A indústria de petróleo e gás tem crescido continuamente desde seu início, tornando a tecnologia indispensável para uma operação eficiente. Entre todas as diferentes tecnologias e softwares de apoio a esta indústria, três têm se destacado: inteligência artificial (IA), Big Data e a Internet das Coisas (IoT).
Na indústria do petróleo, essas três tecnologias têm desempenhado papeis importantes:
– A inteligência artificial está sendo utilizada na automação de tarefas como interpretação de falhas e horizontes, modelagem geológica, operações de poços e uma variedade cada vez maior de trabalhos que são tão acurados quanto os feitos pelo ser humano.
– Big Data tem sido utilizado no gerenciamento e movimentação de grandes volumes de dados em alta velocidade, sejam eles dados sísmicos 3D, de perfuração de poços, de monitoramento da produção ou qualquer outro dado que seja grande demais para um sistema convencional manipular.
– A Internet das Coisas é útil para muitas coisas, mas uma das mais rentáveis para a indústria é o monitoramento de equipamentos e realização da manutenção preventiva de ativos, proporcionando uma redução dessas perdas. A Internet das Coisas também garante a segurança dos trabalhadores, notificando-os sobre atividades perigosas, como o uso indevido de equipamentos de segurança e a invasão de áreas proibidas, e resgatando-os mais rapidamente. Através da Internet das Coisas, os recursos naturais e as vidas humanas estão cada vez mais protegidos.
A Pasquali Solution está há mais de 20 anos oferecendo desenvolvedores e engenheiros especializados em Tecnologia da Informação para a indústria de Petróleo e Gás, levando melhorias e permitindo a conclusão eficiente e ágil de qualquer projeto. Nossos especialistas possuem um conhecimento abrangente das tecnologias necessárias para essa indústria, potencializando o crescimento de seu negócio.
Saiba mais sobre os nossos serviços e fique por dentro das vantagens e benefícios que oferecemos, entre em contato conosco hoje mesmo!
Estamos sempre de olho no mercado de negócios para que possamos entender as demandas que vêm por aí. Dessa vez, trouxemos cinco tecnologias que estão em ascensão nessa área no ano de 2020.
Automatização de Processos
A tecnologia traz como um dos grandes benefícios a facilitação do dia a dia das pessoas e equipes. A automatização de processos tem como foco trazer soluções para transformação digital nas empresas. Sabe-se que a redução de gastos e otimização do tempo é necessário para a realização de tarefas diárias e as ferramentas de automatização possibilitam a melhoria da experiência dos clientes e a maximização da performance dos colaboradores, aumentando a rentabilidade das operações e a geração de receitas.
Dessa forma, ficamos na expectativa de uma aceleração da presença das soluções conectadas no mercado, sobretudo na implantação de mecanismos de Internet das Coisas (IoT). De acordo com o Gartner, teremos mais de 50 bilhões de dispositivos conectados até 2020.
A automatização é a utilização de plataformas para gerenciamento inteligente de gastos e de informações. Tais soluções auxiliam no planejamento de investimentos e na readequação das atividades, de acordo com a necessidade de cada área. Hoje já é possível aplicar a tecnologia para gerenciar os custos com telefonia, aluguel de espaços ou equipamentos, frotas de veículos, manejo de infraestrutura de tecnologia e até com impressões de forma mais automática e simples.
Na prática, é um caminho para realizar, de maneira automática, tarefas que antes eram feitas manualmente, resultando em mais assertividade, redução de custos, economia de tempo e, por fim, no aumento da capacidade produtiva das empresas.
Inteligência Artificial
Atualmente a tecnologia corporativa está cada vez mais ligada à Inteligência Artificial (AI). De fato, estamos impulsionados pelo avanço das soluções de Machine Learning (ML) e de análise preditiva, e sabe-se que os sistemas inteligentes auxiliam as empresas a oferecerem opções mais dinâmicas e completas para o desenvolvimento de produtos e até mesmo para a satisfação dos clientes.
A Inteligência Artificial hoje é usada como uma importante ferramenta para o planejamento e a estratégia de vendas, já que podem mapear os gostos e históricos de cada cliente, aproveitando cada vez mais o alto volume de informações geradas pelos sistemas digitais.
Outro ponto a ser mencionado é que as ferramentas inteligentes permitem que as companhias tenham balanços analíticos e de desempenho mais robustos, gerando levantamentos mais assertivos e capazes de oferecer reais avanços estratégicos. É imprescindível, portanto, a adoção da Inteligência Artificial, já que é uma tendência global e que pode ser bastante útil para assegurar praticidade e inovação às empresas.
Integração de Dados e Mobilidade Omnichannel
Está cada vez mais forte a necessidade de integração entre as diversas fontes de dados (incluindo de atendimento) mantidas pelas empresas.
Esse advento é explicado pela expansão do uso de smartphones e gadgets inteligentes. As empresas têm demandado alta disponibilidade de suas informações e investido em uma estratégia digital mais robusta e integrada. O conceito omnichannel no atendimento – e seu subsequente desenvolvimento de gerenciamento de dados – deve seguir como prioridade, pontuando o avanço prático das redes.
É importante lembrar que, ao integrar suas plataformas e compartilhar os dados existentes, as empresas passam a ter um controle eficiente de informações, com acesso a análises segmentadas em dados específicos que facilitam o atendimento ao consumidor, independentemente do canal escolhido.
Computação em Nuvem
Dita como um dos pontos iniciais da onda de Transformação Digital, a Cloud Computing seguirá como uma importante fonte de redução de custo e otimização de recursos tecnológicos para as empresas.
De forma geral, as empresas devem avaliar quais informações podem realmente ser alocadas fora das redes internas e próprias, garantindo segurança e integridade aos pontos que precisam de mais proteção. Dessa forma, é possível que cada vez mais empresas optem por ter infraestruturas híbridas com parte das informações em ambientes públicos e outra parte em sistemas “in-house”, dentro das operações.
Outro ponto importante para o sucesso desse cenário é que os dispositivos conectados estejam atualizados, corretamente configurados e preparados para sustentar a operação das organizações.
Big Data e Analytics
Sabemos que a “Nuvem” e a conexão à Internet são dois sólidos fatores da Transformação Digital nas empresas. Ambas permitiram uma revolução na forma de se encontrar informações sobre todos os processos e pessoas conectadas, inclusive para empresas com diversas unidades e filiais.
Todavia, para aproveitar todo o potencial desses dados, as empresas terão de aprender cada vez mais a transformar esse acúmulo de insights em reais vantagens competitivas. O cenário atual nos mostra que a tendência é vermos uma expansão gradual do uso de informações geradas pelos canais on-line e físicos. O objetivo é encontrar opções para enriquecer os dados com uma análise aprofundada e preditiva, gerando possíveis vantagens a processos que vão do desenvolvimento de novos produtos até a comunicação pós-venda com os clientes.
Para que o sucesso dessas inovações aconteça, é necessário um funcionamento eficiente da tecnologia, com investimento em equipamentos, conhecimento técnico e, sobretudo, na adoção de uma sólida cultura de acompanhamento, manutenção e desenvolvimento dos serviços, com parceiros preparados para apoiar a Transformação Digital das empresas.
A Pasquali Solution é uma empresa com core business em alocação de profissionais em tecnologia da informação. Podemos oferecer a solução que você precisa para o seu negócio. Entre em contato conosco e tire todas as suas dúvidas.
O assunto sobre Big Data é tão importante que nós resolvemos dar continuidade na postagem de hoje. Porém, desta vez, abordaremos aqui não só algumas das suas principais ferramentas, assim como algumas tendências.
Na postagem anterior, tecemos comentários sobre o Big Data de uma forma mais abrangente e mostramos também:
Costumeiramente chamados de ‘os principais aspectos do Big Data’ – os 5 Vs: Volume, Variedade, Velocidade, Veracidade e Valor.
Hoje vamos mostrar e exemplificar algumas das maiores empresas do mundo fazendo o uso do BIG DATA no seu dia a dia e obtendo resultados significativos e impressionantes, como é o caso das gigantes McDonalds e Walmart.
O McDonalds, por exemplo, equipou algumas lojas com dispositivos que rastreiam dados operacionais, interações com os clientes, tráfego nas lojas e padrão de ordens, permitindo a análise dos impactos na produtividade e nas vendas gerados por mudanças em itens como cardápio, atendimento e desenho da loja.
Outro exemplo do uso do Big Data foi o case de uma empresa de telecomunicações da Índia, que estava adicionando à sua base uma média de 5 milhões de novos assinantes por mês. Entretanto, estavam perdendo 1,5 milhões de clientes para a concorrência todos os meses. Constatou-se, após uma análise minuciosa, que os clientes tinham uma alta tendência de mudar de operadora depois de 6 chamadas interrompidas. Desta forma, a empresa, após a quinta chamada interrompida, disparava um torpedo com uma promoção para o cliente, evitando assim a sua fuga para a concorrência.
Esses são apenas alguns dos cases de empresas que fazem jus a existência do advento BIG DATA. Fazemos questão de pontuar como essas empresas fazem uso desses processos porque gostamos que nossa audiência tome nota sobre como eles funcionam na prática.
É importante lembrar que, como em todo modelo competitivo, ganha mais vantagem quem chega primeiro. Dito isso, entendemos o quão importante é a ideia das empresas encararem os dados como um ativo imprescindível e construirem projetos para investigação e subsequente implementação do Big Data como ferramenta de diferenciação no mercado, sempre alinhados aos objetivos corporativos e com metas bem estabelecidas.
Outro panorama que podemos citar é sobre o fluxo de dados que são gerados diariamente e de forma massiva na internet. São impressionantes 40 mil pesquisas feitas por segundo no Google. Ao longo do ano, esse número pode chegar a 2 trilhões. Desta maneira, conseguimos exemplificar melhor o que é esse conjunto de ferramentas de análise de dados. Então, tudo aquilo que fazemos utilizando a rede mundial de computadores gera dados que compõem o que chamamos de Big Data.
O mais importante é entender e saber como as empresas podem analisar esses dados e convertê-los em informações relevantes para os negócios.
Dito isso, resolvemos apresentar algumas das principais ferramentas de Big Data que possam te ajudar a inserir esses processos de forma mais fácil na hora de análisar os dados de maneira mais eficiente, bem como ser mais assertivo no seu processo de tomada de decisão.
Vamos mostrar algumas das principais ferramentas de Big Data
1- Pesquisas automatizadas
É fato que podemos contar com todas essas ferramentas que ajudam a filtrar, selecionar e visualizar dados. Mas, muitas vezes, é necessário fazer pesquisas específicas para responder perguntas que ficaram ainda sem resposta clara para as peculiaridades do seu negócio.
2- Pentaho
Ao longo da análise de Big Data, é importante tentar integrar as informações das diferentes plataformas e softwares utilizados. O Pentaho é um ótimo exemplo de ferramenta que permite essa integração e é um facilitador de conectividade do Tableau com as redes sociais da sua empresa, tornando-se mais eficiente no uso dessas informações.
3 – Oracle Data Mining
A mineração de dados é considerada uma das etapas da análise de Big Data que consiste em fazer uma triagem das informações mais relevantes em meio a todos os dados coletados.
Uma das ferramentas mais expressivas no auxílio desta triagem é o Oracle Data Mining. Essa ferramenta fornece poderosos algoritmos de mineração de dados que permitem aos analistas obterem insights, fazer previsões e alavancar investimentos.
Com esta ferramente fica mais simples criar e aplicar modelos preditivos e fazer projeções sobre o comportamento do cliente, desenvolver perfis, identificar oportunidades de vendas e detectar possíveis anomalias e fraudes.
4 – Statwing
O Statwing é uma ferramenta muito útil para análise estatística. Para utilizá-lo, basta importar uma planilha para essa plataforma e os dados serão verificados automaticamente.
Por meio do Statwing, é possível construir relações entre diferentes dados e chegar a conclusões bem fundamentadas. Além disso, você pode:
Fazer uma análise detalhada sobre conjunto de dados;
Comparar e descrever os dados coletados;
Gerar tabelas e gráficos automaticamente.
5 – Tableau
Visualizar as informações com clareza é fundamental para quem quer investir em análises de Big Data. Nesse sentido, uma das suas principais ferramentas com essa finalidade é o Tableau.
Trata-se de um software que permite criar mapas, gráficos variados, tabelas e outros recursos gráficos para facilitar a compreensão das informações ali colocadas.
Tudo isso é criado de forma rápida e atualizado em tempo real. Estão disponíveis versões gratuitas e versões pagas com funcionalidades adicionais.
6 – Chartio
O Chartio permite que você combine os diferentes dados coletados e crie relatórios diretamente no seu navegador. Os arquivos, então, poderão ser convertidos em formato PDF e enviados por e-mail.
7- Apache Hadoop
O Apache Hadoop é uma das principais ferramentas de Big Data utilizadas no mercado. Esse famoso software é capaz de aumentar ou diminuir o tamanho de qualquer arquivo. Tudo isso de maneira ágil.
8 – Import.io
O Import.io é uma plataforma que serve para extrair dados open source, sem precisar digitar nenhum tipo de código de acesso. Isso significa que todo o ambiente web é visto como um grande banco de dados.
Essa ferramenta é utilizada da seguinte forma: os usuários precisam inserir uma URL e o Import.io vai, automaticamente, tentar extrair daquele website todos os dados que forem considerados relevantes. Além disso, é possível extrair dados de diferentes fontes simultaneamente.
Os dados coletados serão armazenados na nuvem dos servidores do Import.io, podendo ser exportados nos formatos de Excel, CSV, JSON ou acessados via Interface de Programação de Aplicações (API). Nesse sentido, as pesquisas são uma importante ferramenta de coleta de dados. Elas ajudam você, por exemplo, a conhecer melhor o seu público e a entender melhor o mercado e o contexto em que a sua empresa está inserida.
Com a ajuda da tecnologia, essa tarefa fica mais fácil. A MindMiners desenvolveu uma plataforma de pesquisas automatizadas para que você possa elaborar questionários e obter dados confiáveis que servirão como um guia para as suas estratégias de negócio.
Com a nossa plataforma, é possível:
Construir questionários personalizados e com diferentes filtros de análise;
Mapear a opinião e a percepção de clientes e fornecedores;
Estabelecer prioridades;
Acompanhar a pesquisa em tempo real;
Exportar relatórios automaticamente.
TOP 5 das tendências acerca do BIG DATA
1- A convergência da Internet das coisas (IoT), da nuvem e do Big Data gera novas oportunidades para a análise de autoatendimento
A IoT está gerando volumes enormes de dados estruturados e não estruturados, e uma parte cada vez maior desses dados está sendo implantada em serviços de nuvem. Normalmente, os dados são heterogêneos e estão armazenados em diversos sistemas relacionais e não relacionais, desde clusters do Hadoop até bancos de dados NoSQL. Embora as inovações em armazenamento e serviços gerenciados tenham agilizado o processo de captura, acessar e entender os dados ainda é um desafio para o usuário final. Por isso, há uma crescente demanda por ferramentas de análise capazes de se conectar a uma ampla gama de fontes de dados hospedadas na nuvem e combiná-las. Ferramentas como essas permitem que as empresas explorem e visualizem quaisquer tipos de dados armazenados em qualquer lugar, ajudando-as a descobrir oportunidades escondidas em seus investimentos em IoT.
2 – O Spark e o aprendizado de máquina dão gás ao Big Data
O Apache Spark está se tornando a plataforma preferida de Big Data das empresas, pois, disponibilizar o aprendizado de máquina para as massas resultará na criação de mais modelos e aplicativos que, por sua vez, irão gerar petabytes de dados. À medida que as máquinas aprendem e os sistemas ficam mais inteligentes, todos os olhares estarão voltados para os provedores de software de autoatendimento para ver como eles tornarão esses dados acessíveis para os usuários finais.
3 – O Big Data não está mais limitado ao Hadoop: ferramentas específicas para o Hadoop estão ficando obsoletas
Nos anos anteriores, com a onda do Big Data, várias tecnologias surgiram para atender às necessidades de análises no Hadoop. No entanto, empresas com ambientes complexos e heterogêneos não querem mais adotar um ponto de acesso de BI específico apenas para um tipo de fonte de dados. As respostas para as perguntas dessas empresas estão escondidas em diversas fontes de dados, que variam desde sistemas de registros até dados estruturados e não estruturados de fontes de dados do Hadoop e de outros tipos. Consequentemente, as plataformas que são agnósticas em relação a dados e fontes prosperarão, enquanto aquelas desenvolvidas especificamente para o Hadoop e que não são compatíveis com outros casos de uso serão deixadas de lado. A aquisição da Platfora é um indicador dessa tendência.
4 – A preparação de dados de autoatendimento está se tornando essencial, à medida que os usuários começam a modelar o Big Data
O surgimento das plataformas de análise de autoatendimento facilitou essa jornada, mas os usuários corporativos querem reduzir ainda mais a complexidade e o tempo destinado à preparação de dados para análise, o que é especialmente importante quando há vários tipos e formatos deles. As ferramentas de preparação de dados de autoatendimento permitem que os dados do Hadoop sejam preparados na origem, além de disponibilizá-los instantaneamente para facilitar e agilizar sua exploração. Vimos muitas inovações nesse campo, como o Alteryx, o Trifacta e o Paxata. Essas ferramentas estão reduzindo os obstáculos que impedem a entrada dos clientes tardios e retardatários do Hadoop, e elas continuarão a ganhar espaço.
5- O surgimento de catálogos de metadados ajuda as pessoas a encontrar o Big Data que vale a pena ser analisado
Por muito tempo, empresas descartaram seus dados porque não tinham capacidade de processar tantos deles.
Com o Hadoop, elas conseguem processar grandes volumes de dados, mas nem sempre esses dados estavam organizados de uma forma propícia para sua descoberta. Os catálogos de metadados podem ajudar usuários a descobrir e entender dados relevantes para a análise com o auxílio de ferramentas de autoatendimento. Essa lacuna na necessidade do cliente está sendo preenchida por empresas como a Alation e a Waterline, que usam aprendizado de máquina para automatizar o trabalho de descoberta de dados no Hadoop. Elas catalogam arquivos usando marcas, descobrem relações entre ativos de dados e até mesmo fornecem sugestões de consultas em interfaces do usuário pesquisáveis. Isso ajuda os consumidores e os administradores de dados a reduzir o tempo destinado à confiabilidade, à descoberta e à consulta adequada dos dados. No próximo ano, haverá mais conscientização e demanda para a descoberta de autoatendimento, que crescerá como uma extensão natural da análise de autoatendimento.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B que tem o core business em alocação de profissionais de TI. Contamos com profissionais capacitados para atender as necessidades de sua empresa e fazê-la crescer de forma exponecial. Entre em contato conosco via email ou chat para tirar quaisquer dúvidas.
A Internet das Coisas, conhecida como IoT (Internet of Things), está transformando o nosso cotidiano ao conectar objetos à internet e permitindo que eles “conversem” entre si. Imagine uma casa onde a geladeira avisa quando os alimentos estão acabando e até faz o pedido no supermercado, ou um carro que envia informações sobre o trânsito em tempo real e ajusta a rota para evitar congestionamentos. Esses são apenas alguns exemplos de como o IoT está tornando a nossa vida mais prática e eficiente.
No setor industrial, o IoT tem um impacto significativo, melhorando processos de produção e manutenção. Máquinas equipadas com sensores podem monitorar seu próprio desempenho e avisar quando precisam de reparos, evitando paradas inesperadas e aumentando a produtividade. Além disso, dados coletados desses dispositivos ajudam as empresas a tomar decisões mais informadas e otimizar recursos, o que se traduz em economia de custos e maior eficiência.
Entretanto, como qualquer tecnologia emergente, o IoT também apresenta desafios. A segurança é uma das principais preocupações, pois a conexão de tantos dispositivos à internet aumenta o risco de ataques cibernéticos. Além disso, a questão da privacidade dos dados gerados por esses dispositivos é um tema que precisa ser cuidadosamente gerenciado. Com o desenvolvimento contínuo de normas e padrões de segurança, a expectativa é que o IoT se torne cada vez mais seguro e acessível, permitindo que aproveitemos ao máximo suas vantagens e benefícios.
A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
Esses especialistas em tecnologia dedicam-se à diferentes áreas para desenvolver e levar programas a vida para que os avanços do mundo sejam e realmente eficazes. Desenvolvedores de software são amplos, e se especializam em diferentes áreas, para diferentes propósitos, como, por exemplo, as especializações em Back-End, Front-End, Business Intelligence, Inteligência Artificial, Cloud Computing e muitas outras áreas.
Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
A Pasquali Solution trabalha com os engenheiros de software de mais alta qualidade em sua equipe. Prontos para levar o ápice da revolução Tecnológica para o seu negócio, nossos especialistas trabalham com as ferramentas certas para concluir com excelência qualquer necessidade de um projeto. Nossos processos são flexíveis e se encaixam completamente nos requisitos do seu negócio, o que significa que apenas os melhores desenvolvedores serão disponibilizados para a sua empresa.
Por meio de uma contratação rápida e eficiente, os inícios dos nossos profissionais em tecnologia são praticamente imediatos, abandonando a dificuldade de se encontrar alguém e, acima de tudo, salvando uma abundância de tempo para levar o sucesso e desenvolvimento tecnológico da sua empresa para um nível novo.
Há mais de 20 anos trabalhando com os mais diversos profissionais de tecnologia para todas as áreas do mercado, a Pasquali se tornou uma referência no setor de Tecnologia da Informação, saiba mais sobre as vantagens e benefícios dos nossos serviços visitando nosso site https://www.pasqualisolution.com.br/ e entrando em contato conosco hoje mesmo!
A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
Esses especialistas em tecnologia dedicam-se à diferentes áreas para desenvolver e levar programas a vida para que os avanços do mundo sejam e realmente eficazes. Desenvolvedores de software são amplos, e se especializam em diferentes áreas, para diferentes propósitos, como, por exemplo, as especializações em Back-End, Front-End, Business Intelligence, Inteligência Artificial, Cloud Computing e muitas outras áreas.
Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
A Pasquali Solution trabalha com os engenheiros de software de mais alta qualidade em sua equipe. Prontos para levar o ápice da revolução Tecnológica para o seu negócio, nossos especialistas trabalham com as ferramentas certas para concluir com excelência qualquer necessidade de um projeto. Nossos processos são flexíveis e se encaixam completamente nos requisitos do seu negócio, o que significa que apenas os melhores desenvolvedores serão disponibilizados para a sua empresa.
Por meio de uma contratação rápida e eficiente, os inícios dos nossos profissionais em tecnologia são praticamente imediatos, abandonando a dificuldade de se encontrar alguém e, acima de tudo, salvando uma abundância de tempo para levar o sucesso e desenvolvimento tecnológico da sua empresa para um nível novo.
Há mais de 20 anos trabalhando com os mais diversos profissionais de tecnologia para todas as áreas do mercado, a Pasquali se tornou uma referência no setor de Tecnologia da Informação, saiba mais sobre as vantagens e benefícios dos nossos serviços visitando nosso site https://www.pasqualisolution.com.br/ e entrando em contato conosco hoje mesmo!
A modernidade está evoluindo em um ritmo exponencial, e com essa evolução o uso e presença da tecnologia em nossas vidas se torna maior todos os dias. Não importa a área que você trabalhe, que o seu negócio atue, ou qualquer coisa que você faça em sua rotina, a presença da tecnologia é indispensável em todas as ocasiões atuais.
Este fenômeno possui o nome de revolução tecnológica e está transformando a maneira que as pessoas encaram o mundo. A revolução tecnológica se baseia na transformação e de um ambiente materialista e físico para um digital e intangível. Exemplos de desenvolvimentos na indústria são as transformações digitais, a inteligência artificial e a internet das coisas, onde todas acabam por ser desenvolvidas pela mesma base: a Tecnologia.
Sendo tão importante quanto outras revoluções mundiais que aconteceram, esta possui seu centro nas tecnologias da informação, processamento e comunicação, permitindo que dados sejam coletados e analisados mais eficientemente e procedimentos sejam concluídos sem tanto esforço manual, deixando mais aberturas para que as pessoas possam usar suas mentes e principalmente tempo para realizar aquilo que elas realmente almejam.
As principais características da revolução tecnológica se mostram por meio da interação entre o real e o digital, onde máquinas, robôs, programas e pessoas trabalham juntos para que o trabalho seja feito. Porém, seja qual for a tecnologia utilizada, nada seria possível sem os engenheiros de software.
Esses especialistas em tecnologia dedicam-se à diferentes áreas para desenvolver e levar programas a vida para que os avanços do mundo sejam e realmente eficazes. Desenvolvedores de software são amplos, e se especializam em diferentes áreas, para diferentes propósitos, como, por exemplo, as especializações em Back-End, Front-End, Business Intelligence, Inteligência Artificial, Cloud Computing e muitas outras áreas.
Para um negócio, não interagir com tecnologias como a Internet das coisas, que torna a geração, análise e processamento de dados por meio da inteligência artificial e outras máquinas sofisticadas de maneira autônoma e segura, utilizar a Computação em nuvem para armazenar volumes gigantescos de dados e ter acesso a eles por um meio digital, ter confiança em Sistemas Cibernéticos para automatizar e melhorar procedimentos da indústria e tarefas corriqueiras é uma maneira de se ausentar da corrida do mercado e ficar atrás de todos os concorrentes.
A Pasquali Solution trabalha com os engenheiros de software de mais alta qualidade em sua equipe. Prontos para levar o ápice da revolução Tecnológica para o seu negócio, nossos especialistas trabalham com as ferramentas certas para concluir com excelência qualquer necessidade de um projeto. Nossos processos são flexíveis e se encaixam completamente nos requisitos do seu negócio, o que significa que apenas os melhores desenvolvedores serão disponibilizados para a sua empresa.
Por meio de uma contratação rápida e eficiente, os inícios dos nossos profissionais em tecnologia são praticamente imediatos, abandonando a dificuldade de se encontrar alguém e, acima de tudo, salvando uma abundância de tempo para levar o sucesso e desenvolvimento tecnológico da sua empresa para um nível novo.
Há mais de 20 anos trabalhando com os mais diversos profissionais de tecnologia para todas as áreas do mercado, a Pasquali se tornou uma referência no setor de Tecnologia da Informação, saiba mais sobre as vantagens e benefícios dos nossos serviços visitando nosso site https://www.pasqualisolution.com.br/ e entrando em contato conosco hoje mesmo!
Em nosso artigo de hoje, iremos explicar o que é banco de dados, os tipos, os cargos diretamente relacionados e como fazer a gestão dos mesmos.
Bancos de Dados
Se não for a camada mais importante de um sistema, o banco de dados certamente é uma das porções mais vitais de um sistema de informação. Pouquíssimos são os sistemas que não contam com um banco de dados robusto e confiável. É através do banco de dados que, em geral, um sistema gerencia e mantém suas informações.
É dentro de um software de banco de dados que as informações de um sistema são divididas, assim como também é dentro do banco de dados que ações podem ser tomadas, para que um sistema possua uma performance de execução de tarefas com agilidade.
Além de possuir os dados de um sistema, é possível que um banco de dados armazene rotinas inteligentes, de acordo com as regras de negócio definidas de um sistema. Um exemplo, são as tão conhecidas “Stored Procedures” (Procedimentos Armazenados), funcionalidades presentes nos maiores e mais confiáveis Softwares de Bancos de Dados do mundo.
Basicamente, existem dois tipos de Bancos de Dados, os relacionais e os não-relacionais
Relacionais
Microsoft SQL Server: baseado no lendário SYBASE, este software de banco de dados da Microsoft é possivelmente o banco de dados mais utilizado no mundo;
Oracle: concorrente direto do SQL Server e pertencente à própria Oracle, este banco de dados sempre foi a escolha para sistemas mais robustos e “parrudos”;
MySQL: popularizado por conta de seu alto poder de integração com a linguagem de programação PHP, o uso e confiabilidade no MySQL foram crescendo ao longo dos anos e, o melhor, ele é gratuito, pois é Open Source assim com o PostgreSQL, que vem crescendo bastante também;
IBM DB2: menos utilizado que Oracle, SQL Server e MySQL, o DB2 não é menos importante. Sendo utilizando há anos para os programas desenvolvidos para máquinas Mainframe dos sistemas de grandes Bancos nacionais e internacionais, como Itaú, Bradesco, etc;
SQL Lite: o menor banco de dados relacional do mundo é o banco mais utilizado para aplicativos mobile, sendo utilizado para apoiar a manutenção e gerenciamento de dados locais de um aplicativo;
Não-Relacionais
MongoDB: talvez o banco de dados não-relacional mais popular no mundo hoje em dia. Adobe, Bosch e Cisco são algumas das empresas que já adotaram o MongoDB para a maioria de seus sistemas;
Bigtable: nada menos que o banco de dados oficial dos sistemas da Google, ele pode ser utilizado e implementado através de serviços cloud da própria Google;
Cassandra: o poderoso Cassandra é bastante utilizado para implementação de IOT (Internet das Coisas) e hoje conta com usuários como eBay e NY Times;
Dynamo: o db não relacional da Amazon, bastante similar ao Bigtable da Google, é utilizado por Under Armour, Airbnb e outras;
Existem diversos papéis e cargos em TI, diretamente relacionados aos banco de dados. Na Pasquali, contamos com os seguintes tipos de profissionais:
DBA’s: Os Administradores de Bancos de dados atuam principalmente com SQL Server e Oracle e são os responsáveis pelo bom funcionamento de um banco de dados, backup e muitas vezes com performance destes banco de dados, executando atividades relacionadas a índices, desfragmentações, clusters, entre outras;
Desenvolvedores: Especialistas em linguagem SQL – desenvolvedores para bancos de dados são aqueles profissionais específicos e responsáveis pelo desenvolvimento de Funções, Stored Procedures, Triggers, Views e rotinas de Jobs, ações recorrentes e agendadas dentro de um banco de dados;
AD’s: Os Administradores de Dados são responsáveis por todo modelo lógico e de consistência dos dados de uma empresa e seus sistemas. São os AD’s que irão propor os modelos e integridade de dados dos múltiplos ou exclusivos sistemas de que uma empresa dispõe;
Como fazer a gestão do banco de dados?
Para fazer uma gestão de banco de dados eficiente, algumas coisas precisam ser consideradas. A primeira delas é a avaliação da infraestrutura do sistema que está sendo utilizado. Verifique se você está tendo todas as suas necessidades solucionadas com a estrutura do sistema atual.
Feito isso, é hora de pensar na metodologia de organização. Crie uma metodologia que se adeque às suas demandas e permita que você consiga organizar e encontrar as informações de acordo com as preferências da sua empresa.
É hora de pensar no acesso aos dados: é preciso que ele seja fácil, simples e prático, para tornar a rotina da empresa e o dia a dia dos funcionários muito mais eficiente.
Para deixar essa rotina ainda mais simples, a dica é automatizar a gestão do banco de dados. Agora que a metodologia de organização já foi definida, visualize de quais maneiras será possível deixar essas tarefas muito mais automatizadas.
É interessante manter o backup automático e, em alguns casos, permitir que o próximo sistema faça um cruzamento inteligente de dados, para identificar métricas e possíveis problemas com facilidade.
Por último, mas não menos importante, é fundamental que você monitore seu sistema de gestão de dados, para identificar tudo o que está acontecendo, se alguns ajustes se fazem necessários ou se é preciso executar algumas atualizações.
O banco de dados é peça fundamental para o bom funcionamento de uma empresa, desde a gestão de informações internas até a gestão de conteúdos do site e blog do negócio.
E se você tem interesse em contratar profissionais para executar seus projetos, entre em contato conosco.
A Pasquali Solutioné uma empresa do nicho de mercado B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Estamos no mercado de negócios de TI há quase duas décadas.
Para dar continuidade aos seus projetos, conte com o nosso time de especialistas. Estamos atuando home office.
Aqui em nosso blog já fizemos várias matérias sobre IA é seus avanços. Isso porque fazemos questão de deixá-lo por dentro do que acontece no mundo dos negócios, principalmente no nicho da tecnologia.
A Pasquali Solution é uma empresa que está há quase duas décadas na área de alocação de profissionais de TI.
Dito isso, nós conseguimos, ao longo desses anos, galgar mais conhecimentos sobre as mais variadas vertentes.
Desta vez, trouxemos um pouco mais de conhecimento sobre o tema IA e separamos um TOP 5 de etapas para que você possa preparar sua empresa para a era digital e a inserção da IA.
A inteligência artificial é provavelmente a invenção mais importante da humanidade. É uma ideia de 60 anos que decolou cinco anos atrás, quando chips rápidos permitiam computação maciça e sensores, câmeras e robôs alimentavam algoritmos com fome de dados.
Passamos em alguns anos para uma nova era em que o aprendizado de máquina (um subconjunto funcional de IA), big data e tecnologias capacitadoras estão transformando todas as áreas. Em todos os setores há um grande conjunto de dados por trás de cada pergunta. Cada campo é computacional: saúde, manufatura, direito, finanças e contabilidade, varejo e imóveis. Todos trabalhamos com máquinas inteligentes – e elas estão ficando inteligentes rapidamente.
Um relatório do Fórum Econômico Mundial indicou que 89% das empresas americanas planejam adotar análises de big data de usuários e entidades até 2022, enquanto mais de 70% desejam integrar a Internet das Coisas, explorar mercados habilitados para web e aplicativos e tomar vantagem do aprendizado de máquina e da computação em nuvem.
Dadas essas mudanças importantes e rápidas, é um bom momento para considerar o que os jovens precisam saber sobre IA e tecnologia da informação. Primeiro, todos precisam ser capazes de reconhecer a IA e sua influência nas pessoas e sistemas e ser proativos como usuário e cidadão. Segundo, todos devem ter a oportunidade de usar IA e big data para resolver problemas. E terceiro, os jovens interessados em ciência da computação como carreira devem ter um caminho para a construção da IA.
Os computadores percebem o mundo usando sensores. Os exemplos incluem reconhecimento de fala e visão computacional; questões emergentes incluem a natureza da inteligência e as limitações da percepção humana e do computador.
Os agentes mantêm representações do mundo e as usam para raciocinar. Os exemplos incluem tipos de algoritmos, o trabalho que eles fazem e suas limitações.
Os computadores podem aprender com os dados. Os exemplos incluem tipos de aprendizado de máquina – no entanto, existem preocupações sobre questões como viés nos dados de treinamento.
Agentes inteligentes exigem muitos tipos de conhecimento para interagir naturalmente com os seres humanos. Os exemplos incluem a interação com assistentes digitais, chatbots e robôs. Questões emergentes envolvem a natureza da consciência e as limitações da interação da IA.
As aplicações de IA podem impactar a sociedade de maneiras positivas e negativas. Questões emergentes incluem o uso, justiça e transparência de algoritmos e prováveis impactos sociais.
Empresas
As empresas adeptas da tecnologia tem o potencial de aprimorar as operações com a implementação correta das tecnologias de inteligência artificial.
De fato, uma ampla implementação comercial da IA tem o potencial de fazer mais mal do que bem. Sem um plano adequado para adoção, as empresas podem sofrer as conseqüências prejudiciais da má alocação de recursos e financiamento. O resultado? O reverso da otimização, perda de tempo e, em última análise, ROI negativo – fatores que uma empresa em ritmo acelerado não pode arriscar. Portanto, é importante estabelecer um roteiro estratégico para a adoção acelerada da IA, da qual as empresas digitalmente maduras possam seguir, implementar e posteriormente se beneficiar.
Uma breve visão geral dos principais modelos de maturidade da IA
Os modelos de maturidade ajudam as empresas a se concentrarem em suas iniciativas de Inteligência Artificial. Esses modelos devem fornecer uma estrutura útil para identificar seu potencial impacto estratégico nos negócios, avaliar os atuais recursos de IA da organização e priorizar investimentos em tecnologias, habilidades e processos necessários para aumentar a prontidão e alcançar os resultados desejados.
Os modelos de maturidade permitem que os profissionais determinem se as ambições de IA de uma empresa são ou não exageradas ou realistas. Além disso, os modelos de maturidade devem ser úteis o suficiente para capturar o núcleo do que a IA oferece sem criar a falsa implicação de que existe um corpo estático das melhores práticas de implementação.
Abaixo estão alguns modelos e metodologias que foram observados como parte do Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA:
A estrutura “IA pragmática” dos “blocos de construção”: proposta por Mike Gualtieri, da Forrester Research, essa estrutura defende a aceleração da evolução da tecnologia corporativa através da adaptação passo a passo das tecnologias de IA de “blocos de construção”, como aprendizado profundo e aprendizado de máquina.
Modelo de maturidade da IA do Gartner: propõe indicadores de maturidade para medir o progresso da adoção da IA e ajustar as metas da empresa, bem como a utilização da estrutura de “blocos de construção” acima.
Modelo de Maturidade Adrian Bowles: essa estrutura descrita por Adrian Bowles, da Aragon Research, tem como objetivo avaliar o alcance de uma empresa na IA com base em sua tecnologia e habilidades atuais.
Modelo de abordagem da fase de maturidade da organização empresarial: um roteiro de maturidade passo a passo que começa com a automação, seguido pela centralização e digitalização dos dados e termina com a reformulação do ambiente de trabalho para se alinhar totalmente às ambições da IA.
As quatro ondas do negócio inteligente por dia de trabalho: a Workday, divide a maturidade da IA em quatro estágios simples: automação, informação, descoberta e transformação.
Curva de maturidade da IA da Microsoft: semelhante ao Workday, a Microsoft também decompõe a maturidade da IA em quatro etapas, começando com o entendimento de como aplicar a IA, a digitalização, a experimentação e a preparação do modelo de negócios com a prontidão da IA.
Escada de inteligência artificial da IBM: a estrutura da IBM concentra-se nas etapas iniciais que uma empresa deve tomar para se preparar para a adoção da IA, como reconhecer recursos de dados e aumentar a análise por meio de métodos de aprendizado de máquina.
O Modelo de Maturidade dos Pioneiros da IA utiliza todas as estruturas acima para apresentar uma abordagem coesa e implementável.
A.I. Modelo de Maturidade de IA dos Pioneiros (Mark Minevich / AI Pioneers 2019)
O modelo de maturidade dos pioneiros da IA fornece uma estrutura para cada nível de maturidade da IA e descreve seu relacionamento com uma empresa em cada estágio. O avanço nessas etapas não é linear nem esperado a uma determinada velocidade de adoção. As empresas que implantam a IA devem abordar o roteiro com vontade de mudar a velocidade e a estratégia ao longo da progressão e manter o modelo em mente como uma ferramenta de medição e benchmarking, com o objetivo de ajudá-las a avançar nas etapas subsequentes da maturidade.
Exemplos relevantes dessa estrutura em ação incluem a NBA utilizando a IA para exibir momentos importantes dos jogos de basquete ou o TikTok acionando seu algoritmo de recomendação do usuário com tecnologias de aprendizado de máquina. Ambas as empresas implementaram uma abordagem em fases para a adoção da inteligência artificial, conforme sugerido pelo modelo dos pioneiros da IA. Além disso, já tendo defendido uma mentalidade centrada em dados, a NBA e o TikTok já estavam tecnologicamente preparados e maduros desde o início para prosseguir corretamente com suas respectivas ambições de IA e, mais importante, com adoção acelerada. A NBA e o TikTok são exemplos perfeitos do que as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje se assemelham, um assunto que será discutido posteriormente.
Observando as empresas com o mais alto nível de maturidade de hoje
Em 2019, a Dataiku (uma empresa que desenvolve IA para soluções empresariais) realizou uma pesquisa intitulada “Pesquisa de maturidade da IA: onde estamos no caminho da IA corporativa?” Os resultados de mais de 350 participantes da pesquisa permitiram à Dataiku estabelecer insights concretos sobre o nível de maturidade das empresas digitais. Entre vários fatores, os dados da pesquisa, da Dataiku descobriu que as organizações de adoção de IA mais bem equipadas têm o seguinte em comum:
As empresas já estão usando alguma forma de tecnologia de aprendizado de máquina para aumentar os processos;
As empresas possuem unidades de dados dedicadas;
As empresas instituem alguma forma de educação dos funcionários para se preparar para a adoção.
Para entender melhor as empresas com o mais alto nível de maturidade atual, é aconselhável revisar as métricas envolvidas na preparação da adoção. Estatísticas da Forbes revelam que 37% dos líderes da indústria de IA investiram mais de US $ 5 milhões em tecnologias de inteligência artificial para otimizar processos. Com base nas implementações de IA, o The Enterprisers Project mostra que a instituição da empresa de tecnologias de inteligência artificial aumentou três vezes nos últimos 12 meses, e 2 em cada 3 grandes organizações adotarão a IA de alguma forma nos próximos 24 meses.
Cada empresa centrada na IA seguiu alguma forma de roteiro de implementação para cumprir seus objetivos de maturidade de inteligência artificial. As informações a seguir fornecem uma orientação de 5 pontos que as empresas com inclinação digital podem instituir para acelerar a adoção da IA.
1. Mas primeiro, dados
A primeira etapa da jornada de adoção da IA exige que as empresas já possuam fortes recursos de análise de dados e coleta de métricas. Tecnologias de inteligência artificial, como algoritmos de aprendizado de máquina, devem receber um fluxo substancial e consistente de dados para serem úteis. Se as empresas não são orientadas a dados, o poder da IA desaparece, pois carece de combustível e capacidade de fornecer idéias significativas para orientar as decisões das empresas.
Atualmente, existem maneiras de calcular o nível de maturidade da adoção da IA para empresas, o que pode ajudar a apontar as organizações na direção certa para a implementação. Uma dessas ferramentas é fornecida pela Microsoft, que usa um questionário baseado em pesquisa para avaliar a capacidade de adoção das empresas. O Worldlink também fornece um guia de aprendizado de máquina em oito etapas e maturidade em inteligência artificial para permitir a auto-avaliação da organização. Mais importante, a utilização das referidas avaliações de maturidade em conjunto para empresas já centradas em dados é uma maneira infalível de alinhar as organizações em direção à adoção acelerada da IA e ao progresso contínuo na maturação.
2. Como posso ajudá-lo?
Tendo identificado fortes recursos de análise de dados, as empresas devem determinar como a IA pode ajudar, estabelecendo uma pergunta de negócios rigorosamente formulada. Neste momento, a intenção específica da IA é esclarecida. Por exemplo, as empresas podem otimizar as operações com IA por meio da automação de recursos humanos ou implementar algoritmos de aprendizado de máquina para analisar a satisfação e a produtividade dos funcionários. Qualquer que seja o objetivo, as empresas devem apresentar uma proposta de como a inteligência artificial pode ser útil para economizar tempo e acelerar o roteiro para a integração adequada da IA.
3. Testando as possibilidades
O próximo segmento do roteiro trata de testes e avaliações de aplicativos candidatos de IA. Antes da implantação oficial, as empresas devem avaliar os mecanismos de IA pretendidos em um nível micro, a fim de minimizar erros, aproveitar todo o potencial da IA e garantir uma transição suave na hora do lançamento. Isso significa projetar experimentos exclusivos e modificar os principais indicadores de desempenho (KPIs) para medir o progresso e a eficácia da iniciativa. Um exemplo de teste pode ser o teste A / B, no qual algoritmos e funcionários de aprendizado de máquina realizam processos idênticos em uma tentativa de determinar empiricamente a extensão da capacidade de manutenção da IA. Outros testes quantitativos incluem testes de exatidão, precisão e velocidade.
Em conjunto com a primeira rodada de experimentação, períodos de teste de várias semanas podem ser implementados para examinar e criticar mais a eficácia das metodologias deduzidas, como se as empresas já estivessem no ambiente pós-lançamento de curto prazo.
4. Teste decisivo da segunda rodada e estabelecimento de casos de uso concretos
Após a rodada inicial de testes, haveria uma fase experimental secundária definida por períodos de teste mais longos e o estabelecimento de casos de uso concretos. Durante a fase secundária os períodos de teste durariam mais tempo para emular melhor o ambiente pós-lançamento a longo prazo. O produto desse processo avaliativo final teria a forma de casos de uso definitivos de IA que poderiam aumentar positivamente as operações da empresa e, consequentemente, serem usados na próxima fase do roteiro de adoção: alterar o modelo de negócios.
5. Alterando o modelo de negócios para incluir a IA
Neste ponto da jornada de adoção da IA, as empresas precisam aumentar seus modelos de negócios para acomodar a inteligência artificial. Esta etapa do roteiro é crucial para retransmitir as implicações da IA para todas as partes interessadas envolvidas, de investidores a clientes e elaborar o impacto da instalação.
De olho no futuro
Depois que o modelo de negócios for alterado, as empresas terão atingido o nível adequado de maturidade para adotar corretamente a inteligência artificial, terminando assim a longa jornada para casa. Por fim, como a IA experimenta inovação persistente nos próximos anos após o lançamento, as empresas que implementaram um roteiro estratégico de adoção estarão bem equipadas para incluir os novos avanços tecnológicos.
De forma geral vimos que uma mentalidade centrada em dados é essencial para a conclusão bem-sucedida do processo como todo. A aceleração adequada da maturidade empresarial para adoção da IA significa que as empresas devem se concentrar em otimizar suas unidades de dados e preparar iniciativas educacionais antes de iniciar o processo de implementação. As organizações também devem ser dinâmicas em sua abordagem e estar dispostas a alterar sua estratégia de negócios para incorporar inteligência artificial a cada passo do caminho. Essa é a essência de uma empresa de IA digitalmente madura.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI. Estamos conectados com as novidades que o mundo dos negócios nos traz.
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Com o avanço da tecnologia nas últimas décadas, houveram várias mudanças das quais tivemos que dos adaptar. Uma delas é a inteligência de negócios, que realmente revolucionou o mundo dos negócios. A quantidade de armazenamento e troca de dados aumentaram de forma estratosférica. Outro acontecimento interessante foi que todos nós ganhamos acesso à nuvem.
O ano de 2019 foi particularmente importante para o setor de business intelligence. As tendências que se tornaram fortes desde o ano passado continuarão se desenvolvendo até 2020. Mas o cenário de BI está evoluindo ainda mais e o futuro da inteligência de negócios está com tendências emergentes para acompanhar. Em 2020, as ferramentas e estratégias de BI serão cada vez mais personalizadas. Dito isso, vamos conferir agora a lista dessas tendências:
1) Gerenciamento de qualidade de dados (DQM)
As tendências de análise na qualidade dos dados cresceram bastante no ano passado. O desenvolvimento de inteligência de negócios para analisar e extrair valor das inúmeras fontes de dados que reunimos em alta escala, juntamente com vários erros e relatórios de baixa qualidade: a disparidade de fontes e tipos de dados agregou um pouco mais de complexidade ao processo de integração de dados.
Uma pesquisa realizada pelo Business Application Research Center afirmou que o gerenciamento da qualidade dos dados é a tendência mais importante em 2020. Não é apenas importante reunir o máximo de informações possível, mas também a qualidade e o contexto em que os dados estão sendo usados e interpretados, foco principal para o futuro da inteligência de negócios.
Consequentemente, o aumento do gerenciamento de dados mestre está se tornando uma prioridade fundamental na estratégia de business intelligence de uma empresa.
O gerenciamento da qualidade dos dados não é apenas uma revolução nas tendências de BI 2020, mas também cresce como uma prática crucial a ser adotada pelas empresas em prol de seus investimentos iniciais. O atendimento a níveis rigorosos de qualidade de dados também atende aos padrões das recentes normas e exigências de conformidade. Ao implementar processos de qualidade de dados em toda a empresa, as organizações aprimoram sua capacidade de alavancar a inteligência de negócios e, assim, obter uma vantagem competitiva que lhes permite maximizar o retorno do investimento em BI.
2) Descoberta / visualização de dados
A descoberta de dados aumentou seu impacto no ano passado. A pesquisa já mencionada, conduzida pelo Business Application Research Center, listou a descoberta de dados nas três principais tendências de inteligência de negócios pela hierarquia de importância. Os profissionais de BI mostram constantemente que o empoderamento dos usuários de negócios é uma tendência forte e consistente.
Um elemento essencial a considerar é que as ferramentas de descoberta de dados dependem de um processo e, em seguida, as descobertas geradas trarão valor comercial. Requer a compreensão do relacionamento entre os dados na forma de preparação dos dados, análise visual e análise avançada guiada. “A alta demanda por ferramentas de descoberta de dados reflete uma enorme mudança no mundo do BI em direção ao aumento do uso de dados e à extração de insights”, enfatiza o Centro de Pesquisa. O uso de ferramentas de visualização de dados on-line para executar essas ações está se tornando um recurso inestimável para produzir insights relevantes e criar um processo de tomada de decisão sustentável. Dito isto, os usuários corporativos exigem software que seja:
Fácil de usar
Ágil e flexível
Reduz o tempo de percepção
Permite o manuseio fácil de um grande volume e variedade de dados
Descobrir tendências nas operações comerciais que você nem sabia que existiam ou permitir ações imediatas quando ocorre uma anomalia nos negócios tornaram-se ferramentas valiosas no gerenciamento eficaz de empresas de todos os tamanhos.
Como os humanos processam melhor os dados visuais, a tendência de descoberta de dados será incrementada como uma das tendências de BI mais importantes em 2020.
3) Inteligência Artificial
Essa é uma das principais tendências escolhidas pelo Gartner em seu relatório 2020 Strategic Technology Trends, combinando IA com coisas autônomas e hiperautomatização e concentrando-se no nível de segurança em que a AI corre o risco de desenvolver pontos vulneráveis de ataques. Inteligência artificial (IA) é a ciência que visa fazer com que as máquinas executem o que geralmente é feito por inteligência humana complexa. Freqüentemente vista como a maior inimiga da raça humana nos filmes (Skynet em Terminator, The Machines of Matrix ou Master Control Program of Tron), a IA ainda não está prestes a nos destruir, apesar dos avisos legítimos de alguns cientistas de renome e empresários de tecnologia.
Enquanto trabalhamos em programas para evitar esses inconvenientes, a IA e o aprendizado de máquina estão revolucionando a maneira como interagimos com nossas análises e gerenciamento de dados, enquanto o incremento nas medidas de segurança deve ser levado em consideração. O fato é que afetará nossas vidas, gostemos ou não.
As empresas estão evoluindo a partir de relatórios estáticos e passivos de coisas que já aconteceram com análises proativas com painéis ao vivo que ajudam as empresas a ver o que está acontecendo a cada segundo e a alertar quando algo não está como deveria ser. Soluções como um algoritmo de IA baseado nas redes neurais mais avançadas, oferecem alta precisão na detecção de anomalias à medida que aprendem com tendências e padrões históricos. Dessa forma, qualquer evento inesperado será registrado imediatamente e o sistema notificará o usuário.
Outro recurso que a IA oferece nas soluções de BI é o recurso de insights aprimorados. Basicamente, analisa completamente seu conjunto de dados automaticamente, sem a necessidade de um esforço do seu lado. Você simplesmente escolhe a fonte de dados que deseja analisar e a coluna / variável (por exemplo, receita) na qual o algoritmo deve se concentrar. Em seguida, os cálculos serão executados e retornarão a você com crescimento / tendências / previsão, direcionador de valor, correlações de segmentos-chave, anomalias e análise de variações hipotéticas. Esse é um ganho incrível de tempo, pois o que geralmente é tratado por um cientista de dados será executado por uma ferramenta, fornecendo aos usuários de negócios acesso a insights de alta qualidade e uma melhor compreensão de suas informações, mesmo sem uma sólida formação em TI.
O ganho de tempo também está presente na forma de assistentes de IA. As ferramentas começaram a desenvolver recursos de inteligência artificial que permitem que os usuários se comuniquem com o software em linguagem simples – o usuário digita uma pergunta ou solicitação e a IA gera a melhor resposta possível.
A demanda por ferramentas de análise de dados on-line em tempo real está aumentando e a chegada da Internet das Coisas (Internet of Things) também está trazendo uma quantidade incontável de dados, o que promoverá a análise e o gerenciamento estatísticos no topo da lista de prioridades. No entanto, hoje as empresas querem ir além e a análise preditiva é outra tendência a ser monitorada de perto.
Outro fator crescente no futuro da inteligência de negócios está testando a IA em um duelo. Para ilustrar, uma IA criará uma imagem realista e a outra tentará determinar se a imagem é artificial ou não. Esse conceito é chamado de redes adversárias generativas (GANs) e pode ser usado em processos de verificação online, como a tecnologia CAPTCHA. Quando o duelo acontece várias vezes, a IA pode se tornar mais inteligente para avaliar e quebrar esse tipo de sistema de segurança on-line. Os gigantes da tecnologia usam a IA de muitas maneiras diferentes que alternarão o processo de aprendizado de máquina e devemos ficar de olho nesse processo em 2020.
4) Ferramentas de análise preditiva e prescritiva
A análise de negócios de amanhã está focada no futuro e tenta responder às perguntas: o que acontecerá? Como podemos fazer isso acontecer? Assim, as análises preditivas e prescritivas são, de longe, as tendências de análise de negócios mais discutidas entre os profissionais de BI, especialmente porque o big data está se tornando o foco principal dos processos de análise que estão sendo alavancados não apenas pelas grandes empresas, mas também pelas pequenas e médias empresas.
Análise preditiva: é a prática de extrair informações de conjuntos de dados existentes para prever probabilidades futuras. É uma extensão da mineração de dados que se refere apenas a dados passados. A análise preditiva inclui dados futuros estimados e, portanto, sempre inclui a possibilidade de erros de sua definição, embora esses erros diminuam constantemente à medida que o software que gerencia grandes volumes de dados hoje se torna mais inteligente e eficiente. A análise preditiva indica o que pode acontecer no futuro com um nível aceitável de confiabilidade, incluindo alguns cenários alternativos e avaliação de riscos. Aplicada aos negócios, a análise preditiva é usada para analisar dados atuais e fatos históricos, a fim de entender melhor os clientes, produtos e parceiros e identificar possíveis riscos e oportunidades para uma empresa.
Análise prescritiva: vai um passo além no futuro. Ele examina dados ou conteúdo para determinar quais decisões devem ser tomadas e quais medidas devem ser tomadas para alcançar um objetivo pretendido. É caracterizado por técnicas como análise de gráficos, simulação, processamento de eventos complexos, redes neurais, mecanismos de recomendação, heurísticas e aprendizado de máquina. A análise prescritiva tenta ver qual será o efeito de decisões futuras para ajustar as decisões antes que elas sejam realmente tomadas. Isso melhora muito a tomada de decisões, pois os resultados futuros são levados em consideração na previsão. A análise prescritiva pode ajudá-lo a otimizar o planejamento, a produção, o estoque e o design da cadeia de suprimentos para oferecer o que seus clientes desejam da maneira mais otimizada.
5) Inteligência de negócios colaborativa
Hoje, gerentes e trabalhadores precisam interagir de maneira diferente, pois enfrentam um ambiente sempre mais competitivo. Cada vez mais, vemos um novo tipo de inteligência de negócios surgindo: o BI colaborativo. É uma combinação de ferramentas de colaboração, incluindo mídias sociais e outras tecnologias 2.0, com ferramentas de BI online. Isso é desenvolvido em um contexto de colaboração aprimorada, abordando os novos desafios que o negócio acelerado oferece, onde mais análises são feitas e relatórios editados. Ao falar sobre BI colaborativo, o termo “BI de autoatendimento” aparece rapidamente no sentido de que essas ferramentas de autoatendimento não exigem que uma equipe de TI acesse, interprete e compreenda todos os dados.
Essas ferramentas de BI facilitam o compartilhamento na geração de relatórios automatizados que podem ser agendados em horários específicos e para pessoas específicas. Por exemplo: eles permitem que você configure alertas de inteligência de negócios, compartilhe painéis públicos ou incorporados com um nível flexível de interatividade. Todas essas possibilidades são acessíveis em todos os dispositivos, o que aprimora os processos de tomada de decisão e solução de problemas.
Informações colaborativas, aprimoramento de informações e tomada de decisão colaborativa são o foco principal das novas ferramentas de BI. Mas o BI colaborativo não permanece apenas em torno das trocas ou atualizações de alguns documentos. Ele deve acompanhar os vários progressos das reuniões, chamadas, trocas de e-mails e coleta de idéias. Informações mais recentes preveem que a inteligência comercial colaborativa se tornará mais conectada a sistemas maiores e a conjuntos maiores de usuários. O desempenho da equipe será afetado e o processo de tomada de decisão prosperará nesse novo conceito. Vamos ver como ele será desenvolvido nos tópicos de tendências de inteligência de negócios de 2020.
6) Cultura orientada a dados
Mencionamos a importância da tomada de decisão orientada a dados nos negócios, mas, no próximo ano, a criação de uma cultura orientada a dados em toda a organização será uma das principais prioridades para profissionais de BI e gerentes de negócios – uma das tendências em análise de dados que certamente será o mais discutido. Tomar uma decisão sem depender dos dados pode levar a possíveis danos que serão difíceis de recuperar, mas, implementar a cultura de dados nos departamentos pode ser benéfico em todos os aspectos: a mentalidade dos funcionários mudará, os dados serão armazenados na nuvem onde é facilmente acessível, a segmentação precisa do mercado se tornará um padrão e os custos diminuirão significativamente.
A agilidade que uma cultura orientada a dados fornecerá a uma empresa é incomensurável – a resposta às mudanças do mercado será fácil de detectar e mais rápida de implementar. Atualmente, existem muitos dados disponíveis e as empresas precisam encontrar soluções que garantam sua vantagem competitiva. Ao capacitar todos e cada funcionário a trabalhar com dados e a basear suas decisões em quais informações eles podem derivar desses dados, cada empresa tem a chance de prosperar em nosso ambiente digital cruel, independentemente do setor. Construir modelos de análise avançados que podem otimizar resultados é uma das tendências mais recentes de BI que moldarão o futuro do BI.
Não apenas modelos preditivos afetarão o gerenciamento de dados de várias empresas, mas também a conexão de dados com um único ponto de verdade com a ajuda de vários conectores de dados. Várias fontes não estão mais congeladas em um departamento, mas são facilmente acessíveis a todos em uma empresa, e essas tendências emergentes em inteligência de negócios não serão apenas um “experimento científico” interessante, mas primeiro um exercício para tomar melhores decisões e, posteriormente, nos negócios. padrão.
7) Análise Aumentada
Continuamos nossa lista de tendências em análise de negócios com as propriedades aumentadas que entraram no mundo da análise nos últimos anos e no próximo ano estaremos ainda mais focados nas alterações na análise. Conectada à nossa tendência de criar uma cultura orientada a dados para poder tomar melhores decisões, a análise aumentada está, de acordo com o Gartner, no primeiro lugar das tendências de análise de dados em 2020. Automatizar descobertas e otimizar a tomada de decisões certamente afetará os negócios de todos os tamanhos.
A noção central da análise aumentada é que usa automação de aprendizado de máquina e técnicas de IA para “aumentar a inteligência humana e a consciência contextual”. Ele gera decisões menos tendenciosas e mais conscientização em toda a empresa e causará uma nova onda de interrupção da análise em 2020. Isso não significa que as habilidades de um cientista de dados ou recursos analíticos avançados desaparecerão completamente. Eles serão aumentados a ponto de a analítica poder ser usada por todos em uma empresa sem a necessidade de estudar matemática complexa ou ciência da computação, mas utilizá-los com a ajuda do software moderno. Isso trará a possibilidade de que mesmo usuários médios de negócios possam criar modelos de análise e tirar proveito de fórmulas complexas de maneira mais simples e acessível.
Estima-se que o mercado de análise aumentada atinja US $ 13 bilhões até 2023, com o CAGR de surpreendentes 24%. Esses dados certamente dão à indústria mais espaço para se desenvolver com tecnologias como aprendizado de máquina e inteligência artificial. Vamos pegar a indústria de transformação, por exemplo. A análise aumentada pode identificar relacionamentos significativos entre determinadas métricas e várias outras variáveis de negócios, gerar um painel e apresentar a história dos dados de maneira simples e não técnica. Outra utilização útil seria na forma de assistentes digitais capazes de ouvir e responder aos comandos de voz dos trabalhadores da produção. A análise de manufatura é apenas uma parte dos setores afetados por essas mudanças e ainda vamos ver como ela se desenvolverá no futuro.
8) BI móvel
A inteligência comercial móvel está se tornando mais incorporada às soluções de BI e no próximo ano a tendência certamente não perderá sua importância. De fato, é uma das tendências emergentes mais proeminentes em business intelligence identificadas por quase 3000 profissionais do setor pela pesquisa mencionada no início do artigo.
Alguns anos atrás, o BI móvel era considerado um grande turbilhão na comunidade de BI e análises. A penetração no mercado ainda está crescendo, embora lentamente, mas no próximo ano veremos ainda mais fornecedores e soluções de BI que terão essa opção em seus softwares, como os modernos painéis móveis. Mas não apenas os fornecedores, as empresas também implementam soluções móveis e as usam ativamente, uma vez que lhes proporcionará inúmeros benefícios: acessar suas informações a qualquer momento e em qualquer lugar – enquanto andam de trem ou relaxam na praia. A presença física em um escritório é menos necessária a cada ano e isso certamente afeta o setor de BI também. O Mobile BI permite que as empresas tenham acesso a seus dados também em tempo real, garantindo reações mais rápidas a quaisquer ocorrências de negócios e dando mais liberdade aos usuários que atualmente não estão no escritório, mas precisam acessar seus dados.
Essa é uma das tendências do mercado de inteligência de negócios que não desaparecerá tão cedo. Como foi avaliado em US $ 6,18 bilhões em 2018, também é esperado que cresça com uma taxa CAGR de 22,43% até 2024. Embora existam desafios que afetam as decisões das empresas de implementar BI móvel, como tamanho e design de tela limitados da interface para garantir a melhor usabilidade possível, os dispositivos móveis permanecerão, sem dúvida, como uma das tendências que serão consideradas pelas empresas em 2020.
9) Automação de dados
Os tópicos de inteligência de negócios não estariam completos sem a automação de dados (análise). Na última década, vimos tantos dados produzidos, armazenados e prontos para processar que empresas e organizações procuravam seriamente soluções modernas de automação de dados para lidar com grandes volumes de informações coletadas. O Gartner prevê que no próximo ano mais de 40% das tarefas de ciência de dados serão automatizadas, portanto, essa é uma das tendências em inteligência de negócios que precisamos observar.
Dezenas de ferramentas e fontes diferentes ainda fazem parte do gargalo que as empresas enfrentam atualmente. O BI chegou à solução para permitir que os usuários consolidem todos os dados que uma empresa gerencia e fornece métodos para descobrir, analisar, medir, monitorar e avaliar dados em grande escala. Mencionamos hiperautomação em nosso artigo para as 10 principais palavras-chave de TI para 2020, que o Gartner prevê que explodirá no próximo ano, e certamente concordamos.
A inteligência de negócios trouxe muitas possibilidades de automação e, em 2020, veremos ainda mais. As barreiras de longa data entre cientistas de dados e usuários de negócios estão sendo lentamente misturadas em um balcão único para qualquer requisito de dados que uma empresa possa ter – desde coletar, analisar, monitorar e relatar descobertas. Um cenário pode incluir relatórios inteligentes – análises preditivas e relatórios automatizados aumentam os recursos dos usuários de negócios para automatizar os dados por conta própria, sem a ajuda do departamento de TI. Por outro lado, os cientistas de dados ainda gerenciarão análises complexas, onde são necessários scripts e codificações manuais.
10) Análise incorporada
Quando a análise de dados ocorre no fluxo de trabalho natural de um usuário, análise incorporada é o nome do jogo. As empresas reconheceram o potencial de incorporar várias soluções de BI, como painéis ou relatórios de KPI, em seu próprio aplicativo, melhorando assim seus processos de tomada de decisão e aumentando a produtividade. Antigamente estranguladas pelas planilhas, as empresas perceberam como a utilização do BI incorporado lhes permite fornecer maior valor em seus próprios aplicativos. De fato, de acordo com a pesquisa da Allied Market, o mercado de análise embarcada deve atingir US $ 60,28 bilhões até 2023, com um CAGR de 13,6% a partir de 2017, e este é um dos tópicos de análise de negócios que ouviremos ainda mais em 2020.
Se você precisa criar um relatório de vendas ou enviar vários painéis para os clientes, a análise incorporada está se tornando um padrão nas operações comerciais e, em 2020, veremos ainda mais empresas adotando-o. Departamentos e proprietários de empresas estão procurando soluções profissionais para apresentar seus dados sem a necessidade de criar seu próprio software. Simplesmente rotulando em branco o aplicativo escolhido, as organizações podem obter uma apresentação e um relatório aprimorados que podem oferecer aos consumidores. Essa é uma das tendências em análises que podem ser implementadas imediatamente, já que muitos fornecedores já oferecem essa oportunidade e garantem que o aplicativo funcione perfeitamente e sem muitas complexidades.
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