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Desvendando o Potencial da Inteligência Artificial na Elevação da Produtividade

Introdução:

A revolução digital tem remodelado o cenário empresarial, e a Inteligência Artificial (IA) emergiu como uma ferramenta poderosa para impulsionar a produtividade das empresas. Neste artigo, exploraremos sete pontos fundamentais nos quais a IA pode catalisar a eficiência operacional e promover o crescimento sustentável.

1. Tomada de Decisão Aprimorada:

A IA oferece análises avançadas que podem processar grandes volumes de dados em tempo real. Algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões e tendências, permitindo uma tomada de decisão mais informada. Isso capacita os gestores a antecipar desafios, otimizar estratégias e aumentar a eficácia operacional.

2. Automação de Processos Repetitivos:

Rotinas operacionais monótonas podem consumir considerável tempo e recursos. A IA, através da automação de processos, libera a força de trabalho para tarefas mais estratégicas. Isso não apenas acelera a produção, mas também minimiza erros humanos, resultando em uma operação mais eficiente.

3. Atendimento ao Cliente Aprimorado:

Sistemas de IA, como chatbots e assistentes virtuais, estão redefinindo o atendimento ao cliente. Respostas instantâneas, personalização e análise preditiva melhoram significativamente a experiência do cliente, aumentando a fidelidade e a satisfação.

4. Otimização da Cadeia de Suprimentos:

A gestão eficiente da cadeia de suprimentos é vital para a produtividade. A IA oferece previsões de demanda mais precisas, rastreamento em tempo real e otimização de inventário, reduzindo custos e melhorando a eficiência logística.

5. Personalização de Produtos e Serviços:

A IA capacita as empresas a entenderem melhor as preferências dos clientes. Recomendações personalizadas, ofertas sob medida e experiências adaptadas impulsionam as vendas e constroem lealdade, aumentando a efetividade das estratégias de marketing.

6. Manutenção Preditiva:

A manutenção preventiva é crucial para evitar interrupções nas operações. Sistemas baseados em IA analisam dados de sensores e históricos de manutenção para prever falhas, permitindo a programação de manutenções antes que ocorram problemas, reduzindo custos e aumentando a confiabilidade dos equipamentos.

7. Desenvolvimento de Produtos Inovadores:

A IA impulsiona a inovação ao acelerar a pesquisa e desenvolvimento. Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes conjuntos de dados, identificando oportunidades de mercado e ajudando na criação de produtos mais alinhados às demandas dos consumidores.

Conclusão:

A Inteligência Artificial é uma aliada estratégica na busca pela elevação da produtividade empresarial. Ao incorporar essas tecnologias em suas operações, as empresas não apenas ganham eficiência, mas também se posicionam para enfrentar os desafios da economia moderna com resiliência e inovação. À medida que a IA continua a evoluir, o potencial de transformação empresarial só se amplia, oferecendo um horizonte promissor para aqueles que ousam explorar suas possibilidades.

Desvendando o Futuro Sustentável: 24 Estratégias de Colaboração da Inteligência Artificial com a Pauta ESG

AI and ESG

Introdução:
No cenário empresarial contemporâneo, a busca por práticas sustentáveis e socialmente responsáveis ganha cada vez mais destaque. A ascensão da pauta ESG (Ambiental, Social e Governança) reflete a crescente conscientização sobre a necessidade de integrar aspectos éticos e sustentáveis às operações corporativas. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) emerge como uma ferramenta poderosa, capaz de impulsionar as empresas em direção a uma atuação mais alinhada com os princípios ESG.

1. Otimização Energética:
Utilize algoritmos de IA para monitorar e otimizar o consumo energético, reduzindo desperdícios e promovendo eficiência.

2. Análise de Emissões de Carbono:
Implemente sistemas de IA para analisar e relatar as emissões de carbono, permitindo uma gestão mais precisa e a definição de metas sustentáveis.

3. Rastreabilidade na Cadeia de Suprimentos:
Utilize a IA para criar sistemas de rastreabilidade, garantindo a transparência e responsabilidade na cadeia de suprimentos.

4. Diversidade e Inclusão:
Adote algoritmos de IA para revisar processos de recrutamento, promovendo a diversidade e inclusão no ambiente de trabalho.

5. Educação Ambiental:
Desenvolva chatbots e plataformas de educação baseadas em IA para conscientizar os colaboradores sobre práticas sustentáveis.

6. Prevenção de Riscos Sociais:
Implemente sistemas de IA para identificar potenciais riscos sociais e mitigar impactos adversos nas comunidades.

7. Governança Transparente:
Utilize algoritmos de IA para melhorar a transparência nas práticas de governança corporativa, fortalecendo a confiança dos investidores.

8. Monitoramento de Ética Empresarial:
Desenvolva sistemas de IA para monitorar e analisar comportamentos éticos, identificando possíveis desvios e evitando práticas antiéticas.

9. Eficiência Hídrica:
Utilize algoritmos de IA para monitorar o consumo de água e desenvolver estratégias para a gestão sustentável desse recurso.

10. Inovação Sustentável:
Promova hackathons e competições baseadas em IA para incentivar a inovação sustentável entre os colaboradores.

11. Avaliação de Impacto Social:
Implemente métricas baseadas em IA para medir o impacto social das operações, auxiliando na definição de estratégias de melhoria.

12. Uso Responsável de Dados:
Desenvolva políticas de privacidade guiadas por IA, garantindo o uso responsável e ético dos dados dos clientes e colaboradores.

13. Logística Sustentável:
Utilize algoritmos de roteamento baseados em IA para otimizar a logística, reduzindo emissões e custos ambientais.

14. Gestão de Resíduos:
Implemente sistemas de IA para gerenciar e reduzir eficientemente os resíduos produzidos pela empresa.

15. Saúde e Segurança no Trabalho:
Adote sistemas de IA para monitorar condições de trabalho, promovendo ambientes seguros e saudáveis.

16. Estratégias de Investimento Sustentável:
Utilize algoritmos de IA para analisar oportunidades de investimento alinhadas com os princípios ESG.

17. Avaliação de Fornecedores Sustentáveis:
Desenvolva ferramentas baseadas em IA para avaliar a sustentabilidade dos fornecedores, promovendo parcerias éticas.

18. Engajamento com Stakeholders:
Utilize chatbots e análise de sentimentos baseada em IA para entender as necessidades e expectativas dos stakeholders.

19. Transição para Energias Renováveis:
Utilize modelos de previsão baseados em IA para planejar e implementar a transição para fontes de energia renovável.

20. Compensação de Carbono:
Desenvolva algoritmos para calcular e compensar as emissões de carbono, contribuindo para a neutralidade climática.

21. Compliance ESG Automatizado:
Implemente sistemas de IA para monitorar e garantir o cumprimento de regulamentações ESG.

22. Compartilhamento de Melhores Práticas:
Crie plataformas de compartilhamento de conhecimento baseadas em IA para disseminar boas práticas ESG entre empresas.

23. Auditoria ESG:
Utilize IA para automatizar processos de auditoria, garantindo uma avaliação precisa das práticas ESG da empresa.

24. Desenvolvimento de Tecnologias Sustentáveis:
Incentive a pesquisa e desenvolvimento de tecnologias inovadoras baseadas em IA que promovam a sustentabilidade em diversos setores.

Conclusão:
A convergência entre inteligência artificial e pauta ESG não apenas representa uma tendência, mas uma necessidade imperativa no mundo empresarial atual. Ao adotar essas 24 dicas, as empresas estarão não apenas se alinhando aos princípios éticos e sustentáveis, mas também garantindo um futuro mais resiliente, inovador e socialmente responsável. A inteligência artificial, quando empregada estrategicamente, se torna um catalisador poderoso para a transformação positiva que as empresas precisam para prosperar em um ambiente global cada vez mais consciente e exigente.

Instalando PostgreSQL no Rocky Linux

Logo do Rocky Linux

INSTALANDO FERRAMENTAS  

yum install rsync wget nfs-utils

CONFIGURANDO IDIOMA DO SISTEMA OPERACIONAL

dnf install langpacks-en glibc-all-langpacks -y

localectl status

 localectl set-locale LANG=pt_BR.UTF-8

INSTALANDO O POSTGRESQL 15

cd /usr/local/src

sudo dnf install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-9-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm -y

sudo dnf update -y

sudo dnf install postgresql15-server -y

sudo /usr/pgsql-15/bin/postgresql-15-setup initdb

sudo systemctl start postgresql-15

sudo systemctl enable postgresql-15

sudo systemctl status postgresql-15

INSTALANDO PACOTES ADICIONAIS DO POSTGRES E REQUISITOS

dnf config-manager –enable crb

dnf install perl-IPC-Run

sudo dnf install postgresql15-contrib

sudo dnf install postgresql15-devel

CONFIGURANDO LIBS E PATH

 vi /etc/profile.d/postgresql.sh

export PATH=/usr/pgsql-15/bin:$PATH

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/pgsql-15/lib:$LD_LIBRARY_PATH

export PGDATA=/dados/pgdata

chmod 755 /etc/profile.d/postgresql.sh

source /etc/profile.d/postgresql.sh

INSTALANDO ORACLE_FDW

sudo dnf makecache –refresh

sudo dnf -y install libnsl

cd /usr/local/src

yum install libaio

yum install wget

wget https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/195000/oracle-instantclient19.5-basic-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

wget https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/195000/oracle-instantclient19.5-devel-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

wget https://download.oracle.com/otn_software/linux/instantclient/195000/oracle-instantclient19.5-tools-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

rpm -i oracle-instantclient19.5-basic-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

rpm -i oracle-instantclient19.5-devel-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

rpm -i oracle-instantclient19.5-tools-19.5.0.0.0-1.x86_64.rpm

wget https://github.com/laurenz/oracle_fdw/archive/master.zip

mv master.zip oracle_fdw.zip

unzip oracle_fdw.zip

cd oracle_fdw-master/

ls -l /usr/include/oracle/

OPCAO 1:

cp Makefile orig_makefile

sed -i ‘s/19.6/19.5/g’ Makefile

OPCAO 2:

 #add the following to Makefile yourself:

To PG_CPPFLAGS add 

-I/usr/include/oracle/XX.X/client64

, and to SHLIB_LINK add

 -L/usr/lib/oracle/XX.X/client64/lib.

make

make install

INSTALANDO TDS-FDW

cd /usr/local/src

sudo yum install epel-release

#sudo sudo dnf -qy module disable postgresql

dnf install tds_fdw_15

CONFIGURANDO SSH PASSWORDLESS

ssh-keygen -b 4096

ssh-copy-id user@remote-host-ip-address

INSTALANDO ZABBIX AGENT

rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/6.0/rhel/9/x86_64/zabbix-release-6.0-4.el9.noarch.rpm

dnf clean all

dnf install zabbix-agent

systemctl restart zabbix-agent

systemctl enable zabbix-agent

POSTGRES UPGRADE

pg_ctl promote

pg_ctl stop master

pg_ctl stop slave

time /usr/pgsql-15/bin/pg_upgrade –old-bindir=/usr/pgsql-12/bin –new-bindir=/usr/pgsql-15/bin –check –old-datadir=/dados/pgdata –new-datadir=/dados/pgdata_15  > /tmp/pgupgrade.log 2>&1

[Fundamentos] Airflow

Imagem em formato de jogos 8 bits com os dizeres "Introudção ao Airflow"

Neste vídeo, o Lucas nos explica sobre a ferramenta de orquestração Airflow e seus componentes fundamentais.

[Fundamentos] PL/pgSQL

Imagem de um elefante no mundo de Miecraft

PL/pgSQL é uma linguagem de programação procedural que é usada para escrever funções e procedimentos armazenados no banco de dados PostgreSQL. Ela é projetada para permitir que os desenvolvedores criem rotinas personalizadas que possam ser executadas dentro do próprio banco de dados, oferecendo um desempenho muito melhor do que se a mesma lógica fosse escrita em uma linguagem de programação externa.

Essa linguagem permite aos desenvolvedores criar funções que podem manipular dados diretamente dentro do banco de dados, facilitando a criação de rotinas complexas e melhorando o desempenho da aplicação como um todo. Por exemplo, é possível criar funções para realizar operações como inserir, atualizar ou excluir dados em uma tabela, além de executar consultas complexas e operações de controle de fluxo.

Em resumo, a linguagem PL/pgSQL é uma ferramenta poderosa para desenvolvedores que precisam criar rotinas personalizadas dentro do banco de dados PostgreSQL. Com ela, é possível aumentar a eficiência e a segurança da aplicação, melhorando o desempenho e reduzindo a necessidade de comunicação com o servidor de banco de dados.

Aprenda mais sobre esta linguagem com a Aurora:
https://youtu.be/4qmhCcFW_3U

Série Fundamentos: Data Warehouse

Imagem ilustrativa mostrando um corredor com vários servidores

Existem vários tipos de modelagem utilizados em Data Warehouses, cada um com suas vantagens e desvantagens. Aqui estão alguns dos tipos mais comuns:

  1. Modelagem Dimensional: Este tipo de modelagem é amplamente utilizado em Data Warehouses e é baseado em dimensões e fatos. As dimensões representam as características dos dados, enquanto os fatos representam as medidas dos dados. Esse tipo de modelagem permite que os usuários acessem facilmente as informações por meio de relatórios e análises.
  2. Modelagem Entidade-Relacionamento (ER): Esse tipo de modelagem é baseado no relacionamento entre entidades, ou seja, objetos, pessoas ou eventos do mundo real. As entidades são representadas por tabelas e seus relacionamentos são estabelecidos por meio de chaves estrangeiras. Esse tipo de modelagem é adequado para bancos de dados transacionais, mas não é tão eficiente para Data Warehouses.
  3. Modelagem Star Schema: A modelagem Star Schema é uma variação da modelagem dimensional que organiza os dados em torno de um fato central, com as dimensões ligadas a ele em forma de estrela. Esse tipo de modelagem é eficiente e fácil de usar, mas pode ser limitado em termos de flexibilidade.
  4. Modelagem Snowflake Schema: A modelagem Snowflake Schema é uma extensão da modelagem Star Schema, em que as dimensões são normalizadas em subdimensiones. Isso ajuda a reduzir a redundância dos dados, mas também pode tornar a modelagem mais complexa.
  5. Modelagem Semi-Additive: A modelagem Semi-Additive é usada quando algumas medidas podem ser somadas em algumas dimensões, mas não em outras. Por exemplo, você pode somar as vendas por dia, mas não por mês. Esse tipo de modelagem é usado quando há uma necessidade de fazer cálculos complexos com medidas.

Esses são apenas alguns exemplos de tipos de modelagem usados em Data Warehouses. A escolha do tipo de modelagem depende do tipo de dados que você está trabalhando e dos requisitos de negócios da sua empresa.

A Linguagem SQL

Imagem ilustrativa mostrando a palavra SQL

A linguagem SQL (Structured Query Language) foi desenvolvida no início dos anos 70 por um grupo de pesquisadores da IBM liderado por Donald D. Chamberlin e Raymond F. Boyce. Na época, eles trabalhavam no desenvolvimento de um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional (RDBMS) chamado System R, que foi o precursor do DB2, um dos sistemas de gerenciamento de banco de dados mais populares do mundo.

A ideia por trás do SQL era criar uma linguagem de consulta de banco de dados que fosse fácil de entender e usar, independentemente do sistema de gerenciamento de banco de dados que estivesse sendo usado. A linguagem foi projetada para ser declarativa, ou seja, para permitir que os usuários descrevessem o que queriam encontrar nos dados, em vez de como encontrá-los.

O SQL foi lançado oficialmente pela IBM em 1979 como parte do System R, e rapidamente se tornou uma das linguagens de consulta de banco de dados mais populares do mundo. Com o tempo, outras empresas começaram a adotar o SQL em seus próprios sistemas de gerenciamento de banco de dados, e em 1986 a ANSI (American National Standards Institute) estabeleceu o primeiro padrão para a linguagem.

Desde então, o SQL evoluiu muito, com novos recursos sendo adicionados regularmente. A linguagem é amplamente usada hoje em dia em uma ampla variedade de aplicações e sistemas de gerenciamento de banco de dados, desde pequenos aplicativos de desktop até grandes sistemas corporativos. O SQL também é suportado por uma grande variedade de fornecedores de software e serviços de banco de dados, tornando-se uma das linguagens de consulta mais universais e amplamente adotadas do mundo.

Aprenda mais sobre a linguagem SQL com a nossa Analista de Dados, Aurora Cardoso:
https://youtu.be/IsV6O7lPMZc

Fundamentos do Metabase

Imagem mostra um gráfico de barras feito no Metabase

Metabase e Power BI são duas ferramentas de visualização de dados que podem ajudar a transformar dados em informações valiosas para tomada de decisões. Ambas as ferramentas oferecem recursos avançados de visualização e análise, e podem se integrar com uma variedade de fontes de dados.

No entanto, há algumas diferenças entre essas duas ferramentas. O Power BI é uma ferramenta de business intelligence (BI) completa, enquanto o Metabase é mais focado em análise de dados e visualização de dados.

O Power BI oferece recursos avançados de análise de dados, como modelagem de dados, processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Ele também possui recursos de colaboração avançados, como compartilhamento de relatórios e dashboards, e pode ser integrado com outras ferramentas da Microsoft, como o Excel e o SharePoint.

Já o Metabase é uma ferramenta de visualização de dados mais leve e fácil de usar, projetada para ajudar a criar dashboards em minutos, em vez de horas. Ele é mais acessível para equipes que precisam de acesso rápido a informações e insights de dados, sem ter que passar por um longo processo de configuração e aprendizado de uma ferramenta mais complexa.

O Metabase é de código aberto e gratuito para uso, o que o torna uma ótima opção para startups e pequenas empresas. Ele também possui uma comunidade de usuários ativos que compartilham recursos e exemplos, além de uma ampla gama de conectores de banco de dados.

Em resumo, enquanto o Power BI é uma ferramenta mais completa e poderosa de business intelligence, o Metabase é mais acessível e fácil de usar para equipes que precisam de acesso rápido a insights de dados. A escolha entre as duas dependerá das necessidades específicas de cada equipe e organização.

Para saber mais sobre o Metabase, assista nosso webinar em nosso canal do YouTube:
https://youtu.be/v2kaUY29CFY