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A Internet das Coisas (IoT) na prática - Desafios e Case de Sucesso

É bastante promissor observar que muitas empresas já estão evoluindo e colocando em prática os pilotos desenvolvidos nos últimos anos.

Em outubro de 2017, a segunda edição do IoT Snapshot, Um retrato da adoção e do potencial da internet das coisas no mercado brasileiro, revelou uma evolução bastante promissora em relação ao que o mercado espera da internet das coisas (IoT - Internet of Things) e o quanto essa tecnologia está sendo adotada pelas empresas. Para citar um exemplo, as organizações que estão investindo em IoT, em processo de adoção ou que pretendem adotar a tecnologia em 2018 já são mais de 60% dos respondentes.

Nos últimos anos, aconteceram muitos testes, protótipos, experimentações e aprendizados. Além disso, surgiram modelos de negócios diferentes, parcerias e o florescimento de um novo mercado. Mas em meio a esse ambiente de pioneirismo, observamos empresas que já começaram a se deparar com um novo conjunto de desafios: os projetos-piloto começaram a dar certo e é hora de fazer o roll-out – e agora

Abaixo, listo quatro fatores que surgiram na pauta dessas empresas que já se convenceram dos benefícios da internet das coisas e agora querem usá-la na prática:

1 - Mensuração dos benefícios frente aos investimentos

As iniciativas de inovação e os projetos de IoT vinham, e ainda vêm, muitas vezes, sendo desenvolvidos com investimentos e budgets direcionados à experimentação. Esse movimento também contava com uma boa parcela de patrocínio da indústria, que queria mostrar suas soluções e se posicionar no mercado.

Quando esses projetos ganham proporções de operação real, a conta muda de dimensão. O entendimento dos benefícios se torna uma questão crítica, uma vez que os investimentos passam a concorrer com orçamentos direcionados a outras prioridades da organização.

2 - Robustez financeira e técnico-operacional dos parceiros

Outra mudança de patamar que acontece nesse momento diz respeito aos players envolvidos nas iniciativas de IoT. Enquanto teste, PoC ou piloto, exige-se pouca robustez dos participantes envolvidos – até porque muitas das soluções demandadas não são desenvolvidas por grandes players, mas sim por start-ups focadas em nichos muito específicos de mercado.

Quando a empresa passa dos testes para tentativas de roll-out, entram em cena necessidades como solidez financeira, volume de produção, suporte operacional às soluções e outros requisitos que são muito menos atrativos, mas que não podem falhar em uma operação real. Equilibrar as especificidades das soluções com a necessidade de robustez para um ambiente operacional é um dos desafios de quem está amadurecendo.

3 - Maturidade das equipes quanto às novas tecnologias e processos

A identificação, desenvolvimento e retenção de profissionais capacitados e motivados sempre foi um desafio comum de qualquer gestor. Esta complexidade aumenta consideravelmente quando estamos tratando de temas que ainda não estão maduros.
Muitas empresas contam com alguns profissionais de referência, que têm conseguido acompanhar essas inovações, mas têm dificuldade em construir equipes que possibilitem a concretização dos projetos. Contar com profissionais capacitados (e em constante aprimoramento) foi e, provavelmente, continuará sendo um tema relevante para os gestores de tecnologia.

4 - Segurança da informação, continuidade de negócios e governança – gestão de riscos

É sabido que, com a IoT, a quantidade de dispositivos conectados se multiplica e cada um deles pode se tornar um ponto de vulnerabilidade no ambiente tecnológico das empresas. Mas mesmo que este fato seja de conhecimento geral, o tema de segurança ainda não aparece de maneira voluntária como um elemento essencial na arquitetura de IoT. Isso ficou comprovado no IoT Snapshot 2017 – quando provocados, os respondentes concordaram que esse é um tema crítico, mas foi um dos menos citados de maneira voluntária.

Além disso, com as soluções de internet das coisas, a tecnologia passa a integrar elos da cadeia que usualmente contavam com pouco suporte tecnológico. Com isso, o escopo de continuidade de negócios tende a se ampliar de maneira significativa. A cobertura da tecnologia se amplia e, proporcionalmente, a necessidade de uma gestão de riscos relacionados à segurança e à continuidade das operações.

De qualquer forma, é bastante promissor observar que muitas empresas já estão evoluindo e colocando em prática os pilotos desenvolvidos nos últimos anos. O que eram promessas e apostas começam a se concretizar como uma realidade tangível. Mas a IoT, na prática, traz à tona novos desafios, que não são mais de experimentação, mas sim de operação, resiliência e confiabilidade. Por isso, é necessário manter o espírito jovem e a mente ainda mais aberta às novidades, mas amadurecer e ganhar robustez para se encaixar no ambiente real de operações.

Carros e caminhões da Volvo vão compartilhar alertas de trânsito

A Volvo decidu se unir na busca de um trânsito mais seguro e anunciou que seus veículos vão compartilhar em tempo real as informações recolhidas por suas tecnologias de alertas de trânsito.

Com isso, quando o pisca-alerta de um carro equipado com o sistema Hazard Light Alert for acionado, um alerta será enviado tanto para outros carros equipados com a tecnologia quanto para caminhões da Volvo Trucks que possuem sistema semelhante. O mesmo acontecerá caso o motorista de um desses caminhões ligue o pisca-alerta de seu veículo.

A partir da informação de que há automóveis diminuindo a velocidade ou completamente parados adiante, os motoristas poderão tomar atitudes que reduzem a chance de acidentes, como ir mais devagar ou até alterar a rota.

Esta é a primeira vez que a Volvo Cars divide com outra empresa (apesar de ambas serem Volvo, as companhias pertencem a grupos diferentes) os dados compartilhados entre carros com o sistema Hazard Light Alert, que é item de série de diversos modelos da marca desde 2016.

De acordo com a vice-presidente do Centro de Segurança Volvo Cars, Malin Ekholm, a expectativa é de que novas colaborações ocorrem nesse sentido. “Quanto mais veículos temos compartilhando dados de segurança em tempo real, mais seguras se tornam nossas estradas. Estamos ansiosos para estabelecer novas colaborações com outros parceiros que compartilham nosso compromisso com a segurança no trânsito”, disse em comunicado à imprensa.

Por enquanto, a comunicação entre carros e caminhões acontecerá somente entre veículos vendidos na Suécia e na Noruega. Para garantir o cumprimento da Regulação Geral de Proteção de Dados da União Europeia, que entra em vigor no fim de maio, os dados serão anônimos e agregados.

Referências:
http://cio.com.br/opiniao/
https://www.tecmundo.com.br/mobilidade-urbana-smart-cities

Atualizações sobre o mundo Pentaho

Aquecimento

Para iniciar, cabe uma breve explanação sobre os acontecimentos que têm aquecido o mercado e a comunidade de empresas, usuários e desenvolvedores de soluções de apoio a decisão, que evitam desperdiçar verdadeiros latifúndios com licenças de uso de softwares antigos e criam suas próprias soluções, sob medida, e sem vínculos com quem quer que seja. Nem com vendedores de licenças, nem de servidores nem de consultorias, cursos ou treinamentos caríssimos e infinitos.

Muitos projetos ambiciosos da atualidade, em todo o mundo, só são considerados viáveis por conta das facilidades oferecidas pelo produto Pentaho, uma suíte (um conjunto de softwares integrados entre si) de código aberto, gratuito, que contempla todas as etapas de soluções de Business Analytics e/ou Business Intelligence, end to end. O Pentaho tem sido turbinado, digamos assim, pelas CTools, um conjunto de plugins criados por uma empresa portuguesa, a Webdetails. Em 2013 ela foi comprada pela Pentaho, empresa que mantém o produto com o mesmo nome, que conta com uma versão Enterprise, não gratuita e ainda mais completa que a versão gratuita, a Community. Ambas as versões passam a contar com várias das Ctools como parte integrante, juntamente com o Pentaho Marketplace, responsável pela instalação e gerenciamento de plugins.

Em 2015 a empresa Pentaho foi comprada por um dos maiores grupos do mundo, a Hitachi, um líder global em indústrias, infraestrutura e tecnologia, que tem, entre outros, foco no mercado de IoT, internet das coisas. Eles gerenciam entre outros empreendimentos, usinas nucleares, metrôs, ferrovias e têm uma gama de sensores bastante considerável. Todos estes sensores geram dados, que precisam ser analisados em tempo hábil para que façam algum sentido e ajudem na tomada de decisões, aplicáveis em praticamente todas as esferas da sociedade. Aí é que entra a suíte Pentaho.

Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR

Pentaho Day 2017 - BrasilE ao falarmos de Pentaho, cabe aqui destacar, ainda com certo delay, que o Pentaho Day 2017 Brasil - Curitiba/PR foi fantástico, como sempre. Foram tantos aprendizados e tantos contatos estabelecidos, que vários projetos desde então foram executados aqui na e-Setorial e nos consumiram, mas não podemos deixar de enaltecer mais essa iniciativa da comunidade Pentaho Brasil, que ajuda profissionais e empresas de ramos de atividade e portes diferentes. A título de exemplo, nossos projetos este ano foram tão variados, que foram desde a análise de dados de Educação à Distância, do Enriquecimento de Dados de Pessoas Físicas e Jurídicas do Brasil, a análise de dados Hospitalares para Planos de Saúde, até um sistema completo para gestão de risco em Usinas Hidrelétricas e Barragens. Todos desenvolvidos utilizando o Pentaho em sua versão gratuita, atingindo excelentes resultados.

O maior evento da comunidade Pentaho do Mundo, contou com mais de 400 participantes e teve Palestras, Cases e Minicursos ministrados por algumas das maiores referências sobre o tema, que aconteceu na Universidade Positivo, em Curitiba/PR, no Brasil, nos dias 11 e 12 de maio.

O destaque principal ficou para apresentação de Matt Casters sobre o seu fantástico Web Spoon, que é o Pentaho Data Integration rodando inteiramente na web, facilitando ainda mais o desenvolvimento e manutenção das soluções.

Muito do material produzido e apresentado no evento está disponível no site do evento, inclusive o minicurso oferecido por Eduardo Carvalho, da e-Setorial, com o título "Design Patterns para Tuning Pentaho com Ctools".

Espaço para Tietagem

Eduardo Alves de Carvalho

Analista Sênior de BI na e-Setorial

"Não são todos os dias que encontramos tantos profissionais que admiramos de uma só vez. Não poderia deixar de registrar a confraternização com o norte americano Matt Casters, à esquerda, criador do Pentaho Data Integration e o português Pedro Alves, ao centro, o Criador das CTools, amigo e meu instrutor por diversas oportunidades, desde 2012. E isso acontecendo em minha cidade natal, Curitiba. Pentaho Day Brasil 2017"


Capricho da organização

A organização do evento foi impecável. Deixamos o agradecimento ao amigo Marcio Junior Vieira, da Ambiente Livre, responsável por mais esta edição do evento.

Hitachi Vantara

Hitachi VantaraEm 18 de setembro de 2017 a Hitachi anunciou a formação da Hitachi Vantara, uma empresa cujo objetivo é ajudar as organizações a prosperar nos tempos incertos e turbulentos de hoje e se preparar para o futuro. Esta nova empresa unifica a missão e as operações da Pentaho, Hitachi Data Systems e Hitachi Insight Group em um único negócio, a Hitachi Vantara. Juntas, dão aos líderes empresariais uma vantagem para encontrar e usar o valor em seus dados, inovar inteligentemente e atingir os resultados que são importantes para as empresas e a sociedade.

Apresentando a Vantara: uma combinação de TI, tecnologia operacional (OT) e expertise de domínio. Com o software de integração e análise de dados Pentaho, a Vantara oferece às organizações o poder de capturar e usar dados de forma eficiente a partir da "borda", onde os dados são movidos de forma fluida por sensores e dispositivos fora dos internos do negócio do dia-a-dia e combinam estes dados de sensores com recursos de dados corporativos mais tradicionais para fornecer um alto nível de contexto e previsões inteligentes que levam a resultados comerciais reais.

O que dizem os envolvidos

Donna Prlich

CHIEF PRODUCT OFFICER

A integração e análise de dados Pentaho continuará a evoluir, e a Hitachi Vantara irá investir para se manter à frente dos futuros desenvolvimentos em grandes dados, IoT e aprendizagem de máquinas. Sabemos o que nossos clientes precisam e com o poder e os recursos da Hitachi, podemos levá-los até mais rápido.

Pedro Alves

SVP Community / Product Designer for Pentaho at Hitachi Vantara

Não há planos de mudar a estratégia de código aberto ou parar de fornecer uma edição CE para a nossa comunidade! Essa mudança pode acontecer no futuro? Oh, absolutamente sim! Assim como poderia ter mudado no passado. E quando poderia mudar? Quando ele deixa de fazer sentido; quando deixa de ser mutuamente benéfico. E naquele dia, serei o primeiro a sugerir uma mudança em nosso modelo. Se a opensource nos trouxe aqui em primeiro lugar - mudaremos realmente isso agora que as coisas estão se aquecendo? Nós somos loucos, não estúpidos;)

Em resumo, foi criada uma nova empresa com uma estrutura muito maior, chamada Hitachi Vantara, que continuará a trabalhar com o produto Pentaho nas suas versões Enterprise, paga, e Community, gratuita.

Pentaho 8.0

Hitachi VantaraA comunidade está em polvorosa e no evento mundial da Pentaho, o PentahoWorld 2017, que aconteceu na semana passada, entre 25 e 27 de outubro em Orlando na Florida.

Entre todos os fantásticos cases apresentados, surgiu mais uma novidade bombástica. Foi anunciado a versão 8 do Pentaho, já para o mês que vem.

  • Plataforma e Escalabilidade
    • Worker nodes
    • Novo tema
  • Data Integration
    • Suporte de streaming!
    • Execute configurações para jobs
    • Filtros no Data Explorer
    • Nova experiência de Abrir / Salvar
  • Big Data Vendemos Inteligência Empresarial
    • Melhorias em AEL
    • Formatos de arquivo para Big Data - Avro e Parquet
    • Segurança em Big Data- Suporte para Knox
    • Melhorias de VFS para Clusters de Hadoop
  • Outras
    • Ops Mart para Oracle, MySQL, SQL Server
    • Melhorias na segurança da senha da plataforma
    • Mavenization PDI
    • Alterações de documentação em help.pentaho.com
    • Remoção de recursos:
      • Analisador em MongoDB
      • Plug-in móvel (desativado em 7.1)

Conclusão

Hitachi Vantara Com investimentos que só uma grande corporação pode fazer, o produto tem tudo para se disseminar ainda mais e ganhar espaço dos grandes players. A equipe de desenvolvimento não para, ao contrário dos concorrentes que só pensam em vender licenças de uso de suas ferramentas. Cada vez mais o pentaho traz segurança, facilidade em desenvolver e manter e o melhor de tudo, com funcionalidades que surpreende até aos mais exigentes. É verdade que ainda são necessários conhecimentos em Java Script e MDX para a implementação de dashboards mais específicos, entretanto aplicações simples, mas e poderosas, podem ser criadas em minutos, sem escrever uma linha de código. O caminho é este.

E que venha o Pentaho 8.0!

Links Úteis

E para onde foram os fóruns, wikis e comunidades? Abaixo separamos alguns links importantes, que o deixarão com mais segurança: 

# Dicas
1 Ctools
2 CCC Playground - Documentação dos gráficos Ctools
3 Alguns dashboards de demonstração
4 Pentaho Community website
5 Grupo de usuários Brasil
6 Forum mundial da comunidade
7 Blog Pedro Alves
8 Desenvolvimento, treinamento e consultoria especializada em Pentaho

Referências

Como 'Simpsons' consegue prever o futuro da tecnologia e do mundo?

Simpsons previu Trump presidente em 2000

Viagem no tempo, coincidência, análise de Big Data... Muitas as razões são especuladas como brincadeira para a série no ar há décadas continuar surpreendendo seus telespectadores com previsões que pareciam inimagináveis.

William Edwards Deming

"Em Deus nós confiamos; todos os outros devem trazer dados."

"In God we trust; all others must bring data."

A lista de vezes em que "Os Simpsons" previram o futuro da tecnologia e da sociedade em geral é extensa. Volta e meia vemos casos do tipo – já rolou com a eleição de Donald Trump, com smartwatches, correções automáticas no celular... Mas como o desenho consegue acertar tanto?

Viagem no tempo, coincidência, análise de Big Data... Muitas as razões são especuladas como brincadeira para a série no ar há décadas continuar surpreendendo seus telespectadores com previsões que pareciam inimagináveis.

O site Mic conversou com ex-executivo dos Simpsons, um estatístico e um professor de matemática para tentar entender o que está por trás de tantos acertos. E as razões são mais mundanas do que você imagina.

1 - É tudo questão de quantidade

Episódio futurístico de 1995 tem Lisa falando com sua mãe por um telefone que continha uma tela de vídeo em tempo real
A série "Os Simpsons" está no ar desde 1989. São mais de 600 episódios já mostrados na TV. Em cada episódio, há uma quantidade enorme de piadas. Deu pra entender, né? Quanto mais conteúdo, mais chance de pelo alguma das cenas retratadas em certos episódios estar certa.

"Nós fizemos um zilhão de episódios de televisão, então são muitas oportunidades para fazer previsões. Não acho que alguém fale das previsões que os Simpsons erraram, mas a lista é muito mais longa do que as coisas que foram certas", apontou ao site Daniel Chun, ex-executivo do seriado.

O número de previsões da série realmente não é baixo. Matt Zaremsky, professor assistente de matemática da Universidade de Albany, estima que o desenho fez mais de 120 mil piadas em suas 29 temporadas, levando como base uma média de 8,54 por minuto nas primeiras 12 temporadas. À conta, são adicionadas mais de 1.200 "previsões explícitas sobre o futuro".

"Dos episódios baseados no futuro, estimo em 500 no total as previsões. Dos outros episódios regulares, estimo uma por episódio, o que daria 624 (até a realização da entrevista)", aponta.

De todas as previsões, muitos citam como 20 o número de previsões acertadas, apesar de que o número pode e deve ser maior. Se forem consideradas 20 entre 1.224, a porcentagem de sucesso é de 1,6%.

Com 20 previsões acertadas entre 1.224, a porcentagem de sucesso é de 1,6%

Matt Zaremsky

"As estatísticas dizem que os Simpsons tiveram tantas piadas e previsões que essencialmente tiveram apenas sorte."

2 - O que é uma previsão?

Simpsons e uma espécie de Apple Watch em 1995
Outro tema levantado pelo site é que as pessoas são generosas com a palavra "previsão". Muitos artigos e vídeos são feitos sobre as profecias dos Simpsons, mas essas visões do futuro não são necessariamente chocantes ou específicas do seriado. Um exemplo citado é que o celular no pulso (que lembra os atuais smartwatches) em um episódio de 95 não é tão original.

"O exemplo é que o Simpsons tinha algo que parecia um Apple Watch. Bom, um dispositivo de comunicações no pulso remonta a até Dick Tracy (tira de quadrinhos que estreou em 1931) e os recursos do Apple Watch não vão ser exatamente os mesmos que os Simpsons tinham no relógio. Você tem que dizer se isso é uma previsão ou não", opina Gary Simon, professor aposentado de estatística da New York University Stern School of Business.

3 – O estilo da série

Chapéu com câmera em episódio de 1994 lembra muito as câmeras GoPro
Pelos Simpsons serem um cartoon, os roteiristas podem colocar no seriado qualquer celebridade da vida real nos episódios que quiserem – como ocorreu com Donald Trump em 2000. Os roteiristas também podem criar previsões realísticas diferentes porque a série se passa em dias atuais muito parecidos com a nossa sociedade do presente.

Obviamente, um cartoon pode fazer muito mais previsões do que dramas da TV que se passam no passado, como Downton Abbey. Programas de comédia também são escritos de uma maneira que os espectadores consideram mais realista, segundo Chun. Muitos médicos consideram a comédia Scrubs mais realista da vida em um hospital do que o drama ER, de acordo com o ex-executivo.

"Quando escreve um drama, o roteirista normalmente tenta ter princípios e trata uma sociedade que realmente respeita a moral, onde todos são muito sérios e atuam com máxima integridade em todos os momentos", aponta.

É claro que nos últimos anos a família Simpsons ganhou um concorrente de peso para prever o futuro: a série de ficção Black Mirror, atualmente na Netflix, mas que tem como função exatamente prever uma sociedade futurística baseada em nossas tecnologias atuais.

4 – O cinismo dos roteiristas

Espécie de autocorretor apareceu em episódio de 1994 com um aparelho Newton da Apple
Uma parte das previsões acertadas do Simpsons também é associada ao estilo dos roteiristas. Eles são cínicos e retratam sua visão de mundo no seriado.

"Existe uma visão de mundo que os roteiristas dividem com alguns princípios básicos. Entre eles, de que as pessoas são gananciosas e que as corporações são terríveis e têm uma tendência de arruinar tudo. A corrupção é desenfreada e a sociedade como um todo tem a memória de um peixe", cita Chun, ex-executivo do seriado.

Alguma semelhança com a realidade? Bom, então enquanto a sociedade seguir desta maneira, os Simpsons continuarão acertando.

Fonte:
https://tecnologia.uol.com.br

Como usar Data Science para revelar perfis comportamentais?

Em junho deste ano, a empresa Tail Target, em parceria com grupos de usuário, fez um estudo sobre o perfil do desenvolvedor Java no Brasil. Para isso, divulgou entre os desenvolvedores um link que deveria ser clicado por quem quisesse participar da pesquisa.

Este link não continha uma pergunta sequer nem levava para nenhum questionário. Imediatamente, choveram e-mails avisando que o link divulgado estava errado. Não estava. Em menos de uma semana estava pronto um estudo completo que mostrava os interesses, demografia e estilo de vida dos desenvolvedores. Mágica? Não, Data Science.

Data Science é um novo campo que alia Big Data, processamento estatístico e inteligência artificial para encontrar informações e detectar padrões. É cada vez mais comum encontrar grandes empresas cuja tomada de decisão está baseada em Data Science.

Para outras, Data Science é fundamental para a própria existência do seu negócio. No Netflix, 75% da audiência vem do seu algoritmo de recomendação, que é um ótimo exemplo de Data Science aplicada. A plataforma de relacionamentos e-Harmony usa Data Science para encontrar o par ideal para uma pessoa e já é responsável por 5% dos casamentos nos EUA.

O estudo sobre o perfil do desenvolvedor Java analisou dados de navegação anônimos de centenas de pessoas que visitaram um dos sites sobre desenvolvimento Java que estavam sendo monitorados. Fazendo uma análise sobre que outros sites estas pessoas visitavam, algoritmos de inteligência artificial detectaram padrões que permitiram traçar um perfil comportamental dessas pessoas.

Segundo esse estudo, 88% dos desenvolvedores Java brasileiros são homens e apenas 12% são mulheres. Os adultos representam a maioria desses desenvolvedores (44%), seguidos de jovens adultos (30%) e adolescentes (25%). Finanças, tecnologia, futebol, viagens e TV, nessa ordem, são os assuntos que mais interessam os desenvolvedores.

A surpresa nesse estudo veio ao medir os microssegmentos que mais interessavam aos desenvolvedores homens e mulheres. Entre os homens, os principais microssegmentos são TV Aberta, novelas, carros de alta renda, séries de TV e viagens internacionais. Já as mulheres preferem ler sobre TV Aberta, TV a cabo, cabelo e maquiagem. Ou seja, os desenvolvedores homens são noveleiros. As desenvolvedoras não.

Os algoritmos aplicados não coletam informações demográficas nem qualquer informação fornecida pelos usuários. O que eles fazem é processar registros de acesso a milhares de sites e executar uma série de algoritmos de inteligência artificial que tentam adivinhar as informações demográficas e os interesses baseado no comportamento online dessas pessoas.

Obviamente existe uma margem de erro nesses algoritmos, mas eles têm se tornado cada vez mais precisos. Depois da publicação deste estudo, um pesquisador da Universidade de Kent enviou os dados de uma pesquisa similar feita em 2003. Esse estudo usou métodos tradicionais: entrevistas e questionários para encontrar a demografia do desenvolvedor Java. O estudo de 2003 identificou que 88% dos desenvolvedores eram homens. Esse é exatamente o mesmo número encontrado pelos algoritmos que fizeram o mesmo levantamento usando dados comportamentais.

*Fabiane Nardon é PhD em Engenharia Eletrônica pela Escola Politécnica da USP, Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul e Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade de Passo Fundo. Desde 2012, é a Cientista Chefe da Tail Target.

fonte

Digital Analytics: desmistificando o fabuloso mundo das métricas digitais

Web Analytics, Digital Marketing Analytics, Online Analytics, Business Intelligence, Big Data, Google Analytics… São tantos nomes e misturebas desenfreadas que é difícil entender de fato o que faz, ou não, parte do universo das métricas digitais.

Pra tirar essa bagunça da frente e ajudar a simplificar o conceito, principalmente mostrar que vai muito além de ferramentas, adaptei esse artigo no qual compartilho os seguintes assuntos com você:

  1. Digital Analytics em 140 caracteres
  2. Digital Analytics é o mesmo que usar o Google Analytics?
  3. Digital Analytics é o mesmo que Web Analytics?
  4. E Business Intelligence / BI, é Digital Analytics?
  5. Posso chamar só de Analytics?
  6. Direto ao ponto: o que é Digital Analytics?
  7. Aplicações de Digital Analytics
  8. Bônus: como começar
  9. Referências

1. Digital Analytics em 140 caracteres

"Utilização de dados para a otimização recorrente da experiência online dos seus usuários."

Experiência online pode ser vender, utilizar um app, postar em uma rede social, clicar em um anúncio etc.

Usuário pode ser um cliente, um funcionário, um parceiro etc.

De fato, Digital Analytics não é nem de perto um bicho de sete cabeças.

2. Então é o mesmo que usar o Google Analytics?

Não. Usar o Google Analytics para a tomada de decisão de melhorias no seu site faz parte do escopo de Digital Analytics, mas é apenas uma das possíveis aplicações desse universo todo potentoso.

  • Analytics Maturity Model publicado na Twinkle Magazine

Explicando visualmente:

Este é um modelo criado por um profissional de renome no mercado, o Stéphane Hamel, que foi diretor em uma das consultorias mais prestigiadas do segmento, a Cardinal Path.

O Online Analytics Maturity Model mostra pra gente que Digital (ou Online) Analytics vai muito além de ferramentas (tools) e tecnologia. Contempla também do gerenciamento de times a processos e metodologias. Logo o Google Analytics é "só" um aspecto de uma dessas pontas desse gráfico.

Só esse tema merece um belo post no futuro, mas acho que deu para ter uma noção né?

3. É o mesmo que Web Analytics?

Web Analytics & Digital Analytics são sinônimos, porém o último a gente pode dizer que é a versão melhorada do primeiro, que ficou muito datado.

O termo "Web" é muito ligado à WWW (World Wide Web) e consequentemente ao browser, porém hoje a gente respira mobilidade e internet das coisas (IoT), então nada mais justo que ampliar de "Web" para "Digital".

Isso não é algo que tô puxando da cartola não, uma das maiores associações do mercado, a Digital Analytics Association (DAA), mudou do seu antigo nome "Web Analytics Association" (WAA) para o atual em 2012 justamente por esse motivo.

Logo, se você é mais Old School e prefere continuar usando o termo Web Analytics, tem problema não. Provavelmente você já usou mouse de bolinha e monitor CRT no seu passado longínquo e, assim como eu, pode ser um pouco mais apegado ao vocabulário tech-clássico.

4. E Business Intelligence / BI?

Não. E sim.

Confesso que é um pouco revoltante a descarada prostituição e buzzwordificação do termo. Tudo quanto é agência digital do novo século faz, vende e contrata gente de BI: de analista de BI, estagiário de BI, gerente de Business Intelligence, programador BI…

Aí você vai ver na descrição da função, é pra tirar relatório no Google Analytics, analisar desempenho de mídia ou confeccionar lindas e coloridas planilhas de Excel. Melhor falar que a vaga é para Digital Analytics (ou Online Analytics, ou Web Analytics ao melhor estilo mouse com bolinha).

Revoltas à parte, Business Intelligence está para o Sistema Solar assim como Digital Analytics está para o planeta Terra (#AmoAnalytics). Um está incluído no outro, mas o primeiro é monstruosamente maior.

“(…) a set of techniques and tools for the acquisition and transformation of raw data into meaningful and useful information for business analysis purposes”

Este é o "Tweet" na Wikipedia sobre Business Intelligence, e se você tiver alguns minutos de paciência verá que BI é mais amplo, complexo e encorpado que o nosso querido fitness Digital Analytics, mas isso não deixa em nada o último desinteressante, mesmo que a gente não chegue a comentar aqui sobre Ralph Kimball ou William Inmon, as duas maiores referências no tema... então bora continuar com nossa lupa analisando o nosso planeta azul de métricas.

[revolta ON] Só pra não perder o hábito: você usar o Google Analytics pra gerar relatórios de performance do seu site e dizer que faz BI seria como você fazer a arte de um cartão de visitas da empresa do seu tio (sim, você é o sobrinho) e dizer para os amiguinhos que faz planejamento e desenvolvimento estratégico de comunicação e publicidade. [/revolta OFF]

E o Big Data?

Você pode praticar Digital Analytics e Big Data ao mesmo tempo, uma vez que o último se refere a uma quantidade elefântica de dados. Ou seria baleística-azulística?

Transcendendo a biologia da coisa, Big Data, que virou outra buzzword, está ligada da coleta à extração de dados a partir de uma volume realmente monstruoso de dados, com intuito de fazer descobertas (a.k.a. gerar insights). Logo o Big Data é praticável tanto no escopo de Digital Analytics como em Business Intelligence.
Entenda melhor este processo seguindo este link.

5. Posso chamar só de Analytics?

Ô se pode. Deve. É nome short, tá na moda também. Ousaria dizer que "Analytics" é sexy. O que tenho reparado é que ficou chic, cool, descolado, e que cada vez mais ganha novos prefixos.

Veja se você já se deparou com algum desses aí:

  • Digital Marketing Analytics
  • Startup Analytics
  • Online Business Analytics
  • eCommerce Analytics
  • App Analytics

Só de usar, já dá uma embelezada né? #AnalyticsSuaLinda

E o significado é o mesmo pra tudo, porém já está segmentado no seu devido contexto:

"Utilização de dados para a otimização da experiência online dos seus usuários [no App / no Ecommerce / na Startup / etc…]"

6. Afinal de contas, sem enrolação, do que se trata Digital Analytics?

Agora vamos à parte mais teórica do texto, só pra deixá-lo um pouco mais sério:

A gente aprendeu antes que

Digital Analytics tem um bocado de nomes doidos, que você pode escolher na maioria das vezes como chamá-lo, mas por favor não use o termo BI pra se referir a tarefas como gerar relatórios no GA, ou ainda atestar que o CTR escapuliu do CPC que foi enquadrado pelo CPA.

E agora vamos aprender que

De uma forma bem objetiva, Digital Analytics compreende um conjunto de técnicas, processos e metodologias que visam a utilização de dados em ambientes digitais para a otimização recorrente e (melhor) tomada de decisão, percorrendo ao menos 3 áreas ou estágios:

  • Coleta de dados (Data Capture): ferramentas, armazenamento de dados, integridade, implementações técnicas, modelagem etc.
  • Visualização dos dados (Data Reporting): relatórios, painéis de controle (dashboards), monitoramento, alertas etc.
  • Análise dos dados (Data Analysis): geração de insights, criação de planos de ação e otimização, formação de base de conhecimento, aprendizado etc.

Avinash Kaushik

em seu livro Digital Analytics 2.0

"Digital analytics is the analysis of qualitative and quantitative data from your business and the competition to drive a continual improvement of the online experience that your customers and potential customers have which translates to your desired outcomes (both online and offline)"

Em tradução livre e descompromissada, seria algo como "Digital Analytics é a análise de dados quantitativos e qualitativos do seu negócio e dos concorrentes orientada ao melhoramento contínuo da experiência dos seus clientes e potenciais clientes que se traduz no seu retorno desejado (ambos online e offline).

E fechamos esta parte teórica com mais uma definição:

Digital Analytics Association

What is Digital Analytics?
"The science of analysis using data to understand historical patterns with an eye to improving performance and predicting the future. The analysis of digital data refers to information collected in interactive channels (online, mobile, social, etc.). Digital Analytics has become an integral part of core business strategies and maintaining a competitive edge. Digital data started the Big Data meme as it heralded the onslaught of Volume, Variety and Velocity, opening the door to new types of correlative discovery much wider. Digital Analytics is a moving target of innovation and exploration. That’s what makes it fascinating."

Realmente fascinante!

[Modo Preguiça ON] Link para o Google Tradutor

7. Que tal demonstrar algumas aplicações?

  • Exemplo de Dashboard postado por ∆ Studio–JQ ∆ no Dribble

Vamos explorar mais a fundo em outras postagens, porém para ficar fácil ligar o nome à coisa, alguns exemplos de aplicações de Digital Analytics:

  • Desenvolver dashboards (painéis de métricas).
  • Gerar relatórios de desempenho de mídia.
  • Implementar ferramentas de analytics com as melhores práticas de mercado.
  • Planejar e definir os indicadores chave de performance (KPI's) do seu site ou campanha.
  • Integrar diferentes fontes de dados em um Data Warehouse.
  • Utilizar os dados coletados para criar novos planejamentos de comunicação digital.
  • Criar e planejar testes A/B definindo métricas de sucesso.
  • Formar uma base de conhecimento do comportamento de navegação do seu usuário.
  • Desenvolver automações (e-mails, conteúdo personalizado, formulários de lead etc.) com base neste mesmo comportamento de navegação.
  • Criar públicos e segmentos de audiência para Remarketing.
  • E a lista vai longe…

Você deve ter notado vários itens acima são táticas ou ações de Marketing Digital, Inbound Marketing e/ou Growth Hacking. Não tem jeito, todos estão relacionados, ligados nessa [termo duramente censurado] gostosa capicce?

No final, a coisa funciona mais ou menos assim: você pode praticar marketing digital ou inbound sem nem olhar para Digital Analytics (shame on you). Mas na maioria das vezes, a prática de Digital Analytics estará sempre associada a outros temas. Sem dúvida uma bela de uma companhia!

8. **Bônus — Como começar?

Aproveitando toda a nova onda de Inbound & Fórmula de Lançamento, marotamente vou compartilhar 2 bônus com você:\

a. Curso oficial do Google

Se já não está praticando hoje nenhuma das atividades de Digital Analytics, ou se já está, mas quer aprofundar seus conhecimentos, minha recomendação top estrela na testa é sempre a mesma: comece pelo curso oficial do Google, o Digital Analytics Fundamentals .

É free. É top. É online e, pra quem prefere, tem legenda em português. Mas não se acostume com traduções, pois a maior parte do conteúdo de Digital Analytics na web está em inglês.

b. Avaliação de Digital Analytics Maturity

  • Exemplo de Relatório da Ferramenta DigitalAnalyticsMaturity.org

Mais um 0800, mas dessa vez se você não se sente confortável em ler em inglês nem tente.

Essa é uma ferramenta free de auto avaliação do modelo de maturidade de Analytics, citado anteriormente.

Espero humildemente que este artigo tenha contribuído um pouquinho mais na sua jornada pelo nirvana Analítico.

Tem sugestões e referências? Elogios de montão? Críticas vulcânicas? Deixe seu comentário!


"Muito obrigado e até a próxima!
May the Analytics be with you!!!"

9. Referências

Pra desenvolver esse texto usei as referências legalmente surripiadas e devidamente creditadas:

Generalista ou especialista? Kubrick parece ter a resposta.

Stanley Kubrick

Que tipo de executivo contratar: Generalista ou Especialista?

Se estivesse vivo, Stanley Kubrick teria completado 90 anos no dia 26 de julho. Muito já se falou sobre este gênio do cinema e seu legado mas, talvez, poucos tenham feito paralelo entre a carreira do artista e o mercado corporativo. Em termos gerais, uma das grandes questões de recursos humanos é definir que tipo de executivo contratar: generalista ou especialista? Kubrick parece ter a resposta.

O diretor filmou apenas 13 longas-metragens, sendo que pelo menos sete de seus filmes se tornaram obras-primas reconhecidas e plenamente aceitas no meio artístico. Outras películas, no todo ou em parte, também se destacaram como pérolas cinematográficas. O mais instigante, de fato, é a variação de gênero que o cineasta vivenciou na profissão. Em Dr. Fantástico, fez comédia de humor negro. Spartacus, épico. 2001, expandiu o alcance da ficção. Uma odisseia no espaço! Com O Iluminado, intensificou o horror psicológico. Explorou a guerra em Nascido para Matar. Refinou a história policial em O Grande Golpe. É como se um executivo de marketing percoresse segmentos tão distintos como a indústria bélica, o comércio exterior, a inteligência artificial, hotelaria, recrutamento e seleção, loterias etc. Sempre com resultados bem acima da média.

Kubrick abordou diversos gêneros do cinema
assim como um executivo generalista atua em
diferentes segmentos de mercado.

E não é apenas na diversidade de estilos que Kubrick foi um generalista. Nos sets de filmagens atuava em outras frentes – fotografia, roteiro, efeitos especiais, montagem e produção. Também participava da direção de arte, da cenografia e da sonorização, com controle absoluto, embora os créditos fossem associados a outros profissionais atentos à sua batuta. Estudo conduzido por pesquisadores da Columbia Business School e da Tulane University com 400 executivos confirmou a vantagem daqueles que trazem um repertório mais amplo e eclético, com experiências diversas, tendendo a assumir posições de liderança mais rapidamente. No jargão do RH, Kubrick tinha habilidades multifuncionais (cross-functional skills).

Outra pesquisa, encomendada pela Microsoft e realizada pela International Data Corporation – IDC, empresa global de inteligência de mercado e consultoria, após avaliar 76 milhões de vagas de empregos, cravou que as oportunidades mais promissoras de ascensão profissional entre 2016 e 2024 exigirão competências multifuncionais em detrimento de habilidades técnicas e específicas, mesmo em áreas como TI, direito e saúde. A consultoria ainda apontou que nas 10 principais habilidades do profissional do futuro estão a orientação para o detalhe (detail oriented). O generalista não é um “superficialista”.

Relatórios de importantes universidades e
empresas americanas apontam as
competências multifuncionais como
habilidades essenciais do profissional do
futuro.

Mais uma vez Kubrick corresponde. Como um cientista de dados que cruza estatísticas, amostras e informações diversas do negócio para orientar estratégias mercadológicas, o cineasta americano ficou conhecido por seu perfeccionismo. Nas filmagens de 2001: Uma Odisseia no Espaço, desenvolveu a centrífuga que simulava os movimentos e efeitos de gravidade zero em uma estação espacial, muito similares ao que acontece na Estação Espacial Internacional construída 30 anos depois. O clássico que completou 50 anos este ano e que está sendo homenageado pelo Museu da Imagem e do Som – MIS em São Paulo, recebeu o Oscar de efeitos especiais. Para gravar Barry Lyndon, filme de época com locações na Inglaterra, encontrou na NASA a lente que permitiria a filmagem sob à luz de velas, com resultados estéticos jamais vistos e ainda não superados. A obra é uma referência estilística, inspirada em quadros do século XVIII, e transposta para as telas de cinema com rara beleza. Em O Iluminado utilizou os recursos da recém-inventada steadicam para obter planos-sequências fascinantes como nas cenas dos corredores e no labirinto do hotel Overlook.

Sempre na vanguarda da tecnologia, Kubrick
já abordava a inteligencia artificial, com o
computador HAL 9000, muito antes da
massificação deste conceito.

O reconhecimento pela gestão de atores é outro diferencial. Ao gravar inúmeras tomadas até a perfeição, Kubrick extraiu atuações icônicas de Peter Sellers, Sue Lyon, Malcolm McDowell, Jack Nicholson, Shelley Duvall e R. Lee Ermey. O desejo de trabalhar com o mestre fez o casal Tom Cruise e Nicole Kidman, o mais cobiçado na década de 90, dedicar-se exclusivamente ao filme De Olhos Bem Fechados, rejeitando qualquer outra oferta durante as gravações.

O ponto máximo da meticulosidade de Kubrick, no entanto, foi o projeto Napoleão. Embora não tenha sido viabilizado por limitações orçamentárias, o trabalho de pré-produção é considerado o mais perfeito já realizado. O livro Napoleon: The Greatest Movie Never Made (editora Taschen), sem tradução em português, de Alison Castle, revela o envolvimento do diretor na intensa pesquisa das locações, cenários, figurinos, elenco, cronologia dos fatos, textos históricos, cinematografia e no desenvolvimento dos argumentos e do roteiro para fundamentação da obra, o que gerou conteúdo e uma base de dados com aproximadamente 17 mil imagens relacionadas à era napoleônica. A intenção do filme, inacabado, fez a fama do diretor, completo.

Como um cientista de dados, Kubrick reuniu
conteúdo e 17 mil imagens para filmar a vida
de Napoleão Bonaparte.

A diversidade é um conceito poderoso e para profissionais generalistas, o conhecimento humano, em qualquer substância, forma ou amplitude é matéria-prima. Soma-se liberdade criativa e ousadia e tem-se o ambiente perfeito para o desenvolvimento de novos produtos, serviços e soluções nos negócios. O relatório da IDC ainda traz que a criatividade (creativity), também compõe o perfil do futuro executivo. Kubrick buscou nas outras artes elementos para enriquecer a sua própria. Escreveu seus filmes a partir da literatura de Nabokov, Clarke, Burgess, Thackeray, King, Schnitzler; orquestrou suas tramas com Strauss (Johann e Richard), Beethoven, Schubert, Haendel, Penderecki, Liszt, Ligeti; inspirou-se nas pinturas de Gainsborough, Reynolds, Chardin, Watteau, Chadowiecki para estabelecer o virtuosismo estético definitivo na sétima arte. Ganhou o reconhecimento dos estúdios, em especial da Warner Bros., que lhe conferia autonomia em troca do prestígio do diretor.

Kubrick buscou na diversidade de outras artes
elementos para enriquecer a sua própria.
Literatura, música e pintura abrilhantaram
a sua obra.

Conquistou a independência. Cativou o público. Impressionou a crítica. Generalista!





https://www.linkedin.com/pulse/generalista-ou-especialista-kubrick-parece-ter-resposta-rodrigo-costa

O perfil do cientista de dados, de acordo com o LinkedIn

Ferris Jumah, cientista de dados do Linked In, publicou na rede um artigo sobre a dificuldade em descrever as características de sua profissão, mesmo que já existam diversos materiais que oferecem descrições e guias sobre esta carreira. Jumah fez algo diferente: analisou dados retirados da própria plataforma Linked In, a partir do perfil de pessoas que se dominavam “cientistas de dados”. Assim, conseguiu realizar uma abordagem mais assertiva para a definição desse profissional.

Habilidades mais populares entre os cientistas de dados, de acordo com o Linked In

Data Mining

Machine Learning

R

Phyton

Data Analysis

Statistics

SQL

Java

Matlab

Algorithms

Embora essa lista nos mostre quais são as habilidades mais encontradas nos perfis profissionais, fica difícil relacioná-las observando apenas para um ranking. Para facilitar o entendimento, Ferris Jumah foi mais fundo e criou o seguinte gráfico:

(clique aqui para visualizar a imagem em melhor resolução)

Cada nó representa uma habilidade. Com o objetivo de facilitar a visualização e o entendimento dessas informações, elas foram agrupadas por semelhança e representadas por cores. Em seguida, foram dimensionadas em relação a quantas vezes apareceram conectadas e em suas influências em outras habilidades na rede.

Várias são as conclusões podem ser tiradas a partir desse estudo. São algumas delas:

1) Abordam dados com uma mentalidade matemática

Vemos que machine learning, data mining, data analysisstatistics possuem uma classificação alta. Isso indica que ser capaz de entender e representar dados matematicamente, com intuição estatística, é uma habilidade fundamental para os cientistas de dados.

2) Uso de uma linguagem comum para o acesso, exploração e modelagem de dados

Python, R,e Matlab são as três linguagens mais populares para a visualização e modelo de desenvolvimento, e SQL é a mais comum para acesso a dados . Quando se trata de dados, extrair, explorar e testar hipóteses é uma grande parte do trabalho. Não é nenhuma surpresa que estas habilidades estejam em destaque.

3) Fortes desenvolvedores

Vemos também computer science e software engineering como qualificações, juntamente com Java, C ++, Algoritmos e Hadoop - todas tendo espaço notável na visualização de rede . Estas são as habilidades são usadas principalmente para aproveitar os dados para o desenvolvimento de sistemas.

Provavelmente não existe um profissional especialista em todas essas habilidades, mas sim e um ou duas delas. Esta é, portanto, uma visão holística das características representadas dentro de uma equipe típica de cientistas de dados.

E você, chegou a alguma outra conclusão a partir do estudo de Ferris Jumah? Divida com a gente!

SetorialMetrics

MD

Em breve

SetorialMetrics ajuda você a tomar decisões mais inteligentes com base em seus dados, oferecendo software, análise, desenvolvimento e hospedagem de soluções completas de business intelligence.

Nós proporcionamos os tipos de insights profundos que anteriormente estavam acessíveis apenas por grandes empresas dispostas a investir em cientistas de dados em tempo integral. Com SetorialMetrics, qualquer empresa pode tornar-se verdadeiramente orientada por dados.

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