Artefact por Data

ESG em ação: transformando data de sustentabilidade data inteligência empresarial

Na última década, a sustentabilidade passou de um aspecto secundário da reputação corporativa para o cerne do desempenho empresarial. O novo e-book Artefact, ESG in Action: Como converter data ambientais, sociais e de governança (ESG) data inteligência de negócios, documenta essa transição por meio de entrevistas semiestruturadas com líderes de alto escalão de empresas globais como Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec e Schenker, além de insights da OCDE e data em sustentabilidade e data Artefact.

O futuro da AI agentiva AI dos grafos de conhecimento?

À medida que as empresas se apressam para implementar AI, a maioria descobre que sua data nunca foi projetada para o raciocínio autônomo. Hoje, até 80% do tempo AI é dedicado ao data e ao alinhamento de esquemas, um sintoma de infraestruturas criadas para armazenamento, e não para compreensão. Sem uma base que capture relações e significados, os agentes continuarão poderosos, mas cegos. Com AI se tornando participantes ativos nos fluxos de trabalho das empresas, a natureza e a escala data estão evoluindo.

Definindo AI nos setores de energia e indústria

Nos últimos 18 meses, AI tem dominado todas as reuniões estratégicas da alta administração. Mas e se esse assunto já estiver ultrapassado? Nos setores de energia e indústria, o debate está mudando rapidamente da IA generativa para AI agentiva. Não se trata apenas de uma atualização incremental; é um novo paradigma, que vai além do simples aprimoramento de tarefas para reinventar completamente os principais processos industriais.

Anúncios AI: o futuro da publicidade

Quando a OpenAI anunciou o Atlas, seu novo navegador baseado no ChatGPT, não se limitou a lançar mais um produto. Ela abriu uma porta que conduz à próxima era da interação homem-computador e, inevitavelmente, a uma nova fronteira para a publicidade.

Data para a era agentiva

A maioria das empresas não está preparada para substituir a data da era dos painéis por uma AI . O último relatório “State of Data Analytics” da Salesforce indica que 84% dos líderes data análises afirmam que suas estratégias precisam passar por uma reformulação completa para que AI possam ser concretizadas. Os líderes estimam que 26% de seus data confiáveis, apenas 43% relatam estruturas formais data e cerca de 50% não estão confiantes em sua capacidade de gerar e fornecer insights oportunos. Ao mesmo tempo, 70% acreditam que os insights mais valiosos estão contidos em data não estruturados. A conclusão é direta: o obstáculo não é o entusiasmo, mas a base, e essa base precisa mudar antes que os sistemas autônomos possam ser escalonados.

Enriquecendo a experiência do "faça você mesmo": como a ADEO usa AI conectar conteúdo e conhecimento

A otimização do sortimento é um processo fundamental no varejo que envolve a seleção da combinação ideal de produtos para atender à demanda dos consumidores, levando em conta as diversas restrições logísticas envolvidas. Os varejistas precisam garantir que oferecem os produtos certos, nas quantidades certas e no momento certo. Ao aproveitar data os insights sobre os consumidores, os varejistas podem tomar decisões informadas sobre quais itens estocar, como gerenciar o estoque e quais produtos priorizar com base nas preferências dos clientes, nas tendências sazonais e nos padrões de vendas.

MotherDuck explicada: como a solução AI análise de última geração se integra à sua Data

O MotherDuck amplia o desempenho analítico do DuckDB para a cloud recursos colaborativos, oferecendo um desempenho quatro vezes mais rápido que o BigQuery e economia de custos em relação data tradicionais por meio de uma estrutura de preços sem servidor e com cobrança por uso. Após o anúncio da nova cloud europeia do MotherDuck, ficamos impressionados com seu desempenho e preços atraentes. O MotherDuck já pode ser integrado às suas camadas de produção para acelerar o atendimento de casos data e, ao mesmo tempo, reduzir custos. Veja o benchmark de desempenho.

Como AI transformando as buscas e o que isso significa para clientes, profissionais de marketing e marcas

AI transformando a pesquisa, mudando seu foco da classificação e recuperação de informações para o raciocínio e a síntese. Este white paper traça essa evolução, explica o funcionamento dos grandes modelos de linguagem (LLMs) e apresenta as implicações para profissionais de marketing e marcas. No centro do novo panorama de medição está o triângulo de ouro do MROI: A modelagem do mix de marketing (MMM) oferece uma visão estratégica, quantificando o impacto do marketing nas vendas e oferecendo otimizadores e simuladores para orientar a alocação do orçamento. Os testes de incrementalidade validam se as campanhas realmente geram resultados adicionais, utilizando experimentos de teste versus controle para estabelecer a causalidade. Eles também calibram tanto a MMM quanto os modelos de atribuição. A atribuição orienta a otimização em tempo real, distribuindo crédito ao longo das jornadas do cliente. Em 2025, modelos avançados usarão deep learning e mecanismos de atenção para capturar interações de canal de forma mais eficaz. Essas metodologias são mais poderosas quando usadas em conjunto: MMM para planejamento de longo prazo, incrementalidade para verificação da realidade e atribuição para agilidade em tempo real. As empresas também enfrentam a decisão entre soluções internas e SaaS. As soluções internas oferecem personalização e controle, mas exigem talento e investimento, enquanto o SaaS oferece velocidade e expertise. A escolha certa depende dos recursos e data . Exemplos do mundo real destacam as melhores práticas: O Meridian, do Google, apresenta um kit de ferramentas MMM de código aberto para melhorar a calibração, a medição do funil superior e a correção de viés. A Accor usa testes de incrementalidade para questionar suposições e otimizar a alocação de orçamento. A Nike demonstra o poder da persistência e da mudança cultural, incorporando a medição aos processos e democratizando os insights. Artefact a regra 95-5, mostrando como a medição do valor da marca vincula o crescimento de longo prazo à eficiência do desempenho de curto prazo. Olhando para o futuro, cinco tendências moldarão a medição: melhoria data , novas estruturas para mídia de varejo e TV conectada, MMM interna com testes, abordagens que priorizam a privacidade e métricas baseadas na atenção. A conclusão é clara: a medição de marketing é agora um facilitador estratégico. Ao integrar metodologias, incorporá-las à cultura e focar tanto no desempenho quanto na marca, os CMOs podem defender seus orçamentos e alcançar um crescimento sustentável.

Guia para a alta administração sobre a medição de marketing em 2025

Em 2025, a medição de marketing tornou-se uma prioridade máxima para a alta administração. Enquanto AI generativa AI transformando a execução de campanhas, é a medição que comprova o valor e garante os orçamentos. No entanto, o nível de maturidade ainda é baixo: a maioria dos diretores de marketing (CMOs) continua tendo dificuldade para ajustar dinamicamente os gastos com base no desempenho. O desafio reside em equilibrar o marketing de marca e o de desempenho, lidar com data fragmentados e alinhar as decisões entre os níveis estratégico e operacional. No centro do novo panorama de medição está o triângulo dourado do MROI: A modelagem do mix de marketing (MMM) fornece a visão estratégica, quantificando o impacto do marketing nas vendas e oferecendo otimizadores e simuladores para orientar a alocação do orçamento. Os testes de incrementalidade validam se as campanhas realmente geram resultados adicionais, utilizando experimentos de teste versus controle para estabelecer a causalidade. Eles também calibram tanto a MMM quanto os modelos de atribuição. A atribuição orienta a otimização em tempo real, atribuindo crédito ao longo das jornadas do cliente. Em 2025, modelos avançados usarão deep learning e mecanismos de atenção para capturar interações de canal de forma mais eficaz. Essas metodologias são mais poderosas quando usadas em conjunto: MMM para planejamento de longo prazo, incrementalidade para verificação da realidade e atribuição para agilidade em tempo real. As empresas também enfrentam a decisão entre soluções internas e SaaS. As soluções internas oferecem personalização e controle, mas exigem talento e investimento, enquanto o SaaS oferece velocidade e expertise. A escolha certa depende dos recursos e data . Exemplos do mundo real destacam as melhores práticas: O Meridian, do Google, apresenta um kit de ferramentas MMM de código aberto para melhorar a calibração, a medição do funil superior e a correção de viés. A Accor usa testes de incrementalidade para questionar suposições e otimizar a alocação de orçamento. A Nike demonstra o poder da persistência e da mudança cultural, incorporando a medição aos processos e democratizando os insights. Artefact a regra 95-5, mostrando como a medição do valor da marca vincula o crescimento de longo prazo à eficiência do desempenho de curto prazo. Olhando para o futuro, cinco tendências moldarão a medição: melhoria data , novas estruturas para mídia de varejo e TV conectada, MMM interna com testes, abordagens que priorizam a privacidade e métricas baseadas na atenção. A conclusão é clara: a medição de marketing é agora um facilitador estratégico. Ao integrar metodologias, incorporá-las à cultura e focar tanto no desempenho quanto na marca, os CMOs podem defender seus orçamentos e alcançar um crescimento sustentável.

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