Dose de Conhecimento sobre Dados #11

Sua dose de conhecimento sobre dados acabou de chegar!

Author

Nalk
June 26, 2024

Chegou a sua dose de conhecimento sobre dados para você se manter sempre atualizado!

Pequeno spoiler de hoje: 

🤝 União entre marca e dados: entenda o brandformance
🤖 AI transformando data science: 8 maneiras essenciais
🔒 TikTok e a manipulação de dados: entenda a controvérsia
🍪 Eliminação Gradual: de Cookies de Terceiros no Chrome

Bora para as notícias!

🤝 União entre marca e dados: entenda o Brandformance

Brandformance é uma estratégia que combina branding e performance marketing, aproveitando a análise de dados para otimizar campanhas de marketing. Ao unir esses elementos, é possível medir e ajustar as ações de forma contínua, resultando em campanhas mais eficazes e mensuráveis.

  • Coleta de dados: Ferramentas como mídias sociais, Google Analytics, CRM e e-mail marketing são utilizadas para coletar informações valiosas.

  • Análise de dados: Os dados coletados são analisados para medir engajamento, awareness da marca, conversões e ROI.

  • Personalização: A análise permite uma segmentação precisa e criação de conteúdos personalizados, melhorando a eficiência das campanhas.

Essa metodologia visa integrar a construção da marca com objetivos de performance, permitindo que as empresas maximizem o impacto de suas campanhas. Em vez de tratar branding e performance marketing como estratégias separadas, o brandformance promove uma abordagem holística, onde cada ação é orientada por dados e resultados.

Opinião do Yago: Adotar o brandformance pode ser um grande diferencial para empresas que buscam eficiência e resultados sólidos em suas campanhas de marketing. Essa estratégia permite uma maior agilidade e precisão na tomada de decisões, alinhando os objetivos de branding com metas de performance. A personalização das campanhas, baseada em dados concretos, eleva o nível de engajamento e satisfação do público, potencializando o retorno sobre o investimento.

🤖 AI transformando data science: 8 maneiras essenciais

A inteligência artificial (IA) tem revolucionado a ciência de dados de várias formas. Aqui estão as principais mudanças:

  1. Preparação automatizada de dados: A IA reduz erros humanos e economiza tempo ao preparar dados para análise, na verdade, 76% dos cientistas de dados passam por todo o processo de preparação dos dados, como selecionar, limpar e processar esses dados. Processos que antes levavam semanas agora podem ser concluídos em horas.

  2. Detecção de padrões em grandes conjuntos de dados: IA pode identificar relações sutis e complexas em dados massivos que humanos podem não perceber, proporcionando insights valiosos.

  3. Análises preditivas avançadas: Algoritmos de IA melhoram previsões de mercado e tendências, tornando-as mais precisas e confiáveis. Isso ajuda as empresas a se anteciparem às mudanças de mercado e a tomarem decisões informadas.

  4. Assistentes virtuais para exploração de dados: Ferramentas de IA, como chatbots e assistentes virtuais, facilitam a exploração e a compreensão dos dados, permitindo que pessoas com menos conhecimento técnico também possam utilizá-los efetivamente.

  5. Prevenção de fraudes: IA fortalece a segurança dos dados ao detectar atividades suspeitas em tempo real, protegendo as empresas contra fraudes e ataques cibernéticos.

  6. Recrutamento automatizado: IA pode filtrar e avaliar candidatos com mais precisão, economizando tempo e aumentando a eficiência dos processos de recrutamento. Algoritmos analisam currículos, perfis de redes sociais e outros dados para identificar os melhores candidatos.

  7. Automatização de tarefas repetitivas: A IA aumenta a eficiência operacional ao automatizar tarefas repetitivas, liberando cientistas de dados para se concentrarem em análises mais complexas e estratégicas.

  8. Transparência aprimorada: IA facilita a compreensão de como decisões são tomadas, aumentando a confiança nas soluções de IA. Modelos explicativos ajudam a desvendar o funcionamento interno dos algoritmos, permitindo uma maior transparência.

Opinião do Yago: A adoção da IA na ciência de dados não só otimiza processos, mas também eleva a precisão e a segurança das análises. Essa transformação tecnológica permite que empresas operem de maneira mais ágil e eficiente, adaptando-se rapidamente às mudanças de mercado. A personalização e a automatização de tarefas repetitivas são apenas alguns dos benefícios que a IA traz, permitindo que os cientistas de dados se concentrem em problemas mais complexos e estratégicos.

🔒 TikTok e a manipulação de dados: entenda a controvérsia

Recentemente, foi descoberto que a TikTok, de propriedade da ByteDance, manipulou os dados de vários anunciantes americanos importantes, como Amazon, Disney e The New York Times. Segundo a investigação da Forbes, informações sensíveis dos anunciantes, incluindo acordos financeiros, dados fiscais e detalhes de clientes, estavam amplamente acessíveis a funcionários tanto nos EUA quanto na China, levantando sérias preocupações de privacidade e segurança​.

Principais pontos da controvérsia:

  • Acesso inadequado a dados: Funcionários da ByteDance tinham acesso a informações críticas dos anunciantes, incluindo dados de desempenho de anúncios e informações de clientes.

  • Práticas de vendas questionáveis: Sob pressão para atingir metas de receita agressivas, alguns funcionários usaram dados dos anunciantes para incentivar gastos maiores de seus concorrentes, uma prática considerada antiética.

  • Investigação governamental: O governo dos EUA está investigando o manuseio dos dados, o que pode levar a uma legislação que exige que a ByteDance se desfaça do TikTok para continuar operando nos EUA.

  • Resposta do TikTok: A empresa implementou mudanças para separar as operações dos EUA das da China, mas a integração histórica entre TikTok e ByteDance continua a levantar preocupações sobre a proteção de dados​.

Opinião do Yago: A situação do TikTok é um alerta para todas as empresas sobre a importância da transparência e segurança na gestão de dados. A confiança dos clientes e parceiros pode ser seriamente abalada quando práticas inadequadas são reveladas, destacando a necessidade de políticas rígidas e controle de acesso robusto para proteger informações sensíveis.

🚀 Desafios do big data: segurança, privacidade e qualidade

No AI Summit London, especialistas de empresas líderes dos setores de energia, saúde e telecomunicações compartilharam os desafios e oportunidades ao utilizar big data. Embora estejam personalizando experiências e tomando decisões informadas, enfrentam questões de segurança e privacidade ao coletar e armazenar dados.

Elena González Garcia, da Scottish Power, destacou a dificuldade de integrar dados de contratados, sugerindo contratos mais orientados por dados para melhorar a acessibilidade e a qualidade.

Jamaria Kong, da TowerBrook Capital Partners, e Kamal Jain, da BT, falaram sobre a importância de sandboxes para testar e experimentar com dados antes de movê-los para produção, garantindo um ambiente seguro e uma única fonte de verdade.

Pavithra Rajendran, do Great Ormond Street Hospital for Children, enfatizou a complexidade da segurança cibernética ao gerenciar dados sensíveis de pacientes, muitas vezes limitando o uso de soluções em nuvem.

O treinamento de pessoal para melhorar a qualidade dos dados e a exploração de IA generativa para limpar dados foram estratégias discutidas para garantir dados suficientemente bons para testar e implementar novas soluções.

Opinião do Yago: Os desafios do big data ressaltam a necessidade de contratos bem elaborados, ambientes de teste seguros e treinamento contínuo para garantir a qualidade e a segurança dos dados. As empresas devem investir em ferramentas e processos robustos para gerenciar esses aspectos críticos, permitindo que usem dados de forma eficaz e segura.

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