setembro 13 2017 0comment

Cursos personalizados em ferramentas analíticas garantem melhor aproveitamento

Empresa de treinamento em BI aposta em cursos personalizados para a formação de profissionais

O conhecimento, segundo o dicionário português, é compreendido também como sabedoria. Ao conhecermos determinado assunto, nos tornamos cada vez mais capacitados e aptos para exercê-lo. Principalmente, quando personalizamos ou customizamos aquilo que pretendemos estudar ou aprimorar, seja na área pessoal ou profissional.

Seguindo esta lógica e conceito, a Infomev, uma empresa paulista que oferece consultoria e treinamento na área de BI, Big Data e Analytics, desenvolveu cursos sob medida que garantem melhor aproveitamento do conteúdo exposto. “Embora pareça ser básico, transformar questões técnicas em uma linguagem simples, é essencial para que os alunos consigam absorver o conteúdo exposto”, garante o CEO da Infomev, Márcio Bernardo Faustino, que atua há mais de 10 anos em soluções de BI (Business Intelligence).

A experiência da Infomev de simplificar informações complexas em dados usáveis, já soma mais de uma década. Além dos treinamentos, a empresa desenvolve soluções em Big Data, auxiliando os clientes a entenderem com profundidade o mercado em que atuam. “Transformar dados em informação relevante para tomada de decisão, é essencial para que os clientes possam pensar e agir estrategicamente e esta linha de pensamento tem que estar presente também nos alunos que participam dos treinamentos”, pontua Márcio Bernardo Faustino.

Os cursos personalizados são de suma importância na área negócios, pois além de trazer desafios que os profissionais enfrentam no cotidiano, ele é estimulado a pensar e sugerir soluções práticas. A abordagem nos cursos precisa ser clara e de fácil assimilação, já que os assuntos são bastante técnicos. A capacidade de transmitir questões técnicas de uma forma simples sempre foi o objetivo da empresa, que utiliza os conceitos de Andragogia – ciência de orientar adultos a aprender. Com a constante prática e aderente às situações comuns no ambiente de trabalho. “Aplicamos sempre o conceito (neurolinguística) de que a abordagem durante o treinamento deve atingir os três tipos de alunos: auditivo, visual e cinestésicos”, completa o executivo.

O resultado de um treinamento customizado é pelo menos 40% maior que um treinamento padrão. “Durante o treinamento procuramos utilizar exemplos cotidianos de nossos alunos. Isso facilita o entendimento e na maioria das vezes, os exercícios realizados necessitam de poucas alterações para as tarefas do dia a dia”, conclui Márcio Bernardo Faustino.

Para quem deseja fugir dos cursos tradicionais, certamente é uma boa pedida!

fevereiro 28 2017 0comment

Big Data Analytics – Você sabe o que é?

Big Data Analytics é o trabalho analítico e inteligente de grandes volumes de dados, sejam eles estruturados ou não. Esses dados são coletados, armazenados e interpretados por softwares de altíssimo desempenho através do cruzamento de informações do ambiente interno e externo, gerando uma espécie de “GPS gerencial” para tomadores de decisão.

Algumas das fontes usadas por um software de Big Data Analytics:

  • Dados extraídos de ferramentas de Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI);
  • Conteúdos de mídias sociais;
  • Relatórios empresariais;
  • Textos de e-mails de consumidores à empresa;
  • Indicadores macroeconômicos;
  • Pesquisas de satisfação;
  • Estatísticas de ligações celulares capturadas por sensores conectados à  !internet das coisas”;
  • Bases de dados das empresas de cartão de crédito;
  • Programas de Fidelidade;
  • Entre outros

Curioso para entender como isso acontece?

A Siemens elaborou 4 vídeos explicativos sobre o conceito Big Data Analytics. Os vídeos estão em inglês, mas vale a pena assisti-los.

 

Fonte: Exame

junho 30 2016 0comment

Vamos Falar de Big Data

Por Alessandro Lemes da Silva

Nos últimos anos, grandes fabricantes de soluções de TI têm debatido com uma frequência muito alta a respeito do termo “Big Data”. Vários artigos e reportagens têm sido publicados ultimamente. Muitos desses artigos foram patrocinados por grandes empresas de soluções de TI. A grande maioria delas já possui produtos e soluções de consultoria à disposição em seus portfólios.

1As definições sobre “Big Data” têm sido aprimoradas com o tempo e, no decorrer do tempo, alguns mitos são extintos e outros novos são criados.

Um dos primeiros mitos que ainda persiste no mercado é o fato de que “Big Data” só se aplica a dados não estruturados. Outro mito, ou percepção geral, é de que a maioria das empresas ainda não está preparada ou não possui necessidades de trabalhar com este conceito.

Mas afinal o que é “Big Data”? De forma geral, quando falamos de “Big Data” estamos nos referindo ao crescimento exponencial dos dados, à utilização e ao armazenamento de dados em grandes volumes que desafiam os métodos convencionais de análise e gestão dos dados. Ou seja, é um volume enorme de dados que, por vezes, dependendo das características dos dados e das empresas, devem ser armazenados e processados por mecanismos diferentes do que estávamos habituados.

Vale destacar que os dados podem estar armazenados em formas estruturadas ou não.

Atualmente nossa sociedade gera dezenas de petabytes de informações por dia dos mais variados tipos, entre elas:

  • Informações comuns, como cadastro de clientes, fornecedores, funcionários, produtos, marketing e vendas.
  • Informações sobre dados manipulados nos sistemas de empresas, tais como movimentações bancárias, transações de venda e compra de conteúdo, produtos e serviços.
  • Dados das mídias sociais como Facebook, LinkedIn e Instagram.
  • Dados de sensores e monitoramentos temporais.
  • Dados oriundos de satélites e aplicações geoespaciais.
  • Dados em formato multimídia, como imagens, sons e vídeos.

Um único arquivo de vídeo ou imagem é infinitamente maior em bytes do que uma página simples de texto. Capturar, manusear e analisar este imenso volume de dados é um grande desafio. Adicione a isso o fluxo constante de novos dados em mudança e os desafios se tornam maiores. Entretanto, com esses desafios vêm grandes recompensas para as empresas que são capazes de explorar os dados de forma mais eficaz do que seus concorrentes. Agora as empresas não se contentam apenas em saber o que foi vendido, consumido, comprado. A concorrência e a dinâmica dos negócios trazem cada vez mais a necessidade de entender o comportamento, as tendências, as previsões e as incertezas acerca dos dados dos clientes. Fornecedores, parceiros e demais envolvidos em suas cadeias.

Um dos exemplos clássicos e mais ilustrativos do uso do “Big Data é o da empresa americana Target, que investiu no rastreamento das intensões de consumo de seus clientes. Certa vez, o pai de uma adolescente entrou furioso em uma loja da rede nos Estados Unidos, reclamou com o gerente que sua filha adolescente tinha recebido pelos correios cupons promocionais de produtos para gestantes e que a empresa estava estimulando a sua filha a pensar em engravidar. Imediatamente o gerente da loja pediu desculpas, porém, ao retornar  ao cliente uma semana depois, o gerente da loja foi comunicado pelo próprio pai da adolescente que a Target estava correta e sua filha adolescente já estava grávida. Ele apenas não sabia ainda da novidade naquela ocasião. http://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how-target-figured-out-a-teen-girl-was-pregnant-before-her-father-did/#3db0678a34c6

Outras histórias como essa são comuns quando falamos sobre “Big Data”, porém sempre me lembro das seguintes questões: a privacidade da cliente foi respeitada? Mesmo com a informação correta, a empresa poderia sofrer alguma sanção legal? Em alguns casos, o excesso de informação não pode ser uma “desvantagem” competitiva em vez de ser uma vantagem? Muitas das respostas para essas questões ainda não são unânimes. Para tanto, o mercado tem investido na formação de profissionais dedicados a terem essas respostas. Matemáticos, estatísticos e advogados têm atuado em conjunto para proporcionarem as respostas mais unânimes possíveis.

As tecnologias que sustentam “Big Data” podem ser analisadas sob duas visões: a primeira envolvida com as análises de dados de negócio, geralmente em ambientes de dados analíticos; a segunda com as tecnologias de infraestrutura, que armazenam e processam os petabytes de dados. Neste aspecto, destacam-se os bancos de dados NoSQL. “Big Data” é a comprovação  prática de que o enorme volume de dados gerados diariamente excede a capacidade das tecnologias atuais, geralmente baseadas em bancos de dados relacionais.

Devemos ter em mente que “Big Data” envolve uma grande mudança na forma de trabalho das empresas e não somente uma pequena mudança na adoção de novas ferramentas ou tecnologias. As mudanças são amplas e envolvem aspectos legais, de privacidade e principalmente de Governança de Dados. Neste ponto, a adoção da Gestão de Dados é um importante instrumento para preparar as empresas para o fenômeno “Big Data”.

Como caracterizar o Big Data?

Atualmente, os desafios do “Big Data” podem ser resumidos em cinco palavras ou dimensões, todas com as mesmas iniciais, mais conhecidas como as cinco dimensões “V” do “Big Data”.  São elas: volume, velocidade, variedade, veracidade e valor.

Vale ressaltar que as definições sobre “Big Data” vêm sendo aprimoradas com o decorrer do tempo. Quando iniciei minhas pesquisas sobre o tema, o mercado entendia como desafios apenas três dimensões (volume, velocidade e variedade). Atualmente já são cinco. Portanto, não se assuste se, ao ler futuramente outros materiais sobre o tema, os autores estiverem falando de uma ou duas dimensões a mais na definição deste conceito.

A imagem a seguir demonstra todas as cinco dimensões atuais do “Big Data”.

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Volume

O volume é o primeiro desafio que as organizações enfrentam ao lidar com o “Big Data”. Corresponde à quantidade de dados armazenados, representados através do tamanho e da quantidade de registros/informações que um banco de dados possui. Quanto maior o volume, maiores os esforços na gestão dos dados.

 

Velocidade

É o desafio de lidar com o tempo rápido de resposta com que os novos dados são criados e os dados existentes, modificados. Esses dados devem estar disponíveis imediatamente para operações de pesquisas e análise dos dados. São os dados em ação.

 

Variedade

Consiste nas implementações de dados que requerem tratamento de vários formatos e tipos, incluindo dados estruturados e não estruturados. Os bancos de dados devem ser capazes de analisar todos estes tipos de dados e fundi-los para produzir resultados de pesquisa e análise que não poderiam ser alcançados anteriormente. São os dados em múltiplas formas e representações.

 

Veracidade

A veracidade consiste no grau de incerteza e inconsistência dos dados devida à ambiguidades, à baixa qualidade e à completeza dos dados. Representa a confiabilidade dos dados.

 

Valor

Corresponde ao retorno, financeiro ou não, que um determinado conjunto de dados fornece à empresa. Atualmente, boa parte dos dados considerados “Big Data” são redundantes, incompletos ou simplesmente não agregam valor ao negócio da empresa. Se a empresa consegue valorar os seus conjuntos de dados, ela consegue focar os esforços na gestão dos dados que dão maior retorno a ela. “Big Data” só faz sentido se o valor da análise dos dados compensar o custo de sua coleta, armazenamento e processamento.

 

Considerações Finais

“Big Data”  promete ser uma realidade nas empresas brasileiras. Seu potencial ainda não é totalmente reconhecido, porém já vemos sinais claros desta importância quando lemos diversos artigos de empresas e organizações internacionais sobre a adoção do “Big Data”.

No Brasil, muito tem se falado sobre o assunto, principalmente os vendedores de soluções, porém os casos reais de utilização ainda são poucos. Estima-se que esta onda de crescimento chegue rapidamente no Brasil, porém tanto as empresas quanto os profissionais ainda não estão totalmente preparados para utilizar o melhor da tecnologia.

A promessa de crescimento da tecnologia do “Big Data” e a falta de preparo dos profissionais não são exclusividade do Brasil. O Gartner prevê que, até 2018, a procura por recursos humanos relacionados com o assunto “Big Data” levará à criação de 4,4 milhões de empregos em todo o mundo, porém apenas um terço dos postos de trabalho será preenchido.

junho 16 2016 0comment

Na maioria das vezes, escolha o método de seleção de Sistemas de TI mais simples – este ficará na sua empresa por mais tempo!

Por Onófrio Notarnicola Filho

“As unidades de compras das organizações têm uma missão, muitas vezes, insana na busca de um modelo matemático: reunir o melhor produto, qualidade, medir o que agrega valor ao negócio da empresa e, finalmente, trabalhar com preços competitivos”.

“ O que não for iniciado nunca será concluído” – Johann Wolfang von Goethe

Uma organização terá sucesso em sua escolha, ou mesmo nos projetos de melhorias dos sistemas legados, se tiver o seu olhar voltado às necessidades de cada uma das áreas funcionais da organização. Independente da importância dada; desde o nível mais simples da sua estrutura até os níveis estratégicos (sem esquecer dos seus clientes e estruturas fora do contexto interno organizacional, como por exemplo,  órgãos reguladores, parceiros e demais interessados, além de envolvidos com os processos de negócios), as organizações são, na sua íntegra, verdadeiras coleções de processos empresariais.

Fig. 1 – Quais as demandas dos sistemas de informação das áreas da empresa?
Fig. 1 – Quais as demandas dos sistemas de informação das áreas da empresa?

As empresas olham somente para a frente, esquecendo do seu passado, principalmente dos sistemas de informação.

É importante o olhar visionário para frente (inovação), mas também é fundamental, o olhar para traz (retrovisor), analisando todo o passado, refletido nos históricos do legado da organização, onde se tem mensagens e informações relevantes dos sucessos e insucessos das decisões nos negócios. Uma boa parte das empresas do mercado, volta o olhar para o futuro, esquecendo-se de organizar a sua base de dados antigas, com o auxílio de sistemas que possam extrair e refletir estes dados com projeções futuras, para a construção de cenários e novas estratégias.

A ideia é a mesma, como no exemplo: quando nos deslocamos com o carro, os retrovisores foram incorporados nos automóveis por questões de segurança e visão 360º  para o condutor do veículo (figura 2). Independente do nível onde se tem a demanda pela informação, todo e qualquer profissional necessita de processos bem definidos para uma melhor gestão, além é claro da tomada de decisão. A adoção da TI pelos diversos níveis das organizações como: diretorias, gerentes, supervisores, auxiliares e mesmo os clientes e demais unidades que representam a cadeia de valor das organizações, terão maior ou menor percentuais em função das aderências dos sistemas com os processos internos, treinamento para o efetivo uso dos sistemas e, sem dúvida, a escolha acertada na compra do sistema de informação (figura 2) .Essa será a temática deste artigo: como e onde utilizar os sistemas na medida certa!

Sugestão de Metodologia para escolha e compra de sistemas (Souza, Cesar,2003).

O modelo a seguir (figura 2), trata-se de uma proposta alternativa das inúmeras que encontramos no mercado. Tem como premissa básica, traçar os passos determinantes para a escolha de um sistema que melhor se adapte ao projeto da organização, lembrando que a sua adoção não representará no total sucesso da aquisição.

O primeiro passo é: levantamento das necessidades do sistema quanto aos seus processos, definição dos itens que serão avaliados, definição do nível de detalhamento do projeto, concepção dos problemas e como serão atendidos pelo novo sistema, ou mesmo, de que forma se fará a sua substituição pelo novo sistema e, finalmente, o alinhamento das expectativas de todos os colaboradores, representados por profissionais das áreas envolvidas. A construção de uma equipe multidisciplinar bem dirigida, através de um comitê, é uma peça fundamental para o sucesso do projeto, além da metodologia e qualidade dos seus dados.

Os procedimentos iniciais da figura 2 deverão ocorrer com antecedência ao processo de seleção, que é

representado por cinco fases distintas. São elas:

Fig. 2 :Modelo alternativo para escolha e aquisição de sistemas Fonte adaptado de Souza ( 2003).
Fig. 2 :Modelo alternativo para escolha e aquisição de sistemas
Fonte adaptado de Souza ( 2003).

Após a constituição do comitê, este deverá definir o grau de importância das atividades, nomeando os  responsáveis pelas áreas e/ou unidade de competência na organização (marketing, vendas, financeiro e etc), definindo os tópicos de como é realizado o processo e quais as melhorias esperadas, classificando, segundo o quadro da figura 3, quanto aos seus níveis de importâncias(Ni) e os prazos atuais e esperados (Np).

Fig.  3: Gia = Grau de importância das atividades das empresas
Fig. 3: Gia = Grau de importância das atividades das empresas

O processo de Seleção tem como pontos fundamentais:

(1) a adequação da funcionalidade do sistema (ERP, CRM e etc) às  necessidades sistêmicas da empresa.

(2) Trabalhar a usabilidade, que nada mais é do que definir com que facilidade se terá o melhor uso (adoção) da ferramenta tecnológica analisada para a sua aquisição, envolvendo as pessoas que deverão fazer o seu uso para melhor realizar as suas atividades diárias nas organizações.

(3) A tecnologia que estará sendo analisada na sua plenitude.

(4) Quais fornecedores farão parte do processo de escolha e finalmente as demais condições comerciais a serem avaliadas pelo comitê.

  • Seleção Prévia: consiste na definição da quantidade de fornecedores e das premissas do perfil dos fornecedores, se a organização tem conhecimento e experiência para andar sozinha na escolha da tecnologia ou necessita dos trabalhos de consultoria e/ou especialistas.Utilizar alguns dos itens das planilhas de fornecedores que não aceitaram o convite. Muitas organizações se utilizam da metodologia chamada RFI – Request for Information, que ameniza os riscos quanto ao conhecimento detalhado da estabilidade econômica dos participantes, podendo traçar o Road Map[1] dos produtos e/ou soluções ofertadas
  • Análise Funcional: envolve o material divulgado, através de manuais, folhetos e demais informações técnicas e funcionais do sistema ofertado nos sites das empresas ou demais documentos recebidos dos fornecedores. Somando ao tópico, poderão ser apresentados pelos fornecedores os artigos e/ou White papers com exemplos e estudos das suas aplicações com sucesso em todo o mundo, não somente no Brasil. Um outro conceito muito utilizado nesta fase é a as apresentações do sistema em regime de demonstração, ou também o modelo conhecido como POC- que nada mais é que: Prova de Conceito, do inglês Proof of Concept (PoC),é um termo utilizado para denominar um modelo prático que possa provar o conceito e funcionamento do sistema proposto pelo fornecedor , apresentando portanto, as principais funcionalidades do sistema aos olhos críticos do comitê, este processo é bastante conhecido em TI como prova de conceito, caracterizando” o ver para crer”.

[1] Road Map: termo técnico em Inglês que traduzido para o Português, e especificamente para o setor de informática, trata do planejamento e metas para o desenvolvimento futuro de um determinado produto, que poderá ser um Software ou mesmo Hardware.

3  – Refinamento da Análise e  4-Avaliação Tecnológica e de Mercado poderão andar juntas: nestas duas  fases…no processo que antecede as atividades de todo o processo de seleção , define-se através dos indicadores já previamente escolhidos, quais fornecedores estarão  habilitados com os sistemas (propostas) apresentados em função das suas aderências e anseios do comitê, neste momento, normalmente por melhores práticas de mercado…escolhe-se três fornecedores(short list), para seguirem para o passo final de seleção. Nesta fase é de suma importância a preocupação com as prováveis customizações, que na prática usual, não deverão ultrapassar em seus custos o percentual entre 30 e 35%. Este número é colhido por experiências de gestores de projetos de TI, que amargaram altos custos nos processos de renovação de contratos de manutenção de software e principalmente nas mudanças de versões pelos fornecedores, onde  a mudança do sistema para ser adaptado as novas realidades poderão representar em valores acima dos 35% de customizações já aplicadas na sua versão original. Outro detalhe importante desta fase é que um software e/ou qualquer sistema é genérico, quando tratamos de aquisições de pacotes de mercado, ele poderá ter portanto imperfeições que muitas vezes não são percebidas em outras referências de clientes apresentadas pelos fornecedores.

5- E, finalmente, a decisão da compra: poderá resultar em empate técnico entre duas ofertas de diferentes fornecedores, no caso a organização deverá solicitar novas baterias de testes e avaliações ou se a diferença for pequena nos valores em moeda, a decisão poderá ser pelo menor preço.

Se pesquisarmos, encontraremos uma infinidade de pareceres, métodos e outras maneiras de avaliações com uso de indicadores ou não, para a seleção e compra de tecnologias.

Mesmo com um modelo representado pela “dica”, apresentado neste artigo, para a seleção e escolha de um sistema de informação, não poderá faltar: uma grande dose da sensibilidade do executivo que tomará a decisão final, com base na cultura e modelo de negócio da organização em questão.

O mais importante? Muito bem: é ter-se um, que possa ser razoável e que atenda ao principal objetivo da organização, na velocidade das respostas e segurança para os investimentos e que agrege valor percebido pelo cliente.