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Interpretação de dados com IA generativa: Transformando informações em insights
No mundo acelerado e orientado por dados de hoje, a capacidade de interpretar eficientemente grandes volumes de informação tornou-se um diferencial competitivo crucial. Entra em cena a Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa), uma tecnologia revolucionária com o potencial de transformar o mar de dados em um oceano de insights acionáveis.
Numa pesquisa recente encomendada pela IBM, realizada com os profissionais de TI de grandes empresas (com mais de mil funcionários) da: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, afirmam que 67% de suas organizações aceleraram a implantação de inteligência artificial nos últimos dois anos.
 

 
Fundamentos da IA generativa
A IA Generativa refere-se a algoritmos de inteligência artificial capazes de criar conteúdo novo e original a partir de grandes conjuntos de dados.
Utilizando técnicas avançadas, como Redes Geradoras Adversárias (GANs) e modelos de linguagem profundos, a IA aprende a produzir resultados que podem ser indistinguíveis dos dados originais.
Desde a geração de imagens realistas até a composição de textos coerentes, a IA Generativa está remodelando o que as máquinas podem criar.
Interpretação de dados tradicional vs. IA generativa
Tradicionalmente, a interpretação de dados dependia fortemente do julgamento humano e de processos analíticos manuais, frequentemente limitados pela capacidade individual de processamento e análise. Embora a expertise humana continue sendo inestimável, os métodos tradicionais podem ser lentos e sujeitos a preconceitos e erros.
A IA Generativa, por outro lado, pode analisar rapidamente vastas quantidades de dados, identificando padrões e correlações que podem passar despercebidos aos olhos humanos.
Esta capacidade de processamento e geração de dados em grande escala abre novas possibilidades para a interpretação de dados, tornando-a mais rápida, precisa e, em muitos casos, revelando insights completamente novos.
Aplicações da IA generativa na interpretação de dados
  1. Diagnóstico médico
A IA generativa tem sido aplicada para melhorar o diagnóstico de doenças através da análise de imagens médicas. Um exemplo notável é a utilização de Redes Geradoras Adversárias (GANs) para aumentar a quantidade e qualidade de imagens médicas para treinamento.
Essa tecnologia permite gerar imagens de alta resolução que podem ser usadas para treinar modelos de IA para identificar e diagnosticar condições médicas com maior precisão, como câncer, doenças cardíacas e anomalias cerebrais.
  1. Análise de sentimentos em redes sociais
Empresas utilizam IA generativa para interpretar grandes volumes de dados de redes sociais, analisando o sentimento do público sobre produtos, serviços ou temas específicos.
Modelos de linguagem treinados em enormes conjuntos de dados podem identificar padrões e nuances em opiniões expressas online, fornecendo insights valiosos sobre a percepção pública. Isso permite que as empresas ajustem estratégias de marketing, desenvolvam produtos ou respondam a crises de forma mais informada.
  1. Previsões de tendências de mercado
No setor financeiro, a IA generativa é utilizada para analisar históricos de dados de mercado e gerar previsões sobre tendências futuras. Modelos de IA podem identificar padrões em dados históricos de preços de ações, moedas e commodities, gerando insights que auxiliam na tomada de decisões de investimento.
Essa abordagem pode aumentar a precisão das previsões de mercado, oferecendo uma vantagem competitiva aos investidores.
  1. Geração de dados sintéticos para treinamento de IA
Em campos onde os dados são escassos ou sensíveis, como na saúde e finanças, a IA generativa pode ser usada para criar dados sintéticos realistas que respeitam a privacidade. Esses dados podem então ser utilizados para treinar outros modelos de IA, sem os riscos associados ao uso de dados reais de indivíduos.
Isso não apenas protege a privacidade, mas também facilita o desenvolvimento de modelos de IA em áreas críticas onde os dados são limitados.
Desafios e considerações éticas
Apesar de seu imenso potencial, a implementação da IA Generativa na interpretação de dados não está isenta de desafios.
A qualidade e a quantidade de dados necessários para treinar esses modelos são enormes, e o risco de viés nos dados é uma preocupação constante. Além disso, questões éticas sobre a privacidade dos dados e a integridade da informação gerada exigem atenção cuidadosa.
A criação de diretrizes éticas e a implementação de regulamentações rigorosas são passos fundamentais para garantir que o uso da IA Generativa na interpretação de dados beneficie a sociedade como um todo, minimizando riscos potenciais.
A IA Generativa está redefinindo o paradigma da interpretação de dados. Ao automatizar e enriquecer a análise de dados, essa tecnologia não apenas acelera o processo de tomada de decisões, mas também desbloqueia níveis de insights anteriormente inatingíveis.
O futuro da interpretação de dados, impulsionado pela IA Generativa, promete não apenas maior eficiência, mas uma nova era de descobertas e inovações.
À medida que avançamos, a colaboração entre especialistas em dados e desenvolvedores de IA será vital para explorar plenamente o potencial da IA Generativa, garantindo ao mesmo tempo que seu uso seja ético e responsável.
Hoje, como você avalia a interpretação de dados na sua empresa? Já trabalha com soluções voltadas para analytics? Visite agora nosso site e conheça nossas soluções.
 
Sobre o autor
Eduardo Viana é head de Analytics da Wiser Tecnologia | Executivo de Dados com mais de 10 anos de experiência em Business Intelligence. 
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
A Sinergia entre Business Intelligence e Inteligência Artificial: Transformando Dados em Insights Poderosos
No mundo empresarial moderno, dados são considerados o novo petróleo. Empresas que sabem como coletar, analisar e utilizar dados de forma eficaz têm uma vantagem competitiva significativa. Duas tecnologias que desempenham um papel crucial nesse processo são o Business Intelligence (BI) e a Inteligência Artificial (IA).
Neste artigo, exploraremos a relação entre essas duas disciplinas e como elas podem trabalhar juntas para impulsionar o sucesso empresarial.

Business Intelligence: Uma geral

O BI envolve a coleta e análise de dados históricos para fornecer insights acionáveis aos tomadores de decisão. Tradicionalmente, o BI se concentra em relatórios e painéis que resumem informações de negócios. Ele é valioso para monitorar o desempenho, identificar tendências e tomar decisões baseadas em dados.

Inteligência Artificial: Capacitando a transformação de dados

A IA, por outro lado, é uma disciplina que permite que os sistemas aprendam com dados e tomem decisões independentes. Ela inclui técnicas como aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional. A IA permite a automação de tarefas complexas, a previsão de tendências futuras e a personalização de experiências para os clientes.

A Integração de BI e IA

A sinergia entre BI e IA está se tornando cada vez mais evidente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais essas duas disciplinas podem trabalhar juntas:
Análise Preditiva: A IA pode ser usada para aprimorar a capacidade do BI de prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso é especialmente valioso para previsões de demanda, planejamento de produção e gerenciamento de estoque.
Personalização de Relatórios: A IA pode ajudar a personalizar relatórios de BI com base nas preferências do usuário, entregando informações relevantes de maneira mais eficaz. Atualmente ferramentas como Power BI e Tableau já disponibilizam em seus sistemas a possibilidade do usuário fazer perguntas sobre seus dados, onde a ferramenta interpreta e gera visualizações de acordo com a dúvida apresentada.
Detecção de Anomalias: A IA pode identificar automaticamente anomalias nos dados, alertando os usuários sobre problemas potenciais, o que pode ser uma parte crítica da análise de BI.
Processamento de Linguagem Natural: A IA pode ser usada para analisar dados não estruturados, como feedback de clientes em redes sociais, incorporando essas informações nos relatórios de BI.

Cases importantes da sinergia entre BI e IA

Amazon: Aperfeiçoando recomendações com IA

A Amazon é um dos melhores exemplos de como a integração de Business Intelligence e Inteligência Artificial pode impulsionar os negócios. A empresa utiliza IA em sua plataforma para analisar o histórico de compras e comportamentos de navegação de seus clientes. Com base nesses dados, a Amazon gera recomendações personalizadas de produtos para cada usuário. A IA é capaz de identificar padrões de compra, preferências individuais e até mesmo tendências emergentes.
Por meio do aprendizado de máquina, a Amazon aprimora continuamente suas recomendações, aumentando a probabilidade de que os clientes comprem produtos sugeridos. Isso resulta em uma experiência de compra mais agradável e aumenta as taxas de conversão, contribuindo significativamente para os lucros da empresa.

Netflix: Personalização de conteúdo para uma audiência global

A Netflix é outro exemplo notável de como a IA e o BI se combinam para oferecer uma experiência altamente personalizada aos clientes. A empresa coleta dados sobre os hábitos de visualização de seus assinantes, incluindo os filmes e séries assistidos, as classificações dadas e o tempo gasto em cada conteúdo. Com esses dados em mãos, a Netflix utiliza algoritmos de IA para criar recomendações altamente precisas.
A IA da Netflix analisa esses dados para entender o que os usuários gostam e o que é relevante para eles. Ela é capaz de prever com precisão quais títulos os assinantes provavelmente assistiram a seguir. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também mantém os usuários envolvidos e retidos na plataforma, resultando em uma base de assinantes mais sólida.

Desafios e Considerações Éticas

Embora a integração de BI e IA tenha inúmeras vantagens, também apresenta desafios, como a privacidade dos dados e questões éticas.
A IA depende de grandes conjuntos de dados para aprender e melhorar suas habilidades. Empresas e organizações coletam uma quantidade significativa de dados pessoais, o que levanta preocupações sobre a privacidade e a necessidade de consentimento dos indivíduos.
Além das preocupações legais, há desafios éticos envolvidos na utilização da IA, como a responsabilidade de garantir que a tecnologia não seja usada de maneira discriminatória ou injusta.

Conclusão

A combinação de Business Intelligence e Inteligência Artificial oferece um potencial significativo para empresas que desejam tomar decisões baseadas em dados e permanecer competitivas no mercado. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, a colaboração entre BI e IA se tornará cada vez mais essencial para o sucesso empresarial no século XXI.
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A importância da governança de dados em BI e como implementá-la

A governança de dados é uma parte crítica de qualquer estratégia de Business Intelligence (BI) bem-sucedida.

Isso ocorre porque, sem governança de dados, os dados podem se tornar imprecisos, incompletos ou até mesmo irrelevantes, prejudicando assim a tomada de decisões de negócios.
Além disso, a governança de dados ajuda a garantir que os dados sejam protegidos e gerenciados de forma segura e privada. Isso é especialmente importante em um mundo onde as violações de dados são uma preocupação constante.
É essencial que as informações usadas em uma estratégia de BI sejam precisas e confiáveis. Muitos setores, como o financeiro e o de saúde, têm requisitos específicos de conformidade que devem ser atendidos. A governança de dados pode ajudar a garantir que os dados sejam usados ​​de maneira apropriada e que as políticas de privacidade e segurança sejam seguidas.
Ela também ajuda a garantir que os dados sejam gerenciados de forma eficiente. Isso significa que os dados são coletados, armazenados e gerenciados de forma organizada e padronizada. Isso ajuda as empresas a evitar problemas como dados duplicados ou inconsistentes, o que pode afetar a qualidade das análises de BI.
Além disso, a governança de dados pode  garantir que as informações sejam entregues aos usuários finais de forma oportuna e eficiente.
Agora que entendemos por que a governança de dados é importante em BI, vamos falar sobre como implementá-la. Existem várias etapas que as empresas podem seguir para implementar a governança de dados em seus sistemas de BI. Confira a seguir.

Etapas para implementar a Governança de Dados

1. Definir políticas e procedimentos para governança de dados
As empresas devem definir políticas claras para governança de dados, incluindo quem é responsável pelos dados e como eles devem ser gerenciados. Essas políticas devem ser documentadas e comunicadas claramente aos usuários finais.

2. Identificar os dados importantes para a empresa

As empresas devem identificar os dados que são importantes para seus negócios e definir como esses dados devem ser gerenciados. Isso pode incluir dados financeiros, informações de clientes ou dados de desempenho da empresa.

3. Gerenciar a qualidade dos dados

As empresas devem implementar processos para garantir a qualidade dos dados. Isso pode incluir a limpeza de dados duplicados, a padronização de formatos de dados e a validação de dados para garantir sua precisão.

4. Implementar segurança e privacidade de dados

As empresas devem implementar medidas de segurança para garantir que os dados sejam protegidos contra acesso não autorizado. Isso pode incluir a criptografia de dados, o gerenciamento de acesso a dados e a implementação de políticas de privacidade para proteger informações confidenciais.
Espero ter ajudado  você a entender um pouco que governança de dados é essencial para qualquer projeto de BI e que cuidar dos seus dados é uma etapa importante na cultura de data driven.
 
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Os benefícios do uso de dashboards para visualização de dados em BI

Com o grande volume de dados gerados pelas empresas, torna-se cada vez mais importante ter uma forma de organizá-los e transformá-los em insights úteis para a tomada de decisões. Nesse contexto, os dashboards para visualização de dados em Business Intelligence (BI) têm se tornado cada vez mais populares.
Neste artigo, discutiremos os benefícios do uso de dashboards em BI e como eles podem ajudar as empresas a tomar decisões melhores e mais rápidas.

O que são dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Os dashboards são painéis interativos que exibem dados em tempo real, permitindo que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights. Eles são umas das principais ferramentas de BI usadas pelas empresas atualmente. Esses dashboards apresentam informações importantes em um formato visual fácil de entender, permitindo que os usuários compreendam rapidamente as tendências e insights ocultos nos dados.

Benefícios do uso de dashboards de visualização de dados em Business Intelligence

  1. Tomada de decisões mais rápida e precisa: os dashboards de visualização de dados permitem que os usuários vejam rapidamente as informações mais relevantes para o seu negócio. Isso permite que as empresas tomem decisões mais rápidas e com base em dados mais precisos.

  2. Identificação rápida de tendências e insights: os dashboards permitem que os usuários identifiquem rapidamente tendências e insights ocultos nos dados, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias e tomem decisões mais informadas.
  3. Comunicação efetiva dos insights: os dashboards permitem que os usuários compartilhem informações importantes com outros membros da equipe ou com a liderança da empresa de maneira eficaz, permitindo que todos estejam na mesma página e tomem decisões com base nos mesmos insights.
  4. Monitoramento contínuo do desempenho: os dashboards de visualização de dados em BI permitem que as empresas monitorem continuamente seu desempenho em tempo real e identifiquem áreas que precisam ser melhoradas.
  5. Personalização de visualizações: os dashboards permitem que os usuários personalizem as visualizações de acordo com suas necessidades e preferências, permitindo que as empresas criem uma visualização de dados que atenda às suas necessidades exclusivas.

Como implementar dashboards de visualização de dados em Business Intelligence?

Para implementar um dashboard de visualização de dados em BI, é importante seguir algumas etapas:

  1. Definir os objetivos e requisitos: defina os objetivos de negócio que você quer alcançar com o dashboard e identifique quais dados e métricas são relevantes para atingir esses objetivos.

  2. Selecionar as ferramentas de BI apropriadas: selecione uma plataforma de BI que atenda às suas necessidades e requisitos.
  3. Coletar e integrar dados: colete os dados de diferentes fontes e integre-os em uma plataforma de BI.
  4. Criar visualizações relevantes: crie visualizações que mostrem as informações mais relevantes e permitam que os usuários interajam com os dados.
  5. Testar e refinar: teste o dashboard com usuários e refine-o com base no feedback para garantir que ele atenda às suas necessidades e objetivos.

 

Concluindo, os dashboards são uma ferramenta poderosa para as empresas tomarem decisões informadas e rápidas com base em dados precisos e relevantes.

Com a capacidade de identificar tendências e insights e monitorar continuamente o desempenho, os dashboards permitem que as empresas ajustem suas estratégias e atinjam seus objetivos de negócios com maior eficiência. 

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A importância do ETL para o Business Intelligence
Quem trabalha com Business Intelligence (BI), em algum momento, já teve sua atividade simplificada apenas como “criador de relatórios e dashboards”.
Bem, normalmente respondo esse questionamento usando o exemplo do iceberg, onde àqueles que navegam em alto mar só enxergam seu cume (dashboard), mas que na verdade, seu maior volume encontra-se debaixo d'água (transformação dos dados).
No desenvolvimento de um dashboard gastamos mais tempo trabalhando na base de dados, que será usada como fonte. Essa etapa do trabalho é chamada de ETL.

Então, o que significa ETL?

Extrair, transformar e carregar, em inglês extract, transform, load. ETL é o processo usado para extrair dados – das mais variadas fontes –, transformar e carregá-los em vários destinos, como um data warehouse ou data lake. Com isso, é possível analisar os dados para impulsionar a tomada de decisões nos negócios.

Por que o processo de ETL é importante?

O potencial do processo de ETL para extrair e integrar dados de diversos sistemas de origem, incluindo todos os sistemas da companhia, representa menos problemas com os indicadores, já que nessa etapa são tratados e analisados todos os dados, o que gera mais oportunidades para aproveitar o self-service analytics.
De forma resumida, trata-se de uma maneira rápida, flexível e automatizada de agregar diversos dados em diferentes formatos e prepará-los para análise.

Etapas do processo de ETL

Extrair

A coleta de dados automatizada aumenta o desempenho e fornece insights valiosos de forma rápida. Durante o processo de extração, é possível coletar dados estruturados e não estruturados de múltiplas fontes e em diferentes formatos, como JSON, XML, bancos de dados informais, sites rastreados e etc.

Transformar

A transformação reúne diferentes tipos de dados e os armazena de acordo com os formatos necessários para permitir o uso em toda a organização.
A limpeza de dados é outro ponto crucial para a transformação e inclui a eliminação de duplicatas, nulos e espaços em branco, além da alteração do tipo e volume das informações.

Carregar

O carregamento inclui a gravação de dados processados, seja num data warehouse ou data lake, no local ou na nuvem. Através do processo contínuo de ETL, com o registro de novos dados, as empresas podem escolher entre substituir informações existentes ou incluir novos registros de forma incremental.
É isso. Espero ter ajudado a entender um pouco mais sobre o processo de ETL.
No próximo artigo, falarei um pouco sobre quais as ferramentas que podem te auxiliar nesse processo rumo a transformação da gestão orientada a dados.
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Data Warehouse: Qual a importância pra a tomada de decisão?
Melhorar a análise de dados, facilitar a tomada de decisões estratégicas e potencializar projetos de BI. Tudo o que você precisa saber sobre Data Warehouse

Muito tem se falado sobre dados ultimamente e sobre como eles são valiosos para as organizações. 
O que pouco se sabe é sobre as formas em que eles são armazenados, estruturados e organizados para que os profissionais possam realizar uma análise de dados efetiva. 

O que é Data Warehouse?

É uma das tecnologias mais importantes para soluções em Business Intelligence. É um depósito de dados capaz de organizar, harmonizar e armazenar um grande volume de informações.
Esse depósito possibilita a criação ou a organização de relatórios por meio de históricos, podendo auxiliar na leitura de dados e no surgimento de insights. Ele pode atuar junto ao BI para facilitar a tomada de decisão. 
O Data Warehouse (DW) consiste em alimentar relatórios e funções analíticas, e centralizar todos os dados existentes para facilitar a consulta de quem irá analisá-los. Dessa forma, as empresas poderão converter dados em insights estratégicos.
Esses dados podem ser extraídos de várias fontes, como planilhas ou CRM’s, e em vários formatos, como Banco de Dados (SQL), CSV, TXT, e muitos outros. Depois de extraídos das fontes, as informações coletadas são inseridas em um espaço voltado para processos de qualidade e padronização de dados. 
Dessa forma, todas as informações essenciais ficam armazenadas em um só lugar adaptado para facilitar a consulta. Se for estruturado junto ao sistema de Business Intelligence, as vantagens de um data warehouse podem ser potencializadas. Isso acontece porque o DW possibilita o armazenamento e o cruzamento de informações entre diferentes sistemas e departamentos. 

O que um Data Warehouse pode incluir?

  • Um banco de dados para armazenar e gerenciar dados;
  • Soluções de extração, carregamento e transformação (ELT);
  • Aplicações analíticas sofisticadas;
  • Análise estatística, relatórios e recursos de mineração de dados, e muito mais.

Qual a importância para a tomada de decisão? 

Um Data Warehouse pode abrigar vários bancos de dados, que organizam esses dados em tabelas e colunas podendo ser separadas em pastas. Nestes locais, os profissionais podem definir descrição para os dados, segmentando-os em números inteiros, campo de dados ou sequência. 
Toda essa organização de informações facilita a realização de uma análise de dados mais assertiva. Ferramentas de consulta auxiliam na procura dessas informações que serão acessadas e analisadas.
Os dados são modelados multidimensionalmente -  uma técnica de estrutura de dados otimizada - que serve para conter todo o histórico de acontecimentos com aquela informação em si. Por exemplo, todos os dados de uma venda, especificando data, local e valor da venda, quem vendeu, quem comprou e detalhes sobre o produto. 
O maior objetivo do DW para a tomada de decisão é organizar dados e estruturá-los para facilitar a tomada de decisão. Isso faz com que gestores e líderes possam agir de forma rápida, estratégica e perspicaz. 

Benefícios de um Data Warehouse

  • Tomada de decisão assertiva;
  • Dados consolidados e organizados;
  • Qualidade, consistência e precisão de dados;
  • Acesso simplificado e facilitado a dados históricos;
  • Dados centralizados;
  • Potencializa projetos de BI, e muito mais. 

Afinal, por que implantar um Data Warehouse?

Em resumo: se você quer uma organização com todos os benefícios que citamos acima, você precisa ter uma análise de dados efetiva. Um Data Warehouse vai facilitar o processo de análise, de organização e de consulta de dados. 
Podendo ser em nuvem ou local, esse sistema vai possibilitar que sua empresa alcance objetivos, satisfazendo clientes, acelerando processos, melhorando a produtividade, já que a equipe não vai trabalhar às cegas devido à organização dos dados. 
Em paralelo a isso, sua empresa economiza tempo e dinheiro. Se você quer saber mais sobre o mundo dos dados, fale com Eduardo Viana, nosso head de BI. Clique aqui para agendar uma reunião com ele. 
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5 passos para implementar a análise de dados na sua empresa
Para obter uma análise de dados eficiente, empresas investem em profissionais especialistas para fazer uma leitura assertiva de dados, ter insights, agir de forma inteligente e alcançar numerosos resultados organizacionais.
Cada vez mais, empresas têm visto o quão necessário é ter uma análise de dados, já que permite uma visão estratégica de mercado, atingindo tanto o público-alvo como a concorrência, ao ajudar a conhecer as necessidades dos clientes, a controlar processos - possibilitando visualizar melhor aqueles que precisam parar ou recomeçar -, e a tomar decisões.
Os resultados significativos podem ser captados em vendas B2B, na área comercial, no atendimento ao cliente, em ações de marketing, no financeiro da organização, na produtividade da equipe, em áreas de produção e logística, além de outros setores organizacionais. Empresas que se orientam a dados são capazes de crescer 30% ao ano, conforme o relatório Insights-Driven Businesses Set The Pace For Global Growth, da Forrester.

 O que é cultura de dados?

A cultura de dados pode ser vista como um comportamento organizacional capaz de incentivar toda a empresa e fazer com que ela possa valorizar e entender a real necessidade de se obter a prática de análise de dados.
Antes de implantar qualquer tecnologia que auxilie na leitura de dados, é necessário implantar, em cada colaborador, a crença nos dados e apresentar o quão efetivos são os seus resultados. Pense comigo: Como eles irão adotar uma nova sistemática dentro de uma empresa sem conhecê-la a fundo a sua real eficácia? Os dados são base para tudo e essa ideia deve estar integrada na mentalidade da equipe e na identidade da organização.
Uma empresa que possui uma cultura de dados implantada deverá criar uma estratégia coerente com o objetivo proposto e, ainda, dispor de uma infraestrutura para coletar, analisar e monitorar os dados. A partir disso, poderá usufruir de benefícios como a segurança operacional, o aumento do desempenho, a agilidade de integração e mais qualidade de dados, dentre muitos outros.

Porque é importante implementar uma cultura de dados na sua empresa?

Investir nessa prática possibilita que empresas possam realizar uma análise de dados mais precisa, agregando maior valor comercial, escalabilidade e qualidade. Constantemente, a tecnologia sofre grandes mudanças que interferem diretamente nos dados, pois cada movimento que os usuários realizam dentro acaba por gerar um considerável volume de dados.
E já que sua empresa tem uma grande possibilidade de sucesso nas mãos, por que não usá-la de forma inteligente e ao seu favor? Se um profissional trabalhar da maneira correta com esses dados disponíveis, sua empresa poderá alavancar resultados, melhorando o atendimento ao cliente e a forma de oferecer produtos e serviços, além de conseguir visualizar processos de forma mais clara e identificar possíveis erros.
 

Benefícios da implantação

Dentre as vantagens, a implantação de uma cultura de dados organizacional possibilita que empresas:
  • Realizem uma análise de dados assertiva;
  • Tomem decisões mais rapidamente;
  • Tenham uma visão ampla e estrategista;
  • Aumentem a produtividade interna;
  • Reduzam a probabilidade de riscos e gastos desnecessários;
  • Gerem insights estratégicos;
  • Possuam transparência nos processos operacionais;
  • Identifiquem oportunidades e tendências;
  • Otimizem processos;
  • Consigam gerar valor aos serviços e produtos.
 

 Passo a passo para implantação de uma cultura de dados

1. Trabalhe o mindset de dados
Como já falamos anteriormente: todo colaborador, de todos os setores organizacionais, precisa ter a mente orientada à dados. No artigo passado, nós falamos sobre uma das etapas do Business Intelligence (BI), o compartilhamento. É nessa parte, em que as informações são compartilhadas para toda a empresa. 
E é isso que tornamos a falar aqui. Os gestores não podem tomar decisões sozinhos, toda a organização precisa estar a par da situação para que se tenha um entendimento coletivo do que foi apresentado e das iniciativas que irão ser tomadas.
2. Comece do menor para o maior
Vá com calma e comece das menores atividades, principalmente se o trabalho com dados ainda é novo dentro da organização. Mergulhe no universo dos dados aquelas atividades mais curtinhas, pois elas auxiliarão na curva de aprendizagem da sua equipe. Desse modo, se tornará possível adentrar no mundo dos dados de forma prática, inteligente e assertiva.
3. Promova a intersetorialidade
O mindset de dados é necessário! Não limite a possibilidade de entendimento dos dados organizacionais apenas ao setor de Tecnologia da Informação (TI). Promover a intersetorialidade significa integrar equipes e aumentar o estabelecimento dessa nova política que a empresa está propondo: a de dados. A intersetorialidade também promove um contato direto entre colaboradores e possibilita a melhoria no desempenho das atividades, bem como o aumento de aprendizados deles.
4. Deixe os dados disponíveis a todos
Utilize uma linguagem e formas de visualização de fácil compreensão para que todas as áreas possam entender aquelas informações que estão apresentadas nos relatórios, gráficos e dashboards. Manter os dados acessíveis, com uma linguagem ampla e fácil, facilita a aprendizagem de toda a organização, acelerando a adoção da cultura e a entrega dos resultados propostos pela análise de dados.
5. Invista em infraestrutura
Invista nas melhores consultorias, nas melhores ferramentas e nos melhores profissionais! Implementar uma cultura de dados não é uma despesa, é um investimento que dará resultados de sucesso para a organização se for aplicada da maneira correta. E se você quer investir de forma assertiva e inteligente, converse conosco. A Wiser Tecnologia é um parceiro completo, com inteligência comprovada e profissionais com know-how estratégico que podem engrenar o seu negócio.

Seja uma empresa orientada a dados!

Dados são a promessa do futuro, não há dúvidas! Os dados, você já tem, mas o que queremos é que você saiba usá-los de forma inteligente para transformá-los em informações estratégicas e decisivas para empresas.

O primeiro passo a se fazer antes de implementar uma cultura de dados é buscar conhecer essa sistemática. E por isso, contar com uma empresa especializada nessa metodologia é essencial para iniciar a adoção com o pé direito.
Com uma análise de dados feita da forma certa, empresas conseguem obter um panorama geral, rico em detalhes, de todos os processos organizacionais. A partir disso, será possível tomar as decisões certeiras e investir em ações necessárias que levarão os melhores resultados para o seu negócio.
Então, se liga no passo a passo: Agende uma reunião com a Wiser Tecnologia para conhecer melhor o nosso serviço, implemente uma cultura de dados, inicie a análise de dados e alavanque seus processos organizacionais. 
 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
5 coisas em Big Data que você deve fazer nas empresas
Big Data é um mecanismo que processa e realiza a análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados por uma empresa. Neste momento em que vivemos, com um dilúvio de informações e dados, ele se torna ainda mais necessário para o crescimento assertivo de grandes empresas. 
Profissionais que trabalham com esse tipo de método sabem bem. O Big Data não se trata apenas do tratamento de um grande volume de dados, mas o que ele faz com esses dados. Ele é necessário para uma organização pois as ajuda a analisar e utilizar os dados coletados no encontro de novas oportunidades de negócio.
O Big Data proporciona a redução de custos e maiores lucros, uma economia de tempo com clientes mais contentes, além de conseguir fornecer novos produtos alinhados às expectativas dos clientes. Ele pode ser aplicado em empresas que prestam serviços financeiros, em gestões empresariais, no marketing e até na medicina. Mercado amplo, diversificado e cheio de oportunidades! 

Trabalhar com esse método de análise requer muita atenção pois a atualidade pede agilidade e não tolera erros, mesmo que mínimos. O blog  O Estatístico, definiu 5 pontos que o profissional que trabalha com o Big Data NÃO pode deixar de ter atenção.
É preciso tomar cuidado com as interpretações erradas!
Com um grande volume de dados e a tendência de buscar mais, o profissional pode realizar interpretações erradas ou equivocadas. O Big Data deve atuar com dados reais e confiáveis. Informações errôneas podem fazer com que sua empresa sofra consequências negativas e perca a credibilidade. 
Sempre defina um objetivo!
Pensar em Big Data é pensar em organização. Para ter êxito utilizando esse método, tenha um planejamento e definir qual o problema de negócio pretende analisar e resolver ou qual oportunidade deseja criar.
É necessário se atentar à qualidade dos dados! 
Big Data não é só sair por aí usando dados quaisquer, é necessário prestar atenção na qualidade desses dados. Pergunte-se: Eles são relevantes? Em que eles podem auxiliar?
Classificar os dados também é uma necessidade!
Classificar também é preciso. Faz parte do processo de transformação e preparação dos dados para a análise. 
É preciso criar uma cultura para a empresa!
É necessário criar uma cultura corporativa com foco na utilização inteligente dos dados e fazer com que eles sejam o centro do planejamento estratégico. 
Para conseguir chegar a estratégias incríveis com o uso do big data, lembre-se de priorizar os 5 pontos detalhados acima. O mercado segue com inovações contínuas a cada dia e a empresa que está por dentro dessa inovação, está à frente da concorrência. 
Utilize o big data da forma correta! Você pode contar com os nossos profissionais especializados. Fale conosco e nos siga nas redes sociais para ficar por dentro do mercado tecnológico. 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
O que é e como é trabalhar com o Big Data?
Big Data, uma vertente da ciência de dados, é um processo de análise e interpretação de um grande volume de dados armazenados por uma empresa para variados usos. Pelo fato de conseguir unir todos os dados disponíveis de forma online e em grande quantidade, a atenção com a análise e interpretação deve ser mais que redobrada.

 
Ele vai muito além da análise e interpretação de dados. Os profissionais que trabalham com isso, o entendem como um mecanismo estratégico para buscar oportunidades e entender problemas existentes dentro das empresas. 
O conceito de Big Data pode ser dividido em 7 pilares, sendo eles volume, velocidade e variedade. Há ainda, com o avanço tecnológico, a incorporação de mais 4 pilares - valor, veracidade, visualização e variabilidade. 
Em resumo, o Big Data é dividido em 7 pilares:
Volume
Assim como diz o nome, o mecanismo de análise e estratégia trata um grande volume de dados relevantes para a tomada de decisão. 
Velocidade
Diz respeito à velocidade em que os dados são produzidos atualmente. Essa velocidade da produção de dados deve ser proporcional à coleta e à organização deles.
Variedade
Os dados são diversos e possuem origens diferentes. 
Variabilidade
Se refere às mudanças nos níveis de dados colhidos e interpretados. Já que as informações obtidas vêm de diversas fontes, diz-se que o nível é variável. 
Veracidade
Diz respeito à qualidade e confiabilidade dos dados. 
Visualização
A visualização se refere à forma em que o profissional disponibiliza os dados para a visualização, podendo usar softwares para auxiliar neste trabalho, como Power BI e o Tableau. 
Valor
O profissional não pode trabalhar com dados sem relevância. Para chegar ao resultado buscado, os dados coletados, organizados e armazenados precisam agregar valor, para que assim, se tenha uma interpretação precisa.

Bancos, lojas do varejo, centros educacionais de graduação, sistemas governamentais, setores da medicina e a indústria de manufatura são algumas das organizações que utilizam o Big Data para gerenciar riscos, evitar fraudes, aprimorar pesquisas e a gestão financeira, administrar dados, gerenciar informações, melhorar a experiência do cliente e muito mais. 
Os dados gerados e organizados podem se classificar em estruturados, que se referem a uma organização mais exata como planilhas e tabelas, e em não-estruturados, que são aqueles que não possuem uma ordenação na separação podendo aparecer em imagens ou blocos de texto.
Para que eles se transformem em execuções inteligentes, o profissional precisa integrar as origens dos dados e extrair o volume que existe, gerenciar e organizar e depois analisar detalhadamente para compreendê-los.
O impacto positivo causado pelo uso do Big Data é extremamente ótimo para a saúde de todo o negócio que resolver implementar esse mecanismo. Os benefícios vão desde o atendimento ao pós-venda das empresas. Com eles, as empresas podem:
  • Inovar sem perder o foco;
  • Analisar informações em tempo real;
  • Possuir mais facilidade para segmentar o público e o mercado;
  • Ter a possibilidade de realizar uma escuta social monitorando conversas nas redes sociais;
  • Mensurar a satisfação do cliente 
É isso aí e muito mais. O Big Data é um agente inovador e modernizador dos negócios que querem crescer conscientes, investindo em ações corretivas, reduzindo custos e obtendo os resultados tão sonhados e estipulados. 
Soluções em Big Data estão na Wiser. Inove e acerte no seu negócio, venha pra Wiser. 
Por: Eduardo Viana VER MAIS
IA e o ML: As grandes tendências para 2021
A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) são consideradas umas das principais tecnologias mundiais para 2021, de acordo com a pesquisa mundial do IEEE – Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos
O machine learning faz parte do campo de estudo pertencente à IA. É uma ferramenta que permite a automatização de respostas ao usuário - treinamento de robôs - a partir da Inteligência Artificial, que desenvolve softwares com uma inteligência semelhante à dos humanos. 
Mostrando-se essenciais para os planos de negócios das empresas desde o início da pandemia do novo coronavírus, em março de 2020, essas tecnologias atuam em diversos fatores do mercado. Elas processam uma grande quantidade de dados em busca de uma resposta assertiva e imediata para o andamento regular das atividades.

 

Como a Inteligência Artificial e o Machine Learning atuam juntas?
Com essas duas tecnologias, as empresas estão transformando a forma como realizam negócios, atividades e a comunicação com os clientes. Dentre alguns atuações da IA junto ao ML, estão:

  • ChatBot
Por meio desses softwares de conversação sem intervenção humana, as empresas conseguem prestar um atendimento mais rápido aos clientes e até solucionar alguns problemas sem a necessidade de conversar com um atendente. 
  • E-commerce
Sabemos que o e-commerce teve um grande aumento em 2020, devido ao isolamento social e lockdown, ocasionados pela pandemia. Empresas que trabalham com o e-commerce estão começando a usar a recomendação de produtos para auxiliar o cliente nas compras e otimizar o tempo de busca por produtos. 
  • Aplicativos para navegação por GPS
Waze ou Google Maps são uns dos maiores aliados dos motoristas perdidos. Eles informam os lugares para chegar ao destino, selecionando as melhores rotas, otimizando o tempo e evitando transtornos no trânsito.
  • Assistentes virtuais
Todos nós conhecemos a  Siri, a Alexa ou a Cortana. Elas estão em diversos dispositivos nos auxiliando em tarefas básicas, como realizar ligações, definir lembretes, responder a dúvidas e muito mais. 

Machine Learning e o aumento de vendas
Uma pesquisa da Accenture diz que os varejistas que implementaram a tecnologia nos negócios conseguiram melhorar as atividades e ter bons resultados. O ML contribui para o aumento das vendas quando atua na prevenção de picos, na análise de procura dos consumidores, no atendimento aos clientes, entre outros. 
Os robôs inteligentes conseguem analisar o perfil de compra dos clientes e sugerir produtos personalizados, de acordo com a necessidade desse público, diminuindo, assim, a perda de tempo com procura pelos produtos ou serviços desejados. 
Eles conseguem, também, realizar um atendimento eficaz com clientes ou potenciais clientes, impactando positivamente na experiência de compra e de comunicação com a marca. A otimização do tempo com a diminuição da espera para contato com atendentes e a aceleração na compra faz com que o cliente fique satisfeito com a boa experiência que teve com a marca. 
A Wiser Tecnologia entende a alta necessidade do mercado para com o Machine Learning e com a Inteligência Artificial. Por isso, ofertamos serviços que alavancam suas vendas e te deixam à frente da concorrência. Converse com nossos especialistas e saiba mais.

Por: Bruna Ramos VER MAIS
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