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Os dados são considerados a força vital das empresas do sector tecnológico. No entanto, muitas organizações ainda lutam para obter valor dos seus dados, apesar de terem informações sobre clientes, utilização de produtos, dados da plataforma IoT, dados de telemetria e muito mais. Alavancar esta riqueza de dados para impulsionar os resultados do negócio, capacitar as iniciativas de IA e garantir a ciber-segurança são passos essenciais para o sucesso a longo prazo.
“De acordo com um inquérito da Deloitte, quatro em cada cinco empresas que adoptam uma abordagem estratégica para gerir os seus dados superam os seus concorrentes e excedem os seus objectivos comerciais.”
Os líderes da indústria tecnológica têm demonstrado ao longo do tempo como se lançar para o sucesso, com passos que podem ser replicados por outras empresas do sector, bem como empresas tecnologicamente adaptadas em qualquer indústria.
Ehhh! Aí vem a boa notícia! Continua a ler para saber mais sobre as principais tendências e disruptores no sector tecnológico, e descobre as oito melhores práticas para que a tua organização esteja orientada aos dados e alcance o sucesso.
Promover uma organização onde todos - líderes e empregados - tomam decisões baseadas em dados é o ideal.
Deverás "procurar a verdade" para tomar melhores decisões através de uma compreensão profunda do mundo. Sem uma cultura orientada pelos dados, é muito difícil dar aos dados a proeminência que merecem.
Compromete-te a tomar decisões baseadas em métricas precisas e fiáveis que apoiem os seus objectivos comerciais.
A fim de gerir a sua empresa utilizando métricas, precisa de descobrir quais as métricas que são relevantes.
Recomenda-se que selecciones entre uma e três métricas para analisar se consegues reunir as fontes de dados num único repositório e desse modo, tirar o máximo partido das mesmas.
Cria uma única fonte governada e escalável para todos os seus dados que permita múltiplos processos empresariais e possa ser consultada de uma forma ágil.
A Snowflake por exemplo, permite às empresas a realização das melhores práticas para a tomada de decisões com base em dados.
Tornar os dados acessíveis de forma fácil e segura para que os utilizadores em toda a organização - desde a engenharia até ao marketing - possam aceder aos mesmos sem se depararem com estrangulamentos. Disponibilizar dados a múltiplas equipas para que possam aceder, manipular e partilhar fácil e autonomamente, sem necessidade de fazer perguntas ou confiar noutras equipas. Levar a sua organização a este nível de Auto-Service é o desafio de qualquer negócio hoje em dia.
Eliminar silos de dados que impedem a comunicação e permitem um ambiente de colaboração com acesso instantâneo e seguro aos dados em todo o ecossistema de áreas de negócio. A ligação de dados de produtos em toda a cadeia de valor - desde vendas e marketing a finanças, RH e cadeia de fornecimento, e a evolução para uma plataforma de dados e processos analíticos que crescem em toda a frente e back office é fundamental.
Criar uma mentalidade de teste e aprendizagem ao adoptar iniciativas de IA, obtendo feedback rápido dos utilizadores e incorporando-o em lançamentos subsequentes.
De acordo com um inquérito da Deloitte, 73% das empresas acreditam que a IA é hoje crítica para os seus negócios.
Contar com uma infra-estrutura de dados moderna, tal como o Snowflake Data Cloud, é essencial para a capacitação de tecnologias que permitam a tomada de decisões com base em dados.
O maior desafio para a adopção de tecnologias de IA é não ter uma infra-estrutura de dados moderna. Os métodos de aprendizagem mecânica só podem aprender alimentando-se dos dados fornecidos por estas plataformas.
Construir e investir na adopção de um quadro de governação de dados para mitigar o risco e ajudar a assegurar o sucesso empresarial futuro.
Segundo o Gartner, quase 80% dos executivos dizem que as empresas perderão vantagem competitiva se não utilizarem os dados eficazmente, no entanto, mais de 50% das organizações não dispõem de um quadro formal de governação dos dados.
A Snowflake proporciona às empresas implementar as melhores práticas para a tomada de decisões com base em dados.
A Snowflake elimina silos de dados para que diferentes equipas possam simultaneamente aceder e trabalhar com praticamente todos os dados a partir de uma única plataforma global.
Snowflake proporciona um desempenho e escalabilidade virtualmente ilimitados para organizações que querem aproveitar as mais recentes tecnologias, tais como a IA e a aprendizagem de máquinas, para aumentar o valor dos seus dados.
O Snowflake Data Cloud permite às empresas evitar o risco e o incómodo de ter de copiar e mover dados obsoletos. Em vez disso, podem aceder com segurança a conjuntos de dados governados e partilhados em tempo real e receber actualizações automáticas em tempo real.
O Floco de Neve facilita a colaboração segura em todo o ecossistema de áreas de negócio, com a capacidade de aceder a conjuntos de dados partilhados e serviços de dados adicionais através da Nuvem de Dados do Floco de Neve.
Referências: Todos os direitos reservados à Snowflake
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Os bancos estão a sentir de perto a respiração dos concorrentes de fora do panorama bancário na maratona para tornarem-se "os melhores" amigos dos utilizadores nas suas transacções e gerenciamentos bancários diários.
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Imagina que estás num jogo de vídeo. O típico onde se tem de fugir do mau da fita até chegar a um castelo onde se estará a salvo. Estás a dar o teu melhor, vê o castelo à distância, mas... oh oh mesmo antes de lá chegar cais num penhasco. Por isso tens a opção de ficar no limite e deixar que o mau da fita o apanhe ou saltar de um penhasco... do qual não sabe se vai conseguir sair com vida. O que farias?
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Neste guia vamos descifrar o antes e o depois da troca e análise de dados à medida que estes evoluem dos sistemas tradicionais herdados para novas plataformas de dados em cloud. Vamos descobrir o desafio fundamental que os analistas enfrentam, revelar a solução que põe fim a todos os problemas, e finalmente olhar para 4 best practices para pôr a mudança em marcha agora. Soa bem, não achas? Rápido e conciso. Agora vamos ao que interessa.
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Um dos fundamentos de qualquer organização orientada para os dados é estabelecer uma série de processos analíticos capazes de simplificar o acesso a todos os tipos de dados. Do mesmo modo, quando se começa a utilizar tecnologias de nuvem, os processos analíticos tornam-se mais abrangentes, permitindo-lhe deixar para trás tarefas enfadonhas de gestão de informação e começar a fornecer grandes experiências de dados.
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Criar uma boa cultura de dados para começar a colher os benefícios da personalização à escala. A Data Science permite aos marqueteiros consolidar e extrair insights de todos os seus dados (independentemente do formato), reconhecer padrões nesses dados, e prever comportamentos futuros para criar campanhas de personalização à escala quase em tempo real.
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Já passou uma década desde que o termo "Big Data" se tornou omnipresente, e o investimento dos departamentos de marketing em tecnologia para aproveitar os benefícios destes "Grandes Dados" aumentou significativamente desde então.
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Se és um analista de marketing, conheces demasiado bem as expectativas em torno de uma tomada de decisão ágil e baseada em dados. A pressão para fornecer uma visão mais rápida da eficácia das campanhas recai directamente sobre os teus ombros, incluindo permitir uma tomada de decisão ágil para que as campanhas possam ser optimizadas. Mas porque é que os analistas de marketing não estão a analisar, não estão a trabalhar o suficiente, estão a fazer snowboard, a jogar ténis de paddle ou a trabalhar à distância com as suas séries favoritas em segundo plano?
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Diz a lenda que não há muito tempo havia uma empresa muito boa que todos invejavam porque tinha os melhores analistas do mercado, as melhores plataformas internas e uma riqueza de dados proprietários com os quais tomava todas as suas decisões. Viveram num mundo idílico, até que de repente os seus concorrentes começaram a ultrapassá-los de uma forma surpreendente.
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A análise de dados está a tornar-se rapidamente a chave para uma estratégia empresarial de sucesso. Mas sem a abordagem, competências e tácticas correctas, as suas iniciativas de dados podem não ter sentido. A análise de dados tornou-se um dos mais importantes diferenciadores empresariais e tecnológicos para as empresas, permitindo-lhes obter conhecimentos detalhados sobre praticamente todos os aspectos das suas operações, ganhando assim uma vantagem sobre a concorrência.
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Graças ao Machine Learning pronto para melhorar e, em alguns casos, até mesmo substituir a tomada de decisões humanas, os Responsáveis de Dados, Cientistas de Dados e CIOs estão a reconhecer que as formas tradicionais de organização de dados para consumo humano não serão suficientes na próxima era de tomada de decisões baseada na inteligência artificial (IA). Isto deixa um número crescente de empresas focadas no futuro com apenas um caminho em frente: para que as suas estratégias de machine learning tenham sucesso, terão de ser perturbadoras na cadeia de valor de gestão de dados de ponta a ponta.