Gamificação corporativa: novas experiências para clientes e colaboradores

maio 27, 2022
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Autor

Qintess

Se você não sabe o que é gamificação corporativa nos ambientes empresariais então este post é para você. Veja como isso pode influenciar sua empresa!

Desde os tempos primórdios, a humanidade sempre teve grande engajamento para criar, apreciar e participar de jogos. Presentes desde a Antiguidade, os jogos abordam aspectos culturais, sociais e até econômicos das sociedades que os desenvolveram.

No decorrer dos séculos, o avanço de novas ferramentas e tecnologias possibilitou uma expansão criativa dentro do universo lúdico.

Sejam eles analógicos ou eletrônicos, individuais ou colaborativos, é comprovado que nós somos atraídos por jogos.

Hoje, os jogos não exercem apenas a função de divertir, mas são uma importante forma de engajar e criar valor nas experiências de clientes e colaboradores de grandes empresas.

Mas como fazer isso? Ao longo deste artigo, você vai entender o que é gamificação, onde ela se aplica e quais os benefícios que ela pode trazer para os negócios ao traçar metas

O que é Gamificação?

A gamificação (também conhecida como ludificação ou gamification, em inglês) é a aplicação de diferentes técnicas e mecânicas de games em situações rotineiras, não relacionadas ao contexto convencional dos jogos.

O termo gamification foi criado em 2002 pelo programador britânico Nick Pelling, no entanto, sua popularização deu-se em meados de 2010, quando empresas decidiram criar sistemas de conquistas e recompensas em seus softwares.

O principal objetivo dessa estratégia é estimular a participação de quem está envolvido, pois instiga características inerentes do ser humano, como a competitividade e a cooperação, além de envolver a ideia de status (como sistemas de pontuação e rankings) e senso de realização (ao alcançarmos um objetivo, por exemplo).

Os principais elementos da gamificação

Na metodologia, os elementos e recursos comuns dos games são adaptados para conversar da melhor maneira com o objetivo da atividade proposta. Os principais elementos são:

Storytelling: a arte de contar histórias é utilizada principalmente para engajar o público-alvo e gerar interesse pelo conteúdo compartilhado.

Avatar: o uso dessa ferramenta, normalmente diretamente atrelada ao uso de storytelling, facilita a imersão do participante na dinâmica ali proposta.

Desafios: a presença de metas com certo grau de dificuldade tem como objetivo motivar participantes a se esforçarem para alcançar objetivos.

Recompensa: mais explorado, o recurso de recompensa também estimula o interesse do público, desde que usado de maneira estratégica.

Pontos: visto como um sistema de recompensa, o emprego da tática facilita a visualização do progresso durante a dinâmica.

Ranking: o recurso, que instiga diretamente a competitividade, serve para identificar os melhores colocados, estimulando interesse dos participantes em se esforçar para alcançar melhores colocações.

Na prática: os tipos de gamification

As possibilidades são infinitas: técnicas de gamificação podem ser usadas para atrair e engajar pessoas, promover o aprendizado e motivar determinadas ações do público-alvo – tudo isso de forma mais dinâmica e orgânica do que métodos convencionais.

Educação

Nos dias atuais, com o avanço da tecnologia, conseguir a atenção de crianças e adolescentes acabou se tornando um desafio no sistema de ensino.

Além de ser utilizado para ajudar no aprendizado de pessoas com dificuldade para seguir o modelo padrão de ensino, a abordagem ganhou potência nos últimos anos com o crescimento de sistemas de EAD, desenvolvendo técnicas criativas para manter a atenção do aluno e até oferecendo experiências diferenciadas.

Saúde

Na área da saúde, elementos da gamificação são usados principalmente para motivar pessoas a seguirem melhores hábitos.

Um exemplo bem aplicado são aplicativos de atividade física, que registram e acompanham o progresso de seus usuários, deixando visível a evolução e motivando o uso contínuo.

Empresarial

A presença da gamificação no mundo corporativo é um assunto cada vez mais presente. As organizações identificaram nessa prática um ótimo recurso para promover melhorias de desempenho no trabalho e atrair o interesse dos profissionais das novas gerações.

Para Jane McGonigal, designer de jogos e uma das principais referências em gamificação, os games são uma ferramenta para mudar o mundo e proporcionam sentimentos de otimismo e esperança nas pessoas.

Vantagens de adotar a gamificação

Seja em forma de dinâmicas de grupo para treinamentos ou capacitação de times para questões operacionais, a adoção da gamificação no mundo corporativo nos negócios proporciona diversos benefícios. As principais vantagens da gamificação corporativa são:

• Crescimento da motivação dos funcionários
• Fortalecimento da cultura organizacional
• Melhora na comunicação interna
• Redução do estresse na equipe
• Atração e fidelização de clientes
• Otimização de processos
• Desenvolvimento de habilidades subjetivas dos profissionais
• Impacto positivo na produtividade dos colaboradores
• Coleta de dados estratégicos para melhoria dos treinamentos
• Melhora nos resultados das ações educativas

Como implementar a gamificação na sua empresa?

Para aplicar as mecânicas de jogos nos negócios, é necessário traçar o objetivo a ser atingido. Seja ele deixar o time de vendas mais motivado ou promover um novo produto, é essencial estabelecer metas e planejar a melhor maneira de alcançá-las.

1.Identificação do problema

A fim de iniciar o planejamento estratégico e definir como utilizar a gamificação da melhor forma, é fundamental compreender porquê ela será utilizada.

Para isso, analisar o cenário de diferentes perspectivas é uma ótima opção. Por meio de colaboradores em diferentes posições dentro da empresa, pode-se compreender o que precisa ser melhorado.

2. Definição do objetivo

A seguir, é preciso definir onde se quer chegar. Entender o que se espera da ação é essencial para avaliar o que será desenvolvido e qual o melhor caminho a ser traçado.

3. Estudo do público-alvo

Uma etapa indispensável ao planejar a implementação da gamificação é conhecer seu público.

Ao identificar peculiaridades de cada participante, entender gostos e características que possuem em comum, descomplicamos o processo e serve de orientação para decidir qual abordagem seguir.

4. Definição de estratégias

Nessa etapa, é hora de decidir qual ação será utilizada. Analisar as possibilidades e entender qual ideia se alinha melhor com público-alvo e objetivos definidos.

5. Mensuração

Tão importante quanto o planejamento estratégico das ações em si, é mensurar resultados.

Realizar testes, pesquisas e entrevistas é determinante para compreender o desempenho da ação. Assim podemos avaliar se a estratégia escolhida foi bem escolhida e rendeu resultados.

Conheça o coletivo Anansi

O uso de técnicas de gamification pode ser o diferencial na forma como sua empresa se relaciona internamente e com o público.

Pensando nisso, surgiu o Anansi Collective.

A cooperativa – que envolve empresas de todos os setores, estúdios de jogos e gamers – constrói narrativas diferenciadas com alto poder de imersão, para melhorar a experiência de clientes e usuários através de jogos, animação e tecnologias XR.

Saiba mais sobre o Anansi Collective!

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Mais Insights

Tecnologia

Do Open Banking ao Open Finance: como fica a segurança na nova era dos dados?

Entenda como as empresas do ramo financeiro devem garantir a segurança dos usuários do novo sistema

O mercado financeiro global está em constante transformação. Mas as mudanças que vêm acontecendo nas operações nos últimos anos podem ser vistas como verdadeiras revoluções que afetam todo o cenário e as regras desse segmento.

Hoje, é absolutamente tudo sobre dados. E o surgimento do sistema Open Banking em meados de 2016, na Europa, só confirma essa nova tendência.

Aqui no Brasil, o Banco Central começou a implementação do sistema no início de 2021. E as mudanças não pararam por aí: o conceito evoluiu para um sistema que abrange muito mais do que apenas os bancos.

Diante desse cenário, o impacto se dá não apenas no modo como as instituições desenvolvem seus serviços e ofertas, mas também no desenvolvimento tecnológico necessário para que tudo isso aconteça de forma ágil e segura.

Neste artigo, você vai entender a diferença entre Open Banking e Open Finance, quais são os benefícios para as empresas e para os usuários e quais são os desafios que envolvem segurança digital e proteção de dados.

Fique conosco!

Open Banking ou Open Finance?

O Open Finance nada mais é do que uma ampliação do Open Banking. Um sistema financeiro aberto, gratuito e seguro para o compartilhamento de dados que, além de funcionar para bancos, inclui também todo o ecossistema financeiro, como corretoras, seguradoras, companhias de câmbio, e fundos de previdência.

Assim, o Open Finance contempla processos de Open Banking, Open Insurance, dentre outros.

O objetivo é democratizar diversos tipos de produtos financeiros, para que as empresas possam compartilhar as informações entre elas e o cliente ter o direito de escolher qual instituição oferece as melhores condições para cada serviço.

Para o presidente do Banco Central, Roberto Campos Neto, o Open Finance é um projeto que democratiza a indústria de dados, permitindo o crescimento da economia.

Na prática, o Open Finance irá muito além dos bancos. O modelo funciona como uma espécie de rede de dados entre instituições financeiras, que com o aval do usuário, pode evoluir para uma integração de toda a cadeia de produtos e serviços, tal como varejo e bens de consumo.

Quais são os benefícios desse novo modelo?

Nesse contexto, o Open Finance traz diversos benefícios tanto para o usuário quanto para as empresas. Confira abaixo alguns deles:

Para o usuário

1. Acessibilidade

Os usuários do Open Finance têm acesso a serviços financeiros e informações sobre seu histórico de finanças através de uma interface intuitiva e fácil de usar.

2. Transparência

Permite que os usuários acessem e compreendam completamente seus dados financeiros, fornecendo relatórios e gráficos detalhados.

3. Economia de tempo

O Open Finance fornece aos usuários ferramentas para automatizar processos financeiros, reduzindo a necessidade de monitoramento diário.

4. Economia de custos

Os usuários podem ter acesso a produtos financeiros de baixo custo, como empréstimos e investimentos, que são mais baratos do que os oferecidos pelos bancos tradicionais.

Para as empresas

1. Aumento da eficiência

O Open Finance permite que as empresas gerenciem seus processos financeiros de maneira mais eficiente. Isso significa que elas podem reduzir os custos operacionais, acelerar a tomada de decisões e obter maior controle sobre seus gastos.

2. Melhoria da transparência

Permite que as empresas acessem dados financeiros mais precisos e atualizados, o que aumenta a transparência entre elas e seus clientes. Isso ajuda a estabelecer relacionamentos de longo prazo.

3. Acesso a novos mercados

O sistema permite que as empresas acessem novos mercados, como aqueles relacionados às criptomoedas e finanças descentralizadas. Isso significa que elas podem expandir seus negócios para além do tradicional mercado financeiro.

4. Maior acesso a serviços financeiros

As empresas passam a ter acesso a uma variedade de serviços financeiros, incluindo pagamentos, empréstimos e investimentos. Isso significa que elas podem explorar outras fontes de financiamento e obter melhores taxas de juros.

O Open Finance e a segurança de dados

A segurança no sistema Open Finance é um dos maiores desafios para a indústria. Com a adoção crescente de novas tecnologias, como blockchain e sistemas de inteligência artificial, as instituições financeiras estão expostas a uma série de ameaças de segurança.

Dados da Checkpoint Research mostram que a média de ataques cibernéticos no Brasil no segundo trimestre de 2022 teve aumento de 46%.

Por isso, os novos sistemas exigem novas estratégias de segurança, pois os usuários podem acessar os sistemas a partir de qualquer lugar, a qualquer hora e a partir de qualquer dispositivo.

Além disso, os usuários móveis também representam desafios. As instituições precisam ter certeza de que os dados dos usuários e os fundos que estão sendo negociados estão seguros.

Assim, as instituições precisam lidar com novas ameaças cibernéticas como ataques DDoS, malware, e ransomware. Confira, abaixo, algumas frentes de segurança citadas pelo Open Banking Brasil que devem estar no radar das instituições financeiras:

Cibersegurança

A segurança cibernética é uma preocupação fundamental para as empresas que usam o sistema Open Finance.

Assim, investir em medidas nesse aspecto é crucial para garantir que os usuários do sistema sejam protegidos contra ameaças, incluindo vírus, malwares, roubo de informações e ataques de phishing.

Para garantir a segurança do sistema, as empresas devem implementar medidas tais como a criptografia de dados, o uso de firewalls e o uso de mecanismos de autenticação forte.

Além disso, as empresas devem treinar seus funcionários para que eles entendam como identificar e reagir a ameaças cibernéticas, bem como manter um monitoramento contínuo para detectar ataques cibernéticos.

Com o objetivo de garantir essa segurança e a confiança no sistema, existem regras rígidas e específicas de responsabilização das instituições financeiras, para evitar vazamentos de dados de usuários e para que elas adotem medidas para garantir uma experiência segura para os seus clientes.

Identidades digitais

Uma ocorrência muito corriqueira de segurança hoje são os vazamentos e roubos de identidade, que envolvem dados como senhas, dados cadastrais e documentos pessoais.

Quando vazam, esses dados podem ser utilizados para cometer crimes, como solicitar um empréstimo fraudulento, ter acesso a uma conta bancária, entre outros golpes.

Assim, é necessário que os dados pessoais de quem utiliza o sistema, como nome, endereço, número de cartão de crédito, etc., sejam armazenados e processados de maneira segura.

Para garantir a segurança dos dados, é necessário ter um sistema de autenticação forte e confiável, como o uso de certificados digitais, senhas fortes e criptografia de dados. Com esses recursos, os usuários podem ter a certeza de que seus dados estão seguros e protegidos contra acessos não autorizados.

Segurança em pagamentos

Hoje, os pagamentos estão cada vez mais “invisíveis” e inseridos na rotina do usuário. Em virtude dessa instantaneidade, é preciso estar preparado para um novo crescimento no volume de crimes financeiros relacionados a pagamentos.

No Open Finance, a inteligência artificial se torna ainda mais necessária, pois pode aprender com base em um conjunto de dados e desenvolver uma imagem precisa de um cliente típico e de seu comportamento, além de proteger as transações de pagamentos de ponta-a-ponta.

A segurança em pagamentos digitais é essencial para o sucesso do sistema Open Finance. As empresas devem estar atentas aos riscos e vulnerabilidades associados, pois qualquer falha pode causar prejuízos e comprometer sua reputação.

Open Finance: conte com a Qintess para a adoção do sistema na sua instituição

Como objetivo de atender sua empresa oferecendo inovação digital de ponta a ponta, nós da Qintess desenvolvemos um conjunto de soluções para apoiar as instituições financeiras na adoção do Open Banking.

Assim, atuamos em seis áreas tecnológicas diferentes que cobrem desde o desenvolvimento de aplicações digitais, passando pela segurança cibernética e adaptação à Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), até a análise avançada de dados para geração de insights para os negócios.

Garanta que a sua operação com o Open Banking seja eficaz, segura e focada na experiência do seu cliente.

Tecnologia

Scale-up: O Modelo de Negócio do Futuro

Você provavelmente já ouviu o termo “scale-up”, mas você sabe o que significa? Entenda como é possível fazer com que sua empresa atinja esse tão cobiçado status, de onde o termo veio e quais são as diferenças entre startups e scale-ups.

“Scale-up” é um dos termos mais utilizados atualmente por empresas de diferentes áreas e por um bom motivo, afinal, se tornar uma scale-up é o objetivo de muitas e um feito que poucas conseguem.

Mas afinal, o que é uma scale-up?

Scale-up: Definindo o Termo

A definição do termo scale-up é uma empresa que consegue crescer e manter esse crescimento por diversos períodos.

O termo foi cunhado em um documento chamado “The Scale-up Report” com mais de 130 páginas detalhando o crescimento econômico no Reino Unido.

Esse relatório definiu scale-up como toda companhia que possui 20% de média de crescimento, seja em lucro ou empregos, por três anos. Importante destacar que segundo o modelo criado no documento a empresa precisa ter no mínimo 10 funcionários desde o começo do período.

Existe um debate se para uma empresa ser de fato considerada uma scale-up ela precisaria ter mais de 10 anos de mercado, porém é muito comum que empresas com 5 anos ou menos possuam todos os atributos necessários para terem essa denominação.

Afinal, o crescimento empresarial já não é mais o mesmo de 8 anos atrás quando o termo foi criado e em grande parte isso se deve às startups. Inclusive, é comum existir uma confusão entre os termos “scale-up” e “startup” por soarem parecidos.

Scale-up e Start up: Qual a diferença?

Apesar de soarem parecidos os termos fazem referências à conceitos diferentes e não são excludentes, porque uma startup pode ser uma scale-up.

Se a startup é uma empresa no começo de sua jornada, com poucos funcionários e procurando gerar um crescimento constante até obter lucro, faz sentido que eventualmente ela possa se tornar uma scale-up.

Startups podem conquistar seu espaço muito rapidamente, mas para serem consideradas scale-ups elas precisam manter seu crescimento dentro dos padrões determinados, mais que 20% ao ano, por três anos, o que é muito mais complexo.

Portanto, nem toda startup será uma scale-up, porque nem toda empresa de crescimento rápido alcançará e manterá esse patamar. Porém, as startups de grande sucesso podem sim serem consideradas scale-ups.

“The Scale-up Report”: Como tudo começou

O relatório “The Scale-up Report” foi originalmente comissionado pelo Conselho de Informação Econômica, uma união ente indústria e governo no Reino Unido.

O propósito desse documento era determinar como investimentos governamentais poderiam auxiliar a indústria e garantir o crescimento econômico.

Para isso eles convidaram Sherry Coutu, uma das principais investidoras do mundo. Para contextualizar só algumas conquistas dela:

• Investidora anjo em mais de 50 companhias e 5 empresas de capital de risco.

• Votada a melhor CEO mentora/conselheira na Europa em 2010 pela TechCrunch.

• Em 2011 foi eleita “top 25 pessoas mais influentes no mundo conectado” e Top 10 investidoras mulheres mais influentes pela revista Wired.

• Uma de suas empresas foi a primeira a realizar transações de serviços financeiros em e-commerce…em 1995!

No relatório a investidora afirma:

“Conseguir que o nosso ecossistema produza um número cada vez maior de scale-ups é mais ambicioso e difícil do que produzir um grande número de startups ou celebrar empreendedores. Provas em abundância ao redor do mundo mostram que iniciativas colaborativas podem “supercarregar” uma economia e aumentar a habilidade das companhias de escalonarem e de fazerem contribuições superiores para economia.”

Esse é um importante fator que geralmente é ignorado por empresas procurando escalonarem seu negócio: o próprio relatório que deu origem ao termo “scale-up” menciona a importância de investimentos externos, governamentais ou não, para o crescimento de uma empresa.

Portanto, seguindo a lógica do relatório original para uma empresa se tornar uma scale-up não depende apenas dela e do seu sucesso dentro do mercado, mas também de um aporte financeiro significativo para ajudar no processo de crescimento.

Scale-ups: Principais Desafios

Já definimos anteriormente como o termo surgiu e os investimentos necessários para uma empresa chegar nesse patamar, mas quais são os principais desafios para escalonar o crescimento empresarial e como é possível chegar lá?

O “The Scale-up Report” afirma que:

“Os seguintes fatores, em ordem de importância são as razões chaves pelas quais companhias são incapazes de escalonem no Reino Unido. Companhias tem problemas em:

• Encontrar e contratar empregados que possuem as habilidades necessárias

• Construir lideranças capazes

• Acessar clientes em outros mercados/no mercado interno

• Acessar a combinação certa de finanças

• Navegar a infraestrutura”

Apesar do relatório ser sobre o Reino Unido podemos transpor esses mesmos desafios para o Brasil ou qualquer outro país. Por isso, escalonar um negócio envolve investimentos externos, mas passa por todos esses desafios de planejamento, contratação e relacionamentos profissionais.

Na conclusão do seu estudo a autora sugere diversas sugestões a curto, médio e longo prazo para que países possam superar esses desafios e aumentar a quantidade de empresas scale-up:

Ações dos Stakeholders

Política Pública: [promover e convocar]

• Liderar

• Líderes de cidades devem se encontrar com líderes de scale-ups e levá-los em consideração (3 horas/mês)

• Monitorar (ERC / NESTA) *

• Em um nível macro, liberar dados de maneira mais frequente para que o Reino Unido seja o melhor lugar no planeta para scale-ups florescerem.

• Encorajar experimentos e ajudar aqueles que tiverem sucesso a expandirem para outras cidades

Cultura: [promover]

• Convidar modelos de conduta internacionais para o nosso ecossistema e dividirem as experiencias deles e serem exemplos

• Celebrar o crescimento de empreendedores no seu (país/cidade/universidade/escola) na mídia

• Convidar líderes de scale-up para dividir suas experiências com estudantes, mídia e outros empreendedores

• Celebrar a conquista de novos consumidores e treinar outros para isso (não fazer avaliações)

Capital Humano: [longo prazo]

• Universidades devem incluir empreendedorismo nos seus currículos e empreendedores no seu corpo de diretores

• Escolas de Negócios devem escrever cases dos problemas enfrentados por empreendedores

• Universidades devem oferecer cursos locais para líderes de scale-up

• Universidades e escolas devem apresentar líderes de scale-up locais como modelos de conduta nas suas salas de aulas e as companhias deles nas feiras de carreira e ofertas de experiências de trabalho

• Treinar coordenadores de ecossistemas no que funciona/o que não funciona (recomendo Babson College) **

Apoio

• Identificar mentores/diretores com experiência em scale-ups e tentar achar maneiras efetivas de capturar/disseminar o conhecimento deles

• Infraestrutura/ espaços de co-working

Mercado:

• [Alavanca de curto prazo] Relação entre pares/networking entre líderes scale-up

• Networking entre grandes companhias e scale-ups e empreendedores ‘de primeira viagem’

Finanças: [Alavanca de curto prazo]

• Cultivar relacionamento entre empreendedores e provedores de finanças

• Finanças seguem o talento

• Nenhum novo incentivo fiscal é preciso”

*Nota do tradutor: Órgãos e agências do Reino Unido

** Nota do tradutor: Universidade americana em Massachussets

A própria autora destaca que o impacto de algumas recomendações só será sentido daqui há anos, mostrando que ainda é desafiador para uma empresa chegar ao patamar de scale-up e só aquelas com os melhores planos, talento e apoio tecnológico poderão fazer isso em breve.

Qintess: A parceira das scale-ups

O conhecimento tecnológico da Qintess ajudará você a potencializar a essência do seu negócio, através de soluções digitais que tornarão o processo de scale-up mais rápido e fácil para sua empresa.

Com as nossas soluções de transformação digital sua empresa terá a base que precisa para escalonar o crescimento, podendo atender mais clientes, acompanhar as mudanças de mercado mais rápido e tomar decisões com a profundidade que só a inteligência de dados oferece.

Tudo isso com rapidez e flexibilidade para seu negócio se tornar uma scale-up o quanto antes. Conheça mais sobre nós e tudo que podemos oferecer aqui.

Contabilidade

Entenda como a IoT pode alavancar seu negócio. Qintess

A IoT (internet das coisas) pode ser utilizada como ferramentas estratégicas para alavancar o seu negócio. Com isso separamos dicas para você. Veja

Com a evolução tecnológica das últimas décadas, muitos aparelhos do uso cotidiano foram atualizados para uma versão smart com o objetivo de facilitar nossas vidas. Objetos como eletrodomésticos, carros, lâmpadas e até babás eletrônicas transformaram-se em dispositivos inteligentes, graças à tecnologia IoT.

Com uma visão de facilitar tarefas diárias, a geladeira com internet pode avisar quando um alimento está perto de acabar e, ao mesmo tempo, pesquisar na web quais mercados oferecem os melhores preços daquele item.

A Internet das Coisas (Internet of Things, IoT em inglês) é o termo usado para descrever uma rede de “objetos físicos” que possuem sensores, software e outras tecnologias e que tem como objetivo conectar e trocar dados com outros dispositivos e sistemas pela internet, sendo a evolução tecnológica!

A tecnologia IoT está presente em diversos aparelhos – de objetos domésticos comuns até ferramentas industriais de ponta. De acordo com estudo feito pela Mckinsey, é estimado que, até 2025, existam 35 bilhões de dispositivos conectados no mundo, incluindo smartphones e computadores.

Como a IoT funciona?

A conectividade de aparelhos smarts é feita por Wi-Fi ou até mesmo bluetooth, embora atualmente a tecnologia 5G e outros tipos de plataformas de rede sejam cada vez mais capazes de processar grandes conjuntos de dados com rapidez e confiabilidade.

Equipados com sensores, os dispositivos IoT capturam os dados que podem ver, ouvir ou até mesmo “sentir” no ambiente. Em seguida, compartilham esses dados e nós analisamos para obter informações e automatizar ações ou decisões. Esse processo é composto por quatro fases principais:

01. Captação de dados: por meio de sensores, os aparelhos com IoT capturam dados dos próprios ambientes. Esses dados podem ser simples como a temperatura ou complexos como um feed de vídeo em tempo real.

02. Compartilhamento de dados: usando conexões de rede disponíveis, dispositivos IoT tornam os dados acessíveis por nuvem pública ou privada, conforme direcionado.

03. Processamento de dados: aqui, o software está programado para fazer algo baseado nos dados – como ligar um ventilador ou enviar um alerta.

04. Atuar com base nos dados: os dados acumulados de todos os dispositivos de uma rede IoT são analisados, fornecendo insights poderosos para definição de ações e decisões de negócios seguras.

Principais benefícios da IoT para as empresas

As organizações que usam IoT, baseadas nas quatro etapas listadas acima, são capazes de melhorar processos em todos os setores empresariais, desde a manufatura e logística até o marketing e vendas. Isso porque os dispositivos inteligentes da IoT são capazes de:

  • Coletar dados sobre seu próprio funcionamento ou o ambiente a sua volta; e
  • Receber novas informações e agir de forma mais alinhada aos objetivos do negócio.

Portanto, o que a IoT faz para os negócios é maximizar a visão da operação para as equipes gestoras, permitindo encontrar oportunidades para:

  1. Automatizar processos;
  2. Aumentar a produtividade; e
  3. Reduzir custos.

Isso faz da IoT um recurso indispensável no processo de transformação Digital e evolução tecnológica das empresas, tornando operações mais ágeis, econômicas e conectadas. Tudo isso é possível de forma simples, basta criar esses dispositivos que se conectam à internet e implementá-los na operação.

Mas o que exatamente muda com a Internet das Coisas? Entenda agora qual o ganho estratégico para os negócios.

Por que implementar IoT nos negócios?

O que a IoT oferece de mais valioso para as empresas, portanto, é a inteligência e transformação digital . Ela permite tomar decisões com base nos dados, que são gerados em tempo real pelos dispositivos IoT.

Dessa forma, é possível antecipar eventuais falhas em processos, sistemas ou equipamentos. Ao mesmo tempo, também é possível identificar oportunidades de negócio ao analisar, por exemplo, os dados de consumo de um produto.

Prevendo falhas e antecipando manutenções com IoT

Imagine que uma empresa de energia precisa gerenciar milhares de postes de luz e sistemas elétricos de uma cidade inteira. Como ela faria para identificar que uma lâmpada queimou e os moradores da região ficaram sem iluminação adequada?

Utilizando dispositivos IoT, resolver esse problema fica muito simples. Porque rapidamente é possível identificar falhas de funcionamento nos equipamentos e acionar a equipe de manutenção. Inclusive, ao identificar padrões de funcionamento da lâmpada, é possível prever a necessidade de trocá-la antes mesmo que a falha aconteça e a região fique sem iluminação.

Esses processos, inclusive, podem ser automatizados. Sempre que algum tipo de falha for percebido, uma ação X ou Y poderá ser posta em andamento.

Perceba o potencial transformação digital quando falamos em Customer Experience (CX). A qualidade do produto ou serviço entregue aos consumidores será muito maior, e as chances do cliente se frustrar com o atendimento serão muito menores. Afinal, a IoT ajuda a prever as falhas, antes mesmo que elas ocorram e isso pode ser usado em favor da experiência do cliente.

Identificando oportunidades de negócio com IoT

De forma semelhante, é possível descobrir novos insights de negócio ao monitorar dados sobre seus produtos, serviços ou aplicativos.

E falando mais uma vez em CX, é sempre muito difícil prever como os consumidores vão utilizar um produto antes do seu lançamento.

Quer um exemplo clássico? O YouTube, antes de se tornar a maior plataforma de armazenamento e compartilhamento de vídeos, foi um serviço de vídeo para namoro online. Entretanto, ao analisarem os padrões de comportamento dos usuários, os líderes do YouTube foram espertos o suficiente para mudarem o rumo dos negócios e, assim, atender uma demanda mais quente do mercado.

É justamente por isso que melhorar a capacidade de compreensão sobre o produto é indispensável para qualquer negócio. Nesse sentido, a IoT ajuda a analisar padrões de comportamento do consumidor em relação a um produto, orientando líderes de negócio a:

  1. Melhorar e adaptar a experiência do consumidor;
  2. Identificar novas demandas de consumo;
  3. Gerar novos modelos de negócio e fluxos de receita;
  4. Preparar a operação para o processo de pivotagem.

Dessa forma, a IoT é essencial para empresas avaliarem seus rumos e mudarem completamente de direção, caso apareçam caminhos mais vantajosos para os negócios.

Quais setores estão se beneficiando da IoT (internet das coisas)?

Hoje em dia, todas as organizações podem tirar proveito da IoT para os negócios. Mas aquelas que mais vão se beneficiar são aquelas que utilizam dispositivos sensores em momentos chave da operação.

Veja os principais setores que extraem vantagens dos dispositivos IoT:

  • Indústria de Manufatura: ao utilizar um sistema de monitoramento da linha de produção o processo de manutenção dos equipamentos se torna proativo.
  • Logística de Transportes: frotas de veículos de carga podem ser otimizadas de acordo com a rota, demanda ou disponibilidade com ajuda do sistema de comunicação proporcionado pela IoT.
  • Varejo: as aplicações de IoT permitem às empresas varejistas monitorarem o estoque e otimizar o gerenciamento de gôndolas de forma estratégica, para evitar rupturas de estoque.
  • Serviços Públicos: os aplicativos de IoT podem ser utilizados para alertar a população quanto a paralisações de serviços de transporte, rodovias interditadas ou até mesmo em questões de vacinação contra a COVID-19.

Como você deve estar percebendo, a internet das coisas é uma tendência que chegou para ficar por um longo tempo. Por isso, veja a seguir o que esperar em termos de inovação para essa área.

As 10 principais tendências de IoT para os próximos anos

Recentemente, o Gartner destacou as principais tendências estratégicas para o ramo da IoT – tendências essas que deverão impulsionar a inovação dos negócios digitais até 2023.

De acordo com Nick Jones, vice-presidente de pesquisas do Gartner, “a IoT continuará a oferecer novas oportunidades de inovação nos negócios digitais para a próxima década, muitas das quais serão possibilitadas por tecnologias novas ou aprimoradas. Os CIOs que dominarem as tendências inovadoras da IoT terão a oportunidade de liderar a inovação digital em suas empresas”.

Confira, abaixo, as principais tendências em IoT eleitas pelo Gartner:

1) Inteligência Artificial

O cenário tecnológico da IA é complexo e continuará assim até 2023, com muitos fornecedores de TI investindo pesadamente em IA, surgindo variantes de coexistência de IA e novos serviços e licenças baseadas em IA. Apesar dessa complexidade, será possível obter bons resultados com IA em uma ampla gama de situações de IoT.

2) IoT social, legal e ética

À medida que a IoT amadurecer e se tornar mais amplamente implantada, uma ampla gama de questões sociais, legais e éticas crescerá em importância. Estas questões incluem a propriedade dos dados e as deduções feitas a partir deles, tendência algorítmica, privacidade e conformidade com regulamentos, como o Regulamento Geral de Proteção de Dados.

3) Infonomics

O Gartner mostrou, ano passado, que 35% dos entrevistados estavam vendendo ou planejando vender dados coletados por seus produtos e serviços. A teoria da infonomics leva essa monetização de dados ainda mais adiante, vendo-a como um ativo comercial estratégico a ser registrado nas contas da empresa. Até 2023, a compra e venda de dados da IoT tornar-se-ão parte essencial de muitos sistemas de IoT.

4) Inteligência de ponta para malha inteligente

A mudança de arquiteturas centralizadas e de nuvem para arquiteturas de ponta está em andamento no espaço da IoT. No entanto, esse não é o ponto final, pois o conjunto de camadas associadas à arquitetura de ponta evoluirá para uma arquitetura mais desestruturada, composta por uma ampla variedade de “coisas” e serviços conectados em uma malha dinâmica. Essas arquiteturas de malha permitirão sistemas de IoT mais flexíveis, inteligentes e responsivos, embora muitas vezes à custa de complexidades adicionais.

5) Governança de IoT

À medida que a IoT continuar a se expandir, a necessidade de uma estrutura de governança que garanta o comportamento apropriado na criação, armazenamento, uso e exclusão de informações relacionadas a projetos de IoT se tornará cada vez mais importante. A governança abrange desde tarefas técnicas simples, como auditorias de dispositivos e atualizações de firmware, até problemas mais complexos, como o controle de dispositivos e o uso das informações geradas por eles.

6) Inovação de sensores

O mercado de sensores evoluirá continuamente até 2023. Novos sensores permitirão que uma gama mais ampla de situações e eventos sejam detectados, os sensores atuais cairão de preço para se tornar mais acessíveis ou serão embalados de novas maneiras para suportar novos aplicativos e novos algoritmos surgirão para deduzir mais informações das tecnologias de sensores atuais. 

7) Hardware confiável e sistema operacional

As pesquisas da Gartner mostram que a segurança é a área mais significativa de preocupação técnica para as organizações que implantam sistemas IoT. Isso é porque as organizações geralmente não têm controle sobre a origem e a natureza do software e do hardware que estão sendo utilizados nas iniciativas de IoT. Até 2023, espera-se ver a implantação de combinações de hardware e software que, juntas, criarão sistemas IoT mais confiáveis e seguros.

8) Novas experiências do usuário

A experiência dos usuários (UX) de IoT abrange uma ampla gama de tecnologias e técnicas de design. Elas serão impulsionadas por quatro fatores: novos sensores, novos algoritmos, novas arquiteturas de experiência e contexto e experiências socialmente conscientes. Com um número crescente de interações que ocorrem com coisas que não têm telas e teclados, os designers de UX das organizações serão obrigados a usar novas tecnologias e adotar novas perspectivas, se quiserem criar uma UX superior que reduza o atrito, bloqueie os usuários e incentive o uso e a retenção.

9) Chips de silício

Até 2023, espera-se que novos chips de finalidade especial reduzam o consumo de energia necessária para executar uma DNN, permitindo novas arquiteturas de ponta e funções DNN incorporadas a terminais de IoT de baixa potência. Isso suportará novos recursos, como análise de dados integrada a sensores e reconhecimento de fala, incluídos em dispositivos de baixo custo movidos a bateria.

10) Novas tecnologias de rede sem fio para IoT

As redes de IoT envolvem equilibrar um conjunto de requisitos concorrentes, como custo de terminais, consumo de energia, largura de banda, latência, densidade de conexão, custo operacional, qualidade de serviço e alcance. Nenhuma tecnologia de rede otimiza tudo isso e as novas tecnologias de rede da IoT fornecerão mais opções e flexibilidade aos CIOs. Em particular, eles deverão explorar o 5G, a próxima geração de satélites de baixa órbita terrestre e redes de retrodispersão.

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Contabilidade

Machine Learning: usando a IA a favor do seu negócio

Você já deve ter ouvido sobre Machine Learning, certo?

Esse termo, traduzido para o portugês como “aprendizado de máquina”, ganhou força com a transformação digital e com os avanços da tecnologia e popularização de outro termo – quase sempre vinculado a ele – a Inteligência Artificial (IA).

Ambas as tecnologias já fazem parte do nosso dia a dia. Desde uma recomendação de produto em nosso site de compras preferido, ou através de sugestões de músicas no Spotify, até os anúncios que parecem adivinhar o que estamos desejando.

Toda essa inteligência por trás da tecnologia só é possível graças ao Machine Learning. Mas se engana quem pensa que esse sistema de aprendizado está limitado apenas aos aplicativos de telefone. Hoje em dia, essa tecnologia está sendo absorvida pelas indústrias e, graças a ela, foram desenvolvidos até mesmo veículos autônomos – isso mesmo, sem motorista!

Esse cenário vem causando uma verdadeira transformação em nosso padrão de consumo, na forma que nos relacionamos com as empresas (sendo elas digitais ou não) e nos produtos finais que chegam até nós. Se você quer saber como opera essa tecnologia incrível, quais são os tipos existentes e qual é o impacto do Machine Learning nos negócios, continue lendo este artigo!

Afinal, o que é Machine Learning?

Antes de tudo, precisamos diferenciar dois conceitos importantes para o entendimento do assunto: Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) não significam a mesma coisa.

A Inteligência Artificial engloba uma série de processos que resultam em sistemas inteligentes, o que permite diferentes aplicações dessa tecnologia em nosso cotidiano – e que não se limitam apenas ao aprendizado de máquina.

A IA foi conceitualizada em 1956 por um professor dos Estados Unidos chamado John McCarthy, em um estudo que durou cerca de dois meses. Nesse mesmo período, Arthur Samuel criou o primeiro programa de jogo, o que muitos acreditam ter sido o início das tecnologias de IA.

Contudo, foi apenas no final dos anos 50 que Samuel criou um método que era capaz de superá-lo nesse sistema de jogos que ele mesmo havia programado. Como? Através do Machine Learning.

Dessa forma, ele definiu o aprendizado de máquina como “um campo de estudo que garante aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados para essa tarefa”.

Portanto, Machine Learning é uma tecnologia que está sob o guarda-chuva de tudo o que engloba o conceito de uma IA.

Essa tecnologia funciona a partir de métodos específicos estatísticos, que, através de padrões encontrados no imenso volume de dados que produzimos a todo momento, consegue fazer predições e estabelecer novas respostas a cada novo comando.

Assim, a sua principal característica se encontra exatamente aí: a tecnologia do aprendizado de máquina não precisa de qualquer intervenção humana para operacionalizar seus padrões.

O próprio sistema tem, por sua essência, capacidade de aprender sozinho e executar comandos cada vez mais precisos – e hiper personalizados. Ele é configurado para que, com o passar do tempo, se torne cada vez mais inteligente e eficiente conforme a quantidade de dados recebidos.

Podemos pensar o Machine Learning como uma tecnologia que foi criada para aprender com a própria experiência. Quanto mais essa tecnologia precisar trabalhar, mais dados ela analisará e mais fácil ficará prever qualquer cenário. Ou seja, o Machine Learning aumenta a sua precisão conforme aumenta a sua experiência.

Como o Machine Learning funciona

Todo esse aprendizado inteligente só é possível através dos algoritmos. De forma resumida, os algoritmos das tecnologias de machine learning são sequências de comandos, que, combinados com os dados analisados, chegam a determinados resultados.

É assim que funcionam as nossas recomendações de compra, por exemplo. Ao receber os dados de tudo o que estamos pesquisando para comprar, os algoritmos processam esses dados e, através de suas sequências de instruções, conseguem nos sugerir produtos similares ou de nosso interesse com precisão.

Os tipos mais comuns os quais os algoritmos trabalham para realizar esse aprendizado de máquina são: modalidade supervisionada e modalidade não supervisionada.

Modalidade supervisionada

Nessa modalidade, podemos dizer que há, minimamente, algum tipo de interação humana por trás. Isso porque o algoritmo recebe os dados já rotulados com informações pré-definidas.

Ou seja, esse aprendizado ocorre com base nas respostas rotuladas e, só a partir daí, os algoritmos trabalham para encontrar a melhor combinação entre as “respostas” já existentes.

Em qualquer banco de dados, por exemplo, a busca consiste em encontrar determinadas combinações e respostas que já estão disponíveis neste banco.

Modalidade não-supervisionada

Nesse caso, os dados recebidos não carregam nenhum rótulo. Portanto, não há informação de qual é a “resposta” ou a combinação certa. Dessa forma, o algoritmo trabalha justamente para criar esses padrões a partir da análise de todos esses dados, criando novos cenários, resultados e filtros.

Esse sistema é muito mais complexo do que o supervisionado, uma vez que depende do cruzamento dos dados e de todas suas variáveis inseridas.

Ambos as modalidades funcionam através de métodos, que podem ser: regressão, classificação, clustering e etc. Esses métodos, por sua vez, fazem parte de todo o fluxo de processo de aprendizado de machine learning que servem para garantir e alcançar o resultado esperado.

Os benefícios do Machine Learning para as empresas

O Machine Learning é importante porque dá às empresas uma visão das tendências de comportamento do cliente e padrões operacionais de negócios, além de apoiar o desenvolvimento de novos produtos.

Muitas das empresas líderes de mercado hoje fazem do Machine Learning uma parte central de suas operações, tornando-o um diferencial competitivo muito significativo.

Confira, abaixo, alguns dos principais benefícios dessa tecnologia para os negócios:

Aumento da produtividade

Essa tecnologia, por automatizar diversos processos que no passado eram feitos por seres humanos, confere mais velocidade e assertividade às tarefas. Assim, quando os colaboradores podem se ocupar com outras atividades de caráter mais estratégico – automaticamente a produtividade do negócio aumenta.

Redução de custos

Da mesma forma que aumenta a produtividade, investir em Machine Learning pode ajudar a reduzir custos, já que permite que funções que antes eram desempenhadas por fornecedores, por exemplo, possam ser substituídas pela tecnologia.

Aprendizado com dados

Por ter a capacidade de analisar grandes volumes de dados com alta complexidade, através do Machine Learning é possível desenvolver algoritmos que aprendem e realizam previsões futuras. Isso pode auxiliar e muito os negócios – seja prevendo demandas, vendas ou o crescimento de uma empresa.

Assertividade nas tomadas de decisão

Outra vantagem do Machine Learning para as empresas é permitir tomadas de decisão mais assertivas. Isso porque qualquer escolha precisa se basear em informações sólidas – e a análise de dados com aprendizado de máquina pode resultar em percepções valiosas para o negócio.

4 aplicações do Machine Learning para negócios

Agora que você já sabe o que é Machine Learning e conhece todo o potencial dessa importante tecnologia para as empresas, confira abaixo 4 situações em que ela se aplica na prática:

Recomendações personalizadas

A transformação digital chegou fazendo com que a experiência do consumidor se tornasse cada vez mais personalizada. E o Machine Learning tem papel fundamental nisso, já que através do algoritmo, a máquina observa o comportamento e as escolhas do consumidor para, futuramente, indicar produtos ou informações que ele provavelmente irá se interessar.

Combate a fraudes

O uso do aprendizado de máquina tem sido fundamental para evitar fraudes em movimentações bancárias e pagamentos, por exemplo. Isso porque a tecnologia faz todo o trabalho de análise de dados em uma fração do tempo que 100 analistas de fraude levariam.

Máquinas podem executar tarefas repetitivas e tediosas 24 horas por dia, 7 dias por semana e só precisam escalar as decisões para um humano quando uma visão específica é necessária.

Atendimento ao cliente

Um exemplo de aplicação do Machine Learning no atendimento ao cliente é nada mais nada menos do que o chatbot. Isso porque ele é uma inteligência artificial que tem a capacidade de aprender novas interações o tempo todo, adaptando-se a qualquer situação e realizando interações ricas com os clientes.

Mecanismos de busca

Os usos do Machine Learning nos sites de busca são inúmeros. O Google, por exemplo, usa para detectar padrões que ajudam a identificar spam ou conteúdo duplicado. Assim, ele é capaz de filtrar automaticamente as páginas para eliminar conteúdo de baixa qualidade antes que um humano real tenha que se envolver no processo.

Conte com a Qintess para soluções de Machine Learning

A modelagem preditiva é a chave para uma empresa aumentar a receita e permanecer competitiva. Braço da Inteligência Artificial, o Machine Learning automatiza e acelera as técnicas de atração e retenção de clientes.

A QADS powered by Qintess é especializada em soluções de Machine Learning, oferecendo recursos como:

• Comparação e avaliação acelerada de modelos preditivos;

• Automatização da implementação de modelos preditivos;

• Governança;

• Treinamento e suporte;

• Metodologia baseada nas melhores práticas.

Eleve agora suas análises preditivas a outro patamar!

Contabilidade, Tecnologia

Data Science: por que a sua empresa precisa investir no mindset data-driven?

Com a transformação digital e, consequentemente, a aceleração desse processo através da pandemia de COVID-19, os dados se tornaram um insumo de extrema importância para as empresas.

E não é para menos: hoje nós geramos dados em toneladas. Até o ano de 2025, o IDC estima que chegaremos a 180 zettabytes de dados digitais produzidos em escala global.

Mas, afinal, para que serve essa infinidade de informações? O que fazer com todos os dados que a sua empresa armazena, por exemplo?

A realidade é dura e simples: apenas gerar e armazenar milhares de bytes de dados e deixá-los descansando pela eternidade não leva a lugar nenhum. Na verdade, possuir dados e não usá-los ao seu favor é como ter um tesouro no banco e não investi-lo.

Isso porque os dados são úteis apenas quando conseguimos observá-los e analisá-los. E o grande desafio hoje é transformar essa quantidade massiva de informações em insights rentáveis para os negócios.

Felizmente, existe uma ciência para fazer isso acontecer. É isso mesmo!

É através do Data Science que as empresas podem aprender como fazer o bom uso de seus dados – e assim gerar ótimos resultados para o negócio, a curto e longo prazo.

Continue lendo este artigo e descubra o que de fato é Data Science, quais são os seus benefícios e porque a sua empresa precisa investir nisso imediatamente!

O que é Data Science?

Vamos direto ao ponto: Data Science é o estudo que lida com grandes volumes de dados utilizando ferramentas e técnicas para encontrar padrões invisíveis, obter informações significativas e ajudar a tomar decisões nos negócios.

De forma resumida, Data Science é a área macro que estuda como gerar, armazenar e analisar dados em prol do desenvolvimento das empresas.

Assim, ela incorpora várias disciplinas como, por exemplo, engenharia de dados, preparação de dados, mineração de dados, análise preditiva, aprendizado de máquina e visualização de dados, assim como estatística, matemática e programação de software.

O principal papel de um cientista de dados é analisar, geralmente, grandes quantidades de informações, em um esforço para encontrar informações úteis que possam ser compartilhadas com executivos, gerentes de negócios e colaboradores.

Por que Data Science é tão importante para as empresas?

Os insights gerados pelo Data Science ajudam as empresas a identificar novas oportunidades de negócios, aumentar a eficiência operacional e melhorar as áreas de marketing e vendas, entre outras vantagens.

A verdade é que a interpretação correta de dados pode revolucionar todos os aspectos da estratégia de um negócio.

Através de Data Science, é possível:

• Obter informações valiosas sobre clientes;

• Criar campanhas de marketing mais fortes e direcionadas;

• Ter uma melhor gestão de riscos dentro das empresas;

• Bloquear ataques cibernéticos e outras ameaças.

E essa é só a ponta do icerbeg.

Na área da saúde, por exemplo, o uso de Data Science inclui o diagnóstico de condições médicas, análise de imagens, planejamento de tratamentos e pesquisa. Da mesma forma, no esporte, as equipes podem analisar o desempenho dos jogadores e planejar estratégias de jogo por meio da análise de dados.

A verdade é que, sem Data Science, empresas e organizações de todos os segmentos perdem oportunidades valiosas de melhorias estratégicas – e tomam decisões erradas.

Afinal, como já tratamos em outro artigo por aqui, são os dados que levam aos fatos!

Análise de dados: conheça os 4 tipos que dominam o mercado

Quando uma empresa entende a importância e vê valor nas informações obtidas a partir de dados, dizemos que ela finalmente desenvolveu um mindset data-driven.

Assim, investir em Data Analytics torna-se uma parte fundamental do processo.

Dentro do universo da análise de dados, é preciso ter em mente que dados não são uniformes e, consequentemente, seus resultados podem variar, dependendo do tipo de análise utilizada.

Veja, abaixo, os 4 tipos de análise de dados que dominam o mercado:

1. Análise descritiva

A análise descritiva é a de menor dificuldade e, logo, a mais comum. Este tipo de análise responde à pergunta: “o que aconteceu?”. Esse modelo de análise se baseia tanto em dados históricos quanto dados atuais, tendo como objetivo detectar padrões.

2. Análise diagnóstica

Seguindo a mesma linha da análise descritiva, a diagnóstica também serve para entender o contexto atual. Seu diferencial é procurar entender os motivos, ou seja, “por que aconteceu?”.

A análise diagnóstica tem como objetivo encontrar tanto as causas como as correlações com variáveis-chave de um acontecimento. Sua pesquisa é baseada em dados históricos para encontrar a raíz de um evento ou comportamentos identificados na primeira etapa.

Sendo assim, esse método é indicado para empresas que já passaram por uma turbulência e que, no futuro, desejam ter meios para lidar com os mesmos problemas caso venham a se repetir.

3. Análise preditiva

A análise preditiva tem como intuito responder à pergunta “o que acontecerá?”. Baseando-se na leitura de dados históricos, procura antecipar os efeitos de uma decisão.

No diagnóstico preditivo, são elaborados modelos estatísticos com base em regressão, a fim de estabelecer relações de causa e efeito. Com ela, uma empresa pode prever eventos ou comportamentos com técnicas de cálculo estatístico, assim como recursos de Machine Learning.

Envolve, principalmente, o estudo de padrões e tendências, de modo que permita que as empresas identifiquem mais facilmente oportunidades para o futuro.

4. Análise prescritiva

A análise prescritiva tem como propósito levantar possibilidades de acordo com determinado acontecimento, respondendo à pergunta “o que devo fazer?”.

Entre todos, o método prescritivo tem o maior nível de dificuldade, mas consequentemente possui o maior potencial de valor entre as alternativas citadas. Esse método depende de ferramentas de Inteligência Artificial e algoritmos de Machine Learning para determinar recomendações e probabilidades.

É considerada uma análise extremamente completa, que sugere ações a serem tomadas e também pontua as possíveis implicações de cada uma.

Os 4 pilares da transformação digital

Agora que você já conhece a importância do Data Science e suas tecnologias para análise de dados, é hora de entendermos, na prática, quais os benefícios dessas práticas nos negócios. Veja abaixo 4 vantagens de investir em Data Science:

1. Mais segurança

Não é novidade alguma que, com o avanço da tecnologia, o aumento dos crimes cibernéticos vem se tornando uma preocupação recorrente dentro das organizações.

Conseguir ter qualquer tipo de previsão de ataques cibernéticos para proteger tanto os sistemas de forma geral bem como evitar o vazamento de dados, tornou-se uma das grandes prioridades das empresas.

A tecnologia Data Science auxilia exatamente neste ponto: ao utilizá-la, a empresa não só consegue entender alguns padrões recorrentes desses crimes, como, também, prever alguns cenários e traçar as suas estratégias de segurança com maior assertividade, identificando gaps e possíveis vulnerabilidades de processos ou softwares.

2. Maior previsibilidade nas tomadas de decisão

Uma das grandes vantagens do Data Science é a previsibilidade. Como já vimos anteriormente, a análise dos dados consegue trazer uma alta previsibilidade de cenários, sejam eles financeiros, de mercado, de demandas, preços, etc.

Com um grande volume de dados disponíveis, o responsável da área consegue realizar uma análise preventiva da empresa em diversos âmbitos e setores, otimizando ou realocando recursos sempre que necessário.

Do ponto de vista competitivo, esse recurso é muito utilizado no momento em que a empresa precisa entender o comportamento do consumidor e até que ponto o seu produto ou serviço está tendo aderência de mercado.

Com essa previsibilidade em mãos, as empresas conseguem ter uma visão 360º do seu negócio, o que interfere diretamente na tomada de decisão, uma vez que a organização está ciente dos possíveis resultados, tornando-se muito mais estratégica.

3. Otimização de resultados e processos

É apenas com a análise precisa de dados que conseguimos otimizar os resultados, sobretudo tratando-se de empresas que possuem metodologias de growth ou possuem modelos de startups.

Com o Data Science, é possível analisar quais campanhas estão sendo lucrativas e gerando resultados positivos para a empresa, fazendo os reparos necessários para otimizar os processos a fim de gerar resultados. Dessa forma, os insights provenientes da análise de dados são de grande norte para a tomada de decisão no sentido de melhorar os retornos que determinadas áreas da empresas estão tendo, por exemplo.

Em termos financeiros, há grandes chances das organizações tornarem-se mais organizadas e lucrativas de modo geral, uma vez que a tomada de decisão baseada em análise de dados é feita de forma mais ágil e à frente dos concorrentes que não utilizam essa tecnologia.

Como mencionado acima, também auxilia na precificação dos produtos – uma vez que a tomada de decisão é feita com base nas respostas dos consumidores – e, também, na personalização de serviços, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos conforme as demandas do mercado.

4. Retenção de clientes

Reter clientes nunca foi uma tarefa fácil. Entretanto, com o avanço da comunicação e todos os serviços cada vez mais tecnológicos, os consumidores estão se tornando mais exigentes à medida que as novidades chegam no mercado.

A demanda por produtos cada vez mais inovadores dificulta a retenção de clientes e, por isso, usar a tecnologia para obter um diferencial competitivo torna-se fundamental.

Com o Data Science, a hiper personalização torna-se possível: as empresas conseguem coletar um grande volume de dados de seus clientes e, dessa forma, entender suas necessidades, criando ações cada vez mais direcionadas.

Gostos, canais, preferências de compra, datas de aniversários, campanhas personalizadas, plataformas mais utilizadas pelos clientes são alguns exemplos do grande volume de informações que estão nos dados que os clientes produzem, tornando-se um grande aliado na hora da empresa pensar em estratégias para se diferenciar e entregar aquilo que o consumidor deseja e espera.

Tendências para o futuro

Já compreendemos que o Data Science é uma tecnologia que está em constante evolução, seja por mudanças nas demandas de mercado ou, até mesmo, inovações da própria tecnologia.

Parece óbvio que adotar esse tipo de tecnologia só traz benefícios para as organizações, sobretudo no que tange a tomada de decisão, certo?

Entretanto – e, por incrível que pareça – uma parcela muito grande das empresas ainda traçam suas estratégias sem usar dos recursos dos dados para orientar a sua tomada de decisão.

Contudo, esse cenário ficará para trás. A tendência é que metodologias data-driven estejam cada vez mais presentes na cultura das empresas e que essa tecnologia se torne imprescindível para a sobrevivência das organizações, especialmente no sentido de guiar estratégias e traçar planos mais assertivos para colher bons resultados.

Em relação ao Big Data, o cenário também parece promissor. O avanço da internet das coisas (IOT) possibilita uma produção cada vez maior e mais preciosa de dados e informações por parte dos consumidores, o que, consequentemente, impacta positivamente nas soluções Data Science.

Além disso, em se tratando da economia mundial, podemos esperar outros setores para além daqueles que envolvem tecnologia ou marketing abrindo as portas para o Data Science.

Setores como agricultura e saúde, por exemplo, estão começando a entender os benefícios de adotar novas tecnologias para aprimorar os seus processos, modificando toda a cadeia produtiva de consumo, sobretudo no que diz respeito à inovação.

Data Science para o seu negócio: Conte com a Qintess!

A análise de dados ajuda cada vez mais as empresas a aproveitarem os próprios dados para mapear oportunidades de crescimento. Assim, o resultado não poderia ser diferente: negócios inteligentes, aumento no lucro, operações de sucesso e clientes felizes!

É por isso que a Qintess ajuda seus clientes a extraírem ao máximo suas vantagens competitivas, estruturando o verdadeiro valor dos dados, tanto para processos internos quanto em novos modelos de negócios.

Aplicamos inteligência para revelar padrões e tendências ocultas e obter insights significativos, úteis e relevantes para tomada de decisões estratégicas.

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Contabilidade

3 razões para compartilhar as ações de ESG da sua empresa

Saiba por que é tão importante a sua empresa divulgar as atividades realizadas de ESG e, assim, se diferenciar no mercado

O conceito ESG vem sendo aplicado ao universo dos negócios já há alguns anos. Mas, só agora, com a pandemia causada pela COVID-19, é que esse assunto começou a ser discutido com força pelas empresas mundo afora.

Atualmente, qualquer negócio que esteja buscando competitividade e destaque no mercado precisa estar atento a esse conceito que cada vez mais norteia as organizações.

E não é para menos: de acordo com um estudo da Bloomberg, empresas alinhadas a práticas de ESG devem atrair 53 trilhões de dólares em investimentos até o ano de 2025.

Mas, afinal, o que é ESG e por que esse conceito se tornou tão importante para as empresas? E mais: por que é tão importante que elas compartilhem as ações que desenvolvem acerca desse tema?

Fique com a gente e descubra neste artigo!

Afinal, o que é ESG?

ESG (“environmental, social and governance” – ambiental, social e governança, em português) é um conjunto de práticas que guiam a implementação de ações de cunho ambiental, social e de governança nas empresas, com o objetivo de gerar impactos positivos para a sociedade.

Assim, as empresas que se comprometem com as diretrizes ESG adotam um posicionamento mais sustentável, com o intuito, também, de gerar melhores resultados para a organização a longo prazo.

Dessa forma, podemos pensar a sigla ESG como um caminho para as empresas minimizarem seus impactos no meio ambiente, construírem uma sociedade mais igualitária em todos os aspectos e manterem as melhores práticas dentro da sua própria organização.

Já pelo viés econômico, o ESG é visto como um norteador dessas boas práticas, uma vez que os olhares do mundo globalizado – e dos investidores – estão voltados a todas essas questões sócio-ambientais.

Qual a importância do ESG para os negócios?

A transformação digital e sustentável pode ser traduzida através de soluções inovadoras e tecnológicas que resultem em um impacto social positivo. Assim, tais tecnologias precisam unir objetivos econômicos com metas socioambientais.

Os resultados dessa união a longo prazo podem ser vistos no aumento da reputação da empresa, uma vez que a sigla ESG (“environmental, social and governance”) está na mira da maioria dos consumidores e investidores.

E os benefícios não param por aí. Além da evidência e do destaque positivo que a marca ganha no mercado, a redução de custos também é uma consequência das empresas que apostam em tecnologias sustentáveis.

Ao pensar em grandes empresas, vemos os esforços contínuos das marcas para seguirem práticas ESG, justamente para atrair investidores e melhorar a sua percepção de mercado.

Esse movimento, por sua vez, instiga as médias e pequenas empresas que também querem ser vistas como empresas sustentáveis para competir neste cenário de empreendedorismo global.

De forma geral, a implementação de tecnologias sustentáveis é o caminho pelo qual as empresas estão conquistando espaço e obtendo destaque frente a esse novo contexto de transformação digital.

3 motivos para compartilhar as ações de ESG da sua empresa

Agora que você já sabe o que é ESG e conhece a sua importância para as empresas, saiba por que seu negócio deve compartilhar as ações que realiza nesse sentido.

Separamos, abaixo, 3 motivos:

Atrair investidores

Como já abordamos no início do artigo, o ESG é uma tendência global que veio para ficar. Dessa forma, os investidores estão atentos e criteriosos com relação às práticas das empresas nesse sentido.

Sabe aquele ditado de “quem não é visto, não é lembrado”? Além de se tornar um negócio mais sustentável através da realização das ações propriamente ditas, compartilhá-las em seus canais de comunicação é uma forma de atrair investidores para sua empresa.

Atrair consumidores

De acordo com uma pesquisa realizada pela Union+Webster, 87% dos brasileiros preferem adquirir produtos de empresas sustentáveis. Além disso, a pesquisa também mostra que 70% deles dizem não se importar em pagar um pouco mais por esta característica.

Diante desse cenário, mostrar que a sua empresa realiza ações alinhadas aos preceitos do ESG é fundamental para atrair novos clientes que valorizam esse atributo.

Manter a competitividade

O ESG tem se tornado um fator fundamental quando falamos em competitividade de mercado. Uma pesquisa realizada pela Fundação Tide Setubal e pelo Instituto Silvis mostra que 74,2% dos empresários acreditam que práticas ESG são um tema de alta importância para as empresas

Dessa forma, é possível ver que grande parte das empresas já percebeu a necessidade de desenvolver ações de ESG. Entretanto, grande parte não sabe por onde começar. Assim, os negócios que abraçarem esse mindset estarão à frente no mercado.

Confira as ações de ESG da Qintess!

Mais do que uma empresa de tecnologia, inovação e soluções digitais, a Qintess é uma empresa de pessoas para pessoas e tem nelas o foco de seus trabalhos.

Nosso grande motor propulsor é a sustentabilidade, e por isso temos uma estratégia sólida que permeia todas as áreas de negócio e as tomadas de decisão.

Atuamos buscando uma sociedade mais justa e igualitária pela vivência dos nossos valores, pela inclusão profissional e social, pela proteção do meio ambiente e pelo desenvolvimento de soluções aos principais desafios da atualidade.

Conheça os nossos pilares do ESG e todos os projetos que os movem!

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