Confira esse top 10 e se prepare para galgar melhores resultados em sua carreira profissional.
A concorrência na área de TI é acirrada, disso nós sabemos. Portanto, viemos pontuar esses 10 requisitos que podem fazer você se tornar um melhor profissional e se destacar em meio a tantos outros.
Vamos à lista?
1. Confiança
Quando os profissionais de TI têm um certo nível de confiança, isso traz não apenas um ar de conforto de que o problema será resolvido, mas também ameniza preocupações que, de outra forma, piorariam uma situação ruim. À medida que nos sentimos mais à vontade com nosso trabalho e alguns objetivos começam a ser alcançados, nosso nível de confiança aumenta naturalmente. Com o tempo, isso progredirá e você descobrirá que mesmo um pouco de confiança ao lidar com problemas ou abordar as preocupações dos clientes terá um efeito agradavelmente positivo em suas interações com eles.
2. Bom ouvinte
Como seres humanos, gostamos de falar. Gostamos de compartilhar demais e nos explicar – é parte de como nossas mentes funcionam. Não há nada inerentemente errado nisso, mas, como o personagem de Sylvester Stallone, Rocky Balboa, colocou de forma tão sucinta: “Enquanto você está falando, não está ouvindo”. E grande parte do nosso trabalho é resolver problemas que geralmente exigem que alguém ouça alguém para chegar à raiz da causa antes que ela possa ser resolvida.
3. Comunicação eficaz
Gerenciar a comunicação e seu fluxo é o cerne do que a TI faz. Ser capaz de se comunicar efetivamente com todas as partes interessadas é fundamental; caso contrário, rapidamente nos vemos envolvidos em perguntas repetitivas e enterrados em minúcias por não gerenciar melhor as expectativas.
4. Tranquilidade apesar das críticas
Os departamentos de TI às vezes têm dificuldades. Quando há problemas de tecnologia, o consenso é que a TI não está fazendo seu trabalho; quando as coisas estão indo bem, as pessoas dizem que a TI está sendo paga para não fazer nada. Felizmente, isso não é toda loja de TI e nem todos os usuários dessa mentalidade. Mas quando são, é uma virtude ser capaz de passar por cima de toda a negatividade destinada a você e simplesmente fazer o trabalho o mais rápido possível, sem adicionar combustível ao fogo com comentários de vitríolo ou retaliação.
5. Empatia e compaixão
Somos seres emocionais e, por isso, às vezes nos perdemos nesses sentimentos e fazemos ou dizemos coisas que normalmente não diríamos ou não faríamos. É fácil se deixar levar pelas emoções, mas, no final do dia, isso resolverá o problema? Tente não levar as coisas para o lado pessoal, e talvez considere que a pessoa que o prejudicou está passando por algo que é a causa de suas emoções mal direcionadas.
6. Bom solucionador de problemas
Eu sempre penso no provérbio da carpintaria “Meça duas vezes, corte uma vez” quando um problema atravessa minha mesa com a “solução” já incluída na ordem de serviço. Não sou pessimista ou não tenho fé em meus colegas de trabalho, mas entendo que todos nós cometemos erros de vez em quando e consideramos muito mais fácil levar alguns minutos para confirmar um problema e implementar uma solução apenas para descobrir que a causa era outra coisa e gastar mais tempo do que o necessário, desfazendo e refazendo as coisas.
7. Esteja aberto a aprender novas habilidades e tecnologia
Nunca pare de aprender. Mesmo que você tenha desempenhado o mesmo cargo durante toda a carreira, garanto que muitas coisas mudaram à medida que a tecnologia avançou. No momento em que você para de aprender no campo da tecnologia, é o começo da obsolescência. Desafie-se a aprender uma nova habilidade ou especialize-se em uma tecnologia promissora para ficar à frente da curva ou simplesmente para melhorar a execução de tarefas para facilitar o gerenciamento da sua vida diária.
8. Mentor
“Pass on what you have learned,” ou “Passe o que aprendeu”, disse o mestre Yoda. Dentro de cada profissional de TI, deve ter uma riqueza enorme de educação formal, trabalho prático e experiência – realizações e falhas. Sempre há alguém em algum lugar que pode se beneficiar dessa base de conhecimento, de veteranos a novatos. A troca de sabedoria pode trazer nada além de bom para todos os envolvidos.
9. Peça ajuda
Mostre-me uma pessoa que nunca se beneficiou com ajuda de uma mão amiga e mostrarei alguém que poderia ter resolvido o problema de forma rápida em apenas uma fração de segundos. Todos nós precisamos de uma ajudinha de vez em quando, e é infinitamente melhor obter (ou dar uma mão) e completar uma tarefa do que deixá-la atrasar o cronograma do projeto. Essa é uma lição muito importante para qualquer profissional de TI aprender e os ajuda a tomar melhores decisões quando projetos futuros aparecerem no horizonte.
10. Nossos erros
Provavelmente, a habilidade mais difícil de aprender é a de reconhecer nossos próprios erros. É algo difícil de lidar e esse problema se torna ainda maior quando você tem que resolver uma situação que foi causada pelo erro de outra pessoa e que cabe a você resolver. Mas, se você realmente quer fazer a diferença e se tornar um profissional melhor, tem que conseguir lidar com seus próprios erros e seguir em frente.
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Com tantas opções no mercado, você pode ficar em dúvida na hora de escolher o melhor editor de códigos e essa escolha é extremamente importante, isso porque ela pode gerar um impacto positivo ou negativo em sua produção.
Portanto, para facilitar seu trabalho e torná-lo mais eficiente, resolvemos trazer uma lista de cinco editores de códigos relevantes do mercado.
Vamos à lista?
01.Sublime text 3
O melhor editor de código completo – mas você terá que pagar por isso
Preço: US $ 80 (pré-visualização gratuita e indefinida) | Estabilidade: alta | Velocidade: alta | UI / UX: Médio | Personalização: alta
Lightweight and speedy
Extremely extendable
Not free
Nagging popup for payment
Sublime Text é o editor que realmente mudou a maneira como os editores de código funcionavam. É leve, aberto e pronto para editar seu arquivo assim que você clicar no botão. Essa capacidade de resposta é uma das coisas que faz do Sublime Text o melhor editor de código de sua classe.
Outro grande benefício do Sublime Text é que ele é extensível, com uma lista enorme e crescente de plugins disponíveis para instalação via gerenciador de pacotes. As opções incluem temas com os quais pode-se personalizar a aparência do editor, alinhadores de código (que podem ajudar a localizar mais rapidamente quaisquer erros no seu código), plug-ins do Git, seletores de cores e muito mais.
O Sublime Text é gratuito para baixar e começar a usar, mas para uso prolongado, você precisará desembolsar US$ 80 por uma licença – e o programa o lembrará regularmente sobre pagamentos até que você pague. A licença paga, no entanto, é talvez a maior desvantagem do Sublime Text – há vários produtos competitivos disponíveis para desenvolvedores sem nenhum custo.
02. Visual Studio Code
O editor de código mais completo
Preço: Grátis | Estabilidade: alta | Velocidade: média | UI / UX: alta | Personalização: Média
Good for complex, larger projects
Very robust
Built-in Git support
Slow to start up
É um software de gerenciamento de arquivos que permite a criação de arquivos de alta qualidade.
O Visual Studio Code é um editor de código desenvolvido pela Microsoft e, surpreendentemente, é um software de código aberto. O VS Code é talvez o editor de código mais próximo nesta lista de ser um IDE. É muito robusto e também é um dos programas mais lentos na inicialização. No entanto, ao usá-lo, o VS Code é rápido e capaz de lidar com algumas tarefas interessantes, como confirmações rápidas do Git ou abertura e classificação em várias pastas.
O VS Code teve um aumento meteórico na popularidade – ele está continuamente aumentando sua base de usuários e atraindo desenvolvedores para longe de outros editores. O VS Code possui um terminal e suporte Git interno. Seu recurso “IntelliSense” oferece preenchimento automático de código, além de informações sobre os parâmetros de funções e nomes de variáveis conhecidos.
03. Atom
O melhor editor de código gratuito, com uma interface amigável
Preço: Grátis | Estabilidade: Média | Velocidade: média | UI / UX: alta | Personalização: alta
Integrated with Git and GitHub
Quick and reliable
Slow to launch
Historical performance issues
O Atom é de código aberto e desenvolvido pelo GitHub. No seu desenvolvimento inicial foi fortemente influenciado pelo novo estilo de editor popularizado pelo Sublime Text. No entanto, existem diferenças importantes: o Atom é gratuito e de código aberto, e oferece fácil integração imediata com o Git e o GitHub. É verdade que seu desempenho ainda é lento, se comparado com os outros editores, todavia, é confiável é fácil de ser usado.
04. Brackets
O melhor editor de código para novos usuários
Preço: Grátis | Estabilidade: Média | Velocidade: média | UI / UX: alta | Personalização: Média
Simple customisation options
Pleasant looking UI
Especially suited to macOS
Some performance issues
Brackets é o editor de código aberto da Adobe e parece ser um software muito bem elaborado. Devido ao seu foco nas tecnologias front-end, ele também suporta pré-processadores CSS como Less e Sass.
Há um recurso interessante para edição rápida de CSS. Você pode usar uma tecla de atalho para exibir uma pequena seção em uma página HTML e editar qualquer regra CSS que esteja afetando o elemento selecionado no momento. Isso significa que você pode localizar rapidamente um problema e corrigi-lo sem perder tempo pesquisando.
O Brackets não usa guias para mostrar arquivos abertos. Em vez disso, existe um menu de arquivos abertos no canto superior esquerdo, acima da árvore de arquivos. Se você estiver usando a exibição de janela dividida, essa lista de guias abertas também dividirá ‘Esquerda’ e ‘Direita’ para facilitar a localização do arquivo que você está procurando. O VS Code usa um menu de arquivos abertos e usa guias também.
05. Vim
Este software de linha de comando é o favorito dos programadores old school.
Preço: Grátis | Estabilidade: alta | Velocidade: alta | UI / UX: baixo | Personalização: alta
Rock-solid and very fast
Good for keyboarders
Included with Linux OS and macOS
No UI – navigated via keyboard
O Vim é talvez o editor de código mais contencioso desta lista. O Vim é um software de linha de comando, incluído nativamente nos sistemas operacionais Linux e macOS, e disponível para download no Windows. O Vim é o favorito de muitos programadores da velha escola e entusiastas do teclado.
O programa é navegado inteiramente pelo teclado, tornando-o muito mais rápido e eficiente – mas somente se você se esforçar para aprender a operá-lo. Também é extremamente personalizável (na medida em que um programa de linha de comando pode ser personalizado). Você pode usar vários atalhos de teclado para acelerar o processo de edição de código e, melhor ainda, criar comandos personalizados para se adequar ao seu próprio fluxo de trabalho.
O Vim recebe o prêmio pela maior curva de aprendizado e talvez uma das piores experiências do usuário em geral, devido à sua completa falta de interface do usuário. Aprender a navegar no Vim não é tão desafiador, mas construir a memória de atalhos e descobrir a melhor maneira de personalizar o editor (o que você precisa fazer para obter o melhor deste programa) leva muito mais tempo.
O Vim é incrivelmente estável e rápido Se você tiver tempo para aprender, o Vim pode realmente aumentar sua produtividade de codificação e é uma experiência de plataforma cruzada quase perfeita.
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Produza animações, ilustrações e dados perfeitos com essas bibliotecasJavaScript
(Image credit: Future)
No post de hoje, vamos dar algumas dicas de bibliotecas de JavaScript para facilitar sua vida na hora de programar linhas de código para criar imagens como esta acima em um navegador da web.
Felizmente, o navegador oferece várias APIs e superfícies de desenho de alta potência. Os mais notáveis são o elemento da tela e os gráficos vetoriais escaláveis (SVG). Agora, esses dois recursos estão disponíveis em quase todos os navegadores de desktop e dispositivos móveis, mas as APIs necessárias para usá-los são de nível bastante baixo e ‘baixo nível’ normalmente se traduz em muitos códigos tediosos e redundantes apenas para fazer coisas simples.
Como escrever código tedioso e redundante não está no topo da lista de coisas que os desenvolvedores geralmente gostam de fazer, mesmo com os melhores editores de código, felizmente existem várias bibliotecas disponíveis para ajudá-lo com todos os requisitos de desenho do navegador.
Neste artigo, vamos dar uma olhada em algumas das opções disponíveis. Vamos explorar as bibliotecas JavaScript mais populares e falar sobre quais são seus pontos fortes e fracos.
Vamos à lista:
01. D3.js
D3.js é uma das grandes bibliotecas de gráficos JavaScript. Com mais de 875 mil downloads semanais em npm, é possivelmente o mais conhecido e amplamente usado de todas as bibliotecas gráficas. Ele ainda tem sua própria página da Wikipedia.
O D3 permite criar visualizações de dados de qualquer tipo. Você só precisa dar uma olhada na página de exemplos para ver o mundo de possibilidades.
D3 é uma ferramenta abrangente. Possui sua própria seleção de DOM, recursos AJAX e até um gerador de números aleatórios proprietário. Cada componente do D3 é seu próprio módulo Node que deve ser importado. Por exemplo, o módulo de seleção é chamado de seleção d3. Também existem módulos para matrizes, formas, cores, arrastar e soltar, tempo e muito mais.
O poder do D3 vem com o trade-off de complexidade. A curva de aprendizado pode ser íngreme e o código ainda pode parecer detalhado. Construir algo tão simples quanto um gráfico de barras exige que você monte manualmente o eixo, as escalas, os ticks e até desenhe os retângulos que representarão as barras. Os desenvolvedores costumam reclamar do entendimento de baixo nível necessário para ser eficaz com o D3.
Isso ocorre principalmente porque a criação de visualizações complexas de dados exige que você tenha um entendimento de baixo nível da visualização que deseja criar. D3 não é a melhor opção para gráficos pré-cozidos. Para isso, existem várias outras opções que o encontrarão no ‘poço do sucesso’ muito mais rapidamente.
D3 é capaz de renderizar em canvas e SVG. No entanto, a verdadeira mágica do D3 está em sua capacidade de ‘vincular dados’ aos gráficos que gera. Pense em um gráfico que muda conforme os dados recebidos mudam. Com o SVG, cada item gráfico é um elemento individual que pode ser selecionado e atualizado. Isso não é possível com o canvas e, como o D3 é fundamental para fornecer visualizações de dados, o SVG geralmente é o formato de saída preferido.
02. Chart.js
O Chart.js é um projeto de código aberto para criar gráficos robustos com JavaScript. A grande diferença entre o Chart.js e o D3 é que, embora você possa criar praticamente qualquer coisa com o D3, o Chart.js o limita a oito tipos de gráficos pré-criados: linha, barra, torta, polar, bolha, dispersão, área e mista. Embora isso pareça limitante, é o que torna o Chart.js mais simples para começar. Isso é especialmente verdade para quem não é especialista em dados, mas conhece um gráfico básico.
A sintaxe é toda criada em torno de um tipo de gráfico. Você inicializa um novo gráfico em um elemento de tela existente, define o tipo de gráfico e, em seguida, define as opções do gráfico. O Chart.js é processado apenas na tela. Isso não é um problema, pois todos os navegadores modernos suportam o elemento de tela HTML, mas pode ser um problema para desenvolvedores que têm requisitos para suporte a SVG.
Isso também significa que você é limitado nas animações possíveis. Pronto, o Chart.js oferece suporte a todas as equações de flexibilização e as animações são especificadas com uma configuração de propriedade. Embora isso facilite e obtenha rapidamente um gráfico animado, não ter elementos SVG individuais impede que você possa fazer animações complexas usando transições e animações CSS3.
Ao contrário do D3, o Chart.js não é modular. Portanto, é necessário apenas uma inclusão de JavaScript para obter suporte para todas as funções e tipos de gráfico. Isso facilita a introdução, mas significa que seus ativos podem ser muito maiores. É muito mais fácil criar um gráfico de barras com o Chart.js do que com o D3. Geralmente, os desenvolvedores começam com uma solução como o Chart.js e depois passam para o D3.
Se a simplicidade do Chart.js lhe agrada, você pode realmente gostar da próxima opção: Chartist.
03. Chartist
O Chartisté uma biblioteca de gráficos simples de tamanho pequeno e fácil de começar. Também foi projetada para responder por padrão.
O Chartist é minúsculo em comparação com o Chart.js. Ele pesa apenas 10 KB com zero dependências. Isso pode ser porque ele oferece apenas três tipos de gráfico: linha, barra e torta. Existem variações dentro desses tipos (ou seja, o gráfico de dispersão é um tipo de linha no Chartist), mas o tamanho pequeno e a facilidade de configuração são compensados pela falta de tipos de gráficos prontos para uso.
O Chartist renderiza o SVG em vez do canvas, tornando-o muito mais personalizável em termos de aparência, além de fornecer muito mais controle sobre interatividade e animações. No entanto, não ter acesso de renderização a uma tela significa que você pode ter mais dificuldade em executar determinadas ações. Por exemplo, existe uma API para renderizar uma tela em uma imagem (toDataURI). Essa opção não existe para SVG, portanto, a exportação de um gráfico como imagem será muito mais complicada.
Os gráficos do Chartist são mais fáceis de configurar do que o Chart.js, pois há menos opções disponíveis. Embora seja possível estender esses gráficos com bastante funcionalidade, seu foco na simplicidade significa que eles são, por definição, simples.
O Chartist é uma ótima solução para quem precisa de uma solução básica de gráficos. Os gráficos são inerentemente difíceis de configurar, pois exigem algum tipo de conhecimento sobre como configurar os dados ao longo de determinado eixo e agrupados de determinadas maneiras.
O Chartist torna a parte do gráfico o mais simples possível, mas você pode precisar de uma solução mais poderosa à medida que se sentir mais confortável em gerar seus gráficos.
O Chartist também lista o suporte à estrutura de código aberto, incluindo React e Angular. Não há menção de um Vue package em seu site.
04. Britecharts
Britecharts é uma biblioteca de gráficos que envolve o D3. Foi feito pela Eventbrite, que então abriu o projeto sob a licença permissiva do Apache V2. Ele oferece um conjunto de gráficos mínimos, porém esteticamente agradável.
Britecharts tem suporte para todos os tipos básicos de gráficos: linha, barra, rosca, marcador, gráfico de dispersão, sparkline e etapa, que é mais do que os oferecidos por bibliotecas como o Chartist. Ele também fornece funcionalidade básica de dica de ferramenta e legenda. As animações para os gráficos são integradas e a Eventbrite forneceu alguns belos esquemas de cores.
Por fim, Britecharts é uma ótima opção para a funcionalidade básica de gráficos. Os objetos de configuração são bastante simples e você ainda obtém o poder do D3 debaixo das cobertas sem precisar saber nada sobre o próprio D3. Muitos desenvolvedores acharão essa uma opção mais atraente do que simplesmente construir um gráfico completo desde o início com o D3.
Ele também se concentra nos aspectos de conexão de dados do D3, tornando-o bom para gráficos que precisam mudar conforme os dados subjacentes mudam. Embora seja um pouco restritivo nos tipos disponíveis, ele também possui um tipo de gráfico básico que você pode estender para criar novos tipos de gráficos.
05. Taucharts
(Image credit: Taucharts)
O Taucharts é outra solução de gráficos que envolve a complexidade do D3 em uma API fácil de implementar. Ele foi criado com base nos conceitos de The Grammar of Graphics, um livro da autora Leland Wilkinson. Ele fornece entendimento de quando e como usar os diferentes tipos de visualizações de gráficos, assim como, diferentes tipos de dados.
Tauchartsapresenta gráficos de linhas, barras, gráficos de dispersão, área e faceta. No entanto, ele implementa os conceitos da gramática dos gráficos na ‘Taucharts Language‘, que fornece uma estrutura na qual você implementa suas próprias visualizações de dados.
O Taucharts parece bastante atraente e o fato dele ter sido construído no D3 o torna uma opção atraente e poderosa. No entanto, existe a sensação de que o desenvolvedor também precisa ler The Grammar of Graphics para aproveitar totalmente seu poder.
06. Two.js
Para não confundir com o D3.js., o two.js é uma biblioteca JavaScript de código aberto para desenho bidimensional na Web. Também é capaz de direcionar as três opções gráficas em navegadores modernos: SVG, Canvas e WebGL.
O Two.js é um pouco semelhante ao D3, pois é estritamente focado no desenho e não possui gráficos pre-baked ou estruturas interativas para você escolher. Isso significa que, assim como o D3, você precisa de um entendimento subjacente do tipo de desenho que está tentando fazer e como conseguir isso com as construções que o two.js fornece. Desenhar um círculo é simples. Construir uma animação detalhada, por outro lado, é muito mais complicado.
Ele possui um loop de animação interno, que evita que você se preocupe com os quadros de animação e facilita a ligação em uma biblioteca de animação como o GreenSock.
Embora o two.js seja poderoso, sua natureza de forma livre pode deixar alguns desenvolvedores inseguros sobre como usar e essa é mais uma ferramenta de nicho para desenho e animação em 2D. Outra excelente opção é pts.js.
07. Pts.js
(Image credit: pts.js)
Pts também é uma biblioteca de desenho bidimensional. No entanto, é fundamentalmente diferente de two.js, pois utiliza uma metodologia predeterminada para a montagem de desenhos e animações: espaço, forma e ponto. A analogia que seus desenvolvedores usam para explicar isso é do mundo físico. Espaço é papel. Forma é o lápis. E o ponto é a sua ideia.
Em termos de implementação, o espaço é um elemento de tela. Depois que o elemento canvas é criado, você pode adicionar itens a ele. Estes itens, podem ser funções ou objetos. Essas funções e objetos devem estar em conformidade com a interface predeterminada que um espaço possui. O Pts é baseado no TypeScript, portanto, não há necessidade de adivinhar quais são, pois as ferramentas usadas provavelmente sugerem as que são preenchidas automaticamente.
Pts foi projetado principalmente para criar visualizações e animações interativas. Sua implementação é interessante, embora bastante abstrata. Os desenvolvedores podem ter dificuldade de entender o modelo de ‘espaço, forma, ponto’ exigido pelo Pts. Esse é outro obstáculo mental que terá que ser resolvido além do simples desenho e animação de formas.
08. Anime.js
(Image credit: Anime.js)
Anime.js é uma biblioteca de animação. Ele possui um sistema de escalonamento interno para tornar mais simples ter animações complexas que se sobrepõem ou dependem da ocorrência de outra execução. É comum que as animações sejam cronometradas juntas ou acionadas uma pela outra.
Ao contrário das bibliotecas de desenho faladas até agora, o anime.js não possui APIs para desenhar formas. Em vez disso, suas formas já existem e você pode animá-las. Isso o torna diferenciado dos outros, para uso de bibliotecas como two.js. O Anime.js tem suporte para animar propriedades CSS, SVG, DOM e até objetos JavaScript.
O Anime.js é uma boa opção para animar desenhos que já existem e podem ser combinados com outra biblioteca. O Anime.js pode ser usado para animações mais complexas que precisam acontecer como parte de uma experiência interativa na Web.
09. PixiJS
(Image credit: PixiJS)
O PixiJS é outra biblioteca de desenhos 2D. Seu principal objetivo é facilitar a exibição, animação e gerenciamento de gráficos 2D, para que você possa se concentrar na construção de sua experiência ou jogo sem se preocupar em acompanhar todas as formas e imagens que deseja desenhar e animar. Se você está criando um jogo, os ativos (ou sprites) podem chegar rapidamente a um número difícil de gerenciar.
Um aspecto interessante do PixiJS é que ele vem de uma API que foi criada e que pode ser usada com o Adobe Flash. Esse é um grande benefício para os desenvolvedores que têm experiência em Flash, pois a experiência parecerá familiar. Também é semelhante ao SpriteKit da Apple.
O PixiJS não tem artifícios para ser usado com jogos; portanto, você não encontrará ferramentas ou física para lidar com coisas como a detecção de colisões.
O PixiJS é renderizado no WebGL. O WebGL é um mecanismo para criar gráficos acelerados por GPU no navegador. Isso significa que é útil para animações e gráficos que usam muitos recursos do sistema e teriam melhor desempenho quando renderizados por uma Unidade de processamento gráfico (GPU) discreta. É baseado no OpenGL, que é o equivalente na área de trabalho para a execução de jogos e programas gráficos 3D. Sob o capô, o WebGL usa o elemento de tela HTML.
Os grandes desenvolvedores gráficos apreciarão o poder do WebGL.
10. Zdog
(Image credit: Zdog)
A maioria dos mecanismos de desenho que falamos até agora são bidimensionais. Isso ocorre porque a maioria das interações que temos com nossa tela ocorre em duas dimensões – ao longo dos eixos X e Y. Desenhos e animações tridimensionais são geralmente muito mais complexos.
O Zdog é uma biblioteca para a construção de experiências pseudo-3D, cuja natureza é bastante plana. Chama-se pseudo-3D porque, embora conceitualize seus desenhos no espaço 3D, os renderiza em formas planas. Ele usa truques visuais para fazer com que objetos 2D pareçam 3D. O efeito é realmente interessante. Parece completamente tridimensional quando a animação é exibida, mas quando uma captura de tela é tirada, é claramente uma imagem plana.
Como as renderizações são 2D, o Zdog pode renderizar no Canvas ou SVG. O Zdog é uma opção fantástica para animações 3D em objetos simples – especialmente se esses ativos incorporarem aspectos de design plano. Os desenvolvedores que desejam animação 3D, mas não querem se atolar no complexo mundo dos mecanismos gráficos 3D, podem achar o Zdog uma solução adequada. Além disso, com foco em imagens planas, o Zdog pode oferecer uma interface muito mais simples e um desempenho muito superior ao necessário para a renderização em 3D de imagens gráficas complexas.
Ele não possui os elementos de um mecanismo de jogo, como gerenciamento de ativos e detecção de colisão, portanto, seria necessário agrupar um mecanismo de jogo ou as considerações tratadas manualmente. Isso significa que o Zdog é provavelmente o melhor para animações 3D isoladas nas páginas de destino.
11. Snap.svg
(Image credit: Snap.SVG)
O Snap.svg diz que torna “trabalhar com seus ativos SVG é tão fácil quanto o jQuery facilita o trabalho com o DOM”. Você pode dizer pela referência do jQuery que o Snap.svg é um pouco mais antigo, mas sua API parece tão fácil quanto o jQuery e isso é uma coisa bastante poderosa.
O Snap.svg possui uma API limpa e simples para selecionar o elemento SVG principal e, em seguida, desenhar elementos nele. É mais adequado para desenvolvedores que procuram uma solução rápida para animar SVGs. É uma opção particularmente boa se suas animações forem simples e você não tiver muito conhecimento sobre os mecanismos de animação. Embora seja um pouco datado, certamente não deve ser esquecido, pois poderia ser a maneira mais fácil de trabalhar com seus SVGs.
Snap.svg é simples. Seu foco é o trabalho de selecionar e trabalhar com SVGs e não tenta ser mais do que isso. O snap pode ser combinado com outras bibliotecas de gráficos aqui para desenhar e renderizar para SVGs. Também é bom se você possui SVGs existentes e deseja uma maneira fácil de trabalhar com eles.
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Vivemos em um mundo onde a tecnologia está realmente mudando quase todos os aspectos de nossas vidas. No SEO, isso inclui facilitar a automatização de tarefas que levariam dias, semanas ou meses. E é por isso que mais profissionais de SEO estão usando a automação para acelerar tarefas chatas e repetitivas com o Python.
O que é o Python?
Python é uma linguagem de programação de código aberto orientada a objetos. é considerada uma linguagem de programação de alto nível, interpretada, de script, imperativa, orientada a objetos, funcional, de tipagem dinâmica e forte.
De acordo com o Python.org, sua sintaxe simples e fácil de aprender enfatiza a legibilidade e, portanto, reduz o custo de manutenção do programa.
É usado no processamento de linguagem natural (PNL), análise de dados de pesquisa / rastreamento e automação de ferramentas de SEO.
Pontuamos, então, uma lista das seis tarefas de SEO que você pode automatizar com o Python:
Implementação;
Comparação de Visibilidade;
Mapeamento de Intenção;
Sitemaps XML;
Análise do código de resposta;
Análise de SEO.
1. Implementação
Uma das frustrações mais comuns das agências de SEO e consultores são os clientes que não implementam as recomendações.
De fato, os motivos variam de acordo com o cliente, e uma das causas mais comuns é que eles simplesmente não têm o conhecimento ou os recursos necessários para implementar essas recomendações.
Todavia, é importante procurar profissionais especializados no assunto para poder auxiliar você e fazer com que sua empresa cresça de forma exponencial.
2. Comparação de Visibilidade
Atualmente o benchmarking é uma das ferramentas que pode ajudar você a conseguir fazer uma análise estratégica aprofundada das melhores práticas usadas por empresas do mesmo setor que o seu.
Ele também identifica onde os concorrentes têm visibilidade que seu site não possui.
De forma geral, você pode extrair dados com o SEMrush, o BrightEdge Data Cube e outras fontes de dados.
Para fazer isso, você insere os dados no Excel e os organiza por palavras-chave com e sem marca e em diferentes zonas de visibilidade.
Pode parecer uma tarefa árdua se você tiver muitas palavras-chave, linhas de negócios e concorrentes sem marca – e se tiver várias categorias e subcategorias.
No entanto, usando scripts Python, você pode automatizar o processo e analisar o tráfego entre sites com palavras-chave sobrepostas para capturar audiências inexploradas e encontrar lacunas de conteúdo.
3. Categorização de Intenção
Parte do processo de benchmarking de visibilidade é a categorização de intenção – um processo exaustivo que costumava ser feito manualmente.
Para um grande site com milhares ou até milhões de palavras-chave, categorizar as palavras-chave por intenção – Veja, Pense, Faça – pode ser seu pior pesadelo e levar semanas.
Agora, no entanto, é possível fazer a classificação automatizada de intenções usando aprendizado profundo (Deep learning).
O aprendizado profundo depende de redes neurais sofisticadas.
Python é a linguagem mais comum usada nos bastidores devido à sua extensa biblioteca e aceitação na comunidade acadêmica.
4. Sitemaps XML
Os sitemaps XML são como mapas reais do seu site, que informam o Google sobre as páginas mais importantes, bem como quais páginas ele deve rastrear.
Se você tem um site dinâmico com milhares ou milhões de páginas, pode ser difícil ver quais páginas estão indexadas – especialmente se todos os URLs estiverem em um arquivo XML maciço.
Agora, digamos que você tenha páginas criticamente importantes em seu site que devem ser rastreadas e indexadas a todo custo.
Por exemplo, os mais vendidos em um site de comércio eletrônico ou os destinos mais populares em um site de viagens.
Se você misturar suas páginas mais importantes com outras menos importantes nos seus sitemaps XML (que é o comportamento padrão na maioria dos sitemaps gerados pelo CMS), não será possível saber quando algumas de suas melhores páginas estão com problemas de rastreamento ou indexação .
No entanto, usando scripts Python, você pode criar facilmente sitemaps XML personalizados que incluem apenas as páginas que você deseja monitorar para implantar no servidor e enviar para o Google Search Console.
5. Análise do código de resposta
Os links ainda são usados pelo Google e outros mecanismos de pesquisa e continuam importantes para melhorar a visibilidade orgânica se o seu site apresentar um excelente conteúdo e oferecer ajuda às pessoas para solucionar seus problemas.
Felizmente, existe um script Python chamado Pylinkvalidator que pode verificar todos os seus códigos de status de URL para garantir que você não tenha nenhuma página quebrada ou páginas que sejam redirecionadas para outro URL.
O único problema é que, se você tiver um site grande, isso levará tempo, a menos que você baixe algumas bibliotecas opcionais.
6. Análise de SEO
Todos nós adoramos ferramentas de SEO que fornecem uma análise rápida de uma página para ver qualquer problema, como:
A página possui uma boa etiqueta de título?
A meta descrição está faltando ou é atraente o suficiente para obter um clique?
A página possui os dados estruturados adequados?
Quantas palavras esta página possui?
Quais são as frases mais comuns usadas nesta página?
Este analisador de SEO Python pode identificar facilmente problemas em cada página que você pode corrigir e priorizar para aumentar seu desempenho orgânico.
A automação está ajudando os profissionais de SEO a economizar tempo e a serem mais eficientes para que possamos focar na estratégia para melhorar o desempenho orgânico de nossos clientes.
O Python é uma linguagem de programação muito promissora que pode ajudar a automatizar tarefas demoradas, para que elas sejam executadas em minutos – e sem ou com pouca experiência em programação necessária.
À medida que o Google se torna mais sofisticado com os avanços no aprendizado de máquina ao longo do tempo, mais e mais elementos serão automatizados.
É por isso que é importante que os profissionais de SEO se familiarizem com linguagens de programação como Python, que podem ajudar a dar a eles uma vantagem em tempo e eficiência.
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De olho nas novidades do mercado, desta vez trouxemos para você um TOP 10 das principais estratégias de tecnologia para 2020 que a Gatner divulgou. Vamos conferir a lista?
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Análise
As 10 principais tendências tecnológicas estratégicas anuais do Gatnerdestacam o que as empresas precisam considerarcomo parte de seu processo estratégico de planejamento tecnológico de cinco anos. Essas tendências têm um impacto profundo nas pessoas e nos espaços em que elas habitam.
Até 2025, as tecnologias relacionadas a essas tendências sofrerão mudanças significativas. Os líderes de inovação tecnológica devem examinar o impacto comercial e aproveitar as oportunidades para aprimorar as técnicas existentes ou criar novos processos, produtos e modelos de negócios. Prepare-se para a grande mudança que essas tendências trarão – elas vão transformar as indústrias e seus negócios.
Centrado nas pessoas:
■ A Hyperautomation lida com a aplicação de tecnologias avançadas, incluindo IA e aprendizado de máquina para automatizar cada vez mais os processos.
■ A multiexperiência lida com a maneira como as pessoas percebem, interagem e controlam o ambiente digital.
■ A democratização explora como criar um modelo simplificado para as pessoas consumirem produtos digitais.
■ O aumento da capacidade humana explora como os humanos são física e cognitivamente interessados por esses sistemas.
■ Transparência e rastreabilidade se concentram nos desafios de privacidade de dados e ética digital é a aplicação de design, princípios operacionais e tecnologias para aumentar transparência e rastreabilidade, gerando a confiança.
Espaços inteligentes:
■ A borda fortalecida enfatiza como os espaços ao nosso redor são cada vez mais preenchidos por sensores e dispositivos que conectam pessoas entre si e com serviços digitais.
■ A nuvem distribuída examina uma grande evolução na computação em nuvem, onde os aplicativos, plataformas, ferramentas, segurança, gerenciamento e outros serviços estão mudando fisicamente de um modelo centralizado de data center para aquele no qual os serviços são distribuídos e entregues em o ponto da necessidade. O ponto de necessidade pode se estender aos data centers de clientes ou até os dispositivos de borda.
■ Coisas autônomas exploram como as coisas físicas nos espaços ao redor das pessoas são aprimorada com mais recursos para perceber, interagir, mover e manipular esses espaços com vários níveis de orientação humana, autonomia e colaboração.
■ O blockchain prático se concentra em como o blockchain pode ser aproveitado em empresas práticas casos de uso que estão se expandindo nos próximos três a cinco anos.
■ A segurança da IA lida com a realidade de proteger os sistemas de IA que estão por trás das tendências centradas nas pessoas.
Tendência Nº 1: Hiperautomação
Automação refere-se ao uso da tecnologia para facilitar ou executar tarefas que originalmente exigiam alguma forma de julgamento ou ação humana. O termo “tarefas” refere-se não apenas às tarefas e atividades em execução, ambiente de trabalho ou operacional, mas também engloba tarefas de pensamento, descobrindo e projetando essas automações.
Tendência Nº 2: Multiexperiência
Até 2028, a experiência do usuário passará por uma mudança significativa na forma como os usuários percebem o mundo e como eles interagem com ele. As plataformas de conversação estão mudando a maneira como as pessoas interagem com o mundo digital. Realidade virtual (VR), realidade aumentada (RA) e realidade mista (RM) estão mudando a maneira como as pessoas percebem o mundo virtual. Essa mudança combinada à percepção e modelos de interação levam à futura experiência multissensorial e multitoque.
Tendência No. 3: Democratização
A democratização está focada em fornecer às pessoas acesso a conhecimentos técnicos (por exemplo, ML, desenvolvimento de aplicativos) ou experiência no domínio comercial (por exemplo, processo de vendas, análise econômica) via uma experiência radicalmente simplificada e sem a necessidade de treinamento extensivo e dispendioso. A noção de “Acesso do cidadão” (por exemplo, cientistas de dados do cidadão, integradores do cidadão), bem como a evolução do cidadão, modelos de desenvolvimento e sem código são exemplos de democratização. Desenvolvimento de especialista, sistemas ou assistentes virtuais baseados em IA e modelos de decisão é outro aspecto importante da democratização. Esses sistemas aconselham ou tomam ações em nome das pessoas para ampliar seus conhecimentos ou experiências, além de seu treinamento.
Tendência No. 4: Aumento de capacidade Humana
O aumento de capacidade humana refere-se ao aprimoramento das capacidades humanas através do uso de tecnologia e ciência. Os seres humanos sempre usaram tecnologia e ciência dessa maneira. Mesmo antes da introdução do computador, tecnologias como a máquina de escrever, copiadora e a imprensa aumentaram a capacidade humana de criar, copiar e publicar texto. Óculos para audição e dentes postiços são exemplos históricos de aumento humano. O aumento de capacidade humana explora como a tecnologia pode ser usada para fornecer informações cognitivas e físicas. melhorias como parte integrante da experiência humana. Em vez de computadores e aplicativos sendo algo fora da experiência humana normal, eles se tornam naturais – e às vezes necessário – em nosso cotidiano.
Tendência Nº 5: Transparência e Rastreabilidade
A ética digital e a privacidade são preocupações crescentes para indivíduos, organizações e governos. Os consumidores estão cada vez mais conscientes de que suas informações pessoais são valiosas e exigem controle. As organizações reconhecem o risco crescente de proteger e gerenciar dados pessoais e os governos estão implementando legislação rigorosa para garantir que o façam.
Tendência n ° 6: A margem empoderada
A computação de bordo descreve uma topologia de computação na qual o processamento e o conteúdo de informações de coleta e entrega são colocados mais próximos das fontes, repositórios e consumidores. A computação de bordo baseia-se nos conceitos de processamento distribuído. Ele tenta manter o tráfego e processamento local para reduzir a latência, explorar os recursos da borda e permitir maior autonomia no limite.
Tendência Nº 7: Nuvem Distribuída
Uma nuvem distribuída refere-se à distribuição de serviços de nuvem pública para diferentes locais fora os data centers, enquanto o provedor de nuvem pública de origem assume responsabilidade para operação, governança, manutenção e atualizações. Isso representa uma mudança significativa do modelo centralizado da maioria dos serviços públicos de nuvem e levará a uma nova era na Cloud Computing.
Tendência nº 8: Coisas autônomas
Coisas autônomas são dispositivos físicos que usam IA para automatizar funções executadas anteriormente por humanos. As formas mais reconhecíveis de coisas autônomas são robôs, drones, veículos / navios e aparelhos autônomos. Elementos de IoT com inteligência artificial, como equipamentos industriais e aparelhos de consumo também são um tipo de coisa autônoma.
Cada dispositivo físico tem um foco para sua operação no que se refere aos seres humanos. Sua automação vai além da fornecida por sistemas rígidos. Modelos de programação exploram a IA para fornecer comportamentos avançados que interagem de maneira mais natural com o seu entorno e com as pessoas. Coisas autônomas operam em muitos ambientes (terra, mar e ar) com diferentes níveis de controle. Elas foram implantadas com sucesso em ambientes altamente controlados, como minas.
Como a capacidade tecnológica melhora licenças de regulamentação e a aceitação social aumentada, coisas autônomas serão cada vez mais implantadas em espaços públicos não controlados.
Tendência No. 9: Blockchain Prático
Uma blockchain é uma lista em expansão de registros transacionais irrevogáveis assinados criptograficamente e compartilhados por todos os participantes de uma rede. Cada registro contém um carimbo de data e hora e links de referência para transações anteriores. Com essas informações, qualquer pessoa com direitos de acesso pode rastrear um evento transacional em qualquer ponto de sua história, pertencente a qualquer participante. Um blockchain é um projeto arquitetônico do conceito mais amplo de livros distribuídos.
Blockchain e outros distribuídos tecnologias de contabilidade fornecem confiança em ambientes não confiáveis, eliminando a necessidade de uma autoridade central. Tornou-se o atalho comum para uma coleção diversificada de produtos de contabilidade distribuídos.
Tendência n ° 10: segurança da IA
Nos próximos cinco anos, a IA, e especialmente o ML, será aplicada para aumentar a tomada de decisão humana em um amplo conjunto de casos de uso. Ao mesmo tempo, haverá um aumento maciço no potencial de pontos de ataque com IoT, computação em nuvem, microsserviços e sistemas altamente conectados em smart espaços. Embora isso crie grandes oportunidades para permitir a auto-automação e alavancar a transformação dos negócios, ela cria novos desafios significativos para a equipe de segurança e líderes de risco. Existem três perspectivas principais a serem exploradas ao considerar o impacto da IA o espaço de segurança:
■ Protegendo sistemas com IA. Isso requer a proteção de dados de treinamento de IA, pipelines de treinamento e Modelos ML.
■ Aproveitando a IA para aprimorar a defesa de segurança. Isso usa o ML para entender padrões, descobrir ataques e automatizar aspectos dos processos de segurança cibernética enquanto aumenta as ações dos analistas de segurança humana.
■ Antecipar o uso nefasto de IA por atacantes. Identificando esses ataques e se defendendo contra eles serão uma adição importante à função de segurança cibernética.
Entre em contato conosco e tire todas as suas dúvidas de como podemos te ajudar a fazer seu negócio crescer de forma exponencial.
Para se manter em uma disputa acirrada no mercado, as corporações devem oferecer serviços ótimos e uma experiência memorável de forma positiva.
Quão bem o seu bot gerencia a experiência do seu cliente?
Segundo o Gartner, os chatbots são uma das principais tecnologias emergentes que devem ter o maior impacto nos projetos de CX nos próximos três anos, enquanto os CIOs identificaram os chatbots como o principal aplicativo baseado em IA usado em suas empresas.
O uso de assistentes baseados em IA disparou para mais de um terço dos consumidores dos EUA desde que a Siri foi lançada pela primeira vez em 2012. Os consumidores tendem a usar essas ferramentas para tarefas simples, como verificar o clima, enviar mensagens ou ouvir sua lista de reprodução favorita do Spotify.
No entanto, esses bots estão prestes a ficar muito sofisticados muito rapidamente. Em 2018, o CEO do Google, Sundar Pichai, demonstrou como o Google Assistant será usado em breve para agendar compromissos, ligando para empresas locais e conversando com um humano do outro lado. Esse é o futuro.
A pergunta que as empresas precisam fazer é: Deseja que os bots de IA de terceiros atuem como intermediários entre você e seus clientes?
Bots precisam ser dimensionados com eficiência com um toque pessoal
Eficiência não é uma coisa ruim. O desafio é que, se for o ponto focal, pode ser altamente problemático e, na verdade, criar uma experiência ruim para o cliente.
Veja o cenário clássico de central de atendimento que todos conhecemos, em que os usuários são solicitados a responder uma série de perguntas pressionando os botões ou dizendo “sim” ou “não”.
Essas experiências podem ser um exercício circular de frustração. No final do dia, elas são impulsionadas pela eficiência: a organização pode querer reduzir o número de pessoas em um call center ou automatizar os estágios iniciais de uma chamada.
Essas abordagens podem cair bastante. O exemplo acima não oferece um toque pessoal, nem uma ótima experiência do cliente.
Ele pode facilmente enviar clientes correndo em alta velocidade em direção a um concorrente que ofereça melhor CX, ou seus clientes podem simplesmente optar por usar assistentes de IA de terceiros para interagir com você – e, no processo, automatizar você em segundo plano.
A estratégia certa para as empresas que avaliam bots é projetar experiências surpreendentes do cliente que possam ser escaladas com eficiência com a tecnologia.
Aqui estão três maneiras principais de garantir que o CX permaneça central em sua estratégia de bot:
Projete a experiência do cliente primeiro. De cima para baixo, a equipe executiva e de liderança precisa perguntar: “Como podemos criar uma experiência melhor que se concentre diretamente no cliente?” Se você pelo menos não priorizar o CX da mesma forma que a eficiência, isso prejudicará a organização a longo prazo. A experiência do bot deve fornecer algo de valor ao consumidor, não apenas à sua organização. O que seu cliente recebe em troca quando você pede que ele use um bot?
Automatize interações sem sentido. Com muita freqüência, as empresas simplesmente usam bots para reduzir custos dentro de um processo existente. Isso é incrivelmente preguiçoso. É melhor reservar um tempo para repensar os processos à luz da experiência desejada do cliente. Encontre maneiras de automatizar interações mundanas ou sem sentido de clientes.
A tecnologia bot está longe de ser perfeita e longe de ser perfeitamente compreendida. Seja um chatbot ou um robô ativado por voz, existem limitações sobre o que essas ferramentas podem fazer. As interfaces áudio-verbais são fundamentalmente diferentes dos sistemas de computação tátil visual de hoje, que mudarão a maneira como as experiências do usuário precisam ser projetadas.
Uma mudança fundamental em direção à criação de experiências convincentes
Houve uma mudança fundamental no sentido de priorizar o CX. Um estudo recente de Walker, por exemplo, descobriu que, até 2020, a experiência do cliente ultrapassará preço e produto como o principal diferencial.
No entanto, muitas vezes ainda pensamos em usar tecnologias orientadas por IA, como bots, de uma maneira privilegiada, voltada para a empresa, focada em tornar as coisas mais eficientes. Ainda damos menos atenção a como os clientes realmente usarão a tecnologia.
Em breve, os bots se tornarão mais sofisticados. Os assistentes ativados por voz farão muito mais do que verificar o clima e enviar mensagens, agendar compromissos, pedir mantimentos e muito, muito mais.
Se as empresas continuarem priorizando a eficiência e não a CX, correm o risco de serem levadas a segundo plano, à medida que os consumidores adotam intermediários altamente sofisticados e orientados por IA (como Google e Amazon). Portanto, certifique-se de colocar o CX na frente e no centro, independentemente do tipo de bot que você usa. Em breve, sua empresa dependerá disso.
A Pasquali Solution é uma empresa B2B com core business em alocação de profissionais de TI.
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Os mundos da inteligência artificial e da segurança cibernética tornaram-se profundamente entrelaçados nos últimos anos, à medida que as organizações trabalham para acompanhar – e idealmente bloquear – hackers maliciosos cada vez mais sofisticados. Hoje, uma startup que construiu uma solução de aprendizado profundo que alega poder identificar e impedir até vírus que ainda não foram identificados gerou uma grande rodada de financiamento de alguns grandes parceiros estratégicos.
O Deep Instinct, que usa o aprendizado profundo para aprender a identificar e parar vírus conhecidos e outras técnicas de hackers, além de poder identificar abordagens completamente novas que não foram identificadas antes, arrecadou US$ 43 milhões em uma série C.
O financiamento está sendo liderado pela Millennium New Horizons, com a Unbound (uma empresa de investimentos com sede em Londres fundada por Shravin Mittal), LG e Nvidia. O investimento eleva o total arrecadado pela Deep Instinct para US$ 100 milhões, com HP e Samsung entre seus patrocinadores anteriores. As empresas de tecnologia são todas estratégicas, pois (como no caso da HP) agrupam e revendem as soluções do Deep Instinct ou as usam diretamente em seus próprios serviços.
A empresa com sede em Israel não está divulgando a avaliação, mas notavelmente, ela já é lucrativa.
A segmentação de vírus ainda desconhecidos está se tornando uma prioridade mais importante à medida que o cibercrime cresce. O CEO e fundador Guy Caspi observa que atualmente existem mais de 350.000 novos malwares gerados por máquinas criados todos os dias “com técnicas de evasão cada vez mais sofisticadas, como zero-days e APTs (Ameaças persistentes avançadas)”. Quase dois terços das empresas foram comprometidas no ano passado por ataques de malware novos e desconhecidos originados nos terminais, representando um aumento de 20% em relação ao ano anterior, acrescentou.
E os ataques de dia zero têm quatro vezes mais chances de comprometer as organizações. “A maioria das soluções cibernéticas no mercado não pode proteger contra esses novos tipos de ataques e, portanto, mudou para uma abordagem de detecção e resposta”, disse ele, “que por design significa que eles ‘assumem uma violação’ acontecerá.”
Embora já exista uma grande profusão de ferramentas de cibersegurança baseadas em IA no mercado hoje, Caspi observa que o Deep Instinct adota uma abordagem criticamente diferente por causa do uso de algoritmos de redes neurais profundas, que são essencialmente configurados para imitar a maneira como o cérebro humano pensa .
“O Deep Instinct é a primeira e atualmente a única empresa a aplicar aprendizado profundo de ponta a ponta à segurança cibernética”, disse ele em entrevista.
Para ele, isso fornece uma forma mais avançada de proteção contra ameaças do que as soluções tradicionais comuns de aprendizado de máquina disponíveis no mercado, que dependem de extrações de recursos determinadas por humanos, o que significa que elas são limitadas pelo conhecimento e pela experiência do especialista em segurança, e só pode analisar uma parte muito pequena dos dados disponíveis (menos de 2%, diz ele). “Portanto, as soluções tradicionais baseadas em aprendizado de máquina e outras formas de IA têm baixas taxas de detecção de novos malwares invisíveis e geram altas taxas de falsos positivos”. Há um crescente corpo de pesquisa que apóia essa idéia, embora ainda não tenhamos visto muitas soluções de segurança cibernética de aprendizado profundo (ainda não, de qualquer maneira).
Ele acrescenta que o aprendizado profundo é o único sistema autônomo baseado em IA que pode “aprender com dados brutos, pois não é limitado pelo conhecimento tecnológico de um especialista”. Em outras palavras, não se baseia apenas no que um humano insere no algoritmo, mas em enormes quantidades de big data, provenientes de servidores, dispositivos móveis e outros pontos de extremidade, que são inseridos e lidos automaticamente pelo sistema.
Isso também significa que o sistema pode ser usado alternadamente em vários pontos finais diferentes. Muitas soluções de segurança cibernética baseadas em aprendizado de máquina, ele observa, são voltadas para ambientes Windows. Isso é lógico, já que o Windows e o Android representam a grande maioria dos ataques hoje em dia, mas os ataques entre sistemas operacionais estão em ascensão.
Embora o Deep Instinct seja especializado em prevenir ataques cibernéticos desconhecidos pela primeira vez, como APTs e ataques de dia zero, Caspi observa que no ano passado houve um aumento tanto na quantidade quanto no impacto dos ataques cibernéticos em outras áreas. Em 2019, o Deep Instinct viu um aumento no spyware e ransomware, além de um aumento no nível de sofisticação dos ataques que estão sendo usados, especificamente com mais ataques sem arquivos usando scripts e powershell, ataques “vivendo fora da terra” e o uso de documentos armados, como arquivos e PDFs do Microsoft Office. Eles ficam ao lado de grandes ataques de malware como Emotet, Trickbot, New ServeHelper e Legion Loader.
Hoje, a empresa vende serviços diretamente e via parceiros (como a HP), e está focada principalmente em usuários corporativos. Mas como há muito pouco na implementação técnica (“Nossa solução é quase autônoma e todos os processos são automatizados [e] o cérebro de aprendizado profundo está lidando com a maior parte da segurança”, disse Caspi)), o plano a longo prazo é criar uma versão do produto que os consumidores também podem adotar.
Com uma grande parte do software antivírus frequentemente se mostrando fútil na proteção dos usuários contra ataques nos dias de hoje, isso pode ser uma adição bem-vinda ao mercado, apesar de já estar lotado.
“Não faltam fornecedores de software de segurança cibernética, mas nenhuma empresa, além do Deep Instinct, descobriu como aplicar o aprendizado profundo para automatizar a análise de malware”, disse Ray Cheng, sócio da Millennium New Horizons, em comunicado. “O que mais nos empolga no Deep Instinct é sua capacidade comprovada de usar sua rede neural proprietária para detectar efetivamente vírus e malware que nenhum outro software pode capturar. Essa proteção genuína em uma era de ameaças crescentes, sem a necessidade de sistemas excessivamente caros ou complicados, é uma mudança de paradigma.”
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A Pasquali Solution é uma empresa com uma vasta experiência de quase duas décadas com core business no nicho de alocação de profissionais da área de TI.
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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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Separamos um top 6 dos tópicos que definem essa facilitação. É extremamente importante manter-se por dentro do que está para acontecer no futuro.
1) A IA passará da identificação de tendências à tomada de decisões inteligentes
À medida que a tão esperada promessa de IA e aprendizado de máquina for cumprida, veremos mais dessas ações “inteligentes”. Isso permitirá que as empresas criem fluxos de trabalho habilitados para essa tecnologia que levam a maiores ganhos de produtividade. Por exemplo, no momento a IA pode prever quando uma impressora precisa de um novo cartucho de toner, mas, dando um passo adiante, ela pode solicitar o toner antes que ele acabe, criando uma experiência perfeita.
2) O trabalho ficará mais rápido
A IA depende do poder de processamento e dos dados – e, à medida que ambos aumentam, a evolução da IA cresce exponencialmente.
Os avanços na IA levarão a fluxos de trabalho que oferecem resultados mais focados, mais eficientes, mais rápidos e mais controlados. Embora seja impossível prever exatamente qual será o estado da IA em 10 anos, essas tendências devem influenciar diretamente as áreas relacionadas à manufatura, saúde e segurança.
3) Chatbots serão seus novos assistentes
Do HAL ao Wall-E, os robôs fazem parte da nossa psique coletiva desde que o termo foi cunhado em 1920. E em breve os funcionários terão seus próprios chatbots com inteligência artificial para atuar como assistentes pessoais, agendar viagens de negócios, agendar reuniões e gerenciar listas.
Departamentos inteiros contarão com chatbots como parte de suas maiores estratégias de transformação digital. Ao mesmo tempo, o avanço do entendimento da linguagem natural (NLU) tornará a comunicação bot-to-bot tão eficaz que os humanos podem se libertar de vários processos de negócios.
A perspectiva de comunicações bot-to-bot formando a próxima geração de tecnologia API é uma evolução óbvia na tecnologia corporativa. Os bots de nível corporativo podem automatizar tarefas demoradas, como solicitar suprimentos, pagar fornecedores e faturar clientes usando uma plataforma de mensagens para gerenciar essas atividades.
4) A IA será vista menos como uma ameaça e mais como um facilitador
O impacto da IA nos empregos e na força de trabalho não pode ser evitado ou esquecido. A boa notícia é que estamos ouvindo muito menos conversas sobre pessoas sendo substituídas por ela. E com a adoção de fluxos de trabalho focados no usuário que permitem que o trabalho flua naturalmente pela empresa, os funcionários estão começando a entender o poder das grandes experiências no trabalho.
Os líderes e funcionários de negócios estão percebendo o potencial da IA, não apenas para substituir tarefas servis e redundantes, mas para aumentar novas habilidades para os funcionários. E as organizações com visão de futuro apressarão os programas para qualificar e redirecionar os funcionários para aprimorar a agilidade organizacional, a produtividade e as experiências.
5) A realidade aumentada será realmente a realidade da próxima década no trabalho
O mundo da realidade aumentada, virtual e mista deu trancos e barrancos no estilo Tron recentemente. Dos serviços de campo às aplicações médicas, os usos da realidade aumentada surgem regularmente.
Nos próximos anos, os hápticos e a robótica nos aproximam do uso da realidade mista em uma escala mais ampla – não apenas visualizando um ambiente virtual, mas interagindo com ele. O aumento do 5G permitirá o processamento baseado em borda, reduzindo drasticamente a necessidade de hardware localizado e reduzindo significativamente os efeitos do intervalo de tempo para torná-lo uma experiência muito mais realista.
6) Previsões mais perspicazes serão possíveis nos próximos anos
A IA nos permitirá não apenas entender as tendências, mas usar modelagem matemática para prever eventos antes que eles aconteçam. Ao analisar os problemas anteriores e suas eventuais soluções, a IA poderá fazer recomendações para evitar cenários de crise e manter as operações normais dentro de uma organização e sua rede. A IA preditiva beneficiará muito áreas críticas de negócios, incluindo segurança cibernética e atendimento ao cliente. Isso já está acontecendo em muitos casos.
A IA mudará duas coisas muito importantes: ganhará a capacidade de realmente entender o que as informações de seu processamento significam. O uso da NLU para realmente vincular informações e entender dados surgirá nos próximos 2 a 5 anos. Isso significa que, em vez de ser direcionado para onde a resposta está, você receberá a resposta, em alguns casos, tendo essa resposta construída a partir de várias fontes
A outra coisa é a capacidade de recomendar uma resposta para evitar uma situação. A capacidade de analisar ações passadas e suas resoluções e, em seguida, passar para um modelo prescritivo com recomendações e ações automatizadas baseadas em eventos históricos aparecerá em breve.
Uma coisa que os líderes e visionários da tecnologia podem concordar é que a taxa atual de mudança na tecnologia torna quase impossível prever o futuro daqui a 10 anos, quando se trata de tecnologias dinâmicas que mudam o setor, como a IA.
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