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Entretanto, a equipe da casa perdeu dois jogadores em um intervalo de apenas três minutos, com expulsões ocorridas aos 29 e aos 32. Primeiro Wylan Cyprien levou o vermelho após dar uma dura entrada em um rival e o juiz considerar que a falta era passível da aplicação de um segundo cartão amarelo ao atleta. E pouco depois foi
Christophe Herelle que recebeu o vermelho de forma direta por uma agressão a um adversário, em irregularidade que foi flagrada com auxílio da arbitragem de vídeo.

O Flamengo divulgou neste sábado a lista de jogadores relacionados para a partida deste domingo diante do Grêmio, em Porto Alegre, válida pela 33.ª rodada do Campeonato Brasileiro. A relação não tem o zagueiro espanhol Pablo Marí e o atacante Vitinho.
Os dois não foram relacionados pois sentiram dores musculares e vão fazer exercícios específicos nos próximos dias no CT para estarem à disposição na final da Copa Libertadores. A grande decisão contra o River Plate será no próximo sábado, dia 23, em Lima, no Peru.
Pablo Marí é um dos jogadores que mais tem atuado. Ele é titular incontestável ao lado de Rodrigo Caio na zaga. Sem o espanhol, o técnico português Jorge Jesus deve escalar Rhodolfo.
Vitinho não é titular, mas tem sido utilizado com frequência por Jesus. Eram grandes as chances de o atacante começar entre os titulares a partida em Porto Alegre. Reiner deve atuar em seu lugar, formando um trio ofensivo com o uruguaio Arrascaeta e Gabriel.
O Flamengo terá cinco desfalques contra o Grêmio, já que o volante Willian Arão, o meia Gerson e o atacante Bruno Henrique cumprirão suspensão pelo terceiro cartão amarelo e também estão fora do jogo. Jorge Jesus deve escalar a equipe rubro-negra com: Diego Alves; Rafinha, Rodrigo Caio, Rhodolfo e Filipe Luís (Renê); Piris da Motta, Diego e Everton Ribeiro; Arrascaeta, Reinier e Gabriel.
O Flamengo lidera o Brasileirão com 78 pontos, 11 a mais que o vice-líder Palmeiras, que tem um jogo a menos.

Pessoas que têm grandes responsabilidades dentro de uma empresa precisam lidar constantemente com grandes tomadas de decisão. Desenvolver estratégias para otimizar essa prática deve fazer parte da rotina de qualquer gestor. Entretanto, selecionar quais são as informações relevantes para essa ação nem sempre é tarefa fácil.
Assim como em diversas outras áreas, a tecnologia surge como uma solução para esse desafio. A utilização de Big Data Analytics na tomada de decisão representa uma verdadeira revolução para os gestores de hoje em dia. Pensando nisso, mostraremos aqui tudo o que você precisa saber sobre o assunto. Confira!
Por muito tempo, espalhou-se o mito de que a única forma de tomar decisões acertadas era tendo o feeling da coisa, quase como se fosse um dom. Na verdade, por mais que muitos gestores possuam uma maneira de pensar bastante sensível quanto aos processos que gerenciam para agir com inteligência, a verdadeira técnica está na identificação de informações relevantes para cada situação.
É por isso que, com a evolução da tecnologia e a transformação digital pela qual as empresas vêm passando, surgiram ferramentas que proporcionaram a otimização desse processo. Estamos falando do uso de Big Data, não só para fazer análises de um panorama, mas para tomada de decisões.
A utilização de processadores extremamente poderosos para levantar e analisar dados tornou possível a organização das informações de uma maneira inovadora. Em vez de buscar aleatoriamente padrões de comportamento, o gestor conta com dados coletados e combinados em padrões reais, confiáveis, e que representam uma informação.
Nos dias de hoje, o processo de escolha por tentativa e erro não é aceitável para qualquer empresa que busca competitividade no mercado. É preciso embasamento real, com critérios confiáveis.
Implementar um sistema que faz uso de Big Data para análise de dados é o primeiro passo para alcançar um patamar de excelência nas decisões estratégicas da empresa. Entretanto, é preciso ir um passo além.
Já que estamos lidando com um volume gigantesco de dados, é fundamental implementar o que há de mais confiável para analisá-los de maneira eficaz. Estamos falando de algoritmos estatísticos desenvolvidos especificamente para isso.
O Big Data Analytics permite que os dados se transformem em informações relevantes, graças à aplicação de conceitos estatísticos por meio de algoritmos. O sistema cruza os dados levantados – que podem ser estruturados (tabelas) ou não estruturados (imagens, áudios etc.) – para que seja possível interpretá-los com mais eficiência.
O papel do gestor passa a ser o de fazer as perguntas corretas para que o software faça o trabalho pesado e ofereça as informações mais relevantes. Pode parecer algo abstrato à primeira vista mas, mesmo no caso de uma busca pouco aprofundada, é possível extrair verdadeiros insights do cruzamento de dados, de uma forma que dificilmente uma pessoa seria capaz de realizar “manualmente”.
Imagine, por exemplo, um único gestor de manutenção que procura solucionar um problema mecânico de um complexo robô da linha de produção. Alterando seu comportamento, ele apresenta falhas intermitentes cujas causas os técnicos não conseguem identificar.
Esse tipo de equipamento, principalmente com a chegada da Internet of Things, oferece uma imensidão de dados, referente ao seu desempenho, para análise – por meio de seus sensores internos, de termostatos, do controle de automação etc. É quase impossível identificar combinações relevantes para encontrar o problema.
Com o Big Data Analytics, seria possível destacar quais comportamentos irregulares, de forma conjunta, ocorrem no momento das falhas e podem contribuir para que elas ocorram. Rapidamente, é possível agir e corrigir o problema.
Essa mesma lógica se aplica às mais diversas tomadas de decisão de uma empresa. Seja em relação aos clientes e suas preferências, aos concorrentes, às tendências do mercado e até mesmo aos processos internos, os dados são levantados e oferecem a matéria-prima para análise. Basta contar com uma ferramenta que seja capaz de cruzá-los de forma eficiente.
Em tempos de um mercado cada vez mais competitivo, é fundamental contar com a tecnologia para que a cultura empresarial do seu negócio não se torne obsoleta. Afinal, o que não falta por aí são empresas que fazem grandes levantamentos de dados internamente sem nenhuma estratégia para analisá-los.
A utilização do Big Data Analytics é bastante específica para cada área. É possível compreender o quão potente essa ferramenta se mostra justamente pela ampla gama de possibilidades para seu uso. Tudo depende de quais as necessidades do departamento ou da área em questão.
Com dados relacionados à percepção do consumidor, por exemplo, é possível analisar cenários, antecipar tendências e prever ações mais eficazes para o marketing, as vendas, o foco de produção etc. A própria internet, juntamente às redes sociais, representa uma vasta fonte para coleta de dados.
Um outro fator interessante é a capacidade de avaliar de que forma as pessoas, desde consumidores até fornecedores e concorrentes, enxergam a marca de sua empresa. Agregar valor é algo crucial para quem busca se estabelecer no mercado. Com os dados disponíveis em forma de Big Data e algoritmos de análise estatística, o planejamento estratégico de um negócio se aproxima muito de uma ciência exata.
O Big Data Analytics passa a fazer parte do dia a dia da empresa, cumprindo o papel de uma verdadeira entidade parceira, já que ele é capaz de lidar com a informação desde sua origem até o seu tratamento.