2. NOSSO PROPÓSITO
Tornar a Inteligência Artificial (IA) e o Data
Analytics acessíveis de forma ágil e escalável
para o mercado
3. 3
Tecnologias de Big Data
Tecnologias de IA
(Machine Learning,
Deep Learning, etc.)
Equipe
multidisciplinar,
cara e difícil de
estruturar
Demora para obter
resultados
Resultados Incertos
PROBLEMA: COMO ESCALAR A IA?
4. 4
Tecnologias de Big
Data prontas para
uso
Tecnologias de IA
prontas para uso
Equipe reduzida
dispensando várias
especialidades
Resultados rápidos, em dias,
horas ou até minutos
Rápida prototipação, testes e
implantação
SOMMA: PLATAFORMA DE DATA ANALYTICS
7. TECNOLOGIAS
SOMMA
Big Data/HPC:
Apache Spark, Apache
Tika
ML/DL: Spark ML,
Spark MLib, Spark
BigDL, Scikit-learn,
Gensim, NLTK, Tensor
Flow, Keras, DAAL
Armazenamento:
MongoDB (nativo)
Conexões com
outros bancos:
MySQL, Cassandra,
Hive, Redshift,
Hadoop, S3, outros
8. MERCADO
8
R$ 16,8 bi Receita
em 2019
(Convergência Digital,
02/04/2019)
US$ 8,5 bi em
2023 na AL
(TI-Inside 23/04/2018)
92% dos
executivos
satisfeitos
(MIT Technology Review and
Mobility Report)
Aumento >10% em
vários setores
(McKinsey)
9. Leandro de Castro, CEO
Engenheiro Eletricista, Dr.
• Acadêmico, Pesquisador e
Empreendedor
Rodrigo Pasti, CDS
Engenheiro de Computação,
Dr.
• Pesquisador e líder técnico-
científico
Fabrício Vilasbôas, HPC
Tecnológo em TIC, M.Sc.
• Arquitetura e Computação
de Alto Desempenho
Guilherme Miranda,
Sist. de Informação
• Cientista de Dados e
Desenvolvedor
EQUIPE