O uso da tecnologia fez com que muitos negócios conseguissem sobreviver à crise causada pela pandemia de coronavírus. Além disso, o atual cenário acelerou os avanços em inovação ainda mais, fazendo com que as empresas tivessem que se adaptar, se não quisessem perder competitividade no mercado. Portanto, é fundamental estar atento às tendências para 2021 e se preparar para explorar novos públicos consumidores, por meio de uma cultura organizacional orientada por dados.
O atual momento em que estamos vivendo também trouxe mudanças significativas nos hábitos dos consumidores. Por isso, é importante que as empresas estejam atentas a esse fator, sempre buscando a obtenção de diferenciais competitivos que venham gerar engajamento, conversão e fidelização.
Falaremos a seguir sobre 4 tendências tecnológicas para 2021 que podem causar impactos consideráveis no mundo corporativo. Ficou interessado no tema? Continue, então, a leitura do nosso artigo até o final!
1. Rede de dados 5G
O 5G é uma tecnologia caracterizada por ser muito mais rápida do que o 4G, permitindo também que um número maior de dispositivos sejam conectados sem perda de qualidade. No mundo corporativo, isso pode significar uma maior velocidade no fluxo de informações que circulam na rede, proporcionando benefícios relacionados a novas oportunidades de negócios, por exemplo.
2. Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial (ou IA) é um ramo de estudo da ciência da computação que lida com algoritmos capazes de representar o comportamento humano. É usada em diversas aplicações, como em chatbots de atendimento, medicina e setor bancário. Além disso, está por trás da chamada análise preditiva, que permite a uma empresa se antecipar aos novos hábitos de consumo do público e o comportamento futuro do mercado.
3. Computação em nuvem
O armazenamento em nuvem traz diversos ganhos ao negócio, além de ter uma segurança maior se comparado com os servidores tradicionais. Vale também ressaltar que a contratação desse serviço permite que os sistemas internos da empresa sejam mais estáveis e suportem picos de demanda, mediante um pagamento mensal. Assim, a companhia solicita recursos de armazenamento e processamento de acordo com as suas necessidades.
4. Segurança da informação
A transformação digital trouxe também um problema que pode comprometer bastante as empresas, que é a segurança da informação. Além dos já conhecidos firewalls e antivírus, é preciso lançar mão de outros meios que sejam úteis para evitar acessos indevidos e extravio de dados sensíveis de uma companhia. A criptografia, hoje, é um dos principais mecanismos utilizados, de modo que os seus algoritmos são desenvolvidos para exigir um esforço computacional cada vez maior por parte dos cibercriminosos que desejarem decifrar mensagens enviadas na rede.
As 4 tendências para 2021 na área de tecnologia apresentadas neste texto fazem com que as empresas se adaptem melhor a essa realidade de pandemia. Dessa forma, elas não só se mantêm operacionais, como também encontram na transformação digital oportunidades de fidelização do cliente, crescimento e consolidação no mercado.
Viu como as tendências tecnológicas para 2021 podem impactar o seu negócio? Continue no blog da Know Solutions e aproveite para compartilhar este conteúdo nas redes sociais!
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂