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Em um cenário em que dados se tornaram ativos estratégicos, manter ambientes estáveis, seguros e altamente disponíveis é essencial para qualquer empresa orientada por dados.  Deseja implementar Analytics Support na sua empresa? Fale com a Dataside agora mesmo!    É aqui que entra o analytics support , um serviço especializado que garante a saúde das plataformas analíticas, reduz custos operacionais e evita falhas que impactam decisões e resultados.  A seguir, entenda como o data analytics support pode transformar a eficiência do seu ambiente corporativo, elevar a maturidade analítica e aprimorar a performance das suas operações.  Veja todos os assuntos que vamos abordar nesse conteúdo:  O que é Analytics Support e por que ele é essencial?  Como o Analytics Support reduz custos em empresas  Prevenção de falhas que geram retrabalho  Otimização de recursos em nuvem  Minimização de incidentes em produção  Como Analytics Support evita falhas em ambientes de dados   Monitoramento 24/7  Governança de dados aplicada no dia a dia  Prevenção de falhas em ferramentas de Web Analytics  Problemas comuns em ambientes de dados e como o Analytics Support resolve  Dataside: especialista em Analytics Support para ambientes corporativos  Mas antes, gostaria de implementar soluções inteligentes, mas não sabe por onde começar?     A Dataside é uma consultoria especializada em dados, Inteligência Artificial e negócios.  Apoiamos empresas com tecnologia, automação e IA generativa para decisões mais estratégicas e eficientes.     Fale com um dos nossos especialistas e acelere sua transformação hoje!  O que é Analytics Support e por que ele é essencial?  O analytics support  é o conjunto de práticas, rotinas e monitoramentos dedicados a assegurar que plataformas de análise de dados funcionem com estabilidade, segurança e alta performance.  O primeiro objetivo é monitorar continuamente o desempenho dos ambientes analíticos , garantindo que tudo funcione com estabilidade.  Outro ponto central é corrigir erros antes que afetem operações críticas , evitando problemas em cadeia e retrabalho.  Também busca automatizar rotinas para otimizar o uso de recursos , reduzindo esforços manuais e aumentando a eficiência.  O serviço ainda atua para garantir compliance com governança e políticas de dados , preservando segurança e padronização.  Por fim, o analytics support ajuda a reduzir custos com infraestrutura e retrabalho , otimizando toda a operação de dados.  Como o Analytics Support reduz custos em empresas  A redução de custos proporcionada por um serviço robusto de data analytics support  vai muito além da simples otimização de infraestrutura.  Envolve práticas estruturadas que atacam perdas invisíveis, gargalos e esforços desnecessários.  Veja como essa solução pode auxiliar no dia a dia de custos da sua empresa:  1. Prevenção de falhas que geram retrabalho  Falhas em pipelines, scripts quebrados e dashboards indisponíveis geram horas de correções manuais e todos sabemos que horas custam caro.  Com analytics support , monitoramentos e alertas automáticos evitam que problemas pequenos se tornem prejuízos operacionais.  2. Otimização de recursos em nuvem  Ambientes como AWS e Azure podem gerar altos custos quando mal configurados, aumentando o desperdício.  Com analytics support , o processamento é ajustado sob demanda para evitar uso excessivo.  Clusters ociosos são removidos rapidamente, reduzindo cobranças desnecessárias.  As camadas de armazenamento são reorganizadas para equilibrar custo e performance. A escalabilidade também é automatizada, mantendo o ambiente eficiente.  O resultado: menos desperdício, mais eficiência e contas mais previsíveis .  3. Minimização de incidentes em produção  Ambientes analíticos corporativos lidam com alto volume de integrações: ERP, CRM, plataformas de marketing, web analytics e outros sistemas.  Quando algo falha, múltiplos times são impactados.  Com data analytics support , incidentes são detectados ou evitados rapidamente  por meio de logs, automações e análises preditivas.  Como o Analytics Support evita falhas em ambientes de dados  Evitar falhas é um dos grandes diferenciais de um serviço sólido de analytics support .  Ele envolve uma combinação de observabilidade, governança e boas práticas operacionais.  Monitoramento 24/7  Com o monitoramento contínuo , é possível identificar rapidamente falhas que impactam o ambiente.  Isso inclui quebras em pipelines , que podem atrasar relatórios e análises essenciais. Também permite detectar lentidão em consultas , garantindo melhor performance nas entregas.  Dashboards com dados desatualizados  são identificados antes de impactar decisões.  Problemas de autenticação e acesso  também são monitorados para evitar interrupções.  Além disso, quedas de clusters ou jobs agendados  são percebidas imediatamente, evitando paradas inesperadas.  Governança de dados aplicada no dia a dia  Problemas de governança geram inconsistência e perda de confiabilidade.  Com data analytics support , práticas de qualidade de dados (Data Quality) são aplicadas constantemente:  Validação automática  Regras de limpeza e enriquecimento  Padrões de nomenclatura  Controle de versões  Histórico de auditoria  Prevenção de falhas em ferramentas de Web Analytics  Muitas empresas enfrentam dados distorcidos  em Google Analytics, GTM, Looker Studio e outras ferramentas, prejudicando análises.  O web analytics support  ajuda a evitar tags duplicadas , que geram métricas infladas ou inconsistentes.  Também corrige eventos mal configurados , garantindo que cada ação seja registrada corretamente.  Outro ponto é prevenir a perda de tracking após deploys , algo comum em sites e apps em constante atualização.  Por fim, o suporte reduz diferenças entre dados de marketing e CRM , mantendo o funil mais preciso e confiável.  Problemas comuns em ambientes de dados e como o Analytics Support resolve  Ambientes de dados corporativos enfrentam desafios que afetam desde a performance até a qualidade das análises.   A seguir, veja os problemas mais comuns e como o Analytics Support  atua para preveni-los e resolvê-los de forma eficiente.  Problema comum   Impacto   Como o Analytics Support resolve   Pipelines quebrando  Relatórios atrasados, decisões erradas  Monitoramento + alertas + correções preventivas  Custos altos em nuvem  Orçamento excedido  Otimização de recursos e automação  Dados inconsistentes  Perda de confiança executiva  Regras de Data Quality  Falhas em Web Analytics  Métricas imprecisas  Revisão de tags, governança de eventos  Dashboards lentos  Produtividade reduzida  Ajustes de performance e modelagem  Falta de logs e auditoria  Dificuldade de rastrear erros  Observabilidade e boas práticas de governança    Dataside: especialista em Analytics Support para ambientes corporativos  A Dataside oferece um serviço completo de analytics support , cobrindo desde monitoramento de ambientes em nuvem até governança, Data Quality, suporte a dashboards, pipelines e ferramentas de web analytics support .   A empresa atua com squads especializados, processos maduros e entrega contínua, ajudando negócios a manter seus ambientes estáveis, seguros e altamente performáticos.  Se sua empresa deseja reduzir custos, aumentar eficiência e evitar falhas em todo o ciclo de dados, o suporte da Dataside é uma solução estratégica e escalável.

Cloud analytics  tornou-se indispensável em um cenário onde empresas de todos os tamanhos lidam com um volume crescente de dados.   Quer soluções em dados e IA na sua empresa? Fale coma Dataside hoje!  A migração das análises para a nuvem deixou de ser tendência e passou a ser um passo estratégico para quem busca escalabilidade, agilidade e decisões mais inteligentes.  A análise de dados em nuvem, permite consolidar informações, gerar insights em tempo real e reduzir custos operacionais, aumentando a competitividade em um ambiente cada vez mais dinâmico.  Quer saber mais sobre Cloud Analytics? Olha só os assuntos que vamos abordar nesse conteúdo:  O que é Cloud Analytics?   Como funciona o Cloud Analytics?  Fonte de dados  Armazenamento em nuvem  Processamento e modelagem de dados  Ferramentas analíticas  Acesso e colaboração  Por que migrar para o Cloud Analytics?  Quando migrar seus dados para Cloud Analytics?  Dataside: o especialista em Data e AI para a sua empresa!  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?             A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.                 Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!    O que é Cloud Analytics?  Cloud analytics é o processo de coletar, armazenar, processar e analisar dados na nuvem  usando recursos escaláveis de computação e modelos analíticos modernos.  Em vez de depender de infraestrutura local, toda a operação é realizada em data centers de provedores de nuvem, o que permite mais desempenho, segurança e flexibilidade.  O cloud analytics  permite processar grandes volumes de dados com algoritmos avançados, garantindo análises mais rápidas, precisas e eficientes, mesmo em cenários de alta complexidade.  Centralizando  informações dispersas  em diversos sistemas, unificando dados e oferecendo uma visão completa do negócio.  Além disso, o cloud analytics permite utilizar IA, machine learning e automações  para acelerar a geração de insights, identificar padrões e apoiar decisões estratégicas.  Como funciona o Cloud Analytics?  O cloud analytics  funciona a partir de uma arquitetura composta por vários elementos que, juntos, permitem coletar, armazenar, processar e analisar dados em larga escala dentro de ambientes de nuvem.   Veja como cada parte desse processo é detalhada:  1. Fontes de dados  Tudo começa com as fontes de dados, que podem vir de dezenas de sistemas diferentes.  Entre as principais estão sites, plataformas de CRM e ERP, aplicativos corporativos, redes sociais, dispositivos IoT e bancos de dados estruturados e não estruturados.  Nessa etapa, a nuvem atua como ponto centralizador, permitindo integrar dados de diferentes naturezas.  Essa variedade é essencial para análises completas e consistentes.  2. Armazenamento em nuvem  Após a coleta, os dados são enviados para ambientes de armazenamento em nuvem, como data lakes  e data warehouses .  Plataformas como BigQuery, Snowflake, Redshift ou Azure desempenham um papel fundamental ao oferecer:  armazenamento escalável  alta disponibilidade  segurança reforçada  arquiteturas modernas para leitura e análise rápida Esse modelo elimina a limitação de espaço e reduz custos com infraestrutura física, ao mesmo tempo em que melhora a performance das análises.  3. Processamento e modelagem de dados  Com os dados armazenados, entra em ação o poder computacional da nuvem. Nesse estágio, o cloud analytics utiliza recursos sob demanda para:  limpar dados  transformar e padronizar informações  modelar tabelas e estruturas analíticas  preparar grandes volumes para análises avançadas  O uso de processamento elástico permite lidar com picos de demanda sem comprometer o desempenho, algo difícil em ambientes locais.    4. Ferramentas analíticas  Com os dados integrados e prontos, as ferramentas analíticas assumem o protagonismo. Elas permitem:  criar dashboards interativos e relatórios dinâmicos  gerar visualizações avançadas  realizar análises preditivas e prescritivas  treinar e escalar modelos de Machine Learning e AutoML  aplicar análise aumentada com apoio de IA  Essas ferramentas tornam o cloud analytics mais acessível não apenas para equipes técnicas, mas também para áreas de negócio que precisam de autonomia e rapidez.   5. Acesso e colaboração  Por fim, o cloud analytics impulsiona o acesso e a colaboração entre equipes.   Como tudo está armazenado na nuvem, usuários podem consultar dashboards, análises e datasets de qualquer lugar e a qualquer momento.  Isso facilita o trabalho híbrido, acelera decisões estratégicas e garante que diferentes áreas trabalhem com dados consistentes e atualizados em tempo real.  Por que migrar para Cloud Analytics?  A migração para cloud analytics  traz ganhos imediatos em eficiência operacional, velocidade analítica e redução de custos.  Um dos principais benefícios é a escalabilidade ilimitada , já que a nuvem permite ajustar capacidade sob demanda sem investir em hardware.  Outro ponto é o menor custo total de propriedade , eliminando gastos com manutenção, atualizações e equipes para infraestrutura local.  O cloud analytics também promove a centralização de dados , unificando informações antes dispersas e oferecendo uma visão completa do negócio.  A colaboração entre equipes  melhora com dashboards, snapshots e comentários em tempo real, acelerando decisões estratégicas.  Por fim, a segurança reforçada  garante criptografia, controle de acesso e monitoramento contínuo, protegendo dados sensíveis.  Com esses benefícios, fica claro como o cloud analytics se destaca frente ao modelo tradicional. A tabela abaixo resume essa comparação de forma objetiva:  Critério   Cloud Analytics   On-premise (tradicional)   Escalabilidade   Alta, sob demanda  Limitada e cara  Custo inicial   Baixo  Alto (hardware e licenças)  Atualizações   Automáticas  Manuais  Acesso   Remoto, via navegador  Local  Velocidade para insights   Alta, processamento em nuvem  Média/baixa  Suporte a IA/ML   Integrado  Limitado por hardware  O que é o SAP Analytics Cloud?  SAP Analytics Cloud (SAC)  é uma plataforma completa de analytics cloud  que une BI, planejamento e previsões em um único ambiente baseado na nuvem.  Com ela, é possível:  criar dashboards e visualizações avançadas  integrar dados do SAP e de terceiros  rodar análises preditivas com IA integrada  colaborar em tempo real  unificar planejamento financeiro, operacional e estratégico  SAC é uma das plataformas de cloud analytics mais usadas no mundo por empresas que precisam de robustez e governança.  Quando migrar seus dados para Cloud Analytics?  A migração é recomendada quando a empresa:  tem muitos dados isolados em sistemas diferentes  gasta muito com servidores locais  precisa de dashboards mais rápidos  quer habilitar IA, ML ou análises preditivas  trabalha em modelo distribuído (remoto/híbrido)  deseja escalabilidade sem aumentar infraestrutura  Se pelo menos duas dessas situações forem verdadeiras, o movimento para a nuvem já traz ROI imediato.  Dataside: o especialista em Data e AI para a sua empresa!  A Dataside é referência em soluções de Data & AI , com forte atuação em projetos de migração para nuvem, construção de arquiteturas modernas e implantação de plataformas como SAP Analytics Cloud , AWS Analytics, Databricks e demais tecnologias que compõem o ecossistema de analytics cloud.  Com um time especializado em engenharia, BI, governança e arquitetura de dados, para apoiar a sua empresa!  E se você deseja acelerar a maturidade analítica, reduzir custos e aproveitar todo o potencial da análise em nuvem, a Dataside é o parceiro ideal.

Processar dados com eficiência é um dos pilares de empresas que buscam maturidade analítica.  Quer transformar sua empresa em uma Data Driven? Fale coma  Dataside hoje!  Entre as principais abordagens usadas para preparar dados estão ETL e ELT , dois modelos que parecem semelhantes, mas têm diferenças importantes e que influenciam diretamente performance, custo e escalabilidade.  Quer saber mais sobre esses dois processos? Olha só o que vamos falar nesse texto:  O que significa ETL?  O que significa ELT?  Qual a diferença entre ETL e ELT?  Como escolher entre ETL e ELT para o seu negócio?  Como a Dataside pode ajudar sua empresa com Dados e IA  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?             A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.           Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!   O que significa ETL?  ETL é a sigla para Extract, Transform, Load  (Extrair, Transformar e Carregar, em português).  Trata-se de um processo tradicional de integração de dados amplamente utilizado por décadas em projetos de BI.  Como funciona o ETL?  Extract é a etapa que coleta dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs e arquivos.  Transform aplica regras de limpeza, padronização, enriquecimento e modelagem para preparar os dados.  Load envia as informações já tratadas para um data warehouse, onde ficam prontas para análise.  As etl tools  mais comuns no mercado incluem soluções que facilitam essas etapas de forma automatizada e escalável:  Ferramenta   Categoria   Pontos fortes   Talend  Open Source  Flexibilidade e grande comunidade  Pentaho  Open Source  Componentes visuais intuitivos  Informatica PowerCenter  Enterprise  Alta performance e governança  AWS Glue  Cloud  Escalabilidade nativa em nuvem  Microsoft SSIS  Enterprise  Integração com o ecossistema SQL Server  O que significa ELT?  ELT quer dizer Extract, Load, Transform  (Extrair, Carregar e Transformar, em português).  A principal diferença é que a transformação ocorre depois da carga , aproveitando o poder computacional de data warehouses como BigQuery, Snowflake ou Redshift.  Extract é a etapa em que os dados são extraídos diretamente das fontes de origem.  Load corresponde ao carregamento rápido desses dados para o destino, sem transformações prévias.  Transform representa o momento em que os dados são tratados dentro do próprio warehouse, usando recursos altamente escaláveis.  Qual a diferença entre ETL e ELT?  Embora as siglas sejam parecidas, o fluxo e a arquitetura são diferentes.  Veja um pouco da tabela que montamos:  Critério   ETL   ELT   Ordem do processo   Extrai → Transforma → Carrega  Extrai → Carrega → Transforma  Local da transformação   Antes da carga, em servidor dedicado  No próprio data warehouse  Velocidade de ingestão   Mais lenta  Muito rápida  Escalabilidade   Limitada à infraestrutura  Altamente escalável (cloud)  Custo   Pode ser maior  Costuma ser menor  Casos de uso   Dados sensíveis, ambientes legados  Big Data, análises avançadas, nuvem  Como escolher entre ETL e ELT para o seu negócio?  A escolha entre ETL e ELT depende diretamente das necessidades e características do seu ambiente de dados.   Grandes volumes costumam favorecer o ELT, que aproveita melhor o poder de processamento da nuvem. Já empresas com sistemas legados podem ter mais facilidade para implementar ETL.  Os custos também influenciam, já que o ELT tende a ser mais econômico por concentrar o processamento no data warehouse.   Em ambientes com forte necessidade de governança e compliance, o ETL pode ser mais adequado por oferecer maior rastreabilidade.  Por fim, se o seu negócio exige análises avançadas, machine learning ou pipelines complexos, o ELT é geralmente a opção mais eficiente e moderna.  Como a Dataside pode ajudar sua empresa com Dados e IA  Escolher entre ETL e ELT  é mais do que uma decisão técnica — é uma decisão estratégica.  A Dataside , como consultoria especializada em Dados e Inteligência Artificial , apoia empresas em toda a jornada:  Diagnóstico da maturidade analítica  Definição da arquitetura de dados ideal (ETL, ELT ou híbrida)  Implementação de pipelines escaláveis  Governança, Data Quality e documentação  Criação de dashboards, modelos preditivos e automações  Suporte contínuo e evolução do ambiente  Com especialistas em engenharia de dados, analytics e IA , a Dataside ajuda sua empresa a tomar decisões baseadas em dados com mais velocidade, segurança e precisão.

As empresas data driven já entenderam que decisões guiadas por dados não é mais opcional, mas sim, um novo padrão de competitividade.  Quer tornar a sua empresa Data Driven? Fale com a Dataside ainda hoje!   Nesse cenário, termos como Business Intelligence, Analytics, Data Analytics e Data Science surgem o tempo todo.  Mas, afinal, o que cada um deles significa? Como se relacionam? E em quais situações cada abordagem deve ser usada?  Neste guia completo, você vai entender as diferenças, complementaridades e aplicações de BI, Analytics e Data Science, com exemplos práticos para o seu negócio:  BI, Analytics, Data Science é tudo a mesma coisa?  O que é Business Intelligence (BI)?  O que é Analytics (Data Analytics)?  O que é Data Science?  Como BI, Analytics e Data Science se complementam?  Como a Dataside pode me ajudar com a melhor solução para o meu negócio  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?    A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.            Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!    BI, Analytics, Data Science é tudo a mesma coisa?  Em resumo: não .   Apesar de se complementarem, cada área possui objetivos, técnicas e entregas diferentes.  Veja a tabela que construímos:  Área   Foco   Pergunta que responde   Exemplos de entrega   Business Intelligence (BI)   Análise do passado e presente  O que aconteceu?   Dashboards, relatórios, Power BI  Analytics / Data Analytics   Diagnóstico e análise aprofundada  Por que aconteceu?   Investigações de causa, segmentações, indicadores  Data Science   Predição e automação  O que vai acontecer?  ou O que devemos fazer?   Modelos preditivos, machine learning, IA  O que é Business Intelligence (BI)?  O Business Intelligence  é a base de qualquer operação data driven.  Seu foco é transformar dados brutos em informações organizadas e fáceis de visualizar, ajudando times a acompanharem indicadores com precisão.  Ele entrega dashboards interativos que facilitam a visualização clara dos dados, além de relatórios automatizados que reduzem o trabalho manual das equipes.  O BI também permite o monitoramento constante de KPIs e traz uma visão histórica e atual do negócio. Assim, as empresas acompanham resultados com muito mais precisão.  Você deve usar BI quando precisa de visibilidade imediata  sobre o que está acontecendo na operação.  É ideal também para padronizar indicadores e garantir alinhamento entre áreas.  Essa ainda é a melhor escolha para equipes que precisam acompanhar performance operacional ou estratégica de forma contínua, confiável e simplificada.  O que é Analytics (Data Analytics)?  O Data Analytics , ou simplesmente Analytics , vai além da visualização de dados. Ele investiga causas, padrões e correlações para revelar o que está por trás dos números.  O Analytics entrega análises exploratórias que ajudam a descobrir oportunidades e riscos. Também permite comparações entre períodos, oferecendo uma leitura mais completa da evolução dos resultados.  Além disso, essa abordagem identifica gargalos que impactam a performance e gera insights valiosos para otimizar processos. É uma camada analítica que amplia a maturidade de dados do negócio.  Você deve usar Analytics quando precisa entender por que  algo está acontecendo. Ele é ideal para analisar o comportamento de clientes, times, produtos ou processos com mais profundidade.  O Analytics também é essencial para embasar decisões estratégicas, garantindo que elas sejam sustentadas por dados e não apenas por intuição.  O que é Data Science?  O Data Science  utiliza técnicas avançadas como estatística, machine learning e inteligência artificial para prever cenários futuros. Ele também possibilita automatizar decisões que antes dependiam totalmente da análise humana.  O Data Science entrega previsões de demanda que orientam o planejamento do negócio. Também oferece scores de risco e modelos de segmentação avançada que tornam as análises mais precisas.  Além disso, essa área cria recomendadores e soluções inteligentes que se retroalimentam conforme recebem novos dados. Com o tempo, esses sistemas se tornam cada vez mais assertivos e eficientes.  Você deve usar Data Science quando precisa antecipar resultados e agir de forma proativa. Ele também é ideal para personalizar experiências e automatizar decisões repetitivas.  O Data Science se torna ainda mais necessário quando o volume de dados é muito grande ou quando o nível de complexidade impede análises manuais.  Como BI, Analytics e Data Science se complementam?  O BI  é o ponto de partida porque organiza os dados da empresa. Sem informações limpas e estruturadas, nenhum modelo de IA consegue entregar resultados consistentes.  O Analytics  entra em seguida ao identificar padrões relevantes nos dados. Ajudando a levantar as perguntas certas e a entender quais áreas merecem investigação mais profunda.  O Data Science  completa o ciclo ao criar soluções que aprendem e evoluem com o tempo. Com isso, os modelos passam a sugerir, prever e automatizar decisões.  Essas três áreas formam um ecossistema integrado que trabalha em conjunto. Não é uma hierarquia, mas uma evolução natural na maturidade de dados.  Fator   BI   Analytics   Data Science   Visão  Descritiva  Diagnóstica  Preditiva/Prescritiva  Complexidade técnica  Baixa a média  Média  Alta  Profissionais típicos  Analistas de BI  Analistas de Dados  Cientistas de Dados  Entrega  Dashboards e relatórios  Insights estratégicos  Modelos e IA  Ferramentas  Power BI, Tableau  SQL, Python, planilhas  Python, R, cloud, IA  Maturidade necessária  Baixa  Média  Alta    Como a Dataside pode me ajudar com a melhor solução para o meu negócio  A Dataside é especialista em transformar organizações em empresas data driven , oferecendo soluções completas em BI , Data Analytics , Analytics , Power BI  e Data Science .  Nós avaliamos seu nível de maturidade em dados e desenhamos a melhor solução para o seu momento, seja criando dashboards estratégicos, investigando oportunidades ou implementando modelos de IA que aceleram resultados.  Quer descobrir qual abordagem faz mais sentido para o seu desafio atual? Fale com um especialista da Dataside e impulsione seu negócio com dados inteligentes.

A inteligência artificial (IA) deixou de ser uma promessa distante para se consolidar como um dos maiores motores de transformação das empresas modernas. De processos operacionais à tomada de decisão estratégica, ela tem possibilitado avanços que, até poucos anos atrás, pareciam improváveis. Empresas e organizações que entendem seu potencial conseguem se antecipar às tendências, entregar mais valor a clientes e, sobretudo, conquistar posições de destaque em mercados cada vez mais competitivos. Na avaliação de Petrus Araújo, COO (Chief Operating Officer) da Dataside, a tecnologia já mudou a forma como empresas decidem. “A IA tem transformado a tomada de decisão ao permitir que empresas analisem cenários com velocidade e profundidade inéditas. Hoje conseguimos antecipar tendências de consumo, prever falhas operacionais e redesenhar modelos de negócio em tempo real”, afirma. Esse salto de eficiência não significa abrir mão do olhar humano. Para Araújo, a combinação entre análise tecnológica e supervisão contextual é o que garante que os resultados sejam consistentes e éticos. O desafio está em conduzir a jornada com estratégia clara, governança de dados robusta e lideranças engajadas. Quando esses fatores se alinham, os projetos não apenas funcionam: eles criam impacto real. A inteligência artificial também abre novas possibilidades de crescimento. Mais do que apoiar decisões, ela atua como radar para detectar sinais de mercado que ainda passam despercebidos nos métodos tradicionais. “Entendo que a IA serve como uma lupa, ampliando sinais fracos de mercado. A facilidade de cruzar tantos parâmetros, como tendências, consumo e dados macroeconômicos de forma rápida, antecipa movimentos que ainda não estão facilmente visíveis”, observa. Essa visão antecipatória, para ele, já se traduz em vantagem competitiva para os clientes da Dataside. “Nossa missão é de melhorar a performance das empresas com dados e IA. Reconhecer padrões de comportamento antes de virarem tendências pode contribuir de forma significativa para geração de vantagem competitiva. Tenho também convicção, apoiada pela visão de nosso CEO, que o que estamos fazendo na Dataside já nos coloca em posição de vantagem competitiva e que tende a beneficiar muito mais nossos clientes no curto prazo.” Embora ainda existam barreiras culturais, Araújo acredita que o caminho para superá-las está bem definido: comunicação clara, educação e casos de uso que provem valor. “Transformação Digital é uma estratégia para tornar seu dado a commodity primária em seu negócio. Acredite ou não, isso inicia com educação”, ressalta. Olhando para os próximos anos, a perspectiva é igualmente positiva. A aplicação da IA generativa em operações críticas, a consolidação de plataformas de dados unificadas e a automação inteligente em escala devem remodelar a forma como empresas competem globalmente. Mas, para o COO da Dataside, o diferencial não estará apenas na tecnologia em si. “Uma vantagem competitiva é saber alinhar isso dentro das operações e estratégia, para que a missão da empresa seja atingida. No nosso caso, significa literalmente empoderar clientes com dados e IA para que conquistem seus objetivos de negócio de forma sustentável.” A mensagem final é otimista e inspiradora: as empresas que enxergarem a IA como parceira estratégica, e não apenas como ferramenta, estarão preparadas para liderar o próximo ciclo da economia digital.

Diretora de Marketing e Comercial da Dataside, Letícia compartilha os aprendizados, desafios e conquistas de uma trajetória marcada por visão, propósito e evolução contínua. Desde os primeiros passos da Dataside até o reconhecimento como uma das líderes em IA e Analytics no Brasil, Letícia Carvalho Amante esteve presente. Com uma carreira construída junto à própria história da empresa, ela vivenciou de perto os processos de estruturação, expansão e consolidação da marca no mercado. Nesta entrevista exclusiva, Letícia compartilha sua visão sobre o papel do marketing e das vendas na construção de uma empresa orientada por dados e pessoas, os desafios enfrentados na liderança e as estratégias que moldam o futuro da Dataside, sempre com o olhar atento à cultura e à conexão humana que diferencia a companhia. Uma jornada que começou com propósito Letícia ingressou na Dataside quando a empresa contava com apenas 11 colaboradores. A visão desde o início era ambiciosa: tornar a marca uma referência global em Inteligência Artificial aplicada a negócios. “O marketing teve um papel essencial na construção dessa imagem. Atuamos com campanhas educativas, eventos técnicos e, principalmente, com uma comunicação alinhada à liderança e ao propósito”, explica. Ao longo dos anos, essa estratégia se refinou e impactou diretamente outras áreas, como o time comercial. “Costumo dizer que marketing é sobre a experiência que você proporciona, não apenas sobre o que você vende. Essa filosofia transformou nossa forma de nos comunicar com o mercado e internamente.” O reconhecimento da própria equipe veio em forma de prêmio: Letícia foi eleita Profissional Revelação do Ano, em votação interna. Um símbolo de que sua liderança inspiradora era percebida por todos. Desafios de liderança e evolução com propósito A transição para a liderança da área comercial trouxe novos aprendizados e obstáculos. “Como gestora de processos, sempre valorizei a clareza. E foi justamente esse o maior desafio: estruturar processos bem definidos e garantir sua execução. Só com clareza conseguimos produtividade, alinhamento e resultados”, compartilha. Outra frente desafiadora foi a gestão de metas, campo com o qual não tinha experiência direta. “Me desafiei, aprendi e conseguimos bater as metas com um mês de antecedência. Também implementei a estrutura de SDRs e BDRs, algo inédito na empresa, que fortaleceu nossa geração de demanda.” Entre os projetos mais significativos, Letícia destaca o Programa Acelera Jovem, desenvolvido em parceria com o CEO Caio Amante. “Foi um projeto que uniu impacto social, fortalecimento da cultura e posicionamento de marca. Surgiu em plena pandemia e foi essencial para atrair talentos e construir uma narrativa genuína da Dataside como empresa que acredita em pessoas.” Futuro, cultura e a inteligência das pessoas Para Letícia, marketing e vendas na Dataside caminham junto com a cultura organizacional. “Nosso marketing não é só sobre produto. É sobre relacionamento, sobre fazer parte da vida das pessoas. Temos a convicção de que a comunicação deve estar próxima do time de People, e isso nos diferencia muito.” Essa abordagem mais humana se reflete também nos investimentos em inovação. A executiva destaca o Belake.ai  como uma das iniciativas mais promissoras da Dataside. “É uma plataforma que simplifica o acesso aos dados com IA e traz proatividade na entrega de insights. É a nova era do Analytics: mais acessível, mais simples e mais útil para o negócio.” Ao olhar para o futuro, suas prioridades são claras: “Expandir o time comercial e continuar fortalecendo a comunicação com o mercado. A IA ainda precisa ser desmistificada para o público. E nós temos esse papel.” Letícia finaliza com um conselho direto para quem busca trilhar caminhos de liderança com impacto: “Liderar é conectar pessoas, propósito e resultados. Busque entender todas as áreas, escute, esteja presente. A liderança não exige que você saiba tudo, mas sim que tenha coragem de aprender e servir com autenticidade.”

A Databricks  se consolidou como uma das empresas mais valiosas do setor de tecnologia, atingindo uma avaliação de US$ 131 bilhões  e apoiando milhares de organizações na transformação baseada em dados.  Quer implementar soluções com a Databricks? Fale coma  Dataside ainda hoje!   Com o crescimento global da IA, plataformas capazes de unificar dados e inteligência em uma única arquitetura ganharam enorme relevância, e o Lakehouse da Databricks se tornou uma das soluções mais adotadas.  A empresa já possuí uma carteira de  17 mil clientes no mundo , crescendo quase 50% ao ano e ampliando sua receita anual recorrente para US$ 2,4 bilhões , impulsionada principalmente por produtos de IA generativa.  Quer entender como essa tecnologia está moldando o futuro das empresas? Veja o que vamos abordar neste conteúdo:  O que é a Databricks?  O que é Data e AI na prática?  Por que tantas empresas estão migrando para o Lakehouse?  Precisa acelerar Data & AI? A Dataside pode te ajudar!  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?                   A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.                 Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!    O que é a Databricks?  A Databricks  é uma plataforma unificada de dados e IA construída sobre o conceito de Lakehouse, integrando engenharia, análise avançada e machine learning em um único ambiente de alta performance.  Ela foi projetada para lidar com grandes volumes de dados com rapidez e menor custo, tornando-se a escolha de empresas globais que buscam eficiência, governança e capacidade de escalar Inteligência Artificial.  Veja algumas funções possíveis com a Databricks:  Serviço   Função   Data Engineering  Pipelines escaláveis e processamento contínuo  Lakehouse  Armazenamento unificado e de baixo custo  Machine Learning  Treino, versionamento e operação de modelos  Governança  Controle, segurança e confiabilidade de dados  Analytics  Geração de insights com alta performance  O que é Data & AI na Databricks?  Data & AI é a integração completa entre dados estruturados e inteligência artificial, permitindo que todo o ciclo (ingestão, preparação, modelagem e operacionalização) aconteça dentro de uma única plataforma.  Isso reduz retrabalho, aumenta a produtividade dos times e acelera análises estratégicas.  Além disso, a Databricks permite implantar modelos preditivos e IA generativa rapidamente, apoiando iniciativas de inovação contínua.    Por que tantas empresas estão migrando para o Lakehouse?  A arquitetura Lakehouse resolve limitações de sistemas tradicionais ao eliminar silos, reduzir custos e centralizar dados em um ambiente flexível e escalável.  Isso também acelera a experimentação, uma vez que engenharia, análises e machine learning operam de forma conectada, garantindo governança e qualidade em todo o ciclo de vida dos dados.  Esse modelo é uma das razões pelas quais a Databricks continua crescendo acima de 50% ao ano e atraindo investimentos bilionários, segundo os dados mais recentes.  Precisa de Data & AI? A Dataside pode te ajudar com soluções Databricks!  A Dataside é especialista em todo o ecossistema Databricks, implementando arquiteturas Lakehouse completas e desenvolvendo pipelines, modelos e estruturas de governança.  Apoiamos empresas na criação de fluxos de dados robustos, machine learning escalável e iniciativas de IA generativa que trazem impacto real para o negócio.  Tudo com segurança, padronização e foco total em performance.  Entre em contato e acelere sua estratégia de Data & AI, fale com a Dataside!

Nesta semana, o Google apresentou novidades importantes no NotebookLM , reforçando seu papel como assistente de pesquisa e organização movido por IA.  Quer implementar soluções em IA no seu negócio? Fale com a Dataside!   Com a chegada do Google Gemini  ao fluxo interno da ferramenta, tarefas como analisar documentos, gerar resumos e aprofundar pesquisas ficaram ainda mais rápidas e eficientes.  O NotebookLM já é usado para organizar estudos, projetos e bases de conhecimento internas.  Agora, com a função Deep Research , ele realiza pesquisas aprofundadas e cita automaticamente as fontes.  Outro destaque é sua integração ampliada com o Google Workspace, possibilitando trabalhar com Docs, PDFs, planilhas e links de maneira centralizada.  Quer entender melhor as novidades? Olha só tudo que vamos explicar neste conteúdo:  O que é o NotebookLM do Google?  Qual a diferença entre ChatGPT e NotebookLM?  Qual a diferença entre NotebookLM e Google Gemini?  Precisa de soluções IA para a sua empresa?  Mas antes, gostaria de implementar soluções inteligentes e automatizadas com IA, mas não sabe por onde começar?  A Dataside é uma consultoria especializada em dados, Inteligência Artificial e negócios.  Apoiamos empresas com tecnologia, automação e IA generativa para decisões mais estratégicas e eficientes.  Fale com um dos nossos especialistas e acelere sua transformação hoje! O que é o NotebookLM do Google?  O NotebookLM  é o assistente de organização de conteúdo do Google, capaz de transformar documentos, PDFs e planilhas em um “caderno inteligente”.  O sistema utiliza IA para resumir textos, comparar informações e gerar análises.  Com o recurso Deep Research , ele aprofunda estudos e fornece referências confiáveis.  O assistente se integra ao Google Workspace, conectando arquivos em um único lugar.  Isso cria um fluxo rápido para pesquisas, insights e relatórios estruturados. Veja alguns recursos:  Funcionalidade   Descrição   Organização inteligente  Reúne arquivos, PDFs e links  Resumos automáticos  Sintetiza documentos rapidamente  Deep Research  Pesquisa profunda com referências  Integração Workspace  Docs, Sheets, Gmail e Drive  IA do Gemini  Análises mais completas e contextuais    Qual a diferença entre ChatGPT e NotebookLM?  Embora ambos sejam ferramentas de IA avançada, ChatGPT e NotebookLM foram criados para finalidades diferentes e atendem necessidades distintas dentro de processos de estudo, trabalho e análise de informações.  O ChatGPT  funciona como um modelo conversacional generalista, capaz de responder perguntas, criar textos, gerar ideias e explicar conceitos em diferentes níveis de profundidade, sem depender de documentos enviados pelo usuário.  Já o NotebookLM  é um assistente voltado especificamente para organização e análise de materiais, trabalhando a partir de PDFs, planilhas, documentos e links para produzir resumos, comparações e pesquisas personalizadas com base no conteúdo fornecido.  Enquanto o ChatGPT é ideal para conversas abertas, criatividade e entendimento geral, o NotebookLM se destaca na estruturação de conhecimento, permitindo aprofundar estudos e transformar arquivos reais em insights contextualizados.  Qual a diferença entre o NotebookLM e o Google Gemini?  Embora funcionem juntos, o NotebookLM e o Google Gemini não são a mesma coisa, pois cada um ocupa um papel específico dentro do ecossistema de IA do Google.   O NotebookLM  é o produto utilizado pelo usuário, atuando como um assistente de organização e análise de documentos capaz de transformar arquivos em resumos, estudos e pesquisas aprofundadas.  Já o Google Gemini  é o modelo de IA que alimenta essa ferramenta, servindo como a tecnologia responsável por interpretar informações, gerar análises mais precisas e ampliar a contextualização dos conteúdos. Em essência, o NotebookLM é a interface e a experiência, enquanto o Gemini é o motor que garante que todas as análises, comparações e respostas sejam mais inteligentes e completas.    Precisa de soluções IA para a sua empresa?   A Dataside é especialista em IA corporativa, ajudando empresas a estruturar dados, integrar modelos e acelerar a adoção de IA com foco em resultados reais.     Seja para implantar soluções como o ChatGPT Enterprise ou criar modelos proprietários, a Dataside transforma o potencial da IA em performance de negócio com segurança, governança e estratégia.     Fale com nossos especialistas e descubra como levar a IA da sua empresa para o próximo nível.

Em parceria com a Dataside e Snowflake a Involves revolucionou o acesso a insights com o Belake.ai — GPT Corporativo que responde perguntas do negócio e dados em linguagem natural. O Desafio A Involves enfrentava um desafio comum a muitas empresas orientadas por dados: apesar de possuir dashboards e relatórios robustos, a consulta às informações exigia conhecimento técnico  e dependência constante de analistas . A operação de trade marketing necessitava de agilidade para responder perguntas estratégicas, como: “Como está o atingimento de metas por categoria?” “Quais lojas têm maior índice de ruptura?” “Quais produtos estão abaixo da meta e precisam de atenção?” “Diante da minha meta, o que me sugere para melhorar minha operação?” O processo era lento, fragmentado e pouco acessível para as equipes de negócio. Isso dificultava ações rápidas no ponto de venda e reduzia a eficiência comercial. A solução A Dataside , em parceria com a Involves , implantou o Belake.ai , uma plataforma de BI Conversacional com IA Generativa , conectada diretamente ao Data Lake  no Snowflake , permitindo que qualquer colaborador faça perguntas em linguagem natural  e receba respostas analíticas e acionáveis em segundos . Com o Brainlake , núcleo inteligente do Belake, a plataforma passou a: Interpretar perguntas abertas e gerar respostas contextualizadas; Exibir resultados em tabelas e gráficos dinâmicos; Permitir exportação em CSV ou Excel; Trazer recomendações práticas baseadas em padrões detectados nos dados. Exemplos de Uso na Operação Atingimento de metas por categoria → Ao perguntar “Como está o atingimento de metas por categoria?” , o sistema retorna uma tabela com o percentual atingido por categoria e/ou supercategoria, permitindo identificar rapidamente onde há desvios. Lojas com maior ruptura → Ao perguntar “Quais lojas possuem mais rupturas na Categoria 1?” , o Belake lista as 10 lojas com maior número de EANs (códigos de barras) que não atingiram as metas. Recomendações inteligentes → O sistema sugere ações práticas , como: Análise profunda de produtos  para identificar padrões de baixa performance (preço, promoção, visibilidade); Ajuste de estratégia de vendas , revisando preços, promoções e exposição em loja; Treinamentos específicos para equipes de campo , fortalecendo execução no PDV; Monitoramento contínuo  com alertas e insights proativos. Tecnologias Utilizadas Belake.ai  — IA Conversacional para dados corporativos Brainlake  — núcleo inteligente de processamento de linguagem natural Snowflake  — Data Lake e armazenamento seguro de dados Azure OpenAI  — motor de IA generativa e interpretação de linguagem Resultados Alcançados Eficiência e Democratização do Acesso: Respostas em segundos  a perguntas, antes respondidas em horas  ou que exigia uma análise crítica e limitada através de relatórios do Power BI. Usuários de negócio passaram a acessar insights diretamente, sem depender de analistas. Adoção rápida e engajamento das equipes de trade marketing. Impacto no Negócio: A ruptura deixou de ser um número em um dashboard  e passou a ser uma conversa em tempo real  com a operação. Decisões mais ágeis e assertivas no PDV. Aumento da confiabilidade e da velocidade na execução de ações comerciais. Impacto no Negócio A implementação do Belake.ai  marcou uma virada cultural na Involves: de dashboards estáticos para conversas inteligentes com o negócio . Com dados acessíveis, linguagem natural e recomendações práticas, o time de trade marketing passou a atuar com inteligência aumentada , reduzindo rupturas, melhorando execução e potencializando resultados comerciais . Caso de uso apresentado no palco da Snowflake World Tour SP:

Nesta terça-feira (18), uma instabilidade na rede da Cloudflare  provocou um impacto global, afetando a conexão e a velocidade de uma série de sites e serviços populares.  Quer saber como evitar quedas na sua operação? Fale com a Dataside!  Plataformas como ChatGPT , X (antigo Twitter) e o monitor de status de sites DownDetector  estiveram entre os afetados, gerando erros de conexão e lentidão.   Outros serviços como Discord, Steam e Canva também enfrentaram dificuldades momentâneas.  O incidente expõe a vulnerabilidade da infraestrutura digital e a dependência de grandes provedores, já que falhas como a da Cloudflare podem custar caro para as empresas, chegando a US$ 9 mil por minuto.  Quer saber mais sobre essa queda? Olha só o que vamos falar nesse conteúdo:  O que é Cloudflare?  De quem é a Cloudflare?  Por que a Cloudflare caiu?  Precisa de Data Governance? A Dataside pode te ajudar!  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?                 A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.               Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!    O que é Cloudflare?  A Cloudflare é uma peça fundamental na infraestrutura da internet, atuando como uma camada compartilhada.  A Cloudflare é uma empresa americana, fundada em 2009, especializada em infraestrutura de internet .  Ela funciona como uma ponte entre o navegador do usuário e o servidor do site, oferecendo serviços cruciais de segurança , performance  e confiabilidade  para sites e aplicativos.  O sistema em ação:  O sistema utiliza uma CDN (Rede de Entrega de Conteúdo) que distribui cópias dos dados por diversos servidores globais. Isso cumpre dois objetivos principais: 1. Reduz o tempo de resposta, 2. Dificulta ataques.  Serviço da Cloudflare   Função Principal   Proteção DDoS   Evita a sobrecarga de servidores por acessos simultâneos 11 .  WAF  (Web Application Firewall)  Bloqueia ataques como SQL injection  e cross-site scripting 12 .  Criptografia SSL/TLS   Oferece certificados gratuitos para validar a confiabilidade dos sites 13 .  DNS e DNSSEC   Gerenciamento e segurança de domínios 14 .  Edge computing  (Cloudflare Workers)  Executa códigos mais próximos do usuário para maior velocidade 15 .    Mais de 78 milhões de requisições HTTP por segundo são tratadas pela rede da Cloudflare, que atende desde blogs pessoais até grandes grupos financeiros.  De quem é a Cloudflare?  A Cloudflare é uma empresa americana .  Ela não pertence a um único indivíduo, mas sim a seus acionistas, sendo uma empresa de capital aberto no mercado de tecnologia e infraestrutura de internet.  Por que a Cloudflare caiu?  Historicamente, a Cloudflare tem enfrentado falhas devido a:  Congestionamento de rede .  Erros em lançamentos de código .  Problemas em produtos específicos .  Um caso notório ocorreu em agosto de 2025, quando o tráfego de um único cliente saturou as conexões com a AWS us-east-1, resultando em um "apagão generalizado".  Quando a Cloudflare falha, o efeito se propaga em cadeia, derrubando milhões de sites simultaneamente, o chamado efeito cascata .  Precisa de Data Governance? A Dataside pode te ajudar!  A instabilidade em grandes provedores de infraestrutura como a Cloudflare ressalta a importância de ter uma base de dados sólida e confiável.  A Governança de Dados  é o pilar para que os dados sejam estratégicos e confiáveis em sua organização.  A Dataside oferece uma consultoria especializada com uma abordagem abrangente em Governança de Dados, que vai além da simples proteção, capacitando suas equipes de negócios e técnica com clareza e confiança para a inovação.  Entre em contato com a Dataside e construa uma base sólida para o sucesso do seu negócio!

A Inteligência Artificial   deixou de ser tendência para se tornar divisor de águas  na transformação digital das empresas brasileiras.  Quer implementar soluções em IA no seu negócio? Fale com a Dataside aidna hoje!   O Panorama Mindset Digital 2026 , pesquisa conduzida pelo Brivia Group, revelou que o país vive um momento de sensibilização tecnológica.   Ou seja, as companhias reconhecem o valor da IA, mas ainda buscam formas de transformá-la em ganho operacional.  De acordo com o estudo, as empresas brasileiras já superaram a etapa de digitalizar processos, mas ainda carecem de estrutura para usar IA corporativa  de maneira estratégica e integrada às áreas de negócio.  Quer saber mais sobre esse estudo? Olha só o que vamos abordar nesse conteúdo:  IA Generativa e LLMs: o novo pilar da maturidade digital  O papel da IA corporativa na competitividade empresarial  Como a Dataside pode ajudar a sua empresa a implementar IA?  Mas antes, você deseja implementar IA e outras soluções escalonáveis e tecnológicas para a sua empresa, mas não sabe por onde começar?             A Dataside é uma consultoria especializada em dados, inteligência artificial e negócios, que apoia empresas em sua Jornada de Dados com foco em confiabilidade, agilidade e decisões mais estratégicas.           Fale com um dos nossos representantes agora mesmo e mude hoje a jornada da sua empresa!    IA Generativa e LLMs: o novo pilar da maturidade digital  A versão mais recente do estudo introduziu um novo eixo de análise: “Inteligência Artificial e Gestão Eficiente” , que mede como algoritmos e modelos generativos (LLMs) estão sendo aplicados em operação, tomada de decisão e experiência do cliente.  Veja quais são os níveis de maturidade em IA de acordo com o Panorada Mindset Digital 2026:  Nível   Características principais   Iniciante  Automação isolada e sem integração com áreas de negócio.  Intermediário  Projetos de IA com foco em eficiência operacional.  Avançado  Uso de IA generativa e análise preditiva para decisões estratégicas.  Maturidade plena  IA integrada à cultura e aos processos, guiando decisões de ponta a ponta.  O papel da IA corporativa na competitividade empresarial  Segundo a Brivia Group, o avanço da IA corporativa  marca um ponto de inflexão: ela deixou de ser promessa e passou a ser indicador de maturidade .  Empresas que conseguem integrar automação, cultura digital e estratégia crescem mais rápido e dependem menos de modismos tecnológicos.  As organizações que combinam IA  generativa , dados estruturados e visão de negócio têm vantagem competitiva, pois transformam conhecimento em ação e automação em resultado.  Como a Dataside pode ajudar a sua empresa a implementar IA?  A Dataside  apoia empresas em todas as etapas da jornada de adoção da IA , desde a criação de uma cultura data-driven até a implementação de LLMs  personalizados.  Com especialistas em IA corporativa , engenharia de dados  e automação inteligente , a Dataside ajuda sua empresa a aplicar tecnologias com propósito.  Aumentando eficiência, reduzindo custos e promovendo inovação contínua.  Entre em contato  e descubra como transformar o uso de dados e IA em um diferencial estratégico para o seu negócio.

Desde que foi fundada a empresa dissipa valores que é repassado de colaborador para colaborador e isso tem fortalecido ainda mais o seu crescimento. “Formada por duas rodas paralelas que giram em torno do mesmo eixo, suspensas em duas torres verticais e sustentando em suas circunferências bancos oscilantes para todas as pessoas que escolhem migrar nesse passeio.” Pode parecer a descrição simples do funcionamento de uma roda gigante, porém é mais ou menos assim que a Dataside tem crescido: com os dois sócios, Caio Amante e Igor Santos , sendo torres que estruturam, com muito cuidado, cada área desta empresa, onde pessoas importantes (colaboradores) ocupam bancos e posições de extrema responsabilidade para entregar o que chamam de: cuidado e disponibilidade. Sumário Como tudo começou? O estudo para implementação da cultura Está aí a nossa cultura! Algumas ações implementadas para complementar a cultura na empresa Uma nova Dataside! Como tudo começou? A Dataside teve um início modesto em 2014 e hoje administra ambientes de gigantes nacionais com profissionais reconhecidos internacionalmente. Isso tudo porque a cultura interna, a mesma que o Caio Amante (CEO) implantou em seus primeiros colaboradores, chegou até os clientes. “Pensei assim: se eu criar uma fórmula onde pessoas podem entrar e aprender com o profissional que possui a característica da cultura da empresa, e que essas pessoas tenham sede de aprendizado, irão aprender com profissionais de ponta e então esses podem se tornar, também ,profissionais de ponta! Caio Amante, CEO na Dataside. O estudo para implementação da cultura Cultura da empresa ou cultura organizacional é um conjunto de hábitos, práticas e valores definidos no ambiente de trabalho. Ela é importante porque direciona a maneira como a organização coordena suas operações, os negócios e as relações com clientes, colaboradores, fornecedores e parceiros. Além de determinar algumas regras de comportamento, hierarquia e convivência. Como tudo o que a Dataside implanta para os colaboradores possui um estudo e um objetivo, para a implementação da cultura não foi diferente. No início da empresa tudo isso era uma metodologia de trabalho, anos depois essa metodologia ganhou pesquisas e conteúdos, com a ajuda do Marketing se tornou algo que todo dataholic possui: identidade. Após estudos e pesquisas foi possível encontrar conceitos que se tornariam base para o desenvolvimento da empresa e pessoal de cada pessoa chave, a nossa cultura: Disciplina desde a base: Fazemos o certo sempre, desde a base, mesmo que ninguém esteja por perto. Amor de pai: Trabalhamos com o mesmo cuidado e espírito empreendedor de quem criou esta empresa. Cuidado: Construímos a empresa de amanhã amando o dia a dia e fazendo a empresa mais humana por meio do cuidado. Mais com menos: A Dataside escala muito mais com menos esforço, isso nos diferencia no mercado. Está aí a nossa cultura! Jovem, moderna e descontraída! No início de 2019, logo que o ano começou para o time, a cultura foi apresentada e ganhou mais força com as ações desenvolvidas e implantada pelos heads da empresa. Todos os profissionais quando ingressam na empresa recebem um apoio da família dataholic . O nosso time de Relacionamento Humano, juntamente com o head da área, realiza a integração com o novo colaborador e o mesmo recebe o seu kit dataholic , a partir desse momento ele já está pronto para iniciar suas atividades. Letícia Carvalho , head de marketing, responsável pelo planejamento e execução da #NossaCultura explica que a cultura da Dataside traz uma nova identidade, além de práticas, valores e novos hábitos. “O objetivo foi tornar a empresa um ambiente aconchegante, jovem, familiar e, ao mesmo tempo, cheio de inovações. Nós procuramos deixar a identidade mais leve, contemporânea e despojada para que todos tenham a mesma “ vibe “, sejam eles clientes, colaboradores ou simpatizantes, afinal, We Are Dataholics”, Letícia Carvalho, Head of Marketing na Dataside. Algumas ações implementadas para complementar a cultura na empresa Reunião de feedback, criada pelo nosso CEO: Uma das iniciativas brilhantes de nosso CEO, foi a implementação da reunião de feedback com todos os profissionais da empresa. Nessa reunião o assunto não é aquele que deixa todos de “cabelo em pé”, pelo contrário, essa reunião tem por objetivo abordar qualidades, crescimento, dica e troca de experiências entre quem fundou a empresa e o novo colaborador. Canais de comunicação: Para se dissipar informação e conhecimento é necessário comunicação. Pensando nisso, nosso time criou um canal de comunicação concentrando todos os dataholics da empresa para troca de notícias, informações, estratégias e conhecimento. Tudo isso por meio das ferramentas Microsoft. Pequenas ações são importantes: Desde um simples post nas redes sociais, até a produção de um book de procedimentos internos da empresa, existe a opinião de todos que ajudam esta empresa a crescer. Diferente de como é realizado na maioria das organizações, aqui todos são ouvidos e podem opinar nas ações que o marketing realiza. Criação da nova identidade visual: Após pesquisar, buscar referências e montar um plano de ação, o marketing apresentou uma proposta diferenciada. Aprovada não só pelo CEO, Diretor e Heads mas pela empresa inteira, a nova identidade vem sido implementada pouco a pouco. Fortalecendo os valores: Disponibilidade: Os dataholics atuam 24h para entregar tranquilidade e segurança. Humanização: Trabalhamos características positivas em cada pessoa que compõe o nosso time. Cuidado: Trabalhamos com o mesmo amor e espírito empreendedor de quem criou esta empresa. Parceria: Ser parceiro Dataside é dissipar confiança e entregar inteligência Programa Acelera Jovem: Já ouviu falar desse programa? Ele é uma iniciativa que abrange jovens de 15 até 23 anos e que ajuda a incluir o jovem no mercado de trabalho. Quer saber mais sobre o programa? Acesse nossa Aba Acelera Jovem no site. Tornar a Dataside uma empresa família e que acolhe: Seja por meio do Acelera Jovem, da comunidade local ou dos eventos que a empresa realiza, levar o cuidado e a disponibilidade é o nosso principal foco. Veja o que alguns dataholics disseram sobre a empresa: Uma nova Dataside! No dia primeiro de junho o novo site foi ao ar! Um orgulho para a empresa e, em especial, para o time de marketing interno que realizou toda a pesquisa, estrutura e design. Confira como ficou, clique aqui!