TechNet Virtual Lab: Office 365 Advanced Threat Protection


A Microsoft disponibilizou recentemente em sua página Laboratórios Virtuais TechNet o laboratório virtual Office 365 Advanced Threat Protection – Guia Interativo.

Os laboratórios virtuais permitem que usuários e profissionais de TI testem recursos dos sistemas operacionais e de outros produtos da Microsoft via nuvem como se estivessem usando seus próprios PCs.

Isto é útil para quem não quer perder tempo criando uma máquina virtual apenas para testar um recurso específico.

TechNet Virtual Lab: Office 365 Advanced Threat Protection – Guia Interativo

Para quem não sabe, o Office 365 Advanced Threat Protection oferece proteção em tempo real para email em ambientes corporativos. O serviço foi atualizado no início deste ano e ganhou novos recursos como URL Detonation e Dynamic Delivery.

De acordo com a Microsoft, o recurso URL Detonation ajuda a impedir que os usuários sejam comprometidos por arquivos oferecidos através de URLs maliciosas.

Quando o usuário recebe um email, o Advanced Threat Protection analisa as URLs na mensagem procurando por comportamento malicioso.

Se o usuário clicar no link durante a verificação, ele verá o alerta falando que a mensagem está sendo verificada. Se o link for detectado como malicioso, um novo alerta será exibido recomendando que o usuário não clique no link.

Os administradores podem configurar a política SafeLink para monitorar os cliques dos usuários. Isto é útil para casos onde eles burlam os alertas para acessar sites bloqueados pelo Advanced Threat Protection.

TechNet Virtual Lab: Office 365 Advanced Threat Protection
Já o recurso Dynamic Delivery do Office 365 Advanced Threat Protection permite que os usuários leiam as mensagens de email enquanto os anexos são verificados.

Durante a verificação, o anexo é substituído por um “placeholder” com a notificação indicando que a verificação do verdadeiro anexo está em andamento.

Se o usuário clicar neste “placeholder”, ele verá uma mensagem mostrando o progresso da verificação. Se o anexo for malicioso, o Office 365 Advanced Threat Protection notificará o usuário.

Neste laboratório virtual você verá como o Office 365 Office 365 Advanced Threat Protection pode ajudar a impedir que anexos maliciosos cheguem aos destinatários, proteger usuários contra links maliciosos e mais com recursos como os mencionados acima.

Confira o laboratório virtual clicando aqui e saiba mais sobre o serviço aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Microsoft.com  https://products.office.com/en/exchange/online-email-threat-protection

Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões


A Microsoft anunciou nesta semana em seu blog que o Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões em todo o mundo.

As quatro novas regiões onde o banco de dados está disponível são: Germany Central, Germany Northeast, Korea Central e Korea South.

Em setembro de 2016 a empresa anunciou a disponibilidade no Brasil e em mais três regiões (North Europe, Japan East e Australia Southeast), elevando o total de regiões  época para 18.

Azure SQL Data Warehouse

De acordo com a Microsoft, o Azure SQL Data Warehouse é um banco de dados baseado em nuvem e expansível com capacidade de processar volumes imensos de dados, relacionais e não relacionais. Criado em arquitetura MPP (processamento paralelo maciço), o SQL Data Warehouse pode lidar com sua carga de trabalho corporativa.

– Combina o banco de dados relacional do SQL Server com os recursos de expansão na nuvem do Azure. Você pode aumentar, diminuir, pausar ou retomar a computação em segundos. Você economiza custos expandindo a CPU quando for necessário e cortando o uso durante os horários de pico.

Azure SQL Data Warehouse agora está disponível em 27 regiões

– Aproveita a plataforma do Azure. É fácil de implantar, apresenta uma manutenção tranquila e é totalmente tolerante a falhas graças aos backups automáticos.

– Complementa o ecossistema do SQL Server. Você pode desenvolver com o T-SQL (Transact-SQL) do SQL Server e ferramentas conhecidas.

Saiba mais sobre o Azure SQL Data Warehouse aqui e confira os preços clicando aqui.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com –

Participe do evento online Live Migration na Nuvem


A Microsoft realizará no próximo dia 31 de maio o evento online Live Migration na Nuvem, que trará palestras relevantes de especialistas em cloud, containers e soluções Open Source do mercado mundial e nacional.

Entenda como movimentar dinamicamente seus ambientes entre diferentes provedores de nuvem sem downtime e perda de dados, além de aprender como solucionar os principais problemas de DevOps utilizando Live Migration por meio de exemplos práticos de implementação de soluções.

O evento será realizado no dia 31 de maio e das 19:30 às 22:30. Mais detalhes podem ser encontrados aqui.

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A Microsoft realizará no próximo dia 31 de maio o evento online Live Migration na Nuvem, que trará palestras relevantes de especialistas em cloud, containers e soluções Open Source do mercado mundial e nacional

Agenda do evento Live Migration na Nuvem

19h30 – Abertura

O novo mundo dos containers – Osvaldo Daibert
Especialista em desenvolvimento de aplicações para nuvem na Microsoft abordará a mudança radical pela qual a forma de desenvolvimento de software está passando. Seja em aplicações hospedadas em nuvens PaaS ou IaaS, os containers e microservices são os alicerces dessa mudança, ajudando a movimentar o novo modelo de integração entre Profissionais de IT e Desenvolvedores.

Containers as a Service (CaaS) – Alessandro Jannuzzi
Gerente de inovações e novas tecnologias da Microsoft Brasil explanará o assunto Container como Serviço, mostrando como o Azure Container Service otimiza a configuração de tecnologias e ferramentas Open Source, como Mesosphere DCOS na plataforma de nuvem. Abordará algumas features deste, como a portabilidade para recipientes e configuração de aplicativo.

Live Migration com Jelastic – Ruslan Synytsky
CEO e fundador da Jelastic, empresa que entrega DevOps com orquestração de containers apresentará como algumas das principais questões DevOps podem ser resolvidas utilizando a opção de Live Migration, e como implementar esta solução, de forma que sua migração seja tranquila e altamente automatizada. Veremos como mover uma aplicação da nuvem AWS para o Microsoft Azure, sem paradas e sem perda de dados!

Q&A
Tire suas dúvidas com os palestrantes do evento Live Migration na Nuvem.

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com

Azure Marketplace agora oferece máquinas virtuais com SQL Server Express


A Microsoft anunciou recentemente no blog do Azure que o Azure Marketplace agora oferece máquinas virtuais com as versões 2014, 2012 e 2008 R2 do SQL Server Express.

O SQL Server Express é uma edição gratuita do SQL Server e é ideal para aprender, desenvolver e capacitar aplicativos Web, para desktop e para servidores de pequeno porte.

Azure Marketplace agora oferece máquinas virtuais com SQL Server Express
O SQL Server Express pode ser usado com linguagens de programação como .NET, JDBC, PHP e outras e suporta aplicações Web como WordPress e Drupal.

A versão Express tem algumas limitações, como 1GB de memória e 10GB por banco de dados. As máquinas virtuais incluem tanto o SQL Server Express como o SQL Server Management Studio.

O SQL Server Express é gratuito, então só será preciso pagar pela execução da máquina virtual.

Confira as máquinas virtuais com SQL Server Express no Azure Marketplace:

Clique na imagem para conferir as máquinas virtuais no Azure Marketplace

Clique na imagem para conferir as máquinas virtuais no Azure Marketplace

Fontes e Direitos Autorais: Baboo.com.

Microsoft SQL Server 2016 e JSON uma combinação bem interessante – Parte I


Muito bom dia, comunidade, segunda – feira, eita dia complicado para se começar uma nova semana. Mas a esperança é que temos mais um feriado pela frente, kkkkkk!!!! Como tudo em nossas vidas sempre nos deparamos com situações inusitadas, adversas e até mesmo aqueles que parecem que não vamos conseguir encontrar uma solução ou possível resposta.

Pensando desta forma podemos fazer um paralelo entre muitas situações que nos encontramos quando estamos trabalhando em nossos projetos de banco de dados, mais especificamente quando um desenvolvedor totalmente focado em seu código fonte imagina como seria possível utilizar um pequeno código Java Script como forma de consumir ou até mesmo armazenar um dado.

Será que isso seria possível? A resposta até meados de 2015 seria não, mas agora com o surgimento do Microsoft SQL Server 2016 e suas novidades, dentre elas o suporte nativo ao JSON podemos afirmar que sim, é possível sim trabalhar com esta notação de objetos diretamente no SQL Server.

Esta e outras novidades do Microsoft SQL Server 2016 foram destacadas neste mesmo blog, caso você ainda não tenha acessado, fique a vontade, selecione um dos links abaixo e descubra quais são estas novidades:

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2015/07/10/microsoft-sql-server-2016-lista-de-novidades-parte-i/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2015/07/16/microsoft-sql-server-2016-lista-de-novidades-parte-ii/

https://pedrogalvaojunior.wordpress.com/2015/07/30/microsoft-sql-server-2016-lista-de-novidades-final/

 

Introdução

Parece até uma brincadeira ou promessa de político, mas para o time de engenheiros do SQL Server isso não é bem assim. O suporte ao JSON era uma das mais aguardadas novidades desta nova versão do SQL Server, além disso, no site do Microsoft connect site, o JSON estava muito bem classificado entre os itens que mais havia recebido votos para ser incluído como uma das novas funcionalidades do SQL Server 2016, foram mais de 1000 votos dedicados somente a esta funcionalidade.

Como forma de atender a comunidade e também trazer uma grande funcionalidade utilizada pelos desenvolvedores ao Microsoft SQL Server 2016, a própria Microsoft entendeu o quanto este recurso poderia ser importante e um grande diferencial para esta nova versão. A introdução do JSON não consiste basicamente no acrescimento de um novo recurso, na verdade o objetivo de permitir o uso desta tecnologia é garantir de forma simples a capacidade de se entender e orientar com uma notação de objetos muito utilizado mundialmente por diversas linguagens de programação como forma de substituição do XML, dentre elas:

JavaScript, Perl, C++, ABAP, Ada, AdvPL, ASP, AWK, Bash, BlizMax, C, C#, Ciao, Clojure, Cobol, ColdFusion, Delphi, Java, Mathlab, Net.Data, Objective C, Photoshop, PHP, Python, Ruby, etc.

Você vai poder encontrar neste artigo um pouco da história do JSON, como esta tecnologia foi criada, de que forma ela esta sendo utilizada e prinicipalmente como esta sendo integrada com o Microsoft SQL Server 2016.

Vale ressaltar que nesta primeira parte você vai encontrar alguns exemplos de como podemos fazer uso do JSON consumindo dados do Microsoft SQL Server através do AdventureWorks2014. Na segunda parte desta série, destacarei:

  • Como criar sua própia estrutura JSON;
  • Funções JSON;
  • Indexação através de índices JSON; e
  • Transformando um JSON Text em uma nova tabela Relacional.

Espero que você possa aproveitar esta primeira parte, obrigado mais uma vez por sua visita e boa leitura.

 

JSON e sua história

JSON (com a pronúncia [‘dʒejzən], J-son em inglês, (Jay-son)), um acrônimo para “JavaScript Object Notation“, é um formato leve para intercâmbio de dados computacionais. JSON é um subconjunto da notação de objeto de JavaScript, mas seu uso não requer JavaScript exclusivamente.[1] [2] O formato JSON foi originalmente criado por Douglas Crockford e é descrito no RFC 4627. O media-type oficial do JSON é application/json e a extensão é .json.

A simplicidade de JSON tem resultado em seu uso difundido, especialmente como uma alternativa para XML em AJAX. Uma das vantagens reivindicadas de JSON sobre XML como um formato para intercâmbio de dados neste contexto, é o fato de ser muito mais fácil escrever um analisador JSON.

Em JavaScript mesmo, JSON pode ser analisado trivialmente usando a função eval(). Isto foi importante para a aceitação de JSON dentro da comunidade AJAX devido a presença deste recurso de JavaScript em todos os navegadores web atuais.

Na prática, os argumentos a respeito da facilidade de desenvolvimento e desempenho do analisador são raramente relevados devido aos interesses de segurança no uso de eval() e a crescente integração de processamento XML nos navegadores web modernos. Por esta razão JSON é tipicamente usado em ambientes onde o tamanho do fluxo de dados entre o cliente e o servidor é de supra importância (daí seu uso por Google, Yahoo, etc., os quais servem milhões de usuários), onde a fonte dos dados pode ser explicitamente confiável, e onde a perda dos recursos de processamento XSLT no lado cliente para manipulação de dados ou geração da interface, não é uma consideração.

Enquanto JSON é frequentemente posicionado “em confronto” com XML, não é incomum ver tanto JSON como XML sendo usados na mesma aplicação.

Por exemplo, uma aplicação no lado cliente a qual integra dados do Bing Maps com dados atmosféricos através de SOAP, requer suporte para ambos formatos de dados.

Exemplo de um objeto JSON:

{ “Alunos” : [        { “nome”: “João”, “notas”: [ 8, 9, 7 ] },       { “nome”: “Maria”, “notas”: [ 8, 10, 7 ] },       { “nome”: “Pedro”, “notas”: [ 10, 10, 9 ] }    ]}

 

Referências: http://json.org/json-pt.html, http://www.ietf.org/rfc/rfc4627.txt?number=4627

O JSON e Microsoft SQL Server 2016

Conforme destaquei anteriormente o suporte ao JSON por parte do Microsoft SQL Server, era algo bastante esperado com muito ansiedade por todos os profissionais que de alguma forma trabalham com SQL Server e Java Script. Dentre os diversos itens que a Microsoft adicionou em suas listas de possíveis inovações para as próprias versões do produto, o JSON estava sempre entre os primeiros itens.

JSON está substituindo o XML em muitos lugares para intercâmbio de dados. Ele foi projetado primeiramente para JavaScript, mas agora é uma língua independente. Não existem planos para descontinuar o suporte XML no SQL Server, mas adicionar JSON no SQL Server fornece uma alternativa. As vantagens que esta tecnologia pode trazer são inumeras e o SQL Server terá totalmente capacidade técnica de se aproveitar disso, de forma simples, através de uma declaração para estrutura o resultado de uma consulta no formato JSON, como também, definir e padrozinar tabelas para armazenar dados em estruturas JSON.

Desde as primeiras CTPs lançadas pela Microsoft, o JSON já estava presente, mas algumas novidades e possíveis melhorais estavam sendo discutidas e aguardadas para futuras CTPs, dentre elas:

  • SQL servidor 2016 CTP2 – capacidade para formatar e exportar dados como cadeia de caracteres JSON; e
  • SQL 2016 CTP3 – capacidade de carga de texto JSON em tabelas, extrair valores de texto JSON, propriedades do índice em texto JSON armazenados em colunas, etc.

Esta compatibilidade entre o JSON e o SQL Server 2016 é algo bastante interessante de ser discutido, inicialmente muitos profissionais imaginavam que estariamos trabalhando com o chamado JSON nativo, na verdade não é bem assim. Nesta versão do SQL Server toda estrutura JSON será interpretada e reconhecido através do formato de dados Nvarchar, devido a algumas razões:

  • Migration – Em diversos estudos realizados pelo time de engenheiros do SQL Server em conjunto com equipes de desenvolvimento, chegou-se a conclusão que grande parte dos dados tratados e transacionados através do JSON encontram-se no forma texto, sendo assim, como forma de garantir uma possível migração de dados ficou estabelecido o uso do tipo de dados Nvarchar.
  • Compatibilidade – NVARCHAR é suportado em todos os componentes do SQL Server, então JSON também será apoiada por todo o lado. Você pode colocar JSON em Hekaton, tabelas temporais ou colunas existente em tabelas, aplicar diretivas de segurança padrão, incluindo segurança de nível de linha, usar índices B-Tree e FTS padrão, usar JSON como um parâmetro ou valor de retorno de procedimentos e UDFs, etc.
  • Suporte do lado Cliente – Quando falamos do lado cliente, existem milhares de considerações que terminaram o uso do Nvarchar como formato de dados para se trabalhar com JSON, entre estas observações foram identificadas que aplicações Web e aplicações móveis consumidoras da tecnologia JSON são nativas do JavaScript, onde estas terão total capacidade de analisar e reconhecer dados no formato texto através do Nvarchar, muitas vezes reconhecido como um Objeto mesmo que este não esteja definido de forma padronizada.

Exemplos

Vamos então trabalhar com alguns exemplos de JSON no Microsoft SQL Server 2016. Para estes exemplos estou utilizando uma Virtual Machine criado no Microsoft Azure, rodando o SQL Server 2016 CTP3 (versão lançada em 28/10/2015 – http://blogs.technet.com/b/dataplatforminsider/archive/2015/10/28/sql-server-2016-everything-built-in.aspx) e AdventureWorks2016CTP3 disponível para o 2016, caso você queira montar o mesmo ambiente rodando stand-alone, faça download do SQL Server 2016 e AdventureWorks, ou saber mais sobre esta nova versão acesse:

  1. http://blogs.technet.com/b/dataplatforminsider/archive/2015/10/28/sql-server-2016-everything-built-in.aspx
  2. https://www.microsoft.com/en-us/evalcenter/evaluate-sql-server-2016
  3. https://azure.microsoft.com/en-us/marketplace/partners/microsoft/sqlserver2016ctp3evaluationwindowsserver2012r2/
  4. http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=49502

Neste momento, vamos por a mão na massa como eu costumo destacar para meus alunos, quem não pratica não aprende, desta forma let’s go:

 

— Exemplo 1 – Utilizando a claúsula JSON Auto —

Neste primeiro exemplo através do banco de dados AdventureWorks2016CTP3, vamos utilizar a tabela Address pertencente ao schema Person, onde a mesma possui mais de 19.000 linhas de registro. Para nosso exemplo vamos utilizar a claúsula Top 20 para limitar a quantidade de linhas de registro que iremos tornar para o total de 20, para tal apresento o bloco de código abaixo:

Select Top 20

AddressID, AddressLine1,

City, PostalCode,

ModifiedDate

from [Person].[Address]

For JSON Auto

Go

 

Observe que a forma de uso do comando JSON em conjunto com a claúsula Auto é muito similar ao XML, mas logicamente a diferença é clara no formato do resultado, conforme apresenta a Figura 1 a seguir:

JSON1

Figura 1 – Resultado do processamento do Exemplo 1, utilizando o comando For JSON Auto.

Note que os valores retornados pelo FOR JSON Auto são apresentados seguindo uma separação de chaves para representar cada linha de registro, em conjunto com o sinal de dois-pontos (:) como elemento separador das colunas e seus respectivos valores.

Neste caso, o FOR JSON AUTO automaticamente formata o resultado JSON com base na ordem de colunas das tabelas. Você não precisa especificar explicitamente os caminhos nos aliases de coluna ou usar subconsultas aninhadas. A Primeira coluna na lista SELECT será usada como propriedade dos objetos de primeiro nível na matriz JSON. Quando uma coluna de outras tabelas for encontrada que ele será automaticamente formatada como objeto aninhado dentro do objeto de primeiro nível.

 

— Exemplo 2 – Utilizando a claúsula JSON Path —

Para este segundo exemplo, vamos limitar ainda mais o retorno de linhas para nosso select, definindo o valor 5(cinco) no comando Top, ficando ele declarado como Top 5, conforme apresenta o bloco de código abaixo:

Select Top 5

AddressID, AddressLine1,

City, PostalCode,

ModifiedDate

from [Person].[Address]

For JSON Path

Go

JSON2

Figura 2 – Resultado do processamento do Exemplo 2, utilizando o comando For JSON Path.

Vale ressaltar que esta claúsula FOR JSON Path é uma nova cláusula (embora semelhante ao existente para XML PATH) que cria o JSON objeto usando um conjunto de (nome da coluna: valor da célula) pares de consultas T-SQL, mas que permite montar uma estrutura semelhante a uma hierarquia dentro de um documento JSON diretamente no formato texto, possibilitando que esta hierarquia sirva como parâmetro para organização do resultado.

 

Para tentar ilustrar apresento outro exemplo fazendo uso de uma varíavel em conjunto com o JSON estabelecendo uma estrutura hierarquia para retorno dos dados.

— Exemplo 3 – Utilizando a claúsula JSON Path em conjunto com uma variável –

DECLARE @MyJson as NVARCHAR(MAX)

SET @MyJson = (SELECT ‘Pedro’ as Nome, ‘Galvão’ as Sobrenome,

35 as Idade, Getdate() as DataAtual

FOR JSON PATH)

 

Print (@MyJson)

 

Agora sim, temos um resultado um pouco mais legível e até mesmo mais compreensível, conforme apresenta a Figura 3 abaixo:

JSON3

Figura 3 – Resultado do processamento do Exemplo 3, utilizando o comando For JSON Path.

— Exemplo 4 – Utilizando a claúsula JSON Root –

Neste último exemplo vamos trabalhar com a claúsula FOR JSON Root, onde podemos adicionar no resultado do nosso JSON uma raiz, ou seja, um ponto inicial dentro da estrutura de resultado JSON, para isso vamos utilizar o código abaixo:

Select Top 20

AddressID As ‘ID’,

AddressLine1 As ‘AdressLine’,

City As ‘City’,

PostalCode As ‘Cep’,

ModifiedDate As ‘Data Modificação’

from [Person].[Address]

For JSON Path, Root(‘MyJSON’)

Go

JSON4

Figura 4 – Resultado do processamento do Exemplo 4, utilizando o comando For JSON ROOT.

Após o processamento do select anterior obtemos o resultado apresentado acima, onde podemos notar de forma clara que o resultado do nosso JSON, tem um ponto raiz denominado MyJSON, onde este elemente representa o ponto inicial de leitura e reconhecimento do nosso JSON.

Conclusão

O Microsoft SQL Server 2016 esta chegando e com ele uma série de novas funcionalidades, melhorias e inovações estão sendo apresentadas, entre estes itens o JSON é um dos mais aguardados.

A tecnologia JSON criada inicialmente como uma forma de se consumir dados de maneira mais simples em comparação ao formato XML, torna-se uma referência mundial e isso fez com que a Microsoft e seu tipo de engenheiros do SQL Server entende-se a necessidade de adicionar este recurso ou melhor dizendo funcionalidade ao produto.

Nesta primeira parte, você pode conhecer um pouco mais sobre esta tecnologia, entender o porque o tipo de dados Nvarchar foi definido e tratado como formato padrão para se trabalhar com o JSON dentro do SQL Server 2016. Os exemplos apresentados neste post demonstraram como é possível fazer uso do JSON em um simples Select, como também, formas de se consumir o JSON através da declaração de variáveis.

Como destacado anteriormente na segunda parte desta série, você vai conhecer como o JSON e suas funções podem ser utilizadas, como também, o uso de indexação com JSON.

Espero que você tenha gostado deste artigo, que as informações compartilhadas aqui possam lhe ajudar, mostrando como o Microsoft SQL Server esta a cada dia se tornando um ambiente completo de Gerenciamento de Banco de Dados totalmente compatível com diversas tecnologias e linguagens de programação.

Mais uma vez obrigado, nos encontramos em breve.

Até a próxima.

 

Realizando uma rápida analise do resultado apresentado pelo select anterior não encontramos inicialmente muitas diferenças entre o For JSON Auto ou For JSON Path, conforme apresenta a Figura 2:

Expansão do big data exige sofisticação de BI


Big Data e BI

São Paulo – Com 100 reais no bolso é possível comprar um HD externo capaz de armazenar centenas de megabytes de informação em praticamente qualquer loja de equipamentos de informática. A popularização dos HDs, pen drives e cartões de memória que podem armazenar até 64 gigabytes indica uma forte tendência registrada nos últimos dez anos: o custo do armazenamento de dados caiu exponencialmente.

“O storage econômico tornou-se um dos principais pilares da expansão da computação em nuvem e da popularização do big data entre empresas de todos os tamanhos. O desafio agora é saber o que fazer com tantas informações armazenadas”, afirma o professor de engenharia da computação da Universidade Federal do Rio de Janeiro (Uerj) Sidmar Santos Neves. De acordo com Neves, a capacidade de armazenar informações evoluiu mais rapidamente que as técnicas de processamento e análise desses dados, as ferramentas de BI, ou business inteligence.

Um estudo realizado pela consultoria Aberdeen Group, publicado este ano, nos Estados Unidos, revelou que a preocupação em extrair as informações corretas a partir do grande volume de dados armazenado é a principal preocupação de 59% dos gestores de big data em empresas de varejo americanas. “As pessoas de negócios e de tecnologia sabem que podem perder insights preciosos caso não prestem atenção aos dados corretos”, afirma Neves. Mas, em meio a milhares de terabytes de dados capturados todos os meses, como as empresas podem saber quais dados são os mais relevantes?

Segundo Hermano Radfuher, pesquisador do departamento de estatística aplicada da Universidade de Campinas (Unicamp), a resposta está nos serviços de business inteligence, capazes de relacionar diferentes informações coletadas para indicar segmentos com maior potencial de mercado ou deficiências nas vendas reveladas pelo comportamento dos consumidores. Para Radfuher, estudar as opções de BI disponíveis para cada segmento da economia deve tornar-se uma tarefa anterior à contratação de soluções de nuvem e big data.

“Em um primeiro momento, a indústria percebeu que precisava recolher os dados de suas operações e estudá-los. Agora, no entanto, já há sistemas capazes de monitorar praticamente todas as atividades de consumo e comportamento do cliente e, então, há uma corrida por maneiras de analisar isso tudo de forma mais inteligente”, diz Radfuher.

Tempo real e personalização – Duas tendências em ascensão no estudo de dados digitais são a capacidade de prever mudanças de comportamento do consumidor em tempo real e, ainda, de personalizar ofertas e a apresentação de produtos de acordo com cada consumidor. Um dos exemplos de uso de BI em tempo real já acontece com sistemas de precificação de sites de e-commerce.

“Sistemas inteligentes monitoram o consumo de várias categorias de produto em uma loja online e, ainda, a disponibilidade de estoques. Essas informações são cruzadas, em tempo real, com os preços oferecidos por lojas concorrentes, o que permite à aplicação manipular dados, aumentando o preço de itens temporariamente escassos no mercado ou, ainda, realizar promoções para impedir que lojas rivais ganhem seus clientes no instante em que realizarem liquidações online”, diz Radfuher.

Alguns serviços utilizam, ainda, ferramentas que monitoram os comentários pós-compra feitos por seus consumidores em redes sociais como Twitter e Facebook, identificando novas oportunidades de vendas e registrando as características que geraram satisfação e insatisfação dos consumidores, uma tecnologia que permite personalizar a oferta de produtos na próxima visita desse consumidor ao serviço de e-commerce.

Não à toa, um estudo publicado na revista Harvard Business Review indica que, só em 2013, as empresas americanas gastarão 2 bilhões de dólares em ferramentas de BI, uma expansão de 20% sobre o mesmo gasto em 2012. Afinal, depois de coletar, é preciso analisar da forma mais inteligente possível a enorme montanha de dados disponível nos serviços digitais.

Fontes e Direitos Autorais: Info – It Solutions – 09/09/2013 08h20 – Atualizado em 06/09/2013 19h33.

Enquete – Você conhece a Plataforma de Cloud Computing Windows Azure?


Galera, boa tarde.

Poxa vida, a muito tempo eu não realizo uma nova Enquete ou Pesquisa em meu Blog.

Pois bem, para corrigir esta falha estou voltando com as minhas Enquetes e hoje eu quero saber se você consegui responder a para minha pergunta:

Fique a vontade para dar a sua opinião e compartilhar com o seus contatos. Este enquete estará disponível durante os próximos 90 dias, ao final eu volto com o resultado.

Agradeço a sua visita e participação.

Até mais.