[E-book] Analytics Business Canvas: o guia da Aquarela para soluções de Analytics que geram real valor para o negócio

[E-book] Analytics Business Canvas: o guia da Aquarela para soluções de Analytics que geram real valor para o negócio

Conheça a bússola criada pela Aquarela para impulsionar a competitividade analítica do seu negócio na direção certa.

Advanced Analytics e Inteligência Artificial são cada vez mais cruciais para a competitividade dos negócios rumo à Indústria 4.0. Em um mundo cada vez mais digital, gerar valor à partir dos dados existentes na empresa e no mercado é fundamental para a implantação de estratégias assertivas e o aumento da eficiência operacional do negócio.  Não é à toa que o The Economist considera os dados como o petróleo da era digital.

As empresas pioneiras na adoção de estratégias AI-driven (Artificial Intelligence Driven) poderão capturar mais oportunidades e gerar um impacto muito maior nos resultados dos negócios do que aquelas que se adaptarem posteriormente.

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Portanto, investir em tecnologias para alavancar a inteligência analítica não deve ser deixado para o futuro, pois isso já começa a se tornar predominante. De acordo com pesquisa do Fórum Econômico Mundial, 92% das empresas brasileiras entrevistadas pretendem investir em tecnologias de Big Data nos próximos quatro anos. Organizações já estão se beneficiando de sistemas inteligentes de predição e prescrição, que contribuem para o aumento das vendas, para a redução de custos ou para a mitigação de riscos.

Por outro lado, segundo previsão da Gartner, 80% dos projetos de I.A. não passarão de experimentos e apenas 20% das soluções de Analytics irão gerar valor aos negócios até 2022. Se a inovação por meio da análise avançada de dados é tão importante, porque as organizações falham em sua implantação? O sucesso de sistemas de I.A. e Analytics depende, além da escolha da tecnologia mais qualificada, de eficiência na gestão do processo de introdução da cultura de dados.

Neste e-book, apresentamos o Analytics Business Canvas, ferramenta utilizada no desenvolvimento de soluções de I.A. para os clientes da Aquarela, e aplicado em workshops para as principais lideranças de inovação do Brasil, como no evento Business Innovation 2019, promovido pela Harvard Business Review e EBDI. Trata-se de uma ferramenta composta por 7 componentes, que juntos formam uma abordagem estruturada para impulsionar a inteligência analítica da empresa. É um guia para definir uma estratégia de sucesso em Analytics de forma ágil e precisa.

Este modelo foi desenvolvido pela Aquarela Advanced Analytics, após anos dedicados ao desenvolvimento de soluções robustas de Inteligência Artificial, entregando sistemas de análise, predição e prescrição customizados, em cenários complexos de empresas de grande porte. 

O que vou encontrar neste e-book?

  • Desafios na implantação de soluções de Analytics
  • Fatores essenciais de sucesso em Analytics
  • Analytics Business Canvas – o que é e quais os benefícios
  • Os 7 componentes do Analytics Business Canvas
  • Analytics Business Canvas na prática: Case na área da saúde – SUS

Descubra como o Analytics Business Canvas pode acelerar o desenvolvimento de soluções em I.A para o seu negócio, acesse agora!

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

Autores

Setor automotivo: características e oportunidades com IA

Setor automotivo: características e oportunidades com IA

O setor automotivo ou automobilístico é um dos principais setores da economia mundial que está em processo de profunda transformação devido ao processo de eletrificação, digitalização e a introdução dos conceitos de indústria 4.0 e Web 3.0. A partir disso, levantamos um panorama dessa área e oportunidades desse novo cenário para profissionais de planejamento de médias e grandes empresas brasileiras. Confira no artigo.

A dinâmica do setor automotivo

O setor automotivo é de grande importância para a economia do Brasil e do mundo. Ele se encontra em um cenário de recuperação em relação aos impactos da pandemia do Coronavírus, que gerou reduções de até 40% no faturamento do setor em 2020.

No contexto global ou mesmo brasileiro, o setor automotivo é composto por uma cadeia de valor bastante complexa, com uma grande quantidade de empresas em diferentes etapas, que vão desde a concepção de novos produtos até o consumidor final.

A visão dos gestores das grandes empresas do setor apontam para uma intensa eletrificação da frota. Esse processo já foi iniciado na Europa e na América do Norte. No Brasil, espera-se que essa onda transformadora chegue com a mesma intensidade, mas em um prazo de até 10 ou 15 anos.

Junto à eletrificação da frota está a transformação da indústria, que caminha para a sua quarta geração, conforme a imagem abaixo.

As gerações da indústria

Como vemos, o novo cenário demandará um planejamento estratégico que dê suporte à interação das máquinas físicas com o conhecimento coletivo gerenciado por sistemas de informação inteligentes, conectados via dispositivos de Internet das Coisas (IOT), em redes de alta velocidade e disponibilidade 5G.  

Contexto brasileiro

Segundo IBGE, a frota automotiva do Brasil já ultrapassou a barreira dos 100 milhões. Isso mostra uma clara tendência de crescimento no tamanho total da frota brasileira e também da população. Essa frota inclui automóveis (58 milhões), caminhões (2.8 milhões), motos (23 milhões) e várias outras categorias. Abaixo, segue uma visualização proporcionalizada do mercado. 

Na sequência, fizemos um comparativo do crescimento populacional brasileiro em relação ao crescimento da frota. Nesta análise, utilizamos a escala logarítmica para evidenciar o descompasso do crescimento entre a população, que segue em uma tendência linear, e a frota, a qual experimenta alguma exponencialização. 

Frota total do Brasil 2006-2020 (Fonte IBGE).

Entre os anos 2010 e 2015, houve um crescimento exponencial de novos veículos. De 2015 em diante, o crescimento ainda é positivo, entretanto mais moderado. Hoje temos um cenário com veículos mais velhos devido à diminuição do incremento de novos veículos. Isso foi causado tanto por efeitos do dólar valorizado e juros altos como também pela escassez de semicondutores

Além desses pontos, é possível também delinear a complexidade (explosão combinatória) que existe na operação das empresas do setor automotivo e autopeças. Abaixo, apresentamos afirmações consideradas chave na descrição do cenário atual, e que posteriormente podem ser validadas ou refutadas por análise técnica de dados.

DesafioSoluções na Indústria 4.0
Empresas com operações comerciais de abrangência nacional com grande número de representantes comerciais utilizando diferentes políticas tanto no comércio tradicional como nos sistemas de e-commerce; A envergadura das operações geram departamentalizações que, por sua vez, tendem a gerar silos de informação com indicadores não integrados, compartilhados ou até duplicados e/ou incoerentes com uso intensivo de planilhas Excel; Na indústria 4.0, os projetos analíticos de sucesso são, em grande parte, resultado de atividades geridas por métodos ágeis altamente colaborativos, que podem ser acelerados com a contratação de empresas especialistas em dados (Ler artigo).
Grandes operações necessitam inicialmente de processos de Dicionarização de dados (ler artigo) capazes de democratizar o entendimento (a harmonização) das informações em todos os níveis de decisão. Isso permite então a execução de projetos de integrações de sistemas transacionais e analíticos (ler artigo) de forma coerente e em parceria com os especialistas da área de tecnologia da Informação
A demora e a complexidade na precificação impactam negativamente no fechamento de negócios. Isso ocorre devido às operações com grande quantidade de itens (SKUs ou part numbers), com diversas categorias de produtos definidas internamente e que podem variar de produtos com alto e baixo desgaste, valor, margem e frequência de compra; As atividades de precificação, desde a mais estática e simples até a precificação dinâmica inteligente, estão intimamente ligadas ao nível de maturidade de dados que evolui em paralelo aos novos métodos de sistema e ao stack tecnológico, como apresentado no caso da precificação do metrô de Londres, apresentada neste artigo.
Forte influência de aspectos regionais (economia/clima/cadeia produtiva) nas demandas de peças;Os aspectos regionais podem ser melhor abordados com o uso de dados e inteligência artificial para prever cenários e fazer recomendações de produtos de forma cada vez mais personalizada e assertiva. Abaixo, estes dois artigos apresentam com detalhes o processo de desenho da previsão de demanda com analytics: 
O desafio da previsão de demanda na visão da Aquarela – Parte 1 (link).
O desafio da previsão de demanda na visão da Aquarela Analytics – Parte 2 (link)
Alto custo de pessoal e tempo na concepção de novos produtos e peças. O uso de algoritmos e metodologias de simulação inovadores com base em dados pode ajudar a reduzir os tempos e a qualidade da concepção de novos produtos. Leia o artigo.
O baixo grau de exploração de SKUs por unidade de negócio impacta negativamente no volume de vendas;A exploração profunda do histórico dos Skus está bastante ligada ao nível de maturidade analítico e de governança de dados da organização (ler artigo) e à disponibilidade de talentos treinados tanto do ponto de vista de negócio como também de tecnologias robustas de análise, capazes de cruzar combinações de produtos e dados de mercado em grande escala. 
Faltam dados e visão de mercado para a criação de visualizações de market share para cada categoria de produtos para cada região. Mais dados de mercado e estratégia de analytics podem acelerar e melhorar a definição da persona de vendas e consequentemente a identificação dos canais ótimos e prioritários de ação comercial para conquista de novos clientes. Times de analytics internos ou externos têm um papel fundamental na definição da estratégia da análise, agrupamento das informações internas e externas até chegar aos indicadores de market share regionalizados de forma acurada. Já publicamos um Business Case no setor de aftermarketing (peças de reposição), que está disponível em link



Dificuldade de formação de times analíticos de alto desempenho com perfis complementares que cobrem desde a área técnica de sistemas até a área de negócio. As empresas de inteligência artificial e IOT focadas na indústria podem servir de apoio em cenários de transformações rápidas, pois possuem times já formados e metodologias consistentes de testes. Leia também: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial?

Setor automotivo: características e oportunidades com IA – Conclusões

Neste artigo, apresentamos as evoluções da indústria na história, a qual aponta para um futuro com maior automação de processos.

O setor automobilístico é grande. Isso gera dificuldades para a gestão, que necessita de apoio de sistemas especialistas em dados, principalmente com a previsão de crescimento contínuo da frota. 

A fragmentação da produção e a distribuição das peças geram complexidades nos processos da cadeia de valor como um todo. Entretanto, elas podem ser otimizadas com o uso de ferramentas e estratégias de dados que envolvam desde novas políticas de governança da informação até sistemas inteligentes de recomendação de preço.

Todas as empresas e todos os setores serão transformados por uma grande transição nunca vista antes. Ela estará voltada para a redução de emissão de carbono e para a digitalização do fluxo de informação. Em ambos os cenários, a indústria automotiva precisa encontrar os líderes que irão estar à frente dessa mudança! 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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5 desafios reais de dados no setor de alimentos

5 desafios reais de dados no setor de alimentos

O setor de alimentos e a segurança alimentar são uma preocupação global e o Brasil é um dos principais responsáveis pela demanda mundial de alimentos (Estadão). Nesse sentido, quais os principais desafios relacionados à gestão de dados para a otimização da eficiência operacional do Brasil no setor alimentício/agronegócio que hoje representa 21% do PIB do Brasil?

Este artigo aborda o tema com o viés da experiência da Aquarela em projetos de Advanced Analytics e de Inteligência Artificial realizados em grandes operações no Brasil.  O risco da falta de informações é tão relevante como o seu excesso e a falta de análise, podendo impactar a eficiência da cadeia logística do setor como um todo. 

Abaixo, elaboramos alguns destes principais riscos. 

Caracterização do setor de alimentos

O setor de alimentos é bastante variado devido à grande extensão da cadeia produtiva, que vai desde os insumos agrícolas, a industrialização, logística do transporte até a comercialização nos mercados consumidores e por fim o consumidor final. 

Como características fundamentais, o setor de alimentos está diretamente ligado a fatores que podem ter grande variabilidade e pouco controle, tais como: 

  • Clima (temperatura, volume de água, luminosidade e outros);
  • Fatores econômicos, como flutuações de moeda;
  • Infraestrutura;
  • Demanda do mercado interno/externo.

Além desses fatores, abaixo elencamos alguns relacionados à gestão dos dados. Também mostramos como eles, se bem organizados, podem ajudar a mitigar os efeitos das variáveis não controláveis da cadeia de suprimentos de alimentos.

01 – Incompletude das informações

A cadeia de suprimentos é bastante grande. Isso torna os dados complexos e de difícil interpretação devido às diferentes fases de cada processo, cultura e região. Além disso, faz com que muitas decisões importantes de planejamento ocorram com bastante limitação informacional e alto risco. Em outras palavras, as decisões são tomadas sem uma visão do cenário completo da cadeia, seguindo, em grande parte, a intuição dos gestores. 

A falta de informação de qualidade é um grande risco. Se hoje faltam dados, imaginem como era o cenário há 10 ou 20 anos. 

Nos últimos anos, o campo, a indústria e o varejo têm mostrado grandes avanços em seus processos de informatização com diversas soluções de rastreabilidade. Com a evolução das tecnologias da indústria 4.0 (IOT e o 5G) nos próximos anos, é provável que o mercado de alimentos, desde o setor agrícola e industrial até o comercial, detenham informações mais completas para tomada de decisão do que as que estão estão disponíveis hoje. 

02 – Dados de várias fontes

Se os dados estão se tornando cada vez mais presentes com o desenvolvimento da informatização e comunicação, então o próximo problema é tentar analisar dados em fontes múltiplas e desconexas. 

Diferentes dados são frequentemente armazenados em diferentes sistemas, levando assim a análises incompletas ou imprecisas. Combinar dados manualmente para formar dataset (o que são datasets?) de análise é um trabalho bastante pesado e demorado e pode limitar as percepções da realidade das operações. 

O que se busca é a construção de Data Lakes aderentes ao tipo de gestão para democratizar o acesso aos dados por profissionais do mercado, otimizando desse modo suas atividades com soluções de analytics cada vez mais poderosas. Isso não apenas libera tempo gasto no acesso a fontes múltiplas, como também permite comparações cruzadas e garante que os dados sejam completos.

03 – Dados de baixa qualidade

Ter dados incorretos pode ser tão ou mais prejudicial do que não tê-los. Nada é mais prejudicial à análise de dados do que dados imprecisos, principalmente se a ideia é utilizar as práticas de ciência de dados e machine learning. Sem uma boa entrada, a saída não será confiável. 

Uma das principais causas de dados imprecisos são os erros manuais cometidos durante a entrada de dados, principalmente quando são informações coletadas de maneira manual. Outro problema são os dados assimétricos: quando as informações de um sistema não refletem as alterações feitas em outro sistema e assim o deixa desatualizado.

Os projetos de planejamento estratégico de analytics buscam mitigar e/ou eliminar esses problemas. Isso acontece a partir de processos sistemáticos de dicionarização de dados, levantamento de processos, funções, assim por diante. Abaixo, deixamos alguns artigos relacionados:

04 – Falta de talentos em dados

Algumas organizações e empresas, de um modo geral, não conseguem atingir melhores índices de eficiência nas operações, pois sofrem com a falta de talento na área de análise de dados. Em outras palavras, mesmo que a empresa detenha tecnologias e dados coerentes, ainda sim a mão de obra para executar as análises e os planos de ações conta muito no final do dia. 

Esse desafio pode ser mitigado de três maneiras: 

  • Desenvolver um stack tecnológico analítico sempre atualizado e aderente ao negócio e com materiais de capacitação atualizados.
  • Adicionar as competências analíticas no processo de contratação. Além disso, investir na capacitação constante da equipe sobre as novas tecnologias de dados relacionadas ao stack tecnológico da operação. 
  • Utilizar a terceirização de analytics para aceleração do processo. Neste artigo, por exemplo, elencamos os principais aspectos a serem considerados para definir a escolha de um bom fornecedor. 

05 – Personalização de valores e as características de produto no setor de alimentos

Embora, segundo a Embrapa, cerca de 75% de todo setor alimentício mundial esteja baseado em apenas 12 tipos de plantas e 5 tipos de animais, são milhares de produtos diferentes, comercializados de múltiplas maneiras, preços e prazos no mercado consumidor final.

Apenas como exemplo, na área de proteína animal, o processo de comercialização da carne de gado exige investimentos, infraestrutura, prazos e processos bastante diferentes do que seria para a produção da carne suína ou mesmo a de frango. 

Já que os processos são diferentes, os dados gerados pela cadeia de produção também se tornam distintos, exigindo personalizações nos sistemas de informação e bancos de dados. Como consequência, há alterações em modelos de:

A recomendação é a parametrização dos sistemas com base em classificações mais comuns no mercado e foco nos produtos mais importantes do ponto de vista estratégico (margem de contribuição, volume ou preço de vendas). 

5 desafios reais de dados no setor de alimentos – Considerações finais

Neste artigo, fizemos um apanhado de alguns pontos relevantes sobre os desafios reais de dados na área de alimentos, setor que o Brasil desponta como um dos principais atores globais. 

Trata-se de uma área complexa com diversos fatores de risco e grandes oportunidades de otimização com o uso cada vez mais intensivo de dados. Anteriormente, escrevemos um artigo relacionado às estratégias de dados para a comercialização de energia e que em partes tem os mesmos desafios ligados à tomada de decisão no setor alimentício. 

Nós, na Aquarela Analytics, trabalhamos constantemente com estes desafios de tornar o complexo algo simples e com mitigação de riscos. Por isso, se ficar com dúvidas, entre em contato conosco! 

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Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Por meio das novas tecnologias direcionadas para a potencialização da Web 3.0 e com base no artigo anterior sobre a importância da web 3.0 nos negócios, percebe-se a relevância que o crescimento da Web semântica possui em relação ao futuro das pessoas e dos negócios, e também para a evolução da web 3.0. A partir disso, abordaremos neste artigo os principais tópicos para o futuro semântico da Web. 

Atualmente, as novas tecnologias impulsionam e facilitam a implantação de ferramentas da Web 3.0. Entretanto, observa-se a individualidade dos paradigmas voltados para o uso de dados. 

SOLID

Solid (Social Linked Data) é um projeto idealizado por Tim Berners-Lee, o criador da World Wide Web. O objetivo do Solid é proporcionar aos usuários o controle de seus dados. Assim, ele preserva a privacidade deles, direcionando quais serviços possuem permissão para utilizar seus dados. 

Para a descentralização do armazenamento dos dados do usuário, o Solid fornece os Pods em que o usuário possui uma espécie de “cofre digital” de seus dados. Dessa forma, o usuário controla todos os dados de forma segura e os aplicativos que podem obter as suas informações, concedendo permissões ou negando-as. Além disso, os Pods são interoperáveis e permitem que vários aplicativos que possuem permissão possam acessar os mesmos dados. Assim, não é necessário que os serviços acessem os dados separadamente.

Metaverso e web 3.0

No dia 28 de outubro, no Connect 2021, Mark Zuckerberg apresentou o projeto Meta. O objetivo do projeto é a junção de tecnologias e aplicativos da empresa proporcionando uma experiência virtual do mundo físico. Por meio de uma virtualização em três dimensões, as pessoas poderão se conectar e compartilhar momentos com outras pessoas, mesmo que elas estejam longe uma das outras. 

O que o Meta possui em relação a Web 3.0?

A proposta busca dar produtividade às práticas virtuais, onde será possível trabalhar, estudar e promover encontros sociais. Tudo isso se tornará possível por meio de realidade aumentada, realidade virtual e óculos inteligentes. Neles estão centrados os investimentos do projeto, visando à efetividade da proposta ao longo dos próximos anos. 

O projeto se sustentará em 4 pilares que se conectam com o futuro semântico da web, os quais são:

  • Expansão de opções e oportunidades na economia digital.
  • Diminuição de dados utilizados, direcionando as tecnologias para priorizar a privacidade através de informações controladas pelos usuários.
  • Fornecer segurança para as pessoas.
  • Acessibilidade: entregar as novas tecnologias de forma inclusiva. 

Qual o papel do 5G na Web 3.0?

O 5G é uma grande evolução na tecnologia, pois proporciona uma potencialização em velocidade e desempenho e um item fundamental para concretização do conceito da indústria 4.0.

Construída por meio de virtualização e direcionada a softwares, a tecnologia apresenta um novo horizonte de conectividade. Além disso, apresenta redução na latência, diminuindo o tempo de requisições e respostas. Desse modo, favorece o contexto da Web Semântica, impulsionando a computação em nuvem e a Internet das Coisas. Outro ponto é a acessibilidade, em que o 5G atuará na melhoria de conexões em áreas mais desfavorecidas e com menores infraestruturas. 

A relação presente entre a tecnologia 5G e Machine Learning impulsiona as inovações tecnológicas para o futuro por meio do alto desempenho, flexibilidade e conectividade. Muitas áreas poderão ser favorecidas com a proposta, se encaixando no contexto da Web 3.0, por intermédio da utilização e abastecimento de dados em tempo real, virtualização e infraestrutura em nuvem. 

SEO e Web 3.0

Search Engine Optimization (SEO) é um conjunto de técnicas que visam à otimização dos sites para alcançarem bons posicionamentos nos resultados das buscas. Essas técnicas estão em constante evolução nos últimos anos. 

Partindo da estratégia de link building, utilizada na web 2.0 com a estrutura de hiperlinks, os mecanismos de busca se consolidaram a partir de páginas com maiores quantidades de links relevantes no assunto que está sendo buscado. Contudo, com o crescimento da web e a alta presença de informações que não possuem relevância, a estratégia de link building vem sendo cada vez mais ineficaz nos avanços para a consolidação da Web 3.0.  

Quais são as evoluções em direção à Web Semântica? 

Presencia-se um novo horizonte para os negócios no plano digital, em que o bom posicionamento nas pesquisas de forma orgânica está cada vez mais seletivo. Isso se dá pelos avanços nos algoritmos dos mecanismos de busca, que estão mais direcionados à relevância do conteúdo construído e menos à quantidade de links presente na página. 

Atualmente, os mecanismos de busca já estão consolidando as propostas da Web Semântica, apresentando resultados estruturados por meio de pesquisas verticais com base na localização, ou seja, dois usuários de locais diferentes fazendo a mesma pesquisa terão resultados diferentes. 

Outro ponto importante é o Gráfico de Conhecimento (Knowledge Graph), produzido pela Google e que se posiciona em consonância com a proposta da Web Semântica, buscando uma maior otimização nos resultados esperados para o usuário. Isso significa que, mesmo que o indivíduo, fazendo uma busca superficial,  não deixe explícito o que espera como resultado, os mecanismos abrangem o conteúdo semântico que possui relação e relevância com aquela pesquisa. 

É possível notar a funcionalidade do Gráfico de Conhecimento por meio deste exemplo, onde foi feita uma pesquisa superficial apenas buscando por Homem-Aranha.

Como teremos o lançamento do novo filme do Homem-Aranha neste próximo mês de dezembro, o mecanismo de busca entende que o usuário pode estar procurando saber sobre esse lançamento, mesmo ele não deixando isso explícito. 

E qual o impacto desses avanços nos negócios? 

É notório os esforços dos mecanismos de busca para apresentar ao usuário os conteúdos que ele realmente precisa. Isso vai ao encontro da proposta da Web 3.0 e algoritmos de inteligência artificial no que diz respeito à entrega de resultados. Com poucas palavras, o indivíduo consegue ter um leque enorme de informações que irão agregar no que ele está esperando receber como resposta. 

Com isso, faz-se necessário a construção de um novo mindset de produção de conteúdo pelas empresas, direcionando o foco do seu negócio digital em agregar valor, ou seja, produzindo conteúdos que realmente façam a diferença para as pessoas, apresentando diferentes abordagens diante do assunto que elas trabalham. 

Assim, os negócios conseguirão acompanhar os avanços semânticos da Web, direcionando seus esforços para fortalecer ainda mais a proposta de consolidar a internet como um lugar de conhecimento mútuo. 

Metadados: XML, JSON

Metadados são referências que demarcam os dados, buscando facilitar a organização e interpretação das informações. Podendo ser estruturados e não estruturados, os metadados fazem parte da segurança, regras de negócio, e aproveitamento dos dados. Em relação à Web 3.0, os metadados constituem a edificação semântica das informações, solidificando os valores que os dados possuem para o usuário. 

Quais as diferenças entre XML e JSON?

XML é uma linguagem de marcação, usada para estruturação de dados, criada pela W3C. Possui facilidade de interpretação, sendo possível analisar sem utilização de softwares e grande integração na web na distribuição de informações. A característica mais relevante do XML está nos serviços que utilizam metadados com grandes complexidades, possuindo maior desempenho e exatidão nas buscas e estruturações. 

Muito usado em serviços web, o JavaScript Object Notation(JSON), vem sendo muito implementado. Possui grande diferencial nas características relacionadas à sua alta legibilidade, rapidez e otimização. Assim, vem se popularizando e se encaixando em várias linguagens, não só em JavaScript. A grande vantagem na utilização de JSON está na simplicidade de interpretação, otimização de recursos e rapidez. 

Em relação à Web Semântica, XML ou JSON?

Partindo da utilização de dados complexos, otimização de buscas e segurança dos dados, a linguagem XML se sobressai com seus recursos voltados a metadados com maiores estruturas, entregando uma facilidade interpretativa. Isso não quer dizer que JSON deva ser descartado do stack tecnológico, muito pelo contrário, sua utilização vem crescendo e implementando aprimoramentos. Com isso, muitas aplicações com o objetivo de serem rápidas e fluidas, conseguem atender a sua regra de negócios partindo da utilização de JSON. Além disso, com o contexto evolutivo das tecnologias e da Web 3.0, as melhorias nos recursos do JSON vêm sendo cada vez mais constantes, se sobressaindo em muitas características ao XML.

Fechamento/conclusão – Web semântica, Metaverso e 5G: diretrizes e o futuro dentro da Web 3.0

Dessa forma, é possível concluir que já se vivencia o processo de transformação da Web por meio de novas tecnologias voltadas para o enriquecimento dos conteúdos na internet. Sendo assim, é preciso mudar os paradigmas presentes nas implementações de negócios digitais, focando no valor do conteúdo que será entregue.

Vale ressaltar também que é possível contribuir para os avanços semânticos da Web, auxiliando em projetos open-source que visam participar do contexto semântico, promover os estudos voltados para as tecnologias implementadas na Web 3.0 e adaptar os negócios à proposta semântica da Internet. 

A convergência das tecnologias digitais como o 5G, Web semântica, Inteligência artificial gerarão ainda mais impactos na maturidade de governança de dados das empresas. Na indústria, haverá a melhoria nos processos de simulação, já no comércio haverá a ampliação do uso de técnicas de precificação dinâmica (pricing), cada vez mais contextualizadas incorporando algoritmos de cenarização.  

Além disso, observa-se o valor dos dados e a importância de o indivíduo possuir controle sobre eles. A finalidade é garantir a segurança, a privacidade e também a exatidão nos resultados que o usuário espera receber. Essa estratégia faz com que o usuário utilize a internet como uma ferramenta direcionada aos seus interesses, não apresentando resultados conforme interesses de terceiros.

Com as propostas expostas pelo projeto Metaverso e as implementações do 5G, é possível notar a importância de se preparar em relação aos requisitos para se ter resultados com a Web 3.0. Além disso, as propostas abrem portas para novos horizontes na internet em direção à riqueza dos conteúdos, realidade virtual, inteligência artificial e machine learning.

Partindo das diretrizes do SOLID é válido se atentar aos possíveis avanços futuros, voltados para aplicações com flexibilidade e segurança nos dados. Em consonância a isso, a estrutura desses dados também possui importância nas implementações. Assim, validam-se as análises entre XML e JSON e outros tópicos voltados para metadados. 

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Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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