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MLOps e DataOps são conceitos aplicados há alguns anos no mercado tech para o gerenciamento de processos durante o controle de grandes volumes de dados, armazenamento e processamento, assim como usados no Machine Learning. Saiba mais sobre a importância e aplicação desses conceitos neste artigo que preparamos para você, boa leitura! Para entender os conceitos de MLOps e DataOps, o primeiro passo é responder a seguinte pergunta: o que é Machine Learning? ML - Machine Learning é uma das sub-áreas da Inteligência Artificial, que tem como foco o uso de dados e algoritmos para criações de modelos que reproduzem o aprendizado humano, porém de forma otimizada e que se aperfeiçoa gradativamente. Entre os tipos de aprendizados, os mais conhecidos são: Supervisionado: Possuem dados rotulados; Não - Supervisionado: Não possuem dados rotulados; Por Reforço: Aprendem com base de tentativa e erro. Você também pode se interessar pelo artigo: Entenda a diferença entre Inteligência artificial, Machine learning e Deep learning. Pipeline de Machine Learning Antes de se criar um modelo para resolver determinado problema da empresa, é necessário entender o tipo do problema, evitando assim trabalhos e ações desnecessárias durante o processo de resolução da case. Para isso é realizada a construção do Pipeline de Machine Learning, com objetivo de desenhar todo fluxo de operações a ser desempenhando desde a identificação do problema, coleta dos dados, estrutura do algoritmo, construção e definição do modelo e entrega para deploy, que é a publicação em produção. O que é MLOps? MLOps são práticas adotadas para encurtar o ciclo de vida da produção, criando assim melhores aplicações. É desempenhada entre cientistas de dados e profissionais de operações, porém na maioria das vezes desenvolvida pelo profissional: Engenheiro de Machine Learning. Ao adotar a implementação do MLOps, desde que a empresa esteja apta e madura o suficiente para executar essas rotinas, terão retornos positivos como, por exemplo, aumento da qualidade, simplificação do processo de gerenciamento, automatização de implantação de modelos de aprendizado de máquina em ambientes de alta escala. Melhorias com o Uso do MLOps Com a combinação dos conhecimentos da equipe de Ciência de Dados e a equipe de operações, a utilização do MLOps elevará os resultados durante a entrega das aplicações, gerando assim insights de forma ágil e escalável. A equipe de operações pode se concentrar no processo de melhores práticas devido ao grande volume de informações, sempre gerado. Esta função pode ser desempenhada pela equipe Ops, para que assim a equipe ML possa concentrar toda energia na criação dos algoritmos e modelos. Engenheiro de Machine Learning O Engenheiro de Machine Learning é geralmente o responsável por implementar o MLOps, realizando pesquisa, construindo e projetando sistemas de Inteligência Artificial autoexecutáveis. O profissional também fica encarregado pela publicação, o Deploy, de modelos de Machine Learning. É de extrema importância o domínio de ferramentas de automação e soluções de Cloud Computing pois já é uma realidade, e muitas empresas estão migrando ou criando modelos híbridos de armazenamento de dados. DevOps, MLOps, AIOps e DataOps DevOps é um conceito que já é utilizando há um bom tempo, ele tem como premissa a junção de culturas, práticas e ferramentas a fim de aumentar a capacidade de uma empresa em sua entrega de valor, ou seja, otimizando e aperfeiçoando produtos e serviços em um ritmo acelerado. Proporcionando, assim, um melhor atendimento aos clientes e competindo de forma eficaz com o mercado. A criação do DevOps, deu origem a outros conceitos como: MLOps, AIOps e DataOps, os quais são respectivamente: MLOps: Operações de fluxo de trabalho voltado para o Machine Learning, como já vimos anteriormente. AIOps: Explicando de forma objetiva, é uma extensão do MLOps, porém focada em Inteligência Artificial. DataOps: Este, dentre os conceitos citados, é o mais recente e vamos falar um pouco sobre a seguir. O que é DataOps? DataOps é uma metodologia ágil e orientada a processos para desenvolver e entregar análises. Como citado anteriormente, foi mais uma das metodologias que nasceram a partir do DevOps, mas tem como proposito aprimorar a velocidade e desempenho dos dados em computadores, garantindo fluidez durante análises, acesso, integração e controle de qualidade desde à infraestrutura até experiência do usuário final. Os processos de melhorias aplicados durante a metodologia DataOps, são alinhados com os objetivos de negócio, orquestrando dados, ferramentas, códigos e ambientes do início ao fim. Assim o fluxo é constantemente gerenciado e caso ocorra uma anomalia o time de analistas é notificado através de alertas, entre outras ações corretivas e preventivas. Em linhas gerais o conceito de DataOps é realizar uma esteira de produção onde são coletados e armazenados os dados, feita gestão dos metadados, preparação dos dados, criação de lojas de atributos para reutilização em processos repetitivos para ganhar tempo e, no fim desta soma de ações, gerar um produto com entrega de valor que assim resolva algum tipo de problema. Conclusão Podemos concluir que tanto o MLOps, quanto o DataOps vieram para somar e auxiliar as respectivas áreas de atuação, desde que as empresas tenham capacidade de implementar de forma correta. Garantindo assim execuções das técnicas de forma assertiva e extraindo o melhor que ambos os conceitos têm para oferecer, para que possa gerar valor e vantagem competitiva diante dos concorrentes do setor no mercado de trabalho. E você, pronto a gerar valor para sua empresa? Entre em contato com o nosso time de especialistas e saiba coo implementar processos de Machine Learning no seu negócio.💙💻

A inteligência artificial está presente nas estratégias de grandes empresas, mas você sabe como funciona na prática? Se você quer sair da teoria e implementar a IA no seu negócio, esse artigo é para você. Preparamos uma material exclusivo para você baixar lá no final do conteúdo. Boa leitura! A pauta sobre as possibilidades de aplicação de Inteligência Artificial foi o foco nos últimos anos, mas agora, a tendência é amadurecer as estratégias de IA nas empresas. 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.”, de acordo com a Forbes Advisor. Esse amadurecimento é essencial para gestores que querem ter sucesso no alcance de suas metas, como aumento da lucratividade e redução de riscos. Desafios da implementação de IA nas empresas Com o grande interesse em inovar, muitos gestores acabam subestimando as etapas responsáveis pelo amadurecimento de dados de uma empresa. Para implementar Inteligência Artificial é preciso passar por etapas e cuidar delas para manter o sucesso das estratégias. Aqui na Dataside, nossos consultores são qualificados para oferecer aos clientes as soluções ideais, de acordo com a etapa em que o negócio se encontra, com o objetivo de levar cada um ao topo da nossa pirâmide de maturidade de dados. Cases Dataside Preparamos um e-book com cases exclusivos de aplicações estratégicas reais de Inteligência Artificial, Database, Observability e Governança de Dados desenvolvidos pelo time da Dataside. Essa é sua chance de garantir um conteúdo rico e gratuito sobre como: → Otimizar processos; → Reduzir custos; → Aumentar a produtividade; → Ter mais controle na hora de fazer planejamento estratégico com a ajuda da Inteligência Artificial. Através desse conteúdo, você vai ter insights sobre possíveis aplicações de IA na sua empresa. Clique no banner abaixo.

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. 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 valiosas, 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 negócio.

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. 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.

Nos últimos anos, benefícios como cashback e gift cards se popularizaram no Brasil, sobretudo durante o período da pandemia. As empresas utilizaram dessas estratégias como tentativa para conter possíveis danos financeiros. Cashback é, literalmente, ter uma parte do dinheiro pago em determinado produto “de volta”; e gift cards é, como o próprio nome indica, um cartão presente — bastante utilizado para serviços, plataformas online, lojas e serviços. De modo geral, para além dos seus significados, em ambos os casos as marcas, ao aplicar esses tipos de “benefícios” para os clientes estão buscando formas de recompensar, incentivar novas compras e fidelizar os clientes. Além disso, ações como essas podem ajudar a atrair mais clientes, o que as faz interessantes tanto para a retenção de clientes já existentes como a aquisição de novos clientes. Por que falar sobre gift card e cahsback? A CRM&Bônus é especializada em programas de fidelidade para empresas e é líder no Brasil nesse segmento, desenvolvendo soluções como essas para empresas de diferentes setores, e desenvolveu, no ano de 2022, uma pesquisa que apontou um dado muito interessante: 20% dos clientes que recebem bônus em suas compras gastam, em média, cinco fezes mais o valor recebido em uma próxima compra. Esse apontamento indica que esse tipo de ação pode ser vantajosa tanto para o cliente quanto para as lojas, aumentando a recorrência da venda e também o ciclo de vida com esse cliente. Que tal potencializar essa estratégia em mais empresas? Com vontade de expandir ainda mais os benefícios desse tipo de ação, o nosso time foi convidado pela CRM&Bônus para desenvolver um projeto para incrementar a estratégia de Reativação de Bônus para diferentes marcas. E foi através do projeto de Reativação de Bônus, desenvolvido exclusivamente para a CRM&Bônus e compartilhando experiências e insights do mercado com o time da CRM&Bônus, foi possível identificar um baixo consumo de cashback em algumas empresas — e, não só isso, também pudemos contar com o apoio do time para obter insights valiosos para entender o contexto e buscar uma solução eficiente. Como estratégia para reverter essa situação, foi feito um levantamento, em conjunto com o nosso time e o time da CRM&Bônus, das marcas que estavam performando abaixo da média e foi sugerido que essas empresas implementassem Campanhas de Reativação, proporcionando aos clientes uma segunda oportunidade de utilizar os bônus; e assim dando vazão a estratégia de fidelização de forma mais abrangente. Análise de clusters e matriz RFM Da parte do nosso time, a responsabilidade ficou focada em buscar uma forma de oferecer os melhores dados e informações para o cliente poder executar a ação junto aos parceiros. A análise conduzida pela Dataside para aumentar o volume de utilização de bônus baseou-se na técnica RFM, que permite a clusterização de clientes com base em características individuais como Recência, Frequência e Valor Monetário das transações. Por meio dessa abordagem, é possível atribuir pontuações às características de cada cliente. Por exemplo, clientes que resgataram bônus nos últimos 30 dias recebem a pontuação máxima de Recência, enquanto aqueles que resgataram bônus no período de 90 a 180 dias recebem uma pontuação intermediária. As variáveis podem ser diferentes de acordo com cada contexto de negócio, levando maior confiabilidade e assertividade para as análises. A matriz abaixo representa de forma visual a clusterização obtida por meio da Análise RFM: Ao analisar esses grupos de clientes com características em comum, torna-se viável desenvolver campanhas específicas, aumentando a precisão na oferta de bônus. Além disso, essa abordagem complementa a análise de campanhas de marketing que não estão diretamente ligadas a esse tipo de benefício. Resultado O estudo realizado pela Dataside, com base na Campanha de Reativação de Bônus de um cliente, comparou os resultados entre a seleção aleatória de usuários e a aplicação da Análise RFM. A taxa de resgate de bônus atingiu mais de 5% com a abordagem aleatória, enquanto a Análise RFM indicou uma taxa potencial de resgate na casa dos 15%. Mesmo alcançando mais que o dobro da taxa original, ambas as análises utilizaram a mesma base de usuários escolhida de maneira aleatória, o que sugere que uma abordagem mais ampla pode resultar em percentuais ainda mais expressivos ao analisar todos os usuários disponíveis. Um trabalho feito a quatro mãos, entre consultoria Dataside e time interno do cliente, que com certeza proporcionou um resultado importante para entender a relevância do trabalho em sinergia e dos dados.

Em um mundo onde a computação em nuvem se tornou a espinha dorsal das operações empresariais, a otimização de custos é mais do que uma estratégia - é uma necessidade. Recentemente, o nosso time de Database  foi acionado para trabalhar em conjunto com a Superdigital , empresa do ramo financeiro, e propor melhorias no que tange a utilização de capacidades em Banco de Dados ( nesse caso, MongoDB e SQL Server ) hospedados na Azure Cloud . No decorrer do texto, você poderá entender melhor como a ação assertiva do nosso time resultou em uma significativa economia de recursos – sem onerar a performance – para a Superdigital . Desafio: reduzir custos operacionais em cloud  sem perder a eficiência operacional O ponto de partida para essa empreitada foi o desafio enfrentado pela empresa: custos operacionais excessivos nos servidores de Banco de Dados. Com ambientes de desenvolvimento, pré-produção e produção configurados de maneira idêntica, a empresa estava desperdiçando recursos valiosos sem a aplicação de boas práticas e monitoramento constante para buscar melhorias. Além disso, havia preocupações sobre a eficiência do ambiente de produção,  que o nosso time identificou alguns pontos de configuração não adequada e até mesmo subutilização das capacidades em alguns casos. Um trabalho feito a várias mãos Diagnóstico Em resposta a esses desafios, nossa equipe embarcou em uma análise minuciosa dos recursos contratados na Azure Cloud , entendendo o contexto da Superdigital , suas necessidades e o estado atual de utilização do Banco de Dados. O objetivo principal no primeiro momento foi efetuar um diagnóstico e identificar oportunidades de otimização nos ambientes de forma que a empresa se beneficiasse, aumentasse a eficiência operacional e, ainda, encontrasse meios de reduzir custos e evitar a má utilização das capacidades existentes nos seus ambientes e também em processos operacionais relacionados. Análise de resultados Após o diagnóstico, o nosso time de especialistas em MongoDB  e SQLServer  identificou que alguns ambientes de desenvolvimento do cliente estavam com configurações inadequadas, abrindo margem para o aumento de custos e a subutilização dos recursos disponíveis. Com base nos dados obtidos pelo diagnóstico completo e a partir dos insights  extraídos, foram propostas modificações que poderiam resultar em uma redução significativa dos custos operacionais para a companhia. Redução de custos e aumento da performance As modificações propostas não apenas cumpriram, mas superaram as expectativas. Com as projeções realizadas, o cliente conseguiu economizar uma quantia considerável anualmente com os servidores. MongoDB : as otimizações feitas poderiam gerar uma economia anual de cerca de 140 mil dólares, o que equivale a mais de R$730 mil. SQLServer:  com as otimizações realizadas, a redução de custos nesse servidor seria equivalente a 30 mil euros, o que resulta em mais de R$170 mil. Esses números não apenas refletem a eficácia de nossas sugestões, mas também destacam o impacto positivo que uma abordagem estratégica para otimização de custos pode ter nos resultados financeiros de uma empresa. E, claro, nenhuma dessas reduções de custos ocasionou em perda operacional, visto que as capacidades estavam sendo pagas e não utilizadas, provando que com uma visão operacional estratégica, custos podem ser reduzidos e a performance pode se manter em sua máxima capacidade. Mais um case  que ressalta a importância dos dados no dia a dia das empresas Esse case  é uma boa ilustração da importância de um olhar estratégico também nos processos operacionais dentro da empresa com a ajuda dos dados . A partir de um diagnóstico, foram colhidos os dados  que geraram informações  e insights  valiosos para reduzir custos de forma inteligente, sem colocar em risco a performance e a capacidade da operação trabalhar de forma segura e rentável. Aqui também vemos a importância de um time de Database  com atuação proativa e assertiva, que não apenas indica onde existem possíveis lacunas, mas também age de forma proativa para oferecer melhorias contínuas para os negócios na área de Banco de Dados.

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: Tomadas 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 em 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 relevância 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 objetivos 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 compartilhada 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 financeiros 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!

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 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.

Neste artigo especial o CEO da Dataside, Caio Amante, compartilha conhecimento sobre o crescimento de negócios a partir dos dados. Boa leitura! 💙 Há tempos quero escrever sobre este assunto e passar a visão sobre o que vejo diariamente nas trincheiras da consultoria e no dia a dia da Dataside. Exercer o cargo de CEO e estar próximo de como as coisas funcionam, nas mais diversas áreas da empresa, não é tarefa das mais fáceis, ainda mais para uma pessoa ansiosa que adora arriscar e ver resultados. Sei que assim como eu, existem muitos empresários fascinados em tomar decisões, encantados em analisar suas ações tomando forma e deslanchando situações das mais adversas. Costumo dizer que o que me encanta como estrategista, não é o sucesso, mas sim a magia em ver uma ação ter uma reação, mesmo que às vezes seja de fracasso. Quantas vezes não observei históricos de ações e encontrei as falhas que ocorreram devido aquelas ações e vibrei com isto? Afinal, as falhas também nos fazem ser o que somos hoje. Complexo para o entendimento de alguns, mas muito claro para mim. Negócios e futebol: qual a relação? Assim como em um jogo de futebol, todos querem vencer. E assim como em campo, vence quem erra menos e não o melhor, como todos dizem, ou vai me dizer que nunca assistiu uma partida onde um time “massacrou” o outro e mesmo assim perdeu a partida? Se você não viu, sugiro que assista algumas partidas de futebol entre times menores que conseguiram surpreender grandes times. O fato de o time jogar pior, não significa que ele tem a pior estratégia e, como eu disse no início, não vence quem é melhor e sim quem erra menos, porém só encontra sucesso quem realiza aquilo que foi proposto a fazer. Vamos ao contexto e imagine que um time se propõe a se defender o jogo todo e a buscar um único contra-ataque para fazer apenas um gol e vencer a partida. Do outro lado, o outro time com jogadores melhores, com mais prestígio e estrelas por todos os setores do campo, se propõe a atacar o jogo todo e fazer o número máximo de gols. Mesmo que o time de maior prestígio domine a partida e jogue melhor aos olhos dos telespectadores, se ele fracassar em todas as tentativas de gols, sejam elas, 3, 6, 1000, na prática ele terá errado mais e cada erro dele, será um acerto do time que se propôs a defender-se. No fim, se o time de menos prestígio conseguir encaixar 1 contra-ataque, fará o que se propôs a fazer e sua estratégia será concluída. Agora você deve estar se questionando se o que eu escrevi tem algum sentido, pode parecer que não, mas no fim ganha quem erra menos baseado na estratégia que se propôs a fazer. Lembre-se que isto é apenas minha opinião e você tem todo o direito de discordar. Ok, por que falamos de tudo isto? Falamos pois o mundo dos negócios é bem parecido com um jogo de futebol e aquele que consegue estabelecer uma boa estratégia e executá-la, sempre acaba tendo muito sucesso. Infelizmente, em meio a toda minha experiência, vejo muitas empresas sem ao menos possuírem uma estratégia e como sempre digo “Se você não sabe para onde vai, qualquer caminho serve”, créditos ao gato de “Alice no país das maravilhas”. Com a evolução de alguns elementos, quero enfatizar a necessidade de as empresas abrirem os olhos para o mundo dos dados e fazê-las entenderem que se você não aderir a este universo, você estará fora dele e do mercado. Costumo colocar 6 elementos que mudaram a concepção geral do mercado estratégico de crescimento das empresas e irei citar cada um deles aqui, além de demonstrar ao fim como isto muda toda a concepção do que fazíamos até então. Elementos: Pessoas Dados Internet Cloud API IA Pessoas Hoje tudo se baseia no comportamento das pessoas, no fim são elas quem compram produtos, são pessoas que compram tecnologia, são pessoas que precisam de consultoria e, mais do que isto, são pessoas que possuem problemas e, em geral, sempre acreditei que um negócio está aqui para resolver algum problema. Não acredita nisto? Olhe para a Tesla, para Amazon, para o Nubank e perceba como eles não são simplesmente uma fábrica de carros, uma livraria e um banco. Analise e entenda como eles, no fim, têm sucesso em resolver problemas que as pessoas tinham antes delas aparecerem. A Tesla traz interatividade e comodidade para seus clientes, comparada com uma gigante do automobilismo, faz recall com uma simples atualização de software, sem necessidade de deslocamento do cliente para uma concessionária, sem dores e sem tempo perdido. A Amazon analisa dados baseados no comportamento das pessoas e tem previsão de que tipo de livros provavelmente vendem mais em determinadas regiões, sabe o resultado disto? Você compra com um clique e logo cedo, seu livro está na porta de casa. O Nunbank, além de ser uma empresa 100 % data driven, acabou com toda burocracia, com as centrais de atendimento que gastavam horas e horas das pessoas e sem resolver o problema das mesmas. E mais além, entendeu o comportamento e está tendo uma ascensão a cada ano, na atualidade já está entre as maiores instituições financeiras da América Latina. Assim fica bem claro que a tomada de decisão influencia sim pessoas e o foco principal são elas, porém, para fazer isto com maestria, existem outros cinco elementos que fecham um cerco na estratégia assertiva da atualidade. Dados No fim, não adianta nada existir o interesse das pessoas, sem os dados, sem sabermos o que de fato elas pensam, gostam, usam ou como se sentem e, para isto tudo ser realizado, não podem faltar dados. Cruzamento de dados, estrutura e organização para que insights sejam tirados e, diferente do que muitas empresas ainda cismam em pensar, o dado que você precisa aplicar inteligência, não é do seu SAP, do seu sistema da Totvs, do seu sistema ERP. Se você ainda cisma em pensar que Business Intelligence está relacionado APENAS a cruzamento de dados do seu faturamento, com seu RH, com seu comercial ou com sua área de estoque, sinto em lhe dizer, mas você está muito para trás. Antigamente (se assim, pode-se dizer), as empresas não tinham condições tecnológicas para acessar dados sobre comportamentos (irei explicar mais a frente) em geral externos ao que era gerado dentro das organizações e enraizou-se que a vantagem competitiva estava ligada a entender o comportamento dos dados gerados pela organização, que como um passe de mágica tudo estaria bem. Ok, mas para que este cenário não seja o mais aceitável, algumas coisas precisaram colaborar e, claro, irei citá-las, pois são os outros elementos que complementam essa nossa análise. Internet Aqueles que enxergaram que a internet iria dominar o meio de comunicação estavam certos, né? Pois é, hoje, se olharmos para a maioria dos top bilionários do mundo, perceberemos que eles utilizaram a internet como trampolim, seja o Google, seja o Facebook ou até mesmo a Amazon. A internet possibilitou a globalização das informações, a materialização dos costumes, dos gostos e das preferências de todos em um meio virtual. Antigamente você dificilmente saberia quais lojas uma pessoa frequentava, quais sapatos ou roupas mais gostava, que tipo de filme era o seu preferido, já que tudo era feito fisicamente em shoppings, cinemas, lanchonetes e, obviamente, sem internet, e assim não existia cruzamento de informações. Porém hoje, com a internet, empresas conseguem entender gostos, preferências, problemas e, com isso, propor soluções para as pessoas e mais além, no fim todos nós queremos isto, queremos consumir, queremos comprar, queremos ter facilidade para obter o que nos traz valor da maneira mais rápida e fácil possível. Cloud Se você for leigo na área de tecnologia, dificilmente saberá o que é cloud computing e, sinceramente, não sei se vai entender na íntegra o que é isto. O fato é que você a utiliza a todo momento, inclusive está lendo este artigo neste momento graças a cloud computing e mais do que isto, ela é a grande responsável por possibilitar tudo que estamos citando, pois como eu mencionei, antigamente nos prendíamos aos dados gerados pelas organizações em seus sistemas internos, porém hoje, graças ao avanço tecnológico da internet e da cloud, todos nós somos cercados de dados em tempo real e dados que são cruzados com dados de mais bilhões de pessoas e então são retirados vários insights que em geral tendem a trazer facilidades, melhorias e acesso ao que queremos e precisamos (nem sempre). Sem a cloud isto seria impossível, pois de maneira geral, a cloud computing é a responsável por acelerar o processamento computacional, graças ao seu conceito de computação distribuída, com a possibilidade de somar-se vários computadores para processar algo, nos capacita a processar e gerar insights de trilhões de dados que são criados a cada segundo por toda humanidade, por pessoas, por máquinas, por robôs, por carros e etc. API Hoje se uma pessoa não sabe o que é uma API, logo ela não sabe que mesmo você sendo pequeno, você pode ser Data Driven. Você pode trabalhar com BIG DATA. Você pode sim cruzar muitas informações. Algumas pessoas falam que os dados são “o novo petróleo” e eu não discordo, mas para você encontrar o petróleo, (não sou especialista nisto) você precisa de brocas de perfuração. Imagine que as API’s são exatamente isto, em geral se você quer trabalhar com cruzamento de dados, melhorar suas tomadas de decisões em si, você precisa entender que o mundo hoje é movido pelas API’s e elas são os caminhos para termos acessos a dados que antigamente não tínhamos a menor possibilidade de adquirir. Então imagine aquele seu sistema ERP que permite que você saiba o quanto fatura, porém agora cruza os dados com a previsão do tempo e percebe que em dias chuvosos você tem um faturamento mais baixo? “Ahh? Sério?” Sim, isto é apenas um exemplo, mas existem inúmeras API’s públicas e privadas e isto nos leva a um mundo totalmente diferente, de inúmeras possibilidades, onde podemos ver nosso faturamento baixo, plugar em redes sociais e perceber através de uma análise de sentimentos que as pessoas estão insatisfeitas com os produtos, até mesmo plugar na API do Reclame Aqui e analisar os dados provenientes de lá e, com isso, tomar ações para melhorar a qualidade do produto, melhorar a satisfação do cliente e como consequência final, nosso SAP vai mostrar o faturamento aumentar. Fica claro que os dados internos são indicadores do retrato externo de como seu negócio pode estar indo. Abra os olhos e entenda que se sua empresa hoje não possui uma arquitetura escalável (cloud), que se pluga em API’s externas para cruzar dados com fontes internas, você realmente não está tomando as melhores decisões. IA A cada dia que passa e a cada consultoria que realizo, escuto sempre as mesmas frases: “Ainda não precisamos de Machine learning” e “Ainda não temos Big Data, somos menores e ainda não temos essa necessidade”. Amigo, sinto em lhe dizer, mas você está errado e, mais que errado, está para trás no mercado. Hoje não importa o seu tamanho, não importa o seu nicho de mercado e nem mesmo a sua condição financeira, pois com Cloud (lembra que eu falei) você pode começar pequeno, com investimento baixo, porém você precisa entender que qualquer dado externo que lhe ajude a entender mais sobre as preferências, os comportamentos, as vontades dos seu público-alvo, vai lhe ajudar na tomada de decisão (olha as API’s aí). Agora, tudo isto para se extrair inteligência, será necessário trabalhar com IA & Machine Learning, para que você comece a entender padrões de consumo, padrões de compra, recorrências em geral que lhe ajudem a maximizar seus lucros, a diminuir suas despesas. O poder dos algoritmos de Machine Learning em conjunto com diferentes fontes de dados, podem fazer seu negócio sair do zero ao milhão de um dia para o outro, o contrário também é uma realidade :(. Hoje a Amazon não precisa de seus executivos para decidir o valor dos livros, ela simplesmente entende o comportamento dos seus clientes e sabem quanto uma pessoa em determinada região, com um determinado gosto e etc. vai pagar em um determinado livro e, baseando-se nos dados e no algoritmo de Machine learning que identifica esses padrões, a tomada de decisão dos melhores preços são feitas pelo próprio algoritmo, quer que eu explique ainda mais que isto sim é ser Data Driven ( Orientado aos dados)? Existem inúmeros exemplos de empresas que são Data Driven hoje em dia e se você ainda não entendeu isto, infelizmente eu tenho sérias preocupações com o seu negócio. No fim, muitas pessoas falam “Mas eu tenho uma padaria, não preciso disto”. Então você está me dizendo que não precisa saber através das suas câmeras os períodos de pico na padaria e baseado nesse padrão que ocorre às terças e quintas à noite, você não vai tomar a decisão de contratar outro padeiro freelancer? Vai depender do seu “feeling” para saber se as pessoas estão satisfeitas com o atendimento? Vai deixar de correlacionar que toda vez que vende um pão na chapa as pessoas tendem a comprar um café? Que esta informação que os dados e a IA te trouxeram poderiam fazer você aumentar o preço do cafezinho e aumentar seu lucro mensal em 10 %? Realmente se tudo isto não mudou sua mente, o mundo irá mudar, da pior maneira possível. Deixo você com essas reflexões e fico por aqui, disponível para te ajudar a tomar as melhores decisões através dos dados. Pensou em dados, pensou 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.