Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics nuvem continuará a amadurecer

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - Analytics nuvem continuará a amadurecer

Muitas organizações já moveram a maioria de suas aplicações de negócios, como CRMs e a gestão de recursos humanos para a Nuvem, trazendo consigo a percepção de que até mesmo sua armazenagem geral de dados e Análises também devessem estar na Nuvem.

Adotar a Cloud Computing aceleraria o tempo de entrega de Análises - Analytics - e do processamento e entrega do BI como uma motivação importante para que o negócio, como um todo, escolhesse a opção da Nuvem.

Imagine todos os analistas financeiros, e seu Controller, estudando a viabilidade de minimizar a manutenção de hardware e os custos de infra-estrutura. Além disso os custos de implementação reduzidos e o menor custo administrativo continuariam a impulsionar todo o business case em direção a Nuvem.

A crença de manter Análises na Nuvem, representa cada vez mais, uma solução rápida, escalável e continuará a prevalecer como integração entre todas as aplicações de negócio da organização.

Armazenar dados na Nuvem como a Amazon Redshift continuará a ser destinos de dados maciçamente populares, para fornecedores como a Birst, e arquiteturas de dados como o Tableau continuarão a amadurecer suas ofertas de Nuvem, adicionando recursos em torno de dados não estruturados, Análises avançadas e colaboração.

O que é o Amazon Redshift?

O Amazon Redshift é um serviço de armazém de dados rápido, potente, totalmente gerenciado e em escala de petabytes na nuvem. Os clientes podem começar de forma mais modesta, sem compromissos ou custos iniciais, e expandir para um petabyte ou mais por 1.000 USD por terabyte por ano, que é menos de um décimo da maioria das outras soluções de warehouse de dados.

Os warehouses de dados tradicionais exigem bastante tempo e recurso para administrar, especialmente para grandes conjuntos de dados. Além disso, o custo financeiro associado à construção, manutenção e crescimento autogerenciável de warehouses de dados local é muito alto. O Amazon Redshift além de diminuir de forma significativa os custos de um warehouse de dados também facilita a análise de grandes quantidades de dados de forma rápida.

O Amazon Redshift oferece recursos de consulta rápida com dados estruturados usando clientes SQL e ferramentas de Business Intelligence (BI) com conexões padrão OBDC e JDBC. As consultas são distribuídas e paralelizadas entre vários recursos físicos. É possível escalar facilmente um warehouse de dados da Amazon Redshift para cima ou para baixo com alguns cliques no AWS Management Console ou com uma única chamada de API. O Amazon Redshift corrige e faz backup automaticamente de seu warehouse de dados, armazenando os backups de um período de retenção definido pelo usuário. O Amazon Redshift utiliza replicação e backups contínuos para aprimorar a disponibilidade e melhorar a duração dos dados e pode também recuperar automaticamente a partir de componentes e falhas de nós. Além disso, o Amazon Redshift fornece suporte para Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC), SSL, criptografia AES-256 e Módulos de segurança de hardware (HSMs) para proteger seus dados ociosos e em trânsito.

Assim como todos os serviços da Amazon Web Services, não há investimentos iniciais e você paga somente pelos recursos que utilizar. Com o Amazon Redshift, você só paga o que utilizar. Você pode até mesmo experimentar o Amazon Redshift gratuitamente.

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017

• O BI Incorporado se tornará Mainstream
• Análises Colaborativas se tornarão um Chavão
• Analytics será tratado como uma competência essencial
• Analytics nuvem continuará a amadurecer
• A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

Série Big Data

• Mundo Multi-Canal
• Pensando Fora da Caixa
• Personalização
• Otimizando o Trabalho
• O fenômeno
• O que esperar de um Especialista
• Tomando As melhores Decisões de Negócio
• PDD - Casos de Smarter Analytics na prática - Smarter Analytics Cases
• Análise Tradicional - Decida-se pela rapidez e melhor resultado
• Immersion ou PRISM - Compreendendo os Metadados no GMail
• Administrando a Sobrecarga de Dados Corporativos

Business de Big Data

• Faltam Profissionais Qualificados
• Softwares,  Análise Preditiva
• Top 50 Big Data & Analytics

Soluções de Big Data

• Soluções de Big Data para Empresas de Pequeno Porte
• Soluções de Big Data para Empresas de Pequeno Porte - InsightSquared
• Soluções de Big Data para Empresas de Pequeno Porte - ClearStory Data
• Soluções de Big Data para Empresas de Pequeno Porte - KISSmetrics

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Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017 - A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

O fosso entre BI e Inteligência Artificial reduzirá. Os executivos vão querer depender menos de visualizações de relatórios e muito mais de componentes acionáveis, insights prescritivos de contexto específico entregues em seus dispositivos.

Machine Intelligence - IA

Machine Intelligence 3.0

Machine Intelligence - Computação Cognitiva

Machine Intelligence - Twitter - Magic Pony Technology

Machine Intelligence - Intel® Nervana™

Machine Intelligence - Apple - Turi

O focado estará em direcionar esforços em ter softwares de IA,  ativados por voz, orientados pelo consumidor como Amazon Eco, Siri da Apple e o Assistente Google para responder a perguntas de negócios, integrando-os com o armazenamento de dados. A IA como o IBM Watson e Einstein da Salesforce vão continuar a crescer na previsão das vendas e das tendências fundamentais de marketing, bem como na economia de tempo para os cientistas de dados, evoluindo de forma criativa para resolver os desafios de negócios cada vez mais complexos.

Principais Tendências de Análises de Dados em 2017

• O BI Incorporado se tornará Mainstream
• Análises Colaborativas se tornarão um Chavão
• Analytics será tratado como uma competência essencial
• Analytics nuvem continuará a amadurecer
• A Transição entre o BI e a IA Vai Acelerar

Série Big Data

• Mundo Multi-Canal
• Pensando Fora da Caixa
• Personalização
• Otimizando o Trabalho
• O fenômeno
• O que esperar de um Especialista
• Tomando As melhores Decisões de Negócio
• PDD - Casos de Smarter Analytics na prática - Smarter Analytics Cases
• Análise Tradicional - Decida-se pela rapidez e melhor resultado
• Immersion ou PRISM - Compreendendo os Metadados no GMail
• Administrando a Sobrecarga de Dados Corporativos

Business de Big Data

• Faltam Profissionais Qualificados
• Softwares,  Análise Preditiva
• Top 50 Big Data & Analytics

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BIG PHARMA - O uso do Big Data na Indústria Farmacêutica

BIG PHARMA - O uso do Big Data na Indústria Farmacêutica

Leia este conteúdo em ✔ Brazil SFE® Tech:

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SFA - Maximizando a eficácia da Força de Vendas

SFA - Maximizando a eficácia da Força de Vendas

​

Quando os laboratórios farmacêuticos pensam em ampliar e aprofundar a eficácia das suas equipes de Força de Vendas, naturalmente pensam nos softwares CRM|Sales Force Automation. Ao gerenciar o relacionamento com os Clientes, precisam encontrar um modo de converter os contatos em oportunidades.

Algo que não deve ser ignorado é a forma equivocada de análise a qual os softwares de CRM|SFA são submetidos. Isso ocorre com tais produtos que são tratados com um desafio tecnológico, quando na verdade, o objetivo de qualquer projeto de CRM|SFA deva ser o de manter o foco em melhorar os resultados do negócio. 

O departamento responsável pela implantação desse projeto, geralmente Efetividade/Produtividade, precisa permitir que os Representantes Farmacêuticos e seus respectivos gestores possam:

1) Medir a sua performance de visitação;

2) Efetuar análises prévias do Médico antes visitá-los;

3) Ter uma percepção, mesmo que aproximada, do potencial da Região onde está atuando;

4) Ter conclusões acertivas a partir dos registros efetuados por suas equipes, agregando oportunidade para as visitas subseqüente, para a

respectiva equipe ou mesmo para a área de Efetividade e Inteligência

que terão acesso a tais informações.

Assim que essas características e necessidades básicas forem atendidas, e tratadas com a relevância que merecem, os resultados começarão a aparecer traduzidos em prescrições, níveis mais elevados de performance, além da penetração de visitas ao consultórios de uma forma progressiva e sustentável.

Uma das maneiras mais seguras para atingir os objetivos das suas equipes é aumentar a eficácia dos Representantes Farmacêuticos. Os laboratórios têm inúmeras oportunidades para colocar isso em prática, portanto concentrem-se em:

Produtividade

Aumente a produtividade dos Representantes Farmacêuticos existentes sem a necessidade de colocar mais botas no chão.

Velocidade

Minimize o tempo que gastam em tarefas administrativas. Livre-os de tarefas que envolvam o preenchimento de papéis e aprovação dos gestores diretos tais como o preenchimento de despesas em formulários de papel, Justificativas de dias trabalhados, etc... A plataforma de CRM|SFA precisa resolver tais questões.

As interfaces dos softwares precisam permitir que todos os lançamentos sejam rápidos e simplificados. Desde a visitação até a resposta de pesquisas pontuais.

Automação

Padronize e automatize o controle das visitações, gerenciando as ações realizadas nessas ocasiões.

Dados

Construa um ambiente de inteligência de dados que permita reunir dados suficientes para acionar os indicadores (KPIs) de tomada de decisão dos gestores.

BI

Informações regulares, captadas através das impressões pessoais do Representante, devem ser padronizadas com o intuito de melhorar a inteligência das abordagens, por exemplo:

- Quantos Clientes tem o Médico?

- Qual o valor das suas consultas?

- Qual o nº de atendimentos diários?

Previsão

Agilize a consolidação das auditorias e as disponibilize para as equipes, acompanhadas das percepções das áreas de Efetividade e inteligência.

Adoção

De nada vale o investimento em um bom produto de CRM se este não tiver a adesão dos Representantes. Certifique-se que a maioria adotou o sistema CRM|SF.

Planejamento

Inicie o projeto de forma pequena, amarrando cada estágio para chegar ao objetivo principal do projeto.

Valor

Enfatize que projetos como este sempre se articulam por se perseguir o próximo e melhor passo.

Finalizando 

Não se deixe iludir pelos primeiros bons resultados colhidos no início. Sempre esteja disposto a se fazer, vez após vez, as perguntas abaixo:

VISÃO GERAL - Como estão utilizando CRM|SFA agora?

AUTOMAÇÃO - O CRM|SFA, de fato, automatizou os processos e está contribuindo para o relacionamento com os Médicos e as respectivas prescrições ou tornou-se um fardo por ter uma interface/gadget  inapropriados?

TERRITÓRIOS - As áreas abrangidas por suas equipes, são os melhores territórios? Permitem maximizar a eficácia de cada colaborador alocado ou a respectiva designação no território não passa de um exercício dados?

SEGMENTAÇÃO - As equipes sabem dizer o que as levou a cada Médico qual target? Compreendem os aspectos apectos considerados, bem como o peso de cada um deles?

IGUALDADE - Todos os Representantes sentem que recebem as mesmas indicações de qualidade ou apenas os rainmakers?

CONVERSÃO - O gestor do projeto consegue controlar, acompanhar e maximizar o percentual exato de contatos convertidos em prescrições ou no estreitamento do relacionamento?

ADOÇÃO - Os Representantes com alta performance adotaram o CRM|SFA plenamente?

RELACIONAMENTOS - Os Representantes tem praticado estratégias inteligentes de construção de relacionamento?

INCENTIVOS - Como gestor do projeto, pessoalmente confia 

no sistema de CRM|SFA?

LIDERANÇA - Há uma estratégia de trabalho para lidar com coaching e treinamento?

MEDIÇÃO - Consegue medir a performance das equipes com indicadores precisos e KPIs balanceados ou apenas vale-se da cobertura das Cotas qual direcionador de ações?

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