Smart Grid: conheça a rede elétrica inteligente

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Smart Grid: a rede elétrica inteligente

No início do século XX, a energia elétrica revolucionou a indústria ao ser empregada aos processos de produção existentes. Isso possibilitou a exploração de novos mercados, acelerando o ritmo industrial. Esse é o modelo de energia que utilizamos até hoje, ou seja, usamos o mesmo há mais de 100 anos, e funciona em um tipo de rede que possui diversas limitações técnicas, por utilizar uma tecnologia ultrapassada, além de não atender às necessidades do século XXI. E por isso, precisamos começar a considerar novos sistemas, inclusive incluindo fontes de energia limpa e conceitos como de Smart Grid, por exemplo.

Boa parte dos medidores ainda é analógico. As pessoas recebem em casa estimativas de conta, a aferição real é feita por um ser humano e a conta é reajustada retroativamente.

Essa interação limitada de apenas uma via (fornecedor-consumidor), ou seja, um modelo centralizado, onde um centro capta e armazena a energia e distribui para as demais partes do sistema, dificulta e encarece a distribuição energética.

Nesse sistema muita energia é perdida no processo de distribuição e há pouca automação nos processos operacionais, já que esse modelo foi pensado quando as necessidades de energia eram pequenas e mais simples. E não é difícil perceber que algo precisa mudar.

O aumento contínuo da nossa demanda por energia elétrica exige um modelo melhor estruturado que seja capaz de atender com eficiência nossas necessidades atuais, e até possibilitar a implantação das Smart Cities. O atual sistema utilizado dificulta a resposta às mudanças necessárias, atrasando todo um processo.

E o que é Smart Grid?

Hoje, com o movimento da Internet das Coisas, quando cada vez mais coisas estão conectadas na rede, a demanda de energia aumentou muito, e a tendência é que cresça cada ver mais. Previsões, como a da Cisco, por exemplo, criam um cenário onde existirão mais de 50 bilhões de dispositivos conectados.

Além disso, de acordo com a IBM, 14,7% do total da energia produzida no Brasil é dissipada no processo de distribuição.

Sendo assim, fica clara a real necessidade de implantar um modelo distribuído, além da inclusão de fontes de energia limpa, como energia solar e eólica.

E é aqui que entra o conceito de Smart Grid, ou rede elétrica inteligente, que tem como base uma nova arquitetura de distribuição de energia elétrica, mais segura e inteligente, que promove a integração e possibilita ações aos usuários a ela conectados.

A proposta de rede elétrica inteligente, não é só criar uma rede de energia que funcione de maneira eficiente, mas que também contribua para o movimento de uso de energia limpa, atendendo às expectativas quando o assunto é sustentabilidade.

Levando em consideração, que estamos vivendo um momento de maior conscientização e preocupação em relação as questões de sustentabilidade e melhor uso dos recursos naturais, hoje, é de extrema importância utilizar esses recursos de maneira mais eficiente, consciente e inteligente. E além disso, é uma ação inteligente, já que a partir disso teremos um aproveitamento maior garantido pela redução do desperdício.

E por isso, a Smart Grid é vista como uma aliada dessa movimentação. Ela possibilita uma transmissão eficiente da geração, distribuição e consumo de energia elétrica. Evitando desperdícios, fazendo um uso mais consciente e fornecendo informações em tempo real. Ou seja, a lógica da Smart Grid é a inteligência!

Rede elétrica inteligente: como funciona?

Seguindo o conceito de Smart Grid, as novas redes serão automatizadas com medidores de qualidade, proporcionando um consumo de energia mais eficiente, e permitindo o envio e recebimento de informações em tempo real.

A Smart Grid introduz um diálogo de duas vias, onde eletricidade e informação podem ser trocadas entre fornecedores e os consumidores.

Ou seja, a partir da digitalização de processos, equipamentos e protocolos, os sensores inteligentes serão capazes de medir a qualidade da energia, além de acompanhar o consumo de energia, revolucionando a infraestrutura elétrica.

E é importante destacar que, esses processos não envolvem somente o meio de distribuição, mas a cadeia como um todo, desde a fase de produção até a estocagem.

Para que isso seja possível, precisamos adotar um modelo distribuído, onde cada parte do sistema seja capaz de captar e armazenar energia de maneira independente. Em outras palavras o consumidor poderá produzir energia.

Os principais desafios da Smart Grid?

As principais questões desafiadoras para tornar a Smart Grid parte da nossa realidade, são a produção e a estocagem da energia de forma sustentável e eficiente.

Sendo assim, parte do problema é resolvido quando acrescentamos as fontes de energia renovável ao sistema.

Você sabia que uma hora de energia captada do sol seria capaz de abastecer a humanidade por um ano? A introdução da energia solar parece uma boa alternativa né?

Mas nesse momento, somos impactados por um outro grande desafio que é justamente escolher uma forma de armazenamento que seja suficiente para estocar a grande quantidade de energia que será produzida.

Com isso em mente, algumas empresas estão investindo em soluções para estocagem energética com base no atual cenário.

No Brasil, por exemplo, já tem uma proposta relacionada a esse tema sendo elaborada. O Plano Brasileiro de Redes Inteligentes tem como objetivo realizar a migração tecnológica do setor elétrico brasileiro do cenário atual para a adoção plena do conceito de Redes Inteligentes em todo o país. ,

Para mais informações, acesse: http://redesinteligentesbrasil.org.br/o-projeto.html

Como solucionar questões relacionadas a Smart Grid?

O que muitos ainda não sabem, é que já existem algumas soluções no mercado, para ambos os problemas que foram apontados acima.

Como exemplo, empresas como a Solar City nos EUA e a Solar Grid aqui no Brasil fornecem painéis solares para as residências como uma forma alternativa de captação de energia para consumo próprio. Atuando, portanto, como uma solução para a questão de produção de energia.

A Solar Grid possui um sistema que, caso você não consuma toda a energia solar que foi produzida, o seu excedente é injetado na rede e você é remunerado com créditos na sua próxima fatura.

E a fim de solucionar o desafio da estocagem, a Tesla lançou um produto chamado Powerwall, que nada mais é que uma bateria com grande capacidade de armazenamento, que você pode instalar na sua casa.

O Powerwall é carregado com a eletricidade gerada por painéis solares ou a partir da rede elétrica. Ele também protege sua casa contra quedas na rede, proporcionando um backup de energia elétrica.

Levando esse cenário em consideração, percebemos que de fato é impossível ter um futuro energético gerenciável sem a aplicação da Smart Grid.

Entretanto, antes de tornarmos isso uma verdade irrefutável, precisamos discutir alguns tópicos relevantes para a adoção da rede elétrica inteligente, e o mais importante deles é a segurança!

Um ponto de atenção: segurança

Um dos pontos centrais, quando falamos de Smart Grid, é a segurança. Como garantir a segurança das redes com todos os sistemas digitalizados?

Quando digitalizamos a estrutura e tornamos tudo eletrônico, estamos expostos aos mesmos riscos digitais que qualquer dispositivo, como o computador por exemplo.

Ou até mais, por que esses sistemas têm grande chance de se tornar alvo de mais ataques direcionados. Por exemplo, ataques terroristas e ataques patrocinados por outros governos.

A Smart Grid é um alvo automático desses dois atacantes. Os ataques mais sofisticados que temos notícia são aqueles que, supostamente, foram patrocinados por outros governos.

Um exemplo disso foi o ataque do malware Stuxnet nas usinas nucleares do Irã. Os principais alvos do vírus são sistemas de controle de automação e monitoramento industrial, conhecidos pela sigla SCADA.

Os riscos são enormes, inclusive com ataques pouco sofisticados. A sobrecarrega em determinada parte de uma rede, já seria suficiente para causar uma explosão catastrófica, caso envolvesse energia nuclear, por exemplo.

Além disso, existem outros problemas que envolvem questões de segurança, como a privacidade dos usuários. E é sobre isso que falaremos a seguir.

Privacidade posta à prova

Uma das tecnologias da Smart Grid é a chamada Smart Meter, que consiste em medidores inteligentes que mostram a quantidade de gás e eletricidade que você está usando, bem como o quanto está sendo gasto, e exibe isso em um display, em tempo real.

Eles também enviam leituras automáticas do medidor para o seu fornecedor de energia, pelo menos uma vez por mês, para que você receba cotações precisas, e não estimadas.

Os avanços na tecnologia de Smart Grid podem aumentar significativamente a quantidade de informações potencialmente disponíveis sobre consumo de energia pessoal ou empresarial.

Essas informações podem revelar detalhes pessoais sobre as vidas dos consumidores, como suas rotinas diárias (inclusive quando eles estão fora de casa), se suas casas são equipadas com sistemas de alarme, ou os equipamentos eletrônicos caros, e se usam algum tipo de equipamento médico.

Os consumidores esperam, e com razão, que a privacidade dessas informações sejam mantidas. As informações comerciais de empresas também podem ser reveladas através do vazamento de dados de consumo de energia, resultando em prejuízos por ser um aspecto que duela diretamente com a competitividade entre empresas.

Ou seja, em outras palavras, a segurança é um fator determinante para a adoção desse novo modelo, porque é preciso levar em consideração os riscos e impactos que esse sistema pode trazer à nível de consumidor.

CONCLUSÃO

Levando em consideração o cenário que estamos vivendo e as novas demandas relacionadas ao setor energético, torna-se evidente que mudanças são essenciais para o nosso crescimento.

Além disso, os investimentos em soluções de estocagem e produção de energia, estão acelerando essa revolução energética que a gente chama de Smart Grid.

Como vimos no texto, isso não está tão distante da nossa realidade. E irá forçar uma reestruturação da infraestrutura energética, modificando e melhorando a distribuição centralizada que temos hoje.

Contudo, as questões de segurança e privacidade ainda são pontos sensíveis desse movimento, e por isso, é uma área que precisa ser monitorada de perto e com bastante atenção.
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Estratégia de Big Data & Analytics: entenda seus benefícios

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Estratégia de Big Data & Analytics: entenda seus benefícios

A adoção de uma estratégia de Big Data por parte das grandes empresas vai exigir que as equipes de segurança reavaliem seus conceitos sobre governança de dados.

Ainda que muitas organizações já estejam familiarizadas com alguns aspectos básicos, como saber de onde veio o dado, apontar um guardião para aquela informação, entre outros; muitos gestores ainda não definiram a governança mais essencial.

Tradicionalmente, a governança de dados era bem mais simples do que precisa ser atualmente.

Basicamente, consistia em integrar os dados em um único silo, e passar a sua governança para o mais alto nível.

O processo era lento, e a consulta dos dados acabava ficando restrita a pequenos grupos na organização.

Nova abordagem

A nova abordagem do Big Data é totalmente diferente: está relacionada à agilidade e eficiência, e ao entendimento do que aquele dado pode trazer em termos de benefício às empresas.

Entretanto, o Big Data vai promover uma mudança de paradigma muito maior do que está ocorrendo atualmente.

E isso vai acontecer de maneira mais acentuada, por conta da transformação que o Business Analytics proporciona.

Ou seja, é fundamental estabelecer uma relação entre a segurança dos dados, sua governança, e sua utilização.

Ao se aplicar uma governança ágil de dados, as organizações podem garantir os controles apropriados, sem inibir a velocidade e a flexibilidade de ideias e inovação que uma estratégia de Big Data traz consigo.

Claro que essa mudança acontece, também, porque houve uma mudança no valor dos dados.

Se antes o que entrava em cena era o Business Intelligence, com sua arquitetura totalmente voltada para dados estruturados e previamente definidos, hoje o contexto é cada vez mais diferente. 

Inovação dos dados

Veja o que a inovação dos dados vai mudar em termos de governança nos próximos anos.

Função dos dados

É fácil identificar quem detém os dados, mas às vezes é difícil determinar quem responde por ele e quem o guarda.

Por exemplo, quem é o responsável por gerar a análise de um determinado dado ou correlação de dados?

Se esses papeis não estiverem determinados de maneira clara, fica difícil inserir as informações para análise no contexto geral.

Envolvimento do negócio

A estratégia de Big Data acaba envolvendo várias áreas do negócio.

Big Data deve fazer parte da estratégia da empresa, e os gestores devem evitar usar a análise de dados para apenas um aspecto do negócio.

Mais do que isso, é preciso traçar a governança e o destino dessas informações, tais como: qual o prazo que essas informações precisam ser armazenadas?

É necessário guardar toda a informação vinda das mídias sociais, ou só parte dela?

A governança de dados é mais do que um pequeno grupo de pessoas interessada em manter a qualidade dos dados – deve ser um esforço corporativo.

Envolvimento dos gestores

Quanto maior envolvimento do negócio, mais é necessário que os gestores –principalmente a média gerência—seja envolvida na estratégia de Big Data.

Até então, a governança de dados só precisava do apoio do C-Level –hoje, é necessário também buscar suporte dos gestores da camada média para que a política de governança funcione de maneira adequada.

Desafios Técnicos

O Big Data traz novos desafios na gestão de dados, como a manutenção de uma linearidade dos dados, sua integridade e qualidade, a fim de que eles possam ser transformados em informação útil.

Análise Operacional

Não é raro encontrar uma empresa que tenha iniciado sua abordagem ao Big Data a partir do comportamento do cliente, da sua experiência e jornada.

Em 2013, por exemplo, 40% das empresas empregavam o Big Data para esse fim.

Em 2016, a situação mudou completamente: pesquisas mostram que ao menos 70% das empresas utilizam o Big Data para melhoria e eficiência operacional.

Em se tratando dos clientes, é fácil determinar a governança desses dados.

Mas como estabelecer a estratégia quando se trata de dados operacionais complexos, vindos de diferentes departamentos?

Para se ter uma ideia da complexidade desta questão, basta avaliar alguns exemplos bem-sucedidos da aplicação do Business Analytics.

Indústrias têm utilizado a tecnologia para descobrir, por exemplo, as causas de problemas relacionados à qualidade, o que pode diminuir o erro em até 50%.

Como isso é possível? São os dados de máquina que passaram a ser analisados.

E eles estão lá, à disposição de qualquer um. 

Outro exemplo interessante é o da companhia de trens do Reino Unido.

A empresa usou soluções de análise operacional para melhora tomada de decisões no que tange à manutenção preventiva – ocasionando uma economia de US$ 141 milhões em cinco anos.

Inteligência Operacional

Soluções de Inteligência Operacional podem correlacionar e analisar dados de fontes variadas em várias latências (desde o batch, até o tempo real), para revelar informações importantes.

Com isso, é possível reagir imeadiatamente.

O principal ponto da Inteligência Operacional é o ganho de insights utilizando novas fontes de dados, o que permite que oportunidades de negócios, ameaças organizacionais, ou problemas de performance sejam detectados e endereçados o mais rápido possível.

Implementações bem-sucedidas de ferramentas de inteligência operacional para monitorar e analisar as atividades do negócio, oferecendo a um número grande de usuários internos a visibilidade necessária para identificar um problema ou uma oportunidade, ou para a tomada de decisão.

Obstáculos

Apesar da vantagem e dos benefícios em se usar dados analíticos para análise operacional, poucas empresas estão utilizando a tecnologia.

As razões mais usuais para isso são a qualidade pobre dos dados, e uma diversidade muito grande de formatos.

Obter os dados também costuma ser um problema recorrente, e determinar quem é seu dono está intrinsecamente ligado a isso.

Mas qual é a diferença entre as organizações que estão lutando para utilizar os dados de máquina de forma adequada, em relação aos gigantes da tecnologia que já estão muito à frente?

Empresas como Facebook e Google encaram o Big Data e o Business Analytics como algo inerente ao seu negócio – esta é a maior diferença.

Outras questões envolvem a integração dos dados, a coleta rotineira de dados não estruturados, o uso de dados externos para melhoria de insights e o uso dos dados de máquina de forma recorrente.

 Isso, claro, pressupõe uma governança já bem estabelecida das informações.

Futuro

De qualquer maneira, o movimento em direção à análise operacional dos dados não tem volta.

A Internet das Coisas – IoT  vai gerar um volume gigantesco de dados, e uma oportunidade ímpar de transformar a eficiência operacional.

Outro desafio envolve a integração de terceiros no processo.

Por exemplo: como uma montadora analisa os dados dos seus terceiros para garantir maior eficiência, ou diminuir, por exemplo, a incidência de recalls?

O conceito de Big Data possui grande potencial para melhorar a eficácia operacional corporativa.

Ao utilizar os dados disponíveis em seu patamar máximo, é possível para uma companhia tomar decisões mais adequadas, melhorar seus produtos e serviços e leva-los aos clientes de forma mais eficiente e produtiva.

Isso faz com que se ganhe um diferencial competitivo para sobreviver em ambientes econômicos altamente voláteis.

Conclusão

Quanto ao impacto dentro da estrutura de negócios, a avaliação ajuda a transformar a forma com que o trabalho é feito para se tomar a melhor decisão de negócio.

Mas é preciso que exista um engajamento na hora de tratar as informações disponíveis e os processos em meio às mudanças.

E já existem tecnologias próprias para a análise dos dados nessa amplitude.

A estratégia de Big Data pressupõe uso de Business Analytics para realizar a análise dos dados de máquina em tempo real, permitindo análises mais aprofundadas a partir de dados gerados pelo próprio negócio.

Quer saber mais? Confira blog! 😉
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Uso de Big Data em bancos: tudo o que você precisa saber

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Uso de Big Data em bancos: tudo o que você precisa saber

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“A revolução da informação representa uma nítida transferência de poder de quem detém o capital para quem detém o conhecimento.” A frase é de Peter Drucker, considerado o maior mestre da administração moderna e ilustra bem a importância da gestão de dados no mundo de hoje.

No caso das instituições financeiras, essa relevância é amplificada exponencialmente. Todos os dias, os servidores virtuais dessas corporações acumulam terabytes de dados financeiros de seus clientes, rastros valiosos que podem ser usados, dentre outras coisas, para entender profundamente o que seu cliente quer (correção) ou como ele tende a se comportar no futuro (predição).

Hoje, você irá entender por que os bancos que ainda estão hesitantes em utilizar soluções de ponta em Big Data em seus processos de negócio correm risco de serem gradualmente expurgados do mercado.

Era dos Dados: informação como moeda

  1. O perfil do consumidor mudou radicalmente de algumas décadas para cá. Este e-consumidor é omnichannel, isto é, utiliza todos os canais existentes na decisão de compra e, às vezes, de forma simultânea. Este indivíduo tem muito mais acesso à informação, é muito mais exigente e diz ser influenciado pelas redes sociais.
  1. A transição do mundo offline para um universo totalmente focado no ambiente virtual estimulou também o desenvolvimento das mais variadas técnicas de invasões ilícitas de sistemas. Assim, proteger seus sistemas de cibercriminosos se tornou uma das grandes preocupações empresariais.
  1. Por fim, a concorrência voraz dos últimos tempos coloca o gerenciamento de custos como chave na competitividade de uma instituição no mercado.

Perceba que acabamos de tratar de 3 elementos fundamentais para a sobrevivência de uma empresa, especialmente do setor financeiro: conhecimento do cliente, segurança da informação e redução de custos.

Esses 3 elementos da Santíssima Trindade do mundo corporativo atual dependem diretamente da gestão de dados.

Não há como conhecer seus clientes se o banco não analisa os rastros deixados por eles em sua relação com a instituição; não há como eliminar as chances de ser vítima de crimes digitais sem um monitoramento permanente com soluções demineração de dados; e é muito mais trabalhoso, demorado e menos acertado tentar reduzir custos sem o auxílio de ferramentas de inteligência artificial para diagnosticar as falhas nos fluxos de processos.

Estamos falando, em todos os casos, da mesma solução: o Big Data.

Big Data: benefícios para instituições financeiras

Melhorar o gerenciamento de risco nas concessões de crédito

Uma pesquisa feita nos EUA, em 2014, mostrou que 60% das instituições financeira do país acreditam que análises feitas por meio de superprocessadores, utilizando algoritmos, linguagem de máquina, complexas técnicas de estatística e análise combinatória, são preponderantes na aquisição de vantagem competitiva relevante para o setor.

Na mesma pesquisa, 90% dos gestores dos bancos avaliados creem que as iniciativas bem-sucedidas na gestão de dados definirão os grandes nomes do setor nos próximos anos. E uma das utilizações que pode fazer um banco engolir seu rival por meio do Big Data é usá-lo na modelagem de risco das carteiras de crédito.

Hipotecas, financiamentos imobiliários e cartões de crédito são alguns dos produtos bancários com elevado risco para os bancos. Uma falha humana na análise de riscos pode implicar em prejuízos milionários a essas instituições.

Já passou da hora de depender menos do olhar humano e partir para a realização de investigações aprofundadas do perfil dos clientes, utilizando centenas de milhares de dados de diversas fontes e em tempo real, por meio das melhores soluções em inteligência artificial do mercado.

A partir desse tipo de ferramenta, será possível cruzar informações do background financeiro dos clientes, comportamento adotado nas relações de compra no passado, patrimônio atual e potencial, tendências de crescimento/inadimplência e até dados de mídias sociais.

Tudo para garantir maior chance de acerto na concessão de produtos de alto risco, priorizando o equilíbrio econômico-financeiro dos bancos.

Alguns gestores de visão já estão adotando esse tipo de ferramenta em alguns bancos do Brasil, o que impõe uma verdadeira corrida contra o relógio para os que ainda dependem do olhar humano e de sistemas ultrapassados para controlar a gestão de riscos.

Reduzir as taxas de churn

Quando um bom cliente se torna um ex-cliente há, além do prejuízo ao banco perdedor, o fortalecimento do concorrente. Controlar, portanto, as taxas de churn (cancelamento de serviços e enceramento de contas) é primordial para as instituições bancárias que almejam a liderança do setor no futuro ou, pelo menos, a sobrevivência no segmento.

Uma das maneiras mais eficientes de fazer esse controle mensal do churn é por meio da utilização de  Analytics.

Mas, ao contrário do que você pode pensar, o objetivo aqui não é de remediação, é de prevenção. O tratamento de montanhas de dados por meio eletrônico permite “matematizar” o comportamento do cliente em tempo real, mostrando, inclusive, se ele está insatisfeito com algum produto ou serviço da instituição.

Essa conclusão é obtida por meio de fórmulas e gráficos extremamente complexos, impossíveis de serem levantados de forma manual. São milhares de dados não estruturados que são intercruzados de todas as formas e centenas de ferramentas matemáticas que são utilizadas para transformar simples dados em indicações de tendências futuras.

Tornar previsível o que antes era escuridão é a grande sacada da inteligência de negócios. Essa informação antecipada permite que os gestores dos bancos tomem medidas adequadas junto aos clientes para arrefecer sua insatisfação e evitar o churn.

Veja que a mesma solução é aplicada para diferentes perspectivas.

Melhorar o atendimento e satisfação do cliente

Consequência lógica do item anterior, o  Big Data consegue monitorar cada passo de seus clientes na relação com o banco. Isso se faz gerenciando e segmentando os melhores consumidores, compreendendo quais os produtos mais demandados por classe social, quais serviços podem ser lançados com boa aceitação, quais pacotes tarifários máximos que cada perfil de cliente estaria disposto a pagar etc.

Por meio de todo esse esforço investigativo da ciência de dados e que usará, inclusive, dados do CRM da empresa e do monitoramento das mídias sociais, é possível oferecer produtos exclusivos, criando uma relação de proximidade entre banco e cliente. É usar as tecnologias do século XXI para criar uma intimidade banco-cliente tal como no início do século XX.

Só uma dica: este monitoramento pode ser feito, inclusive, através da coleta de dados da navegação dos clientes no broker do banco. Técnicas avançadas em linguagem de máquina podem programar o site para, por exemplo, oferecer os serviços que o cliente procura, em tempo real. É, entre outras coisas, uma nova forma de fazer marketing.

Combater fraudes

Combate a fraudes. Esta é, talvez, a finalidade que mais tem sido usada pelos bancos com as soluções em análise de dados. O monitoramento permanente de datacenters, da rede de dados e dos sistemas bancários pode e deve ser feito por meio de data mining (gerenciamento de ameaças por meio de sistemas tradicionais não mais comportam os riscos).

Este processo cruza todas as informações de acesso em escala inimaginável à compreensão humana e em tempo real, gerando padrões de utilização para cada cliente.

Ao mínimo sinal de desvios, o acesso é bloqueado. Além disso, cliente e banco recebem alertas, informando a suspeita de tentativa de invasão. Não é buscar identificação da intrusão depois que ela ocorre, é evitar sua ocorrência. Fundamental!

Dúvidas? Fique à vontade para deixar seus comentários! Caso seu banco ainda não trabalhe com soluções em inteligência artificial, como o Big Data, entre em contato conosco. Nós ajudamos você a diagnosticar a solução ideal para sua instituição! Sucesso!
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Vença os desafios da análise preditiva nas empresas

A análise preditiva é capaz de gerar diversos benefícios para as empresas, como identificar funcionários que podem representar uma ameaça interna, clientes insatisfeitos e aumentar o engajamento de audiências com conteúdo e ofertas personalizadas. Mas nem sempre o cenário parece assim tão promissor e muitas empresas ainda enfrentam o desafio de fazer com que a análise preditiva tenha um real impacto de valor.

Mas por que não aproveitar ao máximo esse conhecimento? Em diversas empresas, o maior problema está na falta de recursos financeiros para a TI e, consequentemente, na falta de especialistas que possam entregar esses dados já prontos para serem analisados. E você pode ter certeza que construir uma boa base de dados não é uma tarefa simples. Com isso, funcionários perdem muito tempo tentando obter com outros colegas as informações que precisam e deixam escapar novas oportunidades de negócios.

Então, como as empresas podem superar esse desafio e oferecer a oportunidade para que todos os funcionários possam fazer as suas próprias análises preditivas? Em primeiro lugar, é preciso delegar poderes, retirando a sobrecarga da área de TI. Em segundo lugar, a preparação dos dados deve ser uma prioridade, já que o sucesso de um modelo de análise preditiva depende da qualidade dos dados em que está baseada. E, finalmente, é preciso contar com as ferramentas corretas para os funcionários, de acordo com as suas habilidades.

Parte dessa tarefa cabe aos desenvolvedores das ferramentas de business analytics, como a Splunk, parceira da PROOF, oferecendo soluções que permitam facilmente não apenas a construção de modelos preditivos, mas que também ofereçam resultados de fácil compreensão.

Existem diversas formas de ampliar o uso de ferramentas de análise preditiva para mais funcionários:

  • Eliminar a necessidade de linguagens de código
  • Simplificar as técnicas de modelagem com base nas habilidades de seus usuários
  • Implementar uma modelagem automatizada
  • Oferecer assistentes que conduzam o usuário pelo processo de preparação dos dados ou modelagem

Com isso em mente, é hora de buscar a ferramenta de análise preditiva mais adequada para o seu negócio e seus funcionários. Saiba como aproveitar essa vantagem competitiva.

Como o setor de energia pode tirar proveito da análise preditiva

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As empresas de energia atendem a milhões de consumidores, de todos os portes, com investimentos altíssimos em infraestrutura, desde a construção de hidrelétricas, termoelétricas, fazendas eólicas até a entrega ao cliente final. E no caminho entre as redes de transmissão e distribuição até o medidor de luz, é gerada uma enorme quantidade de dados de máquina que, com a análise preditiva, se transformam em insights que contribuem para otimizar as operações, melhorar a oferta do serviço, reduzir os custos de produção de energia e analisar o comportamento do cliente, tanto em relação ao seu padrão de consumo quanto a fraudes.

Infraestrutura

Na parte de infraestrutura, a análise preditiva, baseada em dados gerados por sensores e equipamentos, oferece a oportunidade de implantar um gerenciamento estratégico de ativos, controlando a disponibilidade dos sistemas e serviços, garantindo a sua integridade. Na parte operacional, permite otimizar e padronizar processos de negócios e políticas internas e avaliar o funcionamento das redes de transmissão e de distribuição, monitorando e prevenindo falhas.
Na ponta final, a implantação de medidores inteligentes e de canais de relacionamento on-line tem oferecido uma enorme quantidade de dados sobre o comportamento do consumidor. Integrar e correlacionar esses dados ajuda a entender e gerenciar a qualidade do serviço, faturamento por cliente, renegociação de dívidas em caso de inadimplência e a desenvolver produtos e serviços para segmentos específicos. Também permite detectar fraudes que, segundo dados da ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), geram uma perda estimada de R$ 4,5 bilhões por ano.

Analytics

As ferramentas da Splunk, parceira da PROOF, oferecem subsídios para a melhor tomada de decisão em relação ao planejamento de capacidade, utilização da infraestrutura e desempenho dos sistemas, e relacionamento com o cliente a partir de dashboards amigáveis, ao mesmo tempo em que garantem a privacidade e segurança dos dados de máquina. Saiba mais sobre como a análise preditiva gera mais competitividade para o seu negócio.
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Autoatendimento é o futuro do business analytics

O uso de business analytics não está mais relacionado apenas à tomada de decisões. Na verdade, a análise dos dados é a base para os modelos de negócio do futuro, com impacto direto tanto nos executivos quanto nos consumidores.
O consumidor agora espera que as organizações conheçam as suas jornadas de compras, suas preferências e ofereçam ofertas personalizadas. Também quer ter retorno rápido sobre suas dúvidas e problemas. E o que isso significa? Agora, a informação faz parte dos produtos e serviços vendidos pela sua empresa. Com isso, dados em tempo real, contextualizados e personalizados – o chamado business analytics – são essenciais para otimizar a experiência do cliente.
Para atender a essa nova demanda, os executivos precisam ser capazes de transformar rapidamente os dados em ações e, para isso, precisam do maior número possível de informações tanto de fora da empresa quanto dos sistemas corporativos.
Por isso ter acesso direto aos relatórios e dashboards gerados pela TI não é mais suficiente. Os executivos precisam contar com ferramentas amigáveis que permitam que eles combinem dados gerados por diversas fontes e gerem seus próprios relatórios. Se a TI não oferecer essas ferramentas, certamente eles vão buscá-las no mercado, criando um ambiente de Shadow IT. E se todos implantarem suas próprias ferramentas, o desafio para as áreas de TI será ainda maior, com duplicação de recursos, e cada departamento usando suas próprias métricas baseadas em dados duvidosos, além de não ter controle sobre os dados usados nas análises.
A plataforma Splunk, empresa parceira da PROOF, permite monitorar e analisar todos os dados de qualquer fonte, com mais de 140 comandos para pesquisas estatísticas, inclusive, claro, das transações de clientes. Com relatórios personalizados para qualquer necessidade de negócio, oferece um conjunto completo de avançados recursos de pesquisa, visualização e conteúdo pré-empacotado para casos de uso, de modo que qualquer usuário possa rapidamente descobrir e compartilhar insights.
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