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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O que é Big Data?

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O que é Big Data?

O Big Data é, simplesmente, uma das grandes revoluções dos últimos anos e veio para ficar no mercado mundial.

Pode ser que os termos se modifiquem com o passar do tempo, mas o grande conceito que precisa ser compreendido é a possibilidade existente no mundo atual de se ter uma quantidade imensa de dados armazenados, com uma variedade infinitamente superior à do passado e podendo ser trabalhados, analisados, cruzados e interpretados com muito mais velocidade e eficácia.

A busca por informação sempre foi primordial em qualquer mercado e é extremamente importante coletar e organizar os dados disponíveis, seja nos processos que movimentam o negócio ou mesmo no meio externo a organização.

Afinal, dados é a nova base competitiva e está transformando todas as profissões se indústrias, como já dizia a CEO do IBM, Ginni Rometty.

Com a evolução dos computadores, como maior processamento e maior capacidade de armazenamento, e o avanço da internet, um salto na geração de informações ultrapassa limites, talvez inimagináveis alguns anos atrás, e abre a possibilidade de se ter mais quantidade e mais diversidade de dados.

E tudo isso com muito mais velocidade, através de máquinas mais modernas, softwares com mais inteligência e uma rede cada vez mais amigável.

Os 3 V’s

Pensando em facilitar um pouco o conceito, podemos dividir o Big Data em três ideias simples: volume, variedade e velocidade.3vs

  • Volume = informações melhores

Mais espaço significa um volume enorme de dados sendo armazenado o tempo todo. Como coletar dados é extremamente importante para as análises, quanto mais dados, maiores serão as possibilidades.

E enquanto no passado (não muito distante) bancos de dados limitados pelo hardware armazenavam poucos megabytes, atualmente a palavra do momento são os zettabytes, com uma capacidade infinitamente maior.

Assim pode-se ter quase tudo que se imaginar, guardado em algum lugar para ser utilizado em diversos campos do conhecimento.

  • Variedade = diversas visões para análise

Imagine que, atualmente, podemos armazenar uma quantidade muito grande de dados, como falamos no tópico acima, e esses dados são de diversos tipos e diversas fontes diferentes.

Não ficamos mais só no cadastro de clientes, por exemplo, mas é possível ter posts relevantes nas redes sociais, ligados às suas páginas mais visitadas na internet e ainda ao seu consumo de e-commerce, por exemplo.

As possibilidades são inúmeras com a variedade de dados no Big Data, só é preciso ter um bom planejamento estratégico. As ferramentas estão a favor de todos e é preciso estruturá-las para a análise que você precisa.

  • Velocidade = informações em tempo real

Veja como o Big Data é incrível. Imagine prever incidentes de determinada epidemia em tempo real? Então, o Google já fez essa façanha com a famosa gripe H1N1.

Através do armazenamento das informações de busca via internet, a gigante norte-americana conseguiu, com grande velocidade, transformar esses dados, vindos de diversas fontes, em informações relevantes sobre a doença.

Enquanto médicos, que trabalhavam em um projeto responsável por obter essas mesmas informações, levavam algo em torno de duas semanas para ter dados consolidados, o Google conseguia dados semelhantes (até mais completos) em apenas algumas horas.

Uma velocidade invejável e que permitiu um mapeamento sem precedentes da epidemia!

Novas tendências

Após sua popularização inicial, o Big Data acabou ganhando mais dois Vs, referentes aos conceitos de Valor e Veracidade dos dados. Esse movimento em sua “estrutura” se deu devido ao amadurecimento do conceito dessa prática.

No caso do Valor, qual o objetivo de armazenar, mesmo que sendo totalmente possível, qualquer tipo de dados se os mesmos não geram valor?

O dado precisa ser útil, ser base para gerar informações de qualidade e com capacidade de serem fundamentais em tomadas de decisão.

Sendo assim, a busca por dados com maior valor é uma nova componente do Big Data.

Falando nisso, já olhou nosso eBook sobre como Big Data e Business Analytics podem mudar o rumo do seu négocio?

Outro ponto adotado após seu amadurecimento é a Veracidade desses dados.

Muitas organizações começaram a utilizar todo e qualquer tipo de dados para análise e previsões, sejam esses de bancos de pesquisas de institutos conceituados ou meros comentários difundidos e compartilhados por uma rede social.

Agora, imagine o tamanho do problema que uma quantidade significante de informações falsas, mas muito difundidas nas redes, poderiam causar em processos de análises com objetivos em saúde ou na economia de um país?

As consequências são inúmeras, por isso, adotar a Veracidade do dado coletado torna esse modelo de Big Data muito mais confiável e eficaz.

O Big Data ainda tem muito para evoluir e precisa cada vez mais de profissionais qualificados para ser executado. Afinal, trabalhar com dados é extremamente importante e, quando não tratado com integridade, pode ser até perigoso.

Mudando a maneira como pensamos

O Big Data se tornou o “chavão” corporativo do setor de TI nas estratégias de negócios e produtos. Para a maioria das organizações, o Big Data também inclui a Internet das Coisas – os dados integrados a partir de uma enorme gama de dispositivos conectados.

Atualmente, é estimado que existam 6 bilhões de dispositivos conectados no mundo e é previsto que esse número chegue a 20 bilhões até 2020, de acordo com a Symantec.

Essa tendência proporciona uma enorme oportunidade para que empresas explorem o mundo “verdadeiro” de seus clientes, fornecedores e concorrentes, muitas vezes em tempo real.

No entanto, ele também oferece um desafio significativo em equilibrar sua proposta de ser um canal útil e com credibilidade nas informações contra um potencial tsunami de dados que pode rapidamente tornar-se incontrolável e até mesmo prejudicial.

Abordagem para negócios

Com o tempo, o Big Data tem transformado os conceitos empregados sobre os negócios. Uma organização que trabalha de forma eficiente em uma cultura de Big Data torna-se uma marca dinâmica e inovadora que, efetivamente, é mais rentável ou fornece serviços mais eficazes.

O novo modelo requer sistemas de TI flexíveis e dinâmicos para suportar esse nível de agilidade – contudo, também requer agilidade no gerenciamento. Para qualquer negócio que almeje aproveitar ao máximo o big data, será necessário considerar uma mudança de mentalidade.

O Big Data veio para mudar fundamentalmente a forma como as pessoas são educadas, treinando-as inclusive para entender por que os erros acontecem.

Ainda tem dúvidas sobre o Big Data e como ele pode servir você ou à estratégia do seu negócio? Deixe um comentário e compartilhe conosco!
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Gostou do nosso conteúdo? Quer conferir outros posts do nosso blog? 😉

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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.

Melhore a gestão da performance do negócio com business analytics

Gerenciar os dados provenientes das diversas áreas de negócios e correlacioná-los de forma a que se tornem relevantes é uma tarefa que pode se tornar complicada e, principalmente, consumir muito tempo.

Estudo realizado pela Ventana Research indica que 68% das pessoas envolvidas na análise de dados passam mais tempo coletando, organizando e preparando esses dados, junto com outras tarefas não relacionadas à análise propriamente dita.

Apenas 28% indicaram que a maior parte do tempo era usada na análise dos dados.

Por isso é importante contar com ferramentas de business analytics que permitam transformar esses dados em diferenciais competitivos.

Tudo é uma questão de agilidade para analisar os dados.

Com ferramentas e parceiros corretos, as organizações podem automatizar uma série de tarefas que teriam de ser realizadas manualmente, acelerando a tomada de decisões e compartilhando informações relevantes e atuais.

Dashboards

Dashboards amigáveis oferecem uma melhor visualização dos dados, com ferramentas que facilitam a sua análise e geração de relatórios, tornando o processo ainda mais eficiente.

Os insights obtidos a partir de business analytics contribuem para uma melhor gestão da performance do negócio, oferecendo informações para as áreas de planejamento, orçamento, contabilidade e novos negócios.

Também permite criar métricas para monitorar diversas operações, alertando sobre desvios em tempo real, de forma automática, agilizando o tempo de resposta.

Além disso, as empresas podem identificar rapidamente tendências e correlações para responder com rapidez ao novo cenário, garantindo que o orçamento e planejamento estejam alinhados aos objetivos globais.

Splunk

Com as soluções da Splunk, parceira da PROOF, arquitetos de dados podem expandir o escopo de dados que utilizam em suas análises, desenvolvedores podem usar os SDKs e APIs para acessar os dados e disponibilizá-los para seus clientes internos e os analistas de negócios contam com uma interface intuitiva para criar strings de busca, dashboards e realizar análises mais profundas.

Saiba como a análise de dados pode transformar a sua empresa, a tornando mais competitiva e inovadora, lendo o nosso whitepaper “Como Big Data e Business Analytics podem mudar o rumo do seu negócio”.