Segundo MIT, inteligência de dados pode ser chave para vantagem competitiva

Segundo MIT, inteligência de dados pode ser chave para vantagem competitiva

Pesquisa global encomendada pela Pure Storage revela que 93% dos líderes afirmam que os dados são a base para tomada de decisões de negócios

Pure Storage, plataforma de armazenamento, acaba de divulgar os resultados da sua pesquisa conduzida pelo MIT Technology Review, o Evolution Report Latam, relatório sobre as atitudes globais existentes em relação às iniciativas atuais e futuras de inteligência de dados para o crescimento dos negócios. O feedback foi coletado com mais de 2.300 líderes globais de negócios e de TI, sendo entre os entrevistados, líderes de quatro países da América Latina: Brasil, Argentina, México e Colômbia.

De acordo com o levantamento, 93% dos líderes em organizações na América Latina têm uma abordagem centrada no cliente para a aplicação de dados, considerando-a fundamental para fornecer melhores resultados. Quando perguntados sobre o papel dos dados na melhora das decisões de negócios, 89% dos entrevistados concordam que os dados são fundamentais. Outro benefício da coleta de dados está o crescimento dos negócios mencionado por 89% dos executivos.

“Dos entrevistados diretamente ligados a geração de dados, 92% dedicam mais tempo para gerar soluções criativas de acordo com os desafios de negócios futuros. Pensando nisso, vemos que a adoção da IA para inteligência de dados parece ser a próxima geração de tecnologia mais alinhada com os cronogramas de negócios”, comenta o gerente geral de venda para a Pure Storage no Brasil, Paulo de Godoy.

Além da automação

O conceito da inteligência artificial para negócios já é familiar no mercado. Na verdade, o termo \”IA\” é tão amplo e abrangente que 73% dos entrevistados acreditam que já utilizavam esse termo de alguma forma. Entretanto, essa definição ampla pode estar impedindo a verdadeira compreensão do potencial da tecnologia. Nós a limitamos a robôs de bate-papo nas premissas e à robótica automotiva, sendo que esta tecnologia pode ser utilizada como uma ferramenta para desbloquear rapidamente uma poderosa inteligência de dados.

Ao aplicar a inteligência artificial à coleta, interpretação e execução de iniciativas de dados, as organizações podem desfrutar de uma infinidade de novas oportunidades de sucesso. A maior parte dos entrevistados (84%) disseram que entendem a vantagem competitiva que os dados podem fornecer e que consideraram a análise rápida e minuciosa como algo importante.

Desafios e obstáculos para a adoção de IA

Ainda existem barreiras entre empresas e a adoção da IA para iniciativas de inteligência de dados. Os três principais desafios enfrentados pelas organizações na América Latina são: custo da tecnologia, envolvimento dos stakeholders e infraestrutura de dados.

Metade dos líderes empresariais (50%) acreditam que o custo ou o orçamento é o maior desafio ao considerar tecnologias para um gerenciamento de dados aprimorado. Pode ser um dos desafios mais importantes no caminho para a adoção, mas é também um dos principais benefícios percebidos com a IA.

Brasil

No Brasil, participaram da pesquisa 149 tomadores de decisão. Segundo o relatório, as três principais barreiras para a adoção da IA são:

  • Custo e o orçamento, opinião de 38% dos entrevistados , sendo 12% menor do que a média na América Latina.
  • Participação e o engajamento dos stakeholders, barreiras apontadas por 37% dos executivos.
  • Dificuldades de recursos e talentos, citados por  34% dos respondentes.
  • Dos líderes consultados no Brasil, 94% concordam que IA daria a eles mais tempo para pensar criativamente sobre os desafios dos negócios. Em termos de benefícios adicionais, 92% também concordam que poderiam desenvolver novas ofertas para os seus clientes, e 89% concordam que poderiam vender de forma mais eficaz aos seus clientes.

O futuro é brilhante para a AI

Acredita-se que a análise criativa de dados é essencial para fornecer a vantagem competitiva que as organizações menores precisam. A maioria dos entrevistados da pesquisa (80%) acredita que as organizações menores estão sob pressão para acompanhar o ritmo das mudanças e que os dados fornecem o suporte necessário.

“As empresas de pequeno porte não são as únicas que se beneficiam com a capacidade da IA de melhorar a eficiência. Acredita-se que as organizações que executam tarefas repetitivas também terão muitas melhorias no processo comercial. Segundo nossos resultados, 84% dos entrevistados acreditam que IA será ainda mais útil para as empresas que dependem da replicação de tarefas ou dos processos de rotina”, sinaliza Godoy.

As organizações na América Latina adotaram a ideia da inteligência de dados para obter vantagem competitiva e 80% delas já estão explorando ativamente novas tecnologias (como a AI) para os negócios. Quando perguntados sobre a IA, o panorama é positivo: entre os que atualmente não adotam soluções de IA, 66% considerariam como um investimento futuro. O futuro da IA engloba muitas outras aplicações não descobertas, juntamente com novas considerações práticas. No entanto, muitas delas estão de acordo: o uso da tecnologia é inevitável.

 

Fonte: https://www.itforum365.com.br/tecnologia/segundo-mit-inteligencia-de-dados-pode-ser-chave-para-vantagem-competitiva/

10 tecnologias estarão na mira dos bancos em 2019

10 tecnologias estarão na mira dos bancos em 2019

Febraban identifica as principais tendências tecnológicas que vão se destacar nas instituições financeiras

Os bancos brasileiros investiram R$ 19,5 bilhões em tecnologia em 2017, segundo pesquisa da Febraban.

O número coloca o país na vanguarda dos investimentos em inovações.

Um dos centros desses investimentos é a Inteligência Artificial (AI, na sigla em inglês), já que 80% das instituições do setor disseram que apostam em AI e computação cognitiva para atender aos movimentos de mercado.

Mas quais tendências estarão na mira dos bancos neste ano?

A revista CIAB Febraban – publicação da Federação Brasileira de Bancos voltada a tecnologias do setor financeiro – ouviu tanto profissionais de instituições financeiras, como consultores especializados para responder. 

Temas como Big Data e Analytics, Blockchain, Open Banking e Cloud lideram o ranking.

Confira o que será tendência neste ano:

1. Big Data e Analytics

A análise de volumes gigantes de dados gerados por clientes, por operações e até mesmo por processos internos tornou-se uma necessidade para os bancos e vai avançar ainda mais em 2019.

O uso combinado de Big Data e Analytics servirá de base para outras tecnologias que devem avançar no ano que vem, assim melhorando produtos e serviços e abrindo caminho para novidades.

O potencial do Big Data e das ferramentas de Analytics no setor bancário permite que as instituições financeiras reduzam seus custos e exposição a riscos, e conheçam melhor seus clientes, com serviços digitais mais eficientes.

2. Open Banking

Se os dados são uma das peças-chave para inovações que vão surgir em breve, a colaboração é outro caminho em que os bancos deverão apostar em 2019.

O Open Banking vai permitir que diferentes atores do mercado desenvolvam soluções a partir de interfaces de programação para aplicações desenvolvidas pelas instituições financeiras, as APIs.

3.Chatbots

Os chatbots – atendentes virtuais, com capacidade de interação graças a Inteligência Artificial e computação cognitiva – vão continuar a despontar no sistema financeiro, assumindo uma gama maior de tarefas, e vão melhorar a experiência do usuário, que é a base de tudo.

Essas ferramentas vão se aproveitar cada vez mais das informações captadas e processadas por Big Data e Analytics, por exemplo, para se tornar mais eficientes.

4. RPA

Os robôs não vão participar apenas de conversas com os clientes.

Uma outra tendência prevista para 2019 é sua atuação nos bastidores das instituições, por meio de Robotic Process Automation (RPA). Com a ajuda da Inteligência Artificial, os robôs serão usados para aumentar a eficiência operacional e automatizar atividades internas dos bancos.

5.Biometria

O uso da biometria pelos bancos vai continuar intenso em 2019. Além do reconhecimento de impressão digital, que já se tornou popular, o reconhecimento facial e também da voz estão entre as alternativas que serão adotadas em uma escala crescente.

6. Segurança Cibernética

A tecnologia evolui para proporcionar melhores produtos e serviços, mas, ao mesmo tempo, crescem as ameaças virtuais à segurança de instituições e clientes.

A segurança cibernética consiste em usar ferramentas como Big Data e Analytics para evitar fraudes.

7. Computação Forense

Ferramentas de segurança podem ir além de garantir a integridade das transações. A computação Forense não é mais algo restrito a investigações policiais e pode ser aplicada para analisar o comportamento dos próprios funcionários nos bancos e, com isso, preservar o sigilo das informações.

8. Blockchain

Experimentos em Blockchain – tecnologia que permite registros e certificações confiáveis de forma descentralizada – vão continuar a ocorrer nos bancos, e o salto prometido para aplicações em larga escala deve vir em 2019.

Até agora, a indústria tem feito protótipos e provas de conceito, mas, em 2019, o Blockchain vai começar a ser aplicado a casos reais.

9. Cloud Computing

No passado, a adoção de nuvem pelos bancos esbarrou no receio quanto à segurança das informações dos clientes e em questões de regulação.

A resolução 4.658 do Banco Central, que dispõe sobre os requisitos para a contratação de serviços de processamento e armazenamento de dados e de Cloud Computing, divulgada em maio do ano passado, uniformiza a forma como o banco faz isso de forma segura.

A tendência é que as instituições acelerem a adoção.

10. Internet das Coisas

Em 2019, serão impulsionados estudos sobre como a Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês) pode trazer novas oportunidades de produtos e serviços financeiros.

A IoT permite a oferta de produtos e serviços mais personalizados, por meio de aparelhos eletrônicos domésticos conectados à Internet.

Fonte: https://cio.com.br/10-tecnologias-estarao-na-mira-dos-bancos-em-2019/

Como criar uma cultura de inovação para a 2ª fase da Transformação Digital

Por que a mudança de cultura é necessária?


No mundo empresarial altamente dinâmico de hoje, a cultura da inovação é primordial. Para chegar lá, as organizações precisam ir além da adição de recursos digitais a seus produtos e serviços. Precisam reformular seus processos de negócios – o que a IDC chama de “DX 2.0”, a segunda fase da Transformação Digital.

“A DX exige uma reavaliação radical da estratégia e dos processos de um negócio: como a empresa interage com seus clientes, como ela impulsiona a excelência operacional, como ela aborda a inovação e decide quais tecnologias usar como base”, explica a IDC.

Mas a mudança não vem fácil. Oitenta e sete por cento dos tomadores de decisão de TI relatam que seus departamentos estão se esforçando para se adaptar a um papel crescente que inclui a adoção de iniciativas de inovação e a manutenção eficiente de sistemas de missão crítica, de acordo com o Insight Intelligent Technology Index 2018.

A percepção do departamento sobre si mesmo pode ser parte do problema, com 38% dos profissionais de TI descrevendo a TI como um centro de custo, em comparação com apenas 20% que a consideram um centro de inovação.

A necessidade de mudança cultural é impulsionada em partes iguais pelo medo na diretoria “sobre como todos serão desintermediados” e “um apetite por crescimento oportunista”, diz James McKeen, co-autor de Driving IT Innovation: A Roadmap. para os CIOs Reinvent the Future, que também é vice-presidente sênior e diretor de tecnologia da Empire Life Insurance, em Kingston, Ontário.

As organizações estão buscando a TI quase que exclusivamente para inovar e criar novos produtos e serviços que as ajudem a sustentar sua capacidade de gerar receita, acrescenta Heather Smith, coautora do livro, que também é pesquisadora associada sênior na Universidade de Queen’s, em Londres. Kingston, Ontário, e pesquisadora associada à Society for Information Management.

“O problema sempre foi o descompasso. A empresa diz: ‘Mostre-me o dinheiro e o business case’, e a TI diz: ‘Ainda não temos o business case, mas sabemos que é importante e temos que nos preparar para ele”, diz Smith.

A TI deve reverter essa abordagem, considerar o caso de negócio primeiro e focar na otimização do negócio, tornando-a mais transparente, e na transformação, que é mudar o modelo do negócio, diz McKeen.

Fazer isso é o primeiro passo para iniciar uma cultura de inovação.

Fonte: https://cio.com.br/como-criar-uma-cultura-de-inovacao-para-a-2a-fase-da-transformacao-digital/

Tecnologia: O que esperar para próximos 20 anos?

O que esperar para os próximos 20 anos?

2020

➔   Internet 5g entrega velocidades de conexão de 10 a 100 gigabytes para dispositivos móveis ao redor do mundo.

➔ Diagnósticos baseados em I.A. e recomendações terapêuticas serão usadas na maioria dos centros médicos americanos.

➔   Carros voadores entram em operação em algumas cidades.

2022

➔  Impressoras 3D conseguem imprimir roupas e materiais para montagem de casas e prédios.

As pessoas terão liberação para conduzirem carros autônomos nos EUA e alguns outros países.

➔  Robôs domésticos se tornam normal em alguns lares de renda média, capazes de fazer leitura labial, reconhecimento facial e de gestos com clareza.

➔  Robôs conversam naturalmente e atuam como recepcionistas, assistentes de lojas e escritórios.

2024

➔  As primeiras missões privadas para Marte são lançadas.

➔  O número de vôos de drones diários chega a 10.000.000 (100x mais do que hoje)

➔  Drones já entregam pacotes rotineiramente aos telhados dos prédios e casas e robôs de superfície pegam esses pacotes e os encaminham de porta em porta.

➔  Os primeiros contratos de energia solar e eólica de “um centavo por KwH” são fechados.

➔  As vendas de veículos elétricos compõem metade das vendas totais de automóveis.

➔  Lidar com inteligência artificial aumentada é considerado um requisito para a maioria dos empregos.

2026

➔  A posse de carros sai de moda e os veículos autônomos dominam nossas estradas

100.000 pessoas transitam em Los Angeles, Tóquio, São Paulo e Londres em veículos de decolagem e aterrisagem vertical.

➔ Agricultura vertical se torna vital para produção de comida na maioria das grandes megacidades.

8 bilhões de pessoas já se conectam à internet em velocidades de 500 mbps. Tablets nas regiões mais pobres do mundo se tornam disponíveis para uso em troca de dados e direitos de ecommerce.

➔  Realidade virtual se torna onipresente. Os pais constantemente reclamam que seus filhos estão em “outro universo”.

2028

➔  Energia solar e eólica representa quase 100% do consumo mundial.

➔  A demanda mundial por petróleo chegou ao seu auge e parece começar a decrescer.

➔  Robôs terão relacionamentos reais com as pessoas, dando suporte aos idosos, cuidando da higiene pessoal e preparação de alimentos.

➔  Robôs para relações íntimas passam a ser populares.

2030

➔ A inteligência passa no teste de Turing, o que significa que a máquina pode alcançar (e superar) a inteligência humana em todas as áreas.

➔  Os mais ricos tem acesso ao que se traduz “velocidade de escape da longevidade” – o momento em que um ano de avanço tecnológico consegue aumentar a expectativa de vida das pessoas em mais de um ano.

➔ Agencias de inteligência confirmam que mensagens armazenadas e seguras enviadas entre 1990 e 2029 foram desencriptadas com sucesso.

➔  Emissões de carbono caem mais rápido a cada ano.

Será assinado um plano global de emissão zero até 2050 de carbono.

2032

➔   A maioria dos profissionais humanos tiveram alguma modificação cortiçal, como coprocessadores e comunicação web em tempo real.

➔   Robôs avatares se tornam populares, permitindo que qualquer um possa teleportar sua consciência para locais remotos em todo mundo.

➔   Robôs são comuns em todos os locais de trabalho, eliminando todo trabalho manual e interações repetitivas (guias turísticos, recepcionistas, motoristas e pilotos, serventes e construtores).

2034

➔  Empresas como Kernel fazem conexões significativas entre o córtex humano e a nuvem.

➔  Muitos problemas mundiais são solucionados (ex.: câncer e pobreza).

➔  A I.A. consegue solucionar problemas científicos complexos que requerem alto nível de realidade aumentada para entendimento.

2036

➔  Tratamentos para longevidade se tornam disponíveis rotineiramente,       estendendo a vida das pessoas comuns em 30 a 40 anos.

➔  Cidades inteligentes escalam globalmente; são hiper eficientes em utilizar energia solar, produzir e distribuir alimentos, oferecer segurança e transporte eficiente.

2038

O dia a dia já não é mais reconhecível – a realidade virtual e inteligência artificial alavancam todas as partes da vida humana no mundo inteiro.

Apesar das máquinas, o futuro será mais humano e colaborativo

APESAR DAS MÁQUINAS, O FUTURO SERÁ MAIS HUMANO E COLABORATIVO

A atenção ao desenvolvimento e à colaboração das pessoas será essencial para as companhias que buscam alcançar o sucesso.

*Por Marcelo Vianna

 

O futuro do trabalho tem sido moldado a partir das transformações e evoluções tecnológicas. É claro que a chegada de bots, inteligência artificial e machine learning impactam nosso dia a dia, mas é possível dizer que o mercado está do avesso?

Eu digo que não! Ainda que a implementação dessas tecnologias esteja acontecendo a todo vapor, o fator humano nunca foi tão importante, e esse tema tem sido objeto de discussão em congressos e entre especialistas do mundo todo. O próprio CONARH tem levantado, já alguns anos, a bandeira do ser humano no centro da transformação, e em 2019 vai focar na Humanização dos negócios.

Pra criar espaços mais humanizados e colaborativos, dois preceitos são essenciais:

Engajamento é a chave para o sucesso

As empresas devem buscar ser mais ágeis, além de aproveitarem ao máximo a tecnologia para inovar, resolver problemas, ensinar e aprender, sem esquecer que a inclusão e a colaboração de pessoas no ambiente de trabalho e nos projetos idealizados contribuem para o engajamento.

Pessoas engajadas são mais produtivas e felizes.  É que mostra a pesquisa Carreira dos Sonhos, realizada anualmente pela Cia. de Talentos, que este ano entrevistou mais de 80 mil pessoas, de todos os níveis hierárquicos e faixas etárias.

Liderança inspiradora

Outro ponto importante é a confiança dos times em suas lideranças. As empresas precisam trocar seus modelos hierárquicos e pouco participativos de gestão, por um método distribuído, inclusivo e colaborativo.

É chegado o momento de entender que líderes são pessoas comuns, com erros e acertos. Desmistificar a ‘santidade’ do líder pode ser o caminho para aproximar os colaboradores do propósito da empresa.

O crescimento é um caminho a ser trilhado junto. Toda organização que entender e reconhecer que a sua liderança é um agente de transformação alcançará o êxito tão ansiosamente procurado.

 

*Marcelo Vianna é sócio-diretor da Conquest One, empresa especializada em contratação de profissionais especializados em TI, e CHRO responsável pela área de Pessoas e Compliance.

Pela 8ª Vez, Somos GPTW!

Na última quinta-feira, 18, a Conquest One foi considerada pela 8ª vez uma das melhores empresas para trabalhar em TI no Brasil.

A entrega do prêmio ocorreu na última edição do GPTW durante a IT Forúm X e contou com a a presença do CEO Antônio Loureiro, do CHRO Marcelo Vianna e outros integrantes do #TeamCQ1  também marcaram presença.

Como os gráficos de conhecimento corporativo podem reduzir proativamente o risco

A incorporação de gráficos de conhecimento com inteligência artificial oferece uma nova capacidade de buscar ameaças à segurança de dados, em vez de simplesmente reagir uma vez que a não conformidade ou a perda de dados ocorre

O gerenciamento tradicional de riscos corporativos consistiu em esforços reativos reacionários para domínios específicos, como segurança cibernética, detecção de fraudes, conformidade normativa e conformidade legal. Muitas vezes, o objetivo era simplesmente minimizar, não excluir qualquer dano.

Mas, com a expansão dos regulamentos e das penalidades por não-conformidade e o fluxo de big data, esse paradigma foi substituído por medidas proativas de gerenciamento de riscos que abrangem a empresa, e não apenas as unidades de negócios. Ficou claro que praticamente todos os dados geram informações sobre ameaças em potencial – depois de devidamente agregadas, contextualizadas e analisadas.

Os gráficos de conhecimento corporativo são a base para a rápida integração e análise de todos os tipos de dados para qualquer finalidade específica de gerenciamento de riscos. Eles permitem que as organizações agrupem dados de acordo com o domínio e, ao mesmo tempo, contextualizem os dados entre os domínios para aumentar a compreensão de ameaças de domínio específicas.

O acompanhamento do acesso a dados em fontes internas e externas é indispensável para a implementação de uma análise abrangente do comportamento do usuário, a fim de descobrir não apenas como mitigar riscos e quaisquer danos aplicáveis, mas também evitá-los.

Análise de agregação

O núcleo da abordagem proativa ao gerenciamento de riscos é procurar agressivamente dados indicativos de possíveis ameaças . As organizações fazem isso de forma mais eficaz combinando dados entre domínios para um único caso de uso, como a detecção de fraudes. Em vários casos, é útil coletar o máximo de dados possível para agregá-los, identificar padrões de comportamento do usuário, identificar anomalias e agir de acordo.

Os gráficos de conhecimento são ideais para essas implantações porque eles alinham perfeitamente todos os tipos de dados e estruturas para um propósito específico, como conectar dados de interações externas para a visão de 360 graus do cliente final. Melhor ainda, os gráficos de conhecimento são vinculáveis para que os gráficos, digamos, segurança cibernética, possam ser facilmente associados aos de vendas e marketing.

Uma vez contextualizadas de acordo com as necessidades de segurança cibernética, esses dados adicionais permitem uma visão mais abrangente desse domínio para reconhecimento avançado de padrões e detecção anômala de comportamento. Essa abordagem de dados corporativos vinculada é aplicável a nós individuais de dados e gráficos inteiros, que é como essas ferramentas permitem o acesso horizontal a dados em toda a organização. Assim, os dados de qualquer variação são prontamente integrados e agregados de acordo com o caso de uso de gerenciamento de risco.

Dados enriquecidos adicionam contexto

Quando as organizações conseguem combinar rapidamente os dados em toda a empresa para qualquer tipo de caso de uso, seus recursos de gerenciamento de risco aumentam exponencialmente. Por exemplo, alguns dos dados mais ricos para combater a segurança cibernética na verdade vêm de sistemas transacionais, departamentos de marketing e hubs de gerenciamento de dados mestres de domínio do cliente, além de dados de log de segurança padrão para quaisquer ferramentas de segurança existentes. A vinculação desses dados à análise do comportamento do usuário identifica padrões de uso típicos e atípicos.

A contextualização de transações atuais ou recentes com base nesses padrões pode otimizar os problemas de segurança cibernética, já que as organizações podem comparar o comportamento de usuários típicos com aqueles que provocam suspeitas. Por exemplo, o primeiro pode acessar um site do cliente que enfrenta a instituição financeira para revisar transações recentes; o último provavelmente iniciará imediatamente transferências ou talvez altere endereços (e-mail ou físicos) ao fazer login pela primeira vez. Os dados de marketing sobre cookies recentemente redefinidos para clientes antigos, além de alterações esporádicas nas informações de endereço IP, também podem indicar atividades não solicitadas quando contextualizado.

O composto de todas essas fontes oferece a maior informação para o comportamento de um determinado cliente ou dos clientes de uma organização em geral. Essa abordagem também demonstra pontos de correlação entre domínios, já que muitas dessas preocupações de segurança estão relacionadas à detecção de fraudes e podem ter repercussões legais e regulatórias.

Aprendizado de máquina contextualizado

É importante perceber que há um limite para o valor de apenas executar análises de comportamento de usuários agregadas para detecção de anomalias. Muitas anomalias não são realmente ameaças, mas simplesmente denotam erros nas operações ou nas configurações de TI. O que é necessário é a capacidade de entender essas anomalias no contexto de suas causas e efeitos.

Gráficos de conhecimento empresarial são especializados na compreensão contextual de dados (em relação a eventos e outros), particularmente quando fortalecidos com o aprendizado dinâmico de máquina . Eles usam modelos de dados e taxonomias padrão para compreender as relações entre os dados que as pessoas podem não notar. Quando esse contexto granular do significado dos dados é acoplado ao aprendizado de máquina, os algoritmos subjacentes podem detectar padrões que denotam ameaças ao gerenciamento de riscos de qualquer domínio.

Por exemplo, os algoritmos de aprendizado de máquina podem monitorar conexões de rede corporativa para detectar até mesmo as menores irregularidades que sugerem comprometimentos de segurança. Ao aumentar esse recurso com especialistas em segurança, o sistema adiciona uma camada adicional de contextualização para saber quais aberrações são realmente ameaças.

 

Reduzindo o risco

A incorporação de gráficos de conhecimento corporativo com o AI no processo de gerenciamento de riscos aumenta drasticamente a mitigação de riscos. Seu amplo acesso da organização a dados entre domínios é a base para análises agregadas contextualizadas do comportamento do usuário. O resultado é uma capacidade recém-descoberta de procurar ameaças em vez de simplesmente reagir uma vez que a não conformidade ou perdas de dados ocorram.

Fonte https://www.infoworld.com/article/3301867/data-visualization/how-enterprise-knowledge-graphs-can-proactively-reduce-risk.html

As 11 Contratações de TI mais Difíceis da Atualidade

AS 11 CONTRATAÇÕES DE TI MAIS DIFÍCEIS DA ATUALIDADE

 

Pergunte a qualquer recrutador ou profissional de RH quais funções são mais difíceis de preencher em 2018, e você não ficará chocado.

As tarefas de IA e Ciência de Dados estão no topo da lista, em parte porque são tecnologias relativamente novas e estão sendo introduzidas em todos os tipos de empresas passando por transformação digital.

Ao mesmo tempo, há algumas surpresas. Concentramo-nos nelas aqui.

1- O combo matador é tecnologia emergente + senso de negócios
Especialistas com os quais falamos apontaram uma lista de habilidades desejáveis e experiências necessárias em áreas emergentes como computação cognitiva, Machine Learning, análise de dados, IoT e Blockchain. Mas os verdadeiros unicórnios são candidatos que podem não apenas aprofundar seu banco de habilidades tecnológicas, mas manter um olho no resultado final.

“O maior desafio não é apenas encontrar pessoas com habilidades, mas pessoas que podem conectar os pontos para criar impacto nos negócios”, diz Harley Lippman, fundador e CEO da empresa de TI Genesis10. “Por exemplo, houve um foco nos últimos anos no gerenciamento de dados corporativos, Big Data e Analytics. Encontrar verdadeiros cientistas de dados continua sendo um desafio. As empresas concentraram-se em explorar os dados para melhorar a tomada de decisões nos negócios e criar vantagem competitiva. ”

2 – Especialistas em risco de segurança com uma mentalidade científica
Encontrar candidatos com as habilidades técnicas certas em 2018 é menos problemático do que encontrar candidatos com habilidades para resolver problemas. Por exemplo, as habilidades de segurança cibernética estão em alta demanda, mas também há uma mentalidade proativa que tem elevado a procura por testadores de penetração de alto valor.

“Muitos testadores podem executar ferramentas, encontrar bugs e até mesmo explorá-los”, diz Doug Barbin, principal analista de segurança cibernética da Schellman & Co. “Se você não pode pegar essa descoberta e traduzir em uma declaração clara de risco e ameaça, os relatórios também se transformam em ruído e podem conduzir a ação ou inação erradas. O profissional que está sempre procurando novos desafios e maneiras de fazer as coisas é ave rara. Essas são habilidades sociais que nem sempre são comuns, mas valem seu peso em ouro quando você as encontra. ”

3- Auditores de segurança capazes de realizar investigações profundas
Os auditores de segurança são outra posição em que os gerentes de contratação dizem estar tendo problemas para encontrar bons candidatos.

“Você pode recrutar pessoas com profundidade em tecnologias de nuvem e virtualização, plataformas operacionais Linux e tecnologias de rede e segurança”, diz Barbin. “Mas se eles não têm as habilidades para entrevistar desenvolvedores, avaliar conjuntos de controle, fazer perguntas difíceis – e mais importante – documentar suas descobertas de forma coerente, qualquer conhecimento que eles tenham sobre a tecnologia subjacente é descartável.”

4 – Especialistas em robótica, criptologia e muito mais
Alguns papéis são difíceis de preencher porque a tecnologia é de ponta, há a necessidade de uma combinação de habilidades e o pool de candidatos é inerentemente pequeno.

“Nossa situação é única, pois procuramos principalmente especialistas em robótica móvel em vez de pessoal de TI em geral”, diz Randolph Voorhies, CTO da inVia Robotics. “Engenheiros com o conjunto de habilidades necessárias são extremamente raros, então tivemos que confiar em uma combinação de headhunters, boca a boca e mídias sociais para atrair o talento certo ”.

Esses tipos de empregos podem levar a uma concorrência acirrada, em termos de salário e benefícios oferecidos pelas empresas que fazem a contratação, diz Ben Carr, vice-presidente de estratégia da Cyberbit.

“Papéis como engenheiros reversos de malware, especialistas em Big Data com especialização em segurança ou criptologistas estão entre os mais competitivos. Os candidatos podem ser extremamente exigentes em relação às posições que estão buscando. Muitas das posições abertas são funções críticas e os gerentes de contratação estão tentando encontrar o candidato perfeito, o que aumenta a complexidade do processo. ”

5 – Especialistas em GDPR – e privacidade de dados em geral
As empresas que empregam dados pessoais de residentes europeus precisam estar em conformidade com as regulamentações de proteção de dados da UE. No entanto, é difícil encontrar profissionais de tecnologia com experiência nessa área.

“É uma área tão quente no momento, mas também muito mais recente do que nossas outras linhas de serviço”, diz Lori Jendrucko, gerente de talentos da Schellman & Co. Segundo ele, tem sido especialmente difícil contratar mulheres em áreas de auditoria de TI em geral.

Jim Chilton, CIO da Cengage, está descobrindo que a demanda por todos os tipos de papéis de privacidade de dados é especialmente alta.

“A maioria das empresas precisa de uma organização, não apenas de um indivíduo, com foco em proteger as informações de funcionários e clientes, bem como seus ativos digitais”, afirma Chilton. “Como todos estão contratando para esses cargos, os salários estão aumentando rapidamente e os candidatos têm grande poder de barganha”.

6- Engenheiros de DevOps – e outros desenvolvedores ágeis e adaptáveis
A necessidade de funcionários de tecnologia com a experiência DevOps não é novidade. E, no entanto, as organizações dizem que ainda estão tendo dificuldade em encontrar talentos para esse papel vital.

“À medida que a DevOps ganhou visibilidade, por causa de suas enormes capacidades de economia de custos – juntamente com a simplificação da infraestrutura – muitas empresas estão buscando esse conjunto de habilidades com pouco ou nenhum sucesso”, diz Giancarlo DiVece, presidente da Unosquare. “A maioria dos talentos caiu no DevOps por engano e, em seguida, aprendeu o que precisava colocando a mão na massa.”

É especialmente difícil construir uma equipe de DevOps que possa mostrar alguma flexibilidade à medida que a função evolui, diz Sarah Lahav, CEO da SysAid Technologies.

“Nós atraímos alguns candidatos talentosos nos últimos anos que possuem habilidades únicas”, diz Lahav. “Dito isso, ainda estamos achando desafiador localizar pessoas versadas em Agile que tenham experiência em DevOps. Em geral, os funcionários que atualmente são mais difíceis de encontrar são os candidatos com as habilidades para alterar e acomodar mudanças com base em feedbacks reais. ”

Mathieu Nebra, co-fundador da OpenClassrooms, concorda que os funcionários com experiência Agile são uma coisa, mas encontrar uma verdadeira agilidade é mais difícil.

“Uma das habilidades mais difíceis – e mais difíceis de ensinar – é a verdadeira agilidade. É claro que é importante encontrar uma pessoa que tenha habilidades em, por exemplo, uma linguagem de programação como o Python, mas atualmente é crucial encontrar uma pessoa que possua essas habilidades e também seja capaz de aprender, adaptar e evoluir se outras habilidades digitais forem necessárias ”, diz Nebra.

7 – Frelancers especializados
Alguns papéis são difíceis de preencher porque o candidato prefere manter suas opções em aberto trabalhando por projeto. Arun Srinivasan, vice-presidente sênior da SAP Fieldglass, diz que vê isso em áreas importantes como ciência de dados, arquitetura de segurança e funções avançadas de mobilidade e análise.

“Por uma questão de oferta e demanda, essas pessoas optam cada vez mais por trabalhar como autônomos, freelancers, trabalhadores por hora ou por meio de consultorias”, diz Srinivasan, que descreve o mercado de trabalho como o mais enxuto que viu em mais de uma década. “Eles encontram maior variedade, mais flexibilidade e querem selecionar oportunidades que os deixem moldar sua carreira”.

8- Cientistas de dados e talentos em Big Data
À medida que as empresas trabalham para manipular dados e usá-los para tomar decisões de negócios, está ficando cada vez mais difícil preencher posições em gerenciamento de dados corporativos, Big Data e Analytics.

“Encontrar verdadeiros cientistas de dados continua a ser um desafio”, diz Lippman, da empresa de recrutamento Genesis10. “O foco agora está em como explorar os dados para melhorar a tomada de decisões de negócios e criar vantagem competitiva”, completa.

9 – Especialistas nativos da nuvem
À medida que a tecnologia de nuvem empresarial amadurece, há uma necessidade crescente e fornecimento limitado de trabalhadores com habilidades para desenvolvimento nativo na nuvem.

“Não se trata apenas de migrar para a nuvem, mas de adaptar processos e organizações para aproveitar os aspectos exclusivos da nuvem”, afirma Joe Beda, CTO da Heptio e ex-membro do serviço de nuvem da Google VM.

Beda enfatiza um papel em particular: “Grande parte desse conjunto de habilidades se concentrará na engenharia de confiabilidade do site – um foco na criação de tecnologia sustentável e sistemas de pessoas para permitir que engenheiros criem serviços e aplicativos de forma mais eficiente e confiável. Os mais difíceis de contratar são aqueles que combinam isso com o desejo e a habilidade de adaptar essas técnicas a um empreendimento mais tradicional ”.

10 – Funções de infraestrutura em áreas emergentes
Muitas empresas estão contratando para funções de infraestrutura em áreas como visão computacional, Deep Learning e Internet das Coisas, diz Mike Grandinetti, CMO e CSO da Reduxio.

“Com tanta coisa indo para a nuvem, está ficando muito difícil encontrar candidatos para funções de infraestrutura on-premise”, diz Grandinetti. “As empresas querem alguém que ‘tenha visto tudo’, porque segurança e infraestrutura não são papéis para treinar durante o trabalho sem que já haja uma base firme na equipe.”

11- Tradutores de tecnologia
Uma quantidade expressiva de recrutadores nos diz que vem tendo muita dificuldade para encontrar gerentes de TI que possam falar com funcionários não técnicos, diz Elisha Thompson, gerente do Addison Group.

“É difícil encontrar candidatos que possam entrar em qualquer tipo de ambiente de negócios e prosperar”, diz ela. “Isso é especialmente verdadeiro entre as funções de segurança cibernética e DevOps, nas quais a cultura empresarial desempenha um grande papel no desenvolvimento profissional.”

 

Como encontrar o seu unicórnio

O truque para preencher vagas difíceis começa com a descrição do trabalho, dizem os recrutadores. Uma lista de empregos com tantos requisitos difíceis de ler será quase impossível de preencher. Portanto, a primeira sugestão de recrutadores é evitar sobrecarregar potenciais candidatos.

“Pode parecer uma boa ideia tornar os requisitos de trabalho tão exaustivos quanto possível, mas, na realidade, isso pode afastar candidatos qualificados que seriam ótimos para o trabalho”, afirma Jason Hayman, gerente de pesquisa de mercado da TEKsystems. “Para combater isso, recomendamos que as empresas trabalhem com gerentes de TI, pessoal de RH e especialistas em recrutamento para criar uma descrição de trabalho realista para ampliar o pool de candidatos.”

Trabalhar em estreita colaboração com os recrutadores para esclarecer suas necessidades de contratação é um tempo bem gasto, diz Voorhies da inVia Robotics, que oferece algumas dicas sobre como refinar seu alcance.

“Um dos maiores desafios que enfrentamos na contratação no ano passado foi que tivemos que oferecer aos nossos recrutadores muita orientação e educação sobre os papéis específicos que estávamos procurando”, diz Voorhies. “Por exemplo, o engenheiro de controles pode ter habilidades variadas, dependendo da indústria em que está sendo usado. Mas depois de algumas rodadas de candidatos, nossas taxas de sucesso aumentaram consideravelmente. Agora temos excelentes relações de trabalho com nossos recrutadores, que já sabem exatamente o que estamos procurando. “

Ao contratar para cargos difíceis de preencher, olhar para dentro pode ser uma estratégia que vale a pena, em particular para posições relacionadas a ameaças de segurança específicas que sua organização pode enfrentar, diz Tim Helming, pesquisador de segurança e diretor de gerenciamento de produtos da DomainTools.

“Algumas das habilidades identificadas pelos líderes de operações de segurança como as mais críticas são menos técnicas”, diz Helming. “O pensamento crítico, a curiosidade, a resolução de problemas, a colaboração e outras habilidades sociais são muito procuradas – e a oferta para essas pessoas é saudável. Ao olhar para o pessoal interno sob essa ótica, qualquer empreendimento pode ter um excelente resultado”.

Fonte: http://cio.com.br/gestao/2018/09/18/11-contratacoes-de-ti-mais-dificeis-hoje/

Programação: 16 linguagens essenciais para conseguir um bom emprego

Programação: 16 linguagens essenciais para conseguir um bom emprego

Existem milhares de linguagens, mas algumas são mais populares. Quando uma empresa sai em busca de novos talentos em programação, eles estão procurando por pessoas que sejam familiares com linguagens e sistemas que eles já utilizam, até em linguagens mais recentes como o Apple Swift ou Google Go começam a ter efeito.

Java

Originalmente inventada em 1991 como uma linguagem para televisões inteligentes, o Java, da Oracle, é ainda a mais popular linguagem de programação do mundo. Essa posição foi solidificada pelo fato do Java ser crucial para o desenvolvimento de aplicativos Android e vários softwares de negócio.

C

Uma das mais antigas linguagens de programação ainda em uso comum, C foi criada no início de 1970. Em 1978, o legendário e ainda altamente lido manual de 800 páginas “The C Programming Language” foi impresso pela primeira vez.

Python

Essa linguagem vem de 1989 e é amada por seus fãs por ser um código facilmente lido. Diversos programadores acreditam que esta linguagem é a mais fácil para quem está começando a desenvolver. Python tem se tornada uma das “estrelas” do momento e a mais indicada de programação para inteligência artificial.

PHP

Esta linguagem para a programação de websites é incrivelmente comum. Algumas estimam que ela representa um terço da web. Grandes sites como WordPress, Facebook e Yahoo a usam. Diversos programadores, entretanto, odeiam PHP. O fundador do Stack Overflow escreveu uma vez: “PHP não é tanto uma linguagem quanto uma coleção aleatória de coisas arbitrárias, uma explosão virtual na fábrica de palavras-chave e funções.”

Visual Basic

O Visual Basic, da Microsoft, e seu sucessor Visual Basic .NET tentam tornar a programação mais fácil com elementos gráficos que deixam você mudar proporções a partir de drag and drop. É antigo, mas ainda tem seus usuários por aí.

JavaScript

Esta é uma linguagem super popular de programação primeiramente usada em apps para web. Mas não tem muito a ver com o Java tirando o nome. Javascript roda muito da web moderna, mas também captura um monte de críticas por retardar o carregamento de navegadores e algumas vezes expor os usuários a vulnerabilidades de segurança.

R

Essa é a escolha de linguagem para estatísticos e qualquer pessoa recolhendo dados de análise. Google é lembrado como um grande fã de R pelo poder que ele dá aos matemáticos.

Go

Originalmente desenhado pelo Google para criar sistemas na imensa escala necessária para alimentar o motor de busca mais movimentado no mundo, é desde então usado por desenvolvedores que valorizam a confiabilidade e integridade acima de tudo. É uma das linguagens que mais cresce rapidamente lá fora também.

Ruby

Como Python, os desenvolvedores gostam desta linguagem de 24 anos porque é fácil de ler e escrever código. Também popular é a Rails, um framework adicionável ao Ruby que torna muito fácil construir aplicativos para web. O slogan oficial da linguagem é “O melhor amigo do programador”.

Groovy

Este ramo da linguagem Java surgiu com popularidade em 2007, desenhado para tornar mais fácil e rápido a escrita de vários códigos. E como Groovy se integra facilmente com Java, conquistou programadores de grandes companhias como IBM, Google e Target.

Objective-C

A original C foi tão influente que inspirou diversos outros similares sucessores, todos inspirados na original com features de outras linguagens adicionados. Objective-C continua mais popular do que a crescente da Apple Swift, mas a Swift está ganhando rapidamente.

Perl

Originalmente desenvolvida por engenheiros da NASA em 1980, Perl se destaca pelo processamento de texto, e desenvolvedores gostam dela por ser poderosa e flexível. Foi famosamente descrita como “a fita adesiva da web”, porque é ótima para manter websites unidos, mas não é uma linguagem muito elegante.

Nomeada a partir do grande filósofo Blaise Pascal, esta linguagem foi um instrumento de código dos originais computadores Apple Macintosh. Eventualmente, Pascal se estendeu para o Object Pascal, onde é largamente utilizado para sistemas ainda hoje.

Delphi Object Pascal

Originalmente desenvolvida pela Apple em 1986 e nomeada desta forma porque ajudava programadores a conectar com databases do Oracle (The Oracle at Delphi), Delphi é vista como uma estrela em ascensão mais uma vez, como alternativa para construir apps para smartphones.

Swift

A Apple Swift tem ganhado desenvolvedores como uma forma mais fácil e rápida de construir apps para iPhone. Com fãs de grande perfil, como a IBM, a expectativa é que esta linguagem cresça ainda mais nos próximos anos.

MATLAB

Intencionalmente criada como uma linguagem de programação matemática para ajudar estudantes de universidade em álgebra avançada, é largamente usada por cientistas, engenheiros e programadores trabalhando no campo em explosão de processamento de imagem e outras aplicações de inteligência artificial.

Fonte: https://computerworld.com.br/2018/09/17/programacao-16-linguagens-essenciais-para-conseguir-um-bom-emprego/

 

Como Criar um Mindset de Inovação para sua Empresa

Como Criar um Mindset de Inovação para sua Empresa

Inovar é o caminho natural das empresas. Quando falamos em negócios, empresas, processos e tudo o que envolve o dia a dia de uma companhia, acabamos nos voltando a este tema. Como melhorar processos internos? Inovação. Precisa de um novo software para encurtar ou automatizar trabalhos? Inovação. Quer ganhar mais ou reduzir custos? Inovação!

As áreas de conhecimento respiram inovação. Cientistas inovam para obter novas fórmulas, teorias e avanços. Banqueiros inovam para ter margens maiores de lucro. Arquitetos inovam em construções para encontrar materiais mais baratos e mais resistentes. Desenvolvedores e profissionais de TI inovam para fazer sistemas mais rápidos e que tornem a experiência de seus usuários cada vez mais imersiva.

Temos então esta situação. Todo mundo precisa inovar, no entanto, como as empresas novas e tradicionais fazem para que isso seja possível? Como estimular um ambiente inovador? Quais resultados esperar e de quais tipos de inovação?

Quebrar hierarquia A hierarquia mata a inovação. Encare isso. A pessoa que está se propondo a isso não pode depender do julgamento de outras acima de seu nível hierárquico até que a ideia chegue a quem realmente a entenderá. As inovações incrementais mais bem-sucedidas e mais rápidas são aquelas que pesquisam o hábito do consumidor. É algo rápido, está na boca de todos os usuários que usam sua ferramenta e não pode esperar pela hierarquia.

As pessoas têm medo de levar suas ideias adiante por acharem que serão julgadas. Quando há muitas etapas a serem vencidas, a ideia morrerá sem chegar aos ouvidos de quem realmente importa.

Tenha muitos ouvidos Vejo muitos clientes, com orgulho, dizer: criamos uma área de inovação – que já foi chamada de R&D (ou P&D – Pesquisa e Desenvolvimento) -, com orçamentos volumosos. Reconheço que a inovação precisa começar de alguma forma, mas restringir os ouvidos somente às vozes vindas do próprio time é perigoso.

Mas, lembre que empresas pequenas e com poucos funcionários não têm um departamento de inovação. No Nubank, por exemplo, há uma área que se chama “Fator Wow!”. Como o nome sugere, a responsabilidade do time é criar experiências que impressionem seus clientes.

Seu cenário é de empresa grande? Pense no Google. Com milhares de funcionários, 20% do tempo de cada funcionário é livre para que possam trabalhar em suas próprias ideias. O modelo de negócios da Google permite este tempo ocioso, pois sua fábrica de dinheiro está automatizada. Legal, vamos olhar agora para a Apple. Ela vende hardware, é uma fábrica e é uma das empresas mais inovadoras do mundo!

Estimule o intraempreendedorismo O objetivo final é inovar, mas isso só vai acontecer quando as pessoas pensarem fora da caixa e, para isso, precisam se sentir à vontade e entender que têm liberdade para propor ideias e que elas não serão cortadas.

Não deixe o outro se desmotivar Um projeto é analisado por diversas pessoas antes de ser colocado em prática ou não. Por este motivo, é essencial passar feedbacks ao idealizador, deixando claro o que achou da ideia e destacando os pontos positivos e negativos. Desta forma, a pessoa não ficará desmotivada e buscará se aperfeiçoar em uma nova ideia.

Uma dica: quem for avaliar uma proposta deve buscar com o idealizador o conceito principal, para juntos decidirem se é aplicável ou não à empresa.

inovacao

Comece Não há cartilha! Só depende de você. Grandes empresas de consultoria irão propor modelos prontos, que custam milhões de dólares, sobre como “implementar a transformação digital”, por exemplo. Não vai funcionar. Sua cultura não deixará. A inovação é incremental. Não terá prazo e custo definidos.

Pense você mesmo como começar. Estabeleça planos, estude teorias de inovação e entenda como elas acontecem. Uma vez compreendido, você saberá por onde começar. Sugestão: estude lean, jornadas de design e metodologia ágil de desenvolvimento de software.

Fonte: http://cio.com.br/opiniao/2018/09/13/como-criar-um-mindset-de-inovacao-na-sua-empresa/