Lean Manufacturing, como o BI pode tornar a indústria mais enxuta.

Estamos falando de um tipo de modelo em que o Business Intelligence se torna uma ferramenta indispensável

Nos últimos anos, as empresas do setor industrial se depararam com um desafio um tanto inglório: como recuperar um ritmo de crescimento ao mesmo tempo que era necessária implementar uma estratégia agressiva de redução de custos. No Brasil, 2018 foi um ano abaixo das expectativas, em que o setor industrial registrou um crescimento de 1,8% até novembro de 2018, desacelerando em relação aos 2,6% de 2017.

Quanto ao objetivo de reduzir custos, com vista ao aumento de produtividade e receita, um dos conceitos mais comentados é o do Lean Manufaturing (manufatura “magra” ou enxuta, em inglês) e seus benefícios para a indústria.

Entretanto, implementar esse tipo de metodologia exige um grau elevado de comunicação interna, e um foco redobrado na gestão de dados. Estamos falando de um tipo de modelo onde o Business Intelligence (BI) se torna uma ferramenta indispensável. No propósito de tornar a produção industrial mais enxuta, o BI é o elemento que leva a gestão para um novo nível, captando e tratando informações do chão de fábrica em tempo real. Assim, é possível identificar problemas ou anomalias, e tomar decisões com o máximo de agilidade.

O resultado disso é simples: gerenciamento de processos mais eficiente, com métricas precisas e organizadas para todas as etapas da produção. Se trata de criar vantagens competitivas para o negócio, maximizando a eficiência e eficácia organizacional.

Dentre estas vantagens, é possível elencar:

Eficácia: entregar produtos que tenham o máximo de valor para seus consumidores, a um preço justo, sendo que eles são produzidos com o menor custo possível.

Eficiência: acelerar o fluxo de caixa ao reduzir o tempo entre os gastos realizados para produzir e sua correspondente receita após as vendas.

É uma receita que tem resultados comprovados. Segundo um estudo feito em 2015 pela Aberdeen Group com empresas que usam o modelo Lean, todas tiveram um alto retorno sobre o investimento nesta mudança: elas tiveram ganhos de até 72% em receita, lucratividade e qualidade de produtos.

O setor de manufatura é hoje uma das verticais que mais gera dados no mundo. Com o grande número de equipamentos e controles usados no chão de fábrica, ficar na base da prancheta e anotações hoje é algo inviável.  Quando se fala em tomar decisões precisas para reduzir retrabalhos, ociosidade de máquinas, desperdícios e outros custos desnecessários – o que faz parte de uma estratégia Lean – uma ferramenta de BI se torna a chave para lidar com tantos fatores.

Para atingir estes resultados, um bom exemplo é o uso de dashboards. Eles são os monitores de como estão os indicadores de performance (KPIs) da operação. Eles trazem em tempo real as informações necessárias para saber como está o desempenho da produção, ajudando a identificar quando alguma ação corretiva deve ser tomada para manter os processos dentro do padrão desejado.

Hoje, o setor industrial tem à mão uma infinidade de ferramentas capazes de gerar informações de valor para a melhoria do negócio. Estamos falando de sensores, equipamentos inteligência e conectados, assim como a conectividade à internet – a muito comentada, mas ainda tímida no Brasil, Indústria 4.0.

Todos estes elementos podem ser reunidos e otimizados por meio de uma plataforma de BI. Ao estabelecer métricas e indicadores, fica mais fácil tomar as decisões adequadas para otimizar a operação no chão de fábrica, com menores custos e maior eficiência.

A vantagem competitiva que as empresas têm à mão ao combinar um modelo enxuto de produção com o uso de BI é uma oportunidade estratégia que toda empresa deve considerar. Se seus equipamentos e profissionais já geram ou trabalham com dados, é uma oportunidade de criar um sistema em que as decisões podem ser feitas em tempo real, cortando despesas e entregando resultados com uma eficiência inédita.

Integrados com os princípios do Lean Manufacturing, ferramentas de BI podem ser o gatilho para ter insights e ações com efeito direto nos resultados e ganhos de uma organização.

Fonte: COMPUTERWORLD

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Contabilidade Gerencial e Análise de Custos – uma visão estratégica.

“A capacidade criativa de analisar os números comparativos da Contabilidade e Controle de Custos, agregados a um Planejamento Estratégico tende a alcançar RESULTADOS POSITIVOS, mesmo associados a uma Inteligência Artificial.” 

No mundo globalizado onde a tecnologia da informação evolui exponencialmente com sua inteligência artificial quando comparado com a evolução de uma educação com qualidade na formação do profissional nos deixa o registro que essa inteligência tende a exaurir os profissionais, mas convenhamos, alguns profissionais limitados tende a desaparecer desse mercado, mas aqueles diferenciados hão de se manter com sua valorização.

O homem é o ser supremo e com sua inteligência natural, capacitada e qualificada por uma educação de qualidade criou sistemas, ferramentas e programas que originou a inteligência artificial e a quântica, onde a criatura foi criada pelo criador, de Eva a Sofia mesmo com sua evolução sempre haverá limitações, assim como DEUS é onipresente, onisciente e onipotente muito superior ao homem.

A EDUCAÇÃO DE QUALIDADE e o tempo representam os fatores limitadores que devem afetar esse processo evolutivo, pois todo o sistema que se modifica ou se altera sempre deixa dejetos que podem ameaçar o equilíbrio do sistema daí a necessidade de reciclar o lixo para buscar transformar em recurso econômico, considerando ainda seu descarte natural para enriquecer as propriedades do solo.

No sistema capitalista voraz o capital investido sempre busca os resultados positivos, pois somente assim o sistema mantém sua sustentabilidade e sua continuidade mesmo que sequelas tenham registro, assim como todo medicamento tem suas contraindicações e efeitos colaterais.

O gestor e o profissional que a assessora deve ter em mente que o DESAFIO é uma variável onde o RISCO deve ser obrigatoriamente estudado onde os RESULTADOS são esperados e dependem de diversas variáveis que às vezes foge ao seu controle, daí precisar de maior capacitação e qualificação.

Com a crise econômica em evidência, o sistema tenta se adequar e aqueles que dele depende pagará um elevado preço por sua sobrevivência, pois no capitalismo não tem almoço gratuito, tudo na vida tem seu preço, sua vida, seu espaço, seu ar, sua morte.

Atrevemo-nos a refletir que toda moléstia assim como todo conflito armado, tem estratégia previamente planejada, assim como a educação e saúde sem qualidade inibem o reconhecimento dos agravos sociais, fazendo com que os limitados se tornem mais elevados que o tecnicamente evoluído daí pode entender que o homem é um produto do meio, com raríssimas exceções.

CONTABILIDADE

Acreditamos que a origem da CONTABILIDADE denota desde o momento que Deus, assim se expressou “beberás e comerás com o suor do teu rosto” possibilitando anos depois ao frei, matemático e filósofo, Luca Pacioli a idealizar o princípio das partidas dobradas, onde cita que: “a cada débito corresponde a um crédito de igual valor e ao mesmo tempo”, contribuindo consideravelmente para que o SISTEMA BINÁRIO, BITS (0 1) da inteligência artificial se transforme em (1,0) do QUBITS da inteligência artificial quântica.

A CONTABILIDADE é uma ciência que mensura e registra os fatos e atos administrativos de um determinado patrimônio vinculado a uma entidade, e que através de seus princípios e legislação exibem as demonstrações contábeis e financeiras com documentação proba, licita, e transparente possibilitando ao investidor proceder a ás análises qualitativas que resultem em melhorias do seu patrimônio e do seu controle interno.

As atividades laborais de atendimento as obrigações tributárias, trabalhistas, previdenciárias e ainda as atividades sistemáticas e mecânicas de lançamentos contábeis, levantamento de conciliações e demonstrativos contábeis e financeiros, conforme princípios, valores, transparentes e com controle interno devem ser substituídas pela inteligência artificial deixando as análises e interpretações dos relatórios e consequente melhorias com os profissionais qualificados, eis a grande diferença.

O uso da sincronia racional das informações deve sempre ser respaldado pela Contabilidade, ou seja, o Setor Fiscal, Pessoal, Financeiro, Compras, Vendas, Estoques, Cobrança, Controle de Patrimônio e demais ratificaram essa sincronia evitando RISCO indesejável.

Algumas práticas denominadas de erro, dolo, inconsistência contábil, gestão fraudulenta, transações sem documentação licita e proba, comprar e vendas sem documentação fiscal ou inverídica, enriquecimento ilícito, ausência de registro contábil de qualquer rubrica, e demais devem ser evitados, pois o sistema tributário tem a capacidade através da auditoria virtual detectar qualquer indébito fiscal passível de sanções.

ANÁLISE DE CUSTOS E DESPESAS

A inexistência de um Planejamento Estratégico associado à ausência de controle de custos e despesas pode levar qualquer empreendimento de qualquer forma ou tamanho de qualquer entidade a um RISCO indesejável, pois todos os desembolsos precisam ser aferidos e analisados em toda sua plenitude.

Toda customização de qualquer sistema produtivo deve ser mensurada aferido e analisado e comparados com o previsto, somente assim poderemos entender o significado da palavra controle.

Acreditamos que a falta da análise de custos e despesas pode ser a causa de mortandade de grande número de empresas que vivem em mercados cuja economia está em crise existencial de difícil recuperação.

Devemos entender que a PRECIFICAÇÃO tem a CUSTOMIZAÇÃO como fator preponderante em qualquer atividade econômica de qualquer empreendimento de qualquer porte ou tamanho.

Lembramos ainda que todo e qualquer custo e/ou despesa deve sempre ser identificável com valor percentual sobre o Lucro Líquido dos empreendimentos, pois é ele o resultado da ópera.

Ressalvamos que toda a análise de custos e despesas deve considerar o tempo e os juros de mercado para sua atualização majorando seus preços onde somente assim poderemos proceder a uma análise substancial que resulte em entendimento e futuras melhorias.

No mundo globalizado onde a inteligência artificial se faz presente com a adversidade da obtenção de recursos e do tempo, só os profissionais preparados podem conceder a resposta que o gestor necessita para alicerçar suas estratégias através de sua ação e atitude reparadora, sob pena de elevar o RISCO do empreendimento.

GESTORES E PROFISSIONAIS

Aos gestores e profissionais não resta alternativa a não ser a de buscar maior e melhor capacitação e qualificação para que possam compreender o mercado globalizado e novas estratégias de negócios motivadas pela tecnologia da informação e a inteligência artificial, buscando maximizar os resultados positivos e minimizar os custos e despesas para alavancar o faturamento com lucros que possam remunerar o capital investido.

O mercado está muito mais seletivo e exigente e as oportunidades ficam raras onde somente aqueles que se preparam serão os acolhidos, muitos ficaram de fora e devem procurar alternativas, pois o limite se aproxima de modalidade adversa do tempo da inteligência artificial, é realmente lamentável.

Mas advertimos que esse axioma não é tão fácil de executa-lo haja vista as diversas variáveis que o circundam e principalmente as que o afetam sem a sua ingerência.

No sistema capitalista com a voracidade que estamos vivenciando, não há almoço grátis, e qualquer tentativa de mau entendimento e compreensão o ônus se torna insuportável, pois até mesmo a gentileza deve ser calculada.

Vivemos numa sociedade em que tudo tem seu preço, e aquele que inobservar esse paradigma poderá pagar um preço de valor indesejável, mas exequível.

A busca de mercados alternativos e segregados por níveis especiais devem ser conquistados a qualquer custo, pois assim como o produto ofertado deve fazer a diferença o cliente prioriza a sua identidade, ou seja, empresa, produto, clientela, preço, condições, praça, promoções devem ser uma sincronia de ações e atitudes que traduzam a satisfação de todos.

Fonte: Jornal Contábil

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4 tendências de análise de dados

A análise de dados é um domínio em constante movimento. Com as organizações continuando a investir pesadamente em análises para suportar transformações digitais, manter-se atualizado sobre as últimas tendências é essencial para garantir que sua organização esteja adotando as estratégias e táticas de análise necessárias para o sucesso nos próximos meses e anos.

Em fevereiro deste ano, a empresa de pesquisa Market Research Future prevê que o mercado global de análise de dados alcançará uma taxa anual composta (CAGR, na sigla em inglês) de 30,8% até 2023, alcançando um valor de mercado de US$ 77,64 bilhões até o final do período. No coração deste investimento, cada vez maior em análise de dados, está a motivação para se tornar uma empresa digital, diz David Schatsky, diretor-gerente do principal programa de detecção de tendências da equipe de inovação central da Deloitte.

“Uma empresa digital está em constante evolução e sempre buscando aplicar e maximizar o valor das tecnologias digitais para se reinventar, reinventar o que oferece ao mercado, como ela entrega essas coisas ao mercado e como ela funciona como um negócio. Uma empresa digital é algo que vemos como em constante evolução, possibilitada pelo uso efetivo de tecnologias e dados digitais”, diz Schatsky.

Para as organizações que buscam transformar seus negócios por meio de dados, vale a pena observar as quatro tendências de analytics a seguir nos próximos meses.

1. Aumento do cidadão de dados

À medida que as organizações se transformam para se tornar mais orientadas a dados, a maioria dos especialistas e observadores do setor concorda que a tecnologia, embora não seja fácil, é o elemento mais simples. Mudar a cultura e a mentalidade organizacional em torno dos dados e seu uso efetivo costuma ser o mais desafiador.

“A parte mais importante dos dados são as pessoas”, diz Caroline Carruthers, diretora da consultoria Carruthers and Jackson, ex-diretora de dados da Network Rail, e coautora do The Chief Data Officer’s Playbook e Data-Driven Business Transformation: How to Disrupt, Innovate and Stay Ahead of the Competition. “Se você tem toda a sua organização entendendo o que você quer fazer em torno de dados, informações e marchando no mesmo ritmo, isso é muito mais poderoso do que esconder 10 cientistas de dados em algum lugar em uma torre de marfim.” Rita Sallam, vice-presidente de pesquisa da equipe de análise de negócios do Gartner, concorda.

“A cultura é sempre um enorme desafio com qualquer tecnologia: mudança de gestão, alfabetização. Nós temos uma força de trabalho suficiente e alfabetizada que pode realmente levar os insights, que agora estamos disponibilizando para eles por meio dessas novas tecnologias, e sermos capazes de agir sobre eles”, diz Rita.

Schatsky, da Deloitte, acrescenta que, para obter domínio de dados, as organizações precisam incutir uma mentalidade entre as linhas de negócios de que sempre que a empresa está enfrentando uma decisão ou tomando uma ação, as pessoas responsáveis devem considerar se há dados que podem ajudar a empresa a fazer isso de maneira mais inteligente ou melhor.

“Isso requer uma mudança de mentalidade”, diz Schatsky. “Para que seja difundido, requer uma mudança na liderança. A liderança deve ser focada e conduzi-la por meio da organização.”

Como resultado, eles acreditam que a empresa se concentrará cada vez mais em impulsionar uma mentalidade e fluência orientadas por dados em conceitos básicos de dados em toda a organização.

No entanto, Meta S. Brown, presidente da empresa de consultoria de análise de negócios A4A Brown e autora de Data Mining for Dummies, alerta para não ir longe demais.

“Eu acho que existem limites muito reais em até onde você pode esperar que os gerentes executivos se tornem especialistas em análise”, diz Brown. “Um pouco de familiaridade com a terminologia pode ser razoável, mas eu realmente quero dizer um pouco.”

A título de exemplo, Brown aponta para advogados. Espera-se que as equipes de gestão executiva conheçam as leis mais importantes que devem cumprir e devem ser capazes de ler um contrato, mas não devem aconselhar sobre problemas jurídicos complexos. A mesma ideia se aplica quando se trata de analytics, diz ela.

“Não acho razoável incluir muitas aulas de análise de dados para um executivo, por exemplo, ou fazer análise de dados por eles mesmos”, diz ela. “É minha opinião profissional que o que devemos esperar deles em termos de aprendizagem sobre análise de dados é muito pequeno. É nosso trabalho, como especialistas em análise, trabalhar mais com eles durante todo o processo para obter as informações comerciais deles, e nossa responsabilidade de traduzir o que eles estão nos dizendo sobre negócios em termos de análise.”

2. De volta ao básico em analytics

Nos últimos anos, a conversa em torno da análise tem se concentrado cada vez mais em tecnologias de ponta, como aprendizado de máquina, deep learning, redes neurais e outros elementos da inteligência artificial. Embora essas áreas continuem a atrair muita atenção nos próximos anos, muitas organizações voltarão ao básico e extrairão mais utilidade de análises menos avançadas, dizem os especialistas.

“É muito chocante para mim que eu tenha estado em tantas apresentações e lido tantos artigos onde as pessoas estão falando sobre algumas das matemáticas mais complexas que alguém poderia imaginar, e eles estão falando sobre isso para empresas que realmente não fizeram muito uso de matemática muito mais simples”, diz Brown. “Se todas as empresas nos Estados Unidos usassem apenas o que está no Statistics 101, nossa economia explodiria.”

Carruthers concorda. “Quase tiramos nosso olho da bola de análise porque muitas pessoas ficaram empolgadas com o aprendizado de máquina e com a inteligência artificial, e de repente disseram: ‘Ooh, temos que fazer todas essas coisas maravilhosamente brilhantes’”, diz ela. “Esquecemos que, na verdade, existe uma tremenda quantidade de organizações de valor obtidas a partir de análises.”

Carruthers acredita que, à medida que as organizações colocam a análise em produção e buscam realmente obter valor de seus esforços de análise, elas voltarão a dar mais ênfase ao que pode ser obtido por meio de recursos mais básicos de análise e geração de relatórios.

3. Automação é o nome do jogo

Ainda assim, a crescente complexidade dos dados e o que é necessário para processá-los e analisá-los significa que a automação se tornará mais importante nos próximos anos.

“A crescente complexidade dos dados em termos de tipo e a análise necessária para o sucesso está realmente extrapolando os limites das atuais abordagens manuais”, observa Sallam. “Como resultado, praticamente todos os aspectos do gerenciamento de dados e desenvolvimento de conteúdo analítico, de cima e abaixo da pilha, ela inteira está se alavancando para automatizar processos analíticos, automatizar a maneira como obtemos informações desses sistemas para agir de maneira otimizada.”

Schatsky concorda, observando que muito do impulso em direção à automação é resultado da escassez de cientistas de dados, engenheiros de dados e outros membros de equipes de ciência de dados.

“Muitos cientistas de dados dirão que gastam cerca de 80% do seu tempo em tarefas tediosas e repetitivas, como preparação de dados, engenharia de recursos, seleção de algoritmos: muitas coisas que descobrimos podem ser automatizadas em algum grau”, aponta Schatsky. “Isso não significa que os cientistas de dados ficarão sem trabalho porque foram substituídos por máquinas. O que isso significa é que eles podem ser cinco vezes mais produtivos, o que significa que uma empresa que tem dois cientistas de dados pode começar a agir como eles tivessem dez cientistas de dados se eles fizerem uso de automação.”

4. Organizações aproveitarão cada vez mais dados de terceiros

Schatsky diz que as empresas com um programa analítico mais avançado vão usar mais os dados de terceiros nos próximos anos. “Ser capaz de fazer uso efetivo de dados de terceiros vai além dos obstáculos técnicos normais de integração de dados, limpeza de dados e todas essas coisas”, indica Schatsky.

“Inclui mais competências voltadas para o mercado que as empresas precisam desenvolver: examinar continuamente o cenário para entender quais fontes de dados podem estar disponíveis, promovendo processos simplificados para avaliar essas fontes de dados para a produção de dados, incluindo contratação e questões legais e análise de riscos. Esta é uma competência que as empresas realmente deveriam cultivar e investir.”

A título de exemplo, Schatsky aponta para o gerenciamento da cadeia de suprimentos. No passado, diz ele, as empresas que operavam uma cadeia de suprimentos poderiam ter gerenciado riscos acompanhando o comportamento de seus fornecedores: com que frequência eles estavam atrasados na entrega, com que frequência os produtos entregues atendiam ou deixavam de atender aos padrões de qualidade etc.

“É uma espécie de gerenciamento de risco da cadeia de suprimentos no nível de jardim de infância”, revela Schatsky. Organizações mais sofisticadas podem ter implementado dados de terceiros da geração anterior, como informações de classificação de crédito, para ajudar a determinar o risco de trabalhar com um fornecedor ou cliente.

Hoje, diz ele, as organizações com recursos analíticos mais sofisticados estão procurando incluir dados de terceiros, como previsões do tempo, para completar suas avaliações de risco: a organização tem fornecedores em regiões vulneráveis a interrupções devido ao clima? Ou podem incluir dados das mídias sociais para ajudar a fornecer pistas sobre os padrões de mudança de demanda. Se indicadores de mídia social mostram que a demanda por um determinado produto está aumentando, a organização deve aumentar as compras de matérias-primas para esses produtos? “Esse é o próximo nível de excelência que as empresas estão aspirando”, conta ele.

Fonte: IT MIDIA

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Como a automação residencial afetará o seu futuro

Antes restrita a construções luxuosas ou super tecnológicas, a automação residencial vem se mostrando uma aplicação cada vez mais fundamental e acessível aos projetos de arquitetura, sejam edificações novas ou reformas. Ainda que entender a forma como operam seja extremamente complexo, o objetivo principal das tecnologias é tornar a vida mais simples, segura e fácil. Por definição, a automação residencial busca ser globalmente inteligente, funcionando como um sistema que facilita os processos, sem complicar desnecessariamente a vida do usuário. A ideia é conectar entre si dispositivos e aparelhos, que por sua vez se ligam e conversam através de um controle centralizado, acessado por computadores, tablets ou telefones celulares. Inclui-se aí luzes, eletrodomésticos, tomadas elétricas, sistemas de aquecimento e refrigeração, mas também alarmes, portas, janelas, detectores de fumaça, câmeras de vigilância, entre muitos outros sensores e aparelhos.

Por exemplo, é possível ativar ou desativar as luzes em horários específicos a cada dia, regular o aquecedor ou o ar condicionado para ligar alguns minutos antes da sua chegada em casa ou acender todas as luzes da sua casa quando o alarme do sistema de segurança for acionado. Além dos efeitos imediatos, aplicativos de monitoramento podem fornecer informações acuradas sobre a casa, apresentando relatórios detalhados sobre equipamentos que poderiam estar funcionando melhor ou gastando menos. À medida que sistemas como o Google Home, Alexa e Amazon Echo se tornam mais comuns e a inteligência artificial se torna mais sofisticada, a integração das mais diversas aplicações nos espaços residenciais deve entrar cada vez mais em nossos cotidianos, através da Internet das coisas (ou comumente referido como IoT). Ou seja, além dos smartphones e computadores pessoais, eletrodomésticos e sensores são capazes de identificar padrões, processar informações e executar tarefas através de comandos ou automaticamente. Desde um relógio ou uma geladeira, até carros, máquinas e a infraestrutura urbana podem se comunicar e automatizar processos. Ainda que pareça um roteiro de ficção científica, são tecnologias que não estão tão distantes de nós. Elencamos abaixo algumas questões a se levar em conta sobre o tema:

Aumentar a segurança

Trata-se de uma das principais razões pelas quais as pessoas optam por sistemas de automação residencial. As informações coletadas dos dispositivos conectados e sensores de movimento permitem que o sistema entenda quando você está ou não dentro de casa, para travar portas e portões, e deixar alguns aparelhos em stand-by, por exemplo. Mas a Inteligência Artificial pode ser utilizada para automatizar a detecção de ameaças e, talvez, mais proativamente nos alertar se algo parecer errado, como sensores de calor e câmeras de vídeo acionando alarmes e chamando os bombeiros no caso de um curto circuito. Por meio de algoritmos de reconhecimento facial dos seus amigos em mídias sociais, o próprio sistema pode acusar se alguém fora do seu círculo de conhecidos está tentando acessar o espaço e enviar uma mensagem ao seu celular se você quer que as portas permaneçam travadas ou não. Esse tipo de tecnologia pode melhorar a eficiência dos sistemas de segurança e reduzir os alarmes falsos.

Melhorar a vida de pessoas com deficiências e idosos.

A automação pode ser útil para pessoas com deficiências e idosos. Pessoas com doença de Parkinson ou outras doenças motoras podem acionar interruptores sem tocá-los, e os sensores de movimento podem acionar luzes de segurança automaticamente. Sensores de movimento podem acusar uma queda no banheiro e acionar os serviços de resgate. Mesmo sensores de pressão arterial e níveis de açúcar no sangue podem ser incorporados aos sistemas, proporcionando sossego aos parentes próximos.

Economia de recursos

Ainda que a instalação do sistema possa corresponder a um investimento inicial alto, ele pode ser retornável no decorrer do tempo por conta das economias que pode proporcionar. Tecnologias como termostatos e iluminações inteligentes conectam-se a um controle centralizado que pode agir por conta própria ou ser programado para controlar o consumo de energia e reduzir desperdícios. Assim como a iluminação e a segurança doméstica podem ser controladas por um único dispositivo, até a conta de água pode ser impactada. Por exemplo, sistemas inteligentes de irrigação funcionam de forma semelhante para interromper o fluxo e economizar dinheiro, alguns até reagindo às condições climáticas para aplicar a quantidade exata de água no solo.

Tornar o cotidiano e as edificações mais inteligentes

A capacidade de automatizar tarefas domésticas repetitivas pode deixar algum tempo para coisas realmente importantes. Uma geladeira conectada à internet pode verificar os artigos em falta e fazer a compra online, por exemplo. Com dispositivos inteligentes, vários eletrodomésticos poderão ser programados remotamente e funcionarão automaticamente ou através do toque. Ou seja, pode-se acionar tudo pelo smartphone.

É importante mencionar que esses sistemas devem ser altamente protegidos, pois uma única tentativa de invadir esse sistema centralizado pode levar à invasão da privacidade e à perda de valiosas informações confidenciais. Ainda assim, a maioria das pessoas que já habitaram um espaço automatizado dificilmente se sentirão confortáveis retornando aos sistemas tradicionais e é fundamental experimentar os benefícios da automação residencial para entender as potencialidades e quais os elementos se encaixarão mais ao dia a dia de cada um.

Fonte: ArchDaily

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18 dicas para alcançar a inteligência emocional no trabalho.

Orientações de especialista visam ajudar na tomada de decisões, atividades em equipe e gerenciamento de conflitos

Lidar com cobrança e pressão é comum no ambiente de trabalho. Para evitar estresse, a inteligência emocional pode ajudar na tomada de decisões, no trabalho em equipe, além do gerenciamento de conflitos e situações adversas no ambiente profissional — o que pode impactar em maiores níveis de desempenho e de satisfação com o trabalho.

Confira 18 dicas de como alcançar a inteligência emocional no trabalho e tornar sua vida profissional mais agradável:

1- Faça uma análise honesta sobre como você lida com mudanças, com situações em que você é contrariado ou quando tem de dizer não.

2- Amplie a percepção de suas próprias emoções. Observe como você está se sentindo ao longo do dia e a influência destes sentimentos nas suas decisões e ações. Questione-se: como minhas emoções contribuíram para que eu reagisse bem às demandas que tive hoje?

3-  Identifique questões que você gostaria de desenvolver a partir de suas observações. Por exemplo: você pode se dar conta de que precisa aprimorar sua capacidade de lidar com a pressão relacionada ao excesso de atividades diárias.

4- Mapeie as estratégias que você usou para enfrentar situações em que você sentiu muito medo, raiva, nojo ou tristeza. Você saiu de perto para não “explodir”? Você respirou fundo e falou sem se exaltar? O que já funcionou para que você enfrentasse bem uma situação difícil?

5- Adote hábitos que ajudem a manter seu equilíbrio emocional, como atividades físicas, hobbies, acompanhamento com psicóloga(o).

6- Comprometa-se com aquilo que você realmente deseja mudar. Busque ajuda profissional. Se for necessário pedir desculpas a um colega, tente mostrar o que já fazendo para melhorar.

7- Permita-se ter tempo para refletir e planejar as decisões mais importantes do seu dia. Talvez, seja necessário defender a importância dessa etapa para o alcance dos objetivos quando você trabalha com pessoas apressadas.

8- Mantenha o foco nos seus objetivos de longo prazo para saber escolher o que realmente é importante e para evitar conflitos desnecessários no curto prazo. Controle sua impulsividade.

9- Reserve tempo para ouvir mais atentamente seus colegas de trabalho, buscando identificar e lidar com as emoções deles antes do surgimento de maiores conflitos ou tensões.

10- Preste atenção na comunicação não verbal para saber se você está diante do cenário ideal para propor uma ideia ou fazer um comentário. Isso pode impactar sua persuasão e capacidade de influenciar os demais.

11- Antes de agir, examine como suas ações podem afetar os outros. Se possível, consulte as pessoas impactadas para pensar em alternativas de como lidar com os efeitos de sua decisão.

12- Procure corrigir seus erros, assumindo com humildade o que aconteceu. Tentar repassar a responsabilidade ou disfarçar a situação não costuma ser a opção mais madura.

13- Concentre-se em buscar alternativas para a resolução dos problemas. Afinal, nem sempre é possível fugir dos conflitos. Evite envolver-se em fofocas.

14- Reconheça a contribuição de seus colegas no trabalho realizado e estimule-os a compartilhar suas sugestões. Isso pode aumentar a motivação na sua equipe.

15- Ofereça ajuda e compartilhe seu conhecimento com aqueles que te cercam. Essa é uma ótima forma de fortalecer relacionamentos no ambiente de trabalho.

16- Aproxime-se das pessoas que você admira. Ter uma fonte de inspiração por perto pode potencializar a expressão de suas competências e habilidades.

17- Solicite orientações para pessoas de sua confiança. Reflita sobre eventuais críticas construtivas que você receber. Um bom tópico a ser abordado é a comunicação. Você pode perguntar se tem conseguido se expressar de maneira calma, clara e objetiva.

18- Analise os aspectos positivos do seu trabalho. O que te deixa empolgado, entusiasmado e disposto a encarar desafios? Invista mais nessas atividades.

Fonte: Gabriela Ballardin Geara, Mestra em Psicologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul

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Dados são ainda mais valiosos que o petróleo.

Mas só enriquecerão com dados aqueles que souberem usá-los da melhor forma

A frase “Dados são o novo petróleo”, em tradução livre para a original “Data is the new oil”, foi criada por Clive Humby, um matemático londrino especializado em ciência de dados. Essa expressão tem sido bastante citada no mercado e, executivos do mundo todo, a usam para defender a ideia de que os dados são tão valiosos quanto o petróleo – o que aponta que, em tese, quem souber fazer bom uso deles e aproveitar todo seu potencial, só tem a ganhar.

Mas a frase original de Humby não para por aí: “Data is the new oil. It’s valuable, but if unrefined it cannot really be used (…) so must data be broken down, analyzed for it to have value.” Basicamente, nessa afirmação, o cientista defende que, assim como o petróleo precisa ser refinado, dados precisam ser analisados. Aí entra todo o universo da Business Intelligence, onde, em plena Era da Economia Analítica, profissionais e empresas precisam, cada vez mais, serem alfabetizados em dados e falar de fato a essa língua, para assim, conseguir usá-los em seu potencial máximo.

Seguindo esse raciocínio, é seguro afirmar que a maior riqueza se encontra não nos dados em si, mas sim na capacidade de usá-los de forma analítica. A inteligência por trás deles é quem determina seu maior valor pois, a partir dela, serão extraídas as descobertas capazes de transformar a realidade não só das organizações, mas de diferentes mercados e, por que não, do mundo?

Nessa busca por refinar dados e neles encontrar as respostas que procuramos, um importante detalhe deve ser lembrado: diversas vezes, a resposta daquilo que buscamos está na análise dos dados que eventualmente descartaríamos – por isso se faz tão necessário o uso de sistemas inteligentes de Business Intelligence que analisem o conjunto dos dados e apontem de maneira assertiva os melhores insights.

Diferentemente do petróleo, no qual um dos maiores desafios é localizar reservas subterrâneas onde possamos encontrá-lo, o ponto chave no mundo dos dados é outro. Localizá-los já não é um problema, tendo em vista que hoje eles estão a nossa disposição. Agora, o maior desafio é saber como fazer bom uso dessa fonte de inesgotáveis possibilidades.

Outro ponto é que, enquanto o petróleo é escasso, finito, os dados não são. Muito menos, suas possibilidades. Tendo em vista o volume, a velocidade e a variedade do Big Data em si, nossa fonte de recursos para criar insights com dados é inesgotável e vai muito além do que o mundo tem hoje capacidade para suportar.

Para concluir, arrisco dizer que dados não são o novo petróleo: são ainda mais valiosos. Porém, assim como muitos países enriqueceram com o combustível do século, só enriquecerão com dados aqueles que souberem usá-los da melhor forma… também como combustível, mas dessa vez, para o futuro.

Fonte:  IT MIDIA

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Agregue inteligência ao seu Sistema de Gestão ERP.

87% das empresas têm pouca maturidade em BI e Analytics, segundo Gartner

Conforme consultoria, isso cria um grande obstáculo para aumentar o valor dos ativos de dados e explorar novas tecnologias de analises de negócios.

Mais de 87% das organizações são classificadas como tendo baixa maturidade em Business Intelligence (BI) e Analytics, de acordo com dados da Gartner. Segundo a consultoria, isso cria um grande obstáculo para as companhias que desejam aumentar o valor de seus ativos de dados e explorar novas tecnologias de análise, como o aprendizado de máquina.

“A baixa maturidade de BI limita severamente os líderes que estão tentando modernizar a inteligência de dados. Isso também afeta negativamente todas as partes do fluxo de trabalho de análise”, afirma a Analista Sênior do Gartner, Melody Chien.

As organizações com baixa maturidade nessas áreas, aponta a consultoria, em níveis “básicos” ou “oportunistas” na pontuação de TI do Gartner para Data & Analytics (DA). “Como resultado, os líderes de D&A podem lutar para acelerar e expandir o uso de recursos modernos de BI e novas tecnologias.”

Características De acordo com a analista, empresas com baixa maturidade exibem características específicas que retardam a disseminação das capacidades de Business Intelligence.

A lista inclui infraestrutura de TI primitiva ou antiga; colaboração limitada entre usuários de TI e de negócios; dados raramente ligados a um resultado comercial claramente divulgado; funcionalidade de BI baseada principalmente em relatórios; e gargalos gerados pela equipe de TI, que é responsável pela criação de conteúdo e preparação de modelo de dados.

Etapas

O Gartner anuncia que há quatro etapas que os líderes de Data & Analytics poderiam seguir nas áreas de estratégia, pessoas, governança e tecnologia para desenvolver as capacidades de suas organizações para um maior impacto nos negócios – veja abaixo.

Desenvolva dados holísticos e estratégias de análise com uma visão clara –Organizações com baixa maturidade de BI frequentemente exibem falta de dados e de estratégias de análise com visão clara. As unidades de negócios realizam projetos de Data & Analytics individuais, o que resulta em silos de dados e processos inconsistentes. Os líderes de Data & Analytics devem coordenar-se com os líderes de TI e de negócios para desenvolver uma estratégia holística de BI. Eles também devem ver a estratégia como um processo contínuo e dinâmico, de modo que qualquer negócio futuro ou mudanças ambientais possam ser levados em conta.

Crie uma estrutura organizacional flexível, explore recursos de análise e implemente o treinamento de análise contínua –As empresas deveriam ter pessoas, habilidades e estruturas-chave para promover e garantir habilidades. Eles poderiam antecipar necessidades futuras e garantir que as habilidades e funções das organizações sejam desenvolvidas a partir de um trabalho de identificação e análise de informações. Com recursos internos limitados para a análise de dados, os líderes de Data & Analytics deveriam se esforçar para obter um modelo de trabalho flexível, criando “equipes virtuais de BI” que incluam líderes e usuários de todas as unidades de negócios.

Implemente um programa de governança de dados –A maioria das organizações com baixa maturidade em BI não possui um programa formal de controle de dados. Essas empresas podem ter pensado sobre a importância desses projetos, mas não sabem por onde começar as implementações. Os líderes de Data & Analytics podem considerar a governança como as “regras do jogo” para apoiar os objetivos de negócios e também permitir que a organização equilibre as oportunidades e os riscos no ambiente digital. A governança também é uma estrutura que descreve os direitos de decisão e os modelos de autoridade que devem ser impostos aos dados e à análise.

Crie plataformas analíticas integradas que possam suportar uma ampla gama de usos –Organizações de baixa maturidade geralmente têm infraestruturas de TI primitivas. Suas plataformas de Business Intelligence são mais tradicionais e centradas em relatórios, embutidas em sistemas ERP, ou simples ferramentas de relatórios que suportam diferentes usos. Para melhorar sua maturidade de análise, os líderes de Data & Analytics devem considerar plataformas de análise integradas que ampliem sua infraestrutura atual para incluir tecnologias de análise modernas.

Fonte: IT MIDIA

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