Data is the new oil

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Data is the new oil today - Why Data Analyst moving forward to Data Scientist.

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Data is the new oil

  1. 1. Dados: o novo óleo Gustavo Santade
  2. 2. Quem está em xeque-mate?
  3. 3. “Não se pode gerenciar o que não se pode medir” (Peter Druker / W. Edwards Deming)
  4. 4. Bridging the “last mile”
  5. 5. Dados distantes = flexibilidade
  6. 6. BI colaborativo
  7. 7. Soluções robustas com ferramentas antigas
  8. 8. Diversificar = mais insights!
  9. 9. Velocidade
  10. 10. Vamos ver em tempo real? http://whathappensontheinternetin60seconds.com/
  11. 11. O que é Big Data? Conjunto de tendências tecnológicas que permite uma nova abordagem para o tratamento e entendimento de grandes conjuntos de dados para fins de tomada de decisões
  12. 12. 5 exabytes a cada 2 dias!!! É a mesma quantidade criada desde o início de nossa civilização até 2003
  13. 13. Temos outros Vs? Veracidade = os dados não são “perfeitos” Validade = quanto tempo os dados precisam ser mantidos
  14. 14. Stream Computing = novo paradigma
  15. 15. Novos paradigmas para Banco de Dados Hardware + software na modalidade in memory processing providos por IBM (Netezza Accelerator) e SAP (HANA)
  16. 16. Big data reelegendo Obama
  17. 17. Amazon Web Services
  18. 18. Big Data = ‘ouvindo’ os dados 2,5 petabytes a cada hora
  19. 19. Big Data = ‘ouvindo’ os dados
  20. 20. Relacionamento e Integração ERP CRM Site da empresa Business Intelligence Campanha de Marketing Facebook Twitter
  21. 21. Big Data = mudança Impõe a TI novas habilidades e forma de atuar
  22. 22. Centro de competências
  23. 23. Novas ideias
  24. 24. Precisa-se de algo inovador O ‘Cientista dos Dados’ precisa pensar fora da caixa!
  25. 25. Agregar valor a um produto! algo que nunca foi feito antes
  26. 26. Uma nova demanda: Cientista dos Dados Fonte: EMC
  27. 27. Cenário atual
  28. 28. Evolução profissional
  29. 29. Relógio do aprendizado! Fonte: exploring datascience
  30. 30. O caminho do aprender Jamie Whitehorn
  31. 31. Data Scientist vs. Data Analyst
  32. 32. Data Analyst vs. Data Scientist Um Data Scientist pode ser dividido em 4 diferentes funções baseadas em suas habilidades técnicas: • Data Researcher • Data Developers • Data Creatives • Data Businesspeople Um Data Analyst pode ser dividido em 4 diferentes funções baseadas em suas habilidades técnicas: • Data Architects • Database Administrators • Analytics Engineer • Operations
  33. 33. Data Scientist “the sexiest job in the 21st century…” Harvard Business Review “Being a data scientist is not only about data crunching. It’s about understanding the business challenge, creating some valuable actionable insights to the data, and communicating their findings to the business.” Jean-Paul Isson, Monster Worldwide, Inc. A Data Scientist is a professional who understands data from a business point of view. He is in charge of making predictions to help businesses take accurate decisions. Data scientists come with a solid foundation of computer applications, modeling, statistics and math. What sets them apart is their brilliance in business coupled with great communication skills, to deal with both business and IT leaders. They are efficient in picking the right problems, which will add value to the organization after resolving it. Edureka.co
  34. 34. Qualificação requerida
  35. 35. Tendência? Fonte: Indeed.com
  36. 36. Time to learn!!! http://datasciencemasters.org/
  37. 37. Obrigado! Gustavo Santade LatAm Regional Technology BR @Citi santade@gmail.com www.gustavosantade.com

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