primeiro passo é a avaliação inicial e o planejamento. Comece com uma auditoria completa dos recursos de nuvem e locais, incluindo o uso atual, custos, e dependências. Depois, estabeleça objetivos claros para o FinOps e a IA, como redução de custos, otimização de recursos, e melhoria de desempenho.

Em seguida, é hora de centralizar os dados de uso e custos de todas as fontes (nuvem pública, privada e infraestrutura local) em um único repositório. E, claro, não deixe de investir em boas métricas e de acompanhá-las ao longo do tempo.

Boas maneiras de fazer isso é com o uso de recursos com Apptio e Turbonomic. O Turbonomic, por exemplo, automatiza o ciclo de gestão de infraestrutura, ajustando automaticamente os recursos com base na demanda. Isso é essencial para FinOps e IA, pois garante que os recursos sejam utilizados de maneira eficiente, reduzindo desperdícios e custos operacionais.

A Apptio, por sua vez, proporciona uma gestão financeira abrangente, agregando e normalizando dados de custos, consumo e desempenho de diferentes sistemas. Isso é essencial para FinOps, pois facilita o entendimento completo dos gastos de TI e se integra com as vantagens observadas no uso da IA.

Benefícios de longo prazo da integração de FinOps e AI 

Para fechar, é importante falarmos sobre as vantagens dessa integração a longo prazo, ainda que algumas já tenham sido mencionadas ao longo da nossa conversa. Pronto(a) para tirar as suas dúvidas?

Redução de custos

Como mencionado anteriormente, integrar FinOps e IA permite identificar e eliminar gastos desnecessários de forma contínua. A IA pode analisar padrões de uso e prever futuras necessidades, ajudando a evitar custos excessivos.

Melhoria da precisão nas previsões financeiras

Além de reduzir os gastos, a integração pode fazer com que a sua empresa ganhe mais! A IA pode analisar grandes volumes de dados históricos para melhorar a precisão das previsões financeiras. É a chance ideal para deixar a sua receita ainda mais favorável.

Otimização contínua

A combinação de FinOps e IA facilita a otimização contínua dos recursos de TI. Isso significa que os recursos são alocados de maneira mais eficiente, evitando desperdícios e melhorando o desempenho geral.

Aumento da agilidade dos processos

A automação de tarefas repetitivas e a capacidade de resposta rápida a mudanças nas necessidades de recursos aumentam a agilidade operacional. Isso permite que as empresas se adaptem rapidamente a novas demandas ou condições de mercado.

Capacitação da equipe

Outra vantagem da integração de FinOps e IA promove uma cultura de melhoria contínua e inovação, incentivando a equipe a desenvolver novas habilidades e se adaptar às mudanças tecnológicas. Dessa forma, é mais provável que os colaboradores se mantenham atentos às novidades e que esse processo se torne cada vez mais simplificado.

Melhoria na experiência do cliente

Conforme visto anteriormente, a infraestrutura otimizada e a capacidade de resposta rápida a demandas garantem uma melhor experiência para os clientes, com serviços mais confiáveis e de alta qualidade.

Como é possível perceber, mesclar FinOps e inteligência artificial é uma estratégia interessante para a melhora dos processos internos das empresas. A adoção dessas práticas posiciona as empresas para uma gestão de TI mais eficiente, inovadora e orientada para o futuro.

E então? Que tal começar agora mesmo? Confira as soluções da Scala para o seu negócio e otimize a gestão financeira e tecnológica da sua empresa de forma simples, segura e otimizada! 


Inteligência Artificial no setor de energia

A Inteligência Artificial tem beneficiado diversas indústrias! Por meio de tecnologias específicas aplicadas, as organizações minimizam riscos e perdas e aprimoram sua performance.

No setor de energia não é diferente. A Inteligência Artificial tem grande impacto apoiando as empresas a enfrentarem os desafios típicos do segmento – e o principal deles é minimizar a perda de energia.

Neste artigo, vamos detalhar como isso acontece, destacando 5 formas como a IA ajuda a evitar a perda de energia. Acompanhe!

1. Análises de consumo para identificação de padrões e desvios

A análise de consumo de energia pelos clientes tem acontecido há muitos anos. É uma análise individualizada e recorrente, e por isso permite identificar padrões. Ainda, considera as questões comportamentais amplas – como a tendência geral de crescimento do consumo, visto que os clientes adquirem com o tempo novos e melhores eletrodomésticos que demandam mais energia.

Ao monitorar os padrões de consumo, a empresa pode identificar uma mudança repentina de padrão – que pode apontar, por exemplo, para uma falha de medição ou uma fraude, o que requer uma ação por parte da empresa (como uma visita ao local).

A questão é que existem mudanças de consumo que só podem ser identificadas por meio de mecanismos de Inteligência Artificial; algumas podem ser muito pequenas para serem “vistas” por outros tipos de análise, e ainda assim, ser importantes. A IA é muito mais sensível para captar as flutuações e desvios efetivos em padrões de consumo.

2. Análises técnicas de medidores e ligações dos clientes

Aqui, a Inteligência Artificial aprofunda e detalha uma análise essencial – relacionada ao funcionamento dos equipamentos e das ligações elétricas.

Com o apoio da IA, esse tipo de análise oferece a visão técnica do estado das ligações dos clientes, e é potencializado por uma análise das características técnicas dos medidores. Ou seja, são levadas em consideração situações específicas, como o comportamento de equipamentos de determinadas marcas, sua tendência a descalibrar em certas condições ambientais, entre outras. Dessa forma, se refina a identificação e se previnem possíveis perdas por erros no faturamento e erros na medição. A análise técnica ajuda ainda a reduzir riscos de acidentes elétricos nos pontos de conexão dos clientes.

3. Análises de comportamento de pagamento dos clientes

Um fator muito significativo para detectar a intenção de fraude é o acompanhamento minucioso do comportamento de pagamento dos clientes.

Isso porque quando um cliente vai perdendo a capacidade de pagar, isso não necessariamente vai acontecer de uma hora para outra – pode ser um processo gradual, com diversos elementos contribuintes. Esse tipo de tendência pormenorizada pode ser identificada por uma ferramenta de Inteligência Artificial, o que ajuda na identificação da probabilidade de cometer uma fraude e na predição da inadimplência

4. Análises da qualidade de serviço

Mais uma vez, a Inteligência Artificial viabiliza uma leitura muito mais aprofundada e pormenorizada das situações da prestação de serviços – aqui, com foco no controle e gerenciamento dos próprios ativos da companhia.

É um ponto de vista que se concentra nas questões técnicas internas para identificação e prevenção de falhas: por exemplo, se o consumo de determinado usuário baixa de maneira inesperada, uma hipótese a ser considerada é a diminuição da qualidade do serviço ou uma possível fraude dentro da própria companhia.

5. Análises preditivas de consumo dos clientes

Uma situação que é totalmente transversal a quase todas as companhias é o nível de relacionamento que há entre cliente e empresa. E quando um cliente começa a se sentir mal atendido, a ter uma percepção negativa da empresa, ele pode ter uma maior tendência à inadimplência ou a cometer fraude.

Essas situações podem ser identificadas e monitoradas em profundidade com o apoio da Inteligência Artificial. Ainda, pode-se fazer análises do relacionamento, da possibilidade de contato com o cliente, de quais clientes estão aumentando o número de queixas, quais as queixas têm maior relevância, quais são mais recorrentes, quantos clientes apontam determinadas queixas e conectar essas informações de diferentes formas.

Com a IA, é possível não apenas analisar os diversos aspectos do relacionamento com o cliente de maneira independente, mas também de promover cruzamentos e análises conjuntas e contextualizadas, o que eleva enormemente seu nível de precisão e aplicabilidade.

 

Estes foram 5 exemplos de como as análises e os modelos preditivos viabilizados pela Inteligência Artificial podem fazer a diferença para evitar perda de energia e seus impactos negativos para as empresas do setor. Eles compõem um panorama analítico detalhado e de grande poder preditivo, que ajuda:

  • Na identificação de clientes com maior probabilidade de fraude
  • No controle de recursos internos da companhia
  • No monitoramento do desempenho de equipamentos e instalações
  • Entre outros aspectos.

E o mais importante: a Inteligência Artificial dá suporte às empresas para a tomada de melhores decisões, operacionais e estratégicas. Isso é mais performance, mais segurança no planejamento e implementação de ações e mais resultados, com a informação e os dados trabalhando a favor do negócio.

Em nosso Blog, você encontra mais artigos como esse, dedicados a diferentes indústrias e segmentos! E se quiser saber mais sobre como a tecnologia pode acelerar exponencialmente os resultados do seu negócio, fale com a Scala!


Saiba qual é o poder da análise de dados em tempo real (real time data)

Usar as informações disponíveis na empresa é fundamental para tomar decisões mais adequadas e aumentar a lucratividade. Nesse sentido, contar com a real time data analytics é essencial para analisar dados de forma eficaz e ter agilidade na hora de ajustar as engrenagens do seu empreendimento.

Porém, é preciso contar com dados prontos para uso para simplificar o processo, permitindo que sua empresa se concentre na obtenção de insights significativos para impulsionar os resultados. Quer saber mais sobre as vantagens de usar a análise de dados em tempo real na sua empresa? Então, continue a leitura e confira este post!

O que é análise em tempo real?

A análise de dados em tempo real está relacionada aos processos de coleta, processamento e análise de informações conforme elas são geradas. Esse recurso permite fazer avaliações e agir instantaneamente.

Nesse sentido, a real time data analytics ajuda as empresas a tomarem decisões e realizarem ajustes rapidamente com base nos dados mais recentes disponíveis. Essa possibilidade pode gerar melhora na performance.

Essa abordagem é crucial em áreas nas quais a velocidade é essencial, como finanças, monitoramento de redes de computadores, detecção de fraudes, análise de mídia social e outras.

Vale lembrar ainda que a real time data envolve o uso de ferramentas e tecnologias especializadas como Big Data, Inteligência Artificial, bancos de dados NoSQL e ferramentas de visualização em tempo real.

Por que é importante usá-la no negócio?

Por meio da análise de dados em tempo real, é possível obter insights valiosos de maneira imediata e atualizada. Assim, fica mais fácil entender como está a operação da empresa, o que pode ser feito para melhorar a captação e fidelização de clientes e até se diferenciar no nicho de atuação.

Essa possibilidade surge porque permite uma tomada de decisão ágil e precisa, identificando oportunidades ou problemas instantaneamente, o que é essencial para manter a empresa competitiva frente às mudanças nas preferências dos clientes ou problemas operacionais.

Quais os benefícios da análise de dados em tempo real?

O uso de real time data analytics na empresa pode trazer diversos benefícios e ajudar na diferenciação de mercado. Quer saber quais são eles? Então, continue a leitura e confira, a seguir.

Redução das falhas

A partir da análise de dados em tempo real, a empresa tem recursos adequados para identificar e corrigir os problemas e falhas que surgem nos processos de maneira rápida, evitando prejuízo.

Por exemplo, imagine que você tem um sistema de monitoramento em tempo real em seu processo de produção. Ele é capaz de identificar um funcionamento anormal, como um aumento repentino nas taxas de defeitos, e enviar um alerta imediato, permitindo a intervenção antes que tudo se agrave, reduzindo desperdícios de materiais e tempo.

Previsão

Esse tipo de recurso também é muito útil na hora de fazer análise preditiva, ajudando a identificar tendências e padrões antes que eles se tornem óbvios. Ou seja, a partir dele você consegue se antecipar aos concorrentes e implementar soluções lucrativas.

Suponha um e-commerce que pode analisar em tempo real as preferências dos clientes, o desempenho de determinados produtos e as flutuações de preço. Com base nesses dados, fica mais fácil prever demandas futuras, ajustar os estoques e até mesmo antecipar estratégias de marketing para maximizar as vendas.

Agilidade nos processos

A partir da observabilidade de dados e a capacidade de contar com informações atualizadas constantemente, fica mais fácil tomar decisões eficientes e ágeis para manter a empresa competitiva no mercado.

Nesse sentido, negócios de diversos setores podem visualizar mudanças no padrão, como um aumento repentino na demanda por um determinado produto, e ajustar as estratégias para atender o aumento da procura, maximizando os lucros.

Eficiência

Por fim, vale mencionar que a análise de dados em tempo real ajuda a otimizar processos e recursos. A partir dela, é possível otimizar diversas atividades da empresa, reduzindo custos e aumentando a eficiência na hora de realizar as tarefas.

Por exemplo, se você tem um sistema de monitoramento em tempo real da frota de veículos, pode identificar rotas mais eficientes, reduzir o tempo de espera e minimizar os custos de combustível, otimizando o setor logístico.

Quais os desafios que precisam ser superados?

Apesar de existirem muitas vantagens, é preciso ter atenção às dificuldades que precisam ser superadas para alcançar uso eficiente da real time data analytics. A seguir, destacamos alguns dos principais. Confira!

Precisão

O primeiro desafio que pode surgir é contar com dados de qualidade e fazer o processamento deles da maneira adequada. Esse cuidado é fundamental para garantir que a tomada de decisão seja precisa.

A superação dessa dificuldade requer a implementação de sistemas robustos de coleta e validação de dados, além do uso de algoritmos de análise confiáveis e precisos. Desse modo, pode-se evitar a falta de precisão nos dados.

Volume de dados

Também pode ser desafiador lidar com um grande volume de dados no cotidiano da empresa. Caso se tenha várias fontes de informações disponíveis, tal cenário pode ser ainda mais difícil.

Nesse sentido, é essencial ter soluções de armazenamento e processamento escaláveis que possam lidar com o aumento do volume de dados sem comprometer a velocidade ou a eficiência da análise.

Velocidade de dados

Por fim, é preciso ter capacidade para processar e analisar os dados em uma velocidade elevada, assim que eles são capturados, processados e disponibilizados para análise. Essa fase pode demandar o uso de infraestrutura de TI de alto desempenho, com soluções otimizadas para lidar com a real time data analytics.

Além disso, é importante minimizar a latência em todo o fluxo de dados, desde a captura até a análise final, para garantir que as informações estejam disponíveis quando forem mais necessárias para tomada de decisões.

Quais as ferramentas da Scala para análise de dados em tempo real?

Contar com as soluções da Scala é uma ótima maneira de otimizar o uso de dados na empresa para tomar decisões ágeis e alinhadas aos objetivos gerais do negócio. Oferecemos uma série de ferramentas projetadas para ajudar a superar os desafios listados.

Por exemplo, ao contar com a LORE, é possível ter dados prontos para usar, permitindo fazer comparações de preços, acompanhamento de taxas de entrega e muito mais. Já com a ALICE.AI, o negócio pode alinhar a estratégia de dados à da organização facilmente. Vale ainda verificar as outras soluções da Scala para o seu negócio.

Ao entender como a real time data analytics pode fazer a diferença em sua empresa, basta colocar as inovações em prática para conseguir aproveitar os dados disponíveis e tomar decisões de maneira ágil e otimizada. Para isso, contar com a Scala é uma excelente alternativa.

Quer saber mais sobre nossos serviços? Então, entre em contato conosco e fale com um especialista agora mesmo!


DataOps: práticas para melhorar a eficiência e a qualidade dos processos de análise de dados

Descobrir como melhorar a forma como a sua empresa gerencia e utilizam os dados é fundamental para otimizar os resultados e tomar decisões que vão diferenciar o seu negócio no mercado. Nesse sentido, contar com o DataOps, uma metodologia inspirada em práticas ágeis e DevOps, pode ajudar.

Esse método promove a colaboração entre equipes de desenvolvimento, possibilita a automação e monitoramento contínuo dos dados e garante que eles sejam precisos, consistentes e rapidamente disponíveis. Quer saber mais sobre o que é DataOps e como implementar em sua organização? Então, continue a leitura e confira!

O que é DataOps?

O DataOps nada mais é do que uma metodologia cujo objetivo é fazer a integração entre desenvolvimento, operações e análise de dados com o intuito de melhorar a eficiência e a colaboração da equipe, incluindo cientistas de dados, engenheiros e profissionais operacionais.

Essa abordagem é inspirada em práticas ágeis e DevOps, além de utilizar automação, integração contínua e processos colaborativos para otimizar o ciclo de vida das informações, desde a coleta e preparação até a análise e entrega.

Com o DataOps, é possível aumentar a qualidade e a velocidade das operações de dados, garantindo que as organizações possam tomar decisões baseadas em dados de forma mais rápida e confiável. Mas os benefícios não param por aí.

Quais são os benefícios do DataOPS?

Agora que você já conhece DataOps o que é, o próximo é entender quais são os benefícios que essa abordagem pode gerar para a sua companhia. A seguir, listamos os principais para te motivar a implementar o DataOps na empresa. Confira!

Aumenta a qualidade dos dados

Contar com dados de baixa qualidade pode gerar decisões equivocadas e que prejudicam o bom andamento do negócio. Esse é o relato de quase 50% dos entrevistados de uma pesquisa realizada pela Sage Growth Partners.

Nesse sentido, implementar o DataOps em sua empresa pode ajudar a superar esse cenário. Isso porque essa metodologia promove práticas de controle de qualidade contínuas e automatizadas, como testes de dados e validações em cada estágio do pipeline de dados.

Desse modo, é possível contar com informações mais precisas, consistentes e confiáveis, permitindo que a alta gestão da organização tome as decisões a partir de dados realmente relevantes.

Aumenta a agilidade operacional

Ao investir em DataOps em sua empresa, é possível acelerar as operações e garantir eficiência. Essa metodologia toma como base os métodos ágeis e DevOps, o que ajuda a acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de dados.

Além disso, a automação e integração contínua permitem que as equipes entreguem novas funcionalidades e correções de maneira rápida e eficiente, reduzindo o tempo de entrega das tarefas cotidianas.

Melhora a colaboração

Ter uma equipe engajada e que colabora visando alcançar os objetivos gerais da organização é essencial para se destacar no mercado e ter crescimento contínuo. Nesse sentido, o DataOps facilita a colaboração entre equipes de desenvolvimento, operações e análise de dados.

Essa metodologia promove uma cultura de comunicação aberta e uso compartilhado de ferramentas e processos. Com isso, as equipes podem trabalhar de forma mais coesa, evitando gargalo e melhorando a eficiência geral do negócio.

Gera escalabilidade

Por fim, vale mencionar que a implementação de DataOps na empresa é essencial para ter um ambiente fácil de escalar operações de dados conforme a demanda exigir. Nesse sentido, a partir da automação de processos e a implementação de pipelines resilientes, o DataOps pode ser útil.

Ele serve para aumentar a capacidade de integrar novas fontes de dados rapidamente, além de se adaptar a mudanças nos requisitos de negócios visando manter a performance à medida que o volume de dados cresce.

Quais são as fases do DataOps?

Entender as fases do DataOps ajuda na hora de fazer uma implementação precisa desse conceito. Nesse sentido, o ciclo começa com a coleta e gestão de dados, seguida pela etapa de transformação e limpeza, na qual os dados são refinados e preparados para análise.

Posteriormente, é iniciada a fase de armazenamento e gerenciamento,na qual as informações são armazenadas em repositórios apropriados e gerenciados para garantir acessibilidade e integridade.

A análise e modelagem dos dados compreendem uma das últimas fases e é responsável por explorar e analisar as informações para extrair insights úteis. Finalmente, a disponibilização e compartilhamento dos dados garantem a comunicação e utilização eficiente das informações, completando o ciclo de DataOps.

Como implementar DataOps?

Fazer a implementação do DataOps em uma empresa demanda alguns passos práticos que podem fazer toda a diferença no sucesso do processo. Explicamos em detalhes cada um deles, a seguir.

Estabeleça uma cultura colaborativa

A primeira etapa para incorporar essa metodologia de maneira efetiva e eficiente na empresa é promover uma cultura de colaboração entre equipes de desenvolvimento, operações e análise de dados.

Além disso, é possível adotar práticas ágeis para melhorar o ciclo de desenvolvimento e garantir interação entre os colaboradores. Para isso, também é válido ter uma comunicação aberta e compartilhamento de responsabilidades.

Automatize tarefas

A automação de atividades também é um passo importante para o sucesso do DataOps. Nesse sentido, vale contar com ferramentas para as diferentes etapas do pipeline, como o desenvolvimento, teste, implantação e monitoramento dos dados.

Fazer a integração e entrega contínua também é importante para assegurar que as mudanças no código e nas configurações sejam testadas e implantadas rapidamente. Automatizar a validação e o controle de qualidade dos dados também é crucial.

Adote ferramentas adequadas

Para garantir que a etapa anterior e a implementação do DataOps seja adequada, é válido contar com ferramentas que suportem a automação, integração contínua e monitoramento necessários.

Nesse sentido, contar com as soluções da Scala é uma ótima alternativa. Por exemplo, ao incorporar a LORE em seu negócio, é possível ter dados prontos para utilizar rapidamente, eliminando toda a complexidade que poderia surgir na implementação da ferramenta.

A Scala ainda conta com diversas outras ferramentas que auxiliam no gerenciamento de dados e podem se integrar facilmente com outras tecnologias usadas pela sua organização, assegurando alta eficiência.

Ao entender quais são as principais etapas para incorporar o DataOps na sua empresa, fica mais fácil aproveitar todos os benefícios que você viu ao longo deste texto. Além disso, contar com ferramentas adequadas, como as disponibilizadas pela Scala, permite aproveitar os dados com inteligência, diferenciando o seu negócio no mercado.

Quer saber mais sobre as nossas soluções? Então, entre em contato e fale com um consultor agora mesmo!


Inteligência Artificial no Marketing Digital: impactos e tendências para o futuro

inteligencia artificial marketing

 

Não é por acaso que a Inteligência Artificial no Marketing Digital ganhou muito destaque a partir de 2023. O uso dessas ferramentas para análise de dados e suporte à produção está revolucionando o setor.

Mas o que, dentro da tecnologia, é de fato transformador e aplicável na sua empresa? Como você pode usar IA para desenvolver um relacionamento ainda mais próximo e humano com o seu público?

Neste artigo, vamos apresentar o uso de lA no futuro das empresas em relação ao marketing: não como substituta das relações, mas uma ponte que aproxima ainda mais marcas e clientes. Continue lendo!

O cenário atual de Inteligência Artificial no marketing

As Inteligências Artificiais entraram nas conversas de quase todas as empresas desde 2022, quando o ChatGPT demonstrou ao nível global o potencial de modelos de linguagem, os chamados LLM.

Capazes de unir a profundidade de análise de dados com uma interface natural de conversação humana, tornaram-se grandes ferramentas para otimização produtiva em diversos setores.

E não é diferente no Marketing Digital. Um exemplo é este estudo da Accenture, que mostra que 80% dos CMOs planejam aumentar os investimentos na tecnologia a partir de 2024.

Porém, essa busca emergente por utilizar a ferramenta acaba sendo confundida com pressa por muitos profissionais C-Level, levando à implementação inadequada de IA e consequente comprometimento em processos e na imagem da marca.

Empresas que buscam a IA como uma solução definitiva para todo o marketing caem em uma armadilha de efeito oposto: afastam seu público com comunicação fria e pouco confiável.

A Inteligência Artificial no marketing é uma ferramenta poderosa quando dá suporte ao trabalho humano, não como substituta a ele. Por meio das tendências atuais aplicadas no mundo inteiro, você vai ver como isso acontece, aliando o melhor da tecnologia com o melhor do contato pessoal.

As principais tendências de IA no Marketing Digital

O cenário de IA no Marketing Digital ainda é cheio de oportunidades e desafios, enquanto empresas descobrem e entendem a melhor forma de aplicá-las para terem resultados reais de mercado.

Veja as principais aplicações hoje da Inteligência Artificial no marketing para começar você essa jornada transformadora.

AI Analytics

Um dos maiores trunfos da Inteligência Artificial hoje é aliar processamento de dados e contexto, isto é, analisar e apresentar informações importantes sobre um negócio a partir de inputs naturais do profissional que busca a resposta para uma questão.

Dentro do marketing, a AI Analytics é a base para a competitividade do futuro: entendimento de público em nível granular, projeção de cenários mais precisos e automação de processos produtivos.

Ou seja, todos os itens abaixo nesta lista partem do AI Analytics. Veja então como essa parceria humano-tecnologia funciona na prática.

Segmentação de público

A internet, principalmente as redes sociais, abriram o campo de oportunidades para todas as empresas de qualquer tamanho. Se você quer alcançar um público e ganhar visibilidade, ele está lá esperando por você.

Porém, o grande desafio do Marketing Digital é exatamente a segmentação, fazer com que sua comunicação chegue em quem importa: as pessoas mais propensas a se tornarem leads e, futuramente, clientes.

Inteligências Artificiais especializadas são capazes de analisar inúmeros dados internos e externos para traçar o perfil perfeito de marketing.

Como resultado, você tem uma buyer persona, um perfil fictício que representa o seu consumidor ideal. Traçar estratégias pensando nesse personagem ajuda a focar seus esforços e gastar menos para converter novos leads.

Estruturação de estratégias de conteúdo

A relação entre Inteligência Artificial e conteúdo ainda é nebulosa na internet, principalmente com empresas utilizando a ferramenta como produtora de material final. A consequência é uma inundação de conteúdos despersonalizados e pouco confiáveis.

A melhor maneira de implementar IA hoje é como ferramenta de estruturação. A AI Analytics é capaz de monitorar o comportamento de seu cliente padrão e entender como deve ser feito o calendário e a distribuição do conteúdo para maximizar a visibilidade e o engajamento.

Análise de engajamento em tempo real

Falando em engajar, a relação entre clientes e marcas nas redes sociais é muito dinâmica. Novos assuntos, novas trends e até novos memes mudam como as pessoas se comunicam de um dia para o outro.

Acompanhar essas mudanças é acompanhar o seu público e garantir engajamento constante. A Inteligência Artificial pode trabalhar como uma facilitadora do monitoramento – não só processando esses dados em tempo real, mas aprendendo seu contexto e a resposta mais adequada.

Uso de chatbots

Muita gente já se esquece disso por serem tão capazes, mas as Inteligências Artificiais de hoje, como o ChatGPT, são, na verdade, chatbots. Então por que não aproveitar esse poder para o que ele foi originalmente concebido?

Chatbots são robôs que interagem com o público e sustenta conversas naturais para redirecionar ou até resolver pendências levantadas pelo usuário. Realizam desde a triagem de um primeiro atendimento até tarefas de sistema, como resolução de dúvidas, compartilhamento de arquivos e marcação de horários.

Dentro do marketing, os chatbots são ferramentas perfeitas para manter o relacionamento próximo ao lead, puxando conversa, apresentando ofertas ou fazendo o follow-up depois de uma compra.

Automação de processos

Quando analisamos tudo o que mostramos até aqui de tendência, vemos um padrão: um dos grandes poderes da Inteligência Artificial no marketing é a automação de processos.

Isso começa desde a análise de dados, passa pelo planejamento de estratégias e vai até a distribuição e acompanhamento de conteúdos online.

Portanto, usar IA hoje é investir em eficiência produtiva. Algo que vale muito na competitividade moderna.

A integração de ferramentas de IA e marketing visando o futuro

Independente de qual das tendências encaixe melhor na sua realidade, a verdade é que a relação entre IA e marketing deve apenas crescer no futuro. Isso fica claro tanto no interesse de CMOs quanto nos benefícios que quem investe na tecnologia vêm capitalizando desde o fim de 2022.

Embora ainda estejamos longe da forma final da Inteligência Artificial no marketing, este começo já é bastante promissor. Começar agora é aproveitar as oportunidades mais emergentes e sair na frente dos concorrentes. É se aproximar ainda mais do seu público, com a eficiência da tecnologia sem perder o contato humano.

Quer saber mais ainda sobre Inteligência Artificial e seu impacto nas empresas? Confira outros conteúdos em nosso blog!


Ciência de dados no mercado de trabalho: crescimento e tendências

A tecnologia não para de crescer. E, com ela, é claro que surgem formas inovadoras de lidar com os recursos que ela oferece. Por isso, as áreas da  Tecnologia da Informação (TI) não param de se desenvolver e de trazer novas oportunidades.

Com o surgimento de novas tecnologias, o processamento de dados tem se tornado uma peça fundamental nesse cenário em constante evolução. Assim, surge uma nova e empolgante área: a Ciência de Dados.

Quer saber mais sobre ela? Neste artigo, exploraremos a crescente importância da Ciência de Dados no mercado de trabalho, destacando seu papel e as oportunidades que oferece aos profissionais do segmento tecnológico. Vamos lá!

Expansão para além do setor de tecnologia

Ainda que inicialmente tenha sido considerada como uma área do setor tecnológico, a Ciência de Dados já ultrapassou essa barreira e hoje se vê útil em diversos segmentos do mercado.

Por exemplo, no setor de varejo, a Ciência de Dados é utilizada para analisar padrões de compra dos consumidores, otimizando assim as estratégias de marketing e gerenciamento de estoque. 

Na área da saúde, por sua vez, ela auxilia os profissionais a identificar tendências e padrões em grandes conjuntos de dados médicos, contribuindo para diagnósticos mais precisos e personalizados. 

Já no setor financeiro, a Ciência de Dados desempenha um papel fundamental na previsão de tendências de mercado e na gestão de riscos.

Assim, ela está se tornando uma ferramenta indispensável em diversos setores, capacitando as empresas a aproveitar ao máximo o vasto volume de dados disponíveis. E o mais importante é que o mercado já entendeu o valor dos dados e dos profissionais que lidam com esse tipo de conhecimento.

Demanda por profissionais especializados em ciência de dados

Quanto mais dados para analisar… mais profissionais são necessários para fazer isso acontecer! À medida que a Ciência de Dados desponta como uma tendência cada vez mais necessária para diferentes segmentos, é natural que a demanda por esses profissionais também aumente.

Cada vez mais as empresas buscam entender mais sobre seus clientes a partir das informações deixadas por eles em forma de dados. Assim, conseguem adaptar melhor os negócios às necessidades da clientela e criar estratégias personalizadas para satisfazer esse grupo.

Além disso, a evolução das tecnologias de análise de dados, como machine learning e inteligência artificial, amplia ainda mais a abrangência das análises que podem ser realizadas. As empresas estão buscando profissionais que possuam habilidades avançadas em estatística, programação e modelagem de dados para aproveitar ao máximo essas tecnologias emergentes.

Principais funções de um especialista em Ciência de Dados

Os especialistas em ciência de dados desempenham diversas funções cruciais dentro das organizações. Chegou a hora de você conferir algumas delas!

Modelagem estatística

Utilizando técnicas estatísticas, eles desenvolvem modelos preditivos e descritivos para entender o comportamento dos dados e fazer previsões sobre eventos futuros. 

Desenvolvimento de algoritmos

Em muitos casos, os especialistas em ciência de dados são responsáveis por desenvolver algoritmos personalizados. Isso pode envolver a criação de algoritmos de machine learning para tarefas como classificação, clusterização, regressão e recomendação.

Visualização de dados

Os especialistas em Ciência de Dados também são frequentemente responsáveis por criar visualizações de dados claras e intuitivas, como gráficos, dashboards e infográficos. Tais ferramentas ajudam a transmitir informações de maneira acessível para as empresas.

Colaboração com outros times

O trabalho do cientista de dados não é solitário. Ainda que analisar as informações seja algo mais intimista, esse profissional precisa colaborar com outras equipes da empresa, a fim de transmitirem as informações obtidas e ajudá-las a criar estratégias em favor da marca.

Cientista de dados vs Analista de Dados vs Engenheiro de dados

Quando se fala em dados, há muitos profissionais que fazem parte do segmento. Eles são os analistas, cientistas e engenheiros. Mas, afinal, o que cada um deles representa? Veja a seguir! 

Cientista de Dados

Os cientistas de dados são responsáveis por explorar grandes volumes de dados e realizar análises complexas para descobrir padrões, tendências e insights. Além disso, usam técnicas de machine learning e inteligência artificial para criar modelos preditivos que ajudam a prever futuros comportamentos e resultados.

Analista de Dados

Por sua vez, o analista foca na interpretação e visualização de dados para comunicar efetivamente descobertas e insights às partes interessadas. Para isso, ele realiza análises descritivas para identificar tendências e padrões nos dados que podem informar decisões de negócio.

Engenheiro de Dados

Por fim, o engenheiro é o encarregado de projetar, construir e manter infraestruturas de dados para facilitar o processo de coleta, armazenamento e análise dessas informações. Além disso, ele integra dados de diversas fontes, garantindo que eles sejam facilmente acessíveis para análise e modelagem.

Oportunidades na área da Ciência de Dados

Com a expansão contínua da adoção de tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial, as oportunidades na área de ciência de dados são bem diversificadas. Confira alguns exemplos a seguir!

Aprendizado de máquina e inteligência artificial

A integração de técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial impulsiona a capacidade das empresas de extrair informações e prever tendências futuras com base em dados históricos e em tempo real. Alguns possíveis usos do recurso são:

  • antecipação da demanda por produtos e serviços para otimizar a produção e o estoque;
  • identificação de potenciais riscos financeiros, operacionais ou de mercado;
  • previsão de quais clientes estão propensos a cancelar seus serviços e desenvolver estratégias para retê-los;
  • recomendação de produtos com base nas preferências e no histórico de compras do cliente;
  • monitoramento de transações para identificar comportamentos suspeitos e prevenir fraudes e muito mais.

Automação de processos

Por fim, a automação também é uma área em crescimento. A ideia é reduzir o trabalho das equipes e também os erros humanos, fazendo com que os processos sejam não só mais ágeis, como também mais seguros. Assim, há mais tempo para que os profissionais se dediquem a outras tarefas, otimizando a produtividade interna dos times.

Isso pode ser feito a partir da:

  • captura de informações de documentos físicos ou digitais e inserção em sistemas para gerenciar os dados;
  • chatbots e assistentes virtuais que interagem com os clientes e resolvem dúvidas comuns;
  • sincronização automática de dados entre sistemas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) e sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP);
  • automação da comunicação e troca de dados entre diferentes partes da cadeia de suprimentos, como fornecedores, fabricantes e distribuidores, entre outros.

Em resumo, a Ciência de Dados emergiu como uma oportunidade única para que empresas possam melhorar os seus processos internos e favorecer o relacionamento com a clientela, além da satisfação desses clientes. Por isso, não perca a chance de implementá-la em seu negócio e observe os resultados!

Para mais conteúdos como este, acesse o blog da Scala e confira informações e dicas sobre o mundo da tecnologia!