Big Data e Analytics: Análise de dados para tomada de decisões

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Arthur Vieira de Moraes
Programa F5 #13 - 02/05/2018 - InfoMoney TV Recebemos o Prof. Dr. Luiz Paulo Fávero, que nos brindou...
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[Música] olá boa tarde hoje é dia 2 de maio de 2018 estamos começando mais um programa f5 eu estava cunha parceiro sair a gente fala de bi deitar e analytics sabe os dados àqueles que a gente vai deixando rastros por todos os lugares né alguém pega analisar nem acho que o ponto é esse como é que analisa esse monte de dados não é e e o que quer nessa atividade hoje a gente traz aqui o professor doutor luís fábrica professor titular da usp boa tarde a lei que entre outras coisas é o autor deste livro
aqui vou até colocar de lado automática aqui tem muito dado como ela está dado então acho que a primeira pergunta é definir a gente o que que é e análise de dados que é bem feita como é que se dividir esse mundo em adis vários termos que a gente tem isso legal gustavo um prazer estar aqui com vocês gustavo arthury é sempre uma honra poder compartilhar aprender com vocês também na verdade são termos que têm cada vez mais sendo utilizados no mercado da science deitar analytics e dentro desse universo ciência dos dados ou data science
é analytics ou análise de dados propriamente dita envolve todas as ferramentas para análise e obviamente de das para a tomada de decisão então ferramentas estatísticas ferramentas econométricas ferramentas que usam algum tipo de algoritmo para efetivamente criar modelos e esses modelos serem utilizados projetos pelo gestor para a tomada de decisão em várias áreas de negócios agora se olhada nessa perspectiva do analytics o volume que tem sido gerado de dados no mercado cada vez de forma mais consistente a gente pode introduzir o conceito bbb tá que que é efetivamente direita como é que deitar se relaciona com
analytics e bi deitar envolve basicamente 5 a ocorrência de cinco fenômenos simultâneos na geração de dados volume que eu já mencionei variedade ou diversas fontes gerando dados a todo instante em tempo real conectado à internet etc a variabilidade ou seja processos estocásticos processos probabilísticos tá certo a velocidade ou seja como mencionei em tempo real a todo instante cada vez mais você escolhe você tem novos dados na sua base e à complexidade ou seja dados oriundos é é de fontes internas ou externas ao país dados que inventa tratados com muito míssil velhos com com valores faltantes
e concentra esse comportamento todo de geração de dados é o que a gente chama de big data é importante mencionar que quando a gente envolve dentro da caixa de analytics processos de reconhecimento de padrões por meio de algoritmos algoritmos que muitas vezes vêm da natureza algoritmo chamado colônia de formigas colônias de morcegos bag in bust landu forest são mecanismos algoritmos de reconhecimento de padrão que entram dentro de uma outra caixinha chamada machine lane néel aprendizado de máquinas se efetivamente conseguir unir algoritmos the machine lane dentro de processos de analytics eu tenho o melhor dos mundos
para tentar convergir e traçar perspectivas dentro do fenômeno de big data só para avançar um pouquinho mais além de cid planing além do analytics ou análise preditiva também posso incluir aí reconhecimento de voz e reconhecimento de imagem robótica e aí eu começa a avançar para a inteligência artificial que na verdade é a capacidade que o software tem de aprimorar os mecanismos de decisão pra gerar modelos cada vez com melhor acurácia na tomada de decisão fica fácil quando vê um professor é a a alma agora levar a foto do carro imagina eu vou aproveitar e dos
donos das imagens que você trouxe está fundado a quantidade de dados nunca a gente deixou tantos dados por aí e nunca foi também é possível se apropriar desses dados como gustavo falou é verdade é dada um põe na tela pra gente mas sim olha a quantidade de dados que vêm sido colocados aqui tem as aplicações que comentar até então na verdade trouxe esse slide que fala um pouquinho pegando o gancho da pergunta de gustavo só as aplicações definindo darel situações que a gente colocou aqui então isso pode ser utilizado por exemplo em computação afetiva ou
seja sofre são os envolvidos levando em consideração humor o estado de espírito do usuário bioinformática classificação e sequenciamento de dna né a publicidade online muita gente acessa uma loja virtual tudo tudo tudo detecção de fraude jogos de videogames o limite na mente é a capacidade humana de encontrar outras aplicações nem imaginar outras aplicações sem dúvida nenhuma então quando se fala aqui por exemplo reconhecimento de fala escrita diagnósticos médicos a capacidade humana nesse ponto tende a ser infinita ao ser humano é muito bom pra fazer nessa sua linha arthur para fazer perguntas e muito bom para
desenvolver mecanismos algoritmo softwares que nos tragam essas respostas essa combinação é perfeita né e pegando caso do computador é que que bateu gaúcho kasparov no jogo de xadrez esse próprio kasparov anos depois montou um campeonato em que podiam vir apenas jogadores apenas computadores ou a combinação entre jogadores e computadores e quem ganhou foi a combinação entre dois pesquisadores e três computadores é munido de inteligência artificial foram os campeões naquele campeonato de xadrez já essa combinação é perfeita fantástica como é que vê lá a gente gosta avançando e assim a percepção que eu tenho que nos
últimos dois três anos assim ele começou a avançar um modo quase exponencial é difícil falar é verdade né a como é que vê o desenvolvimento diz pra frente como é que se vê o brasil em relação a isso no mundo nós porque é um processo que é global não é só a gente como ela está não é uma grande pergunta é né para responder essa pergunta a gustavo eu tomar a liberdade de conceituar os milênios millennials quem são os milênios na nossa sociedade ou a geração y e são aquelas pessoas que nasceram de maceió na
classificação entre 1980 e 1995 ou seja têm hoje entre 38 e 23 anos de idade muito bem já representam 30% da população brasileira e em 2025 vão representar 75 por cento da força de trabalho são 20% mais interessados em compartilhamento de dados e tratamento e análise de dados do que o resto da população muito bem é importante mencionar que aqui no brasil 86 segundos dados da google 1 86% dos milênios fazem compras por meio de tablets ou smartphones lembrando que o brasil é o segundo país do mundo com acesso a redes é sociais tá certo
então na verdade um outro da google só para complementar e contextualizar em média os milênios acessam 150 vezes por dia o celular tablet e um smartphone então dentro desse contexto pediria até por gentileza colocar assim o o gráfico que a gente preparou com base em dados da google hoje dentro dessas 150 vezes que uma pessoa acessa um milênio ou acessa o celular ou tablet smartphone por dia dentre as 150 vez aproximadamente 250 300 internações por dia com pessoas com empresas com amigos e se centra em 2020 esse número de interações por pessoa por dia segundo
fonte da google chegará em torno dos 600 e em 2025 em torno de 4 mil e 800 internações por dia por pessoa é uma interação em média cada 18 segundos é esse é ver claramente a exponencia verdade e geração de dar você mencionou gustavo e cidade estão sendo capturados essa é a grande pergunta nós temos um volume cada vez maior de dados em tem que tomar cuidado pra não se afogado por dados ao contrário de anos atrás porém nenhum por cento desses dados estão sendo tratados ou analisados então voltando à sua pergunta a gustavo tem
uma avenida esses termos big deitar analytics machine lane não são termos do modismo esses termos vieram para ficar e nós temos uma avenida um potencial brutal aqui no brasil carreiras em desenvolvimento pra é entender esse tipo de comportamento na sociedade ea gente está preparado para isso a gente faz pesquisa em finanças não é favor leiam e aqui principalmente no brasil é sempre aquela história eu fiz o que deu como porque tinha poucos dados né e agora tem dado demais os modelos conhecidos são capazes de lidar com muitos dados eu acho que dentro dessa dessa popularidade
é ser humano máquina nós estamos é um pouco mais à frente do ponto de vista do desenvolvimento de softwares e é algoritmos para tomada de decisão muitos inclusive são importados então nós temos softwares de computação em nuvem como azure da microsoft e ibm watson para analytics entre tantos outros mas na verdade o que precisa da sua colocação estamos preparados é a formação de profissionais que tenham em mente basicamente eu diria quatro vertentes a primeira a importância da relação entre técnico ou tecnológico e estratégico porque nós vemos muitos profissionais nas diversas empresas bancos seguradoras em todo
o varejo indústria muito bons em analytics mais que precisam efetivamente dar o próximo passo em relação ao processo de tomada de decisão há o entendimento entender o negócio tem de obesos entender o negócio isso é fundamental segundo ponto entender que é uma tendência cada vez mais forte a internet das coisas internet o fênix que seria isso na verdade diversos dispositivos conectados em rede e gerando e analisando dados em tempo real seja a sua geladeira seja o seu celular seja sua máquina de lavar roupa conectando dados informando você olha chegou a hora de você renovar a
água chegou a hora de você economizar esse primeiro pra todos os setores em que atuamos sejam pessoas físicas ou no ambiente de negros três empresas é terceiro ponto único a compreensão da análise pervasiva o que é isso é a analytics o big day tão má shindan ning esses termos esses conceitos essa filosofia não pode mas está apenas e tão somente relacionada com uma área de tratamento de dados da empresa com uma área de crm tem que está em toda em qualquer área da organização então seja na na controladoria contabilidade departamento financeiro departamento de recursos humanos
no marketing do compliance no jurídico porque esses algoritmos esses mecanismos são cada vez mais amigáveis para gerar informações para tomada de decisão então tá acontecendo é de maneira bastante profunda em várias empresas dos mais diversos setores e o quarto e último ponto sem me alongar a questão das novas regras de segurança e também é importante porque com esse volume é exacerbado brutal de dados provenientes de toda e qualquer esfera antes que o profissional ea própria organização tem em mente que os fluxos de dados precisam efetivamente de novas e mais modernas políticas de segurança e companhia
se acha que vai ganhar cada vez mais careta cada vez mais relevância sindur que os nossos dados nas mãos erradas podem causar um estrago que estamos era já um passo importante até pegando um pouco aquela mudanças e falante milênios e e eu a minha geração vai falar um pouco da sua menina milena para preparar a percepção que a terra tem menos preocupação com esse negócio de velocidade do que até a eu tenho a minha geração tem já está mais acostumado em movimentar esses dados mas com a forma é um ponto importante né eu queria só
pegar outro gancho você falou na página de como é que se prepara e como é que o profissional que é o profissional do futuro como é que como é que você se capacita pra trabalhar nesse novo mundo queria emendar porque muita gente está assistindo agora deve estar falando isso em um emprego nesse mundo todo conectado que você tá falando será que vou perder o emprego acredito que outros encontros empregos e outras oportunidades virão é então quem é esse que preparou deveria buscar legal com relação ao preparo existem diversos cursos de longa e média de cursa
curta duração aqui ou lá fora formando os cientistas de dados nas mais diversas atuações sejam analytics propriamente dito ou seja aquele profissional que vai utilizar a informação gerada pela analytics para a tomada de decisão então e isso não está vinculada especificamente aquele profissional que se formou em engenharia que vai depois virá o engenheiro de dados ou aquele profissional que se formou em ciência da computação ou estatístico não na verdade uma área que cresce muito estados unidos para dar um exemplo júris meteria entre a verdade são algoritmos consegue capturar probabilidade de aquele juiz concedeu não determinada
causa com base em históricos e com base em medições feitas grupo de advogados e cada vez mais os advogados e quem atua no ambiente jurídico estão preocupados com esses modelos porque agora então se entender qual é o tipo desse modelo para poder aplicar uma outra forma mental ea probabilidade estávamos conversando aqui antes do programa começar e arthur gustavo fizeram uma frase fantástica precisamos enxergar cada vez mais que o mundo é menos determinístico e mais estocástico mais probabilístico então precisamos cada vez mais de modelos então nessa linha da formação não é inerente aquela graduação que você
escolheu não existe isso mas em todas as áreas reconhecimento da importância desses conceitos para a tomada de decisão a mas eu não gosto estatística não gosto de inúmeros força vida tem tantas formas de você utilizar uma informação proveniente de analytics para a tomada de decisão nos ambientes de negócios sem que você especificamente entender o que é o modelo de agressão e disseram você falou aí o advogado na hoje ele está preocupado com o tipo ç que ser capaz de pegar o tipo de pegar a informação tratada e entender do que se trata já o suficiente
não precisa saber programar ou fazer a minha missão está escutando sem dúvida nenhuma e nessa linha arthur já existem termos como cide ou o tiff day off cia e eu tive analytics officer que entendem a leitura destes ao tipo diz como você voltar à primeira pergunta com o processo estratégico com a decisão nos ambientes de negócios na verdade em áreas como o complexo em áreas como operações finanças marketing importa como incrementar a receita digital do meu negócio e aí surgem outros tipos de carreiras em que você é tem a preocupação de que aquela sua carreira
vai deixar de existir na verdade hoje se fala muito no mercado cientistas de dados arquitetos de dados em todas as esferas todas as áreas do mercado financeiro engenheiros de dados vou te dar um dado foi o de dados vai te dar um dado é relevante que saiu recente a gente pela consultoria marketing se nos estados unidos agora em 2018 já existe uma defasagem de 190 mil postos de trabalhos especificamente para a análise dix nas mais diversas áreas se você relacionar analytics kombi deitar e tomada de decisão ou seja o gestor segundo max uma defasagem de
cerca de 1 e meio milhão de postos de trabalho agora os estados unidos companhias aéreas as seguradoras bancos muitas vezes o problema não é o desemprego mas o desempregado né exatamente que só pode buscar isso aí é uma coisa que aprendi a data é disponível para todo o mundo em vários cursos agora olha eu teria o arrojo com a anuência de vocês dimensionar que dependendo do tipo de algoritmo dependendo do tipo de processo ele começa a se como de ti zar porque ele está na literatura ele está nos meios e pode aprender muita coisa com
seus colegas zona de maneira fácil o problema é o pulo do gato como utilizar isso para a tomada de decisão entender reconhecer que isso é importante utilizar isso para tomar a decisão e sair daquele efeito manada também porque no mercado a seguinte uma determinada empresa que seja referência naquele setor começa a fazer aquele processo todo mundo começa a fazer aí outra empresa também de porte grande começa a fazer um outro processo implementar outro algoritmo para monitorar por exemplo gestão de risco de crédito agora vamos falar do algoritmo x todo mundo ia ver você sabe que
tem outros tipos de algoritmos que podem ser melhores ou que gerem resultados com melhor a curar-se a de predição em relação ao fenômeno está sendo estudado o risco de ser o primeiro a usar um outro modelo e é isso que faz parte da base é a voz de inovação acredita que o mercado bastante raio tem que tentar né tem que ser diferente tem que tentar ser diferente do determinado fábio infelizmente já está encerrando que o tempo voa mas antes de terminar queria que vocês e trouxe duas frases que eu queria que você come sentar-se e
claro montanha depois mostrar os seus livros quando a tela pra gente por favor gabriel a primeira é essa aqui acho que permeia tudo que você falou né sem data nós não somos praticamente nada a gente é só uma opinião uma pessoa edson mais uma opinião exatamente do dn quer dizer sem dado em conseguiu falar por sem dados você ser apenas e tão somente mais uma pessoa com a sua opinião muito fácil dc é combatida um nerd ser rejeitada porque você não tem embasamento frente a 35 já se trata de uma decisão acho que é bom
o ponto principal e já falou em usar o da data o dado para tomar a decisão de tentar muito bem embasada tomadas não têm a menor noção a opinião e que esse pensamento analítico vai ser tão necessário um dia para o exercício da cidadania contabilidade de ler e escrever então sam raimi e george wells então na verdade é um visionário ele falou isso há mais de 50 anos tá certo pensando refletindo seu pensamento analítico e que está por trás dessa frase também é a honestidade em relação à que está sendo colocado importante para quem nos
ouve entender que o modelo não é um dogma modelo na verdade a tentativa de capturar frente aqui está sendo remodelado o comportamento treinando fenômeno no mercado então se você apresentar de maneira muito clara as condições de contorno em relação aquele modelo qualquer teoria subjacente o que está por trás e olha daqui pra frente eu não fui mas reconheceu nesta mente que ainda existe muito a fazer você é imbatível na sua carreira tinha bom aqui livros mais recentes do professor falou e se eu gostava até já mostrou em horário em rabos e esse comenta pra gente
fala vai sair nos estados unidos então esse livro um livro que se chama a datas as fobias é de sígia making a gente fez questão de colocar o título tomada de decisão é um livro que vai ser lançado pelo sevilla academic press é nos estados unidos em todo o território americano em mais 21 países agora em língua inglesa agora em agosto de 2018 eu tomei a liberdade de imprimir a mão pra fazer pra gente mostrar isso aqui parabéns abrigada por mais a fazer projeto brigando pra você um grande abraço e até a semana que vem
com mais inovação em kaká [Música] se você também acredita que com esse meio
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