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Diante de um cenário que respira inovação, as empresas no Brasil e no mundo se adaptam ao contexto empresarial cada vez mais orientado pelos dados. Com o avanço da transformação digital, a coleta, armazenamento e análise de dados se tornaram essenciais para o sucesso dos negócios, dos mais diversos setores e portes. Com isso, cresce o investimento em um uma cultura orientada a dados como uma prioridade estratégica para muitas organizações. A medida em que uma empresa atinge uma maior maturidade de dados, ela começa a colher benefícios significativos, como maior agilidade, melhor capacidade de prever tendências, tomar decisões mais embasadas, melhorar a eficiência operacional e aprimorar a experiência do cliente. A partir desse movimento se dá o início a tão desejada implementação de inteligência artificial nos processos. Com isso, é importante entender essa jornada de ações em que cada etapa é essencial, ou seja, para inovar e garantir benefícios com estratégias de IA é preciso investir na base que sustentará essa estratégia, e isso pode ser chamado de Maturidade de Dados. "As empresas precisam inovar para terem vantagem competitiva, a partir do momento que uma empresa inova, não tem jeito, ela vai estar à frente de seus concorrentes" Letícia Amante, Diretora Comercial e de Marketing da Dataside, consultoria focada em dados, IA e negócios. Etapas da maturidade de dados O foco principal dos gestores, normalmente, está na etapa da inovação, a qual oferece vantagens competitivas. Ela é fundamental para o sucesso de um negócio, mas para chegar lá, é preciso garantir o sucesso das etapas que antecedem e sustentam essa inovação. A primeira etapa, a infraestrutura para sustentar o crescimento, é fundamental para sustentar o crescimento de uma empresa a partir dos dados. A etapa conta com 4 pilares: arquitetura, segurança, performance e disponibilidade. Os dados precisam ser concentrados em um ambiente seguro, um datalake , em que estejam disponíveis conforme a necessidade de análise e tomadas de decisão. Na etapa de conhecimento os dados são transformados em informações estratégicas, entra em cena o business inteligence. Quem tem dados têm informações valiosas, abrindo caminho para: conhecer históricos, entender tendências, analisar comportamento de clientes, entre outras muitas possibilidades. Aqui a empresa entra na etapa de previsibilidade baseada em dados. É a hora de trocar achismo por assertividade, planejar o futuro e pensar nas estratégias de acordo com as análises feitas na etapa anterior. Fazer a previsão de entrega de um projeto, mas não conseguir entregá-lo na data determinada, por exemplo, seria um grande problema para os negócios. Por isso, a etapa de efetividade é tão importante, ela garante que a entrega seja de fato concluída no período previsto. Tomar as decisões certas, com efetividade, leva a concretização da previsão, seja ela qual for. Chegamos na inovação, essa é a etapa que garante a vantagem competitiva para um negócio. 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. "Informação é dado, e quando tenho dados eu tenho históricos. Então com os históricos é possível pegar tendências e correlacionar as informações para então planejar o futuro. Essa é a importância da jornada de maturidade de dados, garantir que cada etapa traga os benefícios esperados, desde a sustentação, na infraestrutura, até a tão buscada inovação". - Caio Amante, CEO e Founder da Dataside, consultoria focada em dados, IA e negócios. Com essa jornada alinhada aos objetivos de cada empresa, os gestores alcançam a maturidade de dados e, com ela, inovação e crescimento sólido. A Dataside está aqui para acompanhar as empresas na jornada de dados aumentando a confiabilidade e agilidade na tomada de decisão orientada a dados e IA. Saiba mais sobre como podemos impulsionar o crescimento do 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.

Descubra como a RPA pode aumentar a eficiência e reduzir custos na sua empresa. Explore os benefícios e tendências da automação inteligente com a Dataside. Cada vez mais as empresas estão adotando a automação inteligente para transformar suas operações, buscando eficiência e precisão com a Robotic Process Automation  (RPA). A RPA é uma tecnologia que utiliza bots  de software  para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras. Neste artigo, você vai compreender um pouco mais sobre o conceito de RPA (Robotic Process Automation), quais são os benefícios desse tipo de aplicação para as empresas e algumas tendências futuras dessa tecnologia! Entendendo a RPA Robotic Process Automation (RPA) refere-se ao uso de software, ou bots, para realizar tarefas que normalmente seriam executadas por humanos. Esses bots  são capazes de interagir com sistemas e aplicações, replicando ações humanas, como entrada de dados, processamento de transações e respostas a consultas. O RPA funciona com base em scripts  de emulação que imitam o comportamento humano e, se necessário, consegue interagir com uma ampla variedade de sistemas sem precisar alterar qualquer infraestrutura existente. Ou seja, a RPA é um bot  que utiliza tecnologias de automação inteligentes para replicar tarefas repetitivas direcionadas por humanos. Benefícios da RPA Agora que você já entendeu melhor o que é RPA, também é importante saber quais são os benefícios dessas automações e como elas têm gerado valor em alguns negócios: Aumento da eficiência:   bots  operam 24 horas por dia, 7 dias por semana, realizando tarefas com rapidez e precisão, resultando em maior produtividade e redução de erros humanos. Redução de custos:  a RPA diminui a carga de trabalho das equipes, permitindo que o pessoal seja realocado para outras atividades estratégicas que exigem maior prioridade. Os sistemas existentes permanecem inalterados:  a RPA opera diretamente na interface dos aplicativos atuais, sem interromper os sistemas subjacentes. Isso permite implementar robôs mesmo sem interfaces de programação de aplicativos (API) ou recursos para integrações complexas. Cumprimento regulatório:  como os robôs de RPA podem ser programados para seguir fluxos de trabalho e regras específicas, é possível reduzir erros humanos, especialmente em tarefas que exigem alta precisão e conformidade com padrões regulamentares. Tendências e Inovações À medida que a RPA evolui, várias tendências estão moldando o futuro desta tecnologia: Integração da RPA com Inteligência Artificial e Machine Learning:  esta combinação permite a automação de tarefas mais complexas, que envolvem tomada de decisões e análise de dados. Segundo pesquisas da Gartner , a previsão é que, até 2025, 90% dos fornecedores de RPA oferecerão automação assistida por IA. Automação cognitiva:   Bots  estão evoluindo para lidar com processos que requerem julgamento e adaptação, além das tarefas repetitivas. Isso significa que a RPA pode ser aplicada a uma gama ainda maior de processos empresariais. RPA em Ambientes de Nuvem:  A RPA baseada na nuvem está ganhando popularidade devido à sua facilidade de implantação, escalabilidade e custo-benefício. A Gartner prevê que mais de 20% das iniciativas de RPA migrarão para a nuvem até 2024, oferecendo agilidade e flexibilidade às organizações. A Robotic Process Automation  (RPA) está revolucionando os processos empresariais, oferecendo eficiência, redução de custos e melhorias na qualidade dos processos. Com a contínua evolução da tecnologia e a integração com inteligência artificial, o futuro da RPA promete ainda mais inovações e oportunidades. Para que as empresas se mantenham sempre à frente e inovando, é crucial buscar parceiros estratégicos que possam oferecer suporte especializado e soluções avançadas.

Neste artigo você vai entender melhor sobre os conceitos de Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, para garantir estratégias mais efetivas e lucrativas paro seu negócio. Boa leitura! Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning são, respectivamente, campo e subcampos do mercado tech que beneficiam diretamente os negócios que sabem fazer o bom uso dessas tecnologias. A partir de estratégias bem definidas, a implementação de IA, ML e DL, oferece segurança e redução de riscos nas tomadas de decisões, garantindo efetividade aos planejamentos dos gestores. Efetividade nas estratégias Como já foram citados, entre os benefícios do investimento em IA e seus subcampos, machine learning e deep learning, estão a redução de riscos e a garantia de efetividade nos planejamentos estratégicos das empresas. Mas, o que seria a efetividade nesse contexto? Vamos exemplificar com uma situação bem comum para maioria das pessoas: pedidos de delivery. Ao receber um pedido do aplicativo, a empresa responsável pelas entregas consegue fazer a previsão do horário de chegada desse pedido, essa previsibilidade acontece através dos dados. Mas, e quando o tempo de espera ultrapassa o previsto? O resultado é insatisfação e, até mesmo, perda do cliente. É para evitar esse tipo de situação que entra a efetividade, é ela que garante que o pedido do cliente vai chegar no horário previsto.   Uma estratégia efetiva pode, e deve, ser aplicada em diversos contextos, como garantir o alcance de uma meta de vendas, aumentar a satisfação dos clientes e reduzir o turnover nas empresas.   A efetividade anda de mãos dadas com a inovação rumo a vantagem a competitiva, por isso, a inteligência artificial, com o machine e deep learning, são peças fundamentais nas estratégias de crescimento das empresas. Entenda melhor sobre cada área. O que é Inteligência Artificial? Como o nome sugere, as necessidades humanas fizeram surgir uma solução artificial que fizesse papéis menos essenciais, para que as mentes orgânicas se concentrassem em outras complexidades. Dessa forma, a partir da IA, nossa sociedade abriu espaço para os “smart things” (objetos inteligentes) que agora são essenciais para o convívio humano. E não é só no cotidiano que a inteligência artificial se tornou vital , o mundo business evolui para opções mais lucrativas e eficientes diariamente, ao optar por chatbots, utilização de dados e trabalho com previsões por exemplo. A IA utiliza dados e aprendizado para alcançar resultados funcionais. Aplicações de IA nos negócios: Melhoria da tomada de decisão :  a IA pode ser usada 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 inteligência artificial é a peça-chave nas estratégias de automatização de processos, identificação de problemas e otimização do 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.   O que é Machine learning? O Machine Learning surge como um mecanismo complementar, agora uma IA que utiliza ML, se propõe a elevar ainda mais o nível do aprendizado, sendo capaz de evoluir por si só, aprendendo com os dados que recolhe, e os resultados que atinge. Dessa forma, temos sistemas de recomendação cada vez mais profundos e assertivos, como acontece com os streamings ou redes sociais. E ainda, programas de varredura ou categorização bem mais precisos. Aplicações de Machine Learning nos negócios: Previsão de Demanda:  modelos de Machine Learning podem prever a demanda por produtos ou serviços com base em dados históricos, ajudando na gestão de inventário e planejamento de produção; Segmentação de Clientes:  o ML pode segmentar clientes com base em comportamentos e preferências, permitindo campanhas de marketing mais direcionadas e eficazes; Detecção de Fraudes:  os algoritmos de Machine Learning podem analisar transações para identificar padrões suspeitos e detectar fraudes em tempo real. O que é Deep learning? Indo ainda mais “fundo” no que significa aprendizado de máquina, o Deep Learning cumpre nossas expectativas futuristas sobre a utilização da Inteligência Artificial. A capacidade de aprendizado e utilização de dados para gerar resultados foi ainda mais amplificada, tornando possível o recolhimento e reconhecimento de informações imprecisas como imagens ou som. O reconhecimento facial e por voz, já é realidade para muitas empresas e serviços eletrônicos, a captura de informação por imagem ou som se torna mais eficiente a cada dia, graças ao padrão evolutivo ainda mais rápido de sistemas com DP. Aplicações de Deep Learning nos negócios: Análise de Imagens e Vídeos:  o Deep Learning pode ser usado para analisar imagens e vídeos para controle de qualidade, segurança (reconhecimento facial) e marketing (análise de emoções); Processamento de Linguagem Natural (NLP):  com ferramentas de DL é possível analisar textos e falas para entender o sentimento do cliente, fornecer recomendações e automatizar respostas; Desenvolvimento de Produtos:  o DL pode ser usado para analisar feedback de clientes e tendências de mercado para desenvolver novos produtos e melhorar os existentes. Conclusão As tecnologias de ML e DP atuam como braços de sustentação para o funcionamento da IA, são a evolução da modernização dos sistemas. Por isso, é importante estar por dentro de tendências como estas, sendo de um setor operacional ou não. Juntos, os termos citados acima, mudaram as perspectivas humanas sobre o futuro como um todo, e podem mudar suas perspectivas sobre o mercado e sua empresa. Investir em IA, ML e DP é investir em um futuro cada vez mais tecnológico, automatizado, efetivo e lucrativo.

Neste artigo você vai entender o que é Data Analytics e como ele pode beneficiar sua empresa. Boa leitura! Tomar decisões assertivas, com agilidade e dinamismo, faz parte do dia a dia dos gestores, mas esses profissionais acabam esbarrando em desafios na hora de acessar informações que sejam relevantes e de forma precisa dentro das empresas. É aqui que o Data Analytics  entra em cena, oferecendo uma forma eficaz de transformar dados em insights valioso s. O que é Data Analytics? Data Analytics, ou análise de dados, é o processo de coletar, organizar e analisar grandes volumes de informações para descobrir padrões, tendências e insights que podem orientar as decisões empresariais. A partir de uma infraestrutura bem arquitetada  para sustentar o crescimento dos ambientes com performance e disponibilidade, é possível transformar os dados em informações estratégicas, o que chamamos de etapa do conhecimento , onde é possível encontrar as respostas para as necessidades de cada empresa, seja ela de qual segmento for. Com o conhecimento, os gestores são capazes de fazer previsões  baseadas em dados, ou seja, se você já se perguntou “Por que investir em data analytics?”, a resposta é que você vai trocar achismo por assertividade, planejar o futuro e pensar nas estratégias de acordo com as análises feitas com precisão a partir de dados relevantes. Entre as etapas que envolvem Data Analytics estão: Coleta de Dados Nesta fase inicial, os dados são coletados de diversas fontes internas e externas. Essas fontes podem incluir bancos de dados internos, redes sociais, dispositivos IoT, pesquisas de mercado, entre outras. Limpeza de Dados A etapa de limpeza de dados envolve a remoção de imperfeições como inconsistências, duplicações ou erros, para garantir que os dados sejam precisos e utilizáveis. Isso pode incluir a correção de erros, preenchimento de lacunas e eliminação de duplicatas. Processamento de Dados Depois da limpeza os dados são organizados e preparados para análise. Isso pode envolver a transformação de dados em diferentes formatos, a integração de diferentes conjuntos de dados e a criação de estruturas de dados adequadas para a análise. Análise de Dados Com os dados preparados, a etapa de análise envolve a aplicação de métodos estatísticos e algoritmos para descobrir padrões e tendências. Ferramentas de análise podem incluir estatísticas descritivas, análises preditivas e aprendizado de máquina , dependendo dos objetivos da análise. Visualização de Dados A visualização é a etapa responsável por comunicar de forma eficaz, para facilitar a interpretação sobre os resultados da análise. É a partir de dashboards personalizadas  que  insights complexos são transformados em informações acessíveis. Tomada de Decisão A etapa final é usar os insights obtidos para tomar decisões assertivas. As descobertas podem orientar estratégias de negócios, otimização de processos, desenvolvimento de produtos entre outras possibilidades. Benefícios do Data Analytics para as empresas Implementar Data Analytics na sua empresa pode trazer uma série de benefícios que vão muito além de simplesmente entender melhor seus dados, como exemplo: Tomada de decisão mais informada Ao analisar os dados disponíveis, você pode identificar tendências e padrões que fornecem uma visão clara do que está acontecendo no seu negócio. Isso significa menos incerteza e decisões mais seguras. Melhor experiência ao Cliente Com o Data Analytics, você pode analisar, através dos dados, o comportamento dos seus clientes e entender melhor suas preferências e necessidades. Isso permite personalizar suas ofertas, melhorar a experiência do cliente e aumentar a lealdade e satisfação. Aumento da eficiência operacional Analisar os dados de forma estratégica ajuda a identificar gargalos e ineficiências nos processos operacionais. Com a otimização desses processos, você pode reduzir custos, economizar tempo e recursos e aumentar a produtividade. Identificação de novas oportunidades Identificar novas oportunidades no mercado pode ser desafiador, mas o Data Analytics facilita essa tarefa, ajudando a descobrir tendências e reconhecer áreas de crescimento que você talvez não tenha percebido. Com esses insights, você pode adaptar sua estratégia de negócios e inovar mais rapidamente do que seus concorrentes. Redução de riscos Outro benefício fundamental do Data Analytics para qualquer empresa é pode prever e mitigar riscos. Ao analisar dados históricos e padrões de comportamento, você pode identificar possíveis problemas antes que eles se tornem críticos. Isso permite tomar medidas preventivas e manter seu negócio no caminho certo. Possibilidades de aplicação do Data Analytics nas empresas Seja qual for o segmento, toda empresa, assim como qualquer área dentro dela, pode se beneficiar do uso estratégico do Data Analytics, vamos compartilhar aqui algumas possibilidades de aplicação: Marketing:  entender quais campanhas são mais eficazes, segmentar o público de forma mais precisa e personalizar a comunicação com os clientes. Vendas:  prever tendências de vendas, otimizar estratégias de precificação e identificar oportunidades de upselling  e cross-selling . Finanças:  monitorar o desempenho financeiro em tempo real, prever problemas de fluxo de caixa e otimizar investimentos. Recursos Humanos:  avaliar a performance dos colaboradores, melhorar o processo de recrutamento e identificar necessidades de treinamento. Gestão de estoques:   prever demandas, evitar excesso ou falta de estoque e otimizar a cadeia de suprimentos. Se você quer saber mais sobre possibilidades de aplicação do Data Analytics personalizadas para o seu negócio, entre em contato com os especialistas da Dataside .

Em parceria com a Dataside a +A Educação revolucionou a análise curricular. O Desafio O processo de aproveitamento acadêmico , realizado quando alunos solicitavam transferência de curso ou instituição , era totalmente manual. As equipes precisavam comparar disciplinas cursadas  com as exigidas pelo novo curso , gerando retrabalho, atrasos nas matrículas e inconsistências na validação curricular. O desafio era automatizar o processo, garantindo eficiência, transparência e precisão  na equivalência entre disciplinas. A solução A Dataside  aplicou IA Generativa da OpenAI  para automatizar a interpretação de planos de ensino  e históricos escolares , utilizando processamento semântico em linguagem natural para identificar similaridades entre disciplinas cursadas e exigidas. O pipeline foi projetado para: Extrair e normalizar dados acadêmicos de diferentes sistemas; Realizar comparação semântica entre conteúdos e competências; Sugerir equivalências com base em similaridade conceitual; Garantir conformidade com as diretrizes acadêmicas da instituição. Com isso, o sistema passou a recomendar automaticamente as disciplinas aproveitáveis , reduzindo o tempo de análise de semanas para minutos, com precisão e explicabilidade. Tecnologias Utilizadas OpenAI GPT LangChain Databricks NLP Semântico Similaridade Vetorial Pipelines de Automação Regras Acadêmicas de Validação Resultados Alcançados Eficiência e Agilidade: Tempo de análise reduzido de 40 dias para 3 minutos ; Eliminação total do retrabalho manual; Processamento simultâneo de múltiplas solicitações. Impacto no Negócio A solução trouxe redução drástica de custos operacionais , aumentou a eficiência das equipes acadêmicas  e melhorou a experiência dos alunos , garantindo mais agilidade e precisão nos processos de matrícula. Com a adoção da IA Generativa , a +A Educação transformou um processo burocrático e manual em um fluxo automatizado, confiável e auditável , capaz de operar em larga escala. O resultado foi uma gestão acadêmica mais eficiente, transparente e centrada no aluno , consolidando a instituição como referência em inovação educacional.

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.

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.

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 .💙💻

Descubra como a metodologia DevOps pode revolucionar seu negócio, promovendo eficiência operacional, inovação contínua e alta qualidade no desenvolvimento de software. No cenário empresarial atual, onde a agilidade e a qualidade são essenciais, o DevOps se destaca como uma abordagem essencial. Ao unir pessoas, processos e tecnologias, o DevOps transforma o desenvolvimento e a implantação de software, promovendo eficiência operacional e um ambiente de colaboração e excelência. Neste artigo, vamos explorar como essa abordagem pode impulsionar a eficiência e a qualidade em sua empresa, além de discutir seus benefícios e aplicabilidades. O Que é DevOps? O DevOps é uma cultura organizacional que promove a unificação entre desenvolvimento (Dev) e operações (Ops) de uma empresa para automatizar e otimizar processos de desenvolvimento e implantação de software. Essa colaboração resulta em processos mais eficientes, ciclos de desenvolvimento mais rápidos e produtos de melhor qualidade. Ao implementá-la, as empresas não apenas melhoram seus processos, mas também promovem uma cultura de inovação contínua e responsiva. Essa abordagem cria um ciclo virtuoso de melhoria constante que beneficia tanto a equipe interna quanto os clientes finais. Agora que entendemos o que é DevOps, vamos explorar os benefícios dessa metodologia. Benefícios da Integração DevOps Entrega mais rápida e eficiente:  a automatização e integração contínua reduzem o tempo de lançamento de novos produtos e atualizações, permitindo que as empresas respondam rapidamente às demandas do mercado. Qualidade aprimorada:  a automação de testes e monitoramento contínuo garantem a detecção precoce de falhas, resultando em software  mais estável e confiável. Colaboração aperfeiçoada:  a quebra de barreiras entre equipes promove uma cultura de colaboração e comunicação. Flexibilidade e Escalabilidade:  o DevOps capacita as empresas a se adaptarem rapidamente às mudanças do mercado e às necessidades dos clientes, escalando suas operações de forma ágil e eficiente. Aplicabilidade do DevOps A aplicabilidade do DevOps é vasta e pode beneficiar diversas áreas de sua empresa. Desde o desenvolvimento de software  até a análise de dados, o DevOps oferece soluções que melhoram a eficiência e a qualidade dos processos. Desenvolvimento de Software :  ao integrar práticas de DevOps, as equipes de desenvolvimento podem lançar atualizações e novas funcionalidades com maior frequência e menor risco. Gerenciamento de Infraestrutura:  a automação de processos de infraestrutura permite que as equipes mantenham um ambiente estável e escalável, minimizando o tempo de inatividade e aumentando a confiabilidade. Segurança:  a integração contínua e a entrega contínua (CI/CD) incluem verificações de segurança automáticas que ajudam a identificar e corrigir vulnerabilidades antes que elas se tornem um problema. Análise de dados:  Com DevOps, as equipes de análise de dados podem processar grandes volumes de informações com mais eficiência, permitindo insights mais rápidos e precisos. Cultura DevOps e a Dataside Na Dataside, ajudamos a sua empresa a implementar uma estratégia DevOps sob medida para maximizar a eficiência e a qualidade de seus processos. Nossa abordagem personalizada garante que sua empresa tire o máximo proveito da metodologia DevOps, adaptando-se rapidamente às mudanças do mercado e atendendo às necessidades dos clientes com agilidade e precisão.

Descubra como garantir a precisão e confiabilidade dos dados com práticas eficazes de Data Quality. Aprenda estratégias, benefícios e aplicabilidades que podem transformar sua empresa. Atualmente, cada vez mais empresas estão sendo orientadas por dados, o que torna essencial garantir a precisão e a confiabilidade das informações. A Qualidade dos Dados, ou Data Quality, é a medida da condição dos dados com base em fatores como precisão, integridade, consistência, confiabilidade e atualidade. Neste artigo vamos explorar a importância da Data Quality, seus componentes e os benefícios de sua implementação. Qual a Importância de Manter a Qualidade dos Dados? A qualidade dos dados impacta diretamente a precisão das análises e decisões empresariais. Dados inconsistentes podem levar a conclusões erradas, afetando negativamente os resultados da empresa. Uma pesquisa da Gartner  estima que todos os anos, a má qualidade dos dados custa às organizações uma média de 12,9 milhões de dólares. Em resumo, investir na qualidade dos dados significa construir uma base sólida para confiar nas informações e, consequentemente, nas estratégias empresariais. Agora, vamos explorar os componentes essenciais que determinam a qualidade dos dados. Componentes da Qualidade dos Dados Para determinar se uma informação é relevante e pode ser utilizada para fins estratégicos, utilizam-se componentes fundamentais de Data Quality. As métricas usadas para categorizar a qualidade dos dados incluem: Completude:  Avalia se todos os dados necessários estão presentes, sem faltar informações que possam comprometer uma análise ou tomada de decisão. Consistência:  Garante que os dados mantêm os mesmos valores em diferentes locais de armazenamento, evitando incoerências entre sistemas dentro da empresa. Precisão:  Mede a exatidão dos dados. É importante designar uma fonte de dados primária para garantir que a informação seja precisa, mesmo com várias fontes reportando a mesma métrica. Integridade:  Verifica a legitimidade dos dados, assegurando que não houve erros ou fraudes nas informações. Disponibilidade:  Refere-se à capacidade de acessar os dados de forma rápida e eficiente quando necessário. Dados de difícil acesso comprometem sua utilidade e qualidade. Atualidade:  Garante que os dados estejam atualizados e sejam relevantes para o momento atual, evitando decisões baseadas em informações desatualizadas. Esses componentes ajudam a avaliar a qualidade dos dados e a determinar sua relevância para a empresa, permitindo que sejam utilizados como ativos estratégicos em ações práticas. Benefícios da Qualidade dos Dados para Empresas Manter a qualidade dos dados é essencial para empresas que buscam aprimorar suas operações e obter uma vantagem competitiva. Dados de alta qualidade proporcionam benefícios que afetam diretamente a eficiência operacional e a satisfação do cliente: Melhores Decisões de Negócios:  Dados de alta qualidade permitem que as organizações identifiquem indicadores-chave de desempenho (KPIs) para medir o desempenho de vários programas, possibilitando melhorias eficazes. Processos de Negócios Aprimorados:  Dados confiáveis ajudam a identificar falhas nos fluxos de trabalho operacionais. Isso é crucial para a cadeia de abastecimento, que depende de dados em tempo real para determinar inventário e logística. Maior Satisfação do Cliente:  A alta qualidade dos dados fornece insights sobre os compradores-alvo, permitindo que as equipes de marketing e vendas integrem dados de diferentes fontes. Em resumo, eles não apenas melhoram a precisão das análises e reduzem os custos operacionais, mas também constroem confiança entre clientes e stakeholders. Para garantir esses benefícios, é crucial priorizar a Data Quality. Conte com a Dataside Ao priorizar a Qualidade dos Dados, as empresas podem garantir que estejam tomando decisões com base em informações precisas e confiáveis, proporcionando uma vantagem competitiva significativa em um mercado cada vez mais orientado por dados.

Você já quis entender mais sobre os dados da sua própria empresa, mas foi barrado pela falta de familiaridade com SQL? Bom, no Metabase os dados podem se tornar informações simples e inteligíveis por qualquer um. Dá só uma olhada! O Metabase é uma ferramenta open source especialmente interessante para a parte administrativa de uma empresa que precisa entender mais sobre os dados gerados em sua companhia, sem precisar ser um expert no assunto. A ferramenta de business intelligence é capaz de transformar os dados e suas estruturas em algo palpável através de filtros orgânicos e uma estética confortável para a visualização. Nela os dados são transformados em dashboards atualizadas, e em relatórios e gráficos simples e rápidos, facilmente entendidos. Ela se adequa a todos que queiram usá-la, ou seja, não importa se você é o técnico mais experiente, o dono da empresa ou o responsável pelas relações financeiras, a plataforma torna possível o compartilhamento dessas informações com didática impecável. Uma ferramenta open source Open source ou código aberto em português, significa que o código-fonte de um software pode ser alterado e adaptado para qualquer finalidade. Esse é o recurso que possibilita o compartilhamento de informações e leitura de dados por qualquer pessoa. Os funcionários de sua empresa serão capazes de criar, ler, conectar e interagir com as tabelas e gráficos que quiserem, facilitando a comunicação interna e a transmissão de informações. Mesmo assim, se, na verdade, o objetivo for ter mais aprofundamento dos dados utilizando os conhecimentos SQL, não há problema! A plataforma permite qualquer tipo de interação graças a facilidade do acesso. Oportunidade para os negócios O Metabase pode ser uma boa oportunidade para aqueles que pensam em investir em BI, mas ainda não sabem por onde ou como começar. A ferramenta oferece a chance de começar com baixos custos de investimento e livre acesso. O surgimento de ferramentas assim também se torna um incentivo para empresários que ainda não deram o primeiro passo para expandir seus negócios com uma visão consciente, e inteligente dos negócios. O Metabase pode ser o pontapé inicial que você precisava para começar os investimentos na área de dados. A estratégia de dados é o primeiro passo para ações inovadoras, sua empresa está preparada?