Boletim informativo Artefact – 29 de junho de 2022.
Edição sobre a transformação data e a
Nesta edição mensal, vamos nos concentrar na transformação data e nos desafios que os Diretores de Data (CDO) enfrentam, por meio de artigos escritos por nossos especialistas.
O senhor poderá ler as opiniões e análises deles sobre diversos temas, tais como data governance: um pré-requisito para o sucesso de um projeto de IA, datamesh: data — o caminho para a descentralização, Engenharia data, Depoimento em vídeo da RECKITT sobre o projeto do motor audience e muito mais.
Os cinco desafios mais urgentes que os diretores executivos da Data enfrentam atualmente
Ghadi Hobeika, Managing Partner da Artefact nos EUA, compartilha suas principais reflexões após liderar uma sessão paralela com a participação de diversos diretores executivos de Data durante a Cúpula Digital Norte-Americana de Data e Análise de Dados: O futuro do líder de data.
Entre os principais obstáculos e percepções que eles expressaram, destacam-se:
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- Definir claramente seu escopo de trabalho
- Data A governança é fundamental
- Rompendo silos de negócios
- Retenção de talentos por meio de
trajetórias de desenvolvimento profissional - Criando um caso para a mudança
Data Governança, um pré-requisito para o sucesso do projeto de IA
Em uma entrevista, Justine Nerce, sócio da Artefact, discute a importância da data governance e o posicionamento específico da Artefact nessa área.
Justine recorre à sua experiência para responder a perguntas como:
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- Quais são os desafios do data governance atualmente?
- Como o Artefact ajuda as empresas a implementar o data governance?
- O que há de único na visão global da Artefact?
- O senhor tem algum exemplo concreto de apoio que já tenha prestado?
- O que podemos esperar no futuro, quando todos tiverem implementado o data governance?
Data Mesh: o caminho para a descentralização do data
Pascal Coggia, Reino Unido Managing Director e Sócio e Christopher Bannocks, ex-diretor de Data na Canon e no ING Bank, explica o que é e o que não é a rede Data Mesh, e por que ela é tanto uma mentalidade quanto uma abordagem.
Juntos, eles abordam algumas das perguntas mais frequentes, incluindo:
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- O que é a malha Data? Qual é a diferença em relação a um lago data?
- O que significa “data como um produto”?
- Quais são os benefícios para as empresas?
- Quais são os desafios para a adoção da malha Data?
- Quando uma empresa está pronta para adotar uma estratégia de malha Data?
- Que tipos de empresas estão implementando com sucesso o Data Mesh?
As estratégias de gestão Data estão em constante evolução, e as organizações precisam estar preparadas para se adaptar às mudanças a fim de se manterem competitivas.
Como será o futuro da engenharia do data?
Benoît Goujon, Data Engineer em Artefact, aborda como o cargo de engenheiro data evoluiu e como as responsabilidades do cargo variam de uma empresa para outra.
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- Os engenheiros do Data aproveitarão enormemente as tecnologias do cloud e os produtos SaaS
- Os engenheiros do Data passarão menos tempo codificando e mais tempo monitorando
- Os engenheiros do Data passarão das equipes de funcionalidades para a equipe de base
Além disso, Benoît acredita que a próxima geração de engenheiros da data não trabalhará em um produto específico da data. O objetivo deles será tornar as equipes de produto mais produtivas.
Como a RECKITT otimizou seus gastos com mídia e aumentou as vendas com a solução do Artefact Audience Engine
Assista ao vídeo para ver como nossa equipe ajudou a Reckitt a se transformar em uma empresa com foco no digital e a utilizar o data de forma eficaz para aumentar as vendas com o Artefact Audience Engine, que utiliza modelos de aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) para transformar o data em insights acionáveis. Equipes multidisciplinares ajudaram a implementar e ampliar a escala do Audience Engine em todos os negócios globais da Reckitt. Isso
resultou em campanhas de teste e aprendizagem que demonstraram Aumento de 30% no ROI dos gastos com mídia!
Documento técnico: “Maximizando o impacto do aprendizado de máquina com análises prescritivas.”
Este white paper, elaborado por especialistas em ambos IBM e Artefact destaca três exemplos concretos:
:
- Planejamento da demanda: Determinação da estratégia de produção ideal
- Otimização de campanhas de marketing: Realizar mais campanhas com menos orçamento
- Estratégia de preços: Encontrar o preço certo para aumentar o lucro
Como o Artefact é um Parceiro de Negócios Silver da IBM, os Artefact e Data Consultants trabalham em estreita colaboração com os especialistas comerciais e técnicos da IBM.
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