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A Governança de Dados é uma área importante para garantir a qualidade dos dados da sua empresa, mantê-los nas conformidades regulatórias de segurança e privacidade aplicáveis e ajudar seu time a ter mais eficiência operacional. Se você quer saber mais sobre as boas práticas e como implementar a governança de dados, esse artigo é para você. Boa leitura! Os dados são extremamente valiosos para as empresas, são usados nas tomadas de decisões estratégicas, em otimização de operações, na criação de novos produtos e serviços e claro, para atingir um objetivo indispensável, melhorar a lucratividade. Diante da importância dos dados no mundo empresarial, é preciso manter o mesmo nível de importância quando o assunto é garantir que esses dados sejam confiáveis, seguros e acessíveis. E é para manter as boas práticas no gerenciamento de informações tão valiosas que existe a governança de dados: um conjunto de políticas, processos e tecnologias focadas na qualidade e segurança dos dados de uma empresa. A governança de dados é um processo contínuo que envolve as seguintes etapas: Definição de políticas e diretrizes As primeiras etapas da governança de dados envolvem a definição de políticas e diretrizes para o gerenciamento de dados. Estas políticas devem garantir que os dados sejam coletados, armazenados, processados e compartilhados de forma consistente e segura. Identificação e classificação dos dados Uma vez definidas as políticas e diretrizes, é preciso identificar e classificar os dados da empresa. Essa classificação ajudará a garantir que os dados sejam tratados de forma apropriada, de acordo com sua importância e sensibilidade. Gerenciamento da qualidade dos dados A qualidade dos dados é essencial para a tomada de decisões informadas. A governança de dados deve incluir processos para garantir a qualidade dos dados, como validação, limpeza e enriquecimento. Proteção dos dados A segurança dos dados é uma das principais preocupações das empresas, por isso, a governança deve incluir políticas e medidas para proteger os dados da empresa contra acesso não autorizado, uso indevido e perda. Gerenciamento do acesso aos dados O acesso aos dados deve ser limitado às pessoas e sistemas autorizados. A governança de dados deve incluir políticas e processos para gerenciar o acesso a esses dados. Monitoramento e relatórios A governança de dados deve ser um processo contínuo. É importante monitorar o desempenho da governança de dados e gerar relatórios para avaliar o seu sucesso. Por que a governança de dados é importante? A governança de dados garante a qualidade dos dados da sua empresa, é responsável por mantê-los nas conformidades regulatórias de segurança e privacidade aplicáveis e ajuda seu time a ter mais eficiência operacional. Por exemplo, você já viveu situações como se deparar com relatórios nos quais os números não batiam? Ou então, já levou muito tempo para montar um relatório por falta de informação sobre onde estavam os dados que precisava? E a incômoda situação de precisar apresentar um relatório em plena reunião e perceber na hora que os dados não foram atualizados? Com a governança de dados essas situações não acontecem, mas vamos entender outros motivos de sua importância, como: Melhoria da tomada de decisões Como sempre pontuamos, os dados são uma fonte valiosa de informações para a tomada de decisões. A governança de dados ajuda a garantir que os dados sejam confiáveis e precisos, facilitando a tomada de decisões informadas. Otimização de operações A governança de dados ajuda as empresas a otimizarem suas operações. Como em casos em que os dados podem ser usados para identificar oportunidades de melhoria, reduzir custos e aumentar a eficiência. Melhoria da conformidade A governança de dados é fundamental para que as empresas possam cumprir as regulamentações, como exemplo, as empresas que atuam em setores regulamentados, como o financeiro e o de saúde, precisam garantir que seus dados sejam seguros e protegidos. Criação de novos produtos e serviços Esses benefícios proporcionados pela governança de dados são facilitadores para a criação de novos produtos e serviços que atendam às necessidades dos clientes, como dados que podem ser usados para segmentar clientes, prever tendências e desenvolver produtos personalizados. Como implementar a governança de dados? A implementação da governança de dados é um processo complexo que requer a participação de toda a empresa e, principalmente, é fundamental contar com profissionais especializados . As seguintes etapas são fundamentais para a implementação eficaz da governança de dados: Realize um diagnóstico da situação atual Antes de implementar a governança de dados, é importante realizar um diagnóstico da situação atual dos dados e processos da empresa. Isso ajudará a identificar os pontos fortes e fracos da governança de dados atual. É o passo fundamental para a identificação do plano a ser seguido pelos profissionais para a implementação de uma boa governança de dados. Desenvolva um plano de implementação Dando continuidade ao passo anterior, é preciso desenvolver um plano de implementação para a governança de dados. O plano deve definir as metas e objetivos da governança, assim como as etapas e prazos para a implementação. Realizar a implementação O plano deve ser implementado gradualmente, para garantir que as mudanças sejam bem-sucedidas. Monitorar e avaliar a governança de dados A governança de dados é um processo contínuo, por isso, monitorar e avaliar esse processo regularmente é fundamental para garantir que ele esteja funcionando conforme o planejado. Conte com uma equipe de governança de dados Para que cada etapa mencionada seja realizada, é fundamental contar com uma equipe de especialistas em governança de dados, para garantir a implementação segura de acordo com todas as boas práticas. Construa, catalogue e padronize Aqui na Dataside, criamos um ciclo de entregas que garante o processo de dados, estruturação, segurança e qualidade para ajudar você a definir os padrões corretos a serem seguidos. Nosso time de especialistas garante a sua empresa: Processo de Dados Criação e padronização de todas as atividades que envolvem dados, além de coleta, análise e aplicação das melhores práticas. Estruturação de Dados Catalogação, mensuração e criação de instruções de uso para ajudar você a se adaptar as melhores ferramentas. Segurança e Qualidade dos Dados Classificação, criação de relatórios e planos de ação que vão auxiliar você a corrigir e implementar a Governança de Dados.

Neste artigo, você vai entender melhor sobre o Copilot, essa tecnologia inovadora da Microsoft e como ela pode otimizar o uso do Power BI e potencializar a análise de dados. O Copilot é uma ferramenta de inteligência artificial (IA) que está sendo desenvolvida pela Microsoft para o Power BI, até o momento está em sua versão preliminar. A tecnologia desenvolvida permite que os analistas criem relatórios e insights de dados de forma mais rápida e fácil, liberando-os para se concentrarem em tarefas mais estratégicas. O Copilot também pode ajudar os profissionais a compartilharem insights de dados de forma mais eficaz. O que é o Copilot? O Copilot é um modelo de linguagem de grande porte (LLM) treinado em um conjunto de dados de relatórios e insights de dados do Power BI. Ele pode entender e responder a uma ampla gama de prompts e perguntas, incluindo: Criação de relatórios: Ajuda os usuários a criarem relatórios de forma rápida e fácil, simplesmente descrevendo os visuais e insights que desejam. Geração de cálculos DAX: Gera e edita cálculos DAX, mesmo para usuários que não possuem experiência em programação. Criação de resumos narrativos: Cria resumos narrativos de dados, que são fáceis de entender e compartilhar. Perguntas sobre dados: Responde a perguntas sobre dados, fornecendo insights e análises. De acordo com o artigo publicado no blog Microsoft Power BI , o Copilot combina IA generativa avançada com seus dados para ajudar todos a descobrir e compartilhar insights com mais rapidez. Segue a um trecho do artigo: “Basta descrever os insights de que você precisa ou fazer uma pergunta sobre seus dados, e o Copilot analisará e extrairá os dados certos em um relatório impressionante, transformando os dados em insights acionáveis ​​instantaneamente.” Como funciona o Copilot no Power BI? O Copilot está disponível no Power BI Desktop e no Power BI Online. Para usá-lo, basta abrir um relatório do Power BI e clicar no botão “Copilot” na barra de ferramentas. A partir disso, uma caixa de diálogo será aberta. Na caixa de diálogo, você poderá descrever os visuais e insights que deseja. O Copilot irá então gerar um relatório ou um resumo narrativo de acordo com suas instruções. Lembrando que ao utilizar a ferramenta, os usuários contam com a ajuda de uma assistente virtual que os acompanha durante todo o processo de criação do relatório. Ela oferece sugestões de visualizações de dados, recomendações de campos para a análise, insights baseados em padrões identificados nos dados e até mesmo dicas de formatação para melhorar a aparência do relatório. Confira o vídeo explicativo publicado no canal Microsoft Power BI: Vantagens do uso do Copilot no Power BI Uma das principais vantagens do Copilot é a sua capacidade de acelerar o processo de criação de relatórios no Power BI. Com as sugestões e orientações oferecidas pela ferramenta, os usuários podem economizar tempo e esforço na construção de análises e relatórios de qualidade. Além disso, o Copilot também ajuda a garantir a consistência dos relatórios, evitando erros comuns e sugerindo melhores práticas para a visualização e interpretação dos dados, o que facilita a padronização e colaboração na criação de relatórios. O Copilot no Power BI é uma ameaça para analistas de dados? Ao longo dessa leitura você pode ter feito esse questionamento, mas a resposta é não. O Copilot é uma ferramenta poderosa que pode ajudar os analistas de dados a serem mais produtivos e eficientes. No entanto, ele não substitui a experiência e o conhecimento desses profissionais. Com a automatização de tarefas rotineiras, como a criação de relatórios e a geração de cálculos DAX, os analistas têm mais tempo para se concentrarem em tarefas mais estratégicas. Afinal, o Copilot não é capaz de substituir o julgamento humano. Os analistas ainda precisam entender os dados e os negócios para interpretar os resultados da ferramenta. Se você busca por insights valiosos, baseados em dados, para o seu negócio e quer contar com profissionais qualificados em conjunto com tecnologias avançadas, entre em contato com a Dataside .

A implementação da Inteligência Artificial nos processos é fundamental para que empresas aproveitem as vantagens dessa tecnologia. A questão é: como fazer isso?   Na teoria, o conceito de IA é bem aceito pelos gestores, mas, na prática, eles encontram desafios. Por onde começar? O que precisa ser feito? Entenda mais sobre o tema nesse artigo.   Com o “boom” da inteligência artificial no último ano, os gestores, focados em resultados, compreendem as vantagens que essa tecnologia pode trazer, mas esbarram na falta de ferramentas adequadas e profissionais qualificados para realizar os processos de implementação.   Como está a maturidade de dados da sua empresa?     Existem lacunas significativas quando se trata de data analytics  e governança de dados  em muitas organizações, por isso, analisar a maturidade de dados da sua empresa é um passo importante a ser dado antes da implementação da Inteligência Artificial. Isso envolve garantir que os dados sejam relevantes, precisos e atualizados, além de estarem em conformidade com todos os regulamentos de privacidade e segurança.    Benefícios da implementação de Inteligência Artificial    A implementação de IA traz benefícios para diversos setores da economia. Por exemplo, no setor de saúde, ela está sendo usada para desenvolver novos medicamentos e tratamentos , melhorar o diagnóstico e o tratamento de doenças, e personalizar o atendimento ao paciente . No setor financeiro, é possível detectar fraudes e automatizar processos. Já no setor de varejo, a IA é a tecnologia ideal para recomendar produtos aos clientes, personalizar a experiência de compra e otimizar a logística.   Confira alguns insights de aplicação para o seu negócio:    Melhoria da tomada de decisão :    Você pode usar a IA para identificar tendências, padrões e oportunidades que podem não ser visíveis em meio a tantos processos. Isso pode ajudar as organizações a tomar decisões mais informadas e estratégicas.   Aumento da eficiência operacional :    A IA pode ser usada para automatizar processos, identificar problemas e otimizar o uso de recursos. Isso pode levar a uma redução de custos e ao aumento da produtividade.   Personalização do atendimento ao cliente :   Essa tecnologia também pode (e deve) ser usada para entender as necessidades dos clientes e personalizar o atendimento. Isso pode levar a um aumento da satisfação e da fidelidade dos clientes.   Como usar a inteligência artificial no seu negócio    1. Avalie a maturidade de dados da sua empresa   Os dados são a base da IA. Por isso, a primeira etapa é avaliar a qualidade e a estrutura dos dados da sua empresa. Se eles não estiverem bem estruturados, é preciso realizar um trabalho de “lapidação” e organização antes de começar a implementação, para garantir a qualidade dos dados. Além disso, é importante estar em conformidade com todas as normas regulatórias e de segurança.    2. Identifique oportunidades de IA   A IA pode ser aplicada em muitos aspectos dos negócios. Portanto, identifique quais processos ou departamentos se beneficiariam mais com a implementação da IA. Pode ser o atendimento ao cliente, vendas, marketing, logística, RH, entre outros. Esse passo será mais efetivo com a ajuda de analistas de negócios .    3. Conte com uma equipe de profissionais qualificados   A implementação da IA requer uma equipe de profissionais qualificados em análise de dados e inteligência artificial. Se a sua empresa não tiver esses profissionais, considere contratar consultores externos  ou treinar sua equipe atual .    4. Escolha a tecnologia certa   Existem muitas ferramentas e plataformas de IA disponíveis no mercado. A escolha da tecnologia certa depende das necessidades específicas da sua empresa. Algumas plataformas oferecem soluções mais genéricas, enquanto outras são especializadas em áreas específicas, como vendas, marketing ou atendimento ao cliente.    5. Implemente e monitore   Após a implementação da IA, é fundamental monitorar o desempenho da estratégia e fazer ajustes conforme necessário. A inteligência artificial é um campo em constante evolução, com isso, é necessário se manter atualizado com as últimas tendências e desenvolvimentos.    A implementação de IA não é um processo rápido, requer planejamento, execução e ajustes constantes. No entanto, os benefícios são significativos para garantir lucratividade e reduzir riscos.  Mas lembre-se, você não precisa fazer isso sozinho, afinal, contar com profissionais qualificados faz parte do processo de uma implementação de inteligência artificial de sucesso.   Conte com a Dataside! Entre em contato agora mesmo com nossos especialistas .

O Microsoft Fabric acabou de sair da fase de testes e está agora disponível para todos! Com isso, as empresas já podem usar a ferramenta de forma estratégica ao adotar e integrar o Fabric em seus fluxos de trabalho. O Microsoft Fabric saiu da fase de testes e está agora disponível para todos. A ferramenta lançada pela Microsoft oferece uma solução completa para o gerenciamento de dados, desde a coleta e armazenamento até a análise e visualização. A plataforma permite o gerenciamento de dados em um único datalake, que basicamente é um ambiente onde os dados são armazenados, para simplificar e manter uma única fonte de verdade. Ou seja, com o Microsoft Fabric é possível unificar todas suas cargas de trabalho de dados e análises, além de fazer o gerenciamento de capacidade, de custos e monitoramento dos ambientes em um único lugar. O que esperar do Micrsoft Fabric? A ferramenta oferece um conjunto de experiências analíticas que funcionam perfeitamente juntas, incluindo: Coleta de dados; Armazenamento de dados; Processamento de dados; Data Analytics; Visualização de dados . Demandas crescentes Com fim da fase teste, a disponibilidade do Microsoft Fabric para todos deve levar a um aumento na demanda pela ferramenta. As organizações que desejam aproveitar as vantagens da ferramenta devem contar com profissionais qualificados para adotar e integrar a ferramenta em seus fluxos de trabalho . Vantagens do Microsoft Fabric Entre as principais vantagens do Microsoft Fabric está a simplificação no modelo de custos do ambiente do Fabric, sendo a compra realizada através de capacidades dedicadas fazendo com que o trabalho seja muito mais facilitado. Antes era necessário precificar pelo menos umas 5 ferramentas diferentes, ter conhecimentos de redes, gestão de acesso para cada ferramenta separada e etc. Já com o Fabric isso não será mais uma preocupação, pois uma capacidade dedicada já engloba os recursos de engenharia. Trazendo também a facilidade e flexibilidade de subir ou reduzir a capacidade adquirida. Confira a tabela de preço e modelo de cobrança aqui. Outra vantagem está no processo de gestão do ambiente: Antes, por haver uma fragmentação muito grande dos recursos, era necessário a contratação de uma ferramenta a mais para tentar ter uma visão completa dos dados. Hoje, com o Fabric, é possível ter o controle visual da linha dos dados sem a contratação de um recurso extra. O Microsoft Fabric é capaz de potencializar a integração entre os times de engenharia e visualização e simplificar a transformação de uma query para um dashboard através de 1 “click” e muito mais. O Fabric já está revolucionando o modo em que as empresas e times interagem entre si, tornando o caminho muito mais simples e transparente. Quer saber mais sobre como integrar o Microsoft Fabric em seus fluxos de trabalho? Entre em contato com os profissionais da Dataside agora mesmo!

A expectativa para 2024 é de um amadurecimento nas estratégias de Inteligência Artificial, com foco em benefícios significativos para as empresas. Com este artigo, você vai entender melhor sobre a importância da inovação e do amadurecimento de estratégias. A IA se tornou acessível para a maioria das pessoas através de ferramentas de Inteligência Artificial Generativa, como o Chat GPT, desenvolvido pela OpenAI, e o Bard, desenvolvido pelo Google. Qualquer pessoa com acesso à internet consegue usar a Inteligência Artificial para descobrir as possibilidades da área e aproveitar os benefícios dessa tecnologia através de seu bom uso. E isso se estende, principalmente, para o mundo dos negócios, já que existem empresas que já adotaram a Inteligência Artificial como estratégia . Amadurecimento de estratégias de IA como tendências para negócios A pauta sobre as possibilidades da IA foi o ponto alto entre final de 2022 e 2023, mas agora, a tendência para 2024 é amadurecer as estratégias de Inteligência Artificial nas empresas. Esse amadurecimento é essencial para gestores que querem ter sucesso no alcance de suas metas, como aumento da lucratividade e redução de riscos. Ao abraçar a inovação e buscar a maturidade de estratégias em IA, você vai posicionar o seu negócio para o sucesso e garantir que ele esteja pronto para enfrentar os desafios e oportunidades que, não só o futuro, mas o presente já apresenta. A importância da inovação em Inteligência Artificial para as empresas Através de estratégias inovadoras, uma empresa se mantém competitiva no mercado e, não só acompanha e se atualiza com as ferramentas do momento, mas está sempre a frente. A inovação em Inteligência Artificial é mais do que uma tendência, ela é fundamental para os negócios. As organizações que inovam continuamente em IA podem aproveitar novas oportunidades e pontos de melhoria como aumento de lucratividade e redução de risco. Empresas e o uso da IA em 2024 A Forbes Advisor publicou uma pesquisa, em que 600 empresários que já usam ou planejam implementar a IA, foram entrevistados sobre o uso da Inteligência Artificial pelas empresas em 2024. “As empresas estão empregando inteligência artificial (IA) de diversas maneiras para melhorar a eficiência , economizar tempo  e diminuir custos . Com os avanços contínuos, a IA está rapidamente se tornando um recurso precioso para empresas de todos os setores.” - Forbes Advisor. A pesquisa apresentou as seguintes conclusões, consideras principais: Mais da metade dos proprietários de empresas usam inteligência artificial para segurança cibernética e gerenciamento de fraudes. Um em cada quatro proprietários de empresas está preocupado com o fato de a IA afetar o tráfego do site. Quase todos (97%) proprietários de empresas acreditam que o ChatGPT ajudará seus negócios. Uma em cada três empresas planeja usar o ChatGPT para escrever conteúdo de sites, enquanto 44% planejam usar o ChatGPT para escrever conteúdo em outros idiomas. Quase metade (46%) dos proprietários de empresas usa IA para elaborar comunicações internas. Mais de 40% estão preocupados com a dependência excessiva da tecnologia devido ao uso da IA. Quase dois terços (64%) dos proprietários de empresas acreditam que a IA melhorará o relacionamento com os clientes. Você pode conferir a pesquisa na íntegra pelo site da Forbes Advisor . O papel do gestor nesse cenário Como gestor, incentivar a inovação em Inteligência Artificial significa criar uma cultura que valoriza a experimentação, o aprendizado contínuo e a adaptação rápida às mudanças. Isso envolve a implementação de programas de treinamento em IA , a criação de espaços para brainstorming e inovação, e a colaboração com parceiros externos para trazer novas perspectivas e habilidades . Se você quer dar o primeiro passo para o amadurecimento das estratégias no seu negócio, entre em contato com os especialistas da Dataside .

No último ano, os avanços em relação à aplicabilidade das Inteligências Artificiais ficaram cada vez mais em evidência no mercado e em diferentes segmentos. Neste conteúdo, vamos explicar um pouco mais sobre a aplicação do modelo de linguagem GPT à manutenção de máquinas  e otimização de processos  na indústria a partir de um projeto piloto. Continue lendo para saber mais! Sobre o projeto piloto com o GPT O objetivo do projeto piloto com o GPT na área de manutenção de máquinas  foi explorar a aplicação de Inteligência Artificial, mais especificamente o modelo de linguagem do ChatGPT , para extrair informações cruciais de manuais de robôs em uma indústria automotiva. O foco principal concentrou-se na identificação da causa de falhas e nas ações recomendadas para resolução para otimizar processos operacionais. O insight Após a ocorrência de uma falha, a pessoa responsável pela manutenção precisa acessar o manual e buscar o número da falha para só então entender o que pode ter sido a causa raiz do problema e, em seguida, buscar a solução prática para resolver a situação de acordo com a recomendação feita pelo manual. Esse processo pode tomar tempo do profissional que está na operação e, por consequência, acarretar na demora para tomar a decisão no momento de solucionar um problema — além, ainda, do risco de alguma falha humana interferir no processo de identificação de problema e proposição de solução. Em um cenário em que a meta é produzir um carro a cada dois minutos, é muito importante garantir que todo esse processo de identificação de falha e reparo seja feito de forma rápida e sem falhas, afinal, isso vai impactar diretamente na cadeia produtiva da empresa. Como resolver o problema? A partir de uma aplicação desenvolvida com base no modelo de Inteligência Artificial do GPT, o time responsável pela manutenção das máquinas e controle dos processos operacionais relacionados a ela puderam ter acesso a um portal que concentrou todas as informações necessárias para garantir conformidade nos processos de manutenção  em 4 etapas: Seleção de Manuais; Extração de Texto do PDF; Interação com ChatGPT; GPT aponta a causa e ação após interação com usuário. Isto é, o agente de manutenção, ao detectar uma máquina parada, poderá acessar a plataforma da aplicação, buscar o manual referente à máquina, consultar o texto referente ao manual e realizar a interação com o ChatGPT para encontrar o erro correspondente e agir direto na causa raiz. Com uma aplicação como essa, os colaboradores responsáveis podem garantir: Maior agilidade na tomada de decisão; Maior acuracidade na ação a ser tomada; Otimização de processos de manutenção de máquina; Maior confiabilidade na resolução da falha; Possiblidade de integração automática, criando um cenário cada vez mais prescritivo  e menos reativo ; Redução de custos ligados a perda de produtividade; Menor possibilidade de falha humana. Conclusão O projeto piloto demonstrou que a aplicação do ChatGPT  para extrair informações de manuais de robôs é uma abordagem viável e promissora para auxiliar a indústria a melhorar seus processos com a ajuda da IA . Com ajustes contínuos, essa tecnologia tem o potencial de transformar a forma como lidamos com falhas em robôs industriais, melhorando a eficiência e a confiabilidade das operações.

A integração das informações de  Planejamento Financeiro e Análise   (a partir daqui referido como FP&A)  à operação através da Engenharia de Dados se mostra importante na sinergia que se pode criar entre o financeiro e as demais áreas, para que os tomadores de decisão possam ter acesso a informações financeiras em tempo real.  Isso permite um alinhamento maior entre as estratégias operacionais e os objetivos financeiros da companhia.   Dessa forma, a empresa consegue extrair dos dados mais embasamento para um planejamento estratégico, pois permite que as diferentes ações estratégicas operacionais com suas respectivas implicações financeiras sejam identificadas de forma clara e ágil, facilitando a tomada de decisão.  Um approach  unificado garante que as iniciativas operacionais estejam de acordo com as metas financeiras da organização. Este alinhamento é crítico para que sejam alcançados os objetivos de crescimento de longo prazo e lucro.  Os principais valores gerados a partir desse esforço são:  T omadas de decisão mais assertivas Quando FP&A e Operação trabalham a partir de uma fonte única e confiável de dados, tem o poder de gerar uma visão clara das capacidades operacionais da organização. Isso leva a tomadas de decisão mais bem informadas, porque as considerações financeiras são integradas à realidade operacional.   Insights em tempo real  Integrar os dados de FP&A e Operação permite que tomadores de decisão tenham acesso às informações em tempo real, reduzindo o tempo de resposta. Essa velocidade da informação pode gerar oportunidades de redução de custos e despesas e m determinadas ocasiões. Aumento de acurácia nas projeções financeiras   A Operação pode prover insights detalhados sobre capacidade produtiva, lead time e disponibilidade de recursos. Quando essas informações são integradas ao forecast, leva a predições financeiras mais acuradas e as projeções financeiras passam a ser baseadas nas performances operacionais mais recentes, aumentando a r elevância do forecast no dia a dia da operação. Otimização de alocação de recursos  Com uma metodologia de análise unificada, recursos podem ser alocados com base tanto em restrições financeiras quanto na capacidade operacional. Isso garante que os investimentos estejam alinhados aos ob jetivos estratégicos da organização. Controle de Custos e Eficiência  Através de um monitoramento efetivo de processos operacionais e seus custos associados, o time de FP&A pode identificar oportunidades de melhorias de processo e redução de custos. Essa sinergia pode levar a operações mais eficientes e com melhor controle de custo. Métricas de performance e KPIs  Combinando métricas financeiras e KPIs operacionais, a organização ganha uma visão mais holística de sua performance. Métricas e KPIs empoderam o tomador de decisão com uma clara análise dos resultado de decisões tomadas anteriormente e lança luz sobre as possibilidades futuras. Mitigação de risco   Unificar FP&A e Operação permite uma avaliação de riscos mais coerente com a realidade. Riscos financeiros (como flutuações de mercado) e riscos operacionais (como interrupções na cadeia de suprimentos) podem ser avaliados em conjunto, permitindo estratégias de mitigação de risco mais robustas. Comunicação e Colaboração  Quando os times de FP&A e Operação trabalham próximos, com boa comunicação e colaboração, gera compreensão c ompartilhada dos objetivos. Agilidade e Adaptabilidade  Em um ambiente de negócio que muda drástica e rapidamente, a habilidade de ajustar estratégias e operação baseada em insights finan ceiros confiáveis é crucial. Por que preciso de dados?  Tomar decisões orientadas por dados as torna mais assertivas, porque passam a ter a força de evidências concretas, em vez de apenas intuição sentimentos.  Tomada de decisão baseada em dados;  Previsão e Orçamento;  Avaliação de Performance;  Avaliação e Controle de Risco;  Alocação de recursos;  Controle e otimização de custos;  Compliance (conformidade);  Planejamento estratégico;  Comunicação com stakeholders.  Para entender melhor:  Financial Planning (Planejamento Financeiro)   FP significa planejamento financeiro e é o fundamento que garante sustentabilidade para tomadas de decisão que impulsionam a empresa a objetivos corporativos mitigando os riscos financeiros.  Um plano bem construído permite que os tomadores de decisão enxerguem com clareza a alocação dos recursos de forma eficiente, para que cada centavo investido esteja ligado aos objetivos estratégicos. Esse nível de comprometimento na alocação de recursos não apenas leva à redução de custos, mas a uma cultura de transparência para a organização.  Analytics   Analytics, ou seja, a análise de dados, é o primeiro multiplicador do poder do planejamento financeiro.  Se o planejamento é o que traz sustentabilidade, a análise de dados é o que vai munir as decisões estratégicas para que os objetivos sejam alcançados.  Através da análise de indicadores chave de performance (KPIs), tomadores de decisão ganham informações valiosas para definir estratégias que façam a empresa avançar para seus objetivos.  A qualidade da análise é o que vai alimentar as decisões que determinarão o sucesso da estratégia quando o plano sair do papel.  Dados confiáveis (Governança de dados)   Governança de dados em finanças corporativas é essencial para garantir acurácia, confiança e compliance dos dados financeiros. Suporta decisões suportadas por dados, reduz riscos e contribui para um sucesso sustentável da companhia.  Para saber mais sobre casos de aplicação de #dados, entre em contato com um dos especialistas Dataside!

Como a Dataside otimizou performance, usabilidade e eficiência operacional com engenharia de dados e boas práticas em BI. O Desafio Uma empresa multinacional do setor de bens de consumo  enfrentava um gargalo crítico em sua rotina de análise de dados: relatórios lentos, pesados e ineficientes  no Power BI. O alto consumo de recursos e o longo tempo de atualização comprometiam a produtividade  das equipes de negócio e a tomada de decisão baseada em dados . As páginas demoravam para carregar, a navegação era truncada e as consultas exigiam paciência — um cenário que limitava o uso estratégico da ferramenta e aumentava os custos operacionais. Era necessário reconstruir a base técnica e semântica do ambiente de BI , com foco em desempenho, confiabilidade e experiência do usuário. A solução O time de engenharia e especialistas em Power BI da Dataside  executou uma otimização completa do ambiente analítico, aplicando técnicas avançadas de desempenho e governança de dados. Entre as principais ações realizadas: Revisão e reescrita de códigos DAX , eliminando cálculos redundantes e otimizando expressões; Melhoria da modelagem de dados , garantindo relações mais leves e eficientes; Ajuste do modelo semântico , facilitando consultas e processamento em larga escala; Sanitização e padronização dos dados , reduzindo ruídos e inconsistências; Aplicação de boas práticas de desenvolvimento , aprimorando usabilidade e visualização dos relatórios. O resultado foi um ambiente mais rápido, intuitivo e sustentável , que passou a suportar o crescimento contínuo de dados sem perda de performance. Tecnologias Utilizadas Microsoft Power BI  — desenvolvimento e otimização de relatórios interativos Azure Data Lake  — armazenamento e tratamento de dados Framework Dataside de Performance em BI  — metodologia proprietária de melhoria contínua DAX Studio & Tabular Editor  — análise e depuração de modelos semânticos Resultados Alcançados Ganhos Quantitativos: 45,5% de redução no tempo de atualização de dados. Até 96,4% de melhoria no tempo de carregamento dos visuais. Ganhos Qualitativos: Maior fluidez e estabilidade na navegação dos relatórios. Eficiência aprimorada na análise de preços e concorrência. Usuários mais engajados e autônomos nas decisões baseadas em dados. Impacto no Negócio O projeto elevou o Power BI de uma ferramenta operacional para um ativo estratégico de análise e decisão . As equipes agora conseguem responder mais rápido às variações de mercado , com relatórios ágeis e confiáveis que sustentam decisões em tempo real. Impacto Estratégico Com a otimização liderada pela Dataside, a empresa passou a operar em um modelo de BI de alta performance , reduzindo custos, aumentando eficiência e criando uma base sólida para crescimento escalável e inovação contínua em dados.

Neste artigo você vai entender o que é a IA Generativa, qual sua relevância no mundo dos negócios e seus benefícios. Além de conhecer cases reais de uso dessa tecnologia . A inteligência artificial já não é mais uma tecnologia distante, ela faz parte do cotidiano e temos ela na palma da mão. Ao falar de IA Generativa, para muitos profissionais o assunto ainda é deixado para o futuro, mas esta é uma tecnologia que já está presente e muitas empresas já fazem o uso estratégico da IA Generativa. “As companhias não estão apenas falando sobre Inteligência Artificial Generativa. Elas estão investindo tempo, dinheiro e recursos para avançar nessa área e obter resultados de negócios” - Frances Karamouzis, Analista e Vice-Presidente do Gartner, para a Forbes . Por mais que exista uma certa resistência no investimento de tecnologias tão avançadas como essa, um estudo internacional divulgado pela Exame  mostra que 85% das empresas estão se preparando para investir em IA Generativa ainda esse ano. Um dos motivos que impedem esse investimento, é o receio por ser uma tecnologia recente, mas olhando por outro lado, a Gartner aponta em uma de suas pesquisas, publicada pela Forbes , que 78% dos entrevistados acreditam que os benefícios da Inteligência Artificial Generativa superam os riscos. “78% dos entrevistados acreditam que os benefícios da Inteligência Artificial Generativa superam os riscos.”  - Forbes O que é IA Generativa? É claro que a ferramenta que nos permite conversar com uma IA foi, e ainda é vista como algo extraordinário. O Chat GPT nos possibilitou um acesso simples a inteligência artificial, tornando essa tecnologia, tão futurística, parte do cotidiano de qualquer pessoa com acesso à internet. Mas a IA Generativa vai muito além do Chat GPT.  Basta pensar em como a mesma tecnologia da ferramenta pode ser aplicada de outras formas, paras mais diversas necessidades. Ao longo do artigo, você vai conhecer aluns casos reais de uso de IA Generativa aplicada em setores da indústria. A IA Generativa chama a atenção por ser uma inteligência capaz de criar conteúdos, sejam eles textos, imagens, planilhas e etc. As possibilidades são muitas. “A IA Generativa é um subcampo da Inteligência Artificial que utiliza algoritmos avançados para gerar conteúdo. Esses algoritmos são treinados em grandes conjuntos de dados e aprendem a criar algo novo que se assemelha aos dados nos quais foram treinados.”, explica o Cientista de Dados da Dataside, Gabriel Prado . Por exemplo, é possível que a IA Generativa aprenda a gerar imagens realistas de rostos humanos depois de ser treinada em milhares de fotos de pessoas reais. Como funciona a IA Generativa? A IA generativa funciona a partir do treinamento de modelos com grandes conjuntos de dados, como imagens ou texto. São esses modelos que são usados para gerar novos dados que se assemelham aos dados de treinamento. Durante o treinamento, o modelo aprende características e padrões presentes nos dados, refinando continuamente sua capacidade de geração por meio de um processo interativo. Com esses processos de aprendizado, a IA generativa ganha capacidade de criação de novos conteúdos que podem ser úteis em uma variedade de aplicações, como geração de imagens, produção de texto e respostas personalizadas. Benefícios da IA Generativa para os negócios A IA generativa se tornou uma ferramenta muito valiosa para os tomadores de decisão, isso porque ela oferece uma série de benefícios, como inovação, melhoria na eficiência operacional e na experiência do cliente, redução de custos, entre outros. Confira alguns dos principais benefícios da IA Generativa : ●   Inovação e Criatividade: A capacidade de gerar novos conteúdos de forma criativa e inovadora permite que as empresas explorem novas ideias e conceitos, impulsionando a inovação em produtos, serviços e campanhas de marketing. ●   Personalização: A IA generativa pode criar conteúdo personalizado para clientes com base em suas preferências e comportamentos, permitindo que as empresas ofereçam experiências mais relevantes e personalizadas. ●   Eficiência operacional e redução de custos: Automatizar tarefas pode economizar tempo e recursos, permitindo que as equipes se concentrem em atividades mais estratégicas e de alto valor agregado. ●  Melhoria da Experiência do Cliente: Ao oferecer conteúdo personalizado e relevante, as empresas podem melhorar a experiência do cliente, aumentando a satisfação e a fidelidade. ●   Competitividade: Utilizar IA generativa de forma eficaz pode ajudar as empresas a se destacarem em um mercado competitivo, oferecendo produtos e serviços inovadores. Casos reais de uso de IA Generativa A IA Generativa veio para ficar e já existem empresas colocando em prática estratégias envolvendo essa tecnologia. Vamos compartilhar com você dois casos de uso reais de IA Generativa. Confira: Muito além do ChatGPT: uma aplicação de IA generativa para centralizar informações e aumentar a democratização do acesso aos dados dentro das empresas GPT aplicado à manutenção de máquinas e otimização de processos na indústria

Saiba mais sobre o case vencedor do prêmio que foi entregue, durante a 5ª edição do evento Data & AI for bussines, para Paulo Silvestre, CDO da Machado Mayer. Entrega do prêmio Professional Data & AI Leader 2023 no evento Data e AI for business, na Microsfot-SP. A 5ª edição do evento Data & AI for business, promovido pela Dataside, contou com uma novidade especial, a premiação Professional Data & AI Leader 2023 . O prêmio, que contou com 16 projetos inscritos, tem o objetivo de reconhecer líderes na área de dados e inteligência artificial que mais inovam através de projetos significativos dentro de suas respectivas áreas. Machado Meyer: conheça o case vencedor do prêmio O primeiro colocado na 1ª edição do Professional Data & AI Leader foi Paulo Silvestre, consultor de Inovação e Desenvolvimento do Machado Meyer Advogados. O case se trata de um projeto inovador e pioneiro no setor jurídico , que utilizou o serviço Microsoft OpenAI Services para desenvolver uma aplicação própria que atende diversas funcionalidades essenciais para o negócio. Essa aplicação não só otimizou rotinas jurídicas, mas também enriqueceu a experiência dos usuários, fornecendo informações personalizadas e de alta qualidade. Este projeto evidenciou ainda mais o poder da IA generativa na melhoria da eficiência e na exploração do capital intelectual, resultando em insights valiosos e acelerando a tomada de decisões. Qual a importância de reconhecer projetos de IA e dados? O amadurecimento das estratégias de Inteligência Artificial nas empresas é essencial o sucesso no alcance de metas, como aumento da lucratividade e redução de riscos. Ao investir em inovação e buscar a maturidade de estratégias em IA, o gestor posiciona o seu negócio para o sucesso e garante que ele esteja pronto para enfrentar os desafios e oportunidades que, não só o futuro, mas o presente já apresenta. O papel do gestor nesse cenário Como gestor, incentivar a inovação em Inteligência Artificial significa criar uma cultura que valoriza a experimentação, o aprendizado contínuo e a adaptação rápida às mudanças. Isso envolve a implementação de programas de treinamento em IA, a criação de espaços para brainstorming e inovação, e a colaboração com parceiros externos para trazer novas perspectivas e habilidades. E se você líder, quer ver seu projeto virando um case de sucesso, entre em contato com os especialistas da Dataside  e dê o primeiro passo na sua jornada de dados. Sobre o Data & AI for business O Data & AI for business é um evento para quem quer alavancar negócios com a ajuda dos dados e da Inteligência Artificial. É uma ótima oportunidade para dar o primeiro passo no amadurecimento das estratégias de IA, através de estudo de cases e networking com profissionais renomados na área. A 5ª edição do evento no dia 26 de abril de 2024, na Microsoft – SP. Para não perder a próxima edição, siga a Dataside nas redes sociais .

Apesar de ser bem aceita pelos gestores, existem certos desafios para a dar início nas estratégias de inteligência artificial. Para aproveitar os benefícios que essa tecnologia pode oferecer ao seu negócio é importante se fazer a seguinte pergunta: estou pronto pata inteligência artificial? O amadurecimento das estratégias de inteligência artificial  é essencial para gestores que querem ter sucesso no alcance de suas metas, como aumento da lucratividade  e redução de riscos . Porém, esses profissionais esbarram na falta de conhecimento sobre os processos, na falta também de ferramentas adequadas e de profissionais qualificados. Nesse cenário, incentivar a inovação em inteligência artificial  significa criar uma cultura que valoriza a experimentação, o aprendizado contínuo e a adaptação rápida às mudanças. Através de estratégias inovadoras, uma empresa se mantém competitiva no mercado e, não só acompanha e se atualiza com as ferramentas do momento, mas está sempre a frente. Como saber se você está pronto para a inteligência artificial? Separamos algumas perguntas para que você responda e avalie o momento da sua empresa. Através das respostas, você vai entender se está pronto para a inteligência artificial ou o que é preciso fazer para chegar em uma estratégia bem consolidada. Confira: Estou equipado com hardware necessário para suportar as demandas da IA? Meus sistemas de armazenamento e processamento de dados são robustos o suficiente para lidar com as exigências dessa tecnologia? Estou investindo em programas de treinamento interno para capacitar minha equipe atual em inteligência artificial? Devo considerar a contratação de novos talentos especializados nesse campo? Minha empresa possui uma cultura organizacional que valoriza e promove a utilização de dados? A implementação de IA não é um processo rápido, requer planejamento, execução e ajustes constantes. Cada etapa do processo de implementação de inteligência artificial é fundamental e, para a estratégia ser um sucesso, é importante seguir essas etapas: Avalie a maturidade de dados da sua empresa; Identifique oportunidades de IA; Conte com uma equipe de profissionais qualificados; Escolha a tecnologia certa; Implemente e monitore. Como está a maturidade de dados da sua empresa? Existem lacunas significativas quando se trata de data analytics  e governança de dados  em muitas organizações, por isso, analisar a maturidade de dados da sua empresa é um passo muito importante a ser dado antes da implementação da Inteligência Artificial. Isso envolve garantir que os dados sejam relevantes, precisos e atualizados, além de estarem em conformidade com todos os regulamentos de privacidade e segurança. Pirâmide de maturidade de dados e ia: em qual fase você está? A pirâmide de maturidade de dados e inteligência artificial  é uma excelente forma de visualizar o momento do seu negócio e mostra a importância de não pular etapas quando o assunto é crescer. Entenda: A infraestrutura  é a etapa fundamental para sustentar o crescimento do seu negócio a partir dos dados. A etapa conta com 4 pilares: arquitetura, segurança, performance e disponibilidade. Seus dados precisam ser concentrados em um ambiente seguro, um datalake, em que estejam disponíveis conforme a necessidade de análise e tomadas de decisão. Já imaginou buscar as informações em uma dashboard e ela falhar no meio de uma reunião com o cliente? É o que acontece se não a infraestrutura não for bem arquitetada. Falta performance e disponibilidade. É só a partir de então que os dados são transformados em informações estratégicas, entramos na etapa de conhecimento , o business inteligence. Quem tem dados têm informações val iosas, abrindo caminho para: conhecer históricos, entender tendências, analisar comportamento de clientes, entre outras MUITAS possibilidades. A partir disso, você entra na etapa de previsibilidade  baseada em dados. É trocar achismo por assertividade, planejar o futuro e pensar nas estratégias de acordo com as análises feitas na etapa anterior. Mas já imaginou prever que uma entrega levará 2 dias para se concluir, mas levou mais do que isso? Bem, com a efetividade  você garante que a entrega seja de fato concluída no período previsto. Esse exemplo é sobre o setor de logístico, mas pode ser aplicado nas mais diversas áreas. Afinal, tomar as decisões certas, com efetividade, leva a concretização da previsão, seja ela qual for. Chegamos ao topo! A inovação  é o que vai te garantir a vantagem competitiva. A implementação de IA é muita buscada pelos gestores, já que as possibilidades com ela são extremamente vantajosas, mas para isso, é preciso entender que todas as etapas anteriores precisam ser concluídas e monitoradas. Conte com a Dataside A implementação de IA exige não apenas investimento em tecnologia, mas também uma visão estratégica e um parceiro confiável para guiar você em cada etapa. Na Dataside, oferecemos soluções completas em inteligência artificial para potencializar os ganhos do seu negócio. Nossa equipe de especialistas vai te ajudar desde a concepção e desenvolvimento de projetos até a sua implementação eficaz, garantindo que você alcance resultados e vantagem competitiva no mercado. Saiba mais sobre a consultoria de inteligência artificial e machine learning da Dataside.

Entenda como a multinacional centralizou os dados de todos os distribuidores ao redor do mundo no mesmo relatório e conseguiu compartilhar essas informações na empresa de forma dinâmica e segura. A PETRONAS Lubricants International (PLI) é o braço global de fabricação de lubrificantes da PETRONAS, que fabrica e comercializa uma ampla gama de lubrificantes automotivos e industriais em mais de 100 países em todo o mundo. A empresa procurou a Dataside, para que através da solução de data analytics,  conseguissem o sucesso na estratégia pautada, que no caso se tratava da digitalização do enorme volume de dados da Petronas, para poder realizar análises secundárias de vendas e melhorar o desempenho comercial com seus parceiros/distribuidores em uma única plataforma global. O principal desafio Como gerenciar dados de 17 países em um mesmo relatório considerando a experiência do usuário, processamento das informações e segurança, de forma que ele não trave no meio de uma análise importante? A Petronas é uma multinacional e, além desses cuidados, era preciso trabalhar com um projeto que já atendesse as necessidades do futuro, já que a empresa está em ascensão e logo mais países entrarão no relatório, com isso, maior volume de dados a serem gerenciados. Diante desse contexto, o time de especialistas da Dataside encontraram duas principais dores, de acordo com cada cenário. O projeto precisava ser entregue com usabilidade: Por se tratar de 17 países, foi fundamental incluir os respectivos idiomas, para que cada nacionalidade pudesse ter acesso ao relatório igualmente. Além dos idiomas, foi preciso incluir também as moedas de acordo com cada nacionalidade, dado nomeado no relatório como moeda local. E para um parâmetro geral, a opção principal de moeda, o dólar O projeto precisava ser entregue com a garantia de segurança dos dados: A equipe técnica precisava de um relatório para suportar o volume de dados global da PETRONAS, sem comprometer na eficiência do dashboard. Os dados precisavam ser liberados de forma dinâmica de acordo com grupos acesso em níveis diferentes, como: países, continentes e grupos de distribuidores, por exemplo. Qual foi a solução final? A proposta apresentada pela Dataside foi arquitetar os relatórios com o Power BI e integrar os dados provenientes do Data Lake da PETRONAS Lubricants International e o Sharepoint. A partir disso, foi apresentada uma solução para cada necessidade: Criação de um aplicativo no Power BI acessível para todos os funcionários autorizados pela PETRONAS Lubricants International e integrar os dados vindos do Datalake e Sharepoint. No Power BI, a criação de um filtro para alterar o idioma de todo relatório, utilizando um modelo de tradução dinâmico integrado ao SharePoint, onde o cliente consegue inserir mais idiomas se precisar. Criação também de um filtro que funcione como um seletor para selecionar a moeda desejada. Simplificação da interação dos dados, através da quebra de um relatório grande em outros menores por assunto. Além da redução do volume de dados e torná-los escaláveis, mantendo somente os dados necessários. Criação de RLS dinâmico no Power BI para 5 níveis diferentes de permissão integrado ao Sharepoint para que o administrador consiga editar as permissões e incluir ou remover novos usuários. De todos os resultados alcançados, o reconhecimento, a satisfação, tranquilidade e segurança do nosso cliente são os mais esperados. Entregamos esse projeto, com a certeza de que os atingimos. Mais do que prestar nossos serviços, a Dataside está aqui para ser parceira e impulsionar o crescimento dos nossos clientes. Entre em contato com nossos especialistas e conheça as possibilidades para o seu negóc io.