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Uma breve história da (computação em) nuvem

28 de agosto de 2019 Posted by Data Science, Negócios, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Uma breve história da (computação em) nuvem”

O conceito de cloud computing nasceu em 1960, conheça as origens desse mercado que movimenta bilhões.

O mercado de Cloud Computing está em alta. Em 2018, movimentou 200 bilhões de dólares, e há expectativas de que alcance a casa dos 300 bilhões em 2022, de acordo com a IDC – International Data Corporation. No dia a dia, os usuários encontram nesses serviços a facilidade de ampliar o armazenamento de seu smartphone, compartilhar arquivos com outras pessoas, mas a nuvem não se resume a isso. Quando uma empresa adere a esse serviço, ela pode desfrutar de maior produtividade, escalabilidade e segurança, elevando seu rendimento em diversos âmbitos.

A nuvem se tornou uma ferramenta acessível para qualquer um que possua um smartphone ou computador, mas apesar de parecer uma tecnologia recente, já se discutia sobre ela há muitas décadas. Os primeiros registros do que seria a base da nuvem nasceram com o americano John McCarthy, que em 1960, nove anos antes da criação da internet, já sugeria o conceito de computer utility, uma computação compartilhada simultaneamente entre dois ou mais usuários, onde você paga apenas pelo que usa. Suas palavras, em 1961, foram proféticas:

A computação poderá ser usufruída de forma pública, como hoje usamos a telefonia. Cada usuário pagará somente pelo que usar, mas com acesso às ferramentas de um sistema completo. Esta capacidade da comutação poderá ser a base de uma nova e importante indústria.

Outro nome importante para a criação e popularização da Cloud Computing é o físico Joseph Carl, que permitiu o compartilhamento de dados e a comunicação em escala global com a ARPANET, predecessora da internet. Joseph Carl é hoje considerado um dos pais esquecidos da internet.

Nos anos 1990, já com a World Wide Web, houve uma série de avanços nos sistemas de telecomunicação, como o aumento da banda larga, fácil acesso a computadores e a proliferação de internet de alta velocidade, abrindo portas para o futuro na nuvem. Assim, em 1997, foi usado pela primeira vez o termo Cloud Computing, em uma palestra ministrada pelo professor de Sistemas de Informação Ramnath Chellappa. A terminologia nasceu do símbolo da internet, algo que está “no ar”. Em 1999, a empresa Salesforce foi a primeira a disponibilizar aplicações empresariais pela web, mas foi somente em meados dos anos 2000 que tivemos o mais importante passo para popularização desse mercado no meio empresarial.

O ponto de inflexão na tecnologia é o ano de 2006, quando lançada a primeira versão da EC2, ou Elastic Compute Cloud, desenvolvida pela Amazon Web Services. É a origem do que hoje chamamos de Infrastructure-as-a-Service (IaaS). Ao permitir o acesso remoto ao processamento, na prática “alugando” computadores às empresas, a Amazon ofereceu uma nova visão sobre o sistema. O serviço permitia às empresas eliminar a necessidade de um investimento inicial em hardware, facilitando o desenvolvimento e implantação de serviços e aplicativos com mais rapidez e menos investimento em hardware.

De 2006 para cá aconteceram muitas outras mudanças, avanços e novidades na computação em nuvem. Sobre algumas, já falamos aqui, destacando o potencial, por exemplo, da Data Analytics as a Service. De acordo com a ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software, somente no Brasil, de 2015 a 2017, foi registrado um aumento de 86,92% no faturamento desse segmento.  A nuvem apresenta uma série de soluções empresariais, que podem se aplicar a qualquer tipo de negócio. É necessário, entretanto, avaliar cada caso, uma vez que há riscos em relação a segurança das plataformas e à capacidade de atendimento das redes, especialmente em determinadas áreas e países.

Fail fast, learn faster: essa é a expectativa dos investidores em IoT

20 de agosto de 2019 Posted by Negócios, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Fail fast, learn faster: essa é a expectativa dos investidores em IoT”

Empresas asseguram recursos para investimento em IoT, mas cobram resultados rápidos.

A Internet das Coisas (IoT, da sigla em inglês Internet of Things) promete revoluções comparáveis às decorrentes da eletricidade e telefonia celular. O mercado já aposta pesado no novo conceito: 85% dos gestores de grandes empresas reservaram parte do orçamento para investir em projetos envolvendo IoT. O número é um dos mais relevantes do mais recente estudo Global IoT Decision-Maker Survey, 2019: First Look, divulgado este mês pela Internacional Data Corporation (IDC). O objetivo é aumentar a produtividade, reduzir os custos e melhorar a qualidade dos produtos e serviços oferecidos.

O estudo da IDC entrevistou mais de 5 mil diretores e presidentes de companhias de médio a grande porte de 29 países. Com foco na identificação das tendências de investimento e no perfil dos investidores, o levantamento confirma que o orçamento permanece nas mãos da área de TI – uma estratégia criticada por analistas com foco em transformação digital –, e não dispersa pela empresa. E que os investidores têm apostado cada vez mais em métricas de avaliação ao determinar a alocação dos recursos. Os principais indicadores de performance (ou KPY, da sigla em inglês key performance indicators) adotados são:

  • Eficiência operacional.
  • Ganho de produtividade.
  • Redução de custos.

A aplicação constante das KPY foi expresso em outro resultado divulgado pelo estudo: a rapidez na avaliação do sucesso das iniciativas. Mais da metade dos projetos foram considerados malsucedidos em questão de meses, sendo encerrados e substituídos por outros. Fail fast, learn faster é um lema em alta no setor.

Em desenvolvimento desde a década passada, a IoT é um sistema interligado de dispositivos – mecânicos ou digitais – identificados individualmente e com a capacidade de trocar informações em rede, sem intervenção humana. Já falamos do seu impacto na segurança aqui e de sua relação com a Indústria 4.0 aqui, além de sua interdependência com o 5G neste post. A Internet das Coisas pode impactar desde a vida pessoal à produção nas grandes indústrias, os sistemas de segurança, às áreas da saúde e da educação, entre outras inúmeras possibilidades.

Dezenas de aplicações já estão em uso. Carros autônomos, capacetes com projeção de informações no visor, sistemas integrados de iluminação e temperatura de residências, tudo isso é realidade. Um exemplo já conhecido: A geladeira que detecta que determinado alimento acabou e efetua a compra online no supermercado.

Novos usos virão, muito mais avançados. Desenvolvê-los é um desafio. O acesso a profissionais qualificados para o desenvolvimento das máquinas e programas baseados em IoT pulou para a terceira posição na lista de preocupações dos gestores, atrás apenas dos custos com a implantação e a segurança dos projetos, segundo o mesmo estudo.

 

Não perca seu emprego para um robô

9 de agosto de 2019 Posted by Negócios, Pessoas, Tecnologia 0 thoughts on “Não perca seu emprego para um robô”

A automação vai substituir até 800 milhões de empregos, fique atento para que um não seja o seu.

Os avanços da robótica e da inteligência artificial trouxeram mudanças radicais para o mercado global. Nas universidades, pesquisadores consideram que a quarta revolução industrial já começou, e o cenário para os humanos não é otimista: estudos apontam que, até 2030, de 400 a 800 milhões de empregos terão sido substituídos por robôs em todo o mundo. No Brasil, de acordo com pesquisa feita pela UNB, 54% dos empregos formais estão ameaçados.

Apesar das previsões pouco otimistas para o trabalhador, não é qualquer emprego que pode ser substituído, e mesmo dentre os que podem, nem todos são viáveis. Uma série de fatores determina o potencial para que um trabalho humano seja automatizado, sendo os primeiros a dificuldade e o custo de se trocar uma pessoa por uma máquina. Alguns processos demandam pesquisas longas e investimentos caros. No entanto, se a área possuir pouca mão de obra qualificada e seus trabalhadores forem de alto custo, ela pode tender a optar pela automação. Além disso, é preciso analisar os benefícios secundários da automação, como a maior segurança no trabalho ou menor impacto ambiental, de acordo com a organização, e claro, as regulamentações necessárias e a aceitação social, que podem variar de acordo com a área de atuação da empresa.

Diante desse cenário, a empresa de consultoria norte-americana McKinsey & Company listou alguns pontos para que os trabalhadores possam se prevenir diante dessa ameaça:

  • Adquira o máximo de experiência que puder, afinal, quanto mais conhecimento você tem menos chances terá de ser substituído ou automatizado.
  • Familiarize-se com o quão substituível é o seu trabalho e como isso pode mudar no futuro. Se você sabe que está em um setor de alto risco, pode tomar medidas agora para garantir sua permanência.
  • Não tenha medo de expandir e desenvolver suas habilidades. Dessa forma, se um dos seus possíveis planos de carreira for interrompido, você terá outras opções para seguir.
  • Preste atenção às inovações de automação em seu setor para que você não seja pego de surpresa.
  • Conseguir posições de gerência e diretoria te colocam em um nível de baixo risco de automação. Tente conseguir uma posição nessas áreas.

Além dos trabalhadores, cabe ao governo participar ativamente de ações de proteção ao labor humano, regulamentando o processo de automação, oferecendo programas de capacitação e estimulando novas ofertas de emprego. A economia de um país depende de uma população empregada, que possa contribuir tanto com sua força de trabalho quanto com seu poder de consumo, e ainda que possa parecer vantajoso para um gestor a substituição total de humanos por máquinas, questões sociais, econômicas e de ética devem ser levadas em conta.

O líder e a transformação digital

7 de agosto de 2019 Posted by Data Science, Negócios, Tecnologia 0 thoughts on “O líder e a transformação digital”

Gestores em tecnologia precisam estar antenados e ter visão sistêmica para liderar processo.

O século 21 consolidou a presença da internet e das novas tecnologias no cotidiano, resultando em uma das mudanças mais importantes de todos os tempos. Esses artifícios levaram a sociedade a mudar diversos hábitos e se acostumar a um ritmo completamente novo, o que não afetou somente a vida pessoal dos indivíduos e a forma com que eles se relacionam, mas também as empresas que se consolidaram antes da internet. Enquanto algumas delas se mantiveram resistentes a mudanças e acabaram se tornando obsoletas, como já dissemos aqui, outras empresas optaram pela Transformação Digital, utilizando a tecnologia a seu favor para ganhar mercado.

Resumidamente, a transformação digital é o uso da tecnologia para obter resultados para um negócio. Quando implementada, pode (e deve) ser aplicada em todas as áreas da empresa, trabalhando para integrar desde a cúpula estratégica até a base operacional, facilitando todos os processos. Também não há nenhuma restrição quanto ao tipo de empresa que pode se beneficiar por essa transformação, mesmo que não atue no segmento de tecnologia. Hoje, esse é um caminho sem alternativa equivalente. A transformação é imprescindível.

Normalmente o responsável pela implementação do processo de transformação digital em uma empresa é o CIO (Chief Information Officer), mas a aplicação dessas mudanças não deve se limitar a essa figura. É extremamente importante que haja uma aproximação dos gestores da empresa com o condutor do processo, para que a tecnologia funcione de forma coesa e orgânica no contexto organizacional.

Para que essas mudanças sejam aplicadas de forma eficiente, o CIO deve se manter atento a uma série de fatores, se atualizando constantemente e buscando informações sobre novas tecnologias disponíveis. O CIO também deve assumir a função de estrategista de negócios e se mostrar apto em habilidades analíticas, inteligência de negócios, machine learning e conhecimento em IA. As tecnologias low-code e no-code podem ser muito úteis, pois permitem a programação sem um conhecimento aprofundado em códigos, e é extremamente importante que o gestor entenda sobre as principais plataformas de nuvem do mercado, que devem integrar todo o sistema vigente na empresa.

Ao se aprimorar e buscar conhecer mais do processo de transformação digital, um CIO consegue nortear toda uma mudança estratégica e operacional dentro da empresa. As mudanças, se bem implementadas, podem ser significativas, tanto para o ambiente interno da empresa quanto em relação a experiência final de um cliente com a empresa.

Aprendendo a não fazer: uma visão antifrágil

5 de agosto de 2019 Posted by Negócios, Tendências 0 thoughts on “Aprendendo a não fazer: uma visão antifrágil”

O segredo das organizações capazes de enfrentar o caos e crescer na desordem.

A desordem faz parte da vida e as empresas sofrem seus efeitos tanto quanto as pessoas. Flutuações do mercado, cenários econômicos turbulentos, eleições surpreendentes e fenômenos imprevisíveis da natureza atingem as organizações com frequência acima do desejável e exigem de seus gestores respostas certeiras. Quantas grandes organizações sucumbiram às mudanças nem tão imprevisíveis assim das últimas décadas? Kodak, Mesbla, Blockbuster, Solomon Brothers… São inúmeras. De algumas falamos aqui.

O ensaísta (e megainvestidor) Nassim Nicholas Taleb não as poupa: fracassaram por serem frágeis. Eram corporações cujo tamanho levou à rigidez. O oposto, para o pensador, não são empresas robustas, embora estas também existam em quantidade, reconhecidas por sua resiliência. Em contraponto às empresas frágeis, Taleb criou o termo antifrágil, apresentado em 2012 (do qual já também já falamos neste artigo) e que, desde então, vem ganhando espaço.

A pressão e a desordem fortalecem as empresas antifrágeis. Grandes organizações não gostam de volatilidade, incerteza e aleatoriedade. Ainda assim, vivemos em um mundo de recorrentes disrupturas.

Taleb infere algumas reflexões para grandes e pequenas:

  • Identifique o que não fazer: no longo prazo, errar menos é mais importante que acertar mais. Tentativa e erro é um método aceitável de aprendizagem, desde que os mesmos erros não sejam cometidos duas vezes. Elimine o que não funciona, troque os maus hábitos por boas metodologias de trabalho;
  • Aprenda com os sobreviventes: em vez de apostar nas tendências da moda, gestores devem investir mais tempo estudando os modelos de boas e velhas companhias, como a IBM, Ford, GE e McDonalds, que demonstraram saber responder aos desafios e crises ao longo das décadas;
  • Não aposte tudo de uma vez: em um mundo VUCA (acrônimo em inglês para Volatility, Uncertainty, Complexity e Ambiguity, ou seja, Volatilidade, Incerteza, Complexidade e Ambiguidade), pense primeiro no que poderia dar errado e nas probabilidades de sucesso ou não. Não desafie a realidade, ela é imbatível.

Lembre-se: a natureza é um exemplo de sistema antifrágil. A evolução não funciona em sistemas estáveis e as mutações são necessárias ao avanço das espécies. É num ambiente similar de negócios que empresas prosperam e ganham musculatura ao enfrentar os sempre novos desafios. Startups e seus métodos ágeis já aprenderam e cobiçam o mercado ocupado por gigantes ainda presas em um mundo com foco em gestão de custo ou preço, e não de valores e relacionamento. Não devemos resistir às incertezas, mas usá-la.

Sobre bancos, dados e bancos de dados…

25 de junho de 2019 Posted by Negócios, Sem categoria, Tendências 0 thoughts on “Sobre bancos, dados e bancos de dados…”

Dados bancários pertencem aos clientes e não às instituições financeiras.

É cada vez mais claro para o mercado a importância dos dados para os negócios. Todos os dados, embora nem sempre seja fácil para o usuário perceber o valor de um like descompromissado ou de um “Aceito os termos” clicado automaticamente. Dinheiro, entretanto, muda o jogo e pensar nos dados bancários e financeiros nos ajuda a entender: são informações de valor real e visível.

Há uma disputa de conceitos sobre como lidar com esta mudança. Uma corrente defende o mais amplo e diversificado uso de dados para a maior comodidade dos usuários, e outra alerta para o fato de que eles pertencem a estes usuários e, por isso, devem servir a eles e serem protegidos.

Um dos setores com maior resistência a liberar o acesso é o financeiro, com seus vastos e preciosos bancos de dados sobre os clientes. Uma nova tendência, consolidada no Reino Unido e em crescimento nos Estados Unidos, Austrália, Japão e União Europeia, promete mudar esse panorama. Com o chamado “open banking”, os dados armazenados por um banco poderão ser compartilhados com outras instituições financeiras, como startups e fintechs, bem como ser migrados para outros bancos com facilidade. 

O Banco Central do Brasil publicou em abril um comunicado apontando as diretrizes para a regulamentação do open banking no Brasil. A normativa determina quais dados devem ser compartilhadas, em um primeiro momento entre instituições financeiras, tais como dados cadastrais, informações sobre transações, aplicações financeiras, produtos e serviços oferecidos, entre outros. A implementação concreta dessa modalidade, de acordo com o plano do BC, deve começar apenas no segundo semestre de 2020. 

Embora não plenamente regulamentado, o open banking já tem seus exemplos no Brasil. O Banco do Brasil permitiu a partir de 2017 a integração com o Conta Azul, sistema de gestão online de finanças para pequenas empresas, e o Bxblue, que compara opções de crédito consignado. Apps de screen scraping, também se estruturam nessa lógica, para permitir a seus usuários visualizar informações sobre contas e cartões.

Desafios da tecnologia 5G

23 de junho de 2019 Posted by Negócios, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Desafios da tecnologia 5G”

Nova geração promete mudar a vida de todos, mas há empecilhos a serem enfrentados.

Distante da linha de frente dos avanços tecnológicos da atualidade, o Brasil experimenta nos últimos anos a implementação da quarta geração mobile, chamada de 4G. Longe dos padrões norte-americanos, europeus e asiáticos, seguimos no aguardo pela ampla disponibilidade de mais velocidade e melhor desempenho em nossas redes, como tratamos em outro post.

Enquanto isso, Estados Unidos, Coreia do Sul, Japão e China encabeçam a lista dos países da nova geração móvel. As expectativas são altas. Muitos consideram a mudança equivalente à introdução da eletricidade ou da própria internet na civilização. Algo da magnitude da revolução industrial.

Os aparelhos 5G tornarão possível o que tem sido chamado de Internet das Coisas (IoT). Estes dispositivos, dotados com elevada capacidade de processamento e conectividade, permitirão novos patamares de integração e personalização. Carros autônomos, cirurgias remotas também são exemplos de avanços esperados com o advento do 5G.

Mas enquanto as benesses saltam aos olhos, seus efeitos colaterais despertam a atenção de pesquisadores. Estudo publicado na Revista Nature, por exemplo, apontou que o aumento na quantidade de conexões 5G pode interferir nos sistemas de meteorologia. Isso porque os satélites que monitoram a concentração de vapor de água na atmosfera nos Estados Unidos funcionam em uma frequência de 23,8 gigahertz, e a faixa reservada para as redes 5G está entre 24,25 e 25,25 GHz. Operando em frequências tão próximas, pode ser que haja interferência, prejudicando não só as previsões do tempo nos EUA, mas também ao redor do mundo, dado que agências meteorológicas ao redor de todo o mundo se valem do dados gerados pela Administração Nacional Oceânica e Atmosférica dos Estados Unidos (NOAA, na sigla em inglês). O desafio aqui é criar maneiras de impedir esse conflito.

O aumento no consumo de energia e a consequente emissão de poluentes é outra efeito indesejado. Somando-se o que consomem centros de processamento de dados, aparelhos e redes vinculados a eles, chegamos a uma porção de 5% a 9% do consumo mundial de energia, e 2% dos níveis de poluição global. Se considerarmos que a nova geração demandará mais armazenamento e maior capacidade de processamento, os valores tenderão a aumentar, a não ser que os aprimoramentos consigam, como é desejável, aumentar a eficiência e diminuir os impactos negativos no ambiente.

Além do mais, a chegada do 5G exigirá a adoção de aparelhos mais potentes, o que significará milhões de dispositivos obsoletos descartados, aumentando a massa de resíduos, com muitos componentes que não são recicláveis ou degradáveis.

Daqui, seguimos aguardando o momento em que poderemos desfrutar das inúmeras vantagens da quinta geração mobile. E também torcendo para que, até lá, já tenham conseguido minimizar seus malefícios.

Data Analytics em alta

28 de maio de 2019 Posted by Negócios, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Data Analytics em alta”

Cresce a adoção pelas empresas de ferramentas de Inteligência contínua, Augmented Analytics e Machine Learning.

Os dados vêm conquistando espaço na visão corporativa como um ativo de grande importância estratégica nos últimos anos. Na esteira dos rápidos avanços tecnológicos, grandes massas de dados aparecem como um manancial inesgotável de potencialidades para as organizações.

Evidência dessa escalada de valorização é que atualmente quase a metade das estratégias corporativas já mencionam a área da Data Analytics como segmento chave de geração de valor nas empresas, proporção que deve chegar aos 90% até 2022, segundo estima a Gartner Inc.

Organizações com foco em evolução e desenvolvimento têm incentivado a expansão da cultura dos dados entre seus colaboradores e buscado a estruturação de seus processos e investindo em tecnologia e em formação. A expectativa é de que em três anos, cerca de um terço das organizações terão seus CDOs (Chief Data Officers) em parceria com os CFOs (Chief Financial Officers) na avaliação e utilização de dados para aprimorar sua gestão.

Cada vez mais os dados devem subsidiar a tomada de decisões. Ao listar 10 tendências tecnológicas de Data & Analytics para 2019, um dos destaques é o uso de inteligência contínua para utilizar dados em tempo real, melhorando assim a qualidade do processo e dos resultados decisórios. Até 2022, 50% dos sistemas devem incorporar essa dinâmica em novos negócios. IA e Machine Learning serão aliados para gerar insights estratégicos e evitar problemas que impactem a gestão empresarial.

A busca por desenvolver modelos explicáveis e interpretáveis de inteligência artificial é outro tema em voga. Ferramentas de IA estão cada vez mais presentes, mas muitas funcionam de tal maneira que não é possível saber como ou por que chegaram a determinada recomendação ou decisão. A demanda dos usuários por transparência e confiabilidade e alguns parâmetros regulatórios adotados em escala mundial geram essa batalha contra as “caixas-pretas”, das quais já tratamos em outro artigo.

E as grandes responsáveis pela próxima onda disruptiva na área de Data Analytics serão as soluções de Augmented Analytics, que usa técnicas de Machine Learning e IA para transformar como os conteúdos das análises de dados são desenvolvidos, consumidos e compartilhados. Para os especialistas , essas ferramentas dominarão em pouco tempo o direcionamento de novas aquisições de soluções de Business Intelligence e análise de dados, bem como as plataformas de data science e aprendizado de máquina de análise incorporada.

Business Intelligence versus Business Analytics: temos que escolher um lado?

7 de maio de 2019 Posted by Data Science, Negócios, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “Business Intelligence versus Business Analytics: temos que escolher um lado?”

Entenda as diferenças entre os dois campos. Se é que elas de fato existem.

Tão logo os computadores comerciais foram ficando acessíveis, teve início o uso de ferramentas do que convencionou chamar-se de Business Intelligence (BI). A tecnologia e a crescente capacidade de armazenamento e processamento permitiram o desenvolvimento desse ramo, que reúne uma série de atividades e objetivos envolvendo a manipulação de dados estratégicos de uma organização.

Os gestores de médias e grandes empresas vêm, desde então, tendo como aliadas as ferramentas e técnicas de BI no planejamento e execução de suas atividades. Softwares, dashboards e relatórios dos mais diversos dão subsídio para acompanhar, manter, otimizar e/ou simplificar processos e operações.

Na última década, com o avanço do campo de Big Data, novos horizontes foram sendo abertos e as possibilidades de usar dados para a gestão estratégica aumentaram. É quando passa a ser usado o termo Business Analytics (BA), basicamente uma vertente potencializada do BI.

Enquanto o BI se vale de dados históricos do negócio e indicadores atuais para oferecer seu panorama, a visão de BA reúne esse arsenal e, fazendo uso de estatística, data mining e análises quantitativas para propor previsões e projeções para embasar a tomada de decisões. Em outras palavras, enquanto o BI otimiza o desempenho presente, o BA serve de base para preparar uma organização para o que está por vir.

E parece que não é só a dúvida entre a diferença entre os termos que é um problema para as empresas. Um estudo da Gartner Inc. apontou que 87% das organizações têm níveis baixos de maturidade em BI e BA. Parte delas utilizam-se apenas de ferramentas limitadas de BI, como planilhas e dados coletados pelos profissionais em seu dia a dia. Outro segmento observa iniciativas de coleta e análise de dados em alguns de seus setores ou unidades, mas sem qualquer liderança ou orientação integrada.

Estruturas de TI antiquadas ou muito simples, limitações na colaboração entre os membros da organização, dados esparsos ou pouco claros e até mesmo gargalos gerados pela equipe de TI podem retardar o desenvolvimento em matéria de Business Intelligence e Analytics.

Junto dos indicadores, a Gartner aponta quatro etapas a serem seguidas para desenvolver as capacidades e potencializar o impacto nos negócios:

  • Desenvolver dados de forma holística e traçar estratégias de forma clara e integrada, reunindo as visões dos gestores de TI, negócios e outras;
  • Criar uma estrutura organizacional flexível, explorar os recursos de análise e implementar treinamento contínuo para os responsáveis por essa função;
  • Implementar um programa sólido de governança de dados;
  • Criar plataformas integradas de análise que suportem amplas possibilidades de uso.

A implementação da cultura de BI e BA pode não ser fácil ou não acontecer da noite pro dia, mas, pelo visto, um lugar de destaque no mercado cada vez mais competitivo está reservado para quem emprega esforços e recursos nisso. A transformação digital já não é mais um caminho possível. É uma via obrigatória.

É tudo serviço! A ascensão do XaaS

21 de março de 2019 Posted by Negócios, Pessoas, Tecnologia, Tendências 0 thoughts on “É tudo serviço! A ascensão do XaaS”

Migração acelerada para a nuvem impacta a vida de pessoas, organizações e governos.

 A combinação de computação em nuvem, banda larga e acesso global à internet incentivou o desenvolvimento de ferramentas disponibilizadas na rede e não mais entregues ou localizadas fisicamente em um endereço. Uma mudança de impacto para pessoas, empresas e governos. O termo XaaS abrange esta ampla gama de produtos, serviços e tecnologias oferecidas “as a Service”. O X assume o lugar de anything, com sentido de “qualquer coisa” entregue como serviço.

A mais recente pesquisa Gartner com os CIOs (executivos responsáveis pela gestão da TI nas corporações) revelou um aumento massivo da demanda por serviços, plataformas, produtos, infraestrutura e qualquer outra coisa que possa ser disponibilizada na nuvem e ofertada. Mais: a empresa, especializada na identificação de tendências, prevê que até 2023 80% das novas soluções adotadas por governos serão baseadas no modelo XaaS.

Mas quais soluções são estas? Há três núcleos de ofertas já consolidados no mercado:

• Software as a Service (SaaS): o Office 365 e seus similares da Google Apps são alguns dos mais conhecidos, mas hoje eles somam uma legião.

• Platform as a Service (PaaS): Usadas por desenvolvedores, plataformas online como a Amazon Web Services, Heroku e Apache Stratos provém máquinas virtuais pré-configuradas para o desenvolvimento e teste de novas ferramentas.

• Infrastructure as a Service (IaaS): Permite às organizações configurar e gerir à distância aplicações em máquinas virtuais hospedadas remotamente. São exemplos o Microsoft Azure e Google Compute Engine.

Existem várias outras soluções, como o armazenamento (Storage as a Service) e, entre aquelas com maior potencial de crescimento, o Data Analytics as a Service. Esta semana o Google lançou o Stadia, que poderia ser chamado de GaaS, ou Games as a Service. É um serviço de streaming de games, com a meta de enfrentar o mercado de consoles como o PS4 e Xbox.

O modelo XaaS oferece uma alternativa atrativa para os mais diversos cenários. É uma solução para a superação de sistemas legados (ainda em uso, mas obsoletos e de manutenção cara e difícil), para o crescimento exponencial esperado de startups, para o aumento de escala de negócios já consolidados e nos processos de transformação digital em curso em todos os setores da economia. Transporte, entretenimento e medicina, por exemplo, já oferecem diversos serviços na nuvem.

O avanço só não é maior pelos riscos inerentes ao sistema. Plataformas XaaS dependem criticamente das redes, já bastante evoluídas, mas ainda com muito espaço para aperfeiçoamento, especialmente em determinadas áreas e países. O risco à segurança dos dados é outro motivo de ressalvas para a adoção em larga escala. Nas nuvens, estão sujeitos a ataques e roubos. Declarações sobre novos protocolos de segurança, mais eficazes, buscam acalmar os investidores, mas os riscos persistem.

 

O blog de ideias da GoToData

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