A presentation about what it means to be a data driven company. What is commodity, different functionality and innovation through decision being done with the usage of data and AI to automatize this flow.

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SOMOS DATA
POR QUE NÃO
DRIVEN AI?

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WEL COME
TODOS VOCÊS
Sem dó nem perdão.

3. 3
Tech Evolution
Eletrônico Software DataMecânico
3
AI

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Evolução do Negócio
Eletrônico
Data
Mecânica
Software
AI
Commodity
Inovação
Funcionalidade Diferencial
Commodity

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Modelo Disruptivo

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6
Modelo Disruptivo

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O que faz uma empresa digital?
???
???
??????
???
DIGITALMEDIA SOCIAL???
EMAIL???
VIDEO CONFERENCIA???
WEBSITE???
CHATBOTS???

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Data Driven Decisions
Relentless Experimentation
Short Feedback Cycles
Decision For Data Owners
Strategic Data Collection
Unified Data Warehouse
AI and Automation
01
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05
06
07
O que faz uma empresa digital?
8

9. Digitalização
Digitalização está
transformando os
negócios e nossa
sociedade de uma
maneira que só estamos
no começo…. Eita
Porra!!!
World Class
•Software (Continuous
Deployment) -
Entregar valor de
maneira continua
•Data - Melhorar a
qualidade das decisões
feitas
•IA - Para prover
melhores soluções para
praticamente tudo!
Transformar
A transformação para se
tornar uma empresa
orientada a dados
utilizando IA é um
processo que requer um
processo de
transformação
sistemático
3 Pontos Chaves

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Overview
ConclusionAI Driven DevDifferentiating FunctionalityValue Modeling
Data Driven DevFast Feedback LoopsPassos para Ser TopperTendências na Industria

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As coisas aumentas

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Volvo XC 90
100 milhões de linhas de código para fazer o carro funcionar
apropriadamente, contanto com linhas de software para fazer o carro
acelerar corretamente, freiar corretamente, montar o GPS para o
motorista, sistema de voz e fala e etc.
Carro

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50 Terabytes de dados são criados a cada
segundo nesse mundão que vivemos
2018
TR Reseach
Dados Gerados

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Dados nunca dormem!
A Internet se tornou uma parte indispensável da vida das pessoas, e
muitas pessoas acessam a Internet para trabalhar, fazer compras,
desfrutar de entretenimento e receber educação todos os dias. No
mundo da Internet, foi lançado um infográfico que mostra a
quantidade de dados que está sendo produzida em um minuto.
É provável que a quantidade de informações fique oculta, mas o
número de pessoas que acessam a Internet está aumentando ano a
ano. Cerca de 3 bilhões de pessoas em todo o mundo tiveram
acesso à Internet em 2014, mas em janeiro de 2019, na verdade,
4,39 bilhões de pessoas têm acesso à Internet. Esse número é
56,1% da população global e parece que ainda há espaço para
crescer considerando a população mundial.

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IA Timeline

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Só Agora?

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Deep Learning

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Need For Speed

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Fundado 1984 1995 2004 2009
1M Usuários 6 Anos 30 Meses 10 Meses ?
50M Usuários N/A 80 Meses 44 Meses 1 Mes
Precisamos de Velocidade
Mudança na Criação de Valor

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FEEDBACK
FAST
22
LOOPS

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- Acelerar em 10% a velocidade de
entrega desse produto
- Adicionado 100M para a receita
da empresa (produto começa a ser
vendido 1.2 meses antes do
previsto)
ALTERNATIVA II
- Vamos supor que a fatia de 10%
da receita da empresa foi colocada
para o R&D de um produto de 1B -
100M de Investimento
- 12 Meses o ciclo para o time de
R&D
INVESTIMENTO
- Melhorar a eficiência em 10% do
desenvolvimento
- Custo reduzido em 10M
ALTERNATIVA I
2
3
1Phoenix
Vamos utilizar um produto
imaginário como um
exemplo para entendermos
o porque necessitamos
buscar velocidade e porque
ela é mais importante que
eficiência de custos.

24. 24
R&D Como um
sistema de inovação
Dev Tradicional
Time de R&D -
Tudo Agile
Continuous
Integration
Continuous
Deployment
Caminho para o CéuVelocidade

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Tradicional Agile CI CD Sistema inovação
Dev Longo Sprint Sprint Sprint Sprint
Req Longo Sprint Sprint Sprint Sprint
QA Longo Longo Sprint (Interna) Sprint (Externo) Sprint (Externo)
Gov Longo Longo Sprint Sprint Sprint
Deploy Longo Longo Longo Sprint Sprint
Value
Creation
Longo Longo Longo Longo Sprint
Ciclos de Feedback & Velocidade

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DRIVEN
DATA
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DEV

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10%80% ~ 90%
Costuma ser o que de fato
importa
Raramente são utilizadas
Realmente Funcionalidade?

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Modelo Hypex

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Teste A/B

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30
Teste A/B

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Teste A/B Infra

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Dados se
Retroalimentam
Ad-Hoc
Coleção
Automação
Inovação de
Dados
Caminho para o CéuDados

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MODELING
VALUE
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Criação de Valor com R&D
OPTION 01
OPTION 01
OPTION 01
OPTION 01
OPTION 01
Squad Agile
Tempo de Sprint
Custo da Sprint
Valor necessário
Companhia R&D 5% da receita
8 Pessoas
R$ 615.382,40
2 Semanas
R$ 30.769,12

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Métricas de Sistema
Frequência de Uso
Métricas de Negócio (High)
Satisfação do Cliente
Métricas de Funcionalidade
Usuários Ativos mês/ano
Lento
Rápido
Métricas
“Meu experimento vai ter impacto nas
métricas e objetivos high level???”
“Como alinhar métricas do time com
KPIs de negócio?”

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36
02
03
04
05
01
Estar de acordo com os valores chaves escolhidos
para serem perseguidos
Normalização dos valores chaves
Priorização dos valores chaves
Tradução de hipóteses para experimentos
Identificar fatores chaves para o produto
Modelo Sistemático de ValorEm teoria 1/2

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37
07
08
09
10
06
Estabelecer uma baseline para o experimento
Estabelecer o tamanho do experimento
Iniciar o experimento
Completar o experimento
Seleção de um sistema ou base de usuários para
o experimento
Modelo Sistemático de ValorEm teoria 2/2

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FEAT
DIFFER
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39. Three Layer Product Model

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40
Series 1
0
3
5
8
10
Diferencial Necessidade Commodity
10
11
O InvestimentoPerdido

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DRIVEN
AI
41
DEV

42. Holistic DevOps Framework

43. IA Engenharia

44. IA Processo

45. IA Overview