Apenas 10% das empresas de varejo usam IA

Retail Business AI Statistics


O relatório ScaleFactor State of SMB Finance diz que apenas 10% das empresas de varejo estão usando Inteligência Artificial (IA). O relatório revela que os varejistas de pequenas e médias empresas (SMB) são os mais relutantes em implementar soluções de IA ou Machine Learning (ML) em seu fluxo de trabalho.



Estatísticas de IA de negócios de varejo

Além disso, 40% dizem que não estão interessados ​​nessa tecnologia. Apesar do desinteresse, 44% das empresas de varejo dizem que não consideram o processo de implementação de IA ou ML desafiador; o mais alto em todos os setores.

E mais de um terço (39%) admite não saber que IA / aprendizado de máquina foram opções para suas soluções contábeis. Portanto, existem alguns dados conflitantes durante esse estágio inicial da tecnologia de IA e ML. Este é especialmente o caso de empresas muito pequenas.

Enquanto a maioria das empresas de médio porte (72%) usa IA e aprendizado de máquina, empresas muito pequenas (13%) estão atrasadas em todos os setores. Aqueles que usam a IA costumam usá-la para contabilidade (76%), faturamento (61%), processamento de folha de pagamento (60%) e pagamento de contas (55%).

Kurt Rathmann, fundador e CEO da ScaleFactor, explica exatamente esse ponto no release do relatório. Rathmann diz: "As pequenas empresas estão encontrando maior valor na adoção de soluções de tecnologia para auxiliar no back-office à medida que a demanda dos clientes por soluções de rapidez e comércio eletrônico aumenta".

Ele também continua dizendo que as organizações estão passando por uma nova fase que está focada em aproveitar a eficiência de uma força de trabalho inteligente por meio do uso de tecnologia perspicaz e prescritiva. Por sua vez, isso consolidará operações complexas de back-office em um "SO comercial" intuitivo, fornecendo uma base para os proprietários se concentrarem no crescimento dos negócios.

O que está mudando?

A maioria dos SBMs agora está adotando uma solução de contabilidade ou back office baseada em tecnologia – abandonando os Chief Financial Officers (CFOs). Atualmente, 58% das pequenas e médias empresas usam soluções de tecnologia de contabilidade / back-office, enquanto 76% não possuem um CFO em tempo integral ou fracionário e não têm planos de contratar um. Apenas uma fração, 23% tem um FCO dedicado em tempo integral. E essas mudanças estão sendo impulsionadas por tecnologias como AI e ML.

Finanças

Em termos de fontes financeiras, elas variam dependendo do tamanho da empresa. Para empresas de médio porte, grande parte do financiamento é proveniente de empréstimos de instituições financeiras. Pequenas empresas, no entanto (59%) usam seus cartões de crédito para financiar seus negócios. Enquanto empresas muito pequenas (77%) reinvestem os lucros de sua empresa nos negócios. Curiosamente, porém, quase um terço (34%) reinvestiu os lucros de sua empresa nos negócios.

O relatório ScaleFactor revela que a maioria dos pesquisados ​​apresentou um número de receita estável ou crescente em comparação ao ano passado. Apenas uma fração (4%) registrou uma queda nas receitas em relação a 2018, com 44% observando um aumento de 10% ou mais no crescimento da receita.

Quando se trata de contratação, as empresas de varejo têm a maior taxa de novas contratações entre os setores verticais da pesquisa. Vinte e dois por cento das empresas relatam de duas a três novas contratações nos últimos 12 meses

Apesar disso, muitas empresas não procuram contratar novos funcionários. De fato, 52% dessas empresas não contrataram novos funcionários nos últimos 12 meses. Os custos salariais (18%) são a maior razão para não contratar novos funcionários. Enquanto a escassez de mão-de-obra (13%) foi outro desafio enfrentado pelos proprietários em um mercado de trabalho restrito.

Torne sua empresa mais inteligente

A inteligência artificial é amplamente usada em aplicativos de negócios para automação, análise de dados e processamento de linguagem natural. A IA pode ajudar as empresas a aumentar as vendas, detectar fraudes, melhorar a experiência do cliente, automatizar os processos de trabalho e fornecer análises preditivas.

No segmento de varejo, a IA é particularmente útil para mapear o comportamento do consumidor e melhorar a experiência do cliente. Isso pode ser útil em uma época em que pequenos varejistas estão competindo com gigantes como Amazon e Walmart. Com uma plataforma de comércio eletrônico, as pequenas empresas podem competir com os gigantes varejistas online do mercado.

A inteligência artificial pode ajudar a trazer eficiência às operações, substituindo as pessoas por tarefas repetitivas. Ao ajudar a evitar tarefas repetitivas por sua força de trabalho, a IA pode introduzir automação em uma empresa. Com a IA, os funcionários podem se concentrar em realizar tarefas de alta prioridade que exijam atenção humana e não percam tempo em tarefas improdutivas. O aumento da eficiência, em última análise, se traduz em maiores lucros para as empresas.

Com a IA, os varejistas podem coletar e organizar melhor dados massivos de clientes. Usando esses dados, a IA pode tirar conclusões e criar uma experiência de compra mais personalizada para os clientes. Os dados ajudarão você a saber o que eles gostam, fornecendo informações para criar uma experiência mais atraente para os clientes com base em seus interesses e gostos. Os varejistas também podem prever o desempenho de um produto no mercado, aprendendo com o passado a tomar decisões estratégicas e facilmente.

A IA pode ajudar os clientes a encontrar os itens por meio de pesquisa visual para personalizar sua experiência por meio de chatbots. A IA / aprendizado de máquina está revolucionando o setor de varejo de várias maneiras. Esteja você procurando abordar marketing, atendimento ao cliente ou vendas, a IA pode fornecer uma solução personalizada para suas necessidades.

Imagem: Depositphotos.com

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Ainda cético? É hora de acreditar

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IA e aprendizado de máquina
IA e aprendizado de máquina

Para 2020, sua empresa está pensando: “Estamos a caminho de melhorar nossos negócios. A concorrência é incrivelmente acirrada e precisamos de algo prático para chegar lá. ”Este artigo aborda maneiras práticas pelas quais as empresas usam inteligência artificial (IA) de ponta, aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) que você poderia alcançar especialmente combinado com o melhor gerenciamento de API, incluindo a plataforma AMPLIFY da Axway. Discuti com Emmelyn Wang, estrategista de negócios de API e digital da Axway na equipe Catalyst, por que o vínculo comum a modelos inteligentes para decisões de negócios mais rápidas e precisas é como você utiliza seus dados. Enquanto Emmelyn escrevia o artigo Disruptive 2020 API Trends, o feedback que ela recebeu foi ceticismo sobre AI / ML, o que é comum. Então, queríamos aprofundar-nos para falar sobre as capacidades de nível de produção no mundo de hoje.

Inteligência de negócios adaptável e aplicações práticas de IA

Estamos longe de alcançar a forte IA representada em filmes como Relatório minoritário ou A ilha. No entanto, a IA em nossas vidas diárias vem na forma de assistentes digitais por meio de Siri, Cortana ou Alexa. O subconjunto de IA e ML, chamado aprendizado profundo, é capaz de processar tarefas complexas, que incluem o reconhecimento de imagem e som usando redes de várias camadas, leva a carga artificial geral inteligência ou IA forte.

Como o AI / ML / DL se relaciona com o gerenciamento de API e as plataformas de integração híbrida? Mais importante, como eles se relacionam com uma tomada de decisão mais rápida, que torna até as maiores empresas mais ágeis e inovadoras?

Nos últimos oito meses, no momento da redação deste artigo, mais de 1400 profissionais de TI adotaram o avaliação da maturidade da transformação digital. A tendência geral que descobrimos é que apenas um terço dos entrevistados tem um plano ativo para competir e evitar interrupções com soluções como inteligência.

um terço dos entrevistados tem um plano ativo para competir e evitar interrupções com soluções como inteligência.

Os altos objetivos de usar as várias fontes de dados da empresa para obter inteligência de negócios com base em modelos de reutilização parecem estar fora de questão. Os líderes da empresa continuam se perguntando: "Como podemos trabalhar de maneira mais inteligente e ser menos reativos?"

  • O que é realmente possível para o aprendizado de máquina, como o cérebro, fornecer recomendações aos tomadores de decisão, dentro e fora da empresa?
  • Como você usa a inteligência orientada a API para alimentar o modelo de dados?
  • Como você gerencia fluxos de dados que servem como entradas e saídas de APIs e algoritmos?

Com a pilha AMPLIFY da Axway, você pode criar previsões com base no aprendizado de máquina. A API que você publica e / ou consome usando o APIM da Axway se torna a entrada para algoritmos preditivos e reconhecimento de padrões usando a plataforma AMPLIFY. Depois que os dados são projetados para estarem disponíveis para processamento, sua empresa não precisa mais ter conhecimento ou experiência especializada em inteligência artificial AI / ML / DL para traduzir informações, para que os líderes de negócios possam entender como fazer previsões perspicazes.

Já falei em várias conferências em todo o mundo sobre o papel das APIs de streaming no setor financeiro, incluindo minha pesquisa sobre HFT de negociação de alta frequência. Nas minhas palestras, eu me concentro nos principais algoritmos e em seus aplicativos de negócios.

IA e aprendizado de máquina

Vamos analisar esse subconjunto de fluxos de dados baseados em ML. A abordagem padrão é baseada em lotes, conjuntos finitos de treinamento e modelos estáticos. A abordagem de fluxo de dados significa infinitos conjuntos de treinamento e aborda o ML com modelos dinâmicos. O modelo de dados é atualizado automaticamente e corrige automaticamente todas as decisões que estão sendo tomadas. Por exemplo, o conjunto de algoritmos Massive Online Analysis executa aprendizado de máquina em escala para cenários que processam fluxos de conceito e grandes volumes de dados em tempo real. Os algoritmos são acessíveis via GUI, linha de comando e API Java.

Você pode aplicar o ML a

  • Mercado de ações e outras previsões econômicas
  • Planejamento e otimização de rotas de entrega
  • Descoberta e desenvolvimento de drogas
  • Processamento de idioma natural, incluindo tradução e geração de idioma
  • Chatbots
  • Otimizando qualquer tipo de experiência de compra, de comércio eletrônico a imóveis

Também é útil saber que

  • A lógica difusa está mais próxima de como o cérebro humano funciona e ajuda no processamento da linguagem natural
  • A programação genética é um modelo computacional que processa problemas complexos, abordando continuamente a solução por meio de testes e selecionando a melhor opção com base no que é mais eficaz ou funcional.
  • A lógica bayesiana processa eventos históricos para prever como eventos futuros ocorrerão

Emmelyn perguntou a alguns desenvolvedores de aplicativos móveis experientes cujas empresas dependem do fornecimento de recursos móveis – quão fácil é integrar a IA ao seu aplicativo hoje com as ferramentas disponíveis? A maioria dos desenvolvedores de aplicativos encolhe os ombros, pois é difícil quantificá-los oficialmente. Quando a mania de alimentos "orgânicos" chegou às prateleiras de supermercados em todo o mundo, grupos de qualidade precisavam determinar os critérios da designação. Hoje, quando um site, aplicativo ou serviço comercial afirma ser alimentado por IA, empresas e consumidores ficam céticos. Como você prova que o mecanismo está realmente usando IA quando realmente está usando apenas uma árvore de decisão básica? Uma experiência pode ser "certificada" como alimentada por IA?

A maneira comum de provar que a IA e as APIs funcionam bem juntas são grandes conjuntos de dados, modelos e algoritmos que transformam os dados entre os dois para treinar máquinas para prever mais rapidamente o que os humanos levam mais tempo para fazer.

A maneira comum de provar que a IA e as APIs funcionam bem juntas são grandes conjuntos de dados, modelos e algoritmos que transformam os dados entre os dois para treinar máquinas para prever mais rapidamente o que os humanos levam mais tempo para fazer. O treinamento de máquinas para ajudar os usuários de negócios a processar mais dados com precisão significa que podemos fazer muito mais na definição de direção estratégica e de alto nível.

CONSULTE MAIS INFORMAÇÃO: Proteja sua infraestrutura de gerenciamento de API contra ataques cibernéticos usando IA

A bola mágica 8 é uma bela representação física de um modelo de dados famoso pelos consumidores que procuram respostas. No entanto, em uma escala macro, os fundos de hedge usam modelos de dados de uma API de remessa para prever o volume de mercadorias enviadas ao redor do mundo para entender o crescimento econômico em tempo real. E da perspectiva da segurança, o aprendizado de máquina ajuda instituições e empresas a evitar ativamente a fraude. Em casa, temos aplicativos como Netflix, Hulu, Disney + e outras recomendações de programação em nossos aplicativos de mídia digital favoritos em todos os dispositivos. A API de front-end fornece as recomendações consumidas por qualquer dispositivo: celular, tablet, TV e computador.

Aqui estão maneiras mais práticas de habilitar nossos clientes e exemplos de recursos de AI / ML / DL e APIM de nível de produção que potencializam as decisões hoje:

  1. Transporte e Logística – O planejamento ideal de rotas e as informações de entrega fornecem mais do que apenas gerenciamento de recursos | Estudo de caso – Os distribuidores que incluem varejistas globais, empresas de comércio eletrônico e aplicativos de compartilhamento de veículos trabalham para garantir que todos os principais players de suas plataformas operem com eficiência, independentemente de prever cargas para logística de terceiros ou de ter sua própria frota para gerenciar. Em geral, o planejamento de recursos e rotas para empresas e consumidores funciona melhor quando você o utiliza com ML.
  2. Alimentação e Agricultura – Um método de prevenção ativo economiza milhões de dólares para as empresas a montante e a jusante. A John Deere é famosa por visitar proativamente os agricultores, detectando exatamente qual parte do trator precisa de manutenção ou substituição. | Estudo de caso – Alguns de nossos clientes neste setor usam sensores IoT e outros dispositivos de coleta de dados de campo combinados com a tecnologia hyperledger para manter o gado saudável.
  3. Serviços financeiros – proteção de identidade, evite fraudes comerciais, decisões de investimento | Estudo de caso – A proteção do cartão de crédito e a verificação de identidade da empresa e do consumidor são formas de impedir ativamente a fraude.
  4. Petróleo e Gás – Segurança, alocação de recursos, salvar o meio ambiente | Estudo de caso – Vemos várias empresas no ecossistema de petróleo e gás coletando informações de plataformas e refinarias e capturamos dados de engenheiros de hardware e de campo para operar mais em condições ideais. Como a mineração dos recursos da Terra requer conhecimento especializado de satélites, geólogos e engenheiros de petróleo, a enorme quantidade de dados coletados pode ser usada para alimentar muitas outras indústrias além de seu próprio ecossistema. Os dados também podem ser usados ​​para manter a empresa em conformidade e segura, o que é importante para a força de trabalho e seus líderes. Essas empresas podem detectar problemas antes que um derramamento de óleo aconteça e ajudar na limpeza mais rápida e eficiente se ocorrer um derramamento.
  5. Gerenciando experiências de negócios digitais – Como as empresas iniciantes, pequenas e médias empresas e empresas oferecem melhores expectativas do cliente | Estudos de caso
      1. comércio eletrônico
      2. Distribuição
      3. Criação digital de leads e fluxos de suporte

Sumário executivo

A ideia é usar os melhores serviços e ferramentas para que você não precise ter conhecimentos internos de AI / ML / DL para aproveitar dados e APIs. Você pode evitar o bloqueio do fornecedor, entregando valor rapidamente e com uma prova futura da sua escalabilidade.

Chamada para Discussão

Quais são as maneiras pelas quais sua organização ou unidade de negócios usa APIs para impulsionar a IA em seus produtos ou impulsionar a inovação hoje?

Leia o artigo de Emmelyn "12 tendências de API disruptivas para 2020".

Por que as transformações corporativas falham: se reduz a uma coisa

Por que as transformações corporativas falham: se reduz a uma coisa


Quando olho para a minha primeira startup, fica claro que não tínhamos pistas do que estávamos fazendo. "Fazer as pazes à medida que avançamos" deveria ter sido o slogan da nossa empresa. Éramos cinco, o mercado era competitivo e tínhamos pouco financiamento. No entanto, de alguma forma, criamos um produto inovador, ajudamos um cliente da Fortune 500 a transformar como eles funcionavam e até geramos um pequeno lucro. Então, como essa minúscula equipe de cinco pessoas foi capaz de conduzir essa transformação quando nosso cliente de bolso não conseguiu?

Você tem onde é importante?

Como Han Solo disse uma vez sobre o Millennium Falcon: "Ela pode não parecer muito, mas é entendi onde é importante. ”Então, onde isso realmente conta para a transformação da empresa? Vamos primeiro entender o maior fator que causa falhas nas grandes empresas nessa área.

Foram necessários 10 anos de trabalho com grandes empresas antes de eu começar a ver – uma coisa. Essas grandes empresas tinham muitos recursos: pessoas inteligentes, participação de mercado considerável e muito orçamento para lançar idéias. Então, o que obstruiu tudo isso da bondade transformadora?

Levante a mão se você já ouviu o ditado: "Tempo é dinheiro".

Levante a mão novamente se você já viu isso acontecer várias vezes no local de trabalho.

Então, basicamente todo mundo!

"O tempo, mais do que qualquer outra coisa, é uma força de destruição ou crescimento"

Mais do que qualquer outra coisa, o tempo é uma força de destruição ou crescimento.

As organizações mais bem-sucedidas encontram maneiras de dominar o tempo e aproveitar seu poder. Startups e negócios ágeis aproveitam o tempo para ir mais rápido. Eles são construídos para alcançar a velocidade do valor. Mas quando o tempo não é controlado, pode acabar matando idéias, inovação e empresas.

Nas grandes empresas, o tempo pode diminuir tudo. Eles são criados para suportar um estado estacionário com milhares de modelos herdados. Tentativas de transformação em qualquer área de seus negócios causam atrito – e o atrito não é rápido.

O atrito do tempo

Onde o tempo cria atrito na transformação da empresa? Praticamente em todo lugar.

Aqui está uma lista restrita de atividades que consomem uma quantidade excessiva de tempo:

  1. Entendendo as idéias e a abordagem corretas para se concentrar nos esforços de transformação e investimento
  2. Organização de equipes qualificadas e plano de projeto para os resultados necessários
  3. Identificar as lacunas de habilidades dos funcionários e alinhar o treinamento para apoiar as novas idéias
  4. Medir, rastrear e orientar projetos para permitir idéias de transformação
  5. Distribuir os resultados do projeto, promover a adoção e medir os resultados para obter um loop de feedback eficaz

Embora as grandes empresas nunca sejam tão rápidas ou ágeis quanto as startups, substituindo o atrito por velocidade e agilidade nas áreas certas, elas podem alcançar mudanças transformacionais. A combinação de tamanho e alcance de mercado pode impulsioná-los para as categorias Líder de mercado e Inovador.

Então, como aplicar isso? Com os gastos de transformação digital para atingiu $ 1,7T até 2019, o sucesso ou o fracasso serão determinados pela direção dos investimentos. Os operadores mais experientes aplicarão o conselho de Han Solo, para que não apenas vejam mais rápido como vejam o que importa.

Existem ferramentas e aceleradores que podem ajudar as empresas a melhorar a velocidade do mercado e impulsionar formas transformadoras de trabalhar. Para entender como essas ferramentas podem ajudar a superar o atrito, vamos examinar essas cinco áreas novamente – desta vez através das lentes das soluções:

  1. Entendendo as idéias certas para se concentrar nos esforços de transformação e investimento
    E se você pudesse rapidamente coletar informações das pessoas que mais conhecem sua empresa? Eles podem ser seus funcionários, parceiros e clientes.
  2. Organização de equipes qualificadas e plano de projeto para os resultados necessários
    E se você pudesse implantar o conhecimento da equipe sob demanda em um sistema de entrega estruturado?
  3. Identifique lacunas de habilidades nos funcionários e alinhe o treinamento para apoiar novas idéias
    E se você pudesse implantar um sistema de aprendizado personalizado para acelerar o conhecimento dos funcionários e a aplicação de habilidades digitais?
  4. Medir, rastrear e orientar projetos, permitindo idéias de transformação
    E se você pudesse usar ativos e aceleradores digitais que permitirão uma maneira ágil de fornecer produtos, permitindo gerenciamento, negócios, TI e design para visibilidade e alinhamento mútuos?
  5. Distribua os resultados do projeto, promova a adoção e avalie os resultados para obter um loop de feedback eficaz
    E se você pudesse implantar uma solução que aproveite a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) para impulsionar a adoção pelo usuário de produtos digitais por meio de técnicas de análise de dados em tempo real, IA e marketing digital?

Nas próximas postagens, exploraremos as áreas de oportunidade para a Fortune 500s executar. Não há tempo a perder!

Metadados TempDB com otimização de memória no SQL Server 2019

Metadados TempDB com otimização de memória no SQL Server 2019


Por: Aaron Bertrand | Atualizado: 2019-11-07 | Comentários (7) | Relacionados: Mais> SQL Server 2019

Problema

Desde que trabalhei com o SQL Server, e em quase todos os sistemas que
já gerenciado, o tempdb tem sido um gargalo de uma maneira ou de outra. Microsoft tem
fez muitas melhorias ao longo dos anos para ajudar a resolver gargalos com o acesso
para PFS, GAM, SGAM e outros recursos no tempdb. Em nenhuma ordem específica, alguns
Entre essas melhorias estão:

Embora eles tenham removido alguns desses gargalos, e geralmente isso faz com que o tempdb
menos perda de desempenho, certas cargas de trabalho podem introduzir gargalos em outros lugares.
Uma área em que a contenção ainda é comum, mesmo após todas essas melhorias,
é com metadados da tabela de sistema tempdb, em que muitas sessões estão tentando gravar
para tabelas do sistema (como uma carga de trabalho pesada que cria, altera e elimina muitas
#temp tables).

Solução

Metadados TempDB com otimização de memória é um novo recurso do SQL Server 2019, como
parte de "Em memória
Base de dados
"guarda-chuva de recursos. Muito parecido com" Always On "não é
um recurso específico, banco de dados na memória é um termo que descreve o conjunto de recursos
que permitem aproveitar a memória para ajudar a acelerar os bancos de dados.

Pam Lahoud descreve o principal sintoma dos metadados da tabela de sistema tempdb
problema de contenção da seguinte forma (e você pode se aprofundar nos detalhes de baixo nível

Aqui):

… Sessões no estado Suspenso com um tipo de espera PAGELATCH_xx
e
um recurso de espera de uma página que hospeda uma tabela do sistema TempDB, como 2: 1: 118.

Você pode verificar esta contenção usando a seguinte consulta, que limita a
resultados para PAGELATCH_xx espera envolvendo um específico
conjunto de tabelas do sistema tempdb:

SELECT r.session_id, r.wait_type, r.wait_resource, r.command, 
    (object) = OBJECT_NAME(p.(object_id),p.database_id)
  FROM sys.dm_exec_requests AS r
  CROSS APPLY sys.fn_PageResCracker(r.page_resource) AS pc 
  CROSS APPLY sys.dm_db_page_info(pc.(db_id), pc.(file_id), pc.page_id, 'DETAILED') AS p
  WHERE UPPER(r.wait_type) like '%PAGELATCH%'
    AND p.database_id = 2 -- tempdb
    AND p.(object_id) IN(3,9,34,40,41,54,55,60,74,75);-- what are these IDs? you'll see shortly

(Nas versões mais antigas do SQL Server, você não poderá
para usar funções como

sys.dm_db_page_info. Você precisará manualmente
analisar o wait_resource
valor
e, em seguida, use

sys.dm_db_database_page_allocations ou, se
mais velho que isso,

DBCC PAGE e

DBCC IND, para determinar se sua contenção
envolve esse mesmo conjunto de tabelas.)

O recurso fornece uma nova configuração no nível da instância que move dez dos mais
tabelas de sistema comumente usadas no tempdb (correspondentes aos IDs de objetos listados
acima) para tabelas com otimização de memória. Isso elimina a trava, melhorando substancialmente
simultaneidade e resolução da maioria ou de todas as esperas observadas na consulta acima.
Observe que você ainda pode ver tipos de espera semelhantes associados a outro sistema
tabelas ou mesmo tabelas permanentes de usuário no tempdb (que, sendo um banco de dados do sistema,
atualmente não pode ter tabelas de usuário otimizadas para memória). Observe também que isso
não otimize a memória de nenhuma das suas próprias tabelas #temp ou variáveis ​​de tabela; esse recurso
afeta apenas metadados.

Você ativa o recurso com um ALTER SERVER CONFIGURATION
comando, que requer uma reinicialização:

ALTER SERVER CONFIGURATION SET MEMORY_OPTIMIZED TEMPDB_METADATA= ON;			

Você também pode usar sp_configure:

EXEC sys.sp_configureN'show advanced options', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE; EXEC sys.sp_configureN'tempdb metadata memory-optimized', 1;
RECONFIGURE WITH OVERRIDE;

E você pode verificar o valor atual em sys.configurations:

SELECT CASE WHENvalue <> value_in_use THEN 'restart required' END, *
  FROMsys.configurations
  WHERE name = N'tempdb metadata memory-optimized';

Ou com PROPRIEDADE DE SERVIDOR ():

SELECT SERVERPROPERTY('IsTempdbMetadataMemoryOptimized');			

Você não perceberá nada óbvio depois de reiniciar, mas poderá ver quais
tabelas de sistema foram convertidas em otimizadas para memória com a seguinte consulta:

SELECTt.(object_id), t.name
  FROMtempdb.sys.all_objects AS t
  INNER JOIN tempdb.sys.memory_optimized_tables_internal_attributes ASi
  ONt.(object_id) = i.(object_id);

Resultados (descrições adicionadas por mim; algumas

retirado dos documentos
, mas nem todos estão documentados):

object_id

nome

descrição

3

sysrscols

Armazena informações da coluna
como compensações, frequência de alteração, tipos e valores máximos em linha.

9

sysseobjvalues

Coluna de lojas
em formação

como valores padrão.

34

sysschobjs

Armazena uma linha para cada objeto.

40.

sysmultiobjvalues

Armazena informações sobre
entidades como chaves de criptografia de coluna.

41

syscolpars

Armazena uma linha para cada tabela / exibição
coluna e procedimento / parâmetro de função.

54

sysidxstats

Armazena uma linha para cada índice
ou estatística.

55

sysiscols

Armazena uma linha para cada persistente
coluna de índice e estatística.

60

sysobjvalues

Armazena uma ampla variedade de propriedades
para entidades.

74

syssingleobjrefs

Armazena uma linha para dependências N: 1
(pense em vincular esquemas de partição a tabelas).

75

sysmultiobjrefs

Armazena uma linha para dependências N: N
(pensar sys.sql_dependencies)

Não há muitas outras evidências de que o recurso tenha sido ativado, outros
do que a eliminação da contenção identificada acima e o desempenho geral do snappier
(Niko Neugebauer

mostra algumas observações aqui) Inicialmente, verifiquei as propriedades de arquivos e grupos de arquivos,
meio que espera que o tempdb seja iniciado com um grupo de arquivos adicional com otimização de memória.
Isso não aconteceu porque, como parte do tempdb, que é recriado em todos os
início do serviço, essas tabelas de sistema agora não são, por definição, duráveis
mesas. Portanto, a durabilidade fornecida pelo grupo de arquivos otimizado para memória que você precisa
adicionar aos bancos de dados do usuário não é necessário aqui.

Qual é o problema?

Parece uma grande vitória e um acéfalo para acender quando estiver ligado
SQL Server 2019. Então, por que não está ativado por padrão? Bem, existem alguns
limitações na primeira implementação das quais você deve estar ciente:

  • Você precisa ter cuidado quando tiver transações que envolvam memória
    tabelas nos bancos de dados do usuário e também certos padrões podem gerar os seguintes
    erro:

Msg 41317,
Nível 16, Estado 1
Uma transação do usuário que acessa tabelas com otimização de memória
ou módulos compilados nativamente não podem acessar mais de um banco de dados ou bancos de dados do usuário
model e msdb e não pode gravar no master.

  • Os índices columnstore não são suportados nas tabelas #temp quando esse recurso
    está ativado. Se você tentar, você receberá o seguinte erro:

Msg 11442,
Nível 16, Estado 1
A criação do índice columnstore não é suportada no tempdb
quando o modo de metadados com otimização de memória estiver ativado.

  • Uma questão relacionada é que sys.sp_estimate_data_compression_savings
    não pode ser usado para estimar COLUMNSTORE ou
    COLUMNSTORE_ARCHIVE (mesmo erro: Msg 11442). Eu
    achamos que podemos escrever nossa própria versão deste procedimento
    que não usa #temp tables, mas guardarei isso para outra hora.
  • Isso não deve afetar muitas pessoas, mas bloquear dicas de qualquer sistema
    visualizações que fazem referência a essas tabelas do sistema serão ignoradas; efetivamente, eles
    usará READ COMMITTED SNAPSHOT.
  • Finalmente, esse recurso requer uma reinicialização do serviço para entrar em vigor; você não pode
    basta decidir no meio de um ciclo de negócios que você vai virar
    ligado (ou desligado). Para evitar interrupções, a ativação ou desativação precisa ser planejada
    coincidir com uma janela de failover ou manutenção. E não há garantia
    que esse recurso melhorará o desempenho da sua carga de trabalho, justificando
    essa interrupção pode exigir testes para provar que vai ajudar.

Sumário

Se você tiver uma carga de trabalho pesada em tempdb, vale a pena experimentar esse recurso, pois
isso deve ajudar. Embora existam algumas limitações, lembre-se de que este é o
primeira iteração e certamente mais acontecerá nos lançamentos futuros (bem como
a primeira iteração do Columnstore não foi perfeita). Eu estou supondo que eles
pode adicionar mais tabelas de metadados que não foram cortadas (pense em sysallocunits
e sysrowsets), tenha certeza de que eles resolverão as incompatibilidades mencionadas
acima, e espero que eles possam expandir essa funcionalidade para criar tabelas temporárias e
variáveis ​​da tabela em algum momento no futuro.

Próximos passos

Leia para obter dicas relacionadas e outros recursos:

Última atualização: 2019-11-07

Sobre o autor

Aaron Bertrand (@AaronBertrand) é um tecnólogo apaixonado com experiência no setor que remonta ao ASP clássico e SQL Server 6.5. Ele é editor-chefe do blog relacionado ao desempenho, SQLPerformance.com, e atua como moderador da comunidade do Exchange Administrators Stack Exchange.

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Quão influente pode ser um sorteio para as empresas?

Quão influente pode ser um sorteio para as empresas?


Quão influente pode ser um sorteio para as empresas? 1

Trazido a você pela National Sweepstakes Company:

Qualquer pessoa familiarizada com o mundo do marketing digital sabe o quanto isso envolve. Há muita estratégia para implementar, muitas dicas a seguir, aplicativos para participar e atalhos para usar. Há coisas que você * deveria * estar fazendo, em termos de marketing digital, se quiser que sua empresa sobreviva. Depois, há coisas das quais você realmente se beneficiaria se as fizesse, mas elas consomem tempo – e não há garantia de que você as acertará.

Se você já ouviu falar em realizar sorteios como uma iniciativa de marketing, pode ter descartado a ideia como demorada demais. As chances são de que você sugeriu alguém sem compromisso: "Ei, você deveria hospedar um sorteio, funcionou bem para isso e aquilo", e você simplesmente encolheu os ombros, pois não está no topo da sua lista de prioridades. Afinal, você acha que os sorteios são temporários e relativamente em pequena escala, então eles não valem o seu tempo … não são?

Essa suposição estaria errada. Na verdade, quando eles são feitos corretamente, os sorteios podem ser altamente influentes para as empresas. Eles podem conquistar um público totalmente novo, sem praticamente nenhum esforço ou propaganda de sua parte – você só precisa saber como divulgar seus sorteios com sucesso. Se você quiser entender por que os sorteios podem ser tão eficazes para influenciar as decisões dos clientes, continue lendo.

Primeiro de tudo, o que é um sorteio?

Caso você não esteja familiarizado com os sorteios, eles são uma forma de competição on-line, gratuita para participar, hospedada por empresas que usam a atenção on-line para promover seus produtos ou serviços a um público interessado.

Para participar de um sorteio, os candidatos geralmente precisam enviar uma série de detalhes pessoais, incluindo nome e endereço de e-mail, usando um formulário on-line. Os nomes dos participantes são inseridos no sorteio e serão notificados (geralmente por e-mail) do vencedor em uma data posterior. Os prêmios do sorteio tendem a ter um preço bastante alto, a fim de atrair o maior público-alvo possível. Os prêmios podem ser um produto ou serviço caro, como uma bolsa de grife ou um feriado. Carros e dinheiro também são prêmios populares em sorteios.

Vamos considerar que você planeja sediar sua própria loteria, usando um de seus produtos mais caros como prêmio. Se você sabe como implementar seu sorteio com sucesso e, mais importante ainda, legalmente, deve colher enormes recompensas por seus esforços. Veja como o poder influente dos sorteios pode ser benéfico para sua empresa:

Para ajudar a dar uma luz positiva aos negócios

Quem disse que "toda publicidade é boa publicidade" pode estar certo até certo ponto, mas ainda não há como negar fatos concretos: a melhor publicidade é a coisa positiva. E não adianta esperar uma notícia milagrosa documentando seu trabalho de caridade da imprensa local quando você pode criar sua própria publicidade positiva através de sua campanhas de marketing selecionadas.

Em todas as áreas do marketing digital, os sorteios são os mais eficazes na promoção positiva – e há muito poucas vendas ativas que precisam ser feitas da sua parte. Depois que sua sorte circula na Internet com seu atraente prêmio em exibição para todos verem, você consegue mostrar sua empresa da maneira mais agradável possível, sem necessidade de RP pago.

Para anunciar – sem o conteúdo publicitário

As pessoas odeiam anúncios, e isso é fato. De acordo com pesquisas recentes com consumidores, 88% dos usuários on-line desejam filtrar os anúncios desagradáveis ​​da Internet e 91% das pessoas dizem que os anúncios são mais invasivos hoje do que há dois ou três anos atrás. Hoje em dia, há tanto conteúdo publicitário ruim que as empresas precisam ser espertas na forma que seus anúncios estão adotando ou encontrar uma maneira de bani-las completamente.

O melhor dos sorteios é que eles são um método indireto de publicidade que permite que as empresas mostrem seus melhores recursos de maneira inteligente. Se você sabe o que está fazendo, no momento em que a sua aposta está em andamento, você conseguiu vender seus negócios para centenas de pessoas com a mesma eficácia que se tivesse usado um anúncio direto tradicional, mas seu público nem sequer sabe que eles estão sendo anunciados.

Para tornar um negócio ou um produto desejável

Os sorteios são essencialmente competições de larga escala baseadas na Internet. Portanto, não se surpreenda se a natureza de seu sorteio incentivar seus candidatos a ver seus negócios de um ponto de vista competitivo. O prêmio do sorteio é desejável, o que lhe dá uma sensação única de edição limitada (mesmo que provavelmente não seja).

Do ponto de vista dos participantes do sorteio, isso dá a toda a empresa um nível de conveniência que cria a sensação de “deve ter agora” quando eles compram seus produtos. Bem-vindo: muitas novas vendas.

Solicitando aos clientes que considerem uma compra que talvez não tenham considerado antes

Mesmo quando todos, exceto um de seus participantes no sorteio, não ganharem o prêmio, um sorteio planejado de forma inteligente ainda os deixará viciados em seus produtos, mesmo que não tenham percebido que os desejavam antes. Esse é o poder de apresentar algo na forma atraente de uma competição – absorve as pessoas sem que elas entendam completamente o porquê.

Não há muitas coisas na vida que as pessoas realmente precisam, e é por isso que o marketing digital é mais bem-sucedido quando apela aos desejos das pessoas. Um sorteio pode convencer os participantes de quanto eles querem ganhar seu produto, o que é muito mais impactante do que se eles acreditassem que necessário seu produto.

Hospedando seus próprios sorteios

Tomar o marketing com as próprias mãos não é fácil, mas isso não significa que você é incapaz de fazê-lo e obtém muito sucesso com isso. Ainda assim, se você não tiver certeza sobre um aspecto específico da hospedagem de sorteios ou estiver preocupado em cometer um erro legal, poderá entrar em contato com um Companhia Nacional de Sorteios para suporte e aconselhamento especializado.

Uma empresa de sorteios pode ajudá-lo com a quantidade de hospedagem de sorteio que você combina com você, além de lidar com todos os detalhes administrativos e documentos que cobrem orçamentos promocionais e leis de sorteios.

Quão influente pode ser um sorteio para as empresas? 2

Quão influente pode ser um sorteio para as empresas? 3

Principais métodos de rastreamento de ativos

Principais métodos de rastreamento de ativos


O rastreamento de ativos aponta para a descoberta de ativos físicos críticos, desde a aquisição até a disposição em um ambiente de negócios. O rastreamento e o gerenciamento de ativos desempenham um papel crítico, especialmente se você tiver mais do que aquilo que percebeu.

Querendo saber por que?

Imagine o que acontece se você estiver investindo em ativos quando tiver muito. Isso definitivamente afetaria os resultados da sua empresa. Portanto, a idéia final é utilizar todos os ativos usados ​​ao máximo ao longo do projeto. A descoberta dos ativos no momento certo ajuda as empresas a reduzir o custo total de propriedade e melhora a taxa de conclusão do projeto.

Imagine este cenário: a empresa x está na construção de casas e elas investem em muitos ativos, como pés de cabra, barras, outros materiais etc.

Cada projeto terá diferentes zonas de projeto. Os materiais adquiridos serão compartilhados entre todas as zonas do projeto, apenas se os gerentes do local puderem descobrir os ativos / materiais usados ​​e não utilizados / extraviados. A indisponibilidade ou falha no rastreamento dos ativos durante um período crítico do projeto pode prejudicar o progresso do projeto, resultando no aumento do custo total de propriedade e na satisfação do cliente abaixo do padrão. E isso acontece na maioria das empresas que não possui um sistema de rastreamento e gerenciamento de ativos.

Portanto, recomenda-se a criação de um sistema para rastrear os ativos, desde a compra até o descarte, para economizar tempo e dinheiro.

Antes de começar com os métodos, gostaria de apresentar alguns dos benefícios do rastreamento de ativos.

  • Apenas menos recursos envolvidos liberam o tempo dos recursos para se concentrar no crescimento dos negócios
  • Ajuda a localizar rápida e facilmente ativos em tempo real, a qualquer momento
  • Fornece relatórios em tempo real sobre a posição de cada ativo
  • Aumenta a precisão do seu gerenciamento de ativos
  • Ajuda a rastrear e reduzir a perda de ativos e utilizar ativos de maneira eficaz
  • Reduz o custo total de propriedade, pois os ativos não precisam ser rastreados manualmente
  • Melhora a eficiência
  • Permite que os ativos sejam reatribuídos entre departamentos de maneira inteligente e completa
  • Garante responsabilidade e precisão com perda e gerenciamento de ativos
  • Informa imediatamente onde seus ativos estão alocados
  • Garante a conformidade regulamentar

Sei que a próxima pergunta que você me responderá será quais são as diferentes maneiras de rastrear recursos. As seções abaixo responderão à sua pergunta.

Aqui estão alguns dos métodos usados ​​para rastrear ativos.

  • Manual
  • Códigos de barra
  • RFID
  • Código QR
  • GPS
  • NFC
  • IoT

Vamos ver como cada método funciona em detalhes nas seções abaixo.

Manual:

Principalmente caneta, papel e planilhas são amplamente utilizados nesse método. É um dos métodos mais demorados e desatualizados. No entanto, algumas empresas ainda usam esse método para rastrear ativos. Erros artificiais e dados perdidos são duas ameaças em potencial ao experimentar esse método.

Códigos de barra:

Um dos métodos de rastreamento de ativos mais usados ​​de todos os tempos. Como isso é relativamente simples de usar, muitas empresas se concentram no uso de códigos de barras para rastrear os ativos de um lugar para outro. Relação custo-benefício, menos treinamento para os usuários faz do código de barras uma opção inteligente. No entanto, um grande contratempo é que, se os códigos de barras forem violados ou não estiverem alinhados em uma linha reta, você não poderá extrair os dados do ativo.

Códigos QR:

O avanço dos aplicativos móveis obrigou as empresas a se concentrarem na tecnologia de código QR para rastrear ativos. É uma técnica simples e não requer treinamento. Qualquer usuário pode criar códigos QR com um clique e rastrear os ativos usando um scanner de aplicativo móvel com absoluta facilidade. Além disso, essa tecnologia permite que as empresas gerenciem pedidos de ativos e monitorem também o histórico de rastreamento.

RFID (identificação por radiofrequência):

Existem dois tipos de etiquetas RFID amplamente utilizadas em todos os setores e elas vêm em tamanhos pequenos e podem cobrir apenas uma faixa mínima. Um é passivo e outro ativo. As etiquetas RFID passivas consomem menos energia e são econômicas. As etiquetas consumirão energia somente quando receberem um sinal de uma antena ou leitor RFID. Eles são amplamente utilizados no rastreamento no nível do item.

Por outro lado, as etiquetas RFID ativas são maiores em tamanho e caras e cobrem um alcance de 100m. Eles vêm sob duas tags: beacons e transponders. A ativação anterior em intervalos predefinidos, enquanto a última funciona apenas quando um sinal de rádio é recebido, resultando em economia de energia estendida.

GPS:

Um dos melhores métodos, pois é uma técnica maravilhosa para rastrear qualquer tamanho de um ativo em qualquer lugar, seja no mar ou na terra. Começando desde pequenos ativos até máquinas pesadas, o rastreamento da posição do ativo é absolutamente contínuo. Altamente adequado para rastrear um conjunto misto de ativos que envolve tipos de ativos pequenos e pesados.

NFC (Near Field Communication):

A NFC pode ser chamada como uma extensão do RFID, pois ambos usam indução eletromagnética para transmissão de dados. No entanto, a capacidade da NFC de atuar como leitor e transmissor a torna uma escolha melhor que a RFID. Embora o RFID possa ser usado apenas para rastrear ativos, a NFC pode fornecer mais detalhes sobre um ativo com um toque no smartphone. No entanto, essa é uma das técnicas menos classificadas pela maioria das empresas.

IoT (Internet das Coisas):

Se você está procurando um sistema inteligente de rastreamento de ativos que possa identificar até mesmo um pequeno ativo em uma zona do projeto, o acoplamento dos dispositivos IoT a outras tecnologias como GPS ou RFID facilitará seu trabalho. A melhor vantagem de usar a IoT é que ela pode ser usada mesmo em ambientes desafiadores, onde os humanos não podem invadir. O menor consumo de energia e maior duração da bateria são outros dois fatores positivos que tornam a tecnologia IoT a mais procurada no mercado atual.

A seguir, são mencionados alguns métodos interessantes que podem ser usados ​​para rastrear ativos em um ambiente de negócios. A necessidade do método certo de rastreamento de ativos varia de empresa para empresa. Enquanto alguns podem optar por uma etiqueta RFID, outros podem se contentar com códigos de barras. Tudo depende do rastreamento de ativos exclusivo necessário para esse negócio em particular.

Marathon Series: como o co-fundador do WooThemes monetizou um plug-in gratuito

Marathon Series: como o co-fundador do WooThemes monetizou um plug-in gratuito



Juntar-se a mim é um ouvinte da Mixergy. Eu entrevistei o co-fundador e estou muito animado por ter a oportunidade de entrevistá-lo na África do Sul.

Mark Forrester é alguém que criou um plugin para o WordPress. Ele transformou uma plataforma de blog em uma loja online. De graça.

Quero descobrir como a empresa foi construída e, eventualmente, vendida para a empresa que criou o WordPress.

O podcast está em todos os principais aplicativos, basta procurar o Mixergy.
Você também pode usar nosso Feed RSS Feed RSS.

Mark Forrester é co-fundador do WooThemes, um tema premium do WordPress e provedor de plug-ins.

Marathon Series: como o co-fundador do WooThemes monetizou um plug-in gratuito 5



O AI-Marketing é um Marketing Atento ao Contexto. Período.

O AI-Marketing é um Marketing Atento ao Contexto. Período.


Às vezes, o Marketing aparece como uma das atividades mais surdas, “jogue um dardo no escuro”, “borrife e reze” – deixando seus receptores malucos e os executivos que financiam a atividade de marketing, para exasperação. Não é de admirar que as taxas de resposta tendam a permanecer baixas, e os Vendedores ficam imaginando onde a cobertura aérea e o suporte prometidos do Marketing são para ajudá-los a cumprir as cotas.

Outras vezes, porém, o marketing é tão persuasivo, personalizado e atraente – que o produto se vende, deixando os líderes corporativos se perguntando se realmente precisam de uma equipe de vendas para fechar negócios.

O que faz a diferença? Duas palavras – "Contexto do cliente"

Compreender esse contexto e adaptar o conteúdo e as ofertas para atender às necessidades específicas desse cliente faz toda a diferença entre "ruído" de marketing e "graças a Deus que você me ouviu – por favor, conte-me mais".

Mas como você consegue entender claramente esse contexto? A resposta tradicional sempre foi, inteligência humana. Se você tem alguém focado em um cliente em particular, ele aprenderá muito sobre as necessidades e pontos problemáticos do cliente, de modo que todo o marketing subsequente possa estar em jogo o tempo todo.

Escusado será dizer que tal abordagem simplesmente não é escalável.

A próxima melhor solução, popular até os dias de hoje, é abstrair os pontos problemáticos comuns de vários clientes e projetar “jornadas” nas quais os clientes podem ser colocados. Viagens por email, viagens por sites, viagens em plataformas sociais – são todas projetadas com base na mentalidade dessas necessidades e desejos comuns dos segmentos de clientes. Essas jornadas podem ser eficazes, se criadas com muito cuidado e atenção, abordando as questões mais prementes na mente dos clientes.

AI pode fazer um melhor?

O aspecto brilhante de todas as formas de técnicas de IA / ML é que elas são projetadas para identificar padrões de comportamento em relação a um cliente e identificar regras que começam a fornecer pistas sobre o contexto do cliente.

Por exemplo, a aplicação da Análise de Cluster para entender quais tipos de comportamento ocorrem com mais frequência juntos e o Associative Analytics para descobrir regras sobre os padrões de consumo de experiência podem começar a destacar os principais "Momentos" na jornada de compra dos clientes. A sequência desses padrões no caminho para a compra pode começar a dar uma ideia geral de como esses "momentos" começam a se seguir nessas jornadas, permitindo entender melhor onde o cliente está e, portanto, seu contexto específico. Esses 'momentos' podem ser chamados de 'estados' e o modelo pode ser alimentado pelo conceito de 'máquinas de estado'. Conhecer o estado do cliente nos fornece pistas imediatas sobre o tipo de experiência à qual eles provavelmente responderão – melhorando bastante a experiência do cliente e reduzindo os gastos desperdiçados com marketing.

"Prontidão para iniciar uma conversa de vendasOs modelos ”, por outro lado, são como um modelo de propensão que leva em consideração o histórico anterior do cliente (atualidade, frequência, compra) com a empresa, as necessidades atuais do cliente, a posição da empresa em relação a ofertas específicas no setor e o recente envolvimento do cliente com a empresa. Companhia. Tais modelos de propensão que levam em consideração o contexto do cliente pesadamente tendem a fornecer sinais extremamente bons em relação ao cliente – e evitam as frustrações de "ligações frias" ou chamadas programadas incorretamente. O ingrediente secreto novamente é o contexto do cliente.

Propensão à compra os modelos, da mesma forma, contam com um profundo conhecimento de 360 ​​graus sobre o cliente, suas compras anteriores (e possível ciclo de reabastecimento aproximado), posicionamento competitivo, projetos ativos nas instalações do cliente e muito mais. Quanto mais rico o contexto do cliente, melhor o desempenho do modelo.

Agora, se o modelo de IA foi construído com base no contexto do cliente – a vantagem oferecida também é limitada. Por exemplo, se você criar um Modelo de IA para selecionar o público-alvo para enviar e-mails para – você pode simplesmente olhar para a histórica “Taxa de abertura” ou “Taxa de cliques” e encontrar os membros do público-alvo com maior probabilidade de abrir o e-mail ou clicar em um de seus links. Não há nada de errado com esse modelo – mas é selecionar um público com base em uma ação muito tática, em vez de incluir bastante o contexto do cliente no modelo. O mesmo modelo produzirá resultados superiores se incorporar um entendimento de onde o cliente está em sua jornada de compra, se houver projetos ativos no local do cliente, quando eles normalmente usam email ao pesquisar um projeto e muito mais. Quanto mais o modelo for informado pelo contexto relevante do cliente em relação ao uso de um email, maior será o sucesso do modelo em fornecer às audiências que desejam se envolver por email naquele momento.

Como pode estar se tornando claro, o poder de aplicar a IA no Marketing é realmente o poder de trazer o Contexto para o Marketing, de forma escalável e automatizada – e isso faz toda a diferença entre uma reação indiferente do cliente e aquela em que o cliente diz “SIM! "

Posts nesta série:

  1. O Marketing pode ser totalmente orientado e automatizado pela IA? A Genesis
  2. Usando a IA para identificar seus clientes-alvo – automaticamente!
  3. O AI-Marketing é um Marketing Atento ao Contexto. Período. (esta postagem)

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Aprenda SQL: INSERIR NA TABELA


No artigo anterior, criamos duas tabelas e agora estamos prontos para usar o comando SQL INSERT INTO TABLE e preencher essas tabelas com dados. Para fazer isso, prepararemos instruções no Excel e colá-las no SQL Server e executá-las. Também verificaremos o conteúdo de ambas as tabelas antes e depois desses comandos usando a instrução SELECT. Então vamos começar.

Instrução INSERT INTO TABLE

Não faz sentido criar estruturas de banco de dados e não ter nenhum dado no banco de dados. A instrução INSERT INTO TABLE é a que usaremos para resolver esse problema. É uma das quatro instruções importantes SQL DML (Data Manipulation Language) SELECT… FROM, INSERT INTO TABLE, UPDATE… SET e DELETE FROM… A sintaxe completa é bastante complexa, pois o INSERT INTO também pode ser uma declaração muito complexa. Por favor, dê uma olhada na sintaxe completa do T-SQL INSERT INTO TABLE aqui.

Neste artigo, usaremos a sintaxe simplificada, mas também a mais comum:

INSERT INTO nome_tabela (lista_coluna) VALUES (valores_coluna);

Nessa instrução INSERT INTO, você precisará definir o nome da tabela em que está inserindo dados, listar todas as colunas (talvez você use todas elas, mas talvez apenas algumas) e, em seguida, listar todos os valores. Observe que os valores da coluna devem corresponder à definição dos tipos de coluna (por exemplo, você não pode inserir um valor textual na coluna / atributo numérico).

Caso esteja inserindo todos os valores na tabela, não será necessário listar todas as colunas após o table_name e você poderá usar uma sintaxe ainda mais simplificada:

INSERIR NO VALOR DA TABELA (valores_coluna);

Pessoalmente, prefiro listar todos os nomes de colunas, porque essa abordagem funcionaria mesmo se adicionarmos novas colunas à tabela existente.

A sintaxe simplificada para um desses casos em que as instruções INSERT e SELECT são combinadas é fornecida abaixo:

INSERT INTO tabela_destino (lista_coluna,…)
SELECT column_list
FROM source_table
ONDE condição;

Exemplo INSERT INTO TABLE

Antes de fazer qualquer coisa, vamos verificar o que está armazenado em nossas tabelas. Este é o modelo que criamos no artigo anterior. Você pode ver que temos uma tabela na qual armazenaremos dados relacionados aos países e outra para dados relacionados às cidades. Eles também estão relacionados, mas falaremos sobre isso no seguinte artigo:

INSERIR NA TABELA - modelo de dados

Para verificar o conteúdo dessas duas tabelas, usaremos duas instruções SELECT simples:

Embora SELECT não seja o tópico deste artigo, deve-se mencionar que sua sintaxe básica é:

SELECT 1 ou mais atributos FROM tabela;

A estrela (*) após SELECT representa que queremos mostrar os valores de todos os atributos / colunas dessa tabela no resultado da consulta.

Como esperado, não há nada nessas duas tabelas e o SQL Server retorna o resultado, conforme mostrado na figura abaixo. As instruções retornam nomes das colunas das tabelas que usamos na consulta SELECT, mas não há nada sob esses nomes de coluna. Você pode ver isso como uma planilha vazia do Excel com nomes de colunas definidos (cabeçalhos). Você sabe que tipo de dados deve estar lá, mas não há nada:

Aprenda SQL: INSERIR NA TABELA 6

Agora, precisamos mudar isso.

Primeiro, preencheremos o país tabela usando as seguintes instruções INSERT INTO TABLE:

Dados para cinco países foram inseridos com sucesso. O resultado é mostrado na figura abaixo. Como tivemos 5 instruções INSERT INTO TABLE, temos 1 mensagem "(1 linha afetada)" para cada um desses cinco comandos na seção "Mensagens":

INSERIR NA TABELA - país

Observe que todos os valores (após VALUES) foram ordenados da mesma maneira em que listamos as colunas (após INSERT INTO no país). Todos os três valores são textos. A consulta funcionaria mesmo se não as tivéssemos ordenado da maneira correta, porque todos eles têm o mesmo tipo de dados (texto), mas os dados seriam armazenados nas colunas erradas. Nesse caso, teríamos um erro semântico.

A próxima coisa que precisamos fazer é preencher o cidade tabela. Faremos isso usando as seguintes instruções:

Depois de executar essas instruções, este foi o resultado. Como esperado, 6 linhas foram adicionadas. E mais uma vez, temos 1 mensagem para cada inserção no Mensagens seção:

Cidade

Nesse caso, teríamos um problema se não listássemos os valores da mesma maneira, listamos colunas porque seus tipos de dados não são os mesmos (eles são – na ordem: texto, número decimal, número decimal, número inteiro). Esse tipo de erro é chamado de erro de sintaxe e o próprio DBMS impediria a execução da consulta.

SELECT – Verifique o que foi inserido

Agora, mais uma vez, verificaremos o que está armazenado em nossas tabelas. Usaremos as mesmas duas instruções SELECT que usamos anteriormente:

O resultado é mostrado na figura abaixo. Observe que, depois de executar as consultas, agora temos Resultados e Mensagens seções sob consultas:

Instruções SELECT

Podemos concluir que ambas as tabelas em nosso banco de dados contêm dados e agora estamos prontos para "jogar" com algo muito mais interessante do que isso.

INSERIR NA TABELA usando o Excel

Em muitos casos, você precisará executar várias instruções SQL com base no conjunto de dados fornecido a você. Isso representa não apenas a instrução INSERT INTO TABLE, mas também as instruções UPDATE e DELETE. Não faz sentido digitar essas instruções manualmente, mas você deve preferir uma abordagem mais inteligente – prepare fórmulas (ou um script) que automatizem esta parte. Em tais situações, prefiro usar o Excel e as fórmulas.

Nota: Pessoalmente, no contexto de bancos de dados, considero o Excel muito útil quando preciso criar várias instruções e apresentar resultados e / ou criar painéis.

Vamos dar uma olhada nessas fórmulas:

países Excel

A fórmula usada para inserir o primeiro país (Alemanha) é:

cidades Excel

A fórmula usada para inserir a primeira cidade (Berlim) é:

Sinta-se livre para usar essas fórmulas para automatizar suas tarefas. Usaremos uma abordagem semelhante posteriormente quando estiver executando várias instruções UPDATE e DELETE (e mesmo ao criar instruções SELECT).

Conclusão

Neste artigo, abordamos uma das quatro instruções SQL mais importantes – instrução INSERT INTO TABLE. Nós o usamos para preencher as tabelas criadas no artigo anterior. Esse era um pré-requisito para mudar para coisas mais inteligentes – como a teoria do banco de dados e, mais importante, retornar resultados do nosso banco de dados.

No próximo artigo, falaremos sobre a chave primária – o que é e por que é importante nos bancos de dados.

Emil Drkusic

Emil Drkusic

Emil é um profissional de banco de dados com mais de 10 anos de experiência em tudo relacionado a bancos de dados. Durante os anos, ele trabalhou no setor de TI e finanças e agora trabalha como freelancer.

Seus compromissos no passado e no presente variam de design e codificação de banco de dados a ensino, consultoria e redação de bancos de dados. Também para não esquecer, BI, criando algoritmos, xadrez, filatelia, 2 cães, 2 gatos, 1 esposa, 1 bebê …

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