Business Intelligence (BI)

conjunto de processos, estratégias e ferramentas que transformam dados em informação, e informação em conhecimento, a fim de melhorar a tomada de decisões e o desempenho das empresas. O BI engloba sistemas que desempenham um papel estratégico ao trabalhar com informações fornecidas pelos dados, aprimorando as estratégias de negócios.  

Existem várias soluções de BI que se adaptam ao rápido desenvolvimento tecnológico, cobrindo novos aspectos e aprimorando os existentes. Exemplos incluem de BI são: previsão de vendas, dashboards e data warehouses especializados.  

Big Data

conjuntos de dados maiores e mais complexos (estruturados e não estruturados), provenientes de fontes de dados, que são tão volumosos que os programas de computador tradicionais não conseguem lidar com eles adequadamente. Portanto, requerem o uso de aplicativos de software não convencionais para serem processados corretamente. No entanto, a quantidade de dados não é o aspecto mais importante. O verdadeiro valor do Big Data está em como as organizações utilizam esses dados. Essas imensas quantidades de informações podem ser usadas para resolver problemas comerciais que antes eram difíceis de identificar e solucionar, permitindo tomar decisões melhores e executar movimentos estratégicos nos negócios. 

Cloud (Computação em Nuvem)

refere-se à prestação de serviços de computação por meio de uma rede de servidores remotos conectados à Internet para armazenar, gerenciar e processar dados, servidores, bancos de dados, redes e software. Em termos mais simples, quando falamos de nuvem, estamos nos referindo ao armazenamento de dados fora dos nossos dispositivos, que não é necessário ter o mesmo aparelho para acessar as informações.  

Esse serviço permite que o usuário não precise instalar nada em seu computador, mas ainda possa acessar vários serviços. A computação em nuvem oferece flexibilidade e conveniência ao possibilitar o acesso e o compartilhamento de dados de forma fácil e remota. 

Customer Experience (Experiência do Cliente)

é a percepção e emoções que um cliente tem em relação a uma marca, resultantes de suas interações antes, durante e após a compra. É a memória gerada na mente dos consumidores a partir de sua relação com a empresa. Os consumidores atuais estão mais informados e exigentes do que nunca. É responsabilidade das empresas compreender como eles pensam, o que esperam e como retê-los por meio da melhor experiência possível. Não se trata apenas da qualidade dos produtos, mas de fornecer o que eles desejam, quando e onde desejam, e acima de tudo, proporcionar uma experiência agradável e positiva que se destaque em relação à concorrência.  

Através da análise de dados, as empresas podem conhecer cada vez melhor seus clientes e antecipar seus movimentos e comportamentos para agir de acordo. 

Ciência de Dados

é um campo interdisciplinar que combina estatística, matemática, programação e conhecimentos específicos para extrair insights e conhecimento a partir de dados. Envolve a coleta, processamento e análise de grandes conjuntos de dados para identificar padrões, tendências e relações que possam orientar a tomada de decisões. Os cientistas de dados utilizam uma variedade de ferramentas e técnicas, como aprendizado de máquina, análise estatística, visualização de dados e mineração de dados. Tornou-se essencial nos negócios e nas decisões estratégicas, impulsionando a inovação e a transformação digital em várias indústrias. 

Data Driven

quando uma empresa adota uma abordagem Data Driven, isso significa que utiliza os seus dados para tomar melhores decisões estratégicas no dia a dia. Ao analisar a sua informação, as organizações conseguem compreender melhor o seu negócio e saber mais sobre os seus clientes, o que lhes permite executar ações mais eficazes para aumentar o seu desempenho e ter uma vantagem competitiva sobre as restantes. 

Data Mesh

abordagem emergente na arquitetura de dados que se concentra na descentralização, autonomia e distribuição de dados em toda a organização. Em vez de centralizar todos os dados em um único local, como um data lake ou data warehouse, o Data Mesh propõe a criação de “domínios de dados” independentes e autônomos gerenciados por equipes dedicadas. Cada domínio é responsável por um conjunto específico de dados e possui autonomia para tomar decisões sobre coleta, gerenciamento, transformação e disponibilização desses dados.  

O Data Mesh utiliza práticas e tecnologias para garantir a interoperabilidade e segurança dos dados, incluindo o uso de APIs, contratos de serviços e modelos de dados padronizados. Essa abordagem é particularmente útil em organizações globais com sistemas e fontes de dados dispersos, permitindo melhorar a qualidade dos dados, acelerar a inovação e aumentar a agilidade organizacional. 

Data Fabric

arquitetura de dados que permite a integração, gestão e partilha de dados de forma consistente em toda a organização. Essa abordagem visa superar os desafios de lidar com grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes e formatos diferentes. Com o Data Fabric, as empresas criam uma camada de abstração que simplifica o acesso e compartilhamento de dados entre sistemas e aplicativos. Isso pode envolver a centralização dos dados em um data lake ou data warehouse, bem como o uso de ferramentas de integração de dados, como ETL e ELT.  

A adoção de uma arquitetura de Data Fabric permite acelerar a tomada de decisões, melhorar a eficiência operacional e aprimorar a experiência do usuário. Além disso, ela facilita a implementação de soluções avançadas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, ajudando a identificar padrões e tendências ocultas nos dados. 

Experiência Digital

interação das pessoas com produtos, serviços ou informações por meio de dispositivos digitais, como smartphones, tablets e computadores. A experiência digital abrange aspectos como usabilidade, acessibilidade, design e interatividade, e pode impactar a percepção da marca e a decisão dos usuários. Para proporcionar uma boa experiência digital, é necessário investir em soluções tecnológicas intuitivas e agradáveis, além de realizar testes e avaliações para melhorias contínuas. 

Estruturação de Dados

é o processo de organizar informações em um formato coerente e facilmente compreensível por máquinas e humanos. Essa organização segue um padrão pré-definido, visando facilitar o armazenamento, acesso, gerenciamento e análise eficiente dos dados. A estruturação é essencial para a criação e manutenção de bancos de dados, sistemas de informação e outras ferramentas de armazenamento e gestão de informações. Pode envolver a definição de campos, tabelas, relacionamentos e outras características que permitem aos usuários acessar e utilizar os dados de forma consistente.  

A estruturação pode ser feita manualmente ou com o auxílio de ferramentas automatizadas, envolvendo a criação de um modelo de dados adaptável às necessidades do projeto e do negócio, permitindo a gestão eficiente dos dados e a obtenção de insights valiosos. 

ETL (Extract, Transform, Load)

é um processo utilizado pelas empresas para coletar, transformar e carregar dados de diferentes fontes e formatos em um armazém de dados. Ele envolve as etapas de extração, transformação e carga dos dados, permitindo a integração e organização dos mesmos para uso no destino final. 

Fontes de Dados

são recursos que fornecem informações para análises e tomada de decisões. Entre as principais fontes de dados estão: bancos de dados, que armazenam e gerenciam informações de diferentes tipos; os data warehouses, estruturas de armazenamento que facilitam a análise de dados; os data lakes, que armazenam dados brutos sem a necessidade de modelagem prévia; as APIs, interfaces que permitem a troca de informações entre sistemas; os dispositivos IoT, que coletam e enviam dados em tempo real; e os arquivos e documentos, como texto, planilhas e PDFs. 

Governança de Dados

estrutura organizacional que visa transformar os dados em um ativo estratégico, garantindo sua disponibilidade, integridade, usabilidade, segurança e qualidade. Envolve a definição de regras, políticas e processos para a coleta, armazenamento, processamento e eliminação de dados. A governança de dados assegura a correção, confiabilidade e segurança dos dados, além de regular o acesso e o tipo de dados sujeitos a essa governança. É a parte estratégica que visa extrair o máximo valor da informação. 

Gestão de Desempenho

também conhecida como performance management, é uma abordagem que visa melhorar o desempenho dos funcionários por meio do estabelecimento de metas claras, monitoramento do desempenho e feedback regular. Isso envolve avaliações formais periódicas para determinar se os objetivos estão sendo alcançados. Os benefícios incluem maior produtividade, comunicação aprimorada e uma cultura de feedback e desenvolvimento contínuo.  

Para implementar uma estratégia eficaz, é essencial definir expectativas, fornecer treinamento, estabelecer um sistema de avaliação justo e usar os resultados para identificar oportunidades de melhoria. 

Humanizar os Dados

missão da Keyrus em que consiste em transformar os dados em ativos úteis para melhorar as organizações e, consequentemente, a sociedade e a vida das pessoas. Os dados antes eram uma entidade complexa e desconhecida para todos os utilizadores empresariais e, ao humanizá-los, tornam-se ativos importantes para a tomada de decisões.

Hybrid

metodologia exclusiva desenvolvida pela Keyrus em que incorpora o modelo híbrido de gerenciamento de projetos KPM2, que combina o melhor de ambos os mundos, proporcionando segurança, eficiência, evolução e adaptabilidade em projetos. 

Inteligência Artificial (IA)

envolve a combinação de algoritmos para criar programas e mecanismos que se comportem de maneira inteligente. Em outras palavras, é quando uma máquina atua como um ser humano, analisando grandes quantidades de dados (Big Data) para identificar padrões, tendências e fazer previsões automáticas e precisas. A IA é de grande importância para as empresas, pois permite tomar decisões mais inteligentes no dia a dia por meio da análise preditiva e de suas diversas aplicações. 

Internet das Coisas (Internet of Things - IoT)

envolve a interconexão de dispositivos e objetos físicos através da Internet. Esses dispositivos têm sensores e tecnologias que permitem a troca de dados com outros dispositivos e sistemas. A IoT visa facilitar a comunicação entre os dispositivos, coletar dados e usá-los para tomar decisões informadas.  

Por exemplo, um termômetro inteligente pode ajustar automaticamente a temperatura com base em dados de uso e informações meteorológicas, enquanto sensores em uma fábrica podem alertar os trabalhadores sobre problemas potenciais na maquinaria. 

Jornada Data & Digital

processo estratégico em que as empresas coletam, gerenciam, analisam e aplicam insights a partir de dados para melhorar o desempenho do negócio e a experiência do cliente. A jornada consiste na coleta de dados, armazenamento em um data lake e análise para identificar tendências e padrões. A partir dos insights, as empresas podem implementar mudanças em suas estratégias de negócios e processos, incluindo personalização de experiência do cliente e melhorias na eficiência operacional.  

A jornada de dados e digital é uma abordagem abrangente que inclui tecnologias e processos de gerenciamento de dados, análise de dados, inteligência artificial e machine learning, bem como as habilidades e conhecimentos necessários para implementar essas tecnologias. É uma maneira de as empresas aproveitarem o poder dos dados para tomar decisões mais informadas e impulsionar o sucesso dos negócios. 

Keyrus Aviator

solução de gerenciamento de dados em nuvem que fornece recursos completos para coleta, armazenamento, processamento e análise de dados. Ele oferece serviços personalizáveis, como coleta em tempo real, armazenamento escalável em nuvem, processamento de big data e visualização de dados. A plataforma é altamente flexível, aberta e integrável com outras soluções de nuvem, além de fornecer recursos avançados de segurança e conformidade. Com o Keyrus Aviator, as empresas podem otimizar o uso de seus dados e garantir a proteção e conformidade necessárias. 

Key Performance Indicators (KPIs)

métricas chaves que ajudam a medir o desempenho e o sucesso de um negócio, permitindo que as empresas avaliem seu progresso em relação a metas e objetivos estabelecidos. A Keyrus trabalha com os clientes para identificar os KPIs mais relevantes para seus negócios e implementar estratégias de medição e análise eficazes.

Lakehouse

é uma arquitetura de dados que combina as vantagens do data lake e do data warehouse. Ele permite armazenar grandes quantidades de dados brutos em um ambiente escalável, ao mesmo tempo em que fornece recursos de consulta e análise em tempo real. Com um lakehouse, os dados são armazenados em sua forma bruta, sem a necessidade de pré-processamento, facilitando o acesso e a análise posterior.  

A camada de processamento é otimizada para análise em tempo real, utilizando tecnologias modernas como o Apache Spark. Essa abordagem oferece a escalabilidade e a flexibilidade do data lake, juntamente com a capacidade de análise rápida e estruturada do data warehouse, permitindo que as empresas obtenham insights valiosos e tomem decisões informadas com base nos dados. 

Make Data Matter

resume a visão da Keyrus de tornar os dados o principal ativo empresarial e promover a transformação digital. A empresa acredita que os dados são essenciais para o sucesso dos negócios e devem ser humanizados, interpretados e compreendidos para gerar insights valiosos. Ao transformar informações complexas em insights claros, as organizações podem tomar melhores decisões, desenvolver soluções impactantes e transformar seus negócios para garantir o crescimento e a sustentabilidade a longo prazo. 

MarTech

se refere às tecnologias de marketing utilizadas pelas empresas para executar e gerenciar estratégias de marketing digital. Essas tecnologias automatizam processos, gerenciam dados, analisam resultados e interagem com os clientes em diferentes canais. Incluem CMS, automação de marketing, análise de dados, gestão de campanhas publicitárias e CRM, entre outras. Com o uso dessas ferramentas, as empresas podem coletar, armazenar e analisar dados dos clientes para personalizar campanhas, melhorar a eficácia publicitária, aumentar a eficiência dos processos e impulsionar as vendas.  

Em um mercado competitivo, as tecnologias Martech são essenciais para alcançar objetivos de marketing com eficiência.

Machine Learning

é um ramo da Inteligência Artificial que se baseia em algoritmos capazes de aprendizagem automática. Os profissionais treinam os algoritmos para aprender com os dados, identificar padrões e fazer previsões. Esta tecnologia reduz a atividade manual, uma vez que estas podem ser automatizadas graças ao aprendizado do algoritmo, aliviando uma grande carga operacional e enormes quantidades de informação que agora podem ser controladas de uma forma muito mais eficaz. 

No-code/Low-code

abordagens de desenvolvimento de software que buscam acelerar a criação de aplicativos, sites e projetos digitais, permitindo que desenvolvedores e usuários com pouca ou nenhuma habilidade em programação possam criar soluções de forma mais fácil e rápida. No-code não requer nenhuma codificação, enquanto Low-code envolve a criação de soluções com um mínimo de codificação.  

Ambas as abordagens permitem que as empresas criem projetos digitais com agilidade e otimização em investimento, visto que reduz a necessidade de habilidades de programação especializadas e acelera o processo de transformação digital. 

Otimização de cloud

refere-se ao processo de melhorar a eficiência e o desempenho de uma infraestrutura de computação em nuvem. Envolve análise, identificação de áreas de melhoria, implementação de políticas e automação para garantir o uso eficiente dos recursos. As atividades incluem migração, dimensionamento, gerenciamento de custos, monitoramento e automação.  

A otimização de cloud ajuda a otimizar gastos, reduzir desperdícios, melhorar a segurança e aumentar a disponibilidade dos serviços de TI. É importante considerar requisitos de negócio, avaliar opções de nuvem, implementar melhores práticas de segurança e monitoramento, e ter uma gestão de custos e desempenho contínua. 

Omnichannel

abordagem de vendas e marketing que visa proporcionar uma experiência de compra integrada e consistente, independentemente do canal utilizado pelo consumidor. Isso envolve a integração de diferentes plataformas de vendas e comunicação para criar uma experiência sem atritos, permitindo que o consumidor transite facilmente entre os canais.  

O objetivo é oferecer uma experiência unificada, em que o consumidor possa pesquisar, comparar e comprar produtos em diferentes dispositivos e canais, sem perder o contexto da interação com a empresa. A implementação do omnichannel requer integração tecnológica, processos eficientes e uma cultura organizacional focada no cliente. 

Personalização

é uma estratégia de marketing digital que utiliza dados do comportamento de compra e histórico de navegação dos usuários em canais online para oferecer recomendações e conteúdo personalizados de acordo com seus interesses. Essa abordagem visa melhorar a experiência do usuário, aumentar a satisfação do cliente, as taxas de conversão e vendas, além de promover o engajamento e a fidelidade do cliente. Isso é realizado por meio de anúncios, e-mails personalizados e outras técnicas de comunicação. 

Processos automatizados

são atividades de negócios executadas com o uso de tecnologias automatizadas, como software, robôs, inteligência artificial e machine learning. Esses processos abrangem diversas áreas da empresa, proporcionando maior eficiência, velocidade e precisão na execução de tarefas repetitivas e rotineiras. A automação pode ser alcançada por meio de várias tecnologias, como ERP, BPM, RPA e chatbots. Isso inclui a coleta de dados, processamento de pedidos, faturamento, pagamentos, análise de dados e muito mais.  

A automação dos processos pode resultar em redução de custos, aumento da produtividade, menor ocorrência de erros e melhoria na qualidade do trabalho realizado. 

Query

trata-se de uma consulta a uma base de dados com a qual pode-se extrair informações dela, sendo possível manipular, adicionar, eliminar ou alterar esses dados. No entanto, é preciso de uma linguagem padrão com um conjunto predefinido de códigos para que o usuário possa fazer pedido de modo que a base de dados compreenda. Esta linguagem é geralmente conhecida como SQL (Structured Query Language - Linguagem de Consulta Estruturada). 

Real Time Analytics

é a análise de dados em tempo real que usa a lógica e a matemática para extrair informações valiosas de dados e, então, tomar melhores decisões rapidamente. Este tipo de análise utiliza dashboards inteligentes, interativos e envolventes que mostram o que está acontecendo na empresa em tempo real de forma intuitiva e analisam dados históricos para detectar tendências e informações de valor. 

Sustentação

envolve o processo contínuo de manter a disponibilidade, integridade e segurança de sistemas, aplicativos e infraestrutura de TI em funcionamento após o desenvolvimento. Isso inclui monitoramento, resolução de problemas, gerenciamento de mudanças, manutenção preventiva, atualizações de software e suporte aos usuários finais.  

A sustentação é fundamental para garantir o bom funcionamento dos sistemas e atender às necessidades dos usuários e do negócio.  

Scrum

metodologia ágil de gerenciamento de projetos que se concentra na entrega incremental e colaborativa de um produto. Equipes auto-organizadas trabalham em sprints, ciclos curtos de desenvolvimento, para concluir tarefas definidas no backlog do produto. Reuniões diárias de status são realizadas para acompanhar o progresso. No final de cada sprint, a equipe revisa o trabalho realizado e recebe feedback para ajustar o backlog. O Scrum pode ser aplicado em diferentes áreas de negócio com os benefícios de responder rapidamente às mudanças de negócio e às necessidades do cliente. 

Self-Service Analytics

é uma forma de Business Intelligence em que os utilizadores empresariais podem gerar os seus próprios relatórios, fazer consultas e realizar análises sem dependerem sempre do pessoal de TI. Estas plataformas permitem que qualquer pessoa numa empresa (com as permissões adequadas) utilize os dados e compreenda a sua linguagem sem a necessidade de conhecimentos técnicos e sem depender de terceiros. Oferecem, de uma forma intuitiva, fácil e rápida, visualizações dos dados que permitem tomar melhores decisões e extrair informações valiosas. 

Transformação digital

processo de adaptação das empresas às mudanças tecnológicas, utilizando soluções digitais para melhorar os negócios. Isso requer mudanças na cultura, processos e infraestrutura, envolvendo reengenharia, adoção de novas ferramentas e capacitação dos funcionários. A transformação digital traz benefícios como eficiência operacional, experiência do cliente aprimorada, inovação, e aumento de receita, mas também apresenta desafios em termos de investimentos e mudanças organizacionais. 

UI (User Interface)/UX (User Experience)

são duas áreas distintas e complementares do design de produtos digitais que visam criar experiências eficazes e agradáveis para os usuários. A UI se concentra no design visual e interativo da interface, como elementos na tela, escolha de cores, fontes, imagens, etc. A UX se concentra na experiência geral do usuário ao interagir com o produto, se é de fácil compreensão e uso, e como ele se sente na interação. 

O objetivo é criar interfaces intuitivas e experiências positivas que atendam às necessidades dos usuários, engajando-os e fidelizando-os, e promovam o sucesso do negócio. 

Visualização de dados

é a representação gráfica ou ilustrada de informações. Por meio de gráficos, quadros, diagramas e mapas, essa técnica permite uma melhor compreensão e análise dos dados, auxiliando na identificação de tendências e padrões relevantes. Com isso, é possível tomar decisões mais informadas e embasadas. 

Waterfall

é uma metodologia de gerenciamento de projetos que segue uma abordagem sequencial e linear. Cada etapa do projeto é concluída antes de iniciar a próxima, dividindo-o em fases como análise de requisitos, design, implementação, testes e manutenção. É adequada para projetos com requisitos bem definidos, sendo sistemática e fácil de entender. No entanto, pode ser inflexível diante de mudanças ou problemas durante o desenvolvimento. 

Wireframes

são representações visuais simplificadas de páginas de websites, aplicativos ou produtos digitais. Eles mostram a estrutura, organização e layout geral do produto, enfatizando a estrutura do conteúdo em vez de detalhes visuais. Os wireframes são utilizados por designers e desenvolvedores para planejar e comunicar o design da interface de usuário antes de começar a trabalhar nos detalhes visuais ou no código. Podem ser criados em papel ou digitalmente, e podem ser estáticos ou interativos. Os wireframes são frequentemente combinados com protótipos de alta fidelidade para testar e refinar o design antes da implementação final. 

Web 3.0

é uma evolução da internet que busca torná-la mais inteligente e interconectada. Ela utiliza tecnologias avançadas como inteligência artificial, blockchain e Internet das Coisas para melhorar a forma como os usuários interagem com a web, como assistentes virtuais inteligentes, e como os dados são processados e compartilhados.  

A Web 3.0 representa uma oportunidade para as empresas inovarem, melhorarem a eficiência operacional e a experiência do cliente, além de explorarem novas formas de parceria e colaboração. 

XAI (Explainable Artificial Intelligence)

abordagem de inteligência artificial defendida pela Keyrus que busca tornar os modelos de IA mais transparentes e compreensíveis, para que os usuários possam entender como as decisões são tomadas e evitar vieses ou erros de interpretação. A abordagem de XAI é particularmente importante em setores como saúde, finanças e justiça, onde a transparência e a responsabilidade são fundamentais. 

Youth Intelligence

compreensão das características, comportamentos e necessidades da população jovem. É essencial para empresas entender a mentalidade dos jovens e adaptar suas estratégias de marketing e desenvolvimento de produtos para alcançar e engajar esse público. Isso envolve o estudo de dados demográficos, pesquisas de mercado e tendências culturais, permitindo que as empresas se conectem autenticamente com os consumidores jovens e acompanhem suas rápidas mudanças. 

Zoneamento de Dados

refere-se à prática de dividir os dados em diferentes zonas ou áreas com base em níveis de segurança, privacidade e acesso. Essa abordagem envolve a categorização e classificação dos dados de acordo com sua sensibilidade e a aplicação de controles de segurança apropriados para cada zona. O objetivo do zoneamento de dados é garantir a proteção adequada das informações, controlando quem pode acessá-las, como podem ser usadas e onde podem ser armazenadas. Isso ajuda a reduzir os riscos de violações de segurança e privacidade, bem como a garantir a conformidade com regulamentações e políticas internas.