Data mesh: entenda para que serve e quais seus princípios
Devido ao aumento da importância dos dados na formulação de um bom planejamento estratégico, empresas lidam diariamente com os desafios que surgem na hora de gerir um grande volume de informações e extrair informações relevantes dele. Para lidar com esse tipo de questão, o Data Mesh foi desenvolvido.
Essa tecnologia propõe uma descentralização dos dados durante seu gerenciamento, garantindo entregas mais ágeis, além de trazer dados mais detalhados para cada setor de interesse. Quer saber como esse recurso pode destravar o potencial da sua empresa. Então siga a leitura e acompanhe nossas recomendações!
O que é Data Mesh?
O Data mesh pode ser entendido como um modelo de arquitetura de dados que você pode usar na empresa para descentralizar as informações. Ele pode servir para melhorar o potencial analítico da empresa, gerando diferentes benefícios.
Como recentemente ocorreu uma escalada na quantidade de dados processados pelas empresas, tornou-se necessário recorrer a novos mecanismos que auxiliem no tratamento e aproveitamento dessas informações, e o Data Mesh surgiu como uma abordagem alternativa nesse aspecto.
A promessa é que, por meio desse novo modelo, seja possível potencializar e escalar a análise dos dados da sua empresa, aumentando a acessibilidade e disponibilidade deles. Com novas ferramentas, como Machine Learning e Inteligência Artificial, ganhando espaço, essa promessa torna-se cada vez mais importante.
Qual a sua finalidade?
A finalidade do Data Mesh tem relação com os diversos gargalos que surgem com a centralização de dados e da infraestrutura de TI. Seu objetivo é assegurar que profissionais importantes da empresa tenham conhecimento sobre as informações e tomem as melhores decisões para o negócio.
Além disso, pode ajudar em diversos aspectos, além da descentralização. Por exemplo, com a atribuição de propriedade de domínio a equipes específicas, esse conceito ajuda a melhorar a governança e responsabilidade com os dados, auferindo qualidade e segurança.
Além disso, o conceito auxilia empresas que estão escalando, dado que foi projetado para lidar com crescimento contínuo e a complexidade dos dados que podem surgir em um cenário escalável.
Por fim, vale lembrar que, ao descentralizar os dados e responsabilidades, torna-se possível reduzir a dependência de uma única equipe na empresa, diminuindo os gargalos existentes e aumenta a eficiência do negócio.
Quais os seus princípios?
Como uma das principais promessas dessa tecnologia é potencializar e favorecer a escalabilidade na análise de dados, há alguns princípios que norteiam o uso dessa ferramenta e garantem a disponibilidade de informações. Veja, a seguir, quais são os principais princípios ligados a essa inovação.
Arquitetura de dados descentralizada
A estrutura deve ser organizada para segmentar os dados analíticos por domínio. No caso de uma empresa que trabalha com e-commerce, por exemplo, seria possível trabalhar domínios de clientes, pedidos, entregas, e demais áreas que descentralizam os dados da corporação.
Isso significa que a arquitetura deve remover qualquer possibilidade de acoplamento para possibilitar que os domínios forneçam dados analíticos de maneira concentrada e independentemente dos demais domínios que a empresa utiliza. Isso oferece autonomia para as equipes de TI em relação à implementação de aspectos operacionais e analíticos ligados aos dados.
Conjunto de dados tratados como produtos
Avaliando pela ótica do Data Mesh, cada conjunto de dados é tratado como um produto distinto, contando com sua própria equipe de responsáveis que garante a qualidade e a governança. Isso determina uma responsabilidade direta e aprofundada sobre dados específicos da empresa.
Estrutura orientada no formato self-service
De maneira semelhante à forma como a arquitetura de microsserviços fragmentou os aplicativos em componentes menores, o Data Mesh desagrega os dados em domínios independentes.
Para tanto, é necessário existir uma infraestrutura de dados self-service, tal como uma plataforma, para possibilitar a autonomia do domínio. Isso dispensa a duplicação de esforços, favorece que cada equipe responsável por produtos de dados construa-os rapidamente.
Que problemas o Data Mesh resolve?
Com os modelos mais tradicionais, existem alguns desafios que precisam ser enfrentados para conseguir aproveitar ao máximo os dados disponíveis. O Data Mesh surgiu com o intuito de enfrentar as dificuldades, resolvendo as seguintes questões:
- dificuldade para escalar — a falta de recursos para lidar com o crescimento da empresa é um dos problemas enfrentados. As plataformas mais tradicionais muitas vezes barram a escalabilidade da empresa, dificultando as análises de dados e cenários para manter a expansão;
- dependência causada pela centralização — outro problema criado em arquiteturas centralizadas e que o Data Mesh pode ajudar a resolver é a dependência. Ao ter mais do que uma equipe responsável por gerenciar os dados, consegue-se evitar gargalos e dependências, tornando a organização mais ágil e responsiva;
- falta de qualidade nos dados — por fim, o Data Mesh também auxilia na melhora da governança e qualidade dos dados obtidos. Assim, é possível ter maior controle das informações e tomar decisões mais conscientes.
Caso sua empresa esteja enfrentando alguns desses problemas, vale consultar uma empresa especializada para entender como implementar o Data Mesh em seu negócio. Há várias vantagens que podem ser aproveitadas com essa decisão.
Quais são os benefícios do Data Mesh?
Existem inúmeras vantagens que podem ser aproveitadas a partir da adoção do Data Mesh na empresa. Explicamos algumas delas em detalhes, a seguir. Continue lendo e confira!
Aumento da agilidade e escalabilidade
Conforme a sua empresa cresce e os requisitos de dados se tornam mais complexos, torna-se necessário investir em modelos que permitam manter a qualidade dos dados e agilidade na hora de obtê-los.
Nesse sentido, o Data Mesh é projetado para escalar de forma mais eficiente. Esse modelo ainda oferece flexibilidade de escolha de tecnologias e ferramentas em cada domínio, o que permite que a empresa consiga se adaptar às mudanças do cenário tecnológico.
Melhora na governança
Como você viu, melhorar a governança e a qualidade dos dados é um dos objetivos do Data Mesh. Por meio desse modelo, você consegue otimizar o controle, mesmo em um cenário de rápido crescimento de fontes de dados.
Isso acontece por meio da descentralização de operações, usando o formato de domínio, além da aplicação das diretrizes globais de segurança. Com isso, a sua empresa tem melhores condições para manter a qualidade dos dados em diferentes cenários.
Contar com boas ferramentas e com um modelo como o Data Mesh é indispensável para obter bons resultados em sua empresa. Além de trazer mais flexibilidade e autonomia para os times, você permite que cada domínio seja tratado de maneira única, utilizando os seus respectivos dados para orientar o planejamento estratégico de cada equipe.
Quer saber como otimizar sua governança de dados? Então siga com sua visita ao blog e descubra quais os benefícios de implementar a Solução da Scala!
O papel da análise de dados na IA Generativa
Soluções criativas e diferenciadas são fundamentais para que as empresas se destaquem no mercado hoje em dia. Agora, elas têm uma ferramenta a mais para desenvolver as suas estratégias: a Inteligência Artificial Generativa, ou apenas IA Generativa.
Essa tecnologia tem potencial para levantar insights ou fazer criações. Por isso, pode ser uma grande aliada no desenvolvimento de soluções e processos. Em alguns casos, é até mesmo a responsável por criar aquilo que a empresa precisa.
Suas aplicações são as mais variadas, e é possível alcançar diferentes resultados com ela. Neste artigo você conhecer esses usos e como a IA generativa se relaciona com os dados. Continue lendo!
Como a IA Generativa funciona?
A IA Generativa é um tipo de Inteligência Artificial utilizada para a criação de diferentes conteúdos. Ela usa uma série de técnicas e se baseia em conteúdos já existentes para aprender e fazer as suas criações.
Isso é possível porque a IA Generativa também envolve o machine learning, logo, pode ser treinada. Esse treinamento, ou processo de aprendizado, resulta em um modelo estatístico. O usuário do sistema entra com um prompt e a IA Generativa utiliza o modelo estatístico para fazer suas análises.
Ela define aquilo que é mais apropriado como resposta para atender a entrada. Assim, cria o seu novo conteúdo. Porém, é importante entender que essa Inteligência Artificial não inventa nada novo. Na verdade, o processo é uma derivação, pois ele é baseado em algo que já existe.
Como a análise de dados impacta na IA Generativa?
A Inteligência Artificial Generativa trata um alto volume de conteúdos não estruturados. Mas assim como acontece com outros sistemas baseados em IA, ela requer uma programação. Ou seja, é preciso dizer para o sistema a maneira como ele vai funcionar e o modo como vai aprender para aprimorar a si mesmo.
Assim, podemos personalizar a IA Generativa para que ela tenha o comportamento desejado. É aqui que vemos um aspecto muito importante da análise de dados. Para ficar mais fácil entender, vamos pensar no uso da IA Generativa no desenvolvimento de produtos.
Nesse caso, é preciso que ela tenha como base um histórico para entender aquilo que funciona ou que não apresenta grandes resultados para um público. Então, precisamos de uma análise de dados prévia para estabelecer o que é interessante para a IA Generativa, e assim fazer o treinamento dela com base nos objetivos pretendidos.
Uma vez que a IA Generativa tem acesso a esse banco de dados preexistente, ela consegue fazer a análise dele e, como explicamos, estabelecer a resposta que parece mais adequada àquilo que foi solicitado.
Com base nos dados com os quais foi treinada, ela consegue gerar novas instâncias de dados semelhantes a esses do começo. Por isso é uma grande aliada na hora de obter insights dos mais variados.
É possível treinar a IA Generativa conforme a aplicação que você pretende para ela. Assim, com base em informações específicas, determinar o comportamento do sistema para que ele possa compreender aquilo que você deseja e sugerir as criações.
Quais são as aplicações da IA Generativa?
A IA Generativa já faz parte da estratégia de muitas empresas. De acordo com uma pesquisa realizada pela Gartner com mais de 2.500 executivos, 88% deles já desenvolvem iniciativas baseada nesse tipo de Inteligência Artificial.
As aplicações são as mais variadas, mas a maioria tem como principal objetivo a experiência e a retenção do cliente, sendo o foco de 38% dos entrevistados. Essa tecnologia também é utilizada por 26% para promover o aumento da receita. Para 17%, o foco é a otimização de custos e 7% dos entrevistados utilizam para dar continuidade aos negócios.
Entre os diferentes cenários de aplicação, a IA generativa é utilizada na criação de textos, como para escrita em geral, marketing de conteúdo, elaboração de contratos, normas e outros. Para códigos, é aplicada na documentação a geração deles. Também na construção de aplicativos para a internet e textos para SQL.
Outro cenário de aplicação é a criação de imagens, como para design, mídia e propaganda. Podemos sintetizar a voz por meio da IA Generativa, gerar e editar vídeos, criar cenas e modelos em 3D.
Existem aplicações também para automação, engenharia, áudio, música e jogos. Portanto, as possibilidades de aplicação são muito diversificadas, levando a IA Generativa para diferentes setores de um negócio.
Quais são as vantagens de aplicar a IA Generativa nas empresas?
Como você já deve ter percebido, a aplicação da IA Generativa nas empresas pode promover uma série de benefícios e alavancar os resultados. Veja a seguir quais são as principais vantagens que essa tecnologia traz.
Personalização de estratégias
Conforme explicamos, a IA Generativa se baseia em um banco de dados preexistente para entregar resultados. Para fazer isso, ela considera os prompts inseridos. Dessa forma, é possível personalizar as estratégias criando algo único, seja o desenvolvimento de um produto, a geração de conteúdos ou qualquer outro insight.
Eficiência operacional
Esse tipo de Inteligência Artificial trabalha com agilidade fazendo análise de um alto volume de dados de forma constante. Logo, é possível automatizar e, ao mesmo tempo, acelerar diferentes processos na empresa.
Ela consegue trabalhar de uma forma escalável, sem a necessidade de intervenção humana. Com isso, os especialistas podem ser direcionados para atividades e tarefas com maior valor agregado, atuando de uma forma mais estratégica e menos operacional.
Diferencial competitivo
Com a Inteligência Artificial, são feitas criações personalizadas e originais. A empresa desenvolve diferenciais competitivos, inclusive, promovendo uma melhor experiência para usuários e clientes.
A IA Generativa é uma grande aliada para auxiliar na criatividade das equipes. Nem sempre é necessário que ela seja responsável pela criação final. Pode simplesmente sugerir ideias para auxiliar nesse processo criativo, ajudando a vencer bloqueios e identificar as oportunidades de mercado para inovar.
Por tudo isso, a IA Generativa oferece uma experiência dinâmica para clientes, usuários ou colaboradores. Tem uma capacidade analítica que abrange todo o ciclo e faz entregas contínuas. Também é capaz de entregar inteligência incorporada às diferentes operações do negócio, para que ele seja beneficiado como um todo.
A IA Generativa só consegue entregar o seu máximo potencial tendo uma boa base de dados para o seu treinamento, as consultas e criações. Portanto, mais uma vez os dados se mostram como o grande tesouro para o desenvolvimento de estratégias cada vez mais eficazes e o investimento em diferenciais.
A Inteligência Artificial está muito acessível para todas as empresas hoje em dia, e você também pode implementá-la no seu negócio. Acesse o site da Scala para conhecer as soluções de IA disponíveis!
Descubra o que é API e para que serve
A troca de informações é essencial para o sucesso dos negócios, sendo crucial que gestores saibam e entendam o que é API. Ao compreendê-las, você sabe como aumentar a automatização de seus processos, fazendo com que dados sejam trocados em tempo real e haja colaboração entre sistemas diversos.
Essa é uma ferramenta que impulsiona a inovação, a eficiência operacional e a criação de experiências personalizadas para os clientes. Neste artigo, você entenderá melhor esse conceito e saberá como explorar as APIs!
O que é API?
Uma API (Application Programming Interface) é um conjunto de regras e protocolos que permite que diferentes softwares interajam entre si. Trata-se de uma interface que permite que diferentes sistemas se comuniquem e compartilhem informações de forma padronizada.
Sua função é definir como os componentes de software interagem uns com os outros. Empresas usam APIs para estabelecer a integração entre diferentes aplicativos, sistemas e plataformas. Assim, usuários de um programa conseguem utilizar recursos e funcionalidades de outros sistemas mais facilmente.
Saiba que as APIs podem ser públicas ou privadas. As primeiras estão abertas para qualquer desenvolvedor utilizar em seus aplicativos. Já as privadas são acessíveis apenas a parceiros selecionados ou a desenvolvedores autorizados.
Como funciona uma API na prática?
Na prática, um programador incorpora uma API no próprio código de um programa, seguindo as instruções do provedor da API. Isso é feito para solicitar dados, executar ações ou interagir com funcionalidades específicas do sistema que disponibiliza a API.
Imagine que uma empresa de comércio eletrônico possui uma API pública que permite que outras organizações acessem informações sobre os produtos disponíveis em seu catálogo.
Nesse exemplo, um desenvolvedor que está criando um aplicativo de comparação de preços pode utilizar essa API para obter dados atualizados sobre os produtos da empresa.
Assim, esse programador cria um código para requisitar à API informações como nome, preço e disponibilidade de um determinado produto. A API processa essa requisição, verifica a autenticação (se necessário) e envia os dados solicitados para o aplicativo.
O desenvolvedor pode então utilizar esses dados no seu aplicativo para exibir as informações do produto, comparar preços com outras lojas e fornecer uma experiência completa aos usuários.
As APIs podem ter diferentes níveis de complexidade. Por exemplo, algumas podem permitir apenas a leitura de dados, já outras permitem a criação, atualização ou exclusão de informações. Também é possível que algumas APIs exijam autenticação para garantir a segurança e o controle de acesso aos dados sensíveis.
Quais são as utilidades de uma API?
APIs são bastante amplas e podem trazer diversas utilidades ou benefícios para as empresas. Aqui estão alguns dos seus principais usos:
- integração de sistemas: a primeira utilidade é fazer com que os sistemas e os aplicativos se conectem e compartilhem dados de maneira padronizada, independentemente das tecnologias subjacentes;
- desenvolvimento de aplicativos: também é possível que APIs forneçam ferramentas e recursos para desenvolvedores criarem aplicativos mais rapidamente. Elas podem trazer funcionalidades como mapeamento, processamento de pagamentos, autenticação de usuários, entre outros. Com isso, os desenvolvedores não precisam criar recursos do zero;
- reutilização de código: trechos de código podem ser disponibilizados para uso em diferentes projetos. Assim, ele pode ser reutilizado e diminui a necessidade de reinventar a roda em cada aplicativo desenvolvido;
- integração de serviços externos: APIs podem ser usadas para integrar serviços externos a um aplicativo ou sistema. Por exemplo, uma API pode permitir que um aplicativo acesse dados de uma rede social, como o Facebook, ou envie mensagens por meio de um serviço de e-mail;
- exposição de dados e funcionalidades: a empresa pode criar um API que disponibiliza dados e funcionalidades de sua plataforma para outros desenvolvedores, parceiros ou clientes. Isso permite a criação de ecossistemas em torno de um produto ou serviço, estimulando a inovação e a criação de valor adicional;
- automação de tarefas: APIs podem automatizar tarefas repetitivas. Por exemplo, uma delas pode permitir que um sistema automatizado acesse e atualize dados em um banco de dados, execute determinadas operações ou realize ações em um sistema remoto.
Qual a relação do API com implementação, governança e monetização?
APIs têm relação direta com implementação, governança corporativa e melhor monetização da empresa. Entenda melhor como esses conceitos se conectam a seguir.
Implementação
A implementação de uma API consiste na criação e desenvolvimento da própria API. Isso envolve projetar e escrever o código, definir os endpoints (local em que as soluções da API são atendidas) e métodos disponíveis, e garantir que a API funcione corretamente. A implementação bem-sucedida da API é fundamental para garantir sua usabilidade, eficiência e uso adequado pelos desenvolvedores, que são os principais usuários da API.
Governança
A governança de APIs envolve o estabelecimento de políticas, diretrizes e práticas que regulam tanto o uso como a gestão desses códigos em uma organização. Isso inclui aspectos como controle de acesso, segurança, padronização de nomenclatura, gerenciamento de versões, documentação e monitoramento.
Com uma boa governança, é possível assegurar que as APIs sejam consistentes, seguras e eficazes em toda a organização.
Monetização
A monetização de APIs refere-se à prática de gerar receita a partir do uso de uma API. Existem várias estratégias de monetização que podem ser usadas, como:
- modelo de assinatura: são oferecidos diferentes níveis de assinatura que concedem acesso à recursos adicionais ou limites de uso mais altos;
- preços por uso: cobra-se a quantidade de chamadas feitas pela API ou a quantidade de dados transmitidos por meio da API;
- modelo freemium: é o oferecimento de uma versão gratuita da API com recursos limitados e opções de upgrade pagas para recursos avançados;
- parcerias e acordos comerciais: são estabelecidos acordos com parceiros ou clientes que desejam integrar a API em seus próprios produtos ou serviços, cobrando uma taxa pela integração.
Em resumo, a implementação adequada de uma API é necessária para garantir sua funcionalidade e a governança ajuda a estabelecer diretrizes e melhores práticas para o uso das APIs. Com isso, é possível que a empresa consiga obter um valor econômico com as APIs disponibilizadas.
Saber o que é API, bem como entender seu funcionamento é importante para facilitar a integração dos sistemas, acelerar o desenvolvimento de aplicativos e até mesmo ter novas oportunidades de monetização. Nesse sentido, a Scala fornece todo o apoio necessário para que você consiga desenvolver APIs ideais para seu negócio, sendo criados e orientados conforme suas necessidades específicas!
Quer saber mais sobre nossos serviços e como ajudamos na criação de APIs? Entre já em contato conosco da Scala!
Data Mesh: entenda o que é e quais os seus princípios
Se a sua empresa está implementando uma cultura data-driven, soluções baseadas em dados e Machine Learning, então você deve considerar a implementação da nova abordagem chamada Data Mesh no seu negócio. Essa concepção é nova no mundo da tecnologia, sendo considerada uma tendência que pode auxiliar consideravelmente na análise de dados.
Como se trata de uma concepção nova, essa pode ser uma estratégia que diferencia seu negócio no mercado, criando uma vantagem competitiva que destaca sua empresa. Por isso, continue lendo este material para entender mais sobre o assunto!
O que é Data Mesh e do que se trata essa nova abordagem?
Data Mesh (Malha de Dados) é um novo modelo de arquitetura de dados que opera de forma descentralizada. Foi inicialmente introduzido por Zhamak Dehghani, diretora de tecnologias da Thoughworks da América do Norte e tem o objetivo de ajudar empresas a lidar com pontos problemáticos associados à grande escala de dados.
Essa abordagem funciona de forma oposta aos Data Lakes ou Data Warehouses, que aglomeram todas suas informações em um único repositório. O Data Mesh vai de encontro à perspectiva tradicional de que o Big Data precisa ser centralizado para ter potencial analítico.
Data Mesh surgiu pela necessidade das empresas em encontrar novas formas para lidar com problemas e desafios ligados à grande escala de dados que precisa ser analisada atualmente. Isso significa que dados centralizados podem ser não suficientes para atender as necessidades da empresa em razão do amplo volume de informações aglomeradas.
Sua premissa é permitir a escalabilidade da análise de dados, além de assegurar mais acessibilidade e disponibilidade das informações. Esses dois fatores são cruciais pelo fato de que cada vez mais aplicações estão usando Machine Learning e soluções centradas em dados.
Quais são os princípios do Data Mesh?
Para aplicar o Data Mesh na prática, Dehghani estabeleceu quatro princípios que precisam ser adotados para garantir suas funcionalidades. Entenda quais são eles a seguir.
Disponibilização de dados como produto
Os dados do domínio dão entregues produtos (datasets), podendo ser acessados por outros domínios por meio de APIs, códigos usados para conectar soluções e plataformas.
Governança federada de dados
Essa governança objetiva permitir a interoperabilidade dos domínios. Isso é feito por políticas, códigos, padrões, regras e responsabilidades. Assim, a governança operacional do modelo deve ser conduzida pelos representantes das equipes de cada domínio.
Infraestrutura para disponibilização dos dados como self-service
São tecnologias que permitem a descentralização dos dados, como plataformas integradas para gestão de dados do início ao fim (analítico e operacional). Elas ainda permitem que novos times de domínio sejam criados sem depender de um time centralizado.
Arquitetura de dados descentralizada
Esse é o contexto de negócios no qual os times de produtos de dados operam. As equipes se tornam donas do ciclo de vida de dados, devem garantir sua qualidade e têm a responsabilidade de entregar valor.
Qual o papel desse conceito dentro do Analytics?
A implementação do Data Mesh impacta diretamente o Analytics, trazendo benefícios para a análise de dados. Saiba como a seguir.
Agilidade e escalabilidade
De forma geral, são aprimorados o tempo de chegada no mercado, a agilidade e escalabilidade do domínio de negócios. Essa abordagem também diminui o backlog de TI, já que as equipes de projeto podem atuar de forma independente e dar mais foco aos produtos com dados mais relevantes para o negócio.
Governança central forte
Essa forma de estrutura permite controlar a conformidade dos dados de ponta a ponta. A arquitetura tradicional (como Data Lakes e Data Warehouses) dificulta a reconciliação da semântica com o grande volume de dados.
Com a descentralização das operações e aplicação de diretrizes globais de governança, é possível entregar dados de qualidade, facilitar o acesso e gerenciá-los mais facilmente.
Equipes de domínio multifuncionais
Abordagens tradicionais de arquitetura de dados acabam isolando as equipes. Mas o Data Mesh propõe uma solução em que os proprietários do domínio e os especialistas da área têm amplo comando. Isso é garantido pelo fato das equipes de TI terem maior conhecimento e controle do domínio, trabalharem mais próximas dos negócios e, caso sejam virtuais, serem mais ágeis.
Entrega de dados mais rápida
Muitas vezes a configuração da infraestrutura de dados é um obstáculo para a gestão de dados, isso inclui atividades como armazenamento de dados, gerenciamento de identidade, processamento e monitoramento de dados, entre outras.
Como o Data Mesh fornece uma infraestrutura mais fácil de governar, sua equipe se torna menos sobrecarregada de problemas e questões para resolver, permitindo uma entrega mais rápida de dados.
Quais são exemplos de uso do Data Mesh?
O Data Mesh tem aplicações práticas que podem impulsionar o desenvolvimento da empresa ao solucionar problemas comuns na rotina de um time de TI. Entenda a seguir quais são esses entraves e como esse novo conceito pode solucioná-los.
Difícil centralização de dados
A abordagem comum exige a coleta de dados de variadas fontes e conectar esses pontos diferentes para um Data Lake ou Warehouse central. Essa movimentação de informações é consideravelmente cara e pode levar muito tempo.
Graças ao Data Mesh, os datasets são separados em cada unidade do negócio, o que minimiza o tempo necessário para obtenção de insights. As equipes operacionais podem acessar e analisar os dados de forma mais fácil e rápida.
Aumento no volume de dados
A quantidade de dados que vem sendo coletada cresce exponencialmente a todo momento, especialmente pelo fato de que cada vez mais soluções estão utilizando dados para aprimorar suas atividades. Com isso, o número de fontes para coleta de dados também aumenta, o que afeta negativamente a agilidade das empresas para obter valor dessas informações e responder às mudanças.
O Data Mesh delega várias atividades para equipes individuais ou usuários de negócios, trazendo maior agilidade aos negócios e transformações em escala. Na prática, são usados diferentes servidores para coletar as informações e eles atualizam relatórios em tempo real, permitindo que suas decisões também sejam mais rápidas.
Cumprimento das normas
Caso a empresa colete dados de outros países, é preciso se adequar à legislação de dados daquela região, o que também demanda muito tempo e recursos da empresa.
O Data Mesh permite uma gestão descentralizada dos dados, eliminando a necessidade de que todo o servidor seja adequado às jurisdições legais de vários locais ao redor do mundo.
Data Mesh é um conceito que está sendo estudado e testado pelas empresas ao redor do mundo. Entretanto, certamente consiste em uma tendência que poderá agregar muito valor para as empresas pelo fato de solucionar problemas crescentes para todas empresas que operam com dados.
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Como usar a observabilidade na adoção das práticas de SRE?
A Engenharia de Confiabilidade de Sites (Site Reliability Engineering ou SRE) é uma abordagem importante para gerenciar eficientemente sistemas, solucionar problemas e automatizar tarefas. No entanto, é fundamental usar a observabilidade para apoiar a adoção de práticas de SRE.
Deixar de lado a observabilidade pode fazer com que o SRE não seja aplicado eficientemente e gere resultados para seu negócio. Por isso, preparamos este conteúdo que explica os principais aspectos da observabilidade. Acompanhe!
O que é observabilidade e quais seus elementos?
Observabilidade é um conjunto de ações que prepara sua equipe de desenvolvimento de software para eventuais incertezas de quando um programa entrar em operação. Os colaboradores de SRE utilizam instrumentos para identificar quaisquer comportamentos ou resultados anormais no software.
Os profissionais ainda coletam dados relevantes que podem auxiliar os desenvolvedores a entenderem a causa de cada problema. Assim, o efeito de um problema é ligado à sua causa, permitindo que todos saibam como solucionar esses entraves.
Para que isso seja concretizado, é necessário que três elementos estejam presentes. Veja a seguir quais são!
Open Instrumentation
Consiste na coleta do código aberto e dados recebidos de aplicativos, serviços, host da infraestrutura, entre qualquer outro elemento que é captado pelo software. Assim é possível obter dados de um amplo número de fontes diferentes.
Entidade conectadas
É a análise dos dados que foram coletados no Open Instrumentation. Eventuais metadados (dados sobre outros) também precisam ser incorporados nessa análise.
Como geralmente há um grande volume de informações coletadas, é necessário aplicar a inteligência de dados nessa fase. Assim, é possível automatizar a identificação, interpretação e análise dos dados.
Contextualização
Trata-se da contextualização dos erros ou problemas encontrados. Pelo fato de cada empresa ser única e ter suas próprias características, não há uma única forma de contextualizar os dados. É necessário considerar os processos e qualidades específicas do software para identificar a fonte de um contratempo.
Como a observabilidade se diferencia do monitoramento?
O monitoramento está no fato de que esse último tem a função de entender porque um problema está ocorrendo. Esse conceito ainda busca analisar tendências de possíveis empecilhos a longo prazo.
A diferença da observabilidade está ligada à limitação do monitoramento. Para fazer esse último é preciso ter métricas específicas, o que torna mais difícil antecipar falhas o tempo todo.
Como a observabilidade pode apoiar na adoção das práticas SRE?
Quando você implementa SRE na empresa, será necessário aguardar um tempo até que sua estratégia esteja consolidada e pronta para atender sua empresa. Mas a observabilidade pode auxiliar nesse processo, entenda como a seguir.
Falhe de forma controlada
A observabilidade permite que você antecipe melhor eventuais falhas, podendo gerenciar melhor seus erros. Por exemplo, sua equipe identifica um erro e tenta aplicar soluções para ele, fazendo com que falhas sejam testadas de forma controlada.
Monitoramento de erros
Equipes de SRE precisam visualizar o que está ocorrendo em um sistema para identificar erros. Na prática, elas conferem se o sistema está se comportando de acordo com o esperado. Ou seja, há uma lista de serviços que precisam ser atendidos.
O monitoramento gera alguns tipos de saídas, como exibição de página ou disponibilidade de um serviço. Já a observabilidade ajuda na aplicação de mais métricas, gera logs e observa o caminho do código. Assim, é possível não ver se apenas os serviços estão disponíveis, mas sua qualidade, recursos que consomem, comportamento, entre outros detalhes.
Capacidade de planejamento
Durante a análise de um site, uma empresa deve usar os dados para fazer planejamentos de como crescer organicamente.
Por exemplo, datas especiais (como Black Friday e Natal) podem fazer com que um site de vendas se sobrecarregue e caia. Nesse caso, a observabilidade permite que o negócio se prepare melhor para essas ocasiões, podendo observar como o site se comporta nessas situações, os recursos utilizados, a fonte de eventuais problemas, entre outras informações.
Aprendizado com os erros
Quando há um problema no software, site ou plataforma de uma empresa, é possível que sejam aplicadas várias medidas para solucionar esse entrave. Pelo fato da observabilidade interligar os efeitos de problemas às suas causas, a equipe saberá exatamente quais foram as fontes de cada contratempo.
Dessa forma, a empresa aprende com seus erros e consegue evitar essas mesmas situações no futuro. Com a devida documentação da falha e sua solução, o negócio não precisará mais aplicar várias ações para um mesmo problema, podendo ir direto ao ponto para solucioná-lo.
Gerenciamento de riscos
É possível que problemas se acumulem ao longo do tempo quando erros não são solucionados. Isso pode gerar um efeito cascata e acumular entraves ou gerar insatisfação dos clientes.
Esse é um dos tipos de riscos que a empresa precisa gerenciar para manter seu crescimento. A observabilidade ajuda nesse aspecto pelo fato de permitir identificar o nível do serviço prestado, podendo antecipar e evitar o acúmulo de erros.
Quais métricas devem ser acompanhadas?
As métricas são uma representação do desempenho do sistema em dados. Seu objetivo principal é conferir se os níveis de serviço estão sendo atendidos.
Tipos de ocorrências, frequências em que elas ocorrem, o desempenho do ambiente do endpoint ou da aplicação. Com a observação desses dados são gerados logs que permitem analisar todos os dados coletados.
Quais são os benefícios da observabilidade?
Um dos principais benefícios é a melhora na visibilidade, além de um monitoramento mais eficaz e seguro. Isso acontece porque a observabilidade traz uma visão quase completa dos eventos e da performance de todo o ambiente. Isso permite que você saiba como melhorar a experiência do usuário, por exemplo.
Ao aplicá-la, você encontra problemas em tempo real e o fluxo completo de uma aplicação, possibilitando prevenção sobre falhas no futuro. Isso acontece por que a observabilidade busca entender o processo, comportamento do sistema, estados da aplicação pelo acompanhamento de saídas e entrada de dados.
Como implementar a observabilidade?
É preciso implantar um eficiente sistema de monitoramento e observabilidade na organização. Basicamente, são utilizadas ferramentas que aplicam métricas que permitem verificar se os níveis do serviço estão sendo atendidos, mas também métricas mais avançadas que possibilitam acompanhar sua qualidade.
Por exemplo, enquanto uma métrica de monitoramento confere se o sistema está no ar, uma métrica de observabilidade permite saber se ele está lento ou apresenta erros.
A observabilidade é um aspecto essencial para garantir que você aplique as práticas de SRE com maior eficácia. Por isso, é importante considerar esse aspecto juntamente ao monitoramento enquanto estiver implementando o SRE no negócio.
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Quando e como mudar o modelo de negócio? Descubra aqui
A capacidade de adaptação é uma das qualidades mais importantes para a sobrevivência de uma empresa no mercado. Por isso, aproveitamos o momento para elaborar este material exclusivo sobre o tema, falando sobre uma ferramenta essencial para a adaptabilidade da sua marca. Afinal de contas, você entende o conceito de modelo de negócio?
Bem, é exatamente isso que você encontrará nesta leitura. Aqui, reunimos as curiosidades e detalhes mais importantes sobre o tema, explicando o que são os modelos, quando considerar uma mudança a orientação estratégica da sua empresa, como o uso de dados e tecnologia aplicada podem aprimorar a sua gestão e os seus resultados. Então, não perca tempo e acompanhe!
O que é um modelo de negócios?
Em essência, um modelo de negócio é uma técnica que permite organizar, de forma visual e estratégica, a orientação e atuação de uma empresa no mercado. Neste documento/relatório, detalham-se todos os aspectos operacionais da atividade a ser realizada, assim como os serviços e soluções que serão prestados no mercado.
O objetivo desse material é compilar todos os detalhes pertinentes à operação da empresa no mercado, destacando o objetivo da marca, os valores, o público-alvo, os desafios de expansão, as potenciais soluções, as estimativas e projeções de resultado, o escopo de tempo estimado para alcançar as metas traçadas e por aí adiante.
Por conta dessas características, o modelo de negócio costuma ser realizado, principalmente, durante a criação de novas empresas. Com essa abordagem, muito focada em planejamento, pesquisa, estudo e análise, os empreendedores conseguem traçar um plano de ação objetivo e funcional para começar a atuar no mercado, com menos riscos e vulnerabilidades.
Mas engana-se quem pensa que a elaboração de um modelo de negócio só é útil na criação de novas empresas. Na realidade, mais do que nunca, as gestões entendem a importância da adaptabilidade para a sobrevivência no mercado. É por isso que muitas gestões já elaboram planos e modelos de negócios alternativos, possibilitando um pivot no futuro.
A pivotagem nada mais é do que a reorientação estratégica de uma empresa no mercado. Portanto, “pivotar” é a prática gerencial de redirecionar a empresa e seus recursos para um novo objetivo e conjunto de demandas, de modo a manter a empresa, seus recursos e potenciais relevantes e sob demanda no mercado.
Mas para pivotar, é preciso planejamento, pesquisa, estudo e análise — os mesmos atributos necessários durante a abertura de uma nova empresa. É por isso que a criação de um novo modelo de negócios, ou até mesmo a reformulação do modelo antigo já existente está se tornando tão importante em nosso mercado.
É por meio dessas práticas — elaboração e atualização dos modelos de negócios — que as empresas conseguem estabelecer planos e métodos alternativos para uma série de cenários apresentados pelo mercado. Com os modelos prontos, basta implementá-los no momento em que for oportuno ou necessário, com antecipação, planejamento, segurança e agilidade.
O que considerar na atualização do seu modelo de negócios?
Inovações, tendências e tecnologia aplicada. Da forma como percebemos, esses são os critérios mais importantes, pois são eles que ajudam você a diagnosticar a necessidade de adaptação com antecedência, precisão e agilidade. Geralmente, é difícil acertar o timing exato, e é por isso que a gestão precisa estar constantemente atualizada sobre o mercado — dê uma olhada!
Atenção às inovações
Nós vivemos em uma era repleta de ferramentas, soluções e novidades. Em meio a todo esse ruído e excesso, é preciso saber filtrar as boas oportunidades, reconhecendo o potencial que novas ferramentas e ideias podem oferecer para o seu fluxo de trabalho — sobretudo em áreas como ciência de dados, inteligência artificial, internet das coisas e aprendizado de máquina.
Observação de tendências
Além de fazer a curadoria de novas soluções, também é preciso manter um olho atento ao mercado e ao comportamento dos seus consumidores. É com esse tipo de acompanhamento que se torna possível identificar tendências com antecipação e regularidade. Dessa forma, a sua empresa estará sempre operando de acordo com o fluxo e as demandas do mercado.
Investimento em tecnologia aplicada
Por último e mais importante, o investimento em tecnologia aplicada. No fim das contas, de nada adianta conhecer as inovações e identificar as tendências se nada for feito para implementar e colher os benefícios dessas oportunidades. É por isso que se investe em boas soluções aplicadas, sobretudo em ciência, análise e interpretação de dados.
Quais são os benefícios do uso de dados?
Atualmente, vivemos no que se diz ser a Era dos Dados — um recorte da história da tecnologia que está sendo marcado pela coleta, manuseio, tratamento e análise de grandes quantidades de dados, que ajudam a criar modelos cada vez mais precisos, que facilitam a projeção de cenários e a tomada de decisões importantes e estratégicas para a sua atuação no mercado. Este é o Big Data — área dedicada às soluções de ciência de dados.
Atualmente, o desafio para muitas empresas e gestores é entender como os dados podem beneficiar suas operações no mercado. A melhor forma de entender isso é percebendo que dados são informações, e como já dizia o velho ditado, informação é poder.
Como exemplo, existem os dados relacionados à experiência do consumidor com a sua marca (tempo de tela, índice de satisfação, nível de engajamento, taxa de conversão e afins) — e isso é só a “ponta do iceberg”. Hoje, tudo quanto é informação pode ser digitalizada e tornada em uma métrica, orientando e apoiando a sua tomada de decisão.
E é justamente por isso que as empresas líderes de mercado investem tanto em soluções de dados, pois elas entendem que a riqueza informacional é uma forma de qualificar suas decisões, elevando a qualidade estratégica das mudanças e orientações da empresa, reduzindo o índice de erros e elevando a estabilidade e competitividade da empresa no mercado.
Como pôde ver, os principais benefícios do uso de dados, sobretudo na elaboração e atualização de modelos de negócios é justamente elevar a previsibilidade estratégica, criando um material ainda mais preciso, que oriente uma operação ainda mais assertiva, melhorando tanto o desempenho quanto a reputação da empresa no mercado.
Agora que você sabe o que é um modelo de negócio, aproveite para garantir a sua atualização nesse e em outros temas importantes para a competitividade da sua marca no mercado. Para isso, basta seguir a nossa página no LinkedIn!
Automação de processos: entenda o que é, como implementar e quais suas vantagens
Imagine como seria poder executar tarefas rotineiras, como processamento de dados, gerenciamento de estoques, elaboração de relatórios, atendimento ao cliente, entre outras — e de forma rápida, precisa e sem esforço. Isso é possível graças à automação de processos, que pode ser implementada por meio de softwares, bots e outras tecnologias.
Neste artigo, você confere as vantagens da implementarão da automação, seus benefícios para empresas e consumidores finais. Além disso, você vai conhecer alguns exemplos práticos deste tipo de tecnologia e como podem ser implementados em sua organização.
Veremos como a automação de processos torna os serviços mais rápidos e precisos, com a maioria do trabalho realizada por computadores que podem executar atividades repetitivas com grandes quantidades de dados e em pouco tempo. As tarefas manuais restringem-se a pequenas modificações nos códigos — somente quando é necessário alterar algo importante nos procedimentos. Continue a sua leitura para saber mais detalhes!
O que é automação de processos?
A automação de processos é uma das estratégias que estão ao alcance de todas as empresas, independentemente de seu porte ou setor de atuação. Ao adotá-la, as companhias podem aumentar a produtividade, reduzir os custos, melhorar a qualidade do trabalho e se destacar em um mercado cada vez mais competitivo.
De maneira geral, o uso dessa automação consiste basicamente em substituir tarefas manuais e trabalhos repetitivos por robôs (elementos mecânicos) ou softwares computacionais (como gerenciamento 100% digital e uso de bots avançados para as mais diversas tarefas).
Estes sistemas conseguem armazenar informações, realizar cálculos complexos com rapidez e precisão, enviar alertas instantâneos (caso algo esteja errado), entre outras funções que podem ser programadas. Sua principal finalidade é organizar os procedimentos internos da organização para que ela possa se tornar mais ágil na tomada de decisões estratégicas.
Falta de pessoal especializado? A tecnologia pode ajudar!
Com essas vantagens, a automação pode ser tranquilamente usada para ajudar empresas a superar os problemas. Ela permite que processos complexos sejam executados sem erros, com maior precisão e muito mais rapidamente do que um ser humano poderia fazer.
Por isso, implementar a automação de processos em uma empresa traz uma menor necessidade de treinamento para novos colaboradores ou manutenções adicionais durante todo o período laboral produtivo.
Tal abordagem também auxilia na redução de custos associados à contratação e treinamento de funcionários (ou serviços terceirizados), sendo crucial para os negócios usufruírem das melhores ferramentas em setores altamente complexos, por conta do uso constante de elementos tecnológicos nesses ambientes.
Quer saber algumas dicas para implementar a automação focada em processos em seu negócio? Confira essas dicas!
A seguir, apresentamos algumas dicas que consideramos estar entre as mais importantes para implementar a automação focada em processos em seu negócio. Vamos lá?
Faça um mapeamento de atividades
Um mapeamento de atividades é uma ferramenta essencial para que a criação e implementação seja bem-sucedida. Para os processos automatizados, um bom mapeamento fornece um diagrama visual do fluxo básico das tarefas e etapas necessárias para o sucesso da execução do processo a ser automatizado.
Isso possibilita aos gestores entenderem melhor como as pequenas partes individuais se encadeiam, para compor todo o sistema maior. Ademais, ele pode servir como guia útil durante a codificação dos scripts, usados para executar os diversos passos envolvidos para a automação de determinada tarefa.
É especialmente útil para os gestores visualizar esses caminhos quando o processo for gerenciado por softwares ou estão sendo implementados e geridos por empresas parceiras. Dessa forma, seus gestores podem auxiliar na otimização constante desses elementos.
Elabore um cronograma
O cronograma é uma ferramenta importante para que a implementação das soluções de automação dos processos seja feita da forma mais organizada possível e dentro do prazo estabelecido.
Entendemos um cronograma como um documento que detalha o tempo em que as atividades de uma tarefa ou projeto serão realizadas. Isso porque ele pode ajudar na implementação das ferramentas de automação dos processos, pois permite organizar os recursos necessários para cada etapa do trabalho.
O cronograma especifica quais sistemas e funcionalidades precisam estar em vigor no início da fase de implementação e indicam cada período, segundo estabelecido previamente pelo planejamento do projeto. Além disso, fornece informações sobre quanto custaria a execução da tarefa dentro do orçamento original.
Tenha foco nos clientes
O envolvimento do público-alvo nas etapas iniciais da implantação dessas novas tecnologias garante uma melhor aceitação pelos usuários finais e maior taxa de adoção.
Por isso, ter foco nos clientes ajuda na implementação de ferramentas de automação de processos, pois permite que as empresas obtenham feedback dos seus clientes sobre os serviços prestados — é com base neles que as empresas desenvolvem melhores soluções, mais adequadas para atender às necessidades específicas.
Além disso, as ferramentas de automatização também permitem reduzir significativamente o tempo gasto em tarefas burocráticas, contribuindo para um aumento de produtividade, favorecendo o seu cliente final.
Escolha boas ferramentas
Para obter todos esses benefícios da automatização, é importante escolher as ferramentas certas para atender às suas necessidades específicas. Na maioria das vezes será necessário integrar sistemas e plataformas diferentes em uma única solução sinérgica:
- armazenando informações no local ou na nuvem;
- utilizando APIs personalizadas para gerenciar tarefas complexas;
- usando inteligência artificial e machine learning para extrair insights valiosos dos seus dados;
- entre muitas outras possibilidades.
Assim, ao unificar recursos tecnológicos diversificados em uma única abordagem centralizada, você pode maximizar os retornos do investimento realizado em automação.
Quais são as principais vantagens da automação focada em processos?
Como vimos, a automação focada em processos oferece uma série de vantagens para as organizações. A principal delas é o aumento da produtividade, pois os fluxos de trabalho podem ser executados mais rapidamente e com maior precisão.
Outras grandes vantagens incluem redução dos custos operacionais devido à eliminação dos desperdícios eventuais ocasionados pela execução manual desses processos produtivos e de manutenção; diminui-se, também, os erros gerados por atividades repetitivas que demandam tempo quando feitas manualmente; como resultado, alcança-se alta disponibilidade dos dados e informações — e sempre corretas — para todos os que necessitem realizar análises estratégicas.
Ou seja, a prática melhora o controle sobre os procedimentos internos pelo monitoramento constante dessas atividades, facilitando a tomada de decisões baseadas nas tendências detectadas e aprimorando os resultados da empresa.
Em suma, a automação de processos é uma ferramenta indispensável para qualquer organização que deseja otimizar seus fluxos de trabalho, buscando por maior produtividade, reduzindo custos operacionais e de erros humanos, além de obter os melhores dados (e os mais corretos) para análises lucrativas.
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Solução da Scala para Banco Modal traz ainda mais eficiência e segurança no atendimento ao cliente
Com aplicações de observabilidade baseadas na tecnologia Dynatrace, o banco conta com análises automatizadas por IA, que garantem redução de custos e mais agilidade.
São Paulo, março de 2023 - Em um mundo cada vez mais digitalizado, a agilidade e a segurança dos processos são exigências do mercado, principalmente quando se trata de instituições financeiras que precisam oferecer soluções ágeis e um excelente atendimento ao cliente. Com o objetivo de aprimorar suas práticas de observabilidade, o Banco Modal, ecossistema completo de bem-estar financeiro, estabeleceu uma parceria com a Scala, empresa do Grupo Stefanini especializada em Processos, Analytics e Inteligência Artificial. Por meio da tecnologia Dynatrace, a operação do banco foi aperfeiçoada para garantir ainda mais eficiência e segurança para seus clientes.
Prestes a completar dois anos em abril, o projeto da Scala cobre todas as aplicações e serviços críticos da empresa, como internet banking, investimentos e PIX, sendo operada pela equipe do Banco Modal. A solução traz indicadores e análises automatizadas por inteligência artificial, reduzindo a dependência de escalonamento de pessoas, impactando os processos e forma de trabalhar. Ao observar as diferentes tecnologias do cliente em um sistema, a solução facilita a comunicação entre as equipes e fornece indicadores precisos para suportar a tomada de decisão.
A Dynatrace apresenta benefícios como a cooperação baseada em dados, fornecendo informações precisas para entender a relação de impacto da tecnologia no negócio e na qualidade do serviço. Além disso, permite que o time de negócio se baseie na experiência dos consumidores, enquanto a equipe de infraestrutura pode ter uma visão ampla da saúde geral, com métricas específicas de cada camada tecnológica, que são cruciais para o dia a dia. Outro fator de destaque é a visão clara para a operação, possibilitando a identificação rápida e precisa de onde os problemas estão ocorrendo e quais serviços estão sendo impactados. Dessa forma, é possível garantir que os Acordos de Nível de Serviços (SLAs) e outros índices de performance cruciais para a qualidade do serviço ao cliente sejam cumpridos.
"Estamos satisfeitos com a parceria com o Banco Modal e com os benefícios que a solução traz para a transformação do modo de trabalhar da TI", diz Danielle Franklin, diretora da Scala. "Com uma compreensão mais precisa dos dados, menos incidentes de desempenho e tempo de resolução mais rápido, as equipes podem melhorar a eficiência e assegurar a excelência no atendimento prestado”, completa.
Para o Banco Modal, a contratação da solução da Scala foi motivada pela necessidade de um monitoramento eficaz do ambiente de infraestrutura. Com isso, a instituição adotou uma nova postura em relação aos incidentes, fazendo uso da Dynatrace para garantir uma observabilidade completa do ambiente, sendo possível identificar desde o início os primeiros percentuais mínimos de falhas e alterações no tempo de resposta dos serviços, indicando inclusive qual servidor está sendo afetado.
“A Dynatrace se mostrou uma ferramenta valiosa não só em incidentes, mas também em outras áreas. Conseguimos, por exemplo, identificar gargalos em aplicações e sistemas, permitindo que sejam refinados antes do deploy em produção. Usamos na monitoração da performance das APIs, onde foi detectado um tempo de resposta que poderia ser melhorado. As equipes de desenvolvimento foram acionadas e priorizaram essa otimização, resultando em uma melhora de 30% no desempenho da API em um mês”, comenta Edgar Zattar, Diretor de Tecnologia Modal.
Com a utilização da solução, a instituição alcançou outros diversos resultados positivos. Houve uma melhoria no indicador de disponibilidade do banco, devido à fácil visibilidade dos dashboards e à atuação precisa antes mesmo do incidente ocorrer. Além disso, os desenvolvedores conseguem visualizar diretamente os logs das aplicações, sem precisar solicitar chamados para outros times. Há também painéis de health check dos principais serviços do ambiente do banco e monitoração sintética, que permitem identificar tela de erro em sistemas antes mesmo da sinalização do usuário.
Para saber mais, confira o depoimento do Edgar Zattar Dominoni Neto, Diretor de Tecnologia do banco, e veja como o nosso serviço está sendo primordial para a empresa do segmento financeiro aprimorar as suas operações e o relacionamento com os seus clientes.
https://www.youtube.com/watch?v=UDTtsGhVOi0&t=34s
Descubra 4 benefícios da análise prescritiva para sua empresa
Atualmente, as empresas modernas estão cada vez mais conscientes da necessidade de se apropriarem das inovações tecnológicas para melhorar o desempenho de seus negócios. A análise prescritiva é uma dessas inovações, que tem ganhado destaque nos últimos anos como uma ferramenta poderosa para otimizar os processos e aprimorar a tomada de decisões.
Gestores e executivos devem estar atentos a essa tendência e considerar a implementação da análise prescritiva em suas operações. Ao contar com uma essa análise, as empresas podem obter uma vantagem competitiva significativa em relação às concorrentes, uma vez que conseguem identificar oportunidades de negócio com mais rapidez e precisão.
Como você vai conferir ao longo deste artigo, essa pode ser uma ferramenta poderosa para as organizações mais modernas que desejam se manter o crescimento contínuo e de forma sustentável no mercado. Tenha uma boa leitura!
O que é análise prescritiva e como ela funciona
Entendemos como análise o processo de separar e estudar cada parte de um todo. Assim, é mais fácil entender como essas partes se relacionam entre si. A análise prescritiva utiliza dados históricos e em tempo real para identificar padrões e tendências, possibilitando a previsão de resultados e sugestões de ações a serem tomadas.
Isso permite que as empresas ajam de forma mais ágil e assertiva em relação ao mercado quando utilizam esse tipo de recurso, tendo uma visão mais clara sobre os riscos e oportunidades.
As inovações tecnológicas contribuem para o processo de análise, pois proporcionam uma maior facilidade na recolha e agrupamento de dados em diferentes formatos. O uso conjunto de diversos campos da inteligência artificial permitiu que esse tipo de análise se tornasse ainda melhor: a extração automatizada dos padrões mais relevantes nos mais diversos conjuntos de informação.
Existe atualmente no mercado inúmeros programas criados para realizar diversas tarefas de análise prescritivas, o que possibilita aos gestores ganharem mais tempo e focar em outros aspectos do negócio que demandam uma abordagem mais pessoal e humana dos problemas. Além disso, é possível usar sistemas para verificação contínua dos dados em busca dessas informações valiosas, com rapidez e a maior precisão possível.
Quais seus benefícios da análise prescritiva para as empresas?
Podemos, então, considerar a análise prescritiva como uma ferramenta verdadeiramente útil para as empresas que procuram compreender melhor o seu negócio, bem como facilita na tomada de decisões informadas e estratégias de otimização e crescimento.
Nesse sentido, entende-se que essas já são grandes vantagens competitivas, possibilitando às organizações conquistarem clientes com serviços personalizados, sendo mais produtiva e baseada nas demandas exigidas pelo setor em questão.
Também facilita o gerenciamento interno dos sistemas informatizados, usando softwares intuitivos, a fim de simplificar o trabalho diário das equipes administrativas. Veremos mais detalhes adiante.
Por hora, é importante entender que, utilizando tal modelo de análise, os responsáveis podem identificar tendências importantes para alcançarem um objetivo específico, com a tecnologia como uma importante aliada. Neste tópico, vamos olhar mais profundamente sobre quais são as vantagens da análise prescritiva para as empresas e como aproveitar mais desse recurso. Vamos lá?
1. Otimização dos processos
A análise prescritiva permite que as empresas prevejam resultados. Ela usa modelos avançados de inteligência artificial para entender melhor os dados obtidos e oferecer recomendações sobre quais decisões produzirão resultados melhores.
Para isso, são usados algoritmos avançados para examinar as informações e descobrir padrões complexos entre elas.
A otimização dos processos também pode ser realizada por uma abordagem que considera a inter-relação entre os diferentes fatores envolvidos e disponibilizados por esse modelo de análise. Um exemplo seria as expectativas e condições do mercado em comparação aos custos operacionais associados à execução de otimização de um determinado processo: informações valiosas na hora de decidir ou não por uma atualização.
2. Manutenções menos frequentes
Os algoritmos de análise prescritiva podem ajudar a otimizar os processos de manutenção e fazer com que sejam realizados em menor frequência. Por exemplo, analisando as falhas anteriores em um equipamento específico, é possível prever quando uma nova pode acontecer e programar melhor as manutenções preventivas para evitar tempos de inatividade desnecessários.
Essa tecnologia também pode fornecer informações sobre onde focar mais atenção na criação dos planos de manutenção.
3. Redução de custos
A análise de dados pode ser uma das ferramentas mais poderosas para empresas modernas que desejam aumentar sua eficiência e reduzir custos operacionais. Ao usar ferramentas analíticas, os gestores podem identificar oportunidades de economia em diversas áreas, como recursos humanos, energia, materiais e outros custos.
Imagine poder identificar problemas em processos de produção antes mesmo que eles se tornem reais, permitindo tomar medidas preventivas para evitar atrasos na produção e perda de tempo e recursos valiosos. Ou então, prever com precisão as demandas do mercado e antecipar as necessidades futuras do seu negócio, permitindo a tomada de decisões informadas sobre investimentos futuros.
A análise prescritiva pode ajudar a tornar isso possível, permitindo que você avalie seu desempenho passado, antecipe tendências futuras e identifique áreas de melhoria em seu processo produtivo.
Com essas informações em mãos, você pode tomar decisões estratégicas que levem a melhorias contínuas na eficiência e na redução de custos operacionais. Também pode ajudar a identificar erros de processo que possam levar a qualquer desperdício, o que pode resultar em economias significativas a longo prazo.
4. Maior apoio no planejamento
Com a ajuda da análise prescritiva, as empresas podem identificar oportunidades de crescimento e desenvolvimento de negócios com mais facilidade.
Ao estudar os dados, os gerentes podem obter insights valiosos sobre o comportamento do mercado consumidor, identificar novas tendências e oportunidades de negócio, agindo de forma mais ágil e assertiva em relação à concorrência.
Além disso, a análise prescritiva pode ajudar as empresas a planejar com mais eficácia seus projetos, desde o planejamento de recursos até a gestão de cronogramas e prazos. Ao ter uma visão mais clara sobre seus dados, as empresas podem criar estratégias mais bem-sucedidas e gerenciar seus projetos de maneira mais eficiente.
Você conferiu como a análise prescritiva pode auxiliar na otimização das tomadas de decisão da empresa. Além disso, vimos que as ferramentas analíticas podem ser utilizadas para avaliar desempenho passado e propor diretrizes futuras adequadamente adaptáveis para o cenário presente.
Outros métodos incluem a automatizações no gerenciamento da produção e análise sistemática dos elementos críticos, a fim de resolver problemas e diminuir o tempo gasto com essas soluções. A análise descritiva se mostra altamente útil para identificar gargalos no processo produtivo, permitindo que a empresa possa tomar ações preventivas antes que os problemas se tornem graves.
Precisa de ajuda para implementar soluções como essa em sua companhia? Entre em contato com a Scala agora mesmo e dê novos horizontes para o seu negócio!
Como boas ferramentas para gerenciamento de logs podem ajudar sua empresa?
Monitorar os logs é uma tarefa fundamental para garantir a segurança da área de TI de qualquer empresa. Ao analisar esses registros, temos uma visão completa dos acessos ao sistema, identificar possíveis anomalias e detectar incidentes de segurança em tempo hábil. Com o uso de ferramentas para gerenciamento de logs, é possível tomar medidas preventivas antes que elas possam causar danos à organização.
Além disso, a análise desses registros com essas ferramentas permite traçar tendências e definir estratégias preventivas mais efetivas contra invasões cibernéticas, abusos administrativos e usuários maliciosos no sistema ou serviço de uma rede corporativa.
Neste artigo, você vai conferir como o uso de boas ferramentas, utilizadas para monitorar logs, estão sendo um elemento crucial na proteção dos sistemas e dados de qualquer empresa contra ameaças cada vez mais sofisticadas. Você vai ver detalhes sobre o que são essas ferramentas e saber dicas valiosas sobre como aplicá-la. Vamos lá?
O que é gerenciamento e análise de logs?
Logs são arquivos digitais que contêm uma vasta gama de informações sobre o funcionamento dos sistemas informáticos e redes corporativas, incluindo dados sobre a saúde, desempenho, estabilidade, uso, entre inúmeros outros detalhes.
Eles fornecem informações detalhadas para análise do administrador do sistema, o que possibilita identificar e corrigir erros de forma mais eficiente, bem como detectar atividades suspeitas relacionadas à segurança.
Isso posto, podemos entender o gerenciamento de logs como o processo que envolve a coleta, organização e análise dos dados contidos nos arquivos de log.
Realizar o gerenciamento desses elementos pode incluir desde tarefas básicas, como criar backups (a fim de preservar os registros mais antigos) ou até configurações avançadas (para armazenamento distribuído e de análise de termos específicos em busca de tendências).
Já a análise dos logs é o processo que envolve a identificação dos eventos, classificando-os com base no tipo, origem e outras informações relevantes. Tal análise também pode investigar as causas raiz do problema, usando os dados armazenados nos arquivos de log para encontrar padrões úteis na identificação da causa principal de um erro.
Qual a importância das ferramentas para gerenciamento e análise de logs?
O uso dessas ferramentas vem cada vez mais se tornando crucial para a eficiência e segurança de uma empresa moderna. A análise de logs permite uma visibilidade muito melhor sobre os processos internos e o desempenho dos serviços oferecidos, o que pode ajudar a identificar gargalos, erros e anomalias que, se não corrigidos, podem causar impactos significativos em toda a operação.
Além disso, as ferramentas de gerenciamento de logs são essenciais para a identificação e mitigação de ameaças à segurança da rede ou sistema corporativo. Os logs podem ajudar a detectar atividades suspeitas, tentativas de acesso não autorizadas ou ataques maliciosos, permitindo uma resposta rápida e eficaz.
Por fim, o uso dessas ferramentas pode resultar em redução de despesas para a empresa, uma vez que a economia de tempo gasto na resolução de problemas e a minimização de riscos pode trazer ganhos significativos em eficiência operacional, além da redução de custos. Assim, o gerenciamento e análise de logs é um aspecto crítico da gestão de Tecnologia da Informação para empresas que buscam crescimento no mercado.
Você conhece o Dynatrace?
O Dynatrace é um produto de software de monitoramento de desempenho de aplicações e infraestrutura. A ferramenta oferece monitoramento em tempo real de aplicações, possibilitando a identificação rápida de problemas de performance e a análise detalhada de dados em ambientes complexos, como cloud, containers e microsserviços.
Alinhado às novas tendências, utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para fornecer insights precisos e automatizados para a equipe de TI, permitindo uma abordagem proativa para a gestão do desempenho de sistemas e aplicações. Também é possível integrar o Dynatrace com outras ferramentas.
Ademais, o produto oferece recursos de monitoramento de usuário final, análise de impacto e resolução de problemas em tempo real, tornando-o uma opção bastante desejada entre empresas que buscam maximizar a disponibilidade e o desempenho de seus sistemas e aplicações.
Como a Scala pode ajudar no processo de implementação do Dynatrace ou outras ferramentas para gerenciamento de logs?
Implementar sistemas complexos está longe de ser uma tarefa fácil. Para conseguir cumprir o desafio com tranquilidade, a Scala conta com uma equipe impecável de profissionais qualificados para a tarefa. Abaixo, você pode conferir algumas delas em que podemos auxiliar.
- na avaliação das necessidades da empresa: é importante identificar quais aplicações e sistemas precisam ser monitorados e quais são os principais desafios em relação ao desempenho e disponibilidade desses sistemas;
- no planejamento da arquitetura de monitoramento: é necessário definir como as ferramentas (como o Dynatrace) serão implantadas na empresa, incluindo a escolha dos servidores, as configurações de segurança e a definição de quais dados serão coletados e armazenados;
- na instalação e configuração do agente de monitoramento: O Dynatrace usa um agente de monitoramento que deve ser instalado em cada host ou máquina que será monitorada. É importante configurar o agente para que ele colete os dados relevantes para o negócio e transmita esses dados para o servidor;
- na configuração de alertas e relatórios: é preciso definir quais métricas serão monitoradas e quais serão os critérios para disparar alertas de anomalias. Também é importante ter bem definido quais relatórios serão gerados para analisar o desempenho dos sistemas e identificar possíveis melhorias.
Como vimos, o gerenciamento de logs permite que as empresas coletem, armazenem e analisem dados sobre o uso do sistema, identificando possíveis problemas e vulnerabilidades. Com essas informações, as equipes de TI podem tomar medidas para otimizar o desempenho do sistema, da aplicação ou da rede, identificar possíveis problemas e melhorar a experiência do usuário.
Além disso, as informações coletadas pelos logs também são úteis para a tomada de decisões estratégicas, como a identificação de áreas que precisam de melhorias ou investimentos. As empresas também podem usar essas informações para identificar tendências e padrões, o que pode ser útil para o planejamento de recursos e expansão.
Em suma, as ferramentas para gerenciamento de logs são um recurso indispensável para a gestão de sistemas informáticos. Elas fornecem informações vitais para a tomada de decisões estratégicas, bem como mantêm a segurança e a conformidade regulatória. É importante que as empresas invistam nessa tecnologia e utilizem as informações coletadas pelos logs para otimizar constantemente seus processos, produtos e serviços da melhor maneira possível.
Precisando de uma parceria para implementar ferramentas para gerenciamento de logs? Entre em contato com a Scala agora mesmo. Oferecer mais controle e segurança digital para ajudar sua empresa crescer é o nosso objetivo!