AI TRISM: Construindo o Futuro da Inteligência Artificial Confiável, Ética e Segura
Conforme a corrida pela adoção da IA avança em diversos setores, surgem novos questionamentos sobre o futuro da inteligência artificial. As preocupações em torno da privacidade, segurança e governança quanto ao uso dessa ferramenta favoreceram o surgimento de recursos como o AI TRISM.
Essa abordagem foi desenvolvida a fim de lembrar os desenvolvedores e usuários de modelos da IA que é necessário olhar para medidas de segurança na hora de utilizar ferramentas baseadas nesse tipo de tecnologia. Se você quer saber como o AI TRISM contribui para a criação de um ambiente mais confiável, continue a leitura e confira os detalhes por trás desse recurso!
O que é AI TRISM?
A AI TRISM, também conhecido como Artificial Intelligence for Trust, Responsability, and Sustainability by Multidisciplinary Integration, nada mais é do que um framework cuja intenção é proporcionar um uso seguro da IA no ambiente de negócios.
Nesse sentido, tal conceito supera os aspectos relacionados à eficiência operacional na hora de usar essa inovação. Para isso, incluir elementos de confiança, responsabilidade e sustentabilidade na evolução da IA.
Com isso, a AI TRISM é considerada uma tendência para os próximos anos, sendo o futuro da inteligência artificial. Segundo o Gartner, empresas que considerem os aspectos relacionados a esse conceito tendem a usufruir de um aumento de 50% na adoção da IA até 2026.
Quais os pilares da AI TRISM?
Além dessa tendência, o Gartner também define os pilares relacionados à AI TRISM que podem ser utilizados na hora de desenvolver projetos eficientes de inteligência artificial, sendo eles:
- explicabilidade;
- ModelOps;
- detecção de anomalias de dados;
- resistência ao ataque adversário;
- proteção de dados.
Por isso, na hora de elaborar novos projetos e incorporar soluções na empresa, é válido considerar esses fatores. Tal cuidado é fundamental para incorporar as soluções de modo mais eficiente, ético e seguro.
Qual o futuro da inteligência artificial?
Entender o que esperar para o futuro da inteligência artificial também é uma boa maneira de preparar a empresa e incorporar inovações constantes na hora de alcançar melhora nos resultados. Por isso, citamos algumas tendências. Confira!
Maturidade da inteligência artificial
Um dos aspectos que é preciso ter atenção é com a maturidade da IA ao longo do tempo. Com a sua evolução tecnológica, é natural que ela seja cada vez mais aplicada em diferentes setores.
Além disso, a maturação dessa solução tende a generalizar o seu uso na empresa e apresentar um aprimoramento contínuo dos algoritmos, gerando mais inteligência nos negócios.
Porém, é preciso ter atenção na integração ética e segura dessa ferramenta, a fim de evitar o uso inadequado. Para isso, fazer investimentos em treinamentos e educação, além de conhecer os desafios a serem enfrentados é fundamental.
Inteligência artificial explicável
Outra tendência que deve ser esperada para o futuro é a Inteligência Artificial Explicável. Ela representa a capacidade dos sistemas de IA de comunicar de forma compreensível e transparente, apresentando o raciocínio por trás de suas decisões.
Por meio dessa abordagem, é possível ter maior conhecimento sobre como as conclusões foram alcançadas e garantir que as decisões tomadas sejam éticas, justas e compreendidas pelos especialistas.
Para contar com ferramentas que consideram tais fatores, vale a pena conhecer as soluções da Scala. Assim, sua empresa consegue trabalhar com alta performance, considerando o que há de mais novo no mercado.
Uso de dados estratégicos
Utilizar os dados disponíveis na empresa de maneira estratégica é fundamental. Porém, é preciso ter atenção às informações sensíveis e considerar as leis de proteção de dados no intuito de garantir ética e segurança nessa tarefa.
Esse pode ser um desafio e tanto para empresas, pois é preciso coletá-los e mantê-los seguro, mas saber como usá-los de forma estratégica para potencializar os resultados do negócio. Contar com uma ferramenta de IA pode ser a solução para isso.
Nesse sentido, nossa plataforma Alice pode ser fundamental a fim de superar essa questão e garantir bom uso do que há disponível na empresa. Ela oferece melhoria na tomada de decisão, otimização de processos e muito mais.
Modelos com deep learning
O deep learning é uma abordagem que aproveita as redes neurais profundas a fim de desenvolver tarefas complexas de aprendizado e reconhecimento de padrões. Essa solução pode auxiliar as empresas a identificar oportunidades de diferenciação e se destacar dos concorrentes.
Combinado com o conceito de AI TRISM, desenvolver esse tipo de modelo garante uma atuação eficaz em diferentes tarefas da empresa, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natura e outros.
Assim, torna-se possível alcançar um desempenho superior em comparação com métodos tradicionais de aprendizado de máquina. No entanto, é preciso ter entendimento dos desafios associados, como a necessidade de grandes conjuntos de dados.
O que é necessário para o futuro da inteligência artificial confiável, ética e segura?
Quando se trata do que esperar para o futuro da inteligência artificial, a expectativa é que haja um processo de amadurecimento desse mercado em diversas vertentes, mas especialmente em termos de regulamentações, normas e padrões éticos.
Debates envolvendo questões éticas, valores morais e respeito à privacidade, também tendem a ganhar escala e uma estrutura de boas práticas alinhada a esses objetivos. Tais cuidados devem contribuir para que essa tecnologia seja utilizada de forma responsável, justa, transparente e capaz de respeitar a privacidade de todos.
O aumento nos padrões de regras para desenvolvedores também contribui na hora de aumentar a privacidade e a segurança de dados, permitindo que informações pessoais ou sensíveis sejam protegidas da exposição, ou até mesmo da exploração por criminosos virtuais.
Portanto, ao considerar o futuro da inteligência artificial, é importante contar com o suporte de empresas especializadas a fim de desenvolver e treinar esse tipo de ferramenta. Isso traz ainda mais segurança para sua empresa, além de garantir um uso nos padrões regulatórios atuais e também aqueles que devem surgir nos próximos anos.
Quer ter acesso à tecnologia de ponta na sua organização? Então conheça a estrutura de serviços Scala e descubra como ela pode ser aplicada em favor dos seus objetivos!
Inteligência artificial e hiperautomação: confira sobre o futuro do trabalho
Compreender a interconexão entre hiperautomação e inteligência artificial e implementar soluções adequadas para impulsionar a transformação digital, elevando assim a competitividade e a eficiência operacional do seu negócio, torna-se cada vez mais vital para o crescimento empresarial.
Nesse contexto, antecipar as tendências futuras na área de hiperautomação baseada em IA é uma ação crucial para não ficar para trás dos concorrentes no cenário do trabalho em constante evolução.
Se você está interessado em explorar mais sobre o que o futuro reserva em termos de IA e hiperautomação, continue lendo e confira este artigo especial que elaboramos para fornecer informações valiosas.
Qual a diferença entre hiperautomação e inteligência artificial?
A hiperautomação nada mais é do que uma estrutura que utiliza tecnologias avançadas para potencializar a capacidade de automação da empresa. Por meio dela, é possível combinar diversas soluções para aumentar a produtividade da empresa.
A inteligência artificial, por outro lado, é um termo que engloba o desenvolvimento de sistemas que podem fazer atividades mais inteligentes, muitas vezes imitando habilidades humanas.
Ao combinar os dois conceitos na empresa, é possível ter uma automação inteligente, capaz de criar um diferencial competitivo para o negócio. Isso porque esse recurso ajuda no processamento de ações complexas e possibilitam tomadas de decisão mais eficientes.
Entender quais são as tendências para o futuro de IA e hiperautomação ajudará a sua empresa a incorporar tais tecnologias antes do que os concorrentes. Assim, as chances de aumentar a lucratividade são elevadas.
Quais são as principais tendências da hiperautomação baseada em IA?
Após entender a relação entre inteligência artificial e hiperautomação, o próximo passo é conhecer o que há de inovador nesse cenário para implementar no seu empreendimento. Por isso, listamos algumas das tendências, a seguir.
Automação cognitiva
A utilização inteligente de dados nas operações empresariais é essencial para tomar decisões precisas e se destacar no mercado. Nesse contexto, a adoção da automação cognitiva emerge como uma solução valiosa.
Ao incorporar a hiperautomação baseada em IA, essa abordagem permite a escolha estratégica de direções de negócios mais eficientes. A automação cognitiva utiliza a combinação sinérgica de IA, hiperautomação e aprendizado de máquina.
Assim, tal ferramenta consegue lidar não apenas com tarefas repetitivas, mas também com atividades mais complexas, contribuindo assim para a otimização global das operações.
Edge Computing
Mais uma tendência que envolve a hiperautomação baseada em IA é o Edge Computing. Esse recurso permite descentralizar o processamento de dados do negócio e se integra de maneira estratégica aos objetivos de um negócio.
Ao posicionar o processamento mais próximo das fontes de dados, usando dispositivos IoT, em vez de depender de uma infraestrutura centralizada, o Edge Computing permite uma execução mais rápida e eficiente de algoritmos de IA.
Assim, é possível incorporar a hiperautomação em tempo real na empresa. Tal recurso pode ser ainda mais importante para setores que precisam tomar decisões com agilidade para aumentar a lucratividade.
Segurança da automação
Com a crescente importância da LGPD e de outras legislações de proteção de dados, é fundamental encontrar maneiras de aumentar a segurança do negócio. Esse cenário é ainda mais relevante se considerar a complexidade dos sistemas e o volume de informações utilizados pelas empresas.
Nesse sentido, a segurança da automação combina inteligência artificial e hiperautomação para proteger o negócio contra ataques cibernéticos e manter os dados sensíveis salvaguardados.
Essa solução é, portanto, uma parte integrante da implementação bem-sucedida da hiperautomação baseada em IA, assegurando a robustez e a confiabilidade dos processos automatizados em um ambiente tecnológico em constante evolução.
Integração das tecnologias emergentes
A hiperautomação costuma envolver diversas soluções tecnológicas que podem impactar diretamente os resultados do seu negócio. Nesse sentido, é preciso que elas estejam integradas para gerar impactos positivos.
Por exemplo, incorporar e integrar soluções como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, automação robótica de processos (RPA), e blockchain permite aumentar a produtividade.
Assim, torna-se possível automatizar processos inteiros de ponta a ponta, garantindo que os fluxos de trabalhos, desde os simples até os mais complexos, atravessem diferentes departamentos sem comprometer a eficiência da empresa.
Qual a jornada para implementar essas tendências?
Além de conhecer quais são as principais tendências relacionadas à hiperautomação e inteligência artificial, também é necessário entender o que a sua empresa precisa. Por isso, listamos algumas dicas que vão ajudar nessa etapa.
Identifique as necessidades do negócio
A primeira fase para implementar as tendências na empresa é entender a estrutura já existente. Nesse sentido, é válido fazer um diagnóstico para compreender se as tecnologias já aplicadas são adequadas e identificar oportunidades para incorporar as tendências na empresa.
Além disso, é preciso avaliar o orçamento disponível e elaborar um projeto para fazer as adequações sem comprometer as finanças do negócio. Assim, é possível implementar a hiperautomação e colher todas as vantagens que ela oferece.
Escolha ferramentas adequadas
A partir do diagnóstico inicial, já é possível ter uma visão mais clara das tendências que podem ser implementadas para aumentar a eficiência operacional e garantir maior produtividade na empresa.
Assim, torna-se possível escolher as melhores ferramentas do mercado para incorporar a hiperautomação baseada em IA na empresa. Porém, é preciso ter cuidado na hora de fazer a escolha para evitar a inclusão de soluções com um custo-benefício ruim.
Conte com suporte
Por fim, vale mencionar a importância de contar com um time de especialistas para concretizar as etapas anteriores. Com o suporte adequado, é viável encontrar as soluções capazes de impactar de verdade o seu negócio.
Assim, o uso de inteligência artificial e hiperautomação tendem a aumentar a produtividade por meio de melhora na tomada de decisão, automatização de tarefas repetitivas e outros benefícios, potencializando o ecossistema do negócio.
Ao entender as principais inovações que estão surgindo no mercado, fica mais fácil implementar recursos de hiperautomação e inteligência artificial para diferenciar a empresa dos outros concorrentes. Além disso, tais recursos tendem a tornar o trabalho mais eficiente em termos operacionais e estratégicos. Por isso, não deixe de seguir as dicas que viu ao longo do texto e aplicar tais soluções.
Quer saber mais sobre esse assunto? Então, confira este texto sobre a digitalização das empresas através da Hiperautomação agora mesmo!
Inteligência Artificial Explicável: uma nova moldagem no futuro da IA
Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.
É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.
Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.
O que é a Inteligência Artificial Explicável?
Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.
Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.
Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.
O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.
É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.
Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?
O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.
Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.
A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.
Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.
Quais são as aplicações práticas da XAI?
Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.
Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.
Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.
Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.
Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.
Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?
Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.
Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.
Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.
Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.
Tendências para a XAI em 2024
A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.
De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios.
O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.
Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.
As soluções disponibilizadas pela Scala acompanham as novas tendências, como da Inteligência Artificial Explicável. Afinal, a Scala trabalha com alta performance, utilizando tecnologia de ponta em projetos desenvolvidos e orientados de acordo com a necessidade de cada negócio, para que você tenha total confiança e Transparência em seus processos.
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Opentelemetry: o que é e quais são as vantagens?
Você sabe o que é a Opentelemetry? Essa é uma tecnologia envolvida com a transmissão de dados e também com a sua medição, feita de forma remota. E, como sabemos, dados são extremamente valiosos nos dias atuais.
Então, continue a leitura para que possamos contar os detalhes sobre a telemetria e a sua importância quando aplicada aos mais diversos tipos de contexto. Vamos lá!
O que é telemetria?
Antes de explicarmos qualquer coisa, é importante entendermos o que é a telemetria.
Esse é um termo associado com a medição remota e transmissão de dados. Por isso o sufixo “metria”, que tem a ver com “medir”. Essa prática envolve a coleta de informações de sensores em locais remotos e a transmissão desses dados para um local centralizado para análise, monitoramento ou controle.
Essa é uma tecnologia utilizada em diversos setores, como veremos a seguir.
Na indústria automotiva, por exemplo, ela é frequentemente usada para monitorar o desempenho de veículos em tempo real. Sensores nos carros coletam dados sobre velocidade, temperatura do motor, pressão dos pneus e outros parâmetros, que são transmitidos para sistemas de monitoramento.
Assim, é possível que equipes de corrida possam ajustar estratégias de acordo com as condições observadas. E não para por aí!
E telemetria também pode ser usada na Medicina, para monitorar pacientes à distância. Sensores conectados a dispositivos médicos podem transmitir dados vitais, como batimentos cardíacos, pressão arterial e níveis de oxigênio, para profissionais de saúde que podem monitorar e responder a essas informações à distância.
Em resumo, ela envolve a coleta e transmissão de dados à distância, sendo uma ferramenta valiosa em diversas áreas para monitoramento, controle e análise de informações críticas.
Para que ela serve?
Já explicamos um pouco sobre suas funcionalidades, mas agora é hora de nos aprofundarmos ainda mais! Confira, a seguir, algumas das finalidades e usos da telemetria no dia a dia.
Monitoramento em tempo real
Permite a monitoração contínua de dados em tempo real, o que é muito importante em situações onde a informação instantânea é necessária. Isso é comum em ambientes industriais, sistemas de transporte, saúde, etc.
Controle remoto
Possibilita o controle à distância de dispositivos ou sistemas. Por exemplo, na indústria espacial, ela é usada para controlar e monitorar espaçonaves e satélites.
Análise de desempenho
Facilita a coleta de dados para análise posterior, o que é valioso em diversos campos, desde esportes automobilísticos até a monitorização da saúde de pacientes.
Manutenção preditiva
Ajuda na detecção antecipada de problemas em máquinas ou sistemas, permitindo a implementação de medidas corretivas antes que ocorra uma falha completa.
Pesquisa científica
É usada em experimentos científicos para coletar dados de locais remotos, como oceanos, florestas ou áreas inacessíveis.
Aplicações automotivas
Em veículos, essa tecnologia é usada para monitorar o desempenho, rastrear a localização, fornecer informações de tráfego em tempo real e até mesmo para seguro automotivo baseado no comportamento do motorista.
Saúde
Na área da saúde, a telemetria é utilizada para monitorar pacientes à distância, possibilitando o acompanhamento de sinais vitais e condições médicas específicas.
Agricultura
Pode ser empregada para monitorar condições climáticas, níveis de umidade do solo, e outros fatores que impactam a agricultura, permitindo uma gestão mais eficiente dos recursos agrícolas.
Qual é o papel do Opentelemetry na facilitação da observabilidade de microsserviços?
O Opentelemetry é um projeto de código aberto que tem como objetivo oferecer uma estrutura para a observalidade de softwares. Ele desempenha um papel muito importante nesse contexto.
Mas, afinal, o que é a observabilidade? Esse conceito está associado à capacidade de entender o comportamento interno de um sistema com base em suas saídas. Assim, há uma otimização na tomada de decisões.
No contexto de microsserviços, onde uma aplicação é composta por diversos serviços independentes, a observabilidade torna-se crucial para identificar e resolver problemas de desempenho, falhas e outras questões operacionais que podem prejudicar o desempenho geral.
Confira alguns dos principais aspectos do papel do Opentelemetry na observabilidade de microsserviços!
Coleta de dados de instrumentação
O Opentelemetry oferece bibliotecas e instrumentação para diversas linguagens de programação, permitindo que os desenvolvedores adicionem pontos de instrumentação em seus códigos para coletar dados relevantes.
Padrão e consistência
Ele define um conjunto de especificações e padrões para a instrumentação, garantindo consistência na coleta de dados de diferentes serviços e linguagens.
Rastreamento de solicitações
Ele também fornece recursos para rastreamento de solicitações em microsserviços, permitindo que as equipes de operações visualizem o caminho de uma solicitação através de vários serviços. Isso ajuda na identificação de gargalos de desempenho e problemas de integração.
Centralização de dados
Manter tudo no mesmo lugar é importante! Os dados coletados pelo Opentelemetry podem ser enviados para plataformas de observabilidade. Dessa forma, há uma melhora na análise e no monitoramento geral.
Compatibilidade com padrões de observabilidade
O Opentelemetry é projetado para ser compatível com outros padrões de observabilidade, fornecendo uma transição suave para aqueles que já utilizam esses recursos na rotina.
Suporte a ambientes distribuídos
Como microsserviços muitas vezes operam em ambientes distribuídos, o Opentelemetry oferece suporte para essa finalidade, permitindo que as equipes monitorem e compreendam o fluxo de dados em sistemas complexos.
Como a observabilidade em TI se baseia nos dados de telemetria?
A observabilidade em Tecnologia da Informação (TI) se baseia fortemente nos dados de telemetria para oferecer insights valiosos sobre o desempenho, a confiabilidade e a eficiência de sistemas complexos.
A telemetria, que envolve a coleta e transmissão de dados remotamente, fornece informações cruciais que são essenciais para entender e melhorar o estado de um sistema.
Hoje, a área de TI está intimamente associada ao setor de dados e, portanto, esse se tornou um recurso importante para impulsionar as atividades no segmento. Sem dados, sem informações, sem resoluções!
Qual é a sua importância na solução de problemas complexos em sistemas distribuídos?
O Opentelemetry facilita o rastreamento de transações em sistemas distribuídos, permitindo que as equipes de operações identifiquem rapidamente a origem de problemas de desempenho ou falhas, visualizando como uma solicitação se move através dos diferentes componentes do sistema.
Por isso, ele é muito útil para:
- identificar problemas;
- captar métricas;
- observação preditiva;
- ajuste de comportamentos, entre outros.
Dessa forma, não é só a equipe quem sai ganhando. Os clientes, ou o consumidor final, também são beneficiados com esse tipo de informação.
Agora que você já sabe o que é a Opentelemetry e como ela funciona, é hora de aplicá-la em sua rotina! Assim, toda sua equipe sairá ganhando e sua empresa poderá fazer predições e tomar decisões mais informadas de acordo com os dados coletados e analisados.
E para isso, não fique em dúvida: entre em contato com a ScalaIt! Estamos à disposição para colaborar com a sua empresa, trazendo as melhores e mais recentes tecnologia do mercado para a sua gestão.
Conheça a importância da observabilidade de dados em sua gestão!
Enquanto crescemos, é comum escutarmos sobre como devemos ser mais observadores. Algumas pessoas têm essa habilidade de forma praticamente inata, enquanto outras precisam desenvolvê-la ao longo da vida. Afinal, observar nos ajuda a antecipar problemas e buscar soluções válidas para lidar com cada um deles.
E por que com a tecnologia seria diferente? Nesse contexto, a observabilidade de dados é fundamental para nos ajudar a aproveitar o que há de melhor nesses recursos e, com isso, otimizar a gestão de forma personalizada para cada negócio.
Quer saber mais sobre o assunto? Nós vamos explicar! Continue a leitura para entender mais sobre o conceito e descobrir toda a sua importância para organizações de nichos variados.
O que é observabilidade de dados?
A observabilidade de dados refere-se à capacidade de entender e monitorar o estado, o desempenho e o comportamento de um sistema com base nas informações geradas por esse sistema.
Ou seja: é a observação dos dados que entram nas empresas, a partir das mais diversas fontes, e a capacidade de gerar informações relevantes para os negócios a partir disso.
Isso é essencial para garantir que um sistema seja operado de forma eficiente, identificando e solucionando problemas rapidamente, e otimizando seu desempenho.
Esse processo é, normalmente, feito em três etapas: coleta, análise e visualização de dados relevantes para um sistema. Isso inclui métricas de desempenho, registros de eventos, rastreamentos de transações e outros tipos de dados que podem oferecer insights sobre o funcionamento interno de um sistema.
Ela é, portanto, fundamental em ambientes complexos e distribuídos, como sistemas em nuvem e microsserviços, nos quais múltiplos componentes interagem para fornecer um serviço.
Ferramentas e práticas de observabilidade são projetadas para ajudar as equipes de operações a entenderem melhor o que está acontecendo em seus sistemas e a tomar decisões informadas para melhorar o desempenho e a confiabilidade. E, com isso, seu cliente final fica sempre mais satisfeito!
Qual é a sua importância no cenário empresarial atual?
Confira algumas das razões que tornam a observabilidade de dados algo tão importante!
Tomada de decisões
As empresas estão cada vez mais dependentes de dados para tomar decisões estratégicas. A observabilidade fornece insights valiosos que ajudam na compreensão do desempenho dos sistemas, permitindo decisões mais informadas.
Eficiência operacional
A observabilidade permite que as equipes de operações monitorem, identifiquem e resolvam problemas de forma rápida e proativa. Isso resulta em maior eficiência operacional, redução do tempo de inatividade e melhoria na qualidade dos serviços, facilitando a vida de todos os envolvidos.
Experiência do cliente
A satisfação do cliente está diretamente ligada à qualidade dos serviços prestados. Assim, a observabilidade ajuda a garantir que os sistemas estejam operando de maneira eficiente, proporcionando uma melhor experiência ao cliente e melhorando a reputação da sua marca.
Manutenção preditiva
A observabilidade permite a análise contínua de métricas e dados operacionais, facilitando a identificação de padrões que podem indicar a necessidade de manutenção. Ou seja: mais economia e segurança para toda a sua equipe!
Como implementar uma observabilidade de dados eficaz em organizações?
A implementação de uma observabilidade de dados eficaz em organizações é algo que parece confuso? Continue a leitura para conferir o passo a passo!
Defina objetivos claros
Compreenda os objetivos específicos que a observabilidade deve alcançar. Isso pode incluir a redução do tempo de inatividade, melhoria do desempenho, aumento da eficiência operacional, entre outros.
Escolha ferramentas adequadas
Selecione ferramentas de observabilidade adequadas às necessidades específicas da organização. Isso pode incluir ferramentas para monitoramento de métricas, análise de logs, rastreamento de transações, entre outras.
Centralize os dados
Centralize os dados observáveis em uma plataforma única ou em um conjunto coordenado de ferramentas. Isso simplifica a análise e a visualização, proporcionando uma visão holística do ambiente operacional.
Capacite as equipes
Treine as equipes para interpretar dados observáveis e tomar medidas com base nesses insights. Isso pode incluir treinamentos sobre ferramentas específicas, melhores práticas de observabilidade e resolução de problemas.
Como a observabilidade de dados pode transformar a tomada de decisão?
A observabilidade de dados pode transformar a tomada de decisão de várias maneiras. Conheça algumas delas a seguir!
Visão total do ambiente
A observabilidade permite uma visão abrangente e em tempo real do ambiente operacional.
Identificação de problemas
Com a capacidade de monitorar métricas, logs e rastreamentos em tempo real, os decisores podem identificar problemas e anomalias antes que impactem significativamente os usuários finais.
Análise de tendências e padrões
A observabilidade permite a análise de tendências ao longo do tempo. Com ela, fica muito mais fácil identificar padrões, comportamentos sazonais ou mudanças significativas nas métricas, o que é crucial para antecipar demandas e problemas.
Ajuste de estratégias
Com informações em tempo real sobre o desempenho dos sistemas e serviços, os decisores podem ajustar dinamicamente suas estratégias. Isso é particularmente importante em ambientes de negócios rápidos e dinâmicos, nos quais as condições podem mudar rapidamente.
Otimização de recursos
A observabilidade fornece dados sobre a utilização de recursos, permitindo otimizar a alocação de recursos de maneira mais eficiente. Isso pode resultar em economias de custos, melhorias na eficiência operacional e uma alocação mais inteligente de investimentos.
Melhora da experiência do cliente
Ao monitorar continuamente a experiência do usuário, os decisores podem identificar áreas de melhoria e tomar medidas para aprimorar a satisfação do cliente. Isso inclui a resolução rápida de problemas de desempenho que podem afetar a qualidade dos serviços.
Adaptação rápida às mudanças
Em um ambiente de negócios competitivo e que está mudando a cada instante, a capacidade de responder rapidamente a mudanças no mercado é crucial. A observabilidade permite que mudanças e demandas sejam identificadas rapidamente e, consequentemente, adaptadas bem mais rápido.
Prevenção de problemas
A análise dos dados pode revelar padrões de problemas recorrentes. Os decisores podem implementar soluções de longo prazo para evitar a repetição desses problemas, melhorando a estabilidade e a confiabilidade dos sistemas.
Agora que você já sabe o que é a observabilidade de dados, é hora de começar a buscar alternativas para implementá-la em sua empresa! E, para isso, não se esqueça: conte com a ScalaIt!
Nossos recursos tecnológicos estão aqui para ajudar sua empresa a se tornar mais eficiente, segura e, claro, bem-sucedida em qualquer contexto. Entre em contato e confira as nossas soluções
DataOps: entenda o que é, como funciona e sua importância
Com a grande tendência do digital first, as empresas têm reunido cada vez mais dados. Mas para que eles tenham algum valor, é preciso que sejam trabalhados da maneira correta, o que pode ser feito por meio da abordagem DataOps.
Ela ajuda a simplificar as ações realizadas com dados para entregar um resultado de maior valor para o usuário final. Ao mesmo tempo, integra diferentes setores da empresa para que haja um sistema de colaboração que favorece o trabalho dos times.
O DataOps tem o grande potencial de aumentar a velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados. Por isso, é uma abordagem que também precisa fazer parte das suas estratégias, e nós separamos este artigo para você entender como tudo funciona.
Continue lendo para compreender melhor o conceito de DataOps, como essa abordagem funciona e a sua relação com a automação e a otimização nos processos relacionados aos dados.
O que é DataOps?
DataOps é uma abordagem derivada do DevOps, mas que tem por objetivo otimizar o fluxo de trabalho dos pipelines relacionados aos dados, desde o seu desenvolvimento até a entrega. O intuito é fazer com que esse fluxo se torne mais rápido, com ou maior confiabilidade e ainda escalável.
Dessa forma, torna-se uma metodologia de trabalho interfuncional, que ajuda a evitar erros e aumentar o nível de produtividade, porém, simplificando as etapas e gerando entregas de maior valor para o usuário.
Para isso, o DataOps se concentra em três processos diferentes:
- a redução de erros, que aumenta a confiança nos dados;
- o ciclo de vida e de desenvolvimento, para obter com rapidez novos modelos ou conjuntos de dados, assim como novas visualizações, partindo da concepção do problema até a produção;
- o aumento da produtividade, para que haja mais colaboração entre diferentes equipes, melhorando a comunicação entre elas.
Qual é a relação entre DataOps e operações de dados?
É importante ressaltar que o DataOps não se trata de uma ferramenta ou de uma tecnologia independente. Na verdade, consiste em todo um conjunto de ferramentas, tecnologias, políticas, regras e pessoas que estão envolvidos nas operações de dados de uma empresa.
Ou seja, o DataOps ajuda a estabelecer a maneira como os fluxos de trabalho nas operações de dados vão acontecer. Afinal, o objetivo dessa abordagem é garantir que esses fluxos sejam mais ágeis e escaláveis, como dito, além de controláveis para diferentes setores e equipes.
O DevOps é aplicado com o objetivo de centralizar dados e unificar times, mas o DataOps tem como prioridade a formação de equipes menores e multidisciplinares, porém, com a distribuição de dados centralizada para que a cultura de trabalho seja desenvolvida e movida com base na análise de dados.
Assim, essa abordagem, além de colaborativa, também é muito flexível para que todos os profissionais envolvidos com as operações de dados cooperem entre si. Acontece uma varredura contínua ao longo de todas as etapas que envolvem os dados, garantindo que as informações cheguem mais refinadas até o usuário final para que as tomadas de decisão sejam muito mais precisas e eficientes.
Por isso é tão importante a utilização da automação. No DataOps, o objetivo é tornar o processamento e a gestão de dados muito mais ágil. Logo, os processos automatizados são indispensáveis para que essa abordagem possa funcionar, otimizando a coleta e o processamento dos dados.
Como o DataOps funciona?
Você viu que o DataOps é uma abordagem que atua ao longo de todo o ciclo de vida dos dados. Sendo assim, trata-se de um sistema de entrega interfuncional composto por uma estrutura com diferentes fases.
Ele faz a integração da aquisição, do armazenamento, do processamento e do monitoramento de dados. Por meio da automação fazemos a coleta desse material, mas ele não pode ser entregue ao usuário final da maneira como está.
Precisamos entender o que é de fato aproveitável para cada um dos times da empresa, para que tudo isso seja refinado e entregue com maior qualidade. O DataOps surgiu com o intuito de desenvolver projetos de dados de alta qualidade que possam gerar insights valorosos e entregues em tempo hábil para o usuário.
Após a coleta dos dados, o primeiro passo é fazer análise deles para que sejam estruturados e cheguem à etapa de adaptação, que vai compilar, filtrar e gerenciar esses dados para que eles sejam distribuídos para os próximos fluxos.
São realizados alguns testes, é feita uma varredura em busca de erros, até que o projeto tenha total qualidade para o usuário. Parece que tudo acontece de uma forma demorada, mas na verdade não, pois o DataOps automatizado entrega fluxos ágeis para que as tomadas de decisão também aconteçam com rapidez, de modo que a empresa consiga responder rápido às demandas do mercado.
Como a automação favorece o DataOps?
Imagine que os dados coletados por uma empresa são como blocos de montar em uma caixa. Como essas informações podem ser provenientes de diferentes fontes e são de vários tipos, esses blocos apresentam muitas diferenças entre si.
Agora imagine que uma pessoa tem a função de fazer a separação desses blocos de forma manual. O tempo que ela levaria para fazer isso seria muito grande, mas a produtividade poderia ser aumentada de forma significativa com o uso de alguma ferramenta que fizesse essa separação.
É exatamente assim que acontece quando utilizamos a automação na implementação do DataOps. Ferramentas ficam responsáveis por fazer não só a coleta como também a análise e a separação dos dados, de modo que eles sejam direcionados de maneira inteligente para cada grupo, possibilitando ter ideias daquilo que pode ser formado a partir dos blocos.
Com a automação, eliminamos etapas operacionais e repetitivas, que demandam muito tempo e aumentam os riscos de erros. Ela otimiza o processo de coleta, armazenamento, processamento e distribuição de dados.
Assim, podemos utilizar a abordagem DataOps com muito mais eficiência, favorecendo os fluxos de trabalho para alcançar os objetivos principais dessa abordagem, que são: a maior velocidade, a qualidade e a eficiência no ciclo de vida dos dados, com entregas de alta qualidade que geram insights para as tomadas de decisão.
O mercado tem exigido das empresas adaptações constantes, e isso requer agilidade na hora de lidar com essas demandas. O DataOps é uma abordagem que favorece essas adequações e pode melhorar de forma significativa a qualidade das entregas da empresa, possibilitando essa resposta ágil e a maior competitividade em função das tomadas de decisão precisas e do desenvolvimento de soluções inteligentes.
Gostou de aprender sobre essa abordagem? Então aproveite e veja como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para fazer a análise de dados não estruturados.
Maturidade IA: conheça os níveis e seu impacto no sucesso empresarial
Cada vez mais pessoas e empresas percebem a presença da Inteligência Artificial na vida de todos nós. Ela pode ser empregada para os mais diferentes fins, inclusive dentro das organizações. O seu uso do mais básico ao mais complexo define os níveis de maturidade IA.
Afinal essa tecnologia tem uma série de aplicações, e as empresas podem explorar os diferentes níveis de maturidade de acordo com as ações que querem realizar e os resultados que pretendem alcançar.
As empresas “conquistadoras da IA” já conseguem explorar a Inteligência Artificial de uma forma intensa para uma série de estratégias. Isso garante uma grande vantagem competitiva no mercado, e o seu negócio não pode ficar para trás.
É fundamental conhecer esses níveis de maturidade para implementar soluções Inteligência Artificial que garantam uma maior presença de mercado. Quer saber mais sobre o assunto? Continue lendo!
Os cinco níveis de maturidade da IA
A sugestão de conteúdos em plataformas de streaming e em redes sociais tem como base a Inteligência Artificial. Mas ela também pode ser usada para obter diagnósticos complexos por meio da análise automatizada de exames de saúde.
Ao mesmo tempo, é capaz de fazer análises preditivas de mercado, a fim de auxiliar as empresas no direcionamento de investimentos e na tomada de decisão. Como você pode perceber, temos a possibilidade de aplicar a Inteligência Artificial desde o uso mais simples até a resolução de problemas muito complexos.
Como dito na introdução, isso acontece em decorrência dos diferentes níveis de maturidade IA. A seguir, falamos sobre os cinco para você conhecer melhor cada um deles.
Básico
Nesse primeiro nível a Inteligência Artificial é utilizada como um processo de separação e integração de dados, geralmente vindo de diferentes fontes, como CRM, e-mail, redes sociais e documentos. Eles são armazenados sem uma estratégia muito complexa de organização nem tanto planejamento.
Pode acontecer uma categorização deles, e a solução de Inteligência Artificial básica faz a coleta dos dados de uma forma estruturada e organizada para aplicações simples, como otimizar o relacionamento com clientes com um perfil específico por meio de uma estratégia direcionada.
Descritivo
Nesse grau de maturidade, a Inteligência Artificial faz o tratamento dos dados a partir de regras pré-definidas e que já foram implementadas na IA para garantir a sua correta programação.
Ou seja, nesse nível a solução consegue organizar os dados fornecendo um histórico que agiliza a tomada de decisão, inclusive em tempo real, fazendo a análise e o cruzamento de dados existentes em um banco. Está presente, por exemplo, na análise de crédito em instituições financeiras.
Preditivo
Nesse nível de maturidade IA ela já tem a capacidade de fazer análises que permitem prever o que pode acontecer em um cenário futuro. Para isso, é utilizado um grande volume de dados que ajuda a fazer essa previsão.
A Inteligência Artificial consegue fazer análises e comparações de modo a entender, por exemplo, que uma determinada solução, um produto ou serviço tem o potencial para se tornar tendência e cair no gosto do consumidor.
Assim, a empresa pode decidir se investe ou não nessas soluções, ou mesmo tecnologias e métodos, que tendem a fazer sucesso. No grau de maturidade IA preditivo, a Inteligência Artificial é capaz de fornecer probabilidades, análises de risco, estatísticas e oportunidades.
Prescritivo
No nível de maturidade IA anterior temos a análise de uma determinada solução ou aspecto que ajuda a tomar a decisão de fazer ou não novos investimentos. Nesse quarto nível temos uma evolução que vai muito além.
Isso porque quando a empresa utiliza um modelo prescritivo de Inteligência Artificial ela tem acesso a diferentes caminhos, assim como as variáveis possíveis dos resultados. O algoritmo faz análises que permitem compreender o histórico da empresa para apresentar para ela recomendações futuras, de modo que seja possível atingir as metas estabelecidas.
Uma análise prescritiva é muito mais completa e fornece insights sobre como você pode disponibilizar produtos ou serviços para o consumidor de uma forma atrativa com o objetivo de manter a fidelidade dele à marca.
Com os algoritmos prescritivos você também encontra as análises em tempo real, a otimização de estratégias, o apoio às decisões e ainda as previsões estratégicas.
Cognitiva
Aqui temos o último nível de maturidade IA, em que as soluções podem superar as habilidades humanas em determinados casos. Utilizando machine learning, a Inteligência Artificial é capaz de deduzir situações possíveis dentro da empresa e entregar previsibilidade sobre problemas possíveis.
Isso porque a IA começa a aprender de forma constante com tudo aquilo que está integrado a ela, por exemplo, os equipamentos. Assim, pode identificar padrões que muitas vezes o ser humano não seria capaz de ver em pouco tempo.
É o caso de a Inteligência Artificial aprender sobre um determinado equipamento para notificar o usuário sobre quando aquela máquina precisará de manutenção, já que a tendência é de começar a apresentar falhas e erros a partir de certo ponto.
As vantagens das organizações líderes em IA
Você conseguiu perceber como ao longo dos níveis de maturidade IA os processos que essa tecnologia realiza vão se tornando cada vez mais complexos? É por isso que as empresas conquistadoras da IA obtêm vantagens competitivas significativas.
Essas organizações conseguiram implementar essa tecnologia em vários dos seus processos. Com isso, conseguem uma inteligência estratégica mais significativa, que ajuda a nortear as suas decisões, os investimentos e as soluções que serão lançadas no mercado.
Ao longo de todos os seus processos e fluxos de trabalho, as organizações líderes em IA utilizam essa tecnologia para otimizar suas tarefas e atividades. Elas exploram as funcionalidades da Inteligência Artificial desde os seus aspectos mais básicos até o cognitivo. Assim, desenvolvem diferenciais que fazem com que estejam à frente dos seus concorrentes.
Isso acontece, por exemplo:
- na melhor qualidade de atendimento;
- no marketing direcionado;
- nas soluções que atendem exatamente àquilo que o consumidor precisa;
- no modo como se relacionam com o seu público;
- no direcionamento estratégico de investimentos;
- no desenvolvimento de novas soluções;
- nas análises e previsões de mercado que permitem uma resposta rápida em diferentes cenários; e assim por diante.
Essas empresas sabem como utilizar os níveis de maturidade IA para se adequarem, otimizar os seus próprios processos, favorecer o fluxo de trabalho, agregar valor para suas soluções e ter um tempo de resposta muito hábil, que permite a adequação de tudo isso conforme o direcionamento do mercado.
Como alcançar competitividade com IA
O seu negócio também pode alcançar mais competitividade com a Inteligência Artificial. Para isso, é importante começar o processo de transformação digital para que a tecnologia se faça presente nas rotinas e nos processos da organização.
A adoção de estratégias de automação é indispensável para trabalhar com os dados e dar início à implementação da IA nos negócios. A antecipação e a personalização da tecnologia também são indispensáveis, uma vez que ela precisa ser adequada às demandas da sua empresa para atender de forma satisfatória a realidade dela.
O Sucesso empresarial também é alcançado com a Inteligência Artificial por meio da implementação de soluções adequadas aos diferentes níveis de maturidade. Ou seja, você precisa começar com a implementação de ferramentas de base para fazer a correta a coleta e o armazenamento de dados de uma forma estratégica, organizada e inteligente.
Assim começará uma base de dados sólida para ampliar os níveis de maturidade IA até alcançar o cognitivo, para que essa tecnologia ajude a sua empresa a aprimorar a si mesma e as suas soluções.
Terá mais produtividade, eficiência, qualidade e ainda agregará valor para as soluções que disponibiliza para o consumidor. Além de ser mais ágil e ter um tempo de resposta satisfatório para atender as demandas que surgem e se tornar mais competitiva no mercado.
A Scala tem as soluções ideais para você explorar os diferentes níveis de maturidade IA em sua empresa. Entre em contato com a nossa equipe e conheça as soluções disponíveis.
O que é a LORE e como ela pode ajudar seu negócio?
Criar inteligência na tomada de decisão empresarial não é mais um diferencial, mas uma necessidade na construção de uma marca forte e lucrativa. Para isso, entender o que é a LORE e como essa plataforma pode proporcionar dados precisos, atuais e confiáveis é um passo importante nesse sentido.
Para explicar como essa ferramenta funciona na prática e quais as melhores formas de utilizá-la no seu cotidiano, convidamos Filipe Cotait, cientista da computação e Diretor de TI na Scala.
Durante este conteúdo, você entenderá como os dados são valiosos para manter a competitividade da sua empresa, além de descobrir como as empresas já estão se beneficiando dessa tecnologia. Quer saber mais? Siga a leitura e confira nosso post!
O que é LORE?
“A LORE é uma plataforma de DaaS (Data as a Service), ou seja, você só paga pelos dados consumidos, sem ter de custear todos os recursos necessários para a captura, limpeza, tratamento e organização dos dados”, explica Filipe.
Ela foi criada para oferecer aos usuários uma jornada analítica completa, independentemente da natureza dos dados utilizados, sejam eles externos ou internos. Portanto, a LORE consegue entregar qualquer tipo de dado público e de diversas fontes — tais como APPs, sites e redes sociais — de forma automatizada e em grande escala.
Quais os benefícios da LORE?
Essa ferramenta contribui diretamente para que sua empresa possa extrair informações relevantes dos dados, mesmo que eles estejam espalhados por diferentes fontes, criando uma visão ampla e unificada sobre as condições atuais do mercado. Veja, a seguir, quais as demais vantagens da plataforma para sua marca:
- pagamento apenas sobre os dados: como o modelo de contratação é “as a service”, sua empresa remunera apenas os dados — de apps, sites, redes sociais e de outra procedência — que são entregues conforme sua demanda, frequência e necessidade;
- zero custos adicionais: a plataforma garante flexibilidade para a criação, ampliação, remanejamento ou atualização de fontes de dados sem custos adicionais, fazendo com que novas fontes de dados não causem aumento nas despesas com a estruturação de captura;
- facilidade no armazenamento: caso haja necessidade de reter os dados coletados para a criação de registros históricos, é possível contratar esse serviço para consultar sempre que necessário.
Como a LORE ajuda na melhoria de processos empresariais?
Ao incluir a LORE na rotina empresarial, sua equipe tem acesso a toda essa infraestrutura, além de dashboards e relatórios personalizados para simplificar a interpretação das informações registradas. Isso apenas é possível, pois as ferramentas da plataforma incluem IA, aprendizado de máquina e análise preditiva.
Facilita a tomada de decisão
Cada vez mais decisões de negócio são apoiadas em insights produzidos por processos analíticos que empregam as melhores práticas de cada indústria. Elas, porém, dependem de informações diversas, corretas, contínuas e atualizadas para as estratégias adotadas estarem alinhadas com a realidade que a empresa enfrenta.
Dispensa a necessidade de um squad de desenvolvimento
Além de todo suporte na tomada de decisão empresarial, a LORE oferece um importante meio para superar os desafios com a falta de mão de obra qualificada e com conhecimento em Big Data.
Na prática, essa tecnologia oferece uma grande economia se comparada à criação e manutenção de uma squad de desenvolvimento e recursos de infraestrutura dedicados à coleta de dados.
Aumenta a eficiência operacional
Com acesso a dados provenientes de diversas fontes, sua equipe consegue ampliar a eficiência operacional, reduzindo custos, possibilitando o lançamento de novos produtos e melhorando a capacidade de atendimento às novas demandas do seu mercado. Assim, você se concentra apenas no uso dos dados, deixando a parte tecnológica com a LORE.
Por que usar a LORE em sua empresa?
Usar a LORE em seu negócio é uma opção para alimentar suas áreas de inteligência de negócios com dados atualizados e constantemente, criando um diferencial para seu negócio.
Segundo Filipe, “as análises aplicadas a dados auxiliam na definição de estratégias de atuação em diversas indústrias: varejo, foods techs/delivery, e-commerce, empresas de serviços e indústrias”.
Além disso, ele cita diversas utilidades da LORE que motivam as empresas a utilizar essa solução, entre as quais estão:
- mapeamento de promoções realizadas por grandes varejistas;
- monitoramento de preços de produtos ao consumidor final;
- mapeamento de meios de pagamentos aceitos em estabelecimentos comerciais;
- estudo dos produtos fabricados por uma indústria em seus diversos canais de venda, inclusive com o preço de venda ao consumidor final;
- mapeamento de preços de combustíveis com geolocalização;
- prospecção de clientes, verificando que um determinado produto dele não é vendido por um canal, entretanto este canal vende de um concorrente.
Além disso, é possível fazer a integração com diversas ferramentas, conforme a necessidade do seu empreendimento. Saiba mais sobre esse tópico, a seguir.
Como fazer a integração da LORE?
As integrações com outros sistemas é fundamental para aproveitar ainda mais as ferramentas disponíveis e esse é mais um dos diferenciais da LORE. Por meio dela, sua empresa consegue usar os dados de maneira ainda mais eficiente.
Nesse sentido, Filipe destaca que “os dados entregues pela LORE podem ser integrados de diversas maneiras e formatos. No início do projeto o cliente nos informa como ele quer receber e integrar os dados e, a partir desta definição, eles são disponibilizados”.
Vale lembrar que contar com o suporte dos profissionais especializados da Scala na implementação dessa ferramenta é mais um diferencial que a sua empresa pode aproveitar. Assim, as chances de obter crescimento sustentável são ainda maiores.
Para que tipo de empresa a LORE é recomendada?
“A LORE pode ser utilizada por empresas de qualquer porte, desde que haja a necessidade de consumo de grandes volumes de dados e de forma contínua. Por exemplo, uma startup pode ter a necessidade de dados em alto volume para a geração do seu novo produto ou negócio, assim como grandes empresas”, explica Filipe.
Ele ainda destaca que “nosso papel é auxiliar o cliente na estruturação e na escolha da origem dos dados, trazendo assim o dado mais adequado e com os melhores custos para os objetivos de negócio”. Uma vez feito esse estudo, todo o processo de captura e entrega dos dados é entregue pela LORE.
Agora que você já sabe o que é a LORE e como ela pode ajudar no seu negócio, que tal começar a aproveitar todas as vantagens dessa ferramenta em seu negócio? Ao contar com a Scala e com nossas ferramentas, as chances de se destacar no mercado e aumentar a lucratividade é muito grande.
Quer usar a LORE em seu negócio? Então, entre em contato conosco agora mesmo e fale com um de nossos especialistas!
ETL Reverso e sua importância na análise de dados empresariais
O mundo não para de mudar e as empresas precisam acompanhar esses avanços! Por isso, a busca por soluções inovadoras que transformem informações em ações estratégicas é uma demanda cada vez mais frequente. Nesse contexto, surge o ETL Reverso!
Essa é uma abordagem que não apenas move dados de seu armazém central para ferramentas operacionais, mas redefine como as organizações utilizam seus recursos de informação.
Tem dúvidas sobre o assunto? Sem problemas! Continue a leitura e vamos explicar alguns detalhes sobre o conceito de ETL Reverso, desvendando seus benefícios e desafios. Vamos lá!
O que é ETL Reverso?
ETL Reverso é o processo de copiar dados do seu armazém central para seus sistemas operacionais e ferramentas SaaS (Software as a Service), permitindo que as equipes de negócios aproveitem essas informações para tomar decisões e personalizar as experiências do cliente.
Enquanto o ETL tradicional move dados de fontes operacionais para um armazém central, o ETL Reverso faz o oposto. Isso permite que as equipes operacionais ajam com base nas informações do armazém em suas aplicações de negócios.
O ETL Reverso é particularmente útil para desbloquear o valor dos dados armazenados no armazém, tornando-os acessíveis às equipes operacionais que podem não ter habilidades técnicas para consultar o armazém diretamente.
Com isso, ele facilita a tomada de ações com base nos dados do armazém, em vez de apenas reagir à medida em que os problemas surgem e os relatórios são emitidos. Útil, prático e muito eficiente!
Qual é a sua importância no contexto atual de análise de dados empresariais?
Confira algumas das vantagens do ETL Reverso para o âmbito empresarial!
Ação imediata
Permite que as equipes operacionais ajam rapidamente com base nos dados do armazém, integrando-os diretamente em suas ferramentas diárias.
Personalização de experiência do cliente
Facilita a personalização de experiências do cliente, pois as equipes podem usar dados do armazém para adaptar interações, campanhas de marketing e ofertas com base no histórico e comportamento do cliente.
Tomada de decisões ágeis
Capacita as equipes de negócios a tomar decisões ágeis e informadas, sem depender exclusivamente de equipes técnicas para acessar e interpretar os dados do armazém.
Eliminação de silos de dados
Evita que o armazém se torne apenas um local de armazenamento, eliminando os silos de dados. Eles ficam disponíveis em ferramentas operacionais, proporcionando uma visão mais abrangente e vantajosa para todos.
Automatização e eficiência
Automatiza o fluxo de dados, reduzindo a dependência de solicitações manuais e integrações personalizadas. Isso libera tempo para as equipes se concentrarem em problemas mais complexos e estratégicos.
Suporte a diversas equipes de negócios
Atende a várias equipes de negócios, como marketing, vendas, suporte e produto, permitindo que cada uma aproveite os dados do armazém para seus objetivos específicos.
Flexibilidade e controle
Oferece flexibilidade e controle sobre como os dados são movidos e utilizados em diferentes ferramentas e sistemas operacionais, sem as limitações impostas por outras soluções.
Redução da sobrecarga de desenvolvimento
Evita a complexidade e sobrecarga associada à construção e manutenção de integrações ponto a ponto ou o desenvolvimento interno de soluções. Ferramentas especializadas em ETL Reverso facilitam esse processo.
Facilita o cumprimento de regulamentações
Ao manter o controle sobre os dados e movê-los de forma segura e controlada, o ETL Reverso pode facilitar o cumprimento de regulamentações de privacidade e segurança de informações.
Como o ETL Reverso funciona?
O ETL Reverso funciona por meio de um processo que envolve:
- a extração de dados do armazém central (data warehouse);
- a transformação desses dados conforme necessário;
- a carga desses dados em sistemas operacionais, ferramentas SaaS ou outras destinações específicas.
Conheça alguns dos principais componentes do ETL Reverso!
Sources (Fontes)
Representam a localização onde os dados de negócios estão armazenados. Geralmente, isso é o data warehouse.
Models (Modelos)
Consistem em instruções SQL que definem como os dados são representados e quais devem ser extraídos do source.
Syncs (Sincronizações)
Permitem definir os dados provenientes do modelo e especificar como esses registros devem ser mapeados para os campos apropriados na destinação.
Destinations (Destinos)
Representam os locais para os quais os dados são enviados, onde as equipes de negócios podem consumir essas informações.
Quais são os benefícios e desafios do ETL Reverso?
Tudo na vida tem dois lados! Já abordamos algumas das vantagens do ETL Reverso, que vão desde a sua ação imediata (permitindo que as equipes possam agir de modo eficiente e quase instantâneo) até a eliminação dos silos de dados, ou seja, locais de armazenamento de informações sem funcionalidade.
No entanto, também há alguns desafios associados a esse tipo de recurso. Confira a seguir!
Riscos de sobrescrita de dados
Devido à falta de botões "desfazer" em algumas ferramentas operacionais, há o risco de sobrescrever dados acidentalmente durante a sincronização. Sendo assim, atenção é fundamental!
Complexidade de deduplicação
É necessário implementar lógicas de deduplicação para evitar problemas causados pela duplicação de dados durante as sincronizações.
Restrições em ferramentas operacionais
Algumas ferramentas operacionais podem ter limitações em termos de estrutura de dados, e a sincronização requer cuidados para garantir uma correspondência adequada.
Necessidade de monitoramento constante
As sincronizações devem ser monitoradas constantemente para garantir que estejam ocorrendo conforme o esperado, e qualquer interrupção deve ser tratada prontamente.
Requisitos de segurança
As transferências de dados devem ser seguras, e a conformidade com as regulamentações de segurança e privacidade deve ser mantida.
Complexidade em ambientes heterogêneos
Ambientes com uma variedade de ferramentas operacionais e destinos podem introduzir complexidades adicionais na configuração e manutenção.
Necessidade de Conhecimento em SQL
O conhecimento em SQL pode ser necessário para definir modelos e consultas, o que pode ser uma barreira para equipes não técnicas.
Variedade de ferramentas e plataformas
Lidar com uma variedade de ferramentas e plataformas pode exigir esforço adicional na configuração e integração.
Gostou de saber mais sobre o ELT Reverso? Essa é uma tecnologia recente, mas que tem tudo para se transformar em uma grande aliada para empresas de todos os setores. Experimente e se surpreenda!
Acompanhe as novidades do setor da tecnologia no blog ScalaIt! Assim, você fica bem-informado(a) sobre as tendências e funcionalidades de recursos com o ELT Reverso, que ajuda a otimizar a rotina de gestão e a sua empresa a crescer.
5 estratégias para gerenciar um grande volume de dados de forma eficiente
Quanto mais dados uma empresa consegue coletar, mais material ela tem para suas estratégias e tomadas de decisão. Porém, também enfrentam o grande desafio de gerenciar de uma forma eficiente esse grande volume de dados.
Afinal, de nada adianta ter um grande arsenal, mas não saber como aproveitá-lo da melhor forma em função da falta de gerenciamento. Por isso, antes, é preciso criar toda uma estrutura que possibilite fazer essa gestão de uma forma escalável.
Algumas estratégias podem ser adotadas para alcançar esse objetivo, e neste artigo explicamos quais são elas. Continue lendo para entender os desafios de lidar com os grandes volumes de dados e como você pode fazer isso simplificando o seu próprio trabalho.
O crescimento do volume de dados e seus desafios
O avanço da tecnologia trouxe para as empresas a grande vantagem de obter dados de diversas fontes. Dessa forma, elas conseguem um material muito mais robusto para trabalharem suas estratégias no mercado.
Ao mesmo tempo, isso trouxe uma série de desafios, já que agora é preciso elaborar também uma estratégia na hora de analisar, gerenciar e utilizar esses dados. Afinal, nem tudo aquilo que é coletado de fato pode gerar insights para as tomadas de decisão.
Além disso, cada tipo de dados pode ser utilizado de uma maneira diferente. Logo, eles precisam ser analisados e tratados para serem direcionados da maneira correta para as equipes dentro da empresa.
Assim, o fluxo de trabalho nas operações de dados deve ser muito bem estruturado para que todo esse material coletado seja de fato apresentado da melhor maneira. Mas não só isso porque é importante que esses fluxos também sejam ágeis e seguros.
É preciso tratar os dados conforme o que estabelece a legislação, inclusive garantindo a segurança dessas informações para que a privacidade das pessoas e também de outras empresas seja mantida.
Portanto, para lidar com um grande volume de dados a empresa precisa se preparar e adotar estratégias que garantam que suas operações sejam eficientes, confiáveis e seguras.
Estratégias para gerenciar grandes volumes de dados
Trabalhar com um grande volume de dados afeta a tomada de decisão da empresa de diferentes formas, como para estruturar o fluxo de operação para trabalhar com esses dados e também a análise correta deles, além do seu aproveitamento conforme cada objetivo que se pretende alcançar.
Os dados são muito valiosos, mas somente se você souber trabalhar com eles, em especial quando o volume cresce de forma significativa. Mas, como explicamos na introdução, com a adoção de algumas estratégias você consegue alcançar a eficiência na hora de gerenciar esse material. Veja a seguir as seis estratégias fundamentais para isso.
1. Adoção de plataformas de armazenamento escalável
Antes de tudo, é preciso que a sua empresa possa contar com um sistema de armazenamento de dados eficiente. Afinal, ao coletar esse material a partir das fontes você precisa garantir que eles estejam protegidos e seguros, de modo que não haja risco de perda ou mesmo de roubo dessas informações.
A plataforma de armazenamento precisa também ser escalável. Isso porque estamos falando do crescimento do volume de dados e, com as estratégias corretas, a tendência é de que você tenha a cada vez mais material para coletar, armazenar, analisar e tratar. Sendo assim, a plataforma escolhida precisa ser escalável para conseguir trabalhar com esses grandes volumes com agilidade, precisão e eficiência.
2. Segmentação de dados
Explicamos que os dados são coletados em diversas fontes, atualmente. Com isso, recebemos diferentes tipos de informações, e cada uma delas tem a sua aplicação estratégica. Mas fica difícil trabalhar quando tudo está concentrado em um só grupo.
Para gerenciar de forma eficaz um grande volume de dados precisamos fazer a segmentação deles. Ou seja, vamos utilizar uma estratégia para dividir essas informações em grupos de acordo com as características que apresentam.
Assim, eles são divididos em grupos menores e mais específicos, a fim de facilitar a análise, a compreensão, a identificação de padrões, tendências e outros mais que vão colaborar para as estratégias que virão.
3. Revisão constante da base de dados
Conforme o volume de dados aumenta o registro da empresa, a base vai ficando maior. Ao mesmo tempo, informações com novas características são inseridas, e isso leva à necessidade de fazer revisões na base de dados.
O objetivo é garantir que ela esteja bem organizada e que realmente contenha materiais que são relevantes para as tomadas de decisão na empresa. Essas revisões possibilitam otimizar cada vez mais a organização da base para permitir a recuperação das informações com facilidade. Também para otimizar a lógica desse processo organizacional para que os dados estejam estruturados de maneira consistente.
4. Medidas de segurança de dados
Ao coletar e armazenar um grande volume de dados, sua empresa também tem a responsabilidade de manter a segurança dessas informações. Por isso, é indispensável adotar medidas protetivas eficientes. Não se esqueça de que ao trabalhar com dados é preciso atentar àquilo que diz a Lei Geral de Proteção de Dados pessoais.
Além disso, é fundamental que essas informações não sejam acessíveis para cibercriminosos ou hackers. Além, é claro, de garantir que o seu sistema de armazenamento seja também confiável para o próprio aproveitamento das informações que foram coletadas, uma vez que é preciso garantir a fidelidade delas e a sua integridade para que não haja erros na hora de fazer o processamento.
5. Criação de uma infraestrutura de rede robusta
Já que a sua empresa vai gerenciar um grande volume de dados, é importante que a infraestrutura de rede adotada por ela seja robusta. Isso é fundamental para garantir uma performance otimizada e segura.
Uma estratégia interessante é o uso de edge computng, ou computação de borda. Esse tipo de arquitetura de TI possibilita que os dados sejam processados o mais próximo possível da sua fonte. Assim, em vez de encaminhar essas informações de maneira direta para um provedor, elas passam por um refinamento no primeiro momento, de modo que os dados são compartilhados já filtrados para facilitar as operações posteriores.
Você pode construir essa infraestrutura de rede robusta com as soluções oferecidas pela Scala, com reservatório de dados para cada propósito, tecnologias de armazenamento e ainda Big Data, garantindo, assim, uma estrutura escalável para lidar com um grande volume de dados com segurança, confiabilidade e a eficiência que deseja.
Otimize suas estratégias de gerenciamento de dados com as soluções Scala. Acesse o site e veja como podemos ajudar.