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Como incorporar dados na estratégia de negócios com segurança

No sistema corporativo baseado em dados o Spark se tornou um nome popular que é fácil de usar, oferece velocidade e versatilidade. Os dados podem ser entendidos em alta velocidade, permitindo tomar decisões mais rápidas.

O Big Data tem um enorme benefício com o processamento de dados mais rápido do Spark. Este agrupamento de grandes conjuntos de dados funciona com uma estrutura em código aberto que ajuda na análise. Os códigos são feitos no Scala o que tornou possível e mais fácil o processamento dos dados que dá um certo impulso às fontes de dados. Inclui bancos de dados NoSQL, Hadoop Distributed File System e armazenamentos de dados relacionais Apache Hive.

Segurança Holística

A empresa costuma trabalhar da maneira tradicional que adotou várias maneiras de manter as soluções de segurança. Além disso, a infraestrutura de dados permite que as empresas trabalhem de maneira holística e segura que cobre o ciclo de vida do big data em um espectro completo. Isso inclui processamento de arquivo, gerenciamento de código, clusters de big data, implementações de aplicativos, fluxo de trabalho de trabalho, relatórios e painel.

Isso permite que as empresas se concentrem na plataforma de dados in-time que fornece uma forma modificada de segurança ao sistema. Além disso, a empresa tem a capacidade de resolver muitas facetas, incluindo controle de acesso baseado em função, gerenciamento de identidade, padrões de conformidade e governança de dados. Isso ajuda o DBES a obter uma plataforma de dados de maneira nativa.

  • Gerenciamento Integrado de Identidades – A integração é feita de maneira contínua com recursos que fornecem uma forma autenticada aos provedores por meio do Active Directory e SAML 2.0.
  • Criptografia – oferece um modo de criptografia forte no período de descanso. Além disso, os melhores padrões da classe são oferecidos no modo de vôo que inclui o sistema de gerenciamento de chaves AWS para armazenamento de chaves e SSL.
  • Governança de Dados – A capacidade de auditar e monitorar as ações é uma garantia nesta modalidade, o que significa que toda a infraestrutura de dados dos aspectos da empresa é coberta pelo sistema.
  • Controle de acesso baseado em função – o acesso de gerenciamento é habilitado no grão fino que ajuda os componentes do negócio. Isso inclui a infraestrutura de dados de uma empresa, incluindo clusters, arquivos, código, painel, implantações de aplicativos, relatórios, etc.
  • Padrões de Conformidade – Soma os padrões de conformidade de segurança com o auxílio do Databricks que trabalha o aspecto FedRAMP com altos padrões para superar seu cenário de trabalho. Além disso, as estratégias DBES são optadas para tornar as coisas mais fáceis e eficazes. Esses são os principais aspectos de segurança holísticos cobertos no modo DBES que cobre todo o ciclo de vida do Big Data.
  • Apache Spark e Big Data – Está havendo uma mudança nas tendências com o envolvimento do Big Data com o Apache Spark. Ele não apenas influenciou a segurança geral, mas tende a percorrer um longo caminho. Isso inclui:
  • Poder computacional – O poder de computação agora é adotado em vez de caixas de armazenamento. A grande organização era extremamente dependente do armazenamento de dados trabalhando com o Hadoop nos mecanismos de armazenamento distribuído. No entanto, as empresas agora estão focadas em Big Data, por enquanto, com análise de dados e derivação de dados em insights acionáveis. A RAM ou poder de processamento é usado para a análise de dados para obtê-los do armazenamento de dados como uma fonte. Isso é feito com a carga de dados em grande escala na memória que é processada com a evolução da computação em um sistema mais inteligente. Surgiu como um grande investimento no Spark com diferentes setores, incluindo farmacêutico, manufatura, serviços financeiros, etc.
  • BigDL – O aprendizado profundo e o processamento do Spark Data foram mantidos separados devido aos esforços colocados nos modelos de aprendizado profundo para a computação em um ambiente otimizado. Leva muito tempo e esforços para trabalhar com a estrutura de big data que é famosa pelo aprendizado profundo na forma de BigDL. É a biblioteca de aprendizado profundo distribuída que ajuda na contribuição da comunidade de código aberto para adicionar aprendizado profundo e big data juntos. Isso ajuda a oferecer a biblioteca de aprendizado com aprendizado profundo e processamento de dados com a ajuda do Spark Apache. Isso aumenta a capacidade de manter as coisas em um determinado fluxo para garantir que nada seja esquecido do fluxo e dos casos de uso.

Não há dúvida de que os dados com o Spark atraíram muita atenção. Até mesmo as empresas de desenvolvimento Java estão adotando o conceito de crescimento com seu avanço e permitindo que as empresas obtenham o melhor conjunto de dados preditivo e sofisticado.

A organização agora trabalha com um cluster de dados e os cientistas de dados podem facilmente brincar com seu avanço para garantir uma iteração e prototipagem rápidas. Isso dá à governança de dados e à segurança um backset que não é benéfico para o estudo.

Portanto, a implantação é feita em big data para obter uma visão e implementar proteções para garantir que os dados estejam fluindo de maneira segura. Isso ajuda as empresas a trabalhar com diferentes componentes e arquitetura de dados tradicional.

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Estratégias de Marketing com Base em Dados

Neste post, vou falar sobre a importância de se ter uma estratégia de marketing com base em dados, seja um grande negócio ou um pequeno negócio, ter um plano de marketing básico para o bom funcionamento da empresa.

O plano deve incluir todas as estratégias de marketing que realizaremos ao longo do ano e, nesse post, darei algumas ideias sobre marketing com base em dados.

Marketing com base em dados: presente ou futuro?
No mundo do marketing on-line, é comum encontrar novos termos para definir ações e estratégias que estão sendo praticados há algum tempo. O Marketing com base em dados é um desses conceitos que, graças aos benefícios que oferece, está começando a ser aplicado em muitas empresas e negócios.

E é que, embora faça todo o sentido do mundo, o marketing online nem sempre toma decisões com base em dados, para que você nem sempre atinja os resultados desejados.

Vamos analisar o que é Marketing com Base em Dados e como podemos aplicá-lo à estratégia de nossa marca na Internet.

O que é marketing orientado por dados?
O surgimento de ferramentas de análise da web e de plataformas de publicidade on-line, como o Google ou o Facebook, levou a uma enorme quantidade de dados sobre os usuários. Além disso, na maior parte, essas informações estão disponíveis tanto para organizações com grandes recursos quanto para pequenas empresas que iniciam sua jornada na rede.

Ao selecionar e organizar esse conhecimento, os profissionais de marketing passaram a basear suas ações em intuição e experiência, em definir suas estratégias com base em informações reais de seu público-alvo ou usuários existentes. É assim que nasce o marketing baseado em dados.

A chave para este novo cenário é ser capaz de definir o momento certo para alcançar o usuário certo com a peça de comunicação correta. E como conseguimos essa informação?

Fontes de informações de marketing baseadas em dados
Mais e mais ferramentas e plataformas estão aparecendo orientadas para a coleta de dados ou seu uso para fins comerciais. Como profissionais de marketing on-line, teremos acesso a todas essas informações por meio de fontes como:

· Ferramentas próprias de análise da web

· Análise de seus próprios canais on-line (por exemplo, nossa plataforma de e-mail)

· CRMs

· Rede social

· Plataformas de publicidade com planejadores de campanha

· Outras ferramentas on-line (por exemplo, o Google Trends)

· Informação off-line

Diante dessas e de muitas outras fontes de dados, será necessário integrar e organizar todas essas informações para que seja realmente útil para nós quando tomarmos decisões que afetem nossa estratégia online.

O que fazemos com toda essa informação?
A partir da análise dessas informações, devemos detectar padrões de comportamento e tendências de nossos usuários, o que nos ajudará a definir nossas ações de marketing.

Podemos atuar manualmente, revisando as informações com nossa equipe ou utilizando ferramentas de aprendizado automático, que são responsáveis ​​por detectar os melhores momentos para realizar uma ação de comunicação.

Outros conceitos-chave ligados ao marketing orientado por dados são o teste de ações, a medição de resultados ou a visualização correta de dados em painéis de controle ou relatórios.

O marketing baseado em dados é o presente para muitas empresas. Aqueles que ainda não usam a coleta de dados como parte de sua estratégia de marketing terão que se adaptar ou começar a ficar para trás.

Estratégias de marketing
O principal objetivo das estratégias de marketing deve ser aumentar as vendas de nossos produtos e obter uma vantagem competitiva no mercado. Portanto, os dados mais qualitativos e quantitativos de nossos negócios sabemos com total certeza, as melhores decisões que você pode tomar em relação ao plano de marketing e as estratégias que incluiremos nele.

Dentro do planejamento da estratégia de marketing é necessário ter sob controle as seguintes questões, e reuni-las no plano de marketing:

· Quais são as necessidades (presentes e futuras) dos clientes e do público-alvo?

· Quem é exatamente o nosso comprador?

· Como você pode saber todos os dados que você precisa?

Grandes empresas têm feito uso de business intelligence há algum tempo e, embora as PMEs acreditem que os dados não estão ao seu alcance, a verdade é que já existem ferramentas fáceis de usar e acessar que lhes permitem melhorar seus negócios.

A inteligência de negócios pode ser uma grande ajuda para todos os pequenos empreendedores que querem responder às suas questões comerciais com dados reais que lhes dão a possibilidade de fazer melhores estratégias.

· Mas quais dados são básicos para tomar melhores decisões de negócios?

· Quanto meus clientes gastam em meu negócio?

· E as empresas da área?

. Quanto o meu negócio vende em comparação com outros da minha concorrência?

· De onde vêm meus clientes?

· E o resto dos negócios na área do meu setor?

· Como são esses compradores? Eles são mulheres, homens? Que idades?

Todas essas perguntas são básicas para projetar estratégias de marketing com dados.

Exemplos de estratégias de marketing de dados
Assim que tivermos respostas quantitativas às nossas perguntas de negócios, podemos criar estratégias com dados. Estas são algumas estratégias que você pode colocar em prática:

Marketing de mídia social
O marketing de redes sociais funciona e é muito melhor se você tiver dados geográficos e demográficos sobre seu comprador pessoal. Anuncie no Facebook – o mais barato e mais eficaz – e direcione seus clientes e potenciais clientes com mensagens publicitárias atrativas. Quanto mais você souber sobre eles, mais claro você estará nessas mensagens para vender seus produtos.

Marketing de fidelidade
Atrair um cliente custa seis vezes mais do que reter um cliente que já comprou de nós antes. Por esse motivo, uma estratégia poderosa de marketing de fidelidade é essencial para o bom funcionamento de uma empresa. E para isso, é muito importante conhecer nossos clientes perfeitamente. Aproveite os dados coletados com o Google Analytics, Adobe Analytics e aplique-os de maneira inteligente a essa estratégia.