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Empresa avança três dígitos em cloud. CEO comenta os resultados financeiros

A nuvem tem sido o principal vetor de crescimento da SAP no Brasil. Os resultados financeiros do quarto trimestre e o consolidado do ano fiscal de 2016, divulgados pela companhia nesta sexta-feira (27/01), mostram crescimento de três dígitos na receita total de vendas de serviços cloud.

As vendas em nuvem globalmente somaram € 2,99 bilhões, crescimento de 31% em relação a 2015. O faturamento global foi de € 22 bilhões (avanço anual de 6%) e lucro líquido de € 3,6 bilhões de euros, alta de 18%. A empresa não divulga números locais.

Cristina Palmaka, CEO da companhia no Brasil, destaca dois quesitos como primordiais para esse avanço. O primeiro deles é a quebra de paradigma de vários clientes brasileiros, que passam cada vez mais a entender os benefícios de soluções em nuvem, como flexibilidade, retorno rápido e, sobretudo, simplificação dos negócios. Em paralelo, Cristina ressalta a robustez do portfólio da SAP, que permite a oferta de soluções em diversas frentes, o que acaba ampliando as oportunidades de adoção de cloud, tanto com opções para gestão de pessoas, quanto para fornecedores, marketing e e-commerce. “É uma combinação de fatores que colocamos debaixo do guarda-chuva de cloud”, conta Cristina, em entrevista ao IT Forum 365.

No quarto trimestre de 2016, por exemplo, os destaques do portfólio cloud foram as vendas de soluções CEC (Engajamento de Clientes e Comércio), que incluem o SAP CRM, SAP hybris, entre outras aplicações em nuvem, e do SAP HANA Enterprise Cloud (HEC), plataforma que permite a transição do ambiente on premise de aplicações das empresas para um outro mais efetivo, em nuvem.

Cristina aponta que a nuvem chegou de vez na SAP Brasil em meados de 2016, sobretudo no segundo semestre. No fim, o crescimento de três dígitos ficou à frente do número registrado globalmente, o que, para a executiva, mostra, além de uma forte tendência, um certo atraso do País em relação a outros mercados em todo o mundo. “Globalmente, vários clientes já foram para soluções de nuvem um pouco antes que o Brasil, que demorou um pouco mais. No ano anterior houve crescimento expressivo, mas 2016 foi de fato o crescimento e a abrangência.”

Foco em PMEs

A SAP coleciona cases de sucesso em grandes empresas. Apenas citando alguns importantes contratos do último trimestre, a lista reúne nomes como Itaú, Aché Laboratórios, Burger King, Honda e C-Vale. Os grandes contratos estão no DNA, mas a intenção é avançar também rumo às pequenas e médias empresas, que, de acordo com a companhia, trouxeram resultados expressivos em 2016. O software de gestão SAP BusinessOne, específico para esse segmento, registrou salto de dois dígitos no ano em relação aos resultados de 2015.

Uma das estratégias de aproximação com esse público é oferecer modalidades de pagamento diferenciadas. A partir dessa diretriz, surgiu a parceria com o PayPal, que permite compra e pagamento de soluções SAP em nuvem direto pela internet. A parceria foi anunciada em dezembro do ano passado e a previsão é de que os usuários tenham o serviço disponível ainda neste trimestre.

“Temos, de fato, um universo muito grande e é nossa missão chegar a essas pequenas empresas. Queremos nos preocupar não só com a qualidade das soluções, mas também com a forma de pagamento. É um segmento relevante e o Brasil tem forte presença. Não tem porque uma empresa de menor tamanho não ter acesso a uma solução robusta como SAP”, declarou Cristina, que revelou que a empresa está preparando outros parceiros para essa modalidade de oferta.

Projeções

A SAP ainda espera crescimento acelerado de nuvem para 2017 no Brasil. Isso com base na migração de clientes da própria base da SAP e conquista de novos parceiros. “Há diversas empresas que hoje não são clientes SAP e, quando vão para nosso ecossistema, vão direto para a nuvem”, observa.

O que mais motiva a SAP para esse ano é a inovação, que passa por tecnologias e experiências como internet das coisas (IoT, na sigla em inglês), machine learning e blockchain. “A missão é seguir olhando para a inovação. Não só tecnologia por si só, mas como essas tecnologias habilitam nossos cientes para estarem preparados e seguir no mercado. A meta é manter inovação como nosso carro-chefe.”

Por fim, Cristina destaca a importância do crescimento em números, mas classifica a conquista de clientes e negócios como a melhor conquista do ano, tornando-se verdadeiramente parceiros de negócios. “Isso nos fortalece e nos deixa animados e preparados para 2017”, finaliza.

Fonte: IT FORUM 365

Em 2016 o número de colaboradores com competências tecnológicas, verdadeiros cientistas dos dados, cresceu e os programadores de aplicações e analistas de negócio passaram a ser muito procurados pelas empresas. Ficou, por isso, conhecido como “O ano do Ativista da Informação”. No entanto, o aumento destes especialistas não está a acompanhar o crescimento de dados, criando um gap apenas colmatável por plataformas de visual analytics capazes e ágeis.

As empresas e organizações deparam-se atualmente com um paradoxo assente na lacuna existente entre os dados criados e a capacidade de utilizá-los, podendo inclusivamente serem piores a tomar decisões data-driven em comparação com o tempo em que lidávamos com menos informação. São vários os pontos de informação diluídos à nossa volta, perdendo significado, levando à poluição de informação, falta de informação valiosa para a tomada de decisão e, por vezes, o estado mais perigoso de todos: ignorância da informação.

Em 2017, as sociedades e organizações vão começar a despertar para uma realidade: a literacia de dados, que é tão necessária a todos – para além dos ativistas da informação – assim como era a escrita e a leitura à 100 anos atrás.

Neste sentido, foram identificadas 10 grandes tendências no mercado de Business Intelligence que ajudarão a criar as bases para o aumento da literacia de dados, ou seja:

1. A poluição da informação tornar-se-á um assunto crítico

A Era pós-facto irá levar-nos a mais pontos de informação imprecisos e, em alguns casos, até mesmo a boa informação pode ser poluída pela má informação. Neste contexto, torna-se cada vez mais importante perceber qual a informação correta. Procurar, criticar, certificar e argumentar com dados de forma governada será o pilar da literacia de dados.

2. O Big Data será menos sobre tamanho e mais sobre combinações

Com uma maior fragmentação de dados, sendo a sua maioria criada externamente e na Cloud, olhar para conjuntos de dados singulares sem contexto diminuirá em valor. A onda seguinte será sobre a capacidade em combinar rapidamente Big Data com Small Data para casos específicos.

3. A visualização self-service tornar-se-á uma comodidade, acessível a todos

Os freemiums são esperados, tornando 2017 o ano em que as barreiras para aceder a grandes ferramentas analíticas serão virtualmente removidas. Com mais pessoas capacitadas a realizar as suas jornadas analíticas, as taxas de literacia de dados aumentarão.

4. O BI moderno ultrapassará o BI tradicional como a nova arquitetura de referência

A descoberta de dados evoluiu para o Business Intelligence (BI) moderno e tornar-se-á o “novo normal” nas organizações. Em 2017, esta questão evoluirá não apenas para complementar, mas substituir cada vez mais as arcaicas plataformas de relatório, no entanto, altera também os requisitos para as estruturas de back-end no que diz respeito à escala, performance, governança e segurança.

5. A Cloud híbrida e multiplataformas emergirão como modelos primários

Devido ao local onde os dados são criados, à facilidade de utilização e à sua capacidade de evolução, testemunhamos atualmente uma mudança acelerada para a Cloud. Porém, uma só Cloud não é suficiente porque os dados e workloads não estarão numa única plataforma. A Cloud híbrida e multi-ambiente emergirão como modelo primário, o que significa que os workloads vão ser possíveis na Cloud e nos softwares locais — resultando nesse mesmo modelo marginalizando uma abordagem de “apenas Cloud”.

6. O foco vai mudar de “análises avançadas” para “análises em evolução”

As análises avançadas vão continuar a proliferar, mas a criação de modelos, assim como a governança destes, está dependente de peritos altamente especializados. Contudo, uma vez criados, muitos mais deveriam beneficiar desses modelos, o que significa que podem ser aproveitados como ferramentas de self-service. A jornada analítica não pode ser uma caixa-preta ou demasiada prescritiva. Existe muito hype à volta da “inteligência artificial”, mas servirá melhor enquanto acréscimo do que como um substituto da análise humana, pois é tão importante fazer as perguntas certas como dar as respostas certas.

7. Vamos aprender o outro lado das “análises pessoais”

Existem dois ângulos para análises pessoais: o primeiro assenta na forma como os ativistas da informação – e outros – podem cada vez mais fazer um uso self-service e utilizar informação para seu próprio benefício. O outro ângulo é sobre como a informação se torna cada vez mais granular e é utilizada para o “segmento do único”. Ao compreenderem as preferências dos consumidores e os padrões de comportamento, as organizações podem utilizar este tipo de informação para personalizar produtos, serviços e mensagens. No entanto, os consumidores vão ficar mais alertas para o valor da sua informação pessoal à medida que esta se torna mais disponível para os outros.

8. Os mundos digital e físico vão conhecer a analítica

A analítica não só estará em todo o lado como, cada vez mais, em tudo. O Pokémon GO© é um indicador das próximas mudanças depois da mobilidade, e o mundo empresarial notará. Isto significa que a analítica vai começar a surgir no contexto da realidade geo-espacial, toque, voz, realidade virtual e gamificação, continuando no trajeto de ligar-se a dispositivos.

9. O foco vai mudar para aplicações de análise personalizadas e análises nas aplicações

Ninguém é, em simultâneo, criador e consumidor de aplicações mas, ainda assim, devem ser capazes de explorar os seus dados. A literacia de dados beneficiará ambos pois vai ao encontro das necessidades dos indivíduos através de aplicações de análise personalizadas e contextualizadas, assim como análises que nos alcançam nos nossos “momentos.” Ferramentas abertas e extensíveis que podem ser personalizadas e contextualizadas pela aplicação e os programadores web farão progressos.

10. A visualização enquanto conceito vai evoluir de apenas análises para toda a informação da cadeia de abastecimento

A visualização tornar-se-á uma forte componente nos hubs unificados que têm uma abordagem visual à gestão de ativos de informação, assim como preparação de dados visuais em self-service, sustentando a verdadeira análise visual. Posteriormente, mais progressos serão feitos na área da visualização, fazendo desta um meio de comunicação de resultados. O efeito de rede disto assenta em números crescentes de utilizadores que conseguem fazer mais nos dados da cadeia de abastecimento, promovendo o conceito de literacia de dados.

Estas tendências estabelecem a base para os crescentes níveis de ativismo da informação, assim como da literacia de dados. Novas plataformas e tecnologias que conseguem alcançar “a outra metade” (isto é: colaboradores com menos competências na área da informação e colaboradores operacionais) vão ajudar-nos a entrar numa Era em que os dados certos ligam-se às pessoas e às suas ideias, o que nos coloca na direção de uma Era mais iluminada, orientada pela informação e baseada em factos.

Fonte: Paralelo CS

Com um custo total estimado em R$17,4 milhões, o estudo técnico terá a maior parte do valor, de R$9,8 milhões, investido pelo BNDES.

O ministro da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações, Gilberto Kassab, assinou nesta segunda-feira, 12/12, um acordo de Cooperação Institucional para o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT) no Brasil.

O acordo prevê um estudo financiado pelo BNDES e pela iniciativa privada para subsidiar um chamado Plano Nacional de Internet das Coisas, que deve ter duração de cinco anos, entre 2017 e 2022.

Com um custo total estimado em 17,4 milhões de reais, o estudo técnico terá a maior parte do valor, de 9,8 milhões de reais, investido pelo próprio BNDES, enquanto que o restante, 7,6 milhões de reais, ficará a cargo da McKinsey & Company Brasil, que também fará a consultoria do plano.

De acordo com a reportagem, a primeira parte do projeto será voltada para a elaboração de um estudo independente em busca de diagnósticos e propostas de políticas públicas sobre Internet das Coisas no Brasil.

Qualcomm

Além disso, Kassab participou nesta segunda, 12/12, de uma reunião sobre a implantação no Brasil de uma fábrica de dispositivos semicondutores com tecnologia da Qualcomm (QSIP – Qualcomm System in a Package).

Fonte: IDG Now!

A Huawei, o Shenyang Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences, a China Academy of Information and Communications Technology (CAICT), Intel, ARM e iSoftStone anunciaram uma iniciativa conjunta para criação do Edge Computing Consortium (ECC).

A ECC visa desenvolver uma plataforma cooperativa para o setor de computação de ponta estimular a colaboração nos setores de tecnologia operacional e de tecnologia de informação e comunicações (TIC), com base nas melhores práticas, para o desenvolvimento da computação edge, parte de uma arquitetura de computação em nuvem que visa facilitar a captura de dados, funções de controle, armazenamento de conteúdo de banda larga, aplicações e de dispositivos como smartphones, tablets e sensores.

O presidente da ECC e diretor do Shenyang Institute of Automation, Yu Haibin, ressaltou que no 13º plano de cinco anos a China lançou duas estratégias nacionais: transformação digital e industrialização, bem como o ‘Made in China 2025’. “Isso requer muito da convergência das TICs e das tecnologias operacionais. A computação edge é essencial para apoiar e materializar essa convergência. Enquanto isso, o desenvolvimento industrial também está se deparando com um ponto de virada.”

“Os sistemas de tecnologia de automação industrial vão evoluir da arquitetura em camadas e silos de informação para a Internet das Coisas [IoT], computação em nuvem e arquitetura analítica de big data. Em meio à evolução, a edge computing vai impulsionar a arquitetura industrial de controle autônomo. Portanto, a ECC estará atenta ao design da arquitetura e à escolha das diretrizes técnicas, bem como promoverá o desenvolvimento industrial por meio da padronização. Além disso, também focaremos no desenvolvimento de um ecossistema”, continuou Yu Haibin.

A ECC está buscando o conceito do Office of Information and Communications Technology segundo o qual os recursos da tecnologia operacional, tecnologia da informação e tecnologia de comunicações devem ser integrados e coordenados, e ter o espírito de consenso, unidade e cooperação para impulsionar o desenvolvimento da ECC.

O relatório oficial do Edge Computing Consortium foi lançado durante a Cúpula Industrial de Edge Computing de 2016.

Fonte: ComputerWorld

As organizações estão ansiosas para iniciar iniciativas de IoT, mas os esforços são dificultados pela escassez de profissionais qualificados. Mas quem são eles?

Espera-se que as plataformas Internet das Coisas gerem economia para as empresas, melhorem a tomada de decisões através do acesso a novas fontes de dados, aumentem a produtividade, proporcionem melhores experiências para os clientes. O McKinsey Global Institute prevê que o ecossistema de IoT terá um impacto econômico total de até 11 trilhões de dólares até 2025.

Os dispositivos de Internet das Coisas podem ser usados em quase todas as indústrias para capturar dados valiosos. Por exemplo, os prestadores de cuidados de saúde estão olhando para tecnologias para melhorar o atendimento ao paciente, e os varejistas estão interessados em oportunidades para encontrar novos clientes e melhorar a experiência de compra.

De acordo com a CompTIA, seis em cada 10 empresas dos EUA têm algum tipo de iniciativa IoT em andamento – formal ou experimental – e uma escassez de habilidades IoT, apontada como uma das grandes dificuldades para a implementação de projetos. E não são apenas pessoas com habilidades em novas disciplinas, como gestão de rede e análise de grandes quantidades de dados, que estão em falta. Profissionais de segurança já escassos também são necessários.

O ecossistema de IoT é complexo, e os trabalhadores de tecnologia terão que ter algum conhecimento sobre cada aspecto desse ecossistema, diz Seth Robinson, diretor sênior de análise de tecnologia da CompTIA.

“Não se trata apenas de construir um sistema técnico competente que possa realizar uma tarefa para a operação diária”, diz ele. “Trata-se de usar esta tecnologia para avançar em novas áreas. Tem que haver esse conhecimento do que o negócio está tentando fazer”.

E quais características esses profissionais de Internet das Coisas deverão ter? Analistas do setor e líderes de TI que já estão nas trincheiras de projetos de IoT compartilham suas opiniões e experiências.

Uma coisa é certa: os profissionais de TI precisão expandir seus domínios primários de infraestrutura, desenvolvimento, segurança e captura e análise de dados para incluir habilidades relacionadas ao IoT, mas também precisarão de habilidades de gerenciamento de projetos e perspicácia de negócios, diz Robinson.

Existem centenas de habilidades relacionadas à IoT. As empresas que realmente produzem os dispositivos, ou “coisas”, que compõem a rede interconectada de sistemas de IoT de precisará de pessoas com determinadas habilidades.

As organizações que usam esses dispositivos para coletar dados precisará de pessoas com experiência em hardware e software necessários para conectar os vários componentes, bem como especialistas em Big Data e Analytics capazes de extrair o valor dos dados.

Vejamos, ponto a ponto.

1 – Segurança

Hoje os profissionais de TI mais procurados, os especialistas em segurança cibernética estarão em uma demanda ainda maior, já que a quantidade de dispositivos habilitados para IP aumenta as vulnerabilidades. O ataque DDoS lançado semanas atrás contra a Dyn apenas adiciona combustível à demanda.

“Os salários de segurança aumentaram 17% nos últimos 12 meses”, diz David Foote, co-fundador e analista-chefe da Foote Partners, empresa de pesquisa de força de trabalho de TI. Os profissionais de segurança qualificados em avaliação de vulnerabilidades, segurança de infraestrutura de chave-pública (PKI), hacking ético, análise de intrusão, defesas corporativas, forense e segurança de rede sem fio estarão entre os mais demandados.

2 – Hardware e rede

Praticamente qualquer dispositivo pode ser equipado com um sensor que pode reunir, armazenar e transmitir dados. Serão necessárias redes robustas para transmitir todos esses dados. Os profissionais de TI que já se especializam em infraestrutura precisarão entender todos os tipos de redes necessárias para conectar dispositivos da Internet das Coisas, diz Robinson.

A especialização em tecnologias de Redes Definidas por Software (SDN) também estará em alta com a disseminação da IoT. “Muitas empresas ainda não exploraram a SDN até este momento”, diz Robinson. “Elas realmente não tiveram essa necessidade de virtualizar a rede e obter esse controle fino sobre o tráfego que está passando por ela. Mas com a quantidade de tráfego que vai transitar pela rede [graças ao IoT] essa se tornará uma questão maior “.

3 – Software e conectividade

O software é necessário para tornar os dados em informação útil e a conectividade é necessária para compartilhar esses dados com todo o sistema.

“Algumas pessoas são muito boas em um sistema”, diz Bennett. “Em um ambiente de IoT, os mais bem sucedidos já descobriram como vincular vários sistemas, e como vincular os dados deles para realizar um segundo objetivo. Entendem como o sistema A se comunica com o sistema B para executar algo.”

4 – Big Data

A grande força que pode impulsionar as implementações de Internet das Coisas é a grande quantidade de dados capaz de gerar. “Mesmo que sua empresa ainda não tenha pensado em fazer uso de Big Data, as chances são de que se você vá usar qualquer dispositivo IoT e, por isso, precisará ter pelo menos algum conhecimento funcional sobre”, diz Foote.

A Foote Partners lista Apache Hadoop, NoSQL e NewSQL e Apache Spark entre as habilidades mais procuradas.

Na GE Aviation, uma transformação digital orientada para o IoT levou à criação de novas posições – incluindo a de chefe de dados e “líder de fábrica”. Da mesma forma, as iniciativas de desenvolvimento de software da empresa passaram a requer pessoas com um amplo conhecimento de Big Data, diz o CIO Jude Schramm.

“Estamos procurando por pessoas versáteis, capazes de lidar com Hadoop, Cassandra, Greenplum. Estamos investindo em contratar ou transformar funcionários existentes para serem muito competentes nessas habilidades”, diz Schramm, enfatizando que a GE Aviation não quer que as pessoas se tornem especialistas. Ele diz que está procurando “um especialista em Big Data e generalistas em todas as tecnologias relacionadas”.

5 – Analytics

Outro motor de projetos IoT é o desejo de tomar melhores decisões, o que exige análise para apresentar conclusões de uma forma útil.

Cerca de 60% das empresas pesquisadas pela LNS Research disseram que não têm conhecimento interno suficiente para lançar um projeto de IoT por falta de profissionais de análise de dados. Matthew Littlefield, presidente e analista principal da LNS, diz que os 40% restantes – aqueles que dizem ter as habilidades necessárias – “não entendem realmente o tamanho do desafio”.

Quase um quarto das empresas sem habilidades analíticas planejam usar uma empresa de consultoria com conhecimentos analíticos e um terço dos entrevistados disseram que não sabem como resolverão o problema.

A comunidade analítica também enfrenta uma “divisão” em relação às funções de ciência dos dados” quando se trata de IoT, diz Littlefield. Com o Analytics tradicional, os analistas podem apresentar respostas preditivas, diagnósticas ou prescritivas usando modelos, simulações e programação estatística. “Em um mundo de IoT, você está apenas coletando dados de muitas fontes diferentes e as relações entre essas fontes não são conhecidas de antemão”, diz ele.

“Não é algo que você possa modelar efetivamente ou simular de forma eficaz, e você realmente não entende a física subjacente do que você está tentando modelar. Então, formar especialistas do setor sobre como fazer ciência de dados em IoT é um dos grandes desafios. Há um novo conjunto de regras em torno da ciência dos dados, e os especialistas da indústria são realmente céticos sobre elas. “

6 – Cloud Computing

À medida que os dados são gerados, o armazenamento se torna um problema, e os sistemas baseados em nuvem se tornam a infraestrutura ideal para as iniciativas de IoT.

As empresas vão abrir mão de seus data centers e terão de trabalhar com provedores de serviços em nuvem, diz Foote. Isso aumentará a demanda por pessoas que entendam a computação em nuvem e saibam como gerenciar dados de forma eficiente e torná-los rapidamente disponíveis para análise.

7 – Gerenciamento de Projetos

As empresas não estão se afastando dos grupos centrais de uso de TI enquanto adotam tecnologias IoT, mas as relações e conexões da TI com outros grupos da organização estão mudando, diz Robinson. Uma área em que essa tendência é evidente é a gestão de projetos, diz ele, porque os projetos “estão se tornando mais complexos e esses grupos estão se tornando mais multidisciplinares”.

8 – Perspicácia nos negócios aliada ao domínio de tecnologia

Com a ascensão da IoT, os profissionais de TI precisarão entender bem o negócio da empresa porque “a tecnologia estará sendo aplicada a mais um nível relacionado a ele”, diz Robinson. “As empresas estão percebendo que podem conectar a tecnologia com a geração de receita”.

Bennett diz que os profissionais de TI precisarão “da capacidade de entrar em um departamento e descobrir rapidamente através de conversas com a liderança sênior quais dados” eles querem monitorar. “Ter um profissional de TI que pode descobrir o que é realmente importante em termos de medição de desempenho nos permite ser uma organização baseada em dados”, acrescenta.

Uma nova classe de trabalhadores

A natureza colaborativa dos sistemas IoT exigirá que os profissionais de TI tenham conhecimento de tecnologias fora de suas próprias áreas de especialização. Muitas empresas já iniciaram o treinamento cruzado de desenvolvedores de hardware e software – especialmente no setor industrial, como parte da convergência da TI para a OT (tecnologia operacional) industrial, diz Littlefield.

“Eles estão treinando o pessoal de TI para entender melhor a lógica do PLC e do controle da automação, e vice-versa – eles estão tomando engenheiros de controle e ensinando-os a TI no lado de redes”, diz ele.

A GE Aviation está treinando seu pessoal de TI através de uma nova equipe chamada Digital League, composta por 35 funcionários formadas em partes iguais por profissionais de TI, gerenciamento de operações / cadeia de suprimentos e engenharia. A equipe se reúne diariamente para colaborar na criação da análise que gerenciará o inventário, melhorará o tempo de atividade da máquina e automatizará o chão de fábrica.

“Os profissionais de TI estão aprendendo muito rapidamente o que é estar no chão de fábrica, porque eles têm que ver isso para entender como alguns desses dados se movem e como as análises serão criadas”, diz Schramm. “As pessoas de operações e os líderes da cadeia de suprimentos estão entendendo como codificar, porque eles estão criando as análises que vão melhorar a maneira como dirigimos nossas lojas”.

Educação na veia

Os líderes de IoT concordam que as equipes de tecnologia de amanhã serão maiores, mais inteligentes e mais rápidas.

Empresas e profissionais de TI devem se preparar agora. “Certifique-se de que seus líderes são como pentatletas polivalentes que podem trabalhar com codificação, mas ao mesmo tempo entender por que eles estão fazendo essa codificação em termos de referência estratégica e KPIs, para que você tenha certeza de que estará medindo as coisas certas”, diz Bennett.

A Foote recomenda a criação de centros de aprendizagem. “O treinamento de habilidades inovadoras deve ser combinado no ambiente de trabalho diário de uma maneira prática” para ser eficaz, diz ele.

E os profissionais de TI independentes devem “educar-se sobre o que esses sistemas podem fazer, e quais são os componentes do ecossistema de IoT”, diz Robinson. “Se baseie no básico e na forma como esses sistemas funcionam em conjunto e no que eles estão fazendo para construir um verdadeiro ecossistema IoT”.

“Fique confortável para ver e reconhecer padrões”, diz Foote. “O reconhecimento de padrões representa uma parte essencial de uma competência de “pensamento associativo”. Ele também recomenda aprender uma linguagem de programação ou uma plataforma de análise.

“Tente se especializar pela indústria”, diz Littlefield. “Cada uma dessas indústrias tem seus próprios consórcios ou grupos que estão focados em tópicos de IoT.”

Fonte: CIO

Comunicar-se com o seu cliente não é uma tarefa fácil, isso porque há três problemas básicos que travam esse relacionamento. Em primeiro lugar o cliente geralmente está muito ocupado. Ele sempre quer ter o máximo possível de atenção e urgência sem ter de empregar muito esforço nessa troca, a não ser quando possuir alguma reclamação.

Ouvir as reclamações é sempre bom, ajuda na melhoria do negócio, mas fora isso, opiniões mais construtivas são difíceis de captar. Outro ponto é conhecer o cliente, entender o que ele quer e precisa para dialogar oferecendo sempre tópicos de seu interesse.

E por último: o cliente tem preconceito com a comunicação ligada as empresas, isso porque relaciona essa conversa de maneira passiva onde ele será alvo para consumo. Em parte, as marcas querem sim entender como vender mais, porém, elas também querem progredir e ofertar produtos e serviços melhores para seus consumidores.

É nesse ponto que a empresa pode virar o jogo e se dar conta de algo muito simples: o cliente já oferece um monte de informações, todo dia, de graça, e sem demandar grande esforço da sua parte. Foi isso que empresas como Google, Facebook e Twitter notaram anos atrás. O consumidor fala de si, mostra seu comportamento e dialoga com o mundo o tempo inteiro através de redes sociais e padrões de navegação.

Essas informações dizem exatamente quem é quem na internet e consequentemente no mundo. O melhor é que ela é aberta, foi dada de graça, espontaneamente. Cabe as marcas analisá-las de forma coerente a construir ações de publicidade, marketing e negócios que possam atrair mais clientes.

Transformar o comportamento do consumidor em consumo, a informação em dinheiro, é justamente o que se faz quando se contrata alguém para analisar redes sociais e mídias. Esses profissionais conseguem acessar e direcionar campanhas de vendas para interagir com o consumidor padrão, tudo usando os dados fornecidos gratuitamente pelo próprio consumidor.

A todo esse processo de análise e utilização do mesmo nos planos de negócios, damos o nome de Business Intelligence. Recolher dados através dos sistemas de informação que atestem uma veracidade da análise comportamental é algo inestimável.

Considerar o Business Intelligence na tomada de decisão de sua empresa garante ações mais confiáveis em seu retorno. O ROI (retorno por real investido) é maior, o relacionamento é intensificado, e é possível abrir brechas para fidelização.

O cliente é muito emocional, essa é uma característica humana. Conhecer bem seu comportamento pode te garantir uma criação de vínculo no mundo dos negócios. Proporcionando melhor atendimento, produtos e serviços mais focados e assertivos. É importante considerar a informação na tomada de decisão, dessa forma todos ganham.

Fonte: segs

A análise de dados tem nos ajudado amplamente a aprimorar diversas atividades no mercado, automatizando tarefas, permitindo mensurar resultados e simplificando processos. No entanto, a maioria das empresas ainda não está explorando ao máximo seu potencial.

A análise de dados permite ao gestor prever cenários, descobrir tendências e obter insights precisos sobre seus clientes, parceiros e o mercado como um todo.

Com essas informações, a análise de dados está permitindo que gestores tomem decisões mais certeiras. E aliada a outras tecnologias, a análise de dados expande ainda mais a capacidade analítica dos gestores. De acordo com a IDC, o investimento em funções analíticas na nuvem deverá crescer cinco vezes mais rápido do que as soluções locais nos próximos cinco anos.

Uma pesquisa recente da PwC revela que executivos acreditam que suas empresas precisam ser mais ágeis e mais sofisticadas quando se trata de capacidades de tomada de decisão. O levantamento incluiu mais de 2.100 empresas de 15 indústrias, entre comunicação, saúde, bancos, energia, tecnologia, entre outras. Confira os principais dados da pesquisa no infográfico a seguir.

Fonte: SAP News Center

Empresas cada vez mais inteligentes, esse é o resultado da Transformação Digital, processo que aplica novas tecnologias como Mobilidade, Cloud Computing, eSocial e Big Data, à gestão de negócios das empresas. Das pranchetas e anotações em papel aos aplicativos em smartphones que registram e sincronizam dados em tempo real. Essa revolução tecnológica, juntamente com seus desafios, elevou o nível da agilidade nos resultados e a assertividade nas tomadas das decisões corporativas.

Mas, o uso crescente das ferramentas e dispositivos tecnológicos em todas as fases dos negócios, como smartphones e tablets, redes sociais e a entrega de serviços por meio da nuvem, assim como ambientes virtualizados, não são suficientes para que as empresas entrem na Era da Transformação Digital. É preciso entender que, repensar os antigos processos, inovar, bem como criar modelos de negócios mais competitivos, são parte de “se transformar digitalmente”.

Estar apto para viver essa Transformação Digital exige antes mudar o ‘mindset’ das corporações para que os executivos enxerguem os dados como ativos da empresa e como ponto de partida para analisar e definir estratégias. Assim, para iniciar o que chamamos de Big Data Analytics, ou seja, o trabalho analítico de grandes volumes de dados, estruturados ou não-estruturados, que são coletados, armazenados e interpretados por softwares de altíssimo desempenho, algumas perguntas devem ser feitas, tais como: “Como coletar cada vez mais dados e tratá-los de forma a mantê-los consistentes e protegidos?”; “Quais análises estatísticas retornarão os resultados mais precisos?”; “Como integrar dados oriundos de diversas fontes?”, entre outras tantas.

Em 2012, o Centro de Negócios Digitais do Massachusetts Institute of Technology (MIT) realizou uma pesquisa com funcionários de diversas companhias para avaliar em uma escala de 0 a 5 pontos a maturidade destas com relação ao uso dos dados na tomada de decisões. Como resultado, 32% dos entrevistados classificaram suas empresas igual ou inferior a 3 nesta escala, o que mostra que ainda há resistência por parte dos executivos em utilizar e confiar nos dados.

O que é mais motivador, ou assustador, é a quantidade de dados digitais disponíveis que vem crescendo anualmente. De 2005 para 2010, houve um aumento de 150 para 1.200 exabytes de dados (que corresponde a 1 bilhão de gigabytes) e para os próximos anos estima-se um aumento de 40% ao ano, o que significa que o estoque de dados digitais deve aumentar 44 vezes entre 2007 e 2020, segundo informações da Data-Pop Alliance, coligação mundial de Big Data.

Tudo isso porque as origens de dados tradicionais, como os sistemas transacionais ERPs – Planejamento de Recurso Corporativo (Enterprise Resource Planning, em inglês), e os canais de gerenciamento de atendimento aos consumidores CRM (Customer Relationship Management), não são mais as únicas plataformas para dimensionar e definir estratégias. Hoje somos consumidores recorrentes de ambientes móveis, das redes sociais e do acesso irrestrito às redes na nuvem, pois a Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) nos circunda. Mas de que adianta se toda essa chuva de informação não virar conhecimento?

Mais do que possuir infraestrutura dedicada para armazenar e processar grandes quantidades de dados, trabalhar com Big Data requer capacidade para tratá-los e torná-los confiáveis mesmo perante as diversas formas de se burlar a segurança da informação. Um exemplo e algo que se tornará tendência nas próximas eleições são as análises de sentimentos da população a partir de redes sociais em relação aos candidatos, porém como podemos diferenciar os milhares de tweets provenientes do eleitorado e de robôs que simulam esse público? Esse e outros casos nos apontam que inteligência é indispensável para lidar com processos de análise de grande volume de dados.

E mais do que inteligência artificial, é preciso inteligência humana, pois profissionais com habilidades que trafegam entre a ciência de dados e a linguagem de negócios estão mais aptos a influenciar lideranças para que estratégias efetivas de gestão sejam adotadas.

Quando adicionamos a localização para entender melhor um problema de negócio, passamos a ser capazes de identificar espacialmente padrões de ocorrência por meio de análises históricas e de monitoramentos, bem como conseguimos prever cenários. Estamos então aplicando a Inteligência Geográfica.

Diversas organizações têm mudado estratégias, adotado novas companhas de Marketing e tomado decisões inovadoras com o uso da Geografia. Um exemplo é a Nike que desenvolveu um aplicativo com o objetivo de monitorar o desempenho de atletas através de alguns indicadores, como por exemplo, frequência cardíaca, velocidade da corrida, quantidade de passos e etc. utilizando a geolocalização dos mesmos. E o impacto disso é tamanho, pois além dos atletas poderem compartilhar os próprios desempenhos por meio das redes sociais, o que contribui para a motivação na competição e no ganho de performance, a empresa atinge novos públicos e passa a ser mais assertiva na indicação de novos produtos para um público específico. É uma nova forma de fazer gestão!

O conceito de Cidades Inteligentes, do inglês Smart Cities, que tem aparecido com bastante frequência na mídia, também tem inovado a forma de fazer gestão, pois é preciso profissionais com perfis que compreendam o mundo de possibilidades que os dados tridimensionais oferecem e, para isso estar munido de conhecimento e de softwares com alta capacidade de processamento é essencial.

Já pensou os avanços que os governos teriam com a melhor alocação da defesa civil e na retenção de custos se fossem capazes de prever os danos frente a fenômenos naturais? Isso já existe! O governo francês juntamente com o Institut D’Aménagement Et D’Urbanisme simulou como seria a inundação na cidade de Paris na confluência dos Rio Sena e Marne e os resultados foram surpreendentes! Mediante essas análises, foi possível identificar quanto tempo levaria para a água atingir certos intervalos de alturas, o que otimiza tempo, custos e recursos para a gestão das operações de resgate.

E não para por aí, os avanços que as organizações podem alcançar com o engajamento da sociedade são diversos. E em meio a todo esse contexto, estar orientado a uma gestão moderna significa não se engessar a sistemas, enxergar os problemas de negócio como ponto focal e manter a satisfação de clientes, isto é, um salto na linha do tempo. A palavra da vez é antecipar. Estar na era do ‘just-in-time’ e de frente para mercado não é mais o suficiente, é preciso antecipar tendências de consumo, influenciar e ditar movimentos corporativos e mercadológicos.

Assim, entender como a Internet das Coisas é parte fundamental no processo de obtenção de retornos significativos de investimento (ROI) e de educação corporativa nos prepara para as empresas garantirem seus espaços no mundo dos negócios.

Fonte: segs

Solução de análise de grandes volumes de dados ajuda empresa brasileira a reduzir gastos, aumentar produtividade e otimizar investimentos

Presente em 242 municípios brasileiros, em sete Estados, e dona de uma capacidade de produção de 5,3 milhões de toneladas anuais em suas fábricas. Tamanha complexidade da Fibria exigiu um processo complexo de sinergia das suas operações, envolvendo desde a estratégia de negócios até a otimização da infraestrutura de TI e a implementação de projetos de big data e análise preditiva. Para auxiliar na organização, desempenho e otimização de resultados, a companhia adotou as ferramentas SAP Predictive Analytics, rodando na plataforma de processamento de dados em tempo real HANA.

Em menos de um ano de produção da solução de big data da SAP, o gerente-geral de TI da Fibria, Wilson Lopes, destacou o expressivo ROI (Retorno sobre o Investimento). A partir da análise preditiva de dados gerados durante 14 anos de operações, a companhia passa a contar com processos otimizados em seus negócios core, o que significou a redução de gastos, aumento de produtividade, excelência em processos produtivos, mais eficiência e otimização de investimentos. Outros indicadores destacados por Lopes são as 654 variáveis organizadas em 735 milhões de registros em apenas 27GB de HANA, a inclusão das principais variáveis nos planos estatísticos de processo e uma maior compactação de dados proporcionada pela plataforma.

Um dos principais desafios, de acordo com Robert Sartório, gerente de manejo florestal e recursos naturais do CT da Fibria, é antecipar o conhecimento sobre as causas e efeitos de anomalias sobre os plantios provocadas pelas mudanças do clima e nortear ações para minimizar os impactos sobre a produtividade dos plantios. “Mapeamos fontes de dados, entendemos as variáveis, fizemos correlações com dados de clima e assim reduzindo o impacto climático em nossas florestas”, explica.

O projeto da Fibria foi o primeiro case de Analytics utilizando a solução de big data da SAP na plataforma HANA no Brasil – e o primeiro na área de celulose no mundo. “Estamos extremamente satisfeitos em poder comprovar os benefícios que nossa solução pode proporcionar a empresas do porte da Fibria, tanto na área de TI quanto nos processos de negócio”, disse Valeria Soska, vice-presidente de vendas da SAP Brasil.

Fonte: IT FORUM 365

Regulamentação, altos custos e cultura são alguns entraves que impedem ou adiam adoção

Projetos que envolvem recursos de uma das tecnologias mais revolucionárias do momento, a Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês), estão sendo adiados ou abandonados por empresas no mercado brasileiro, em razão de desafios que precisam ser superados como cultura, modernização da infraestrutura de telecomunicações e altos custos. Esta foi uma das conclusões do painel “IoT, da teoria à prática”, durante o IT Forum Expo, hoje (08/11), em São Paulo.

São várias as etapas pelas quais os fornecedores têm de ultrapassar para que as empresas comprem, de fato, a ideia de implementar recursos de IoT. “Internet das Coisas é a definição de um estado. É como a internet no final dos anos 90. Todos comentavam, mas ainda não havia muito impacto”, diz Luciano Santos, diretor da Divisão de TI no Brasil da Schneider Eletric.

O executivo acredita que ainda há um longo caminho a ser percorrido na questão cultural. Para ele, as empresas precisam acreditar na transformação que a Iot pode trazer para seus negócios. “É indiscutível o aumento na produtividade e a redução de custos que proporciona”, diz.

Ele relata que em um dos seus projetos, uma concessionária que instalou um sistema inteligente conseguiu reduzir o tempo de atendimento para religar a energia, depois de um incidente, de duas horas para um minuto e trinta segundos. Isso porque o próprio sistema pode fazê-lo, com segurança, sem a necessidade de deslocar equipes. “É impressionante.”

Benedito Luis Fayan, diretor-geral da Solvian, um dos participantes do debate, destaca que a indústria nacional já está desfrutando dos benefícios da tecnologia 4.0, em especial nas aplicações de chão de fábrica. “Sensores em máquinas são capazes, por exemplo, de realizar avaliações sobre o seu funcionamento e emitir informações preditivas, com alertas sobre uma parada que poderá acontecer. Isso possibilita evitar o problema e não interromper a produção”, relata.

De acordo com Camilo Rodegher, CEO da DEV Tecnologia, hoje o custo dos sensores ainda é muito alto e por esse motivo fica difícil fechar a conta no momento de vender a ideia do projeto. “É necessário mostrar que o investimento trará retorno para a empresa. Mas também é importante saber que toda revolução quebra paradigmas e então teremos novos modelos de negócio e portanto retornos tangíveis e intangíveis.”

Outras barreiras citadas, que podem engavetar projetos, são as questões regulatórias, que necessitam da apreciação do governo, e a questão da conectividade, que cada vez mais precisa da modernização da rede de telecomunicações nacional, para que suporte às atuais demandas digitais e também o problema da segurança, considerando os bilhões de dispositivos que estarão pendurados nela até 2020.

Fonte: IT FORUM 365