Com o advento da transformação digital e o crescimento cada vez mais rápido da tecnologia, muitas empresas têm se adaptado a todas essas mudanças rapidamente.

A necessidade de análise de dados e o uso de Grandes Dados para conduzir melhores decisões comerciais sempre existiu, mas hoje existe um grande desafio nesta área, que é o de garantir que a análise de dados seja rápida e constantemente atualizada, mesmo que os dados sejam grandes e diversificados, e se são ou não estruturados. É aqui que entra o conceito de Inteligência Contínua (IC), projetado para analisar todos os tipos de dados em tempo real.

Pode-se dizer que a transformação digital vem gradualmente aproximando as empresas do que significa operar em tempo real. Mas não foi até a chegada da pandemia da COVID-19 que esta transformação acelerou até o ponto de não retorno.

Nesta nova era, os negócios de sucesso serão aqueles que operam utilizando um modelo orientado por software. Estas empresas reconhecerão o poder de transformar grandes volumes de dados em conhecimento em tempo real, o que as conduzirá ao sucesso. A capacidade de fazer isso em tempo real, continuamente e através de múltiplas disciplinas funcionais, está no cerne da Inteligência Contínua.

O que é Inteligência Contínua?

A Inteligência Contínua é uma ferramenta na qual a análise, em tempo real, de todos os tipos de dados é integrada nas operações comerciais para determinar ações que respondam aos momentos e eventos comerciais.  É uma solução fluida impulsionada pela Inteligência Artificial que permite que uma empresa tire proveito dos dados de forma contínua e detalhada a partir de todas as fontes possíveis.

A CI combina dados e análises com processos comerciais transacionais e outras interações em tempo real, alavancando tecnologias tais como análise aumentada, otimização, processamento de fluxo e aprendizagem de máquinas, permitindo a redução da intervenção humana ao longo de todo o processo.

Além disso, esta ferramenta permite que as organizações forneçam mais rapidamente aplicações e serviços digitais confiáveis, protejam contra ameaças à segurança e otimizem consistentemente seus processos de negócios em tempo real. Por outro lado, isto também permite que os funcionários obtenham equipes de desenvolvimento, TI e segurança com todos os dados e informações necessárias para enfrentar os desafios tecnológicos e de colaboração necessários para seus negócios.

A ascensão da Inteligência Contínua

As organizações vêm buscando inteligência em tempo real há muito tempo e, até agora, os sistemas eram bastante limitados para conseguirem fazê-lo. Mas com o advento da nuvem, avanços no software de transmissão e o crescimento exponencial dos dados coletados através da Internet das Coisas (IoT), esses sistemas podem ser implementados sem problemas em uma escala muito maior.

Além disso, a pandemia COVID-19 levou a uma interrupção dos negócios em que a transformação digital passou da evolução para a explosão durante a noite, duplicando, triplicando e quadruplicando a infra-estrutura e as cargas de trabalho de aplicações na nuvem.

Isto deu origem à necessidade de coletar, indexar e analisar todos os dados em tempo real e, como conseqüência, ao aumento da Inteligência Contínua (IC) e seu uso generalizado. De fato, estima-se que até 2022, mais de 50% dos principais sistemas comerciais a serem criados incorporarão a CI para fazer uso de dados em tempo real a fim de melhorar a tomada de decisões.

Além disso, várias pesquisas revelaram que 88% dos executivos seniores disseram que sua empresa se beneficiará da Inteligência Contínua. 74% acreditam que a Inteligência Contínua ajudará a impulsionar a velocidade e a agilidade dos negócios. 76% indicaram que provavelmente usarão esta tecnologia nos próximos 12 meses. E 62% acreditam que a Inteligência Contínua é uma nova abordagem que muitas empresas precisarão adotar à medida que fazem mais uso de seu software para gerar receita.

Benefícios do IC

A Inteligência Contínua permite que as empresas acessem todas as informações mais rapidamente, independentemente de as fontes das quais esses dados são extraídos serem complexas, grandes ou variadas. E tudo isso com o objetivo de cobrir as necessidades dos usuários que cada vez mais querem que tudo seja instantâneo.

Além disso, existem outros benefícios que fazem com que esta tecnologia deva ser implementada em muitas empresas:

  • A Inteligência Contínua melhora a qualidade e precisão de uma grande variedade de decisões operacionais porque incorpora mais tipos de dados confiáveis nos algoritmos usados para calcular decisões.
  • Os sistemas podem processar grandes volumes de dados rapidamente, protegendo as pessoas de uma possível sobrecarga. Eles podem aplicar regras e lógica de otimização para avaliar muito mais opções do que uma pessoa poderia considerar no tempo disponível.
  • Apoiada por tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquinas (ML) e Analítica Aumentada, a Inteligência Contínua também pode minimizar ou mesmo eliminar a intervenção humana durante todo o processo. A equipe de TI pode ser poupada de uma enxurrada de notificações que recebem todos os dias das ferramentas de monitoramento.
  • É um processo contínuo que extrai automaticamente dados de várias fontes e permite que as empresas os utilizem quando necessário.
  • A CI depende muito da disponibilidade de dados em tempo real, o que em si mesmo é um desafio para a maioria das organizações. As empresas que coletam grandes quantidades de dados muitas vezes carecem de um sistema que possa aproveitar os dados para obter informações úteis.
  • A CI também ajuda na segurança cibernética e na detecção de fraudes. Uma potencial ameaça à segurança pode passar despercebida por um profissional por várias razões. Em contraste, um sistema de IC orientado por AI e ML pode gerar uma resposta proativa apropriada à ameaça e agir com base nela com base em múltiplos pontos de dados sem interromper as operações comerciais.
  • É uma ferramenta que está disponível 24 horas por dia, 7 dias por semana, e durante todo o ano, sem exceção.
  • A CI pode reconhecer padrões de dados, já que identificá-los e reconhecê-los faz parte do Marco Lógico. CI abrange o conhecimento adquirido e o estudo de informações estatísticas. Ele ajuda a classificar dados e aplicar identificadores, desenvolver novos algoritmos e criar dados de teste.

Tendências que impulsionam a inteligência contínua

Além dos benefícios desta tecnologia, para entender como a Inteligência Contínua surgiu como uma abordagem chave neste momento particular, é preciso examinar o contexto e as tendências que sustentam o conceito.

A necessidade de Inteligência Contínua é o resultado da convergência de uma variedade de tendências que têm sido amplamente observadas no setor por muitos anos.

Acelerando a migração para a nuvem

Mais e mais aplicações estão sendo hospedadas na nuvem. Atualmente, 75% das aplicações são hospedadas através de tecnologias de nuvem. E esta porcentagem só vai continuar a crescer.

À medida que as empresas mudam para a nuvem, os desafios de gerenciamento de dados aumentam exponencialmente: as aplicações devem ser dimensionadas para lidar com cargas de trabalho maiores, as questões de segurança devem ser identificadas e resolvidas em tempo real, e a funcionalidade da aplicação deve evoluir para antecipar e atender às mudanças nas necessidades dos clientes.

A importância da análise em tempo real

medida que as empresas lutam cada vez mais com a transformação digital, o que tem surgido é uma apreciação generalizada da importância da análise de dados em tempo real e um reconhecimento de que os insights dessas análises têm valor estratégico para toda a organização. Na verdade, muitas empresas avançadas na nuvem estão adotando a análise em tempo real como uma chave para o sucesso.

A ascensão do DevSecOps

O foco no desenvolvimento de aplicações modernas significa que as empresas devem se concentrar continuamente no fornecimento de serviços digitais de alto desempenho, escaláveis e sempre ativos. Estes serviços exigem arquiteturas modernas e personalizadas: aplicações com novas camadas, novas tecnologias e microserviços rodando em plataformas de nuvem.

A necessidade de gerenciar eficazmente estas arquiteturas modernas levou à prática do DevSecOps que incorpora a segurança como a principal preocupação e durante todo o ciclo de vida da entrega de software.

A natureza efêmera das aplicações atuais deixou claro que as soluções tradicionais de monitoramento, solução de problemas e gerenciamento de segurança são insuficientes, e que uma abordagem alternativa é necessária, e a única maneira de gerenciar este ciclo de vida é através de uma plataforma de Inteligência Contínua na nuvem.

A consolidação do IoT

O uso de dispositivos de Inteligência Contínua (IC) juntamente com a Internet das Coisas (IoT) mudará significativamente a maneira como as empresas usam a análise IoT, permitindo uma análise mais avançada, quase em tempo real. Isto levará a análise de dados da IOT a níveis mais altos do que as operações tradicionais e terá um impacto maior no planejamento estratégico e na mudança na organização.

A adoção da CI para IoT tem grandes implicações para os fabricantes, operadores da cadeia de fornecimento, organizações de transporte, manutenção e reparos, e muito mais.

A importância crescente de 5G

À medida que o número de dispositivos IoT implementados aumenta, as empresas precisam de uma maneira de acessar os dados gerados por esses dispositivos. O 5G aumentará muito a quantidade de dados que podem ser enviados de uma só vez e a velocidade em que podem ser enviados. Essencialmente, permitirá o uso da Internet das Coisas e sensores inteligentes para aplicações convencionais.

Muitos analistas apontam a importância do 5G para fazer uso destes dados de IoT em aplicações de Inteligência Contínua. Isto porque os serviços 5G oferecem taxas de dados mais altas (mais de 1 gigabit por segundo) e baixa latência (até alguns milissegundos) em comparação com os serviços atuais. Estas capacidades são essenciais em algumas aplicações IC onde as decisões baseadas em dados analisados em tempo real devem ser tomadas em milissegundos ou minutos. O bombeamento de mais dados em velocidades mais rápidas e a redução da latência ajudarão a melhorar o desempenho de uma aplicação CI.

Inteligência contínua em diferentes indústrias

Muitas organizações em diferentes indústrias estão integrando a Inteligência Contínua em múltiplos aspectos de suas operações. O desafio óbvio em tais indústrias é obter acesso a dados personalizados cujo uso é regido por regulamentos de privacidade. Em tais aplicações, freqüentemente são necessários processos especiais para obter acesso a esses dados, e medidas adicionais devem ser tomadas para garantir que os dados permaneçam protegidos durante o uso.

As organizações que são capazes de resolver este problema podem aplicar análise preditiva e Inteligência Artificial aos dados para fornecer informações em tempo real que podem ser rapidamente atuadas. Exemplos de CI nas indústrias incluem o seguinte:

Setor financeiro

medida que o volume de transações financeiras globais continua a crescer, a detecção de fraudes, lavagem de dinheiro e abuso de informação privilegiada se torna mais desafiadora. As áreas onde a aplicação da CI está tendo maior impacto são o monitoramento das transações e o gerenciamento de alertas de sanções, a revisão dos padrões de fraude de atividades e pagamentos e a condução de investigações sobre atividades e entidades suspeitas.

Nestas áreas, a Inteligência Contínua é implementada de várias maneiras, incluindo sistemas automatizados que utilizam Inteligência Artificial para detectar transações suspeitas. A CI também é utilizada em soluções RPA que imitam as ações dos usuários humanos para realizar tarefas repetitivas e de alto volume, liberando os funcionários para se concentrarem em tarefas de maior valor.

Assistência médica

Um exemplo da aplicação da CI no cuidado da saúde é ajudar as organizações a tomar decisões em tempo real sobre o que é melhor para um paciente. O foco em tais aplicações é fornecer cuidados baseados em valores que enfatizem os resultados. Usando a análise preditiva, as organizações fornecem orientação personalizada e em tempo real aos pacientes com base na saúde e no histórico de um indivíduo.

Setor varejista

Muitos casos de uso de IC no varejo combinam dados de streaming, tais como clickstreams, com históricos detalhados de compras do cliente e preferências para fornecer ofertas personalizadas, já que as ofertas são mais eficazes quando entregues em tempo real.

O objetivo com a CI é compreender melhor as necessidades do cliente, proporcionar uma melhor experiência e melhor serviço quando este cliente interage com a empresa de alguma forma, seja entrando na loja física, visitando seu website ou ligando para o serviço de atendimento ao cliente.

Talvez o aspecto mais interessante do uso da CI para melhorar a experiência do cliente é que ela permite inovações que antes não eram possíveis.

Setor industrial

Uma aplicação comum de CI no Setor Industrial é passar de manutenção reativa para pró-ativa usando análise preditiva para ajudar a identificar possíveis falhas no equipamento e assim reduzir o tempo de parada. Outra aplicação é utilizar o CI para otimizar o estoque de peças de reposição.

Com a CI, por exemplo, uma planta industrial poderia, em essência, estabelecer uma abordagem de cadeia de fornecimento just-in-time onde as peças são encomendadas com base na probabilidade de vida útil derivada da análise preditiva dos dados da IdC, com o único objetivo de reduzir o tempo de parada e melhorar a eficiência operacional.

Conclusões

O que faz da Continuous Intelligence (CI) uma proposta de valor tão convincente hoje é que sua eficácia não é afetada pela complexidade dos dados. Dada sua capacidade de alta velocidade para analisar grandes volumes de dados de qualquer número de fontes, a CI pode enriquecer muito o ambiente analítico de uma organização.

A CI trata os dados de uma forma que a mente humana simplesmente não pode processar. Ele cria automaticamente histórias de dados que se tornam parte integrante do processo analítico. Isto ajuda a orientar a tomada de decisões.

Além disso, com o crescimento da Internet das Coisas (IoT) e como a tecnologia 5G coleta dados ainda mais rapidamente, o aumento dos dispositivos conectados está criando um ambiente rico em dados para que os sistemas CI se beneficiem. As organizações podem agora interpretar os dados em tempo quase real, tornando-se mais ágeis no processo.

Em pouco tempo, as aplicações de Inteligência Contínua provavelmente substituirão uma parte significativa da análise manual de dados que está sendo realizada hoje. Isso porque a Continuous Intelligence fornece às organizações de todos os setores da indústria uma maneira mais eficaz de realizar análises de dados.

As empresas mais bem equipadas para enfrentar o desafio serão aquelas que lidam com dados em tempo real, e as operações comerciais bem-sucedidas em tempo real serão aquelas que adotam a Inteligência Contínua como o núcleo de sua estratégia para acelerar a tomada de decisões, garantir vantagem competitiva e proporcionar grandes experiências aos clientes para o sucesso sustentado.