O serviço de SOC para empresas é a base da segurança digital moderna. Ele garante monitoramento constante, visibilidade e resposta rápida a ameaças cibernéticas. Com a crescente sofisticação dos ataques virtuais, investir em cibersegurança deixou de ser opcional. Contar com um SOC (Security Operations Center) é essencial para proteger dados, manter a conformidade e evitar prejuízos operacionais e financeiros.
O que é um SOC e por que sua empresa precisa dele?
Um SOC é um centro especializado onde uma equipe de profissionais de segurança monitora, avalia e defende os ativos de TI de uma organização, sejam eles redes, sistemas, aplicações ou dados. Está estruturado não apenas com tecnologia avançada, mas também com processos e políticas que ajudam a identificar, analisar e reagir a ameaças cibernéticas em tempo real.
Dada a crescente onda de ataques cibernéticos, como ransomware, phishing e outros malwares, contar com um SOC é uma necessidade imperativa para empresas que desejam garantir sua resiliência digital e proteger informações valiosas.
Um exemplo preocupante dessa necessidade pode ser visto recentemente: uma quadrilha de adolescentes hackeou e comercializou milhões de credenciais de entidades brasileiras. A operação, ocorrida em Bady Bassitt, São Paulo, revelou que jovens acessaram sistemas do Tribunal de Justiça, Polícia Federal e Exército. O incidente reforça o quão crucial é ter sistemas de defesa robustos e um SOC atuante para mitigar tais riscos.
Como o SOC funciona na prática?
Na prática, o serviço de SOC para empresas atua como uma central de monitoramento digital 24×7. Utiliza ferramentas avançadas, como sistemas de detecção e prevenção de intrusões (IDS/IPS), sistemas de gestão de eventos e informações de segurança (SIEM) e soluções de análise de ameaças.
Sempre que um risco é identificado, o SOC age de forma imediata: bloqueia IPs maliciosos, isola dispositivos, aplica correções de segurança e garante a continuidade da operação.
Benefícios do serviço de SOC para empresas
Implementar o SOC nas empresas pode oferecer diversos benefícios para a estrutura digital das empresas. Conheça os principais:
Proteção em tempo real
Ter um serviço de SOC para empresas garante uma camada contínua de proteção digital. Em um ambiente digital, ameaças podem surgir a qualquer momento, sejam elas externas, como hackers e malwares, ou internas, como erros humanos involuntários. Ter um SOC garante que sua empresa esteja sempre alerta. Este centro opera 24 horas por dia, 7 dias por semana, monitorando continuamente a infraestrutura de TI em busca de qualquer sinal de irregularidade. Quando uma ameaça é identificada, a resposta é quase instantânea. Equipado com ferramentas e soluções avançadas, o SOC não apenas detecta o perigo, mas também o neutraliza rapidamente, garantindo que o impacto no negócio seja mínimo.
Conformidade regulamentar
O serviço de SOC para empresas também contribui para atender exigências legais e regulatórias. Em diversos setores, a proteção de dados não é apenas uma questão de segurança, mas também de conformidade. Regulamentos e normativas, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil, impõem padrões rigorosos sobre como os dados devem ser gerenciados e protegidos. Com o SOC, sua empresa mantém registros detalhados e relatórios prontos para auditorias, o que facilita as auditorias e garante que a empresa esteja sempre em conformidade com os regulamentos vigentes, evitando multas e penalidades.
Redução de riscos financeiros
Além de proteger dados, o serviço de SOC para empresas ajuda a evitar prejuízos financeiros e operacionais. O impacto financeiro de um ataque cibernético pode ser catastrófico. Estamos falando não apenas de possíveis multas por não conformidade ou custos imediatos de recuperação, mas também da perda de negócios, danos à reputação e possíveis ações judiciais. Investir em um SOC é uma decisão estratégica que pode economizar quantias significativas a longo prazo. Ao detectar e mitigar ameaças rapidamente, ele previne interrupções nos negócios e possíveis perdas financeiras. Em um cenário em que um único ataque pode custar milhões, o retorno sobre o investimento em um SOC é evidente.
Confiança do cliente
Contar com um serviço de SOC para empresas transmite segurança ao mercado e aos seus clientes. No mundo digital de hoje, a confiança é uma moeda valiosa. Os clientes querem ter certeza de que seus dados estão seguros e que podem confiar nas empresas com as quais fazem negócios. Um SOC é uma manifestação tangível do compromisso de uma empresa com a segurança. Isso fortalece a percepção de confiabilidade da marca, impulsionando a fidelização e a recomendação. Quando os clientes sabem que uma organização investe proativamente em medidas avançadas de cibersegurança, eles se sentem mais seguros e são mais propensos a manter e expandir seus negócios com essa empresa.
Além disso, a confiança cultivada ao longo do tempo pode gerar clientes mais satisfeitos se tornando promotores da marca, levando a novas oportunidades e crescimento.
Altasnet: sua parceira na implementação de SOC
Ao considerar a implementação de um SOC, é vital escolher uma solução robusta e confiável. É aqui que a solução SOC da Altasnet se destaca. Ela oferece uma abordagem integrada para segurança, garantindo que sua empresa esteja sempre um passo à frente dos cibercriminosos.
Em um mundo digital vulnerável, não arrisque seus ativos digitais e a reputação de sua empresa. Proteja-se agora e construa um futuro digital seguro.
Nas últimas décadas, a humanidade passou por uma série de transformações tecnológicas, que vêm evoluindo em uma velocidade cada vez maior. Entramos em uma era em que as empresas, de todos os portes e segmentos, estão colocando o setor de TI como espinha dorsal de seus negócios e utilizando tecnologias inovadoras para otimizar os seus processos. Entre essas tecnologias, podemos destacar o machine learning.
O machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma tecnologia que dará margem para que as empresas utilizem de forma otimizada a enormidade de dados que produzem e captam, transformando-os em informações importantes para a tomada de decisão. Neste post, vamos entender melhor o que é machine learning e as vantagens que essa tecnologia traz para as empresas. Confira!
O que é machine learning?
Podemos definir machine learning como a capacidade que as máquinas têm de analisar grandes volumes de dados, de forma autônoma, para cumprir demandas específicas. Por meio dessas análises de dados, a máquina consegue estabelecer padrões de maneira precisa, possibilitando que os gestores de várias áreas possam gerar insights importantes para os seus processos.
O machine learning também pode ser utilizado na automação de processos que se auto aperfeiçoam, como, por exemplo, a indicação de filmes e séries da Netflix. Quanto mais você assiste, mas dados os algoritmos têm para indicar títulos que possam ser do seu interesse. O algoritmo aprende sobre você, de acordo com o seu padrão de uso.
O mesmo vale para a detecção de desvios, como os alertas de segurança quando você tenta entrar em sua conta de e-mail em um dispositivo desconhecido. O algoritmo faz uma série de análises para chegar a essa conclusão.
O machine learning pode ser estruturado de várias maneiras, veja abaixo as 3 principais.
Aprendizado Supervisionado
No aprendizado supervisionado, o sistema conta com entradas e saídas definidas, ou seja, já são definidos os problemas e suas respectivas soluções. Dessa maneira, o algoritmo faz a comparação das respostas esperadas com as respostas reais, buscando as incoerências, fazendo os ajustes necessários por tentativa e erro. Essa metodologia é muito utilizada em situações em que há necessidade de prevenção de eventos futuros a partir de dados históricos.
Aprendizado Não Supervisionado
Esse método de aplicação do machine learning é o oposto do primeiro, pois não há uma saída definida, ou seja, não há uma resposta correta, uma solução. Aqui, o objetivo é que seja feita a análise dos dados na busca por algum padrão específico neles. Esse tipo de abordagem é bastante utilizada quando o gestor deseja segmentar grupos de dados que tenham atributos em comum, como o perfil de cliente, por exemplo.
Aprendizado por Reforço
No aprendizado por reforço não há a inserção de dados inicialmente, sendo que o próprio algoritmo coleta as impressões do ambiente por tentativa e erro. Os resultados são aprimorados de acordo com os retornos negativos e positivos que a máquina recebe. É uma metodologia muito utilizada em softwares de navegação, de jogos, financeiros e robótica.
Quais são as principais vantagens de contar com machine learning?
Agora que já entendemos o conceito básico de machine learning e a suas principais metodologias, vamos entender quais as vantagens que essa tecnologia pode trazer para empresas de todos os portes e segmentos. Confira!
Otimiza a gestão de dados
Com a transformação digital, as empresas passaram a produzir e captar dados em profusão, em suas matrizes e filiais. Com a escalabilidade da nuvem, essas informações ficam centralizadas e podem ser estruturadas de acordo com as demandas da corporação, mas é importante que essa estrutura seja feita por um sistema inteligente.
Mesmo uma equipe treinada fica inviável a análise desses dados de forma tradicional, pois isso pode dar margem para a perda de insights importantes. Ao adotar o machine learning a empresa pode otimizar os seus resultados, com a utilização de ferramentas que permitem uma análise inteligente desses dados.
É um momento sem precedentes no mundo empresarial, pois nunca foi possível saber, de maneira tão detalhada, o contexto de um negócio em seu mercado, em tão pouco tempo. Isso faz com que as empresas que não estiverem antenadas com as transformações tecnológicas, percam mercado e sejam absorvidas pela concorrência.
Aprimora a tomada de decisão
Os insights que são obtidos com a análise de dados contribuem positivamente para que a empresa aprimore a tomada de decisão dos gestores e impacta positivamente no planejamento estratégico da corporação.
Essa evolução acontece, primeiramente, porque a máquina tem a capacidade de analisar grandes volumes de dados com extrema velocidade, acelerando a resolução de dúvidas que poderiam demorar dias para serem analisadas no modelo tradicional.
Houve um tempo em que essas análises ficavam restritas a empresas de grande porte, que tinham condições de manter grandes servidores, que davam conta do armazenamento e processamento dessas informações. Hoje, com a nuvem, empresas de todos os portes e segmentos podem, mesmo que em menor escala, se beneficiar dessa tecnologia.
Otimiza a automação de processos
Um dos maiores gargalos produtivos das empresas são as tarefas burocráticas e repetitivas, que acabam gerando um custo que impede a empresa de praticar preços competitivos. A maioria dessas tarefas já podem ser substituídas por sistemas automatizados, dotado de inteligência artificial.
Com a utilização de algoritmos esses sistemas serão capazes de agilizar esses serviços burocráticos, reduzindo a margem de erros e aumento da qualidade. O resultado é a redução de gastos e ganho de eficiência. Quando falamos de tarefas burocráticas e repetitivas, não estamos nos referindo apenas a funções mecanizadas.
O machine learning tem como característica o aprendizado autônomo, o que permite que a ferramenta seja capaz de realizar atividades que antes eram de exclusividade do intelecto humano, como análises jurídicas mais elaboradas, diagnósticos médicos precisos, planejamentos de gestão mais modernos e análise de vídeos e imagens de maneira mais eficiente e rápida do que qualquer pessoa.
Não se trata de substituição de profissionais humanos por máquinas, mas de aperfeiçoar resultados de setores específicos das empresas com a harmonia entre pessoas e máquinas.
Auxílio na prevenção de crimes digitais
Uma das maiores preocupações que os gestores têm em relação à transformação digital são os crimes cibernéticos, que tendem a aumentar na proporção que os ativos de TI, principalmente e os dados, se tornem base para a gestão das empresas.
Além de proteger os dados sigilosos, a empresa precisa se preocupar com a integridade de dados pessoais de seus clientes, para atender a LGPD — Lei Geral de Proteção de Dados — e para manter a reputação da corporação.
O machine learning pode ser uma ferramenta de auxílio nessa proteção de dados, com algoritmos inteligentes capazes de aprender a detectar desvios de padrões. Esses algoritmos já são bastante utilizados por operadoras de cartão de crédito, que conseguem identificar a utilização atípica de um determinado cartão, com valores, localização e estabelecimentos que não são habituais.
O sistema, após esta identificação, pode, desde notificar os clientes sobre a movimentação atípica, até fazer o bloqueio de segurança do cartão. Esse mesmo sistema pode ser utilizado para identificar desvios de padrão em uma rede corporativa, ou acesso em um sistema de gestão.
Como vimos, machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma tecnologia que está em franca evolução e que pode mudar por completo os processos corporativos e a maneira como as empresas lidam com os seus dados.
Para aproveitar o melhor que essas tecnologias têm a oferecer para sua empresa, é importante que você esteja acompanhado de especialistas no assunto. A Altasnet pode ser esse parceiro, pois somos especializados em soluções de negócios com a utilização de tecnologia. Disponibilizamos profissionais qualificados, softwares e hardwares que atenderão as demandas específicas de sua empresa.
Quer otimizar as soluções de TI de sua empresa, utilizando as melhores tecnologias? Entre em contato conosco e tire todas as suas dúvidas agora mesmo.
Com o advento da transformação digital, as empresas buscam cada vez mais se beneficiar dos recursos que a tecnologia oferece. Esse contexto envolve tanto as inovações em hardware quanto aquelas de software. Nesta última, especificamente, se destaca a análise preditiva.
Como o próprio nome sugere, ela visa antecipar eventos ou tendências, sejam eles de mercado ou internos da empresa. Isso é possível graças a um aprimoramento de técnicas matemáticas e comportamentais — que nos permite análises e previsões cada vez mais precisas e detalhadas.
Embora o termo pareça amplo, já contamos com técnicas especializadas em tornar a análise preditiva uma realidade. Neste post, traremos 3 delas, com foco em sua aplicabilidade.
Continue lendo para saber mais!
Aprendizado de máquina
Traduzido literalmente do inglês “machine learning”, possibilita aos computadores o tratamento direcionado de dados. Isso significa que, com ele, a máquina coleta padrões e os reproduz em outras situações — uma analogia ao próprio processo de aprendizado humano.
Os algoritmos usados nessa ferramenta são diferentes dos tradicionais: no método tradicional, é criado um conjunto de regras, no qual os dados são inseridos para gerar uma resposta. No machine learning, os algoritmos são implementados com base nos dados avaliados pelo programa, que gera as próprias regras de acordo com os padrões analisados.
A vantagem dessa ferramenta é que ela faz o levantamento de um grande número de dados com resultados mais precisos. Com isso, ela ajuda a identificar as preferências e mudanças de comportamento dos clientes, direcionando as possíveis intervenções para a otimização de resultados.
Modelos de regressão
Visa identificar quanto uma variável influencia outra. O seu objetivo é analisar um possível efeito de causalidade entre dados que, inicialmente, pareciam independentes. Com isso, ampliamos nosso leque de ferramentas para compreender melhor o negócio e aprimoramos nossas decisões.
Um exemplo de aplicação de modelos de regressão é a análise do histórico financeiro dos correntistas: com ela, conseguimos prever os padrões de consumo e calcular acuradamente a liberação de crédito para determinados clientes. Outros exemplos incluem a verificação de possíveis golpes e fraudes com cartões de crédito. Por esse motivo, os modelos de regressão são classicamente usados por instituições financeiras.
Árvores de decisão
Esse é um modelo protocolizado que auxilia na tomada de decisão. Seu design é realmente similar a uma árvore, na qual cada resposta ou decisão leva a uma ramificação com novas perguntas ou entradas de dados. O objetivo final (análogo às folhas da árvore) é uma decisão direcionada especificamente para o problema que seguiu o caminho até ele.
Classicamente, as árvores de decisão são usadas para compreender o desejo de clientes e personalizar o atendimento ou fornecimento de produtos. Para cada cliente específico, seguimos o caminho da árvore de decisão com dados ou perguntas, possibilitando um julgamento focado na sua situação pessoal.
Por ser uma ferramenta que capta as preferências dos clientes, ela também ajuda no processo de elaboração de novos produtos. Empresas capazes de coletar e tratar informações sobre a tendência de seu público-alvo tendem a ter grandes vantagens em seu segmento.
Para se beneficiar ao máximo dos recursos que a tecnologia oferece, a equipe de TI precisa adotar ferramentas adequadas para a sua situação. Uma das técnicas mais usadas atualmente é a análise preditiva, que possibilita uma antecipação de eventos ou tendências de mercado.
Se você quer se aprofundar ainda mais na metodologia da análise preditiva, não perca tempo e conheça mais sobre a integração de dados!
A TI é uma área que, classicamente, permeia todos os outros processos de uma empresa. Afinal, caso ela falhe, departamentos como o RH, o setor de vendas e o financeiro também podem ser afetados. Por esse motivo, é fundamental conhecer e manter o desempenho de sua equipe — e é com este objetivo que são usados os indicadores de TI.
Para facilitar o trabalho de escolha desses indicadores, neste post explicamos o que são e quais os principais indicadores de TI. Ao final do conteúdo, você vai conhecer dicas sobre como escolher o ideal para a sua gestão. Continue lendo para saber mais.
Quais são os principais indicadores de TI?
Indicadores são ferramentas padronizadas para mensurar um aspecto específico de uma equipe. Elas são amplamente utilizadas na área de TI, para fornecer ao gestor um retrato mais claro e objetivo de seu time. Outro nome usado com frequência para esses indicadores é KPIs, sigla para “Key Performance Indicators”.
Um bom indicador deve suprir três requisitos básicos: ele deve ser quantitativo, refletir eficientemente a realidade da equipe e ser facilmente mensurável. Sendo assim (e dependendo dos seus objetivos) os indicadores podem mudar para otimizar, ao máximo, sua compreensão e otimização do time.
É importante saber que existem alguns indicadores clássicos, utilizados pela maioria das equipes de TI do Brasil. A seguir, destacamos quatro deles. Confira.
1. Tempo médio de reparo
Como mencionamos, uma das responsabilidades do setor de TI é fornecer o serviço para que outros departamentos funcionem corretamente. Isso envolve a manutenção constante e a atenção às queixas e solicitações que chegam à equipe de TI. Por esse motivo, um dos indicadores mais importantes da área é o tempo médio de reparo para sanar as queixas.
2. Tempo de resposta a chamadas
O tempo médio de reparo, geralmente, é calculado a partir do momento que a equipe de TI começa a trabalhar no problema. No entanto, existe outra variável fundamental, que influencia no atraso dos serviços e está atrelada diretamente ao desempenho a equipe: o tempo de resposta às chamadas.
Caso uma equipe demore a responder às queixas, mesmo que ela seja eficaz, os resultados finais continuarão sendo atrasados.
Esse parâmetro leva em consideração fatores como sobrecarga de solicitações, necessidade de manutenção geral ou horários de serviço discrepantes. Além disso, o tempo de resposta a chamadas é uma das principais queixas às equipes de TI por outros departamentos.
3. Número de erros por processo
Todo gestor de TI sabe que não se deve prezar apenas pela agilidade, mas também pela qualidade dos serviços. Por isso, o índice de erros por processo realizado indica se realmente estamos sendo resolutivos — ou, pior, se as intervenções estão causando outros problemas.
4. Despesas de TI por funcionário
Por fim, um indicador muito utilizado leva em consideração um dos principais objetivos do investimento em tecnologia (incluindo TI): a economia financeira. Caso o departamento de TI esteja sendo excessivamente oneroso à empresa, esse pode ser um sinal indireto de que sua performance está sendo afetada.
Isso significa que, embora os processos estejam sendo entregues com rapidez e qualidade, essa eficiência tem um alto custo.
Como escolher um bom indicador de TI?
Para escolher um indicador ideal, você deve levar em consideração sua situação atual e os objetivos, especialmente a longo prazo: são eles a redução de custos ou a melhora na qualidade? Existe algum projeto no curto prazo que demanda mais agilidade? Para responder a essas perguntas, é fundamental alinhar a gestão de TI com os objetivos da empresa e o perfil dos funcionários.
Os indicadores de TI são ferramentas utilizadas rotineiramente pela gestão da área. Escolher um bom indicador fornece ao gestor informações precisas e de qualidade sobre sua equipe.
Na área de TI, ficar por dentro das últimas novidades é essencial. Se você quer se manter atualizado, não perca tempo e siga nossos perfis nas redes sociais! Estamos no Facebook e no Linkedin.
Podemos definir a transformação digital nas empresas brasileiras como o processo de incorporação de tecnologias pilares nos processos, como a computação em nuvem, internet das coisas, Inteligência Artificial, Big Data, ferramentas analíticas, entre outros. Mais do que adoção de tecnologias, a transformação digital se baseia em uma mudança cultural dentro da corporação, colocando a tecnologia como elemento central do core business.
A transformação digital pode ser evolutiva ou disruptiva, dependendo do que a empresa busca e seu posicionamento de mercado, se é mais conservadora ou moderna. O importante é que todo o trabalho de imersão na transformação digital seja feito após um planejamento e com objetivos específicos.
Para entender a importância da transformação digital para as empresas, neste post, apresentaremos 6 benefícios diretos que ela traz. Confira!
1. Aumento da eficiência e produtividade
A transformação digital ajuda na criação de atalhos produtivos, que ajudam na redução de tempo e de erros. A inserção de dados de maneira manual, falta de comunicação entre sistemas de diferentes setores e o atraso nos processos, são gargalos que limitam a produtividade. Nesse cenário, para produzir mais, a empresa é obrigada a elevar os custos, seja com contratação de pessoal ou com o aumento da estrutura precária.
Quando a empresa faz uma avaliação interna, define quais são os seus principais gargalos e busca as tecnologias que podem suprir essas necessidades, aumentará consideravelmente a eficiência dos processos e, por consequência, a produtividade. A redução de erros reduz a necessidade de retrabalhos, aumentando a qualidade do produto final e ajudando no respeito aos prazos.
2. Aumenta a competitividade da empresa
A partir do momento em que torna os processos mais fluidos, promovendo a integração de todos os setores da empresa, a gestão se torna mais otimizada. Todas as novas tecnologias adotadas pela empresa, devem ter como objetivo a facilitação da definição, implementação e melhoria dos processos internos, tornando as abordagens mais práticas.
Quando a empresa se organiza, com fluidez e escalabilidade, ganha um grande diferencial competitivo em seu mercado, pois passa a enxergar além da gestão tradicional e trabalha com um ambiente elástico — geralmente em nuvem — capaz de receber eventuais picos de demanda, sem gerar gargalos.
3. Melhora o índice de satisfação dos clientes
Nunca os clientes foram tão próximos das empresas, pois a transformação digital quebrou a parede e eliminou terceiros. Por mais que haja uma certa dependência das redes sociais para que esse contato seja feito, diferentemente das mídias tradicionais, estamos falando de um ambiente em que o contato é direto e, tanto as empresas quanto os usuários habitam o mesmo espaço.
Essa proximidade permite que as empresas criem estratégias para fidelizar os seus clientes, com campanhas personalizadas e planejadas de acordo com uma série de fatores, que envolvem a linguagem utilizada, os horários de postagens e o formato de conteúdo.
Enquanto na mídia tradicional a empresa precisa atingir o maior número possível de pessoas, para reter o seu público nesse “bolo”, nas redes socais, com os dados que recebem em tempo real, gastam menos, atingindo quem interessa.
Mas, com as ferramentas atuais, as empresas não precisam necessariamente depender das redes sociais para fidelizar os seus clientes. Empresas que têm plataformas e aplicativos próprios podem utilizar o potencial dessas ferramentas para elevar a satisfação dos consumidores.
Algumas redes de supermercado, por exemplo, criaram clubes de fidelidade, utilizando pontos cumulativos. A cada compra o cliente ganha pontos, de acordo com o valor final, e pode trocar por um série de vantagens depois. Esse é apenas um modelo de fidelização, pois, com criatividade e boa análise de dados, as possibilidades são infinitas.
4. Facilita a inovação
Ao implementar a transformação digital, as empresas passam a ter a capacidade de adicionar processos de melhoria contínua em seus negócios. Essa melhoria contínua pode ser promovida utilizando os processos ágeis, que trabalham com as entregas contínuas e com o recolhimento de feedback dos usuários. Assim, ganha-se tempo e aprimora-se o produto com ele no mercado.
É um processo muito utilizado no desenvolvimento de softwares, em que o desenvolvedor lança atualizações constantes, para adicionar novas funcionalidades, corrigir falhas de desempenho e de segurança.
Os produtos inovadores são capazes de abocanhar uma boa fatia de mercado, sem a necessidade de reinventar a roda, nem de renovar completamente a infraestrutura de TI, basta oferecer algo que já existe de uma maneira melhor.
O melhor exemplo desse processo é a Netflix, que durante muito tempo foi um simples serviço de aluguel de DVDs por correspondência e que não chegava nem perto do tamanho da maior locadora de vídeos do mundo, a Blockbuster. Enquanto a Netflix tinha o site como sua vitrine, a Blockbuster ostentava as suas lojas padronizadas.
O resultado a gente já sabe, a Netflix resolveu investir no streaming, colocando o conteúdo a um clique de distância do cliente e se tornou líder no segmento, já a Blockbuster não acreditou no potencial da tecnologia e faliu com suas megalojas.
5. Possibilita a redução de custos
A redução de custos é um dos grandes desafios dos gestores das empresas e a tecnologia permite que seja realizada sem perda de produtividade. Com a utilização de tecnologias, como a computação em nuvem, a empresa consegue eliminar uma série de custos operacionais que teria com a manutenção de um data center físico interno.
Com a utilização da automação, é possível reduzir os erros e falhas de segurança, diminuindo os retrabalhos e gargalos, o que também permite a redução de uma série de custos operacionais, seja com uma equipe especializada em retrabalhos ou com reposição de produtos defeituosos.
6. Facilita a obtenção de insights
Mais do que a enorme produção de dados, a transformação digital oferece ferramentas que transformam esses dados em informações úteis para as empresas. A grande tendência é as empresas adotarem a cultura data driven, ou seja, aquela em que a gestão passa a ser orientada a dados.
Utilizando ferramentas de análise e mineração, que conseguem acessar todos os bancos de dados da empresa e, de maneira automática, gera uma série de relatórios e indicadores, com insights precisos para a gestão, a empresa ganha uma capacidade de crescimento sem precedentes na era pré-digital.
São informações que permitem a otimização da infraestrutura produtiva, avaliação do mercado, dos concorrentes, estreita o relacionamento com o cliente, permite a criação de produtos e serviços personalizados etc.
Como vimos, a transformação digital nas empresas brasileiras oferece a possibilidade para que elas cresçam em seus mercados, aumentando a produtividade, sem elevar os gastos. A relação cliente/empresa se torna mais sólida e direta, o que gera benefícios para os dois lados — para a empresa, que passa a conhecer melhor o seu público e para os consumidores, que recebem produtos melhores.
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A melhor maneira de se antecipar às demandas do mercado é pesquisar as tendências que têm sido adotadas para otimizar os processos empresariais. Isso é ainda mais importante quando falamos de infraestrutura de TI, já que a tecnologia é fundamental para gerar novas oportunidades.
Pensando nisso, preparamos um post para que você conheça as principais tendências desse campo e como elas otimizam o processo produtivo de qualquer empresa, independentemente do seu segmento. Acompanhe conosco!
Migração para meganuvem
O ambiente em nuvem funciona nos modelos público, privado e híbrido, com provedores que oferecem serviços de hospedagem e armazenamento. Cada um deles tem a sua infraestrutura individual, o que resulta em um universo multinuvem.
Desse modo, uma mesma empresa pode ter aplicativos e dados alocados em diversas nuvens distintas, o que dificulta a gestão dos ativos e a própria segurança da informação. A meganuvem surge para integrar os serviços e proporcionar um gerenciamento unificado dos recursos distribuídos nos ambientes de cloud.
Assim, os usuários conseguirão transferir dados de uma nuvem para outra e ainda direcionar os arquivos para o ambiente mais apropriado para o armazenamento, trazendo mais agilidade para os processos da empresa.
Inteligência artificial
A inteligência artificial já tem sido amplamente utilizada na indústria, mas isso não significa que a sua evolução estagnou. Uma das suas principais funções é a automatização de tarefas repetitivas, fazendo com que a intervenção humana seja a mínima possível — o que evita erros causados pela desatenção, por exemplo.
Para o futuro, teremos aumento gradativo da utilização de chatbots. Esses atendentes virtuais ganharam muito espaço na pandemia do coronavírus e a tendência é de que eles continuem sendo utilizados no atendimento ao cliente, já que se tratam de uma ferramenta ágil e capaz de registrar informações de clientes.
Com a utilização de inteligência artificial, colaboradores talentosos estarão liberados para se concentrar nas atividades-fim da empresa, trabalhando em projetos mais desafiadores. Com o trabalho burocrático delegado às máquinas, os trabalhadores poderão se concentrar em desenvolver produtos e serviços inovadores.
Automação com DevOps
O DevOps é uma prática oriunda da engenharia de software que descreve a unificação do desenvolvimento (Dev) com as operações de software (Ops). O profissional nessa área de atuação consegue automatizar processos e integra o trabalho de programadores e a equipe de infraestrutura.
Com isso, a empresa ganha em qualidade técnica e garante mais produtividade, alinhamento dos objetivos e melhora a comunicação entre as equipes. Além disso, ele facilita os processos de automação dentro do negócio, com a possibilidade de implementar correções automáticas em desvios do padrão de operação dos times.
Augmented Analytics
Também conhecida como análise aumentada, trata-se da automatização de todos os procedimentos que antecedem a análise de dados propriamente dita. Ela é facilitada pela evolução do chamado machine learning, ou aprendizado de máquina — isto é, a utilização de sistemas computacionais mais evoluídos que conseguem aprender padrões definidos pelos humanos.
Com a augmented analytics, o trabalho dos cientistas de dados é facilitado. Ela proporciona a coleta, limpeza e preparação de um grande volume de dados, agilizando a identificação de padrões ocultos e descobertas de insights. Isso se traduz em mais agilidade na hora de fornecer conteúdo relevante para a empresa.
Como pudemos ver no artigo, essas tendências de infraestrutura de TI são capazes de otimizar uma série de tecnologias diferentes, como a análise de dados, a inteligência artificial e computação em nuvem — o que já era bom se torna ainda melhor.
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