Painel de Debate IC - O Poder dos Dados

[Música] Olá internautas de Infor Channel mais uma vez é com grande prazer que trazemos para vocês um tema de Total relevância para o nosso dia a dia eu gostaria de trazer para vocês ah os profissionais experientes e especialistas em dados este terceiro painel de debate promovido por inf Channel traz o Flávio Vil que é o diretor de vendas da databricks aqui à minha direita o Bruno Assaf que é o diretor nacional para o Brasil da d isg a minha esquerda continuando ao lado do Bruno e Marco Antônio cavalo que é o diretor de canais e

vendas para o setor público da denor continuando a presença feminina é a Andrea fodor que é CEO da Itachi vantara e o Paulo repa que é líder na área de soluções para Inteligência Artificial e ciências de dados na escala agradeço já imensamente a presença de vocês o quanto que vocês podem contribuir para o nosso não somente pro público da inforio mas para o setor de de ti como um todo obrigada E agora então eu gostaria de passar a palavra para nosso moderador que é o professor Adriano Neves ele é da fia e é também presidente

do isaca professor Obrigado Irene Obrigado pelo convite bem-vindo a todos e bom o tema de gestão de dados ciência de dados tá aí na né na em todas as as mídias todas as empresas e tem uma importância muito muito grande eh eu queria ver com vocês uma pergunta iniciando aqui pela nossa colega Andreia quais seriam as principais tecnologias emergentes que vão revolucionar A análise de dados nos próximos 5 anos e se há integrações com infraestruturas de ti existentes atualmente e se serão imperativas Obrigado pelo convite a inf Boa tarde a todos vocês e obrigado professor

por começar pela representação feminina aqui do do painel eh eu acho que não tem como falar de dados sem falar da Inteligência Artificial machine learning eh e principalmente quando a gente fala de computação né então eh acho que para para tratar a questão de dados como nós estamos falando de em dados anyware a gente tem que falar Ed computing eh a gente tem que falar das redes de conectividade que tem um papel super relevante dentro do contexto de dados eh e não temos também como falar de dados sem falar de segurança acho que essa é

uma das maiores preocupações eh e olhando assim pro futuro como imaginamos um volume de dados muito grande acho que a gente também tem que tá aí no radar com a computação quântica cois que vão trazer uma escala eh pra questão do processamento de dados eh para atingir os grandes objetivos aí de negócio eh falando sobre integração eh eu acho que é extremamente relevante né Nós estamos falando em coleta de dados em diversos aspectos nós estamos falando em Big Data mas nós também estamos falando em coleta de dados de sensores nós estamos falando em entender o

comportamento do das pessoas dos consumidores eh então não tem como você pensar eh em dados sem pensar em integração a gente tem também eh a nuvem é algo que veio para ficar facilitar a vida eh dos desenvolvedores trazer mais agilidade pro negócio eh mas todos os os as grandes empresas Elas têm um legado Então essa questão da Integração é algo que é um desafio mas é algo que eu entendo que deve ficar eh dentro do contexto eh geral e eu acho que o grande desafio das empresas é como você tratar essa governança eh com o

dado em vários lugares bacana queria ouvir também n o Marco Antônio sobre essa questão do né da uma visão para futuro aí paraos próximos 5 anos como é que enxerga também essa esse ponto legal primeiro Obrigado pelo convite agradeço aqui a todos por estarem me recebendo aqui me dando a oportunidade de poder falar eu acho que muitos dos pontos que a André colocou são muito importantes porque daqui a 5 anos nós veremos cada vez mais tecnologias que vão auxiliar as empresas a darem o acesso aos dados paraas organizações um bom Exemplo foi o ia o

ia Ele nasce exatamente para fechar aquele GAP que existia entre a comunicação dos te tcnicos e os não técnicos então quando a gente fala numa organização que é data driven num organização que quer utilizar os seus dados com todo o seu potencial ela vai se tornar cada vez mais importante mas por que que isso é importante porque traz aquele dado numa linguagem que qualquer funcionário entenda democratizar o dado não é você simplesmente dar acesso a esse dado Mas é você dar acesso a um dado que a pessoa saiba consumir e possa utilizar aquele dado na

tomada de decisões que é algo extremamente importante você ter o dado ter o dado atualizado e poder utilizar ele naquele momento é importante 90% das demandas de dados que as organizações têm são de dados atualizados são Dados que eu preciso utilizar para aquele determinado momento e muitas vezes existe essa dificuldade então eu poder trazer todas as bases que eu tenho poder conectar todos esses dados poder combiná-los para ter uma granularidade maior nos dados e Poder consumi-los Em um formato que qualquer um na organização possa consumir sem a necessidade de produzir datasets novos que vão ficar

lá retidos e muitas vezes não utilizados dentro da organização são alguns dos dos itens algumas das tendências que eu vejo acontecendo dentro das organizações nos próximos anos talvez não nos próximos cinco quando a gente fala 5 anos é muito difícil hoje em termos de tecnologia pensar no que que vai acontecer daqui a 5 anos mas eu acho que as tecnologias vão estar muito mais voltadas não na retenção dos dados e sim no consumo desses dados Ah bem colocado pelo Marco a a popularização é que trouxe essa essa esse diferencial e é o que vai levar

pros próximos anos eu brinco eu falo que é o mundo AC Desc né antes do CH GPT e depois do CH GPT porque foi o chat GPT que popularizou aí isso é importante ex ponto também muito bom André muito B se eu puder deixar um comentário em cima disso as grandes mudanças começaram a surgir no conceito da Inteligência Artificial generativa a partir do chat IPT e acho que a grande transformação nos negócios começa a partir do momento em que corporativamente falando a gente passa a ter os nossos gpts internos que não necessariamente são Essas tecnologias

mas a capacidade dos llms ou de ter experiências conversacionais com os nossos dados porque em geral o GPT ele é treinado com dados públicos que não é necessariamente aplicável à minha operação ao meu desafio ao meu processo de tomada de decisão quando a gente consegue usar os nossos dados treiná-los e fazer com que esses dados estejam disponíveis para serem consultados em experiências conversacionais a gente muda completamente a popularização do do GPT só começou a grande transformação vai acontecer quando as organizações tiverem acesso às suas tecnologias treinando seus dados com os seus modelos que podem ser

públicos ou privados para então potencializar a tomada de decisão pro negócio falamos aí de tendência mas o que temos hoje recentemente em relação a isso para armazenamento e processamento eu vou até deixar para falar sobre isso um pouco depois tá repa Eu acho que o ponto que o Flávio colocou aqui ele é muito importante a gente tem ressaltar nós estamos frente a uma real revolução quando a gente fala de 5 anos o que a gente tem que pensar é que o Brasil ele ainda não começou de fato a sua era da Inteligência Artificial Então o

que a gente está dizendo agora são coisas que elas deveriam acontecer e ainda não aconteceram nos próximos 6 a 18 meses né e a gente começou é muito comum acho que a gente tem três grandes ondas que vão acontecer né uma a gente começou ali como o pessoal começou a falar sobre o chat GPT e conversa aqui op etc mas você tem agora cada vez mais a onda de você ter o ai de Agentes né e de Agentes especializados e usando informações especializadas mas principalmente a vai passar até a real inovação a partir daí Porque

a gente conf de a inteligência artificial com o llm com o chat mas o chat ele é a ponta do iceberg nós vamos ter visão computacional nós vamos ter uma revolução nos negócios nós vamos ter eh carros mais eficientes motores mais eficientes nós temos todo um trabalho a fazer e que ele começa agora com o uso dos dados com novas estruturas e a gente como fala que a gente sai ali daquela conversa do chat do CoPilot etc para falar bom nós temos que ter verdadeiras fábricas de a Como as empresas As instituições podem se beneficiar

para fazer melhores serviços e não necessariamente isso é algo que só precisa de dado a gente tem um um caso interessante de uma empresa que melhorou o seu processo de vendas e usou na verdade poucos dados para isso mas usou Inteligência Artificial então é uma revolução é algo diferente tava ali há muitos anos adormecido mas é e a generativa tem novos algoritmos e fazia uns 15 a 20 anos que a gente não via um aumento na capacidade computacional como a gente tá vendo nessa era que permite que a gente traga esses ganhos eu queria ouvir

aí do do do repa eh com relação a esse ponto a nós temos muitos avanços acontecendo atualmente e relação a armazenamento em relação processamento como é que você vê assim esse ponto você como é que você Quais são esses avanços poderia ser indicados perfeito bom em primeiro lugar Obrigado pelo convite né de est participando desse fórum eu eu concordo com os meus colegas né que falaram anteriormente eh mas comentando né O que o colega colocou hoje nós temos um GAP muito grande né se a gente olhar só a estrutura da área de tecnologia os tics

por exemplo eles estão defasados né em relação né Essas implementações de Anai como o colega colocou né de treinar né O que a gente chama de arquitetura reg dentro de uma empresa né colocando seus guard ros treinando os motores de lnm E aí voltando um pouquinho né nessa parte do armazenamento e das informações que estão trafegando que você está coletando eu acho que a maior inovação seria a observação dos dados nós chamamos de observabilidade dos dados porque os dados estão todos em movimento né então isso é o que a empresa precisa enxergar e traduzir isso

em questões de negócio eh falando né do dos casos né de sensores né a maior parte das informações elas elas não são úteis do ponto de vista de negócio quando você fala assim em relação a um grande movimento famoso Big Data né existe até eh condições de você falar assim olha Paulo é uma empresa é pequena não tem Big Data né o conceito de Big Data a pessoa assume automaticamente você precisa de Altos volumes de dados e na verdade não é isso o Big Data são Dados desestruturados é um e-mail é um contrato é algo

que você vai precisar armazenar em algum lugar fazer esses processos de aterrissagem aí eu acho eh que tudo segue né um uma esteira que nasce numa aceleração digital n as empresas precisam se para conseguir enxergar o dado e trazer relevância para o negócio a partir do dado eu apostaria entende não estou menosprezando eu sou professor eu sou especialista em Inteligência Artificial eu não estou menosprezando as llms né Não estou menosprezando o chat GPT e e realmente é uma revolução Mas é uma revolução mais popular né Você tá vendo que as pessoas estão usando mas tando

né do ponto de vista de negócio mesmo o que a gente chama de curadoria dos dados e da Inteligência Artificial eh muitas vezes como o colega colocou as informações que eu estou coletando elas não estão sendo traduzidas em negócio real por quê Porque precisam ser treinados para minha realidade né se eu sou escritório de advocacia eu preciso olhar os processos e os documentos que eu estou recebendo não importa para mim se a minha inteligência vai buscar fora né as informações ou vai alucinar né o maior problema da Inteligência Artificial são as alucinações eu apostaria realmente

nessa parte de data motion né E você trabalhar num conceito né e o colega aqui vai ser mais especialista do que eu eh dos Famosos dat lakes né aonde eu vou armazenar as informações tomando cuidado que seu data leake que não vire um Pântano de dados né você só jogue lá e a partir daí do ponto de vista de ti eu apostaria as minhas fichas realmente nessa parte de movimentação dos dados captura dos dados mas com observação aterrissagem o armazenamento Professor elas hoje são mais commodities né Ou seja é muito barato eu armazenar os dados

é muito comum por exemplo a gente usar o termo esfriar os dados né Depois que eu já processei o dado eu uso recursos para esfriar guardar aquelas informações isso é bastante comum vou voltar esses dados se eu tiver algum litígio se eventualmente alguém for eh contestar uma informação de uma transação de cartão de crédito por exemplo mas ah essa parte de esfriar os dados só depois eu passar entende pelo processo de observação eu acho que é realmente é onde eu vou ligar a chave para as áreas de tecnologia dentro da empresa e capturar isso do

ponto de vista de negócio um grande ponto que vai ajudar as empresas a tomarem melhores decisões é armazenarem primariamente os seus dados em um só local hoje a gente tem tecnologias como o conceito de arquitetura Lake House cominada pela dat Bricks eh que permite que você armazene dados estruturados famosos dws para consulta e lakes para criação de modelos preditivos porque o grande benefício aqui é a convergência que os dados têm entre si primeiramente que é esse dado se conecta com esse torna informação para tomar de decisão e a gente vai para uma segunda onda onde

a convergência de dados com ai se conecta para entender padrão fazer projeção E então tomar melhores decisões então ter essa capacidade de consumir o dado de eh o o dado que de de de certa forma me responde o passado com a capacidade de prever o futuro é o grande diferencial para as empresas porque elas podem prever o seu o próprio futuro a locação de orçamento a locação de de investimentos se tornam mais assertivos mas tudo isso tem que acontecer com base nos seus dados no seu conhecimento da sua operação e tecnologia alinhado com processos pessoas

vai fazer com que as empresas se tornem mais assertivas e saiam na frente o estudo da Maquin diz que as empresas que têm fortes práticas de dados ai e Advanced Analytics na na terminologia deles crescem quatro vezes mais que seus pares e concorrente e nesse contexto eh a arquitetura ela passa a ser fundamental porque você não tem como saber qual é o dado que vai te trazer o Insight então deixa desistir esse conceito do que que é o frio e o que que não pode ser o frio e o tempo todo nós estamos querendo aprender

com ele né então nesses mesmos estudos grande parte dos processos de a globalmente aqui no Brasil eles têm dificuldade de avançar pelos problemas de arquitetura Como que eu posso resolver esse problema então a gente vai ver uma migração de modelos em que você sai do conhecimento genérico sai de um custo muito alto para você capitalizar no conhecimento que você tem interno de cada empresa e aí que a gente fala de arquiteturas e que você tem que ir de ponta a ponta não só a GPU que tem uma capacidade monumental de processamento tem que tá lá

para processar Mas você tem que abastecer isso em alta velocidade e petabytes e petabytes e fazer com que isso seja utilizado e seja acima de tudo compatível com todas as tecnologias seja databrick seja qual for a tecnologia que tem à disposição tem que ser um ambiente que traga compatibilidade alta performance e traga mais neurônios então a gente tá nesse momento agora de como é que a gente faz para trazer os neurônios e capitalizar a informação de cada uma das empresas ao seu próprio favor porque ela não quer compartilhar o que ela aprende com seu concorrente

né Acho que o único setor que se beneficia disso obviamente é o setor público Aí sim você se beneficia de ter uma um compartilhamento dos dados dentro do setor público para prol da eficiência dos cidadãos dentro de todo um país ou até todos o conjunto dos países do mundo mas no mundo corporativo cada um vai querer usar a sua própria base e para isso precisa ter uma arquitetura orientada ao que a gente chama de uma fábrica de a eu só ia colocar que acho que o que o Flávio falou tem uma coisa que é muito

importante tem um elemento ali que ele falou que é essencial para todas as organizações saber usar os seus dados a organização não vai chegar a lugar nenhum não vai conseguir tomar nenhuma decisão se ela não souber capturar o poder do seus dados e obviamente hoje com a diversidade de fontes que nós temos isso não não não simplifica não tô falando só de fontes de dados mas também o formato que esses dados chegam então muitas vezes foi o que a gente colocou aqui acho que você conseguir concentrar esses dados em algum lugar Óbvio a gente sabe

que dificilmente vai vai se conseguir colocar todos os dados do mesmo lugar seria algo muito importante é um passo importante é algo que a gente vem fazendo desde os anos 80 Mas você criar uma plataforma aonde as pessoas consigam consumir esse dado de uma forma fácil e também trazer e mesclar esses dados com outros dados que infelizmente não conseguem estar naquela arquitetura primária isso também é importante porque isso é basicamente o conceito de data Fabric é como que nós conseguimos pegar os diferentes dados que temos cruzar esses dados e criar os nossos próprios produtos de

dados para que aquilo seja útil pro nosso negócio eh quando você fala hoje quando nós falamos de capturar muitas empresas não sabem o volume de dados que elas têm Mas você poder dar pro seu funcionário eu acho que as tecnologias elas vêm convergindo para isso você dá pro seu funcionário a possibilidade de escolher o dado que ele quer trabalhar não importando de onde esse dado vem não importando o formato de origem dele mas num formato que ele vá poder consumir isso vai dar esse poder que as organizações hoje tanto querem que é de poder utilizar

os seus dados em sua Plenitude para o seu negócio voltados ao que eles precisam e às vezes acho que tem um pouco de dificuldade de materializar é importante para quem tá nos assistindo eh o o nível do que é possível exato né então a gente a gente tem um caso prático aqui no Brasil que a gente fez um trabalho a gente tem um centro de cientistas de dados Aqui no Brasil tem mais de 200 cientistas de dados aqui no Brasil da própria AD a gente tem um trabalho com o banco brasileiro que hoje ele prevê

com 97% de precisão quais caixas eletrônicos dele vão ser assaltados semana que vem que é algo que você fala assim mas como né isso é possível através de dados né então inclus brinco se você vai num caixa eletrônico e ele tá com poucas notas ali tá aquela coisa só tem nota de cinco e de 10 sai correndo porque aquele é provavelmente um dos alvos da semana que vem que aí o que o banco faz ele deixa pouco dinheiro nesses caixas eletrônicos Então sai correndo porque o ladrão tá chegando é capaz de pegar você de refém

ali mas dá para fazer coisas muito diferentes do que a gente imagina quando a gente imagina no profissional de ti aquele não eu tô aqui analisando o dado e a logística tal dá para fazer coisas num nível de inovação completamente diferente do que a gente imaginava há 10 anos atrás bacana comar eu queria complementar e polemizar aqui né mas é eu acho que assim a arquitetura é extremamente importante a questão da centralização a questão da padronização dos dados eh você comentou que a história decod eu não concordo Acho que tudo é um conjunto é a

questão da arquitetura Esse é o é o desafio é o diferencial e a maioria das empresas Elas têm um pegado né então Eh essa transformação é algo extremamente complexo né E aí quando a gente fala de transformação eh onde eu falo que eu queria polemizar é que eh nada acontece se você não for uma empresa com uma cultura data driven né então a cultura ela é essencial a questão do direcionamento e da liderança do que nós somos né então hoje eh um banco ele é um agente financeiro ou ele é uma empresa de dados né

Eh um varejo ele ele é um algo que vende bens ao consumidor ou ele é uma empresa de dados que entende o perfil do Consumidor então isso vem dentro de uma cultura e aí eu tava aqui escutando todo mundo até lembrei eh recentemente eu encontrei o Barreto presidente do iFood numa faculdade eh eu achei interessantíssimo né n o que ele trouxe porque primeiro o que que é o iFood é uma empresa de delivery não uma empresa de dados tanto que dentro da empresa eh ele exige que todos os funcionários tenham uma certificação em banco de

dados Uhum é ótima polêmica adoro polêmicas né é bom ter uma provocação né É muito bom né Eh eu conhecei há muitos anos na área Sou velho né T muitos anos n então eu noto que a parte de armazenamento ela virou ao longo do tempo uma commodity tanto que a databrick por exemplo ela armazena as is os dados né porque são tecnologias bem mais recentes né você consegue armazenar hoje mais informações e você não precisa se preocupar mais de compactação de dados os modelos antigos de dat Warehouse as tabelas Fatos e dimensões eu só armazenava

métrica só resultados eu não armazenava assim eu consegui ter uma visão do bi olhando para trás eu sabia o que aconteceu até ontem cruzando né O que a gente chama de intersecção né de dados em tabelas Fato né dimensão e fato a a evolução pros dat lakes os Delta lakes a possibilidade de você mudar todas essas informações nessa cultura dat driven né que a gente chama de acid de você ter atomicidade consistência Independência durabilidade de dados ali numa abordagem realmente mais de dados ela ajuda muito as empresas mas eu queria assim levar um outro ponto

polêmico e o dado ele é Vivo o dado ele muda a todo momento até os dados pessoais né quando a gente fala por exemplo de de de bronze Silver e Gold né quando a gente quer um é um conceito assim dat BX né que ama isso eh H você promove né entre os dat leakes né De acordo com a qualificação da informação mas as as pessoas mudam de endereço as pessoas mudam de nome as pessoas mudam de gênero Então existe eh uma abordagem né e a gente usa isso em Inteligência Artificial eh que o dado

ele é Vivo ele perde relevância também eu vou dar um exemplo né de uma empresa que é data um grande banco que eu faço a defesa reputacional dele de redes sociais eu coleto qualquer informação hashtag o nome dessa empresa e todos os produtos da do que que tá acontecendo no tiktok no Instagram no antigo Twitter tudo que se fala da marca tudo faço análise de sentimento disso o Tony analer como as pessoas estão colocando para verificar se existe uma um risco de crise reputacional pra marca o ciclo de vida de uma crise em rede social

o famoso cancelamento é de 72 horas uhum passado esse período né de tudo que eu postei O testão né que você coloca lá Fez análise né Vou xingar muito no no Twitter ele ele não é mais relevante né então quando a gente fala do esfriar as informações nós temos que tomar muito cuidado né do que a gente chama de Hot Zone que é a área que aquele dado Opa posso posso precisar desse dado né dos dados que eu já não vou precisar mais lá na frente se fizer algum tipo de pesquisa né quero tirar algum

relatório para dizer Olha quantas pessoas mais Falaram mal ou Falaram bem né Posso até buscar essas informações mas que eu queria trazer aqui é o tema é primeiro o dado é Vivo a empresa tem que ser data driven ela tem que enxergar os dados e o que está acontecendo mas é a relevância do dado para o negócio principalmente né para a área de tecnologia isso bastante importante porque é lá que vai acontecer a real aterrissagem é lá que eu vou aplicar o meu catálogo de dados os ativos de dados vão est mapeados né então eu

preciso dar uma série de instrumentos para que a empresa seja data ter ali todo um arcabouço né ter toda uma estrutura um ecossistema né de arquitetura onde eu vou conseguir aterrar aquelas minhas informações não importa muito se é um dat leake um data Warehouse mas eu preciso ter esses dados mas eu gostaria de trazer entende essa discussão porque hoje nós trabalhamos num mundo muito dinâmico que as informações estão mudando a todo o momento quando a gente fala os próximos 5 anos nós estamos falando entende que em 5 anos com inteligência artificial é 5000 anos é

ficção científica eu tô trabalhando com projetos de dat baks e hoje né o colega vai me dar os números as empresas né Sempre que eu chego falo assim Paulo já eu já fiz o bronze o Silver e já promovi para gold tem algumas empresas que falam até em Platinum né tirar um novo termo né Daqui a pouco vai ter outros termos Aí eu pergunto Por que padrão né que Ou seja que método você usou para promover um registro de Silver né Ou seja que já tá qualificado que já tá muito bom para gold Ah não

Paulo um dado que eu nunca mais eu tenho mdm aqui eu nunca mais vou precisar me preocupar com esse dado ele já é gold né então ele é altamente confiável né então e aí depois que eu começo a chegar nessas informações el fal ass é realmente acho que foi precoce a gente ter subido né esse dado né de para gold Mas o que eu acho que é muito relevante nos dias de hoje é a relevância do dado o ciclo de vida do dado E por que que eu vou realmente me preocupar né Aí eu concordo

que é importante o preço né do armazenamento do dado eu acho que ainda que é commodity né polemizando um pouco ele é commodity porque ele barateou muito né mas é realmente é o que que é importante pra empresa do ponto de vista de negócio e o mais importante para a área de tecnologia né O que que ela deve considerar para armazenar as informações eu eu acho que talvez a a a substituição da da comoditização seja a democratização eu acho que Óbvio se a gente compara 10 20 anos a tecnologia ela avançou de uma forma brutal

ainda mais brutal agora no processamento o que a acabou levando e acho que aí o o que a gente venha conversando aqui também com o André que é hoje você precisa de armazenamentos de um nível de desempenho muito maior para conseguir abastecer as gpus E essas arquiteturas e e tirar o valor do dado é o que a gente brinca aquele tema que a gente falou sobre os caixas eletrônicos não adianta eu fazer o algoritmo e fazer a previsão dos caixas eletrônicos que vão se assaltados semana que vem e o resultado vim daqui a duas semanas

depois da semana que vem então você tem que fazer com que isso aconteça e você tenha essa informação mais rápido então acho que teve uma democratização dos dados mas o chave é o que a gente tava falando assim como você tem uma cultura dat driv e e uma provocação tava lá fora recentemente que é eh pensando ali no que vai revolucionar nos 5000 anos que você falou eu acho que a vou lançar uma polêmica maior ainda eu acho que a codara dos dados vai se tornar irr relevante a curadoria dos dados porque se a inteligência

artificial é para ser tão inteligente assim por que que tem que ter um humano fazendo a curadoria dos dados você vai treinar o modelo ele vai fazer então a curadoria dos dados eu tenho cada vez mais ter os dados de forma ampla para acesso E aí a preocupação é a seguinte como é que eu faço a segurança de quem acessa o por e aonde Quem vai acessar as informações de Salários quem vai acessar as outras informações Então acho que a curadoria dos dados ela vai diminuir de importância mas nessa cultura dat driven a segurança a

ética na utilização desses dados Como eu faço com que essa cultura aliada a ferramentas faça isso acontecer vai aumentar de importância então o data Clean sim daqui a pouco não vai ser mais um tema um comentário que vocês me permitirem concordo com Andreia antes de serem transformações tecnológicas são transformações culturais a gente pode falar de tecnologia A B ou C A relevância se dá com a informação sendo disponibilizada na hora certa pra pessoa certa pra tomada de decisão certa que potencializa aquela Decão a gente sai de uma inteligência genérica para uma inteligência de dados quando

a gente é potencializado Bruno falou sobre democratização em cima do do do do conceito data driven a gente é data driven porque a gente democratizou ou a gente é democrático porque a gente é data driven né e eu acho que vale a pena gastar tempo em em no conceito data driven porque todo mundo fala nós somos uma operação data driven mas o que que significa de fato vai passar pela tecnologia né para disponibilizar o dado vai passar por um processo cultural onde eu dou autonomia para as pessoas acessarem os dados eu treino para que elas

tomem decisões e eu descentralizou porque normalmente quem toma decisão são diretores são as pessoas que estão aqui mas nós não somos as melhores pessoas para resolver um problema de um atendimento na ponta Então eu preciso empoderar quando a gente traz o caso do iFood com com Diego que que é o presidente o if conseguiu tirar do Brasil o Uber que é um uma gigante Global pela sua inteligência em dados mas antes de ser tecnologia arquitetura são processos são pessoas é a cultura que passa por treinamento capacitação então a tecnologia ou a inteligência artificial ela tem

que vir para potencializar e democratizar E aí sim a gente começa a atingir níveis de inteligência muito maiores negócio ele também tá muito associado à questão de do custo Mas aí o desculpa te cortar André o custo ele vai tá extremamente associado à percepção de valor pega um exemplo do iFood o iFood e um cliente data Breaks eles fizeram um processo muito legal de roteamento de entregas e eles inteligente um roteamento de entregas inteligentes e eles reduziram 10 centavos por entrega se você faz a conta de 100 milhões de entregas M já se pagou mas

tem que ter essa percepção e tem que ter executivo suportando porque é um processo de transformação a gente não começa colhendo os benefícios no desero tem um processo né que muitas vezes é longo e que a gente tem que ter muita intencionalidade mas eu concordo comtigo é perfeito Tem muita coisa no Brasil que está à frente então as empresas inovadoras eu acho que talvez o Além do data driven que Você levantou muito bem a bola Flávio acho que o que a gente tem que transmitir também paraa nossa audiência é as empresas que não se movimentarem

para Inovar e não é através do chat GPT a gente vai ter a produtividade pessoal ali do chat do copilo etc mas realmente usando ia usando os dados usando informação visão computacional Ed os dados do motor do avião tudo isso vão ficar para trás porque o Brasil é um país muito digital ganha o que é mais ágil digitalmente o iFood expulsou o berits é um exemplo fenomenal foi mais ágil digitalmente usou dados tinha cultura e vai essa disputa vai continuar e vai atingir todos os segmentos e principalmente na eficiência né hoje Se você pegar a

questão da Inteligência Artificial eh você falou sobre a Inovação que a gente tem no Brasil eh você pega o nosso sistema financeiro né Nós estamos falando de pics eh E você vai para qualquer outro lugar do mundo você não vê um sistema financeiro tão bem eh integrado eh e a a questão de eficiência operacional que hoje a utilização dos dados a a inteligência artificial automação Ela traz de benefício e redução de erro humano é brutal quando a gente fala na em tecnologia eh questão de escrita de código né quanto que se ganha de eficiência operacional

eh quanto que se eh reduz erro então acho que todo esse contexto ele só vem trazer pontos positivos e a gente tem o lado de processo né processo também envolve a parte de segurança nós temos aí n alguns frameworks no mercado voltado para ajudar essa questão das boas práticas de como utilizar o dado e classificar o dado classificação quando promovê-lo né de de bronze para Silver tem boas práticas para isso existem alguns indicativos para isso algumas empresas seguem outras não mas existem e na questão da segurança a gente tem o famoso né o o acrônimo

Sid que é confidencialidade integridade e disponibilidade do dado não é Então queria ouvir de sua sua parte ou Marco Antônio como é que você vê o que que é necessário ou por que que essas algumas empresas não estão ainda Preparadas para isso o que que é necessário se preparar como é que você enxerga eu acho que a gente ouviu muito falar aqui da parte de você centralizar os dados e conseguir ter esses dados num único local ou você ter o teu acesso dentro de um único local isso é importante porque Isso facilita a aplicação dessas

políticas e dessas práticas dentro da organização Então hoje eu acho que fora centralizar os dados o principal é centralizar a gestão desses dados tudo que você falou parte de segurança parte de acesso tudo isso passa pela gestão dos dados mas quando a gente fala em gestão de dados é algo extremamente amplo e hoje a gente tem que pensar um pouquinho em como que a gente Central Essa gestão com a diversidade de fontes e de usuários que eu tenho dentro da organização querendo que esses usuários utilizem Mas querendo também fazer a governança desses dados querendo saber

qual que é a linhagem podendo fazer o tagueamento das bases para saber quais são confidenciais poder criar níveis de acesso poder criar barramentos firewalls o que seja como que eu consigo trazer tudo isso numa única plataforma e conseguir fazer Essa gestão dos dados dentro dessa plataforma Eu acho que isso é importante da gente pensar por uma cultura data driven ela só é possível quando a empresa tem essa tranquilidade você imagina um banco uma empresa financeira uma empresa de saúde aonde os dados que estão lá contidos são Dados extremamente sensíveis quando a gente fala de dados

eh e todas as pesquisas que eu vi em gartner mckinsey todas falam a mesma coisa O grande problema hoje O Grande Desafio tá na governança eh eu vejo muito isso no setor público né E o pessoal hoje tá com o Hype da Inteligência Artificial Maravilha fizemos o projeto conseguimos trazer implementar a inteligência artificial pronto mas pera aí a gente tinha esquecido da governança e agora aquele indivíduo que não deveria ter acesso à aquele dado agora tem pior eu não sei exatamente se a minha ferramenta tá também levando esse dado para um domínio público hum Óbvio

Isso já é algo muito mais bem trabalhado pelas empresas que hoje provêm as ferramentas de a Mas você ter essa centralização na gestão você conseguir ter uma visão panorâmica de todos os seus dados e conseguir geri-los de forma fácil rápido e também Unificado isso é importante então eu acho que quando a gente tem falado aqui e a gente fala muito nessa questão tudo converge para uma unificação da gestão dos dados que vai ajudar e vai auxiliar com essa questão de governança e com as questões de privacidade a gente tem essa essa necessidade hoje de fazer

com que as nossas os nossos funcionários trabalhem com dados eh eu não lembro quem foi se eu não me engano foi o w Edwards eh demin que foi um estatístico da segunda guerra que disse sem dados você só uma pessoa como opinião O problema é que com os dados errados eu realmente não quero nem saber qual a sua opinião nessa questão de dessa conscientização Qual que é o papel da indústria isso é feito sim através obviamente quando nós temos canais eh e eu acredito que aqui eu falo por todos nós não escolhemos qu quaisquer canais

Nós escolhemos canais que vão adotar a nossa tecnologia e vão conhecer essa tecnologia a fundo e obviamente vão conhecer os casos de uso acho que aqui foram colocados alguns muito legais e quando essas empresas conhecem esses casos elas conseguem também trazer essas boas experiências pro mercado claro utilizando as diferentes ferramentas que aqui estão a minha ferramenta por exemplo ela consegue unificar esses processos Mas como que isso vai efetivamente ajudar a sua empresa é importante conhecer casos reais do mundo real que conseguiram fazer isso de forma plena e que hoje conseguem gozar de uma governança eh

eh absoluta dentro dos seus dados que não tem essa preocupação de que os dados estão caindo nas mãos de funcionários errados ou que estão sendo extraídos de forma eh incorreta então nós temos obviamente esse papel de poder evangelizar o mercado e trazer essas boas práticas eh o trabalho das empresas de tecnologia hoje eu acho que vai muito além de somente prover uma ferramenta vai também de prover esse espaços e muitas vezes a Jornada Para que o cliente possa estabelecer e criar a sua cultura data driven que possa efetivamente criar sua cultura de dados não só

interna mas também externa porque hoje os as empresas elas dividem dados elas compartilham dados a gente vê muito isso no setor público eu acho que não tem como eh a tecnologia sozinha resolver a dor do cliente né então acho que o nosso papel aqui é óbvio é tentar trazer pro mercado soluções que resolvam Dores né eh e e quando eu falo olhando por todos os aspectos de negócio e de arquitetura eh de coisas que a gente sabe que lá na frente vai ser uma dor quando a gente fala de dados hoje o maior um dos

maiores consumidores de energia no mundo são os data Centers né E isso cada vez mais vai vir à tona então nosso papel também é pensar eh nessas problemáticas do Futuro A itach tem eh investido muito em tecnologias de menor consumo né tecnologias com aut processamento mas que consomem menos mas eu não consigo ver essa nossa nosso papel sem as parcerias né então sendo parcerias até de alianças como eh nós mesmos desenvolvemos parcerias com a Nvidia para criação de produtos para inteligência artificial com a cisco com outros parceiros com a própria data Bricks eh como os

integradores que são o eh os nossos braços e que trazem esse conhecimento multidisciplinar que muitas vezes é importante lá na ponta né então acho eu não consigo ver eh a gente resolver as dores do cliente sem o papel eh dos integradores também que eh dos integradores e fornecedores focados em habilitar as pessoas porque todas as nossas tecnologias como criadores de tendências a gente cria novos problemas novos problemas ou novas soluções exigem novas competências para endereçá-la Então acho que todas as empresas aqui devem ter uma meta de capacitação de habilitação e isso deve ser em conjunto

com parcerias com canais a gente tem áreas específicas empresas de tecnologia hoje olhando para áreas de Treinamento onde a gente é cobrado pela quantidade de pessoas que não só conhecem do nosso produto ou solução mas que conhecem dos Desafios relacionados a todos os componentes é eu acho que o que fica evidente né e acho que o papel dos canais e dos integradores ele é muito importante é que são problemas e o que tá acontecendo agora são problemas e inovações que tê múltiplos ângulos e dificilmente você vai ter um provedores únicos paraas diferentes coisas né então

você tem o tratamento de dados de noo datab você tem a arquitetura para que isso seja processado rápido seja dentro de uma nuvem dentro de casa onde quer que seja você tem a própria competência de ciência de dados e de segurança acho que os os canais têm uma oportunidade muito grande de realmente gerarem valor não só por conhecerem bem as soluções mas por conhecerem como essas coisas podem contribuir para um resultado de forma conjunta e olha bom se eu consigo um resultado mais rápido que que eu De que adianta eu processar algo 15 horas mais

rápido se na verdade tanto faz o que era esse resultado ou talvez tenha algo que seja mais rápido tenha realmente resultado pro negócio então tem que conhecer muito mais o cliente tem que conhecer muito mais das estruturas da cultura e eu acho que a gente vai ter mais surpresas com relação a à capacitação porque a gente imagina ainda hoje que a gente vai ter um mundo em que as pessoas têm que aprender muito para fazer ai eu acho que a gente vai passar pelo oposto é a mesma coisa da curadoria dos dados vai se tornar

irrelevante a gente vai ter que chegar no ponto de que a gente consiga fazer mais através do que a gente tá trazendo Então a gente tem um potencial muito grande tem muita gente no país que tá entrando no mercado de trabalho tem uma oportunidade grande aqui lá fora contratação aqui contratação lá fora eh Temos que aproveitar essa onda aí aproveitando Qual é o perfil ideal o que que é necessário para essa capacitação o importante é começar eu acho que mais importante do que buscar o ideal é fazer alguma coisa qualquer coisa que qualquer um faça

É bom a gente tem que julgar menos então pô tem essa iniciativa da del que legal deve ter a outra da itach deve ter a da do dos nossos concorrentes o importante é fazer e e se der errado você vai lá e refaz Então acho que nesse mundo que a gente tá a gente tem que arriscar mais fazer e ajustando então o importante eu acho que é fazer não buscar o ideal e é difícil a gente falar da do perfil ideal é é muito complicado porque eh as empresas são diferentes as tecnologias são diferentes Então

os perfis dos profissionais são diferentes hoje até temos aqui né como nosso mediador um professor também temos o Paulo que também é um grande professor não sei se mais alguém aqui é professor mas quando me perguntam muitas vezes sobre o perfil Claro Óbvio saber linguagem de programação conhecer Python R conhecer mais Cico ter conhecimentos de matemática estatística Claro são os básicos hoje mas quando me perguntam por exemplo o que que você acha vamos falar de de profissão mesmo né com essas Transform ações Me perguntaram no outro dia o que que você acha que seu filho

eu tenho um filho de 10 anos com o que que você acha que seu filho vai trabalhar eu falei olha eu não sei com que ele vai trabalhar mas seja lá o que for é algo que ainda não existe Uhum eu acho que nós temos realmente essas iniciativas a d né Tem iniciativas assim brilhantes em relação a isso eh não conheço né dos outros colegas mas eu acho que formação vai ser realmente o grande diferencial E aí eu vou entrar num ponto polêmico vocês I ISS vou entrar num ponto polêmico eu dou nas minhas aulas

né um o que a gente chama de viés cognitivo Inteligência Artificial e isso para mim é o meu maior risco né Eu sou descendente de ucraniano nós estamos no meio de uma guerra e a inteligência artificial está usando em drones embarcado em drones para tomar decisão sobre vida humana né E vai lá identifica a bandeirinha né do soldado e solta uma bomba em cima né e a gente tá tentando justamente condenar isso né até em Genebra né a gente fez petições né para isso virar um um crime de guerra e aí a gente volta no

tema de curadoria eu acho né que a gente resolver problemas de viés de cognição e o treinamento a a curadoria das inteligências artificiais é que realmente onde vai est concordo com o colega né que fala Paulo se a inteligência artificial é muito boa ela mesmo vai fazer sua própria curadoria e faz em algumas áreas do dado do dado tência artificial tô contigo dado tá eh por exemplo na parte de marketing a parte de mmm né para saber os investimentos que eu faço em mídia eh uma inteligência artificial sozinha olhando o dado me deu a mesma

resposta que um analista então eu não precisei de um cientista de dados fazer o analítico então tem segmentos que realmente tá certio tanto do ponto de vista de Dado quanto de negócio tem muitas áreas área jurídica né que é al a parte de indústria esses trabalhos de visão computacional e Indústria é fantástico identificar uma defeito numa peça numa peça de azulejo por exemplo tirar o ser humano daquele trabalho de ficar olhando uma peça de azulejo né nossa isso aí é é desumano até né E então a inteligência artificial olhando os dados e os e o

treinamento sem curadoria nenhuma tá tá perfeito mas eu acho que os vieses de cognição hoje são os maiores riscos da Inteligência Artificial e os profissionais da área precisam começar a olhar isso com mais atenção Todos nós temos vieses de cognição tá Isso faz parte da nossa natureza é nós temos uma história de vida então eu ten eu tenho uma tendência a levar o meu conhecimento para dentro dos meus modelos de machine learning né o caso de exemplo de roubo né de caixa eletrônica é um ótimo exemplo disso né então eu coloco isso muito pros meus

alunos né Para a gente tentar resolver esses problemas de vieses cognitivos na curadoria Tem lugares que cabe né a inteligência vai resolver por si só mas eh trazendo para esse mundo aí do da nossa audiência também que são as empresas os profissionais de de tecnologia eu eu focaria muito nessa parte né dos treinamentos do machine learning investir as empresas aqui tem cursos brilhantes a databrick tem cursos brilhantes né Principalmente na parte de inteligência artificial na parte de você encapsular olhando o dado né uma série de de de de machine learning e eu começaria por ali

né se você já tem uma trilha de carreira def ida eu partiria para mlops para os Operation dos machine learnings que nós temos uma carência ninguém sabe nem o que que é machine learning operations né então você tem que ensinar primeiro o que que é isso né que é uma um GAP de mercado não sabe o que que é um drift não sabe que um motor de machine learning ele performa bem durante 3S meses e depois ele para de performar os dados estão mudando Então essas características todas né Eh acabam gerando uma série de gaps

de conhecimento eu traria né esses profissionais da área de tecnologia que já tem a trilha definida para esse universo esse Universo de de machine learning mopis e e fazer esses Treinamentos e do ponto de vista acadêmico né eu reforçaria todas as iniciativas dessas grandes empresas como a Stefanini faz a escala faz eu levo os meus alunos para dentro da empresa eles conhece o meu dia a dia eu queria só cumprimentar né Nós temos aí três camadas né de de pessoas para se capacitar os entrantes aqueles que estão terminando ali o ensino médio como comentou Alguém

já tem ali uma carreira já predefinida por conta própria ou pela empresa e os decisores que já estão já tem uma Uma Mente formada mas precisam absorver o tipo de conhecimento com base nisso queria te ouvir também eu eu eu gosto muito dessa provocação sobre educação tipo de profissionais e talvez a gente não tenha uma ciência exata Mas se a gente parar para pensar todas as vagas Não preenchidas elas não são preenchidas por competências técnicas mas de um outro lado 90% das demissões e promoções acontecem em função da falta de soft Skills Então acho que

a grande competência é a capacidade de aprender coisas novas todo o resto vai se tornar obsoleto Como disse Peter Drucker então olhar para profissionais que aprendem de forma rápida é muito importante se a gente olhar pro que o professor comentou você tem Engenheiros químicos se tornando Engenheiros de dados O que que tem em comum engenharia que é a capacidade de identificar problemas criar soluções e o aprendizado rápido então eu tentaria quebrar em cinco competências Se vocês me permitirem que é a primeira a gente vive num mundo em constante evolução Quem são os profissionais que conseguem

se adaptar rapidamente às mudanças que estão acontecendo no nosso mundo segundo do ponto a gente com toda a velocidade de informações geração de de de dados a gente precisa produzir com velocidade e qualidade pode parecer ambíguo Mas é uma demanda se a gente não produzir com qualidade e velocidade a gente perde relevância o terceiro ponto é saber usar as tecnologias a nosso favor como é que eu uso assistentes como é que eu uso eh Tecnologias para aumentar a minha produtividade o o quarto ponto é a gente conseguir de fato ter uma criticidade muito M grande

quando a gente pega estudos que falam que aumentam né em 40% a produtividade baseado em Inteligência Artificial o uso da Inteligência Artificial há estudos que endossam oposto se você não usa da forma correta você diminui em 20% a sua produtividade então quando e como eu uso e com a criticidade certa e talvez o último ponto para o nosso mercado é conseguir ter um olhar muito forte pro negócio o que eu estou fazendo como eu estou fazendo de que forma isso impacta o negócio e só um ponto só que é eh me preocupa um pouco principalmente

no contexto Brasil quando a gente fala de Formação formação de profissionais em tecnologia é voltando para o estrutural né então hoje um pouco da nossa deficiência ela vem também do nosso estrutural mal feito do do básico né da formação em matemática eh lá do do começo da da do Ensino Fundamental né Muito bem feito que você vai trazendo isso não tem como você transformar agora eh ele na faculdade a gente tem esse GAP Mas tem uma oportunidade gigantesca que é a educação em si né que você falou da base né porque a educação nasceu lá

medieval com os tutores Porque de fato Você aprende com de uma forma individualizada e melhor a gente massificou mas quando você tá numa numa eu brinco a tecnologia deveria servir para reduzir as distâncias entre as camadas né então os nossos filhos ten um filho de de 8 anos né também tem de 10 a temos filhos aqui se eventualmente tem um problema na escola que a gente faz a gente vai lá e contrata um professor particular né e os milhões de pessoas que não podem fazer isso né E como é que a gente faz para ter

uma ia sem viés cognitivo começou lá com can Academy etc fala assim pô realmente como é que eu faço para ajudar aquela criança que pô tá com uma dificuldade seja no que for tá A gente pensa no mais objetivo ali da matemática mas pode ser até o soft Skill ó treina aí a apresentação e me diz como é que eu fui né como é que a gente faz para aproveitar isso para ter um contingente muito maior não de mão de obra mas de cérebros de obra uhum né Eu acho que a gente tem uma oportunidade

gigantesca com o país a gente faz o que pode né do que tá o nosso alcance mas acho que essa é uma fronteira E aí também para quem nos assiste a gente sempre pensava vou fazer uma coisa vou trabalhar numa grande empresa vou eu acho que nunca foi tão importante pra sociedade o ecossistema de startups e acho que isso é um projeto para todos vocês que estão nos assistindo é como é que vocês podem ajudar a mudar o mundo como o colega que falou começa a mudar o mundo também como é que vai ser esse

futuro dos dados e a indústria terá que est preparada para para essa enormidade essa explosão de dados né se nós observarmos dados assim e falando assim de números mesmo em 2017 o ser humano médio isso são dados do IDC dates fear 2025 ã o ser humano tinha mais ou menos 300 interações diárias com dados que é muita coisa nós pensarmos que 300 vezes por dia eu tava ou consumindo ou gerando eu tava interagindo com algum dado Isso é muita coisa coisa se nós olharmos esse mesmo relatório pro ano que vem 2025 estima-se quase 5.000 interações

diárias com dados Isso é uma interação a cada 20 segundos exponencialmente isso num espectro de 8 anos quando eu olho e vejo um espectro de 10 anos pro ano que vem e aí eu vou falar um outro uma outra sigla que é mais assustadora que petabyte que é o zaby Sim nós saímos de 2015 mento 2010 nós produzíamos anualmente cerca de 2 ZB no ano pro ano que vem estima-se 181 ZB é um pulo é um salto de quase 100 vezes isso num espectro de 15 anos então cada vez mais novas fontes de dados vão

nascer cada vez mais novos tipos de dados vão nascer eu acho que o futuro é como que nós vamos conseguir capturar e utilizar o potencial desses dados como que nós vamos conseguir separar os dados que são úteis dos que não são úteis paraa organização Então eu acho que daqui para frente a minha humilde opinião é as empresas e as tecnologias vão evoluir para um armazenamento mais eficiente dos seus dados e também vão tá investindo mais em tecnologias pro consumo desse dado eu acho que essa é a grande próxima Fronteira é como consumir os dados primeiro

armazenar de forma eficiente e consumir de forma que seja útil e que vá efetivamente impactar o negócio vai efetivamente criar a cultura dos dados e facilitar com que todos na organização sem exceção possam ler esses dados sem que você precise ter um conhecimento técnico profundo mas acho que a grande mudança que aconteceu nesses últimos 18 a 24 meses olhando para trás é que o tema dos dados ele saiu da cozinha né dos dados da informação porque eles era um assunto ali que era era um fardo era um mal necessário Tenho que guardar dado ali etc

e com tudo que aconteceu ele passou a ser uma parte importante da Estratégia Empresarial do debate das conversas Então como que eu uso como eu faço para isso ser melhor eu acho que essa é a grande joia que nós temos a trabalhar que é bom então agora existe uma consciência sobre os dados que é o primeiro passo pro data driven primeiro passo para eu ganhar eficiência eu ganhar processo eu atender melhor o cidadão eu fazer coisas diferentes porque antes isso era um assunto do pessoal lá da tecnologia dos nerds da gente aqui ah os Nerds

estão lá falando de dados de infraestrutura e de nuvem e Beleza deixa ele se divertindo ali né então agora não agora é um assunto realmente de negócio uhum tá então eu acho que isso é o grande fator que não volta para trás e não deveria voltar para trás e a gente tem que a temar aor e a meso tempo começar né Uma das coisas que um um um cliente conversava com tá E aí eu tenho um z talhão de dados aqui petab como é que eu começo né E tem começou Um Projeto Super Interessante vai

deixar vou polemizar assim ele quase não usou dados para fazer Inteligência Artificial sim ele pegou e gerou novos dados ouvindo as ligações lá que o time deles fazia analisou não criou um agente de a né que aí todo mundo pega Então vou pegar os dados vou criar um agente de a né não criou um a gente já só pegou a informação falou assim que eu vou fazer vou retreinar meu time com base na informação que eu aprendi não gastou gpus não gastou Grandes Coisas dobrou as vendas por pessoa de um mês pro outro então o

o grande tema é o que acho que o Flávio você comentou também um pouco de colocar a cultura data driven e a gente tá num momento propício para isso eu colocaria só essa pitada do da a importância da segurança do dado na sua essência a sua fonte eh e do ponto de vista também da confidencialidade como que se trabalha isso eh porque hoje eh isso tem vários casos e a gente vivenciou eh você tira o negócio do ar né sem o dado sim eh então ele passou a ser um alvo uh ser um eh algo

voltado pro pro crime mesmo então essa preocupação com a com a segurança seja no transporte criptografia eh mutabilidade como é que eu garanto que eu vou manter minha empresa eh disponível eh hoje a gente não fala mais eh se vai atacar né vai atacar é como quanto tempo eu tenho para recuperar esse dado Então esse ponto é eu acho que é uma grande preocupação eh de todas as empresas e é um e é um dos assuntos eh top three aí dos boards eh de empresa Então não é um assunto mais de tecnologia é um assunto

do negócio mesmo e a top 3 às vezes não é top 3 dos investimentos né assim é top 3 da preocupação e a gente precisa transformar num top tri de proteção mesmo proteção meso isso mesmo alguém mais eh eu tenho interessante né Eh eu colocaria também um pouquinho só não só da cozinha mas da sala eu tenho hoje né vários projetos onde eu Gero dados sintéticos aplicando leis matemáticas como teoria do limite Central eu consigo com um pequeno pedaço do dado criar assim centenas de registros terabytes de dados com a inteligência artificial então eu eu

consigo gerar o próprio dado sintético principalmente se tô fazendo uma um uma análise assim bastante profunda né de todos os caminhos então é um dado praticamente real né baseado né numa série de de regras que eu passei pra minha inteligência então eu inverti um pouco né Eu fui da sala né E joguei pra cozinha né E isso tem dado muito certo né Ou seja eu consigo simular uma série de situações a a indústria automobilística usa muito isso a aeronáutica também a gente usa bastante justamente porque eu tenho uma carência de dados hoje eu já tenho

condições de fabricar os meus próprios dados para atender uma determinada demanda dito isso né isso que a colega colocou que é a parte de anonimização o dado sintético ele sintético né é um dado falso então eu não teria riscos né de de segurança ali mas algo que eu acho muito relevante isso que a colega colocou é quando o dado é real né então isso isso isso que a colega colocou é bastante importante essa parte de você anonimizar criptografar é muito relevante ponto de vista de dado mas hoje a possibilidade de você fabricar os seus próprios

dados para fazer os seus estudos é realmente é é o salto para mim isso é é o grande Jump por quê Às vezes eu não tenho né um volume de dados que tem uma relevância estatística mas eu sei pela minha cognição que se eu trabalhar com 10 15 registros e gerar uma massa de dados em cima daquelas informações eu vou ter um um motor eficiente então eu trabalharia por aí é a sala indo um pouquinho pra cozinha né E aí usar a inteligência para anonimizar a informação também gerando dados sintéticos Tá certo FL E aí

da sala vai para fora de casa porque a gente começa a aplicar a realidade e eu acho que as mensagens foram super positivas eu acho que a geração de dados vai continuar isso é extremamente positivo porque a gente tem uma onda onde executivos e companhas entendem que esse é o seu principal ativo e que os dados orientados à tomada de decisão potencializam o negócio seja em receita redução de custo mitigação de risco inovação eficiência operacional então é extremamente positivo a gente vive um momento ímpar nunca estivemos num momento tão oportuno para tirar vantagem competitiva através

dos nossos dados e daqui paraa frente aqueles que souberem usar tecnologia processos e passa por governança passa por segurança aliado a pessoas e foco no cliente a gente vai personalizar e a gente vai entregar muito valor que o grande propósito é usar tecnologia para fazer um bem maior Ok saiu da cozinha e foi pro mundo fo pro mundo isso aí isso e não volta mais não volta mais não volta PR cas sem retorno eu quero agradecer muitíssimo a presença de vocês as suas informações valiosíssimas pros nossos espectadores aí de inf Channel agradecer ao Paulo da

escala Andrea da ritache ao Flávio da databrick o Bruno da D isg e ao Marco Antônio da denodo e agradecer a você também por ter ficado com a gente aqui até agora espero que tenha sido E tenho certeza de que recebeu informações valiosíssimas obrigada e até o próximo painel [Música]