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O poder do Data Analytics para os negócios segundo esses especialistas [Pós PUCPR Digital Trends]

Por Olívia Baldissera   | 

Já virou clichê dizer que os dados são o novo petróleo. O que ainda poucos sabem falar é como usá-los de forma estratégica.

Marcelo Leite, Roberto Prado e Renato Barbosa fazem parte dessa minoria. Referências dentro e fora do país em Ciência de Dados, os três participaram do último dia do evento Pós PUCPR Digital Trends. Quem acompanhou a superclass ganhou lições valiosas sobre Data Analytics e, assim, pensar em soluções fora do comum.

Aqui você vai encontrar um resumo dos modelos discutidos pelos especialistas. Leite ministrou uma aula exclusiva, enquanto Prado e Barbosa compartilharam suas experiências em uma mesa de discussão ao vivo, além de responder dúvidas do público. O debate foi mediado pelo jornalista Matheus Pannebecker.

>>> Assista à superclass “Como a ciência de dados impacta os negócios?” na íntegra

Você vai ver a seguir:

  1. Quem são Marcelo Leite, Roberto Prado e Renato Barbosa
  2. O que é Data Analytics
  3. O Data Analytics nas grandes organizações
  4. 7 passos para construir uma cultura Data Driven
  5. Os papéis dentro de uma organização de dados
  6. Oportunidades no Data Analytics
  7. Conheça os cursos da Pós PUCPR Digital
  8. Sobre o Pós PUCPR Digital Trends

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Quem são Marcelo Leite, Roberto Prado e Renato Barbosa

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Marcelo Leite fez a abertura do último dia do Pós PUCPR Digital Trends. Ele é especialista em estratégia de dados e inteligência artificial na Microsoft Brasil.

Além de compartilhar conhecimento como professor de Cloud e Data Analytics, ele disponibiliza conteúdo gratuito e de qualidade no canal Dicas de Dados no Instagram e YouTube. Tem mais de 16 anos de experiência no desenho de soluções de tecnologia.

A aula de Marcelo Leite foi seguida pela mesa de discussão com Roberto Prado e Renato Barbosa.

Roberto Prado é VP de Engenharia de Soluções na Salesforce para LATAM. Trabalhou por 18 anos na Microsoft, onde ocupou o cargo de diretor de Cloud Sales & Transformação Digital da Microsoft.

Também atuou na vertical de finanças da Microsoft Services Brasil, sendo o responsável pela gerência do Projeto Sistema de Pagamentos Brasileiro, conglomerado Itaú.

Em sala de aula, atuou como professor do MBA em Gestão de TI e Computação em Nuvem na UFSCar Sorocaba e na Fundace, da USP de Ribeirão Preto, no MBA em Administração de Empresas.

Renato Barbosa é Head of Artificial Intelligence na EBANX. Na Amazon Web Services, ocupou os cargos de Arquiteto de Soluções e Head de AI/ML Business LATAM.

Executivo de dados, começou a carreira como administrador Linux, aos 15 anos de idade. Também é podcaster, contribuindo com o AWS Brazil Podcast e o Jump of the Cast. Tem mais de 17 anos de experiência no setor de tecnologia.

Os três têm um currículo incrível, não é? E todos são professores convidados dos cursos de tecnologia da Pós PUCPR Digital.

O que é Data Analytics

Logo no início da aula, Marcelo Leite faz uma distinção importante entre Data Analytics e Big Data. Ele explicou que o primeiro conceito é uma derivação do primeiro, referindo à análise dos dados.

O Gartner Group define Data Analytics como um processo de inspeção, classificação e modelagem de dados para os mais diferentes usos. O resultado é a otimização de processos e melhorias nos lucros, por meio de decisões mais bem embasadas e aprimoramento da experiência do cliente.

>>> Entenda a diferença entre Data Science, Big Data e Data Analytics

Outra diferenciação importante explicada por Marcelo Leite é entre dados e informação:

  • Dados: têm origem em sistemas e pessoas, mas não necessariamente vêm com algum sentido;
  • Informação: inteligência criada a partir de dados processados.

O Data Analytics nas grandes organizações

Marcelo Leite começou a superclass com a pesquisa 2020 State of the CIO do IDG. Dos líderes de TI entrevistados, 37% deles disseram que o Data Analytics vai gerar a maior parte dos investimentos anuais em tecnologia.

Os números do estudo mostram que grande parte das empresas já alocam grande parte dos recursos dentro de dados para direcionar a inteligência que vai nortear os negócios.

Outra pesquisa mencionada por Leite é da McKinsey & Company, realizada em 2018, que concluiu que “os dados permeiam tudo o que as principais organizações fazem”.

Passando pelo histórico do uso de dados pelas empresas, é possível entender por que elas apostam no Data Analytics para terem um crescimento sustentável.

O especialista da Microsoft lembrou que os dados sempre fizeram parte do dia a dia das organizações com a chegada dos computadores, mas muitas vezes eles não eram estruturados em grandes sistemas.

Com a evolução do Big Data, ganhou força o termo Business Intelligence (BI). Há 30 anos, ele estava relacionado à uma análise do passado, ou seja, dos dados gerados em transações anteriores e organizados em relatórios.

“Hoje as ferramentas de BI já são muito mais inteligentes do que eram no passado. Eu não tenho mais relatórios, eu tenho dashboards que podem me mostrar tendências, podem me mostrar informações detalhadas sobre aquele acontecimento que foi apresentado no relatório.”

Marcelo Leite, no Pós PUCPR Digital Trends.

A evolução não parou por aí. As empresas passaram do nível de BI para o Advanced Analytics, termo que se refere ao processamento de informações para criar modelos preditivos.

A partir desse avanço, o Data Analytics passou a englobar mais dois conceitos:

  1. Análise preditiva: prever o que vai acontecer a partir do histórico de dados;
  2. Análise prescritiva: Inteligência Artificial (IA) não apenas prevê, mas cria soluções para lidar com as previsões.

A análise prescritiva é um nível ainda mais alto de maturidade na utilização de dados por parte das organizações. Ela se apoia na IA e no Aprendizado de Máquina para oferecer soluções.

A partir de exemplos, Marcelo Leite mostrou que a análise prescritiva pode ser usada nas mais diferentes situações dentro de uma empresa. Quais processos tenho que mobilizar? Quantos colaboradores preciso contratar? Para quais funções?

Assim, a prescrição oferecida pela IA possibilita a automação da decisão, o que representa o maior impacto do Data Analytics nos negócios.

Leite frisou durante a superclass que o sucesso no uso de dados em uma organização não está ligado à tecnologia escolhida, mas à estratégia de dados adotada.

7 passos para construir uma cultura Data Driven

Então como ter sucesso ao usar dados?

É preciso que a organização adote uma cultura Data Driven. Isso significa alinhar as iniciativas de dados ao plano estratégico da empresa.

Marcelo Leite apresentou um passo a passo para fazer esse alinhamento. Confira:

1. Conhecer o plano estratégico da empresa

Onde a sua empresa está? Aonde quer chegar nos próximos anos? Como ela vai alcançar esse objetivo? Você precisa saber as respostas para estas perguntas para definir a estratégia de dados.

2. Conhecer as fundações essenciais da estrutura de dados

Aqui, o termo “fundação” se refere às tecnologias necessárias para montar a estrutura de dados. As principais são:

Outras questões que precisam ser consideradas são: qual é o tipo de governança que você precisa ter sobre os dados? Quais planos de segurança devem ser seguidos? Qual a regulamentação e normas de compliance precisam ser atendidas?

É importante saber a resposta dessas perguntas para seguir os padrões definidos para o setor em que sua empresa atua e, assim, alinhar a estratégia de dados aos planos de negócio. O setor de saúde, por exemplo, tem uma legislação específica para trabalhar dados.

3. Definir a tecnologia que será implementada

Para executar esse passo, é preciso verificar o que as plataformas de dados oferecem. O ideal é que a plataforma escolhida seja escalável, para acompanhar o crescimento da empresa.

Os serviços de dados fundamentais que devem ser oferecidos pelas plataformas são:

  • Profiling: padronização de dados;
  • Data quality: avaliação e exclusão de dados incompletos ou errados;
  • Data catalog: catálogo dos dados coletados e estruturados.

4. Implante as metodologias Self Service BI e Self Service Analytics

Ambas são essenciais em uma cultura Data Driven.

O Self Service BI refere-se a entrega de relatórios e dashboards interativos aos usuários de negócios. Eles devem ser capazes de criar derivações desses materiais.

Já o Self Service Analytics é realizado por cientistas de dados dentro das organizações. Eles estão distribuídos em diferentes áreas da empresa para fazer um Data Analytics mais preciso e que atenda as demandas de cada departamento.

5. Escolha as tecnologias de IA

Ao planejar a estrutura e escolher a plataforma, é importante escolher serviços que já contemplem IA. Isso dá mais agilidade e precisão no dia a dia de trabalho.

6. Fomentar o uso de dados na tomada de decisão

Estimule o uso de dados na tomada de decisão entre os times e executivos.

7. Crie laboratórios de inovação

Empresas mais novas e tradicionais que seguem a cultura Data Driven já contam com laboratórios de inovação. Esses espaços foram criados para otimizar processos e produtos, além de criar novas formas de se apresentar para o mercado.

Se na sua organização ainda não há algo neste sentido, sugira a criação para os diretores.

Os papéis dentro de uma organização de dados

Marcelo Leite encerrou sua aula listando os principais cargos de uma organização de dados. Eles são:

  • Engenheiro de dados: profissionais mais técnicos, que domina linguagens de programação específicas para processamento de dados. Responsável pelos pipelines;
  • Cientistas de dados: conhece um pouco de programação, mas é especializado em princípios estatísticos e matemáticos. Usa os pipelines para criar análises preditivas e prescritivas;
  • Data Steward: também chamado de administrador ou proprietário de dados. É quem dá acesso às informações e verifica a qualidade dos dados;
  • Analista de dados: todo profissional que consome dados dentro de uma organização para tomar decisões, independentemente da área.
  • Arquiteto de dados: profissional que coordena toda a estrutura dos dados. Define padrões de arquitetura e governança, tecnologias, metodologias e formas de acesso. Tem uma visão holística da implementação da estrutura de dados.

O especialista encerrou a aula com mais detalhes sobre o papel do arquiteto de dados. Além de conhecer as fundações, ele precisa dividir as competências da arquitetura de dados. Existem dois caminhos:

  1. Governança e monitoramento;
  2. Data Lake.

Oportunidades no Data Analytics

Os professores convidados Renato Barbosa e Roberto Prado na mesa de discussão do último dia do evento Pós PUCPR Digital Trends.Os professores convidados Renato Barbosa e Roberto Prado na mesa de discussão do último dia do evento Pós PUCPR Digital Trends. O debate foi mediado pelo jornalista Matheus Pannebecker.

Após a aula exclusiva de Marcelo Leite, Roberto Prado e Renato Barbosa comentaram sobre a forma como o Data Analytics contribui para o sucesso nos negócios.

Renato Barbosa fez uma linha do tempo da capacidade de armazenamento de dados após a popularização do computador pessoal para exemplificar o potencial do Data Analytics para as empresas.

“Nunca foi possível salvar tantos dados e, principalmente, processá-los e consumi-los quanto hoje. Esse é o grande benefício para as organizações que têm uma boa estratégia e estrutura de dados.”

Renato Barbosa, no Pós PUCPR Digital.

Roberto Prado explicou como o Data Analytics ajuda no atendimento ao cliente.

“Todos estão trabalhando para ter a chamada ‘fonte única da verdade’ e ter o cliente no centro, de tal forma que quando uma empresa chama você para uma campanha, ela já te conhece. Ela sabe que você foi à loja, tem um caso de suporte aberto, que já foi solucionado ou está pendente. [...] Conhecer o cliente é como a gente pode ajudar as organizações por meio de dados.”

Roberto Prado, no Pós PUCPR Digital.

O VP da Salesforce LATAM também listou oportunidades no mercado de trabalho para quem se especializa em Ciência de Dados. Há vagas no marketing, saúde, departamentos jurídicos... Saber interpretar os dados não se restringe ao departamento de TI, mas é competência de todas as áreas de uma organização.

A LGPD também foi discutida pelos especialistas. Barbosa reforçou a importância dos processos de governança e qualidade de dados para garantir a execução da estratégia sem infringir a legislação.

Prado destacou que os principais provedores de Cloud já oferecem plataformas adequadas às regulamentações de privacidade e proteção de dados, como o GDPR da União Europeia. Também frisou a importância de existirem mecanismo para proteger os usuários e empresas.

Os especialistas também falaram sobre como transformação digital, as lacunas entre o conhecimento de negócios e o técnico e a alta demanda por profissionais de tecnologia capacitados.

Conheça os cursos da Pós PUCPR Digital

Depois de resumir as principais ideias da superclass “Como a ciência de dados impacta os negócios?”, gostaríamos de convidar você para conhecer a Pós PUCPR Digital, uma pós-graduação online que conta com a chancela de uma das maiores e mais respeitadas instituições educacionais do país.

A Pós PUCPR Digital conta com um corpo docente diferenciado, entre eles Marcelo Leite, Roberto Prado e Renato Barbosa. Eles são professores convidados do curso Arquitetura de Software, Ciência de Dados e Cybersecurity.

Inscreva-se na pós-graduação em Arquitetura de Software da Pós PUCPR Digital

Em aulas 100% online, você vai aprender sobre Agile Data Science, migração para cloud computing, segurança da informação e DevOps. Tudo para se destacar no mercado de arquitetura de software.

Outro curso da Pós PUCPR Digital na área de tecnologia é Governança de TI, Segurança Digital e Gestão de Dados. O conteúdo foi produzido por profissionais de tecnologia que são referência dentro e fora do país, que abordaram temas como arquitetura de dados, COBIT, LGPD e metodologias ágeis.

Inscreva-se na pós-graduação em Governança de TI da Pós PUCPR Digital

Todas as especializações são reconhecidas pelo Ministério da Educação (MEC). Elas podem ser cursadas por quem atua na área de TI e demais profissionais com diploma de Ensino Superior que tenham interesse nos temas abordados.

Sobre o Pós PUCPR Digital Trends

Entre os dias 30 de maio e 2 de junho, aconteceu o Pós PUCPR Digital Trends, um evento que reuniu especialistas renomados para discutir tendências nos campos da inovação, tecnologia e gestão.

Durante esses dias, o público teve acesso a 7 aulas exclusivas com Yuval Harari, Martin Lindstrom, Jurgen Appelo, Luana Araújo, Patrícia Peck, Marina Cançado e Marcelo Leite, além de ter a chance de participar de mesas de discussão com especialistas, que responderam perguntas dos participantes.

O Pós PUCPR Digital Trends foi 100% online e gratuito, com emissão de certificados. Confira as principais ideias discutidas nos quatro dias de evento:

>>> O impacto dos avanços tecnológicos, segundo Yuval Harari

>>> Ainda há espaço para o atendimento humanizado na saúde? A médica Luana Araújo responde

>>> A empatia e o bom senso na lógica do consumo, segundo Martin Lindstrom

>>> Por que entender a motivação humana é fundamental para gestores, segundo Jurgen Appelo

>>> O objetivo da LGPD explicado por Patrícia Peck

>>> Práticas ESG de meio ambiente, responsabilidade social e governança, com Marina Cançado

Sobre o autor

Olívia Baldissera

Olívia Baldissera

Jornalista e historiadora. É analista de conteúdo da Pós PUCPR Digital.

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