Tudo aconteceu no sábado memorável, no dia 8 de abril de 2017, quando participei do evento Big Data Revolution, promovido pela Cappra Data Science, na cidade de Porto Alegre, que fica a 600 km de onde eu moro. Lá, encontrei amigos virtuais da Data Science Academy, e que agora se transformaram em reais. Na presença de Diego Ribeiro, Thiago Lange, Fernando de Carvalho e , todos alunos da DSA, aprendemos muito e ficamos ainda mais motivados para continuar nossa jornada.
Conversamos e refletimos sobre os aprendizados do evento. Resolvemos escrever esse texto, para trazer um “pouquinho” do que vimos para você. Por que um “pouquinho”? Porque vimos muita coisa. Para quem é aluno da DSA, fica ainda mais fácil ter uma ideia da imensidão de conteúdo apresentado em um evento como esse.
Então vamos lá! Sem mais delongas, eu, Diego e Fernando vamos trazer um pouquinho de que vimos para você.
O evento
O evento teve a presença de profissionais das mais variadas áreas e especialidades. Foi possível encontrar estatísticos, atuários, engenheiros, matemáticos, cientistas de dados, profissionais do marketing e por aí vai. Os palestrantes foram de alto nível. Vimos o Watson funcionando com o Davi Dias, da IBM; entendemos a importância da análise de dados abertos, com , Tribunal de Contas RS; acompanhamos as diferenças entre achismos (percepção) e análise de dados (ciência) com Dado Schneider e , Cappra Data Science. E ainda por cima, confirmamos a ausência de profissionais qualificados no mercado, com a palestra do , 4ALL.
A palestra de abertura foi realizada por Ricardo Cappra, Cientista-Chefe na Cappra Data Science e do laboratório de Big Data Mission Control. O discurso inicial foi pautado na importância de implantar o “vírus” da cultura analítica nas empresas. A simplificação dos dados e o empoderamento das pessoas por meio da democratização de dados foram pontos chaves de tudo que se viu no evento. A relevância do tema pode ser acompanhada visualmente por esta pirâmide.
Big Data Revolution
Este painel abordou a transformação dos dados em valor, mostrando o ciclo de aplicar a ciências aos dados, transformá-los em informação e empoderar pessoas e empresas. O palestrante trouxe relatos e experiências da SXSW que aconteceu em Austin, Texas, em março; e também da experiência em coletar dados em tempo real, com a na Campus Party 2017, São Paulo. Foi muito bom ter conhecimento sobre o que acontece nesses eventos. Por fim, a mensagem do palestrante: “Mais do que encontrar soluções, temos que fazer as perguntas certas”.
Big Data Company
O case de sucesso da empresa 4ALL que decidiu investir em análise de dados para conectar pessoas. Eles criaram um aplicativo onde você pode realizar compras, pedir comida, recarregar seu cartão de transporte público, comprar ingressos de eventos, estacionar seu carro; tudo na palma da sua mão. Apresentaram o conceito de “jornada do cliente”, onde você acompanha a vida digital dele durante o dia, e pode oferecer um serviço mais personalizado. Por fim, o mundo está mudando muito rápido e as empresas precisam encontrar novos meios de entender e comunicar-se com seus clientes de forma mais eficiente.
Inteligência Artificial
Foi aqui que conhecemos o Dino! Um brinquedo educativo, em formato de dinossauro, que aprende e ensina as crianças. Esses dinossauros são alimentados pela IBM Watson com toneladas de informações, e em troca, entregam um aprendizado fora do comum. Para você que acha que a Inteligência Artificial ainda é coisa do futuro, está na hora de rever seus conceitos.
Além do Dino, o Davi Dias, da IBM, também mostrou como a Watson aprende e explicou as diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial, focando na parte de treinamento de algoritmos. Comentou sobre a importância dos chatbots para o futuro e relatou suas experiências com o serviço.
Perfil do Cientista de Dados
A pesquisadora Luciana Monteiro mostrou uma pesquisa realizada para identificar o perfil do Cientista de Dados. Foram apresentadas as 5 áreas de conhecimento: Estatística, Matemática, Programação, Tecnologia e Negócios. Na pesquisa, o perfil do cientista de dados foi segmentado em intermediário, avançado e especialista. No final, foram apresentadas as competências mais requisitadas no Brasil, como gestão de dados não estruturados, estatística bayesiana e Processamento de Linguagem Neural.
Complementando a pesquisa, um recrutador da Michael Page, apresentou as dificuldades de encontrar profissionais qualificados no mercado e sobre a necessidade real das empresas se preparem para receber um profissional tão híbrido quanto um cientista de dados.
Feeling vs Dado
“Hoje, não basta só basear as decisões em intuições e criatividade” – assim começou o painel. O que percebemos (feeling) é diferente do que os dados mostram (ciência)? Você ficaria surpreso com os resultados. Dado Schneider e apresentaram de maneira humorada os resultados de uma análise de comportamento de jovens nas redes sociais. Quais são os hábitos individuais, gostos/preferências, interesses, comportamentos em grupos, motivações, termos e temas; tudo isso separado entre meninas e meninos.
Mostraram como coletar dados sobre comportamento social e fazer uma investigação totalmente orientada a dados; sem estímulos, sem perguntas. Totalmente espontâneo. Realizaram uma busca por padrões de comportamento social em jovens com idade entre 8 e 16 anos. Ficamos surpresos e aprendemos muito!
Open Data
Vou começar com uma provocação: “Você trocaria seus dados por produtos e serviços melhores”? Um governo poderia (deveria) trocar seus dados públicos (despesas com educação, saúde, transporte, segurança) em troca de uma gestão mais eficiente e uma cidade melhor?
Dados abertos foram apresentados como uma nova forma de nos tornamos uma sociedade melhor. Chamado de controle social orientado a dados. Neste painel, conhecemos o projeto “Serenata de Amor”, o trabalho incomum dos dados públicos do estado do Rio Grande do Sul; e o projeto #CausaBrasil, que ajuda a entender quais são as reivindicações dos protesto em todo o Brasil, desenvolvido pelo pessoal da Seekr.
Privacidade e Segurança
Em tempos de dados abertos, aparelhos inteligentes dentro de casa, sistemas de geolocalização, integração de serviços, pagamentos digitais, espionagem e muito mais, devemos nos preocupar com a privacidade e segurança das informações. Neste ponto foi novamente aberta a discussão, o quanto estamos dispostos a trocar nossos dados por produtos melhores. O palestrante deixou a mensagem que devemos nos preocupar para que os dados não se tornem tóxicos.
Data-Driven Business
“Big Data is the new money” – foi com essa frase que o painel começou. Logo em seguida veio: “como fazer os dados me darem respostas? ” Em seguida vieram exemplos de aplicações de companhias que utilizam a análise de dados como o centro dos seus processos de planejamento de tomada de decisões. Como disse, Reed Hastings, CEO da Netflix:
“Nós temos nossos dados e sabemos que a audiência irá assistir essa série. Não precisamos de um piloto”
Foi muito bom ver como as empresas estão trabalhando para entender o novo perfil do consumidor. O negócio agora é mandar a mensagem certa, para o cliente certo, na hora certa e pelo meio de comunicação certo. Lembra da “jornada do cliente” que já citamos no texto?
Big Data Trends
Tendências! O que esperar delas? Esse ponto é tão importante que decidimos escrever um post especial apenas para elas. Mas para não “matar” você de curiosidade, podemos adiantar que o mercado global está fervilhando, e que assuntos como Personal Analytics e treinadores de robôs foram anunciados como tendências.
