Dora: como trazer sua gestão de dados ao futuro
Qualquer executivo que deseja aumentar a otimização e eficiência das suas equipes deve conhecer a Dora. Essa é a solução completa de Data Management (Gerenciamento de Dados), ou seja, uma tecnologia com funções de coletar, validar, comprimir, armazenar, proteger e processar informações do seu negócio.
Gerenciar os dados de forma inteligente é um grande diferencial que pode solucionar inúmeros gargalos no negócio. E será com a Dora que você alcançará esse objetivo da forma mais vantajosa, com mais efetividade, economia e agilidade. Quer saber melhor sobre essa solução digital? Continue lendo!
Como a Dora funciona?
É uma plataforma não vinculada a somente um tipo de banco de dados ou ferramenta de gerenciamento. Portanto, a Dora é um Data Management bastante flexível e que possibilita a incorporação, tratamento, gestão, acesso e distribuição.
Outro de seus diferenciais é sua arquitetura excepcionalmente moderna, pois ela é leve, ágil e fácil de usar. Isso significa que todos os colaboradores conseguirão aproveitar dos seus recursos com pouco ou nenhum treinamento.
Saiba que ela ainda se divide em dous “flavours”, serviços que se complementam para entregar uma experiência completa:
- Dora Data: para dados estruturados (CDRs, Dados de vendas, transações, etc.)
- Dora Doc: para dados não estruturados (Documentos, Faturas, Guias, Binários, Imagens). Compartilha a interface com o Dora Data e também trabalha com os mesmos níveis de compressão
Sua versatilidade permite que seus recursos sejam ideais para empresas de variados segmentos e portes, desde os pequenos negócios até grandes corporações.
Quais são as funcionalidades da Dora?
Os recursos da Dora fazem com que as informações se tornem parte do dia a dia corporativo. Os dados se tornam organizados e fáceis de encontrar, otimizando os processos de todos os setores. Entenda melhor as funcionalidades.
Pesquisa online dos dados
Dora armazena e possibilita a pesquisa online de grande volume de dados, incluindo busca de dados históricos NRT (near real-time ou quase em tempo real).
Na prática, você tem dados históricos sempre em mãos e com configurações personalizadas. As informações organizadas e disponíveis permitem análises comparativas em instantes, bem como obtenção de relatórios batch com alta performance.
Ressignificação dos dados
Com a Dora, você tem acesso a dados históricos e pode digitalizar processos ou dados que normalmente são inviáveis — seja por terem custos elevados ou dificuldade de acesso.
Compactação e versatilidade
Dados podem ser comprimidos em até 90% e sua estrutura é desacoplada, pois ela permite escalabilidade independente de seus módulos. Esse recurso gera economia tanto no custo de armazenamento como de infraestrutura. Isso acontece porque ela exige baixos recursos computacionais, como memória e processamento.
Adaptabilidade a cenários
A solução opera eficientemente tanto em armazenamentos de pequenos volumes até petabytes de dados (excepcionalmente pesados). Como também, os requerimentos de infraestrutura podem ser adequados conforme os tempos de resposta necessários para atender SLA (Service Level Agreement).
Quais vantagens ela traz para a organização?
Essas e outras funcionalidades trazem inúmeros recursos para o negócio. Veja quais são os principais deles a seguir.
Agilidade e otimização operacional
A vantagem mais marcante à primeira vista é a facilidade de acessar os dados e a valorização da informação que se dá pela simplificação da interação com dados. Assim, seus colaboradores conseguem focar nos objetivos principais da empresa, na execução de tarefas mais estratégicas e complexas.
Redução de custos de TI
No curto prazo você observará uma impactante redução no orçamento anual com infraestrutura. A Dora Scala opera com excelência até mesmo em infraestrutura enxutas. Como se não bastasse, o time de implementação pode reaproveitar a infraestrutura adquirida anteriormente.
Já no médio e longo prazo, a migração de dados históricos de outros sistemas aumentam as economias em infraestrutura e licenciamentos de forma geral.
Você pode esperar ainda mais economia no futuro, pois a Scala tem um MVP em construção para a versão nuvem. Com recursos serverless e armazenamento de objetos (como AWS S3 e Azure Blob Storage), será possível conquistar ainda mais escalabilidade e economia em infraestrutura.
Flexibilidade
A solução pode variar de acordo com o formato e padrões dos clientes. Por exemplo, podem ser oferecidos pacotes de serviços para suporte a personalização do produto ou sua administração no uso diário. Ou seja, ela pode ser adequada para se encaixar perfeitamente ao seu negócio.
Cumprimento das normas
A solução permite um gerenciamento completo e armazenamento seguro dos dados. Com isso, você consegue minimizar as chances de que dados sejam vazados ou utilizados incorretamente, mantendo-se plenamente regular perante a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) e outras normas sobre o assunto.
Segurança
Existem vários tipos de segurança que você precisa considerar. Uma delas se refere à proteção do ambiente físico dos servidores, que é de responsabilidade do próprio cliente ou terceiros contratados.
Outro tipo é a de rede, que envolve redes, firewall, proxies, antivírus e outras ferramentas definidas pelo cliente. Também é preciso analisar os sistemas operacionais, que permitirá o gerenciamento da aplicação.
No caso da Dora Scala, os módulos de armazenamento e pesquisa têm a segurança totalmente baseada na rede e no sistema operacional. Não há API’s ou protocolos que podem ser acessados remotamente. Ou seja, o gerenciamento depende da capacidade de acessar o servidor.
Além disso, a segurança da aplicação Dora se divide em dois subtipos:
- Interface web: há uma autenticação com criptografia direto para acessar a aplicação. Ela também trabalha em protocolo seguro (HTTPS) e possui opção de autenticação com serviços de diretório (AD/LDAP)
- Motor de busca: a base de dados tem autenticação individual para cada módulo e restrições de acesso ao nível de rede
Sustentabilidade
A tecnologia inovadora de compressão de dados permite uma redução considerável no espaço de armazenamento necessário. Na prática, é preciso menor quantidade de equipamentos para receber serviços de altíssima qualidade com a Dora Scala.
Consequentemente, você contribuirá para diminuição significativa das emissões de carbono sem comprometer a eficiência operacional.
Quais são alguns cases de sucesso da Dora?
Há vários cases de sucesso que você pode conferir os resultados que a solução traz aos seus clientes. Mas a seguir trouxemos 2 ótimos exemplos
Claro Colômbia
Graças à Dora Scala, a Claro Colômbia processa eficientemente mais de 35 milhões de linhas móveis e fixas. Ela gerencia 3 TeraBytes de dados diariamente. Ainda tem um histórico de 3 PetaBytes de dados compactados online para seus sistemas por dia e conseguiu um crescimento no tráfego de dados de 30% ao ano.
Nesse mesmo case, a Dora Scala foi integrada ao aplicativo MiClaro (aplicação dos clientes da Claro) e permitiu redução da latência (de 4 horas para 15 minutos) ao buscar consumos dos usuários. No fim, houve um impacto muito positivo na experiência do cliente.
TSTT
Assim como a Claro, a Telecommunications Services of Trinidad and Tobago (TSTT) implantou o Dora por temas regulatórios.
Seu volume de dados é menor, tendo um histórico aproximado de 50 TB sem armazenamento online (somente offloads temporais). Na prática, há uma ferramenta da Ericsson que se conecta a um webservice e extrai os dados do Dora.
Assim, temos um caso onde há um baixo volume de dados e integração com outras ferramentas de mercado.
Com seus recursos e vantagens, Dora Scala é perfeito para quem quer otimizar tempo, recursos humanos, minimizar custos de TI e infraestrutura, substituir sistemas legados e assegurar cumprimento da legislação. Ainda há vários benefícios que essa tecnologia proporciona, sendo importante que você conheça cada detalhe sobre ela.
Que tal conhecer mais detalhes sobre essa solução? Entre em contato com um de nossos especialistas!
Explicabilidade em ciência de dados. O que você sabe sobre o assunto?
A ciência de dados está presente em diversas tarefas no dia a- ia corporativo e até mesmo em âmbito pessoal. A explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Modelos estatísticos e/ou computacionais estão presentes por todas as partes, e mostram comportamentos e tendências com alta precisão. Mas como eles chegam a esses resultados? É o que a explicabilidade pode esclarecer.
Cada vez mais empresários e gestores de empresas recorrem à ciência de dados para otimizar as suas tomadas de decisão em função do seu poder preditivo. Mas não basta obter respostas para problemas. É preciso compreender os indicadores da análise feita e quais razões levaram às conclusões mostradas.
Neste artigo você vai entender o conceito de explicabilidade, os métodos que podem ser utilizados para realizá-la e a maneira como ela ajuda a compreender os resultados obtidos por meio das ciências de dados. Continue lendo para ficar por dentro do assunto.
O que é explicabilidade?
Segundo a definição do dicionário da Língua Portuguesa, a explicabilidade é a qualidade daquilo que é explicável. Trazendo para o contexto da ciência de dados, trata-se de uma área extensa e pouco explorada que ajuda a entender o processo de decisão dos métodos aplicados, como um complemento à própria decisão.
De forma resumida, a explicabilidade ajuda a entender por que o modelo realizou uma determinada análise e como ele chegou ao resultado entregue. A ciência de dados abrange diversos métodos computacionais, desde uma simples regressão linear aos mais complexos modelos de aprendizagem de máquina. A explicabilidade pode ser aplicada em todos eles.
Os métodos avançados de análise de dados são utilizados e vendidos com pouco ou nenhum controle sobre os processos internos que ocorrem. Mas podemos buscar a explicabilidade de maneira interna ou externamente para obter essa compreensão.
A explicabilidade interna
A explicabilidade interna consiste em abrir os métodos analíticos para observar sua funcionalidade e componentes internos. Dessa forma, é possível analisar e compreender os parâmetros utilizados pelo modelo. Assim, usamos esses mesmos parâmetros para analisar o próprio modelo e entender as razões pelas quais ele obtém a resposta apresentada.
A explicabilidade externa
A explicabilidade externa mantém o modelo utilizado fechado, sem acesso à parte interna dele. A técnica aqui consiste em comparar as entradas e saídas do modelo. Assim, localizamos as variáveis de entrada mais significativas para o resultado. Podemos aplicar as fórmulas de usando bibliotecas de estatística específicas.
Qual é o melhor método de explicabilidade?
Tanto a explicabilidade interna quanto a externa permitem conhecer melhor os dados gerados, porém, cada qual tem as suas especificidades. Assim, não há uma melhor do que a outra, mas sim, mais adequada para cada demanda.
A explicabilidade interna consegue mostrar mais detalhes sobre como as informações fluem e sua relação dentro dos métodos. Já a externa mantém um nível maior de abstração. Ela foca no aspecto funcional do método.
Em outro comparativo, a interna requer um grande conhecimento do funcionamento e dos parâmetros dos modelos utilizados. A externa exige grande domínio de métodos estatísticos e das suas nuances.
Quando a explicabilidade deve ser aplicada?
Como a explicabilidade é um processo de obtenção de informações adicionais sobre os resultados obtidos, ela é uma etapa final da fase de inteligência. Portanto, deve ser aplicada depois de aplicarmos os métodos de dados.
A etapa de explicabilidade deve ocorrer antes ou com a etapa de visualização do projeto. Isso porque fortalece o argumento com as justificativas das decisões tomadas pela inteligência computacional.
Com suporte da explicabilidade, fica mais fácil apresentar a lógica por trás da ciência de dados para diferentes departamentos dentro da empresa. Assim, é possível reforçar as justificativas para determinadas tomadas de decisão, ou então apresentar os argumentos que mostram por que é preciso fazer adequações, mudanças ou adotar determinadas estratégias.
Mas antes de utilizar a explicabilidade é preciso ponderar se ela é realmente necessária. Nem sempre a lógica por trás de um determinado modelo de análise de dados é de fato complexa. Em outras situações, trabalhamos com uma baixa quantidade de informações que, por si só, são autoexplicativas e não precisam de maiores detalhes.
Quando temos processos bem definidos de transformação das informações, não há necessidade de trazer justificativa para os resultados. É o que acontece, por exemplo, em processos ETL, modelos simples de previsão (como regressão linear) ou de clusterização (como por regras de negócio). Afinal, os resultados são muito intuitivos.
Assim, podemos reservar a explicabilidade para os métodos mais complexos. Ela é uma grande aliada, por exemplo, na análise de dados volumosos e na hora de explicar sobre a Inteligência Artificial e o machine learning. Isso porque ajuda a traduzir a matemática envolvida no processo de treinamento das máquinas, facilitando a compreensão da dinâmica e os resultados possíveis.
Como os métodos de explicabilidade são utilizados?
Em certas situações, uma análise visual dos dados pode ser suficiente para chegar à conclusão dos motivos do resultado entregue por um modelo. Entretanto, em casos com mais variáveis ou com um grande volume de informação, a análise visual seria impossível, o que leva à necessidade de uso da explicabilidade.
Ela pode ser aplicada por meio de métodos como K-Means, utilizando a biblioteca SciKit-Learn para Phyton. Contudo, a forma de utilização dos métodos de explicabilidade é muito vasta e depende de cada situação.
Problemas que envolvem métodos avançados e diversas etapas de inteligência precisam de estudos mais aprofundados de explicabilidade. Em todas as situações é possível obter o conhecimento tanto pelo método externo quanto o interno.
Perceba que em ambas as situações é preciso conhecimento técnico para aplicar a explicabilidade em ciência de dados. Afinal, conforme você viu, cada um dos dois métodos exige o domínio de determinados saberes para que possa ser aplicado de forma eficiente.
A explicabilidade facilita a compreensão dos modelos computacionais e estatísticos e dos resultados que eles entregam. Tudo isso também favorece a aplicação estratégica deles dentro das empresas, para solucionar problemas, atender demandas e trazer mais precisão e firmeza para as tomadas de decisão.
Mas não se esqueça de que nem sempre há necessidade de usar a explicabilidade para fazer análises. Portanto, cabe identificar essa necessidade de acordo com a complexidade do processo e conforme as demandas por justificativas para resultados, seja dentro da própria empresa ou para clientes.
Já que estamos falando sobre ciências de dados e predição, confira neste outro artigo como utilizar a análise de dados para a previsão de demanda e modelagem do futuro.
Conheça a Célula de Especialização Scala e seu impacto na TI
A Célula de Especialização Scala é um serviço pensando para esse cenário dentro de TIs modernas. Com ela, gestores têm acesso rápido e confiável a profissionais de tecnologia que se integram naturalmente em seu fluxo de trabalho.
A era da transformação digital exige de empresas uma flexibilidade muito maior em relação a recursos tecnológicos e pessoais dentro da equipe. Um equilíbrio entre a eficiência de times internos com a possibilidade de agregar talentos especializados em determinadas situações.
Quer entender mais sobre essa solução Scala e como ela pode impactar o seu negócio? Veja tudo sobre o modelo neste artigo!
O que é a Célula de Especialização Scala?
A Célula de Especialização Scala é um serviço de fornecimento de profissionais especializados em TI voltado para sucesso de negócio, com times capacitados para entender cenários competitivos, analisar demandas, propor e executar estratégias que aumentem o nível de competitividade de empresas modernas.
Mais do que a terceirização de recursos humanos na área, a Célula de Especialização traz consigo a expertise de digital da Stefanini, que integra a equipe rapidamente à rotina de seu negócio e características de projeto.
Em pouco tempo, nossos profissionais não apenas se tornam parte do seu fluxo produtivo como trabalha para aprimorá-lo, escalando o potencial da sua TI para resultados incríveis de negócio.
Como funciona
A Célula de Especialização Scala é uma parceria como serviço que você pode contratar para a sua empresa. Em nosso contato, analisamos juntos a necessidade de suporte capacitado para sua demanda atual e dimensionamos a equipe necessária para atingir esse objetivo.
Nosso suporte especializado pode entrar em qualquer camada de TI, integrada à sua equipe de maneira eficiente: com papéis bem estabelecidos e monitoramento de performance para o retorno esperado da parceria.
A Célula de Especialização pode ser incluída na gestão de um projeto, na elaboração ou ajustes de estratégia e na execução de planos que envolvam tecnologia — ou em todos os níveis simultaneamente.
Nossa abordagem é sempre focada no cliente. Entregamos o que você precisa do jeito que precisa. Mas, claro, com nossa expertise em transformação digital, ajudamos a sua TI a analisar e identificar pontos que podem ser melhorados para o máximo resultado estratégico.
Se houver uma mudança de orçamento de tecnologia ou se os objetivos da parceria forem alcançados, você pode redimensionar ou parar a parceria quando quiser. Nossa meta é preparar a sua equipe interna para que ela saia ainda mais eficiente do processo do que quando ele começa.
Quando é indicado contar com esse reforço na sua equipe?
Se você já tem experiência com gestão de empresa ou de TI, já deve ter passado por momentos que seriam menos turbulentos com acesso a mais recursos humanos na área.
Afinal, mais talento disponível não é apenas uma questão de produtividade, é ter mais olhares sobre um projeto e encontrar caminhos criativos e inovadores para demandas.
Para você entender melhor o que a Célula de Especialização proporciona, veja alguns cenários em que ela é indicada.
Picos de demanda
Em algumas situações, a demanda de esforço da TI se torna maior do que a equipe interna consegue dar conta, gerando desgaste, problemas técnicos e até reflexo em produtos e serviços que chegam ao cliente.
Contar com talento especializado adicional nesse momento ajuda a absorver o pico e garantir a qualidade da sua entrega.
Alguns exemplos são: aumento de acessos devido a uma campanha bem sucedida de marketing, tentativas de ataque como DDoS, primeiros dias da implementação de novos produtos digitais, etc.
Urgência de entregas
Muitas vezes, o que aperta não é o volume de trabalho, mas o prazo. Dentro do cronograma ou não, entregas urgentes na TI acabam resultando em noites viradas e qualidade reduzida de trabalho.
Contar com o suporte de nosso time nessas horas garante o cumprimento de datas com mais naturalidade. Mesmo que seja uma questão pontual, a equipe Scala tem experiência nesse tipo de situação, para entrar e ir direto ao ponto desde o primeiro minuto.
Pivotagem
Quando uma empresa decide tomar novos rumos, desenvolver novos produtos ou fazer mudanças significativas em sua infraestrutura tecnológica, o peso sobre a TI é gigante.
Adicionar profissionais especializados durante uma pivotagem traz vantagens em várias frentes: do suporte no planejamento de novos caminhos até a construção dos sistemas e ferramentas que farão esse ajuste de rota.
Implementação de novas tecnologias e métodos
Outro cenário comum é de empresas que precisam implementar sistemas, softwares e ferramentas para novos objetivos produtivos, ou uma metodologia que otimize processos e reduza custos.
Nesses casos, nossa equipe especializada facilita essa transição naturalmente, já que parte de nosso processo é incluir frameworks eficientes e gestão moderna de projetos na sua empresa. Uma mudança que vai desde o gestor da TI até seus colaboradores.
Quais as vantagens da Célula de Especialização?
A Célula de Especialização Scala é uma aceleradora de resultados dentro de TIs corporativas. Veja as vantagens que tornam a parceria muito mais do que o outsourcing tecnológico.
Flexibilidade
Empresas na era da transformação digital precisam se adequar muito mais rápido a demandas de mercado, atendendo novos paradigmas de produtos, novos nichos e novos hábitos de consumo.
E adequação exige flexibilidade, produtiva e criativa. Com a Célula de Especialização, você rapidamente dimensiona sua TI para entregar o que o mercado exige.
Racionalização de custos
Gerenciar os custos de uma equipe de TI interna é exige muito planejamento, do dimensionamento à contratação. A forma mais eficiente de fazer isso hoje é ter um core fixo e contar com parcerias para expandir esse núcleo quando necessário. Usar o serviço da Scala é facilitar sua gestão de orçamento da TI.
Capacitação interna acelerada
Nossa equipe não é especializada apenas na produtividade de tecnologia, mas também na implantação e utilização de metodologias e ferramentas inovadoras para resultados otimizados.
E como nosso propósito é mergulhar e nos integrar à sua rotina, esses profissionais conseguem passar para a equipe interna novas abordagens, frameworks de trabalho, estilos de gestão de projetos, tudo o que seu time precisa para crescer mais rápido.
Gestão facilitada
Nossa parceria é desenhada para que o gestor de TI esteja sempre no comando da interação entre times, em visibilidade e capacidade de ação.
Isso significa que você ganha uma equipe maior e, em simultâneo, tem mais controle sobre a execução de projetos tecnológicos. Associando nossa expertise a metodologias ágeis, você tem tudo para alcançar melhores resultados de mercado.
Como essa parceria vai impactar em seus resultados?
Ao analisar todas as vantagens que apresentamos, fica claro como o time especializado da Scala amplia os horizontes da TI interna e aumenta seu potencial de transformação dentro da empresa.
Mas queremos terminar reforçando que esse impacto não é apenas produtivo e nem é pontual. Além de ajudar você a alcançar resultados hoje, preparamos sua equipe para ser ainda mais produtiva e estratégica no futuro.
O que queremos deixar em nossa parceria é um legado. Com expertise tecnológica voltada para transformação digital, a Célula de Especialização Scala se insere em sua rotina de trabalho, oferece suporte funcional à TI e implementa uma cultura de inovação que vai revolucionar a relação do negócio com a tecnologia.
Que tal, então, contar com esse apoio fundamental para o sucesso no futuro digital? Conheça mais da Célula de Especialização Scala e fale conosco!
Watson AIOps, Turbonomic, Instana e resolução de problemas
O uso da Inteligência Artificial deixou de ser algo visto apenas nas ficções científicas e já se tornou uma realidade nos mais diversos nichos. O seu principal foco está na otimização de processos, incluindo a tomada de decisões, como é visto na integração entre o Watson AIOps e o Turbonomic.
Continue a leitura para saber mais sobre a integração entre o Watson AIOps e recursos como o Turbonomic e o Instana, e descubra como eles podem ser úteis em seu dia a dia.
O que é o Watson AIOps?
Antes de tudo, precisamos definir o que é, afinal de contas, o Watson AIOps. Ele é uma plataforma de inteligência artificial da IBM, projetada com o objetivo de ajudar as empresas a detectar e resolver problemas de TI.
Ele é projetado para automatizar a detecção, diagnóstico e resolução de problemas de infraestrutura de TI e aplicativos. Isso é feito por meio da identificação de padrões, previsão de problemas e fornecimento de insights para melhorar o desempenho e a disponibilidade dos sistemas.
Para isso, é utilizado o aprendizado de máquina (chamado também de machine learning) e uma análise avançada de dados de várias fontes. Assim, há uma melhora significativa na eficiência e na eficácia das operações de TI.
E as ferramentas Turbonomic e Instana? O que são?
Agora, é hora de entendermos o que são Turbonomic e Instana. Se você tem dúvidas sobre esses recursos, é hora de descobrir o que eles significam e como podem ajudar em sua rotina de detecção e resolução de problemas! Vamos lá?
Instana
Começaremos pelo Instana! Essa é uma ferramenta de monitoramento de desempenho de aplicativos (APM). O seu objetivo é fornecer detalhes sobre o desempenho de apps, infraestrutura e funcionalidades diversas.
Sua vantagem está no funcionamento em tempo real, trazendo informações sobre métricas, logs e erros variados que podem acontecer nos softwares. Ele também faz uma coleta dos dados para análise posterior.
O Instana consegue identificar automaticamente problemas de desempenho, erros de aplicativos e anomalias, permitindo uma resposta rápida. Por isso, é frequentemente usado em ambientes DevOps para melhorar a entrega de aplicativos, garantindo que eles funcionem bem com uma automação afiada.
Turbonomic
Agora, é hora de falarmos sobre o Turbonomic. Ele é uma plataforma de otimização de recursos de TI. Seu objetivo é monitorar o desempenho e alocar automaticamente as atividades conforme necessário, a fim de atender à demanda de aplicativos.
Ou seja: ele consegue mover cargas de trabalho para outras aplicações, acessando servidores, redes, armazenamentos (inclusive em nuvem, como AWS, Azure e Google Cloud) e máquinas em geral.
Com isso, ele ajuda as organizações a reduzir custos operacionais, evitando gastos excessivos em recursos de TI. Com sua integração a outras ferramentas, como o Watson AIOps, suas funcionalidades ficam ainda mais interessantes!
Watson AIOps, Turbonomic e/ou Instana: como os recursos se relacionam?
Confira um resumo de como essas funcionalidades podem se relacionar:
- o Watson AIOps atua como a camada de inteligência artificial (IA), recebendo dados do Turbonomic e/ou do Instana;
- o Instana fornece dados detalhados de desempenho de aplicativos e infraestrutura, incluindo métricas e traces em tempo real, otimizando a sua compreensão do funcionamento dos recursos da sua empresa;
- o Turbonomic, por sua vez, fornece informações sobre a alocação de recursos e otimização de recursos, fazendo com que eles se tornem mais rápidos e eficientes a partir da “delegação” automática de tarefas;
- o Watson AIOps analisa esses dados em tempo real, identificando padrões, tendências e anomalias que podem prejudicar o desempenho dos seus recursos;
- com base nessa análise, o Watson AIOps pode gerar recomendações para facilitar a sua tomada de decisões e otimizar, cada vez mais, a sua gestão no dia a dia de trabalho.
Quais são os exemplos de como o Watson AIOps analisa informações coletadas pelo Instana e/ou Turbonomic?
Ainda não está muito claro? Sem problemas. Vamos dar alguns exemplos de como isso pode funcionar na prática!
Imagine que você trabalha com um aplicativo de e-commerce. De repente, é detectado um aumento na latência desse software por conta do aumento do tráfego de usuários. Esses alertas são enviados para o Watson AIOps, que vai analisá-los e recomendar estratégias para que o sistema lide com esse aumento de clientes navegando simultaneamente.
Ele também pode executar essas mudanças automaticamente, sem que uma pessoa precise dar o “ok”. Assim, o monitoramento em tempo real melhora a experiência do cliente com as usabilidades da sua empresa, reduzindo o número de reclamações e fazendo com que cada vez mais pessoas usem seu software, site ou recurso.
O mesmo é aplicado a vários outros tipos de erro, como de códigos e muito mais. Tudo isso é feito de maneira autônoma, enquanto a integração faz com que dados sejam gerados para que a equipe de TI possa fazer uma análise posterior, implementar mudanças nas interfaces e otimizar a usabilidade do usuário para momentos futuros.
Como podemos ver, a relação entre Watson AIOps, Turbonomic e Instana é uma ótima estratégia para otimizar as funcionalidades na área de Tecnologia da Informação. Então, vale a pena integrá-las e obter esses benefícios em seu dia a dia!
Aproveite para conferir as demais publicações do blog da Scala e fique por dentro de novidades, recomendações, dicas e muitas informações importantes sobre o universo do TI, da automação e da tecnologia. Até a próxima!
Sugestões de imagem:
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watson aiops / turbonomic
Data analytics: por que é tão importante para suas decisões?
É fato que as empresas têm encontrado um mercado muito competitivo e clientes cada vez mais exigentes. Por isso, suas ações e processos precisam acompanhar essas movimentações. Para adotar as melhores estratégias, é fundamental investir em data analytics.
Hoje em dia, a análise de dados se tornou um grande pilar das tomadas de decisão porque as empresas não podem perder tempo nem investimentos. Cada passo deve ser muito bem calculado, e os dados são os grandes aliados para alcançar objetivos.
Investir em análise de dados deixou de ser uma alternativa. Essa transformação é fundamental para garantir a sobrevivência de uma empresa. Neste artigo você vai entender por quê. Continue lendo para descobrir como as empresas estão utilizando a data analytics e por que essa estratégia é tão importante para sua tomada de decisão.
Por que a análise de dados é tão importante?
Coma a data analytics fazemos a análise de um grande volume de dados para que eles sejam interpretados. O objetivo é ter esse material como base para tomar decisões mais estratégicas e eficazes.
Como explicamos, não é novidade que as empresas estão encontrando um mercado cada vez mais competitivo. Muitas organizações desejam atrair a atenção do mesmo perfil de consumidor. Aquela que desenvolve diferenciais é a que se destaca.
Mas para ter esses diferenciais é preciso entender as demandas do mercado e também as exigências e objeções do público. Tudo isso influencia de forma significativa nas soluções desenvolvidas e nos processos internos de cada empresa.
Sendo assim, é fundamental que cada ação, decisão e estratégia seja adotada com a maior precisão possível. Não existe margem para erro porque uma decisão equivocada pode comprometer o sucesso do negócio.
Para ter certeza daquilo que está sendo feito, é utilizada a análise de dados. Por meio dela, é possível identificar tendências, os hábitos de consumo, perceber padrões e levantar insights para auxiliar nas tomadas de decisão.
Podemos dizer que com a análise de dados uma empresa não “dá tiros no escuro”. Ela tem uma visão clara daquilo que precisa alcançar, pode traçar os seus objetivos e definir os melhores caminhos para chegar neles.
Como as empresas estão utilizando a data analytics?
De acordo com uma pesquisa feita com 333 empresas da América Latina, incluindo o Brasil, 86% delas já utilizam dados, analytics e inteligência artificial em seus processos. Em cada 10 organizações, 4 visam identificar padrões de consumo e tendências.
Elas também investem em análise de dados para otimizar processos, garantindo mais operacionalidade com menos custo. Os focos são aumentar a confiança, a segurança e a agilidade dentro da própria organização.
Apesar dessa crescente demanda por data analytics e também da visão que as empresas têm sobre a importância dela, ainda existem desafios a serem enfrentados. Um deles é encontrar profissionais bem capacitados para implementar esse tipo de estratégia. O outro é a falta de cultura baseada em dados. As próprias empresas não estão preparadas para essa transformação.
Quais são as aplicações da análise de dados?
A data analytics é uma estratégia versátil. Ela pode ser implementada com diferentes objetivos, e por isso é tão importante para suas tomadas de decisão. O processo de data analytics engloba diferentes etapas, sendo:
- identificação do problema: identificar o problema ou a pergunta de negócio que se quer responder com os dados;
- coleta dos dados: é realizada por meio de registros, fontes externas, bancos de dados ou pesquisas;
- explorar dados: eles são tratados para eliminar informações irrelevantes, dados duplicados ou qualquer outro detalhe que não seja proveitoso agora;
- análise dos dados: é o momento em que eles começam a ser reunidos para fazerem sentido. Podem ser aplicadas a modelagem estatística, análise de regressão, estatísticas descritivas, análise de séries temporais, entre outras técnicas;
- interpretação dos resultados: esses relatórios serão interpretados para que tragam informações que vão ajudar a entender a questão do começo;
- comunicação de resultados: etapa em que os resultados serão compartilhados com os interessados. Isso pode ser feito por meio de uma apresentação ou um relatório formal.
Perceba a importância de investir em boas ferramentas para realizar todas essas etapas da data analytics. Com uma boa plataforma, você consegue fazer a captação, a integração e o armazenamento de dados, além de gerar relatórios e ter a sua disposição tecnologias como machine learning, para chegar ao insight desejado.
Com uma plataforma de analytics bem estruturada, é possível apenas acompanhar o mercado e as suas flutuações e tendências, ou então planejar as suas ações e tomar decisões de uma forma estratégica.
Como a análise de dados influencia as tomadas de decisão?
Os dados sozinhos não fazem grande diferença para a empresa. Para que eles possam influenciar de forma positiva sua tomada de decisão, é fundamental que haja um objetivo. Assim a coleta será feita de uma forma estratégica, pensando naquilo que se deseja transformar no negócio.
Um exemplo muito simples ajuda a ilustrar a importância da análise de dados para sua tomada de decisão. Imagine que você tenha que presentear uma pessoa. Você poderia comprar qualquer presente, somente para não "passar em branco", mas isso não faria desse presente algo especial.
A situação ficaria muito diferente se você fizesse uma pesquisa sobre as preferências dessa pessoa, suas características, aquilo que ela pode estar precisando, algo que gostaria muito de ganhar, aquilo que já tem, entre outros detalhes.
Você estaria fazendo uma coleta de dados para analisar as informações e, com base nelas, definir aquilo que poderia agradar mais o presenteado. As chances de acertar seriam muito maiores e o seu presente poderia ser o melhor de todos.
As soluções que a sua empresa entrega para o público são esse presente. Portanto, é fundamental adotar a análise de dados para desenvolver novas soluções, pensando naquilo que seria melhor para o seu público.
Mas não se esqueça que a análise de dados tem aplicações muito mais amplas do que o desenvolvimento de soluções. Qualquer tomada de decisão dentro da sua empresa pode ser baseada em dados, até mesmo a escolha de um canal de comunicação.
É possível alinhar o seu negócio por completo tomando decisões muito mais precisas se você tiver uma visão clara daquilo que deve ser feito. Sempre com base nos objetivos que pretende alcançar para ter eficiência e diferenciais competitivos.
A data analytics é capaz de ampliar a visão que uma empresa tem sobre ela mesma, seu público, dos concorrentes e do mercado como um todo. Por isso ela é fundamental também para sua organização, sendo indispensável para que as tomadas de decisão sejam mais precisas e eficazes.
Não se esqueça de que você precisa de uma boa plataforma para implementar a data analytics na sua empresa. Confira neste outro artigo como uma plataforma como essa melhora os processos empresariais.
Os desafios da segurança cibernética relacionados à hyperautomation
Conforme a tecnologia segue avançando, novas questões surgem a respeito das melhores práticas para utilizar essas ferramentas na empresa. Quando se trata de hyperautomation, existem desafios ligados à segurança de dados que não podem ser ignorados. Essa abordagem combina automação avançada, inteligência artificial e processos altamente complexos, mas também levantam a necessidade de cuidados adicionais.
Para entender como garantir um alto desempenho dessa ferramenta, mas sem expor seus sistemas a vulnerabilidades, organizamos um conteúdo detalhado sobre esse assunto. Siga a leitura e descubra quais os novos desafios de segurança cibernética ligada a hyperautomação, bem como as melhores práticas para adotar.
Por que é importante adotar estratégias de segurança cibernética relacionados à hyperautomation?
Investir em mecanismos de segurança cibernética é crucial, especialmente por conta da maior exposição de dados e informações privadas no meio digital. Para garantir que sua empresa preserve as informações de clientes, fornecedores, funcionários e demais parceiros comerciais, é importante investir em estratégias de prevenção a ataques.
Esse tipo de atenção permite que sua marca proteja dados sensíveis e informações confidenciais. Isso evita acesso não autorizado, roubo de informações, vazamento de dados e uso indevido.
Recursos de segurança também afastam ameaças cibernéticas que estão em constante evolução, tal como os ataques de hackers e demais criminosos virtuais. Do ponto de vista financeiro tais cuidados evitam a perda de receitas, os custos de recuperação de dados, as multas de órgãos reguladores e até mesmo a perda de credibilidade diante da sua audiência.
Por fim, tais cuidados também são importantes para manter sua corporação em dia com as regulamentações ligadas à proteção de dados e à privacidade. Cumprir a LGPD é fundamental para evitar multas, sanções e demais problemas de natureza legal.
Quais os desafios de segurança cibernética relacionados à hyperautomação?
Compreender quais são os principais desafios de segurança que podem surgir com a hyperautomação é importante para que você incorpore boas práticas e reduza os riscos. Por isso, destacamos várias dificuldades que podem surgir. Confira mais, a seguir!
Ocorrência de ataques
Com o crescente uso da hyperautomação nas empresas, há mais espaço para que agentes mal-intencionados encontrem vulnerabilidades nos sistemas. Por exemplo, a partir de integrações tecnológicas, os criminosos podem encontrar brechas para invadir o sistema. Por isso, é importante investir na identificação de vulnerabilidades, além de fazer um monitoramento contínuo para evitar problemas.
Necessidade de monitoramento
Como visto acima, o monitoramento contínuo é um requisito importante para ter segurança na era da hyperautomação. Porém, muitas empresas ainda não fazem investimento em soluções que permitem acompanhar os sistemas em tempo real. Por isso, uma boa prática para evitar riscos e aumentar a segurança cibernética é fazer esse tipo de investimento em seu negócio.
Identificação de vulnerabilidades
Outro ponto desafiador é relacionado à urgência de identificar pontos fracos e vulneráveis nos sistemas. É preciso fazer avaliações constantes para observar possíveis pontos de vulnerabilidade e, com isso, adotar medidas corretivas de forma agilizada, evitando que indivíduos mal-intencionados invadam os dados da empresa.
Conscientização dos colaboradores
Outro ponto desafiador relacionado a segurança cibernética e a hyperautomação são os erros humanos. É preciso investir em treinamentos e palestras para conscientizar os colaboradores sobre o que é permitido e o que não é, a fim de evitar que a empresa sofra invasões por comportamento inadequado.
Respostas a incidentes
Ainda que uma empresa tenha medidas de segurança bem consolidadas e um gerenciamento de riscos adequado, é um erro não contar com medidas para responder a incidentes de forma ágil. Não entender que eles podem ser desafiadores pode custar caro ao negócio e trazer muitas dificuldades para que se tenha segurança na hyperautomação.
Quais as melhores práticas para garantir alto desempenho e proteção dos dados em sistemas automatizados?
A hyperautomação é determinante na hora de trazer eficiência, precisão e satisfação do cliente para seu negócio. Contudo, também exige um cuidado adicional para garantir confiabilidade e segurança dos dados envolvidos em seus processos. Veja, a seguir, algumas práticas que podem aumentar a segurança de sua automação.
Estabeleça requisitos claros
Antes de investir em automação de algum processo, é necessário manter uma visão clara de como isso pode ser feito. Metas como redução de custos, aumento da velocidade ou melhora na qualidade, são listados como os objetivos mais comuns para essa abordagem.
Ademais, é necessário especificar os requisitos de automação que tornam esse objetivo possível, elencando entradas, saídas, funções, etapas e demais regras desse processo. Assim, é possível coordenar as metas da empresa com as ferramentas e métodos de automação disponíveis.
Projete e teste os fluxos de trabalho
Nesse ponto, você define quais são as sequências de ações e decisões que seus sistema de automação deve executar. Para isso, é preciso determinar fluxos lógicos de trabalho e que sejam capazes de lidar com diferentes cenários ou exceções.
Por isso, os testes são indispensáveis , especialmente usando diferentes tipos de dados e entradas para checar o que foi apresentado nos resultados e nas saídas. Também pode-se utilizar ferramentas como fluxogramas, diagramas ou demais estruturas que facilitem a visualização desse processo.
Monitore seus processos
Depois de concluir a criação e teste dos fluxos, é importante manter um cuidado de monitoramento regular, garantindo que ele funcione sem problemas e com segurança para os usuários.
Para tanto, basta rastrear e analisar as métricas de automação disponíveis, tais como o número de tarefas realizadas, o tempo poupado, os erros listados e o feedback dos clientes que estão utilizando esse recurso.
Além disso, vale a pena atualizar os processos de automação para atender a mudanças na empresa, expectativas dos clientes ou variações nas condições de mercado. Ferramentas como painéis, alertas e relatórios, contribuem para que haja mais controle de versão, além de facilitar o controle de qualidade desse recurso.
Ao conhecer quais são os principais desafios de segurança cibernética relacionados à hyperautomation e sabendo as melhores práticas para evitar problemas, fica mais simples proteger os dados do negócio. Portanto, não deixe de aplicar todas as dicas que apresentamos ao longo deste artigo para evitar vazamentos ou outros perigos da falta de medidas protetivas.
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Confira como a observabilidade pode ajudar na gestão de FinOps
Uma das estratégias mais utilizadas para ganhar flexibilidade, escalabilidade e fácil acesso aos dados, é por meio da migração de sistemas e informações para a nuvem. A partir dessa abordagem surgiu a necessidade de análises mais completas e informadas sobre os gastos ligados à infraestrutura, serviços em nuvem e demais tecnologias, dando origem ao FinOps.
Tal abordagem vai além da coleta de dados financeiros e se concentra em obter insights acionáveis através da análise de padrões, correlações e interações complexas entre sistemas, operações e custos. Contudo, para que sua implementação seja eficiente, é necessário contar com a observalidade a fim de entender como esses gastos estão relacionados ao desempenho e ao valor entregue pela infraestrutura.
Se você quer saber mais sobre o método, siga a leitura e descubra como o FinOps pode otimizar suas operações.
Como funciona o modelo FinOps?
O modelo FinOps — Operações Financeiras — é uma abordagem que visa otimizar os custos relacionados às operações de tecnologia por meio de combinações de sistemas e práticas recomendadas, especialmente em ambientes de nuvem. Ele pode ser implementado pela colaboração mais estreita entre equipes de finanças, operações de TI e desenvolvedores.
A finalidade do FinOps é alinhar os gastos de tecnologia com os objetivos de negócios, garantindo um uso eficiente e eficaz dos recursos tecnológicos. Ao longo de sua implementação, o FinOps apresenta três fases distintas: informar, otimizar e operar.
Informar
A primeira etapa se ocupa de capacitar as organizações e as equipes de questões mais diretas como a visibilidade, orçamento, previsão, alocação e benchmarking. Dado que a natureza da nuvem é bastante flexível em termos de uso e preços, uma equipe bem informada é indispensável na hora de tomar decisões claras sobre as necessidades e objetivos da empresa.
Otimizar
Após passar por essa fase de capacitação e entendimento sobre as condições atuais, é necessário otimizar a presença da sua empresa na nuvem. Para tanto, as equipes podem otimizar o ambiente, dimensionar a plataforma de maneira adequada e desativar recursos que não estão em uso.
Operar
Para garantir o sucesso da estratégia de migração na nuvem, é preciso construir uma cultura de FinOps na empresa. Isso significa ampliar tais práticas para envolver as equipes comerciais, financeiras, operacionais e também de governança.
Portanto, além de práticas operacionais, também é necessária uma mudança cultural, fazendo com que as equipes trabalhem de maneira conjunta. Esse cuidado contribui para operar em alta velocidade, criando uma verdadeira economia unitária na nuvem.
Quais as aplicações da observabilidade dentro da gestão específica de FinOps?
A partir da observabilidade, é possível ter ideias e informações para fazer uma gestão específica de FinOps de maneira otimizada. Com isso, pode-se aumentar a eficiência da empresa. A seguir, destacamos várias aplicações possíveis. Continue a leitura e confira!
Monitoramento de custos e eliminação de excessos
A partir da observabilidade permite que você faça o acompanhamento próximo e contínuo dos custos operacionais do negócio. Assim, as equipes de FinOps conseguem fazer a identificação rápida e eficiente de possíveis gargalos, evitando que a empresa tenha perdas expressivas e que prejudiquem o desenvolvimento do negócio.
Além disso, a partir da observabilidade também é possível identificar excessos de maneiras simples e eficientes. Consequentemente, as medidas corretivas podem ser aplicadas de maneira ágil, evitando gastos anormais.
Análise de tendências
Outra aplicação da observabilidade no contexto de FinOps é a análise e identificação de tendências. Por exemplo, por meio de um sistema de acompanhamento contínuo, fica mais simples entender padrões sazonais e, com isso, investir em soluções para evitar problemas na área financeira.
Além disso, a observabilidade pode ajudar a prever necessidades futuras de recursos e otimizar os gastos, evitando alocações excessivas e ineficientes durante períodos de baixa demanda.
Melhoria do desempenho
Encontrar formas de melhorar o desempenho no contexto da gestão de FinOps é essencial. Nesse aspecto, também existem aplicações possíveis da observabilidade de TI. Por exemplo, é possível observar como está a performance dos sistemas e se há possibilidades de novas aplicações que otimizam a gestão.
Além disso, você pode identificar cargas de trabalho que não estão sendo usadas eficientemente. Isso permite reorganizar e redimensionar o trabalho para otimizar a alocação de recursos e minimizar custos.
Maior eficiência
A partir da observabilidade de TI, também é possível implementar automação na gestão de FinOps. Com isso, torna-se possível ajustar os recursos utilizados de acordo com a necessidade do negócio.
Essa prática vai ajudar a alcançar escalabilidade de forma eficiente, aumentando ou diminuindo automaticamente os recursos com base na demanda, o que pode levar a economias significativas.
Monitoramento dos eventos financeiros
O monitoramento de eventos financeiros é uma parte importante da gestão de FinOps que também pode ser beneficiada pela observabilidade. Por exemplo, ao acompanhá-los você consegue acompanhar as transações e atividades relacionadas aos gastos e despesas da infraestrutura de TI e serviços em nuvem.
Além disso, é possível ter diversas outras facilidades relacionadas ao monitoramento de eventos financeiros, como o rastreamento das transações financeiras relacionadas a serviços em nuvem e infraestrutura de TI, alertas de gastos inesperados e muito mais. Para isso, é preciso investir em soluções que permitam usufruir de todas essas funcionalidades.
Por que investir em ferramentas e tecnologias?
Os investimentos em tecnologias e ferramentas adequadas dentro do contexto de gestão de FinOps podem gerar diversas vantagens. Por exemplo, por meio das soluções adequadas, torna-se possível implementar todas as aplicações de monitoramento de métricas que destacamos nos tópicos anteriores.
A partir de logs, por exemplo, é possível ter informações sobre erros, atividades de usuários, transações e muito mais. Já com soluções relacionadas a data analytics, você consegue identificar padrões, fazer previsões e otimizar os custos na gestão de FinOps.
Para isso, vale contar com ferramentas adequadas e que atendam as necessidades da sua empresa. A busca por parcerias com empresas especializadas, como a Scala, é uma ótima opção para implementar as ferramentas adequadas para o seu negócio.
Entendeu como as aplicações da observabilidade dentro da gestão específica de FinOps podem ser úteis? Portanto, não deixe de fazer investimentos em ferramentas e tecnologias que ajudem a aproveitar todas as vantagens. Além disso, conte com uma empresa especializada na implementação dessas soluções.
Quer saber mais sobre este assunto? Então siga com sua visita ao blog e descubra qual a importância da observabilidade e monitoramento para times de TI!
Datalake: como unificar a propriedade de dados com essa tecnologia?
Já não é novidade que o uso de dados é fundamental para a estratégia de empresas de todos os setores. Porém, é possível explorar de uma forma ainda mais intensa todo o potencial que eles apresentam utilizando um datalake.
Esse tipo de armazenamento oferece muito mais flexibilidade na hora de coletar e também analisar os dados. É uma forma de reunir todo o material da empresa em um grande repositório, para que sejam utilizados diferentes tipos de análise para levantar insights diversos.
Neste conteúdo você vai entender melhor de que maneira o datalake favorece a propriedade de dados, as vantagens de utilizar esse repositório e ainda como fazer a implantação dele no seu negócio. Continue lendo!
Como o datalake favorece a propriedade de dados?
Muitas empresas que exploram dados em suas estratégias utilizam o data warehouse para fazer a análise deles. Essa é uma alternativa que apresenta suas vantagens, no entanto, tende a ser um pouco mais limitada em comparação com o datalake.
Isso porque, no primeiro caso, temos uma estrutura de dados pré-definida que limita aquilo que será coletado e armazenado. No datalake não existe esse esquema pré-estabelecido, assim, fazemos a captura e o armazenamento dos dados brutos e semiestruturados, provenientes de diferentes fontes.
Todos eles ficam reunidos no mesmo lugar em sua forma original. Então, podemos utilizar diferentes análises dentro do mesmo datalake para levantar insights para as mais diferentes estratégias, respondendo qualquer pergunta que o seu negócio queira descobrir.
Qual é a vantagem de usar um datalake?
Imagine o data warehouse como um aquário e os dados como os peixes que serão colocados ali. Nesse caso, escolhemos as espécies que vão viver no local, pois temos um ambiente bem limitado.
Agora imagine o datalake como sendo de fato um lago. Aqui temos todo um ecossistema que abrange diversas espécies de peixes de todos os tamanhos. Não há nenhuma restrição para eles e todos convivem muito bem no mesmo espaço.
A grande vantagem de utilizar o datalake é justamente essa flexibilidade. A sua empresa tem uma abordagem muito mais ampla e consegue centralizar esses dados brutos para que, como dito, eles sejam analisados da maneira como for mais conveniente e necessária no momento ideal.
O acesso e a análise dos dados ocorrem de uma forma muito mais consistente no datalake. Você pode utilizar, por exemplo, a análise de Big Data, em tempo real, o machine learning, a pesquisa de texto completo e as consultas SQL para descobrir os seus insights.
Portanto, não temos aquela limitação que faz com que os dados de um só tipo se tornem a fonte única de consulta. Você tem uma série de possibilidades para trabalhar, alcança muito mais eficiência operacional e pode utilizar recursos mais avançados em novos modelos de informações.
Quais são os riscos de manter dados dispersos?
Um dos principais riscos de manter dados dispersos é o desperdício. Ao estabelecer uma estrutura rígida para coletar e armazenar esses dados, você pode acabar deixando de lado outros que poderiam ser fundamentais para a estratégia do seu negócio.
Além disso, existe uma vulnerabilidade maior, que pode comprometer a integridade e a confidencialidade dessas informações. Ou seja, o sistema fica muito mais propenso aos ataques cibernéticos, aos vazamentos e também à perda de todo esse material.
Não podemos esquecer é claro que a sua empresa pode perder eficiência operacional. Isso porque é mais complexo gerenciar dados dispersos e é preciso estabelecer uma estratégia de análise para cada conjunto. No datalake, porém, você mantém tudo unificado e pode aplicar diferentes tipos de análise no mesmo repositório.
Como implementar o datalake na empresa?
Para implementar o datalake na empresa é preciso investir em tecnologia de armazenamento na nuvem. É possível utilizar, por exemplo, as plataformas Microsoft Azure ou a Amazon Web Services (AWS). Nos dois casos, é possível acessar a plataforma das empresas, criar uma conta e começar a experimentar os serviços disponibilizados.
Porém, o ideal é contar com o suporte de uma empresa para fazer a estruturação do datalake, a implantação e o gerenciamento e oferecer suporte em relação às soluções disponibilizadas, tanto pela ADLS (Azure Data Lake Store) quanto pela Amazon S3.
Em ambos os casos, você encontra soluções escaláveis para bancos de dados, análises, armazenamento, entre outros. Assim, o ideal é dimensionar o design das plataformas para que elas possam atender as demandas de trabalho do seu negócio, garantindo mais escalabilidade e eficiência.
O uso do datalake pode otimizar a maneira como o seu negócio vem utilizando os dados em suas estratégias. Mas antes de implementar esse repositório, é interessante buscar o auxílio de uma empresa parceira para escolher a plataforma que melhor atende as demandas do seu negócio, além de fazer o gerenciamento do sistema com precisão e segurança.
Você está pensando em implementar o datalake em seu negócio? Então, confira neste artigo como estabelecer um plano de governança para aumentar a eficiência, a segurança e a confiabilidade na gestão de dados.
Saiba como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI
Grandes volumes de dados trazem informações valiosas para a empresa, mas também exigem uma alta capacidade de processamento. Entre as diversas atividades envolvidas nesse processo, a análise de logs em tempo real é uma das mais importantes, mas também pode se mostrar um desafio complexo e custos.
Apesar de parecer uma questão difícil de resolver, ao contar com boas ferramentas de IA, essa tarefa pode se tornar mais simples, trazendo otimização de recursos e economia na hora de implementar sua análise de logs. Se você quer saber como colocar essa ideia em prática para otimizar o desempenho de sua equipe de TI e reduzir muitos outros custos, continue a leitura e confira nossas recomendações.
Por que é importante reduzir custos de análise de logs?
Reduzir custos é essencial a fim de alcançar um novo patamar de eficiência operacional em sua empresa. Veja, a seguir, quais os principais fatores que justificam a procura por alternativas para a minimização das despesas na análise de logs.
Desempenho operacional
A análise de logs pode ser intensiva em recursos, exigindo muito tempo e esforço das equipes de TI na hora de dentificar padrões e problemas ligados à segurança. Ao reduzir os custos de análise, seu time pode se concentrar na resolução do problema, atuando de maneira mais estratégica e ágil.
Questões financeiras
A alocação de muitos recursos em análise de logs pode afetar negativamente o orçamento de sua empresa. Ao alocar os recursos em outras áreas, é possível aplicar seus esforços na melhoria da experiência dos clientes, na automação de tarefas e no desenvolvimento de novos projetos junto à sua equipe.
Escalabilidade
Uma das principais prioridades de empresas que visam o crescimento contínuo se refere a capacidade de ampliar suas operações. Conforme o volume de logs aumenta, é essencial contar com mecanismos para reduzir custos e trazer mais eficiência na hora de ampliar as atividades desenvolvidas. Esse tipo de característica é conhecida como ganho de escala e representa um dos requisitos para a ampliação sustentável da empresa.
Tempo de resposta
A análise de logs, quando realizada em tempo real, é determinante para identificar e responder rapidamente a ameaças cibernéticas ou demais problemas operacionais que podem aparecer. Isso reduz custos, acelera o tempo de resposta e minimiza qualquer impacto negativo derivado de incidentes.
Como reduzir custos de análise de logs em tempo real usando AI?
A redução de custos na análise de logs é muito importante para alcançar mais eficiência e evitar o desperdício de recursos. Nesse sentido, existem várias ações que podem ser adotadas para diminuir as despesas e garantir que a análise de logs seja feita de forma eficiente. A seguir, destacamos algumas delas. Confira!
Detecção de comportamentos estranhos
Com o uso de ferramentas que utilizam IA, fica mais fácil identificar comportamentos estranhos e anomalias na hora de fazer a análise de logs. Esse aspecto é muito importante na hora de fazer a redução dos custos.
Por isso, é crucial implementar sistemas que ajudam na detecção de comportamentos estranhos utilizando IA. Esse tipo de solução permite que sua equipe se concentre em atividades suspeitas e, consequentemente, economize recursos no gerenciamento de logs.
Sinalização de eventos críticos
Contar com a sinalização de eventos críticos é muito importante para aumentar a segurança do negócio e também para que os sistemas continuem funcionando bem. Nesse sentido, fazer a análise de logs em tempo real usando AI é uma ótima saída para reduzir custos.
Por exemplo, com uma solução adequada é possível fazer o armazenamento de grandes volumes e tipos de logs. A partir disso, você pode fazer a definição de eventos que são considerados críticos e receber alertas para proceder com a correção antes de ter alguma ameaça real à segurança.
Análise preditiva
Combinar IA e análise preditiva é uma ótima alternativa para reduzir custos e ter mais eficiência na análise de logs em tempo real. Com soluções adequadas, você consegue criar filtros apropriados, modelos de detecção de comportamentos estranhos e automatização de tarefas no gerenciamento de logs.
Nesse sentido, é importante compreender o volume de dados e a complexidade dos eventos de log envolvidos na análise. Contar com uma boa solução, que suporte grandes volumes e tipos de logs pode facilitar essa tarefa.
Automação
Investir em automação também é um ponto importante para ter mais eficiência e reduzir os custos na análise de logs. Nesse sentido, você pode fazer integrações e criar fluxos automatizados, nos quais as decisões podem ser tomadas com base em dados.
Além disso, é possível que as ações sejam programadas e feitas de forma automática, o que reduz a necessidade de interferência humana e de erros, principalmente para eventos que são parte da rotina.
Agrupamento de logs
Mais uma boa prática para reduzir os custos na análise de logs é o agrupamento. Por meio dele, você consegue categorizar e ordenar um volume alto de eventos ou logs com base em padrões que foram identificados.
Desse modo, fica mais simples e eficiente visualizar os dados, identificar tendências, encontrar comportamentos estranhos e reduzir os custos envolvidos na análise de logs em seu negócio.
Políticas de retenção
Usar políticas de retenção nas análises de logs fica ainda mais eficiente com o uso de IA, permitindo que você reduza os custos na sua empresa. Por exemplo, com uma boa ferramenta, fica simples determinar o período pelo qual os logs ficaram armazenados antes de excluí-los.
Contar com boas ferramentas na hora de reduzir os custos na análise de log é fundamental. Elas permitem que o seu negócio coloque em prática cada uma das práticas que recomendamos ao longo deste texto.
Ao compreender a importância de encontrar caminhos para fazer a análise de logs de maneira mais eficiente, sua empresa está um passo mais perto de diminuir os custos. Além disso, contar com suporte de uma empresa especializada, como a Scala, nessa jornada de implementação de ferramentas de IA é muito importante.
Quer contar com nosso apoio para otimizar a análise de logs em seu negócio? Então, entre em contato agora mesmo e conheça mais sobre as nossas soluções!
Descubra o que é Data Fabric e como pode ajudar sua empresa
Nos últimos anos, os dados ganharam um papel cada vez mais protagonista no meio corporativo. Tecnologias como a IA, Big Data e Data Intelligence, por exemplo, exercem uma função central nas empresas. Nesse contexto, o Data Fabric surgiu como uma solução para resolver problemas quanto ao gerenciamento de dados.
Por meio dele, é possível ter acesso e compartilhamento de informações em atrito em um ambiente de dados distribuído. Além disso, essa tecnologia promete aumentar a eficiência no uso de informações ao cortar tarefas de gerenciamento adicionadas por humanos. Quer saber mais sobre o funcionamento desse sistema? Então continue a leitura e confira nosso post!
O que é o Data Fabric?
O Data Fabric é uma tecnologia que utiliza malha de dados simplificados para facilitar o acesso a informações vitais para a empresa. Ele pode ser definido como uma solução de integração de dados de uma ponta a outra, comporto por um software de arquitetura, recursos de gerenciamento de dados, integração e arquivos compartilhados.
Além disso, esse recurso possibilita mais flexibilidade e integração de APIs com as demais plataformas.
Enquanto em outros dispositivos os dados ficam isolados em ambientes diferentes, no Data Fabric eles são cruzados por meio de análises contínuas que potencializam a geração de informações relevantes para a tomada de decisão.
Como o Data Fabric integra tecnologia dentro do Azure?
O Data Fabric permite unificar a análise de dados da sua empresa a partir da integração de várias ferramentas dentro da Azure. Desse modo, você tem mais facilidade para decidir os caminhos da empresa, por meio de uma tomada de decisão inteligente e informada.
Por exemplo, por meio do Data Fabric, é possível integrar o Azure Data Factory, o Azure Synapse Analytics e outras ferramentas, que vão possibilitar aumentar a eficiência do negócio e se diferenciar dos concorrentes.
Esse cenário acontece devido ao poder do Data Fabric de aumentar a qualidade dos dados e de oferecer aos analistas as melhores informações. Além disso, ele torna possível aproveitar as novas Inteligências Artificiais que estão surgindo em favor do negócio, melhorando a análise de dados e oferecendo suporte para alavancar os resultados.
Como funcionam as análise da plataforma?
Conseguir aproveitar os dados disponíveis na empresa é um passo essencial para se destacar dos concorrentes. Isso porque, a partir de boas informações, fica mais fácil compreender os melhores caminhos e, com isso, ter uma tomada de decisão inteligente.
Com o Data Fabric, você consegue analisar os fluxos de dados em tempo real, utilizando as integrações realizadas e consultando todas as informações necessárias para entender o que é melhor para o seu negócio.
Com as integrações que destacamos anteriormente, também é possível aumentar o potencial do negócio, pois você contará com diversos recursos de forma centralizada, suportando as tomadas de decisão do negócio.
De que forma preparar a empresa para a era das IAs?
Agora que você já sabe como o Data Fabric pode ser usado na empresa, que tal entender como preparar o negócio para se preparar para a era das IAs? A seguir, destacamos alguns passos úteis. Confira!
Entenda os dados da empresa
Para aproveitar a IA e o Data Fabric em sua empresa, é preciso conhecê-la bem. Por isso, faça um diagnóstico para compreender quais são os principais gargalos e os pontos fortes do negócio.
A partir disso, você consegue melhorar a coleta de dados e descobrir de que forma as novas soluções podem ser implementadas no dia a dia da empresa. Vale ainda contar com uma consultoria especializada para ter um diagnóstico preciso e assegurar bons resultados. A Scala pode dar toda a sustentação e suporte para você investir em tecnologia de forma estratégica.
Identifique as possibilidade de aplicação
Outro passo importante é ter ciência de quais são os usos mais adequados da IA no seu negócio. Por exemplo, com o Data Fabric, você consegue criar modelos de IA em uma única plataforma, aumentando a eficiência nessa etapa.
Esse cuidado vai liberar a sua equipe para pensar em estratégias que podem potencializar os resultados do negócio. Para melhorar ainda mais o desempenho da empresa, vale contar com a Scala para fazer a alocação de profissionais especializados e garantir mais eficiência na área de TI.
Crie uma estratégia de IA
Para implementar as soluções de IA e ter resultados com elas, é importante criar um projeto que considere todas as características do seu negócio. Assim, você consegue potencializar o uso das ferramentas e tornar os colaboradores ainda mais produtivos.
Nesse sentido, contar com uma equipe especializada para te dar suporte no desenvolvimento do seu projeto de IA é uma excelente alternativa. Para isso, conte com a Scala na execução do seu projeto. Com foco no seu negócio, podemos agregar valor e ajudar a preparar a sua empresa para aproveitar as novas ferramentas que estão surgindo.
Faça as integrações necessárias
Para ter sucesso na gestão de dados, é importante contar com integrações que otimizam seus processos, tais como: Data Integration, Managed File Transfer, System & Application Integration. Por meio delas, você ganha segurança e eficiência nos processos internos.
A integração de dados, por exemplo, é responsável por consolidar registros de diferentes fontes em um único local, frequentemente chamado de Data Warehouse.
Por exemplo, imagine que sua empresa colete informações nas mais diversas áreas, como marketing, vendas e financeiro. Para aproveitar todos os dados e alcançar mais eficiência no projeto, a integração torna-se necessária.
Isso porque, a partir dela, torna-se mais fácil ter uma visão completa de todo o projeto. Inclusive, existem ferramentas que possibilitam a emissão de relatórios que simplificam as análises e aproveitam o que há de melhor da IA e da análise de dados.
Conforme as empresas continuam a se adaptar em um cenário em constante evolução, o Data Fabric se apresenta como um aliado indispensável no longo prazo. Ele não apenas simplifica a complexidade dos dados, mas também capacita as equipes a explorarem novas oportunidades, a alinharem estratégias e a permanecerem ágeis diante das mudanças.
Se você quer saber mais sobre a análise preditiva, continue com sua visita ao blog e descubra como fazer uma análise de dados para previsão de demanda!