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IA e as controvérsias da privacidade de dados

Por Durval Jacintho

Publicado em 1948, o clássico da ficção científica intitulado “1984”, do jornalista inglês George Orwell, ganhou notoriedade pelo conceito do “Big Brother is watching you”, entidade que representa o estado de um regime totalitário, que governa a vida e a liberdade das pessoas, através de teletelas em todas as casas, com monitoração 24 horas por dia da vida privada de um país fictício Oceania.

Quando chegou o ano de 1984, a realidade mundial foi bem diferente daquela visão pessimista traçada por Orwell no final dos anos 40, quando se iniciava a guerra fria. Os movimentos de abertura política, que culminaram com a queda do muro de Berlim em 1989, o fim de ditaduras como da Argentina e do Chile e a redemocratização do Brasil iniciada com a campanha das Diretas-Já em 1984, legaram novos ares de manifestação e expressão nas sociedades democráticas, cuja privacidade ainda era restrita ao ambiente doméstico.

Na década de 1990, a liberdade de expressão se tornou exponencial com o boom tecnológico resultante do advento da internet e da telefonia móvel, que legou ao século XXI um mundo novo, com novas formas de comunicação e interação pelo surgimento de comunidades nas redes sociais. Neste cenário, a exposição das pessoas passou a ser voluntária, em troca de pertencimento a um grupo de afinidades, promoção pessoal e acesso gratuito aos aplicativos e plataformas de relacionamento. Assim, o fim da privacidade não veio pelo fantasma do Big Brother, mas pela hiper exposição causada por mudanças de costumes na sociedade e no comportamento das pessoas, que passaram a ser monitoradas em seus hábitos de consumo, preferências por entretenimento e áreas de interesse.

Esse novo mercado elevou as Big Techs a liderar o ranking das maiores empresas em valor de mercado do planeta e agregando mais de 4,7 bilhões de internautas com perfis em redes sociais em 2023, além da geração de mais de 5 trilhões de transações anuais no comércio eletrônico. Esses números vultosos lograram grande poder aos detentores de informação de usuários e clientes e, em alguns casos, resultaram em abusos pelo uso inadvertido de dados sigilosos por parte de empresas de redes sociais, comércio eletrônico e mercado publicitário. Como forma de regulamentação e controle de desvios, foram criadas leis de proteção de dados em vários países do mundo, como a GPDR – General Data Protection Regulation da União Europeia e a LGPD no Brasil, publicadas em 2018.

Apesar dessas leis, nos dias atuais a privacidade segue sendo invadida por meio de crimes cibernéticos com grande impacto para as pessoas, como o vazamento de dados privados devido à exposição de informações sensíveis, protegidas e confidenciais dos usuários, que são roubadas de bases de dados de sistemas e aplicativos para vários fins: divulgação de propaganda de produtos e serviços nos meios digitais, utilização em sistemas estatísticos do big data e crimes financeiros, nos quais são usados identidade e dados sigilosos das vítimas. Com mais de 313 milhões de usuários de internet, o mercado online dos Estados Unidos está entre os mais importantes do mundo e o país é o mais sujeito às violações de privacidade, preocupando mais da metade dos internautas estadunidenses. No primeiro semestre de 2022, foram reportados 817 incidentes de violação de dados, afetando 53 milhões de pessoas.

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O caso mais notório de mau uso de informações privadas foi o escândalo da empresa britânica Cambridge Analytica, que coletou, sem autorização, dados pessoais de 87 milhões de usuários do Facebook e os usou para a divulgação direcionada de propaganda política na campanha eleitoral dos Estados Unidos de 2016 – com o objetivo de favorecer a eleição do ex-presidente Donald Trump. A Cambridge Analytica foi penalizada pela justiça inglesa. O Facebook recebeu multa recorde de 5 bilhões de dólares da Comissão Federal de Comércio dos Estados Unidos, que terminou em dezembro de 2022 com a Meta pagando 725 milhões de dólares em acordo judicial, a título de indenização pelos danos causados.

Todavia, com o avanço do mundo eletrônico e da Inteligência Artificial (IA), outras formas de invasão de privacidade surgiram, novamente pela exposição de pessoas e empresas no uso da IA Generativa e recursos tecnológicos que permitem clonar – com alta precisão em áudio e vídeo – pessoas gerando na deepfake falas e imagens que nunca existiram.

Na interação com as ferramentas da IA, as perguntas feitas pelos usuários aos chatbots como o ChatGPT da OpenAI, bem como a entrega de códigos de programação para revisão ou aperfeiçoamento pelos algoritmos da IA, transferem conteúdo e informações ao domínio das plataformas. Isso levou à proibição do uso do ChatGPT por parte de algumas empresas como Samsung, JPMorgan, Bank of America, Goldman Sachs e Citigroup e a Apple, também por razões de competição. Governos atuaram no banimento desse aplicativo, como ocorreu na Itália.

Entretanto, como tudo no mundo da tecnologia tem seus contrapontos, estão surgindo novas formas de comercialização de dados das pessoas com a IA. A startup israelense Hour One está comprando rostos de pessoas reais, para criar personagens gerados pela IA, que são utilizados em vídeos educacionais e de publicidade. A empresa informa que já conta com uma lista de 100 imagens compradas – e outras em fila de espera, e busca diversidade de raça, etnia, idade e gênero. Como resposta aos questionamentos de privacidade e ética, a Hour One garante que rotulará os vídeos criados com marcas d’água informando que se trata de imagens geradas pela IA.

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Outra utilização controversa da IA é a recriação de celebridades mortas. Recentemente, o comercial da Volkswagen, em comemoração dos 70 anos da Kombi no Brasil, causou polêmica nacional por utilizar imagens de Elis Regina, falecida há 41 anos, interpretando a música “Como nossos pais” do compositor Belchior junto com sua filha, a também cantora Maria Rita. O filme utilizou uma dublê e imagens criadas pela IA, com um algoritmo treinado exclusivamente para reconhecimento facial de Elis. A obra foi aplaudida por muitos pelo belo resultado audiovisual e a memória afetiva despertada, porém foi criticada por especialistas e publicitários, questionando a invasão da privacidade de alguém que já não tem mais o arbítrio de sua própria imagem, mesmo que consentida e com geração de direitos autorais para a família. Um dos questionamentos foi: Se estivesse viva, Elis Regina concordaria em participar desse comercial para uma montadora de veículos?

Todos os pontos acima nos fazem refletir sobre mudanças culturais advindas da tecnologia e conduta ética em seu uso, pois colocam em risco a privacidade das pessoas na era da tecnologia digital, gerando demandas de responsabilidade no desenvolvimento e utilização das ferramentas de IA e na necessidade de incluir na regulamentação da IA – e até nos testamentos – cláusulas de privacidade post-mortem, além de normatização sobre os direitos autorais de imagens e vídeos criados pela IA com pessoas mortas.

A educação sobre a preservação da privacidade também deve ser considerada nesse contexto. A gestão de privacidade é uma questão psicológica que envolve confiança e riscos na tomada de decisões de uso dos recursos tecnológicos, conforme opina o psicólogo inglês Alan Smith, no blog Psyvacy. Ele argumenta que “o grau de propriedade que sentimos sobre nossos dados é um forte indicador de quão dispostos estamos a vendê-los. Portanto, se você está tentando fazer com que as pessoas melhorem sua postura de privacidade, concentre-se em criar esse senso de propriedade, porque garanto que as empresas estão tentando eliminá-lo. A confiança na empresa e na plataforma faz parte do processo de entrega de informações por parte dos usuários”.

Assim, nessa nova era, as organizações e seus Conselhos de Administração necessitam de um posicionamento claro sobre esse tema relevante, que exige redefinir regras de compliance e criação de uma cultura de privacidade cibernética, para preservação de sua imagem e reputação, bem como orientação de conduta aos colaboradores e demais stakeholders.

Nota: Este artigo não foi escrito pela IA.

Durval Jacintho é Engenheiro Eletrônico e Mestre em Automação Industrial pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e consultor internacional em tecnologia pela DJCon, com 37 anos de experiência C-Level no mercado de tecnologia e telecomunicações. Conselho de Administração certificado pelo Instituto Brasileiro de Governança Corporativa (IBGC) e membro da Comissão de Ética do IBGC e da Comissão de Inovação do Capítulo São Paulo Interior. Integra o Comitê de Gestão do Hub da Gestão e o Chief.group. Contato no LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/durval-jacintho

Fonte: Mondoni Press

Newly, o seu portal de tecnologia.

Políticas de segurança, criptografia e diversidade de dados garantem o sucesso da automação de testes

*Por Everton Arantes

No mundo do desenvolvimento de software, a geração de dados para massa de testes desempenha um papel crucial na verificação da eficácia e qualidade dos sistemas. No entanto, essa atividade não está isenta de riscos, especialmente quando se trata da segurança e privacidade dos dados envolvidos. Neste contexto, é essencial reconhecer os desafios e adotar medidas para proteger a integridade e a confidencialidade dos dados de teste. Ao dar a devida atenção à segurança, fortalecemos a confiança em nossos sistemas e garantimos a proteção dos dados pessoais.

Como CEO da Prime Control, sei que para profissionais especializados, familiarizados com as principais ferramentas do mercado, sejam pagas ou de código aberto, a segurança deve ser sempre o primeiro foco. Tenho experiência em automação de testes de diversos tipos de sistemas, como ERPs, integrações, e-commerces e aplicativos e, atualmente, utilizamos a metodologia de automação Continuous Test Automation (CTA), baseada na filosofia lean. O CTA permite que nossos clientes aprimorem continuamente seus ciclos automatizados de testes, crescendo de forma escalável, ágil e flexível e a geração de massa de dados é algo que auxilia na implantação de testes contínuos, permitindo a execução de cenários mais complexos, garantindo as variações dos cenários automatizados.

Ao considerar a segurança na geração de dados para massa de testes e investir na automação dos testes, assegura-se não apenas a proteção dos dados pessoais, mas também a eficiência e a confiabilidade dos sistemas desenvolvidos. Os riscos inerentes à geração de dados para massa de testes são reconhecidos, e a importância de adotar medidas para proteger a privacidade e a integridade dos dados é compreendida.

Este processo pode expor informações sensíveis e pessoais se não tomadas as precauções adequadas. Para minimizar esse risco, é essencial anonimizar ou mascarar os dados, substituindo informações identificáveis por dados fictícios ou não identificáveis. Isso protege a privacidade dos usuários reais, garantindo que suas informações pessoais não sejam expostas indevidamente.

É importante destacar que a falta de representatividade dos dados de teste é um risco que compromete a eficácia dos testes. É necessário gerar dados realistas e diversificados, considerando fatores como geografia, demografia, comportamento e características específicas do sistema, a fim de identificar problemas que possam surgir em situações reais.

Outro risco a ser considerado é a falta de conformidade com as regulamentações de proteção de dados, como a LGPD. Devemos garantir que estejamos em conformidade, obtendo o consentimento adequado dos usuários quando necessário e adotando medidas de segurança apropriadas para proteger os dados de teste.

Além dos riscos mencionados, é essencial prevenir o uso inadequado dos dados de teste. Devemos estabelecer políticas claras sobre o uso exclusivo para fins de teste, evitando compartilhamentos ou acessos indevidos. Implementar controles de acesso adequados, criptografar os dados, monitorar a segurança dos sistemas e estar atualizado sobre as melhores práticas de segurança de dados são medidas fundamentais.

Priorizar a segurança na geração de dados para massa de testes é uma obrigação legal e uma prática recomendada. Ao fazê-lo, protegemos nossos usuários, fortalecemos a confiança em nossos sistemas e reduzimos os riscos associados.

*Everton Arantes é fundador e CEO da Prime Control e participa ativamente de projetos de automação, quality assurance, implantação de modelos ágeis e DevSecOps. Na Prime Control, atende grandes contas como Grupo Boticário, Vivo, C&A, Alpargatas, Azul Linhas Aéreas, Lojas Renner, entre outras.

Fonte: Mondoni Press

Inteligência Artificial: entre o bem e o mal

A nossa história se confunde com o surgimento de novas tecnologias. Da descoberta do fogo à internet, muitas pessoas ficam receosas com cada avanço que damos diante do desconhecido, até entenderem a melhor forma de utilizar essa nova ferramenta. O avanço da Inteligência Artificial (IA) pode ser a grande inovação da nossa era, assim como foi a eletricidade em outros tempos, mudando nossos hábitos, trabalho, relacionamentos e empresas. 

O que mais chama a atenção nessa tecnologia é a rápida evolução e melhorias que surgem sem necessariamente haver uma intervenção humana. No português claro e inclusivo, a IA é um sistema que aprende a partir dos dados recebidos. Se você não costuma consumir carne, por exemplo, a IA não deve lhe apresentar opções de churrascaria. 

É essa capacidade de aprendizado automatizado que faz com que a IA se desenvolva aceleradamente. Estamos diante de uma tecnologia duplamente desconhecida da maioria das pessoas. E se por um lado não sabemos como ela funciona, por outro não sabemos qual o seu limite. 

Em vista disso, diversos líderes globais de empresas de tecnologia já compartilharam as suas preocupações sobre o assunto. E isso acontece em um momento raro na nossa história em que vários criadores dessas tecnologias estão criticando os avanços de suas criaturas. O mais recente movimento nesse sentido reuniu 350 executivos – entre eles o CEO da OpenAI, criadora do ChatGPT – para manifestar as suas preocupações sobre o avanço da IA no mundo. “Mitigar o risco de extinção pela IA deve ser uma prioridade global ao lado de outros riscos em escala social ampla, como pandemias e guerra nuclear”, afirmou a carta do grupo. 

Leia também: O que a Inteligência Artificial deve transformar no mercado ainda em 2023?

Por outro lado, o Brasil está entre os quatro países que mais confiam em sistemas de IA, de acordo com o estudo “Trust in Artificial Intelligence”, da KPMG. Mas antes de qualquer conclusão sobre o que fazer, é preciso entender como essa nova tecnologia está sendo utilizada em algumas empresas. 

A capacidade de realizar tarefas e processos repetitivos pode ser considerada a primeira manifestação da IA que impactou o mercado. Isso porque os seus mecanismos são capazes de indicar ao consumidor produtos e serviços que se encaixam com determinado perfil, além de melhorar o atendimento, como no caso dos chatbots, reduzindo o tempo de espera e melhorando a eficiência do relacionamento. 

Já nos serviços financeiros, a IA pode ser utilizada para analisar dados de transações identificando possíveis fraudes ou antecipando produtos financeiros de acordo com o histórico de cada pessoa. Além disso, a tecnologia automatiza processos de empréstimo e crédito, tornando a decisão da instituição financeira mais rápida ao mesmo tempo em que identifica possíveis riscos de não pagamento. 

Outro setor com relevantes impactos é o da saúde. A tecnologia tem grande habilidade em aperfeiçoar diagnósticos e até antecipar tratamentos. Com muitos dados de diferentes pacientes, o sistema pode fazer correlações e identificar padrões de alguma doença de maneira mais rápida e assertiva. Um banco de dados de radiografias, por exemplo, pode antecipar um tratamento pelo reconhecimento de mudanças mínimas entre diferentes imagens. 

A Inteligência Artificial no Brasil 

O desenvolvimento da Inteligência Artificial ainda está concentrado nas mãos de poucas empresas, principalmente nos EUA e na China. Empresas como Google, Meta, Microsoft, IBM, Amazon, Alibaba, Tencent e Huawei investem intensamente na tecnologia. Não à toa são líderes globais. 

No Brasil, o desenvolvimento de IA ainda é incipiente, mas já existem empresas brasileiras promissoras com potencial para colocar nosso País no ranking acima. Contudo para que isso aconteça, é necessário um esforço coordenado do setor público e privado para incentivar a pesquisa e o desenvolvimento dessa tecnologia. Um bom exemplo desse trabalho são os cursos e iniciativas colaborativas que o Instituto Mauá de Tecnologia (IMT) vem realizando nos últimos anos. 

Entre o bem e o mal 

Assim como toda tecnologia, a IA precisa de pessoas que utilizam a ferramenta com responsabilidade, sob pena de transferirmos à inovação os nossos piores defeitos, como preconceitos, ódios, maus comportamentos e divisões sociais. 

Precisamos de uma regulação que garanta transparência e fiscalização sem necessariamente impedir o inevitável – sua aplicação e aperfeiçoamento – já que estamos em um mundo com cada vez mais acesso a conhecimento e informação online. 

Para que isso funcione em uma economia cada vez mais global em serviços digitais precisamos rapidamente de um esforço internacional que caminhe de maneira coordena entre os países. Caso contrário teremos ainda mais desigualdades sociais e econômicas entre as nações, derivadas do acesso às novas tecnologias. 

*Vitor Magnani é Presidente do Movimento Inovação Digital (MID).

Fonte: Sing Comunicação de Resultados.

5 tendências de dados para o futuro das empresas brasileiras

Transformação digital impulsiona inovação e sucesso em diferentes negócios

No atual cenário empresarial brasileiro, os dados se tornaram cruciais para impulsionar o crescimento e a tomada de decisões estratégicas. Executivos, analistas e formadores de opinião concordam que vivemos na era dos dados, e é nesse contexto que empresas de monitoramento de redes, servidores e serviços assumem o protagonismo.

A Zabbix, uma empresa de destaque nesse setor, está revolucionando a forma como as empresas monitoram seus negócios, infraestrutura de TI e aplicativos. Através de ferramentas de monitoramento de código aberto, as empresas podem coletar e armazenar uma infinidade de informações a custo zero, desfrutando dos benefícios de segurança, custo-benefício, customização e escalabilidade oferecidos pela Zabbix.

“É fundamental reconhecer o imenso potencial de aproveitar a análise de dados e a inteligência artificial (IA) para impulsionar decisões estratégicas eficientes e perspicazes”, destaca Luciano Alves, CEO da Zabbix LatAm. “No cenário empresarial em constante evolução de hoje, os estrategistas corporativos se deparam com desafios e oportunidades ao explorar o poder das tecnologias orientadas por dados. As empresas brasileiras podem alcançar novos níveis de produtividade, eficiência e inovação em suas organizações.”

Com o avanço tecnológico e a transformação digital, surgem novas tendências que moldarão o futuro das empresas brasileiras em relação ao gerenciamento, análise e aplicação de dados. Acompanhe algumas dessas tendências:

Análise de Dados em Tempo Real: Com o surgimento de ferramentas analíticas avançadas e maior capacidade de processamento, as empresas brasileiras podem monitorar suas operações em tempo real, identificar problemas imediatamente e otimizar processos de forma mais eficiente.

Visualização de Dados e Storytelling: A capacidade de visualizar e comunicar os dados de forma clara e convincente é fundamental para o sucesso das empresas. Com o uso de gráficos interativos, infográficos e narrativas visuais, as empresas podem criar relatórios, apresentações e painéis de controle que facilitam a compreensão e a tomada de decisões.

Leia também: Segurança dos dados de clientes e colaboradores deve ser prioridade para empresas

Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM): Essas inovações estão revolucionando a forma como as empresas lidam com os dados. Espera-se que as empresas brasileiras adotem cada vez mais essas tecnologias para processar grandes volumes de dados, identificar padrões, realizar previsões e automatizar tarefas, obtendo assim uma vantagem competitiva significativa.

Privacidade e Segurança de Dados: Com a crescente preocupação com a privacidade e segurança dos dados, as empresas brasileiras devem priorizar a implementação de medidas robustas nesses aspectos. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil reforça a importância de garantir a privacidade dos dados pessoais dos clientes, e as empresas que estabelecerem uma cultura de segurança de dados e adotarem soluções avançadas de proteção estarão em conformidade com as regulamentações e ganharão a confiança do público.

Internet das Coisas (IoT): A IoT está se tornando cada vez mais presente no ambiente empresarial. Com dispositivos conectados e sensores coletando dados em tempo real, as empresas brasileiras poderão obter informações valiosas sobre seus produtos, serviços e operações, permitindo melhorias em eficiência, manutenção preditiva e personalização de produtos.

Essas tendências de dados são apenas alguns exemplos do que esperar para o futuro das empresas brasileiras. À medida que a tecnologia avança e novas oportunidades surgem, as empresas que souberem aproveitar o potencial dos dados estarão em uma posição privilegiada para alcançar o sucesso e a inovação nos negócios.

Sobre a Zabbix

A Zabbix SIA é criadora de uma das principais ferramentas de monitoramento de redes, servidores e serviços. Além disso, a empresa desenvolve diversos produtos, como soluções turn-key, consultoria, suporte técnico 24 horas por dia durante 7 dias por semana e treinamento profissional multinível. Desde setembro de 2020 possui escritório LatAm, atendendo todos os países da América Latina.

Fonte: Engaje Comunicação.

Por que o levantamento e a interpretação de dados são fundamentais para o crescimento das empresas?

Por Christophe Trevisani*

A gestão de dados e informações está cada vez mais sólida nas empresas. Isso porque ela possibilita tomadas de decisões estratégicas, justamente por fazer conhecer melhor seus potenciais clientes e, por que não, o mercado. Tendo sua relevância percebida pelas empresas recentemente, a gestão de dados e informações é um desafio não só para ser interpretada, como também praticada. 

Como é sabido, a gestão de dados e informações compõem a administração de todos os estágios das referências sobre clientes ou outra base que queremos analisar. Quando falamos em estágio, há de se separar a gestão de dados com a de informações, porque não serão a mesma coisa. Gestão de dados é o estágio inicial e, ainda, sem uma contextualização dela. É um dado, por exemplo, dizer que uma empresa emitiu 15 notas fiscais na semana. Mas por si só, esse dado é vago. Sem o contexto, não há muito o que extrair daí.

Contudo, se a partir desse dado extrair-se outros insights como quais os tipos das notas emitidas, os valores e comparar com períodos equivalentes, por exemplo, têm-se as informações. Por isso, é válido dizer que dado é o estado bruto dessa base, sem a devida “lapidação”. Já informação é o estágio mais avançado, com contextualização, permitindo uma melhor análise.

Então, é simples de se relacionar a gestão de dados e informações juntas, afinal, para que os dados sejam estratégicos, eles precisam ser transformados em informações e, desta forma, as tomadas de decisão podem ser mais assertivas.

Enquanto empreendedores e gestores, quando entendemos o que é gestão de dados e informações percebe-se que a sua principal importância é que ela dá embasamento para as tomadas de decisões. Tais escolhas tendem a ser mais assertivas com a análise de dados, que só poderá ser feita se houver uma gestão eficiente e organizada. Isso afeta decisivamente o bom crescimento da empresa, que entenderá melhor o seu público, o seu próprio negócio e o mercado em que como um todo.

Acredito que para realizarmos uma boa gestão precisamos partir de alguns princípios. Neste sentido, o especialista Ricardo Stumpf, publicou no artigo “O porquê de governanças de dados em organizações de controle” para o Tribunal de Contas da União, em 2016, alguns princípios:

Qualidade: diz respeito à organização, classificação e a definição de processos para que o dado ganhe qualidade; Gestão de risco: os dados normalmente podem trazer confidencialidades ou serem sensíveis. Por isso, é importante criar políticas e normativas para o seu tratamento; Federação: esse princípio é a respeito dos padrões importantes a serem realizados na gestão, como formatos de arquivo, priorização de dados; Eficiência: para Stumpf, o dado precisa estar disponível no timing adequado, no lugar certo e no formato ideal para ser analisado; Colaboração: tomados os devidos cuidados com LGPD, os dados precisam ser compartilhados e publicizados; Inovação: esse princípio diz respeito à necessidade de encontrar novas técnicas para ser eficiente e ter uma boa gestão constantemente; e Contextualização: a depender desse princípio, o dado pode ser analisado, tratado e armazenado de diferentes formas.

Tendo em mente os princípios de Stumpf, acredito que seja possível indicar algumas formas eficientes de realizar a gestão de dados e informações em uma empresa:

  1.     Proteção de dados

Antes de mais nada, é importante que a sua gestão de dados e informações esteja muito atenta em proteger esses ativos. Como um dos princípios, é necessário que dados sejam protegidos. Para isso, alguns profissionais serão requisitados, como os seguranças de informações, especialistas nessa área e que entendem de LGPD, ao mínimo.

A Lei Geral de Proteção de Dados regula que as empresas do Brasil precisam ter políticas e diretrizes para proteger os dados fornecidos por clientes, fornecedores e até mesmo colaboradores. Além de medidas legais, vale destacar que alguns dados internos são sensíveis e que, por isso mesmo, devem ser protegidos de maneira rigorosa para não comprometer o negócio.

  1.     Tenha um diagnóstico do que já possui

Para começar a uma boa gestão de dados e informações, é necessário saber o que você já possui em sua empresa. Assim, será possível entender quais são esses dados e as principais necessidades para tratá-los para, então, poder definir prioridades.

  1.     Faça uma organização e classificação

Tendo o diagnóstico e já sabendo quais são as necessidades, é possível também começar a organizar e classificar esses dados. Como você também já viu no mapeamento inicial, será possível realizar as prioridades além de saber o que é dado que precisa ser mantido e os que podem ser descartados, até para economizar espaço na nuvem.

  1.     Crie donos para a gestão de dados e informações

Cada dado e a estratégia para tratá-lo e analisá-lo, será preciso ter um responsável. Isso pode incluir terceirizações ou a contratação de um software para gestão de tarefas, até para criar prazos e que todos acompanhem o progresso dessas análises.

  1.     Tenha uma estratégia

Bom, com todos esses “passos” já podemos pensar em uma estratégia. E isso é essencial. Tenha metas a partir desses dados, com orçamentos, ferramentas definidas, quais equipes serão as responsáveis por aplicar a estratégia.

  1.     Garanta a integração de dados

Os dados de uma empresa são importantes para todos os setores e uma estratégia que parta do ponto da gestão de dados, só dará certo quando esse fluxo obedecer uma cadência em que todos estejam integrados. Não há como, por exemplo, um setor comercial agir sozinho sem que os dados do marketing possam fomentá-los de informações — e já bem trabalhadas.  É claro que cada setor ainda pode gerar seu próprio dado e informação e por isso, eles precisam ser integrados à análise juntos, sempre respeitando o princípio da contextualização. 

  1.     Acompanhe os resultados

Por fim, temos que acompanhar os resultados gerados por cada estratégia. Os resultados serão novos dados a serem analisados e o combustível de novas estratégias. Além, claro, de saber se as estratégias e a gestão de dados e informações tem funcionado. É importante definir metas e acompanhar os resultados ao longo da estratégia, não apenas no final. Como visto, é necessária muita atenção quando o assunto é dado e informações. Isso requer não só um cuidado especial com a segurança, mas também em como tratar esses dados. Quando se fala em dados e informações, esses ativos, normalmente, são bases alcançadas em campanhas digitais e em um número muito grande. O que se faz necessário é um processo automatizado e muito bem gerido, para que os profissionais e a empresa possam focar em tomadas de decisões estratégicas.


*Christophe Trevisani é fundador e CEO da eNotas. Christophe chegou ao Brasil em 2004, após concluir o ensino médio em Versailles, na França, onde viveu a maior parte de sua vida. No Brasil, cursou Informática Gerencial pelo Cotemig e Desenvolvimento de Sistemas pela UNA.  Iniciou a carreira como engenheiro de software na Cadsoft, onde ficou até 2011, quando passou a se dedicar integralmente ao negócio da eNotas.

Fonte: Seven PR

Tomada de decisão baseada em dados é próximo nível da cultura digital, aponta Traive

Melhoria e personalização na análise de dados foram os destaques da participação da empresa na ABES Conference 2022

A tomada de decisão baseada em dados, e não na experiência ou determinística, é a mudança necessária para acelerar o próximo nível da cultura digital. A reflexão é de Aline Pezente, co-fundadora e Chief of AI & Product Strategy da Traive, durante o painel Inteligência ativa na tomada de decisão, na ABES Conference 2022. Também integraram o painel Marc Etienne Ouimette, da AWS, Caio Guimarães, do BCG GAMMA, e Cesar Ripari, membro do Comitê de BI e Analytics.

Organizado pela Associação Brasileira das Empresas de Software (ABES), o evento trouxe reflexões relevantes sobre o uso de inteligência artificial, big data e machine learning para os negócios. O que, na avaliação de Aline, não deve ser restrito às grandes corporações. Um exemplo é o uso da IA em pequenos varejos agrícolas. “Essas empresas estão levando a sério a digitalização de seus ativos de dados. Além disso, as organizações também precisam mudar culturalmente para que as decisões sejam pautadas em dados”, afirmou. 

Em sua fala, Aline abordou também o desafio de inserir a IA em sistemas complexos, como o agronegócio. “Apesar de ser uma das principais locomotivas econômicas do Brasil, o agro ainda é pouco informatizado. Precisamos melhorar o sistema de crédito agrícola, oferecendo mais ferramentas para entender o cenário de maneira mais ampla. Em outras palavras, quando avaliamos uma safra (que nunca é idêntica ao ano anterior), por exemplo, não podemos usar parâmetros de avaliação fixos e por isso criamos algoritmos adequados para o setor”, comenta. Segundo ela, “passamos muito tempo olhando a qualidade dos dados, fazendo a curadoria dessa semântica e buscamos com isso entregar uma ferramenta inteligente, que atue de maneira efetiva no que se refere às linhas de crédito agrícola, gerando confiabilidiade”.

Os participantes também destacaram a importância da IA para acelerar inovação, como ocorreu na pandemia de Covid-19, e o uso de tecnologia para a tomada de decisões de negócios. “O desafio é como estruturar decisões para se ter um sistema mais responsivo, mais veloz, sem apenas se usar da previsibilidade”, observou Guimarães. “A depender do objetivo, temos que fazer como se fosse comprar um móvel para sua casa, buscando o que há de melhor nas lojas, em vez de tentar fazer a coisa por si mesmo”, completou Ouimette

Sobre a Traive


A Traive™ é uma plataforma que digitaliza toda a jornada do crédito agrícola desde a demanda do produtor até o mercado financeiro, tendo a cadeia de venda de insumos agrícolas como principais clientes. Sua tecnologia permite que empresas de defensivos, revendas, cooperativas e tradings façam a análise, registro, gestão e comercialização de seus créditos em uma única plataforma. Além disso, a solução gera uma avaliação de risco imediata com seus modelos de inteligência artificial proprietários que, por meio de mecanismos de monitoramento em tempo real do risco da carteira de crédito, contribui para que gestores de crédito, bancos e fintechs tomem decisões mais precisas e ágeis, reduzindo custos e mitigando riscos financeiros –  traivefinance.com.

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NR7 Full Cycle Agency

DATA LITERACY: Hackathon interno como ferramenta para a alfabetização em dados dos colaboradores

Como a LEROY MERLIN tem usado essa ferramenta para disseminar a cultura de dados

O setor de tecnologia da informação enfrenta sérios problemas para recrutar funcionários qualificados. O relatório da Brasscom – Associação das Empresas de Tecnologia da Informação e Comunicação e de Tecnologias Digitais, divulgado em 2019, estima que as empresas de tecnologia demandem 797 mil talentos de 2021 a 2025. No entanto, o número de formandos anuais está abaixo da demanda. Por isso, o déficit anual estimado é de 106 mil talentos por ano.

Quando se analisa por segmento setorial, de acordo com uma pesquisa da hrtech Intera, a abertura de vagas para profissionais de dados no Brasil cresceu quase 500% no primeiro semestre de 2021 em relação ao ano anterior. Frente à escassez de profissionais e a alta demanda, as empresas estão precisando urgentemente investir na formação e qualificação de seus colaboradores, ou seja, promove a alfabetização em dados (data literacy).  

Alessandra Domingues, Diretora Educacional do GRUPO IN, do qual fazem parte as empresas Academia IN e a A10 School, explica que uma das ferramentas para promover a formação do time em análise de dados é a realização de um hackathon interno e com a metodologia hands on, com as pessoas aprendendo na prática.

Participamos de um hackathon, realizado recentemente pela LEROY MERLIN, no qual a rede de lojas contou com o envolvimento de 150 Colaboradores  de 49 localidades e 72 funções diferentes – organizados em 24 equipes. Este grupo recebeu 8 horas de treinamento intensivo e 16 horas de trabalho para solução dos desafios. Foi muito produtivo e com forte engajamento. Além de analisar os trabalhos, os nossos profissionais deram mentoria aos Colaboradores”, explica Alessandra.

Os grupos de Colaboradores LEROY MERLIN trabalharam com uma base de dados real e tiveram como desafio de negócios identificar o período de menos vendas, listar os motivos que justificassem o cenário e propor uma solução para o problema. A ferramenta oficial utilizada foi o Qlik Sense, capaz de combinar os dados para criar análises visuais interativas em ambiente de nuvem seguro. Além dos profissionais da Academia IN e da A10 School, a atividade contou com representantes de outros fornecedores de TI. 

Diferentes perspectivas para um mesmo problema

Um dos pontos fortes do hackathon é a oportunidade de unir pessoas de várias áreas da empresa, que trazem diferentes perspectivas de resolução. “Uma das principais dificuldades dos funcionários é a de tomar alguma decisão baseada em dados. Nossa meta é consolidar conhecimento e experiência para que, por meio dos dados, eles possam realizar uma interpretação adequada, tomar decisões e gerar insights”, completa Alessandra. 

Na opinião da executiva, se as empresas de qualquer tamanho fizessem grupos para exercícios como estes, é possível se construir uma cultura de análises de dados e promover o crescimento contínuo da alfabetização em dados.

Este tipo de hackathon proporciona integração do time, intercâmbio de vivências, “atividade mão na massa” e muito mais segurança às pessoas na hora de analisar os dados.

Para a LEROY MERLIN, o hackathon Talento de Dados foi um sucesso. “Formamos as equipes, trabalhamos e exercitamos a capacidade analítica dos times que foram desafiados a construir algo no qual não possuíam nenhuma experiência. Todo movimento teve como grande objetivo disseminar a cultura de dados de um modo inovador, gerando uma competição saudável para toda a empresa”, finaliza Rafael Attux, Data Architect Lead da empresa. Os vencedores ganharam como prêmio um bootcamp em Análise de Dados, com duração de 03 meses, no qual irão aprender as melhores práticas e como construir os desafios com dados do dia a dia, ministrado pela Academia IN e a A10 School.

Fonte: Inteligência de Negócios

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Cloud: Riachuelo adota nuvem e dados da Microsoft como parte estratégica de negócios

Varejista visa conectar as áreas de negócios por meio de dados para acelerar inovação e aprimorar experiência do cliente

A Riachuelo, uma das maiores varejistas de moda do Brasil, desenvolveu um novo ambiente de gerenciamento e análise de dados com o uso da plataforma de cloud, Microsoft Azure, e com algoritmos de Inteligência Artificial (IA).  Intitulado de “Self Service”, o ambiente permite que os profissionais das áreas analisem e retirem insights de acordo com suas necessidades, acelerando a inovação e aprimorando o trabalho das áreas financeira, suprimentos, marketing, dentre outras, bem como o da Midway – braço financeiro do Grupo Guararapes. 

Para que isto fosse possível, a companhia iniciou ainda em 2020 o processo de migração do SAS, solução analítica on-premise, para o ambiente Self Service em cloud. 

“Fizemos um trabalho de migração junto às áreas de negócio de mais de 250 processos que antes ficavam armazenadas em ambiente on-premise, em cerca de dois meses. Desenhamos o ambiente em nuvem para que as nossas áreas pudessem contar com mais capacidade computacional e suporte na tomada de decisão por meio de dados e Inteligência Artificial”, conta Rodrigo Franco, head de Dados da Riachuelo.  

Atualmente, 18 áreas da varejista finalizaram o processo de migração para a nuvem e utilizam modelos estatísticos baseados em aprendizado de máquina (machine learning) para retirar recomendações que auxiliem as suas atividades de negócio. Dentre elas está a área de relacionamento com o cliente, que consegue fazer estudos de campanha de forma otimizada e aprimorar a segmentação do seu público-alvo para os clientes das lojas e do e-commerce.

Com a plataforma, conseguimos ter uma visão completa do público, qual tipo de campanha endereçar para cada um de acordo com os seus perfis e, assim, aumentar o nosso retorno em vendas e fidelização”, diz Franco. 

Além de proporcionar benefícios aos clientes das lojas, o ambiente Self Service, que está armazenado em um data lake na Azure, também apoia a operação e a personalização do atendimento da Midway, empresa que oferece serviços de conta digital e é responsável pelo gerenciamento dos cartões Riachuelo. Dessa forma, os times realizam a modelagem de crédito a partir de dados do comportamento dos clientes e fontes de dados do Banco Central e Serasa, e assim podem prevenir risco de crédito e definir o momento mais assertivo de aprovar um cartão ou realizar aumento de limite de crédito. Com isso, o RCHLO Score, projeto de pontuação de créditos da companhia, obteve ganhos de acuracidade nos modelos preditivos. 

Outra funcionalidade do ambiente em cloud da Riachuelo é a possibilidade de analisar o perfil de venda de cada loja, das mais de 330 no País, e adicionar inteligência computacional na alocação e no reabastecimento de produtos, o que automatiza o trabalho das áreas de reposição e estoque.  

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De acordo com a empresa, a implementação de uma estrutura de dados em nuvem provê mais segurança desde a sua entrada e permite a criação de um catálogo de dados que, por meio do Power BI e do Azure Purview, facilita o rastreamento e a entrega dos dados, tornando a tomada de decisão dos colaboradores mais eficiente e, praticamente, em tempo real, além de garantir a governança dos dados e a conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).  

Os primeiros resultados da migração já vêm sendo identificados desde o final do ano passado, quando, durante a Black Friday, a Riachuelo teve aumento na capacidade de performance com redução no tempo de análise de processos em SAS em mais de 50%. Além disso, o uso da nuvem permite que a companhia tenha escalabilidade, reduza e compartilhe os custos de infraestrutura entre as áreas – o que antes ficava apenas a cargo da área de tecnologia.  

A expectativa é que todas as áreas utilizem o data lake como fonte única de informação para acelerar inovação até o final de 2021, a fim de eliminar a utilização de todo ambiente de legado da empresa.

A Riachuelo vem passando por uma jornada de transformação digital consistente e com resultados expressivos na operação deles no dia a dia. A nuvem e Inteligência Artificial têm um potencial estratégico para o varejo, principalmente neste período de resiliência, e deve continuar tendo impacto positivo no setor nos próximos anos”, finaliza Christiano Faig, vice-presidente de vendas e soluções da Microsoft Brasil.  

FONTE: Edelman

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Dados e vantagem competitiva: BRLink cria oferta para desenvolvimento de Data Lake na nuvem da AWS

Solução auxiliará empresas na identificação de oportunidades de crescimentos e tomadas de decisões

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Em 2020, a previsão Global DataSphere, indicou que nos próximos três anos a quantidade de dados gerados será maior do que as informações criadas nas últimas três décadas, podendo alcançar, até 2024, a marca dos 143 zettabytes. Apesar disso, a pesquisa global Data Paradox, revelou que, no Brasil, somente 28% das companhias conseguem transformar dados em informações relevantes para os negócios. Pensando nisso, a BRLink desenvolveu a solução Data Lake na Nuvem AWS, que auxiliará empresas na identificação e geração de insights sobre oportunidade de crescimento, atração e retenção de clientes, aumento de produtividade, preservação de dispositivos proativos e tomadas de decisão.

Por meio de uma metodologia personalizada, que consiste em oito etapas, a BRLink implementa, na nuvem da Amazon Web Services (AWS), um Data Lake – repositório que centraliza e armazena todos os tipos de dados gerados pela e para a empresa – utilizando uma série de ferramentas para a limpeza e classificação dos dados além de um foco para questões relacionadas à segurança.

Segundo o Cloud Product and Marketing Manager da BRLink, Alan Yukio Oka, essas informações revelam-se a matéria-prima capaz de gerar o conhecimento que se traduz em um diferencial para as organizações.

“Os dados são cruciais para que se possa constituir conhecimento de negócio e ter uma atuação estratégica, entendendo o perfil de mercado, otimizando operações, tornando os investimentos mais inteligentes e assim, se diferenciando dos concorrentes”, explica.

Devido ao fato de o Data Lake ser um conceito utilizado para armazenar conjuntos grandes e variados de dados brutos em formato nativo, ou seja, que ainda não foram processados para uma finalidade específica, a gestão adequada das informações transforma-se em um valioso recurso estratégico.

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De acordo com o Head de Cloud Sales Specialist da BRLink, Lucas Barbosa, quando os dados encontram-se em um Data-Lake é fundamental que haja governança e manutenção contínuas para que possam ser usados e acessados, caso contrário, há uma grande possibilidade de que eles se tornem lixo eletrônico.

“Muitas empresas coletam informações de seus clientes diariamente, mas não sabem como utilizá-las, gerando apenas custos desnecessários. Quando falamos em Data Lake, estamos falando também de Data-driven business, ou seja, dar o direcionamento adequado ao negócio sem suposições, transformar informação em monetização ativa. Não tem como escapar, a estratégia de dados é a evolução lógica para qualquer empresa que almeja entregar um atendimento personalizado a cada cliente em larga escala”, comenta Barbosa. 

Com lançamento no mercado previsto para esse mês, a solução Data Lake na Nuvem AWS, considera uma série de recursos-chaves que, por meio de revelação de padrões e insights, auxiliarão as organizações a concluir tarefas como entender novas tendências de mercado, compreender o comportamento do consumidor, fornecer cotações personalizadas, aprimorar a experiência do cliente, monitorar a concorrência e ter maior assertividade no processo decisório.

De acordo com Oka, além da agilidade, o tratamento adequado de dados assegura vantagem competitiva às empresas, proporcionando maior agilidade na tomada de decisões. Validando a afirmação do especialista, um estudo recente, efetuado pela Abardeen, revelou que empresas que implementaram um Data Lake superaram em 9% companhias congêneres no crescimento de receita orgânica.

Para saber mais sobre a solução de Data Lake da BRLink, acesse: https://land.brlink.com.br/brlink-aws-data-lake/.

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Qlik promove webinar gratuito sobre tendências em business intelligence e dados

Qlik promove webinar gratuito sobre tendências em business intelligence e dados

A Qlik – multinacional referência em integração e análise de dados – abordará o tema Tendências em Business Intelligence e Dados para 2022 em seu próximo webinar gratuito, que será realizado em 11 de janeiro, a partir das 15 horas.  

O palestrante será Dan Sommer, diretor sênior e líder global do Programa de Inteligência de Mercado da Qlik, que falará sobre as principais tendências do mercado, como a emergência da mineração de colaboração, a evolução do dashboard, o crescimento da linhagem dos dados e BI explicável e o uso da automação de aplicativos para disparar ações. 

“Diante do cenário de colaboração remota, que tende a permanecer após a pandemia, conseguir se antecipar às tendências fará toda a diferença para as companhias que estão tentando evoluir para negócios digitais. Isso porque 80% devem falhar até 2025, por falta de uma abordagem moderna de governança de dados e analytics, segundo a Gartner”, afirma o executivo. 

Com duas décadas de experiência no setor de TI, Sommer já trabalhou como diretor de pesquisa, gerente de agendas e líder global nos mercados de BI e analytics na Gartner, empresa de consultoria e pesquisa de TI. Em dez anos de atuação na empresa, especializou-se em mercados, tendências, avaliações de cenários competitivos e estratégias de entrada no mercado.

O evento contará com tradução simultânea e os interessados podem se inscrever, de forma gratuita, por meio deste link.

Serviço:
Webinar: Tendências em Business Intelligence e Dados para 2022
Data: 11 de janeiro (terça-feira), às 15h
Inscrições: clique aqui
Evento online, gratuito e aberto ao público

Fonte: RPM Comunicação

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