Este curso é indicado para profissionais que desejam entender de forma fácil o que é Big Data, conhecer algumas tecnologias de Big Data, ter acesso a algumas aplicações de Analytics, Internet das Coisas - IOT e de Big Data. Ao final do curso você será capaz de participar de um projeto de Big Data contribuindo com estratégias e direcionando o projeto para a escolha da adequada técnica de análise de dados.
Bloco 5 - Parte 2 - Painel com a Unisys.
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From the course by Fundação Instituto de Administração
Introdução ao Big Data
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From the lesson
Aplicações Cloudera e Painel com Cientistas de Dados
Será realizada uma demonstração de uma aplicação de Big Data na Cloudera. Será apresentado um painel com profissionais de Big Data do mercado brasileiro que atuam em empresas multinacionais.
Meet the Instructors
Alessandra MontiniProfessora Doutora
LABDATA
[SOM] [SOM]
Edileusa, você possui MBA Big Data.
O quê essa formação ajudou na evolução de sua carreira?
>> Tudo! Eu fui uma profissional com 23 anos de
experiência, comecei como analista de sistemas,
depois fui para a área de bancos de dados,
sempre trabalhando com grandes volumes, missões críticas, grandes volumes.
Trabalhei como A.D, também fazendo levantamentos de dados,
e desenhando, modelando os dados.
Interagindo nessa parte mais estratégica do negócio.
E sempre quis, sempre tive vontade de conhecer mais profundamente
sobre o dado e como o conhecimento desse dado, pode se transformar informação,
criar produtos para a empresa, agregar valor.
Então aí, a formação de MBA analíticas veio a calhar para tudo que eu
gostaria de fazer na minha carreira.
Porque ele me deu, completamente, o caminho das pedras para
eu conseguisse vislumbrar tudo o que contempla esse mundo de big data,
então, todas as etapas, não só tecnológicas como de negócios também.
Então, hoje eu diria que eu sou uma profissional com toda
a visão do mundo de big data que eu adquiri nesse curso.
Então, se eu quiser, por exemplo, especializar-me determinado ramo,
uma machine learning, deep learning, eu sei o que ele significa,
tive uma base sólida, fui formada e tive excelentes professores,
e com isso, eu posso seguir adiante me especializando determinado assunto.
Mas hoje eu tenho toda a base,
todo o conhecimento de tudo que abrange esse universo do big data.
>> Tem grande alicerce que você pode construir grande prédio.
Eu acho que isso é uma dificuldade.
Muitas pessoas dizem que são cientistas de dados, que entendem big data,
mas, entretanto, o conhecimento, algumas vezes, é muito superficial.
E aí, você não consegue implantar grandes projetos de grandes proporções.
Por isso que o treinamento é muito importante projeto.
>> Sim, exatamente, e eu também diria que o foco que está sendo pedido para
"data scientist", mesmo para "data engineer", para profissionais da área,
são focos abrangentes e multidisciplinares.
Então, o curso traz isso para você, porque o curso tem tecnologia,
o curso tem estatística, o curso tem negócios.
Então o curso te capacita com uma formação abrangente,
para você sair para o mercado e depois até se especializar no que você queira,
mas com uma base bem sólida e abrangente, de tudo o que aborda esse assunto.
>> Luciano, qual o diferencial da Unisys na soluções de big data?
>> Hoje dia, o mercado de aplicações de big data,
de diversity analytics, ele é muito vasto, tem empresas dos mais diferentes tamalhos,
tem deste gigantes mundiais da tecnologia até pequenos escritórios start-up's.
Eu acho que é grande buzzword dentro da área de negócios.
Mas assim, a Unisys tem uma abordagem que é muito singular dentro do mercado,
porque a Unisys é uma empresa muito tradicional, é uma empresa que lida
com clientes contatos de dez, vinte, trinta, quarenta anos, com os clientes.
Então ela tem uma capacidade de conhecimento, uma habilidade de conhecer
as demandas do cliente, às vezes muito melhor até do que deles próprios.
Então, eu diria assim, o primeiro ponto que é grande diferencial da Unisys é essa
capacidade de traduzir o problema de negócios do cliente, para o que pode ser
feito com as ferramentas de big data, diversity analitycs e machine learning.
Então, esse seria o primeiro grande ponto que a gente poderia contribuir.
Segundo grande ponto, é que assim, a maneira de como a Unisys trabalha,
a Unisys é contra essa maneira big bang approuch: eu tenho uma solução que serve
para tudo, é mega projeto de milhões de dólares que envolve mais de ano para
dar resultado, onde o cliente põe dinheiro e não vê o resultado daquilo,
podendo muitas vezes, no meio do caminho, ver-se obrigado a cancelar o projeto.
A Unisys atua de uma forma sob medida, com o tipo específico
do problema do cliente, a sua realidade, de uma maneira incremental.
A gente, à medida que vai vencendo etapas, vai dando resultados para o cliente,
esses resultados rápidos para que ele visualize que o investimento dele está
tendo retorno, esta tendo "ROI" positivo.
Então, a gente vai trabalhando de maneira incremental esses serviços.
Então assim, a gente trabalha bastante nessa vertente de serviços incrementais,
sob medida e com resultados rápidos.
Por isso, talvez esse seja o grande diferencial da Unisys,
apesar de ser uma empresa muito grande, a gente pensa ir avançando com o cliente na
velocidade que ele consegue entender e acompanhar os resultados.
E por outro lado, isso vem da parte boa de ser uma grande multinacional
da área da tecnologia de informação, é a potência que a gente tem.
A gente tem os melhores equipamentos, a gente tem aqui no Brasil dois super
computadores para a área de analytics, é inteiramente comprado por grande banco,
que roda todos os seus modelos de credit score e de
análise e prevenção de fraudes, de financiamentos habitacionais.
E a gente tem uma máquina exclusiva para sublocar poder de processamento
para os nossos clientes.
Então, se você bancos de dados muito grandes, quinhentos gigabytes,
tera, cinco terabytes, dez, vinte terabytes, a gente tem espaço nessas
máquinas para processar volumes de dados assim, inacreditavelmente grandes.
Isso aqui no Brasil, com toda a segurança, dentro do nosso próprio datacenter,
onde dados de diversos grandes clientes estão
guardados com máxima segurança e máxima qualidade.
Por fim, a Unisys permite, também, a você acessar não só a equipe de
analytics que está no Brasil, mas ainda todos os trezentos cientistas de dados,
que a Unisys tem, espalhados por mais de cinquenta países.
Então, eventualmente, problema que é muito complicado para cliente aqui,
ou para uma empresa aqui no Brasil,
nós já resolvemos para outros clientes outros locais do mundo.
Então, só para vocês terem ideia do tamanho da capacidade da Unisys de
processamento de dados.
O maior banco de dados do mundo de processamento com análise avançada
de dados, que é o controle de fronteira norteamericana, é todo feito pela Unisys.
Quando você chega hoje dia, desembarca do avião nos Estados Unidos,
você está na fila, todos os seus dados estão sendo processados real time, todo o
seu histórico de entradas e saídas, de comportamento, de trabalho mídias sociais,
todos esses dados estão sendo processados para que quando você chegue na cabine do
agente de fronteira, ele já tem toda a decisão tomada.
Tudo isso, já vem toda a recomendação dada pelos sistemas da Unisys e esse
profissional, de controle de fronteira, simplesmente vai fazer algumas
complementações e vai tomar a decisão de entrada ou não de determinadas pessoas.
Isso tudo prol da segurança e que pode ser aplicado a diversos lugares.
Então, para vocês terem ideia do tamanho da capacidade da Unisys.
Desde grandes análises, mega análises,
como controle de fronteira americano, até pequeno problema de CRM,
de cliente, uma companhia área brasileira que precise re-segmentar os seus clientes
para conseguir melhor alcance de suas campanhas publicitárias.
>> Perfeito!
Grande diferencial competitivo.
Você acompanha o cliente desde a elaboração do problema,
entendimento da solução e tentar trazer a solução ótima,
até para você economizar custo e tempo na entrega do projeto.
Agora me conta uma coisa; quais são as fontes de dados que as empresas estão
usando seus projetos de big data?
>> As fontes de dados, hoje dia, são as mais diversas possíveis.
As empresas normalmente, a Unisys está acostumada a trabalhar com os mainframes,
que são aqueles grandes computadores que armazenam todos os
dados transacionais por muito tempo.
A gente chama os mainframes de alta plataforma,
são dados facilmente acessíveis, eles precisam ser trabalhados para que eles
venham para banco de dados mais comum, oracle, SQL server e outros,
tantos bancos de dados relacionais que a gente chama de baixa plataforma.
E daí diante vai desdobrando softwares e bancos de dados que estão cada vez
mais simples.
A Edileusa pode também contribuir bastante com isso, com as idéias dela.
>> Dados não estruturados, dados de loggers,
dados de gravações de call center.
Todos esses dados, não estruturados das redes sociais, advindos das redes sociais,
nós trabalhamos, também, com essas informações nesse universo de big data.
>> Pegando todo o rastro digital do cliente para a implementação dos modelos.
>> Exatamente.
>> Quanto mais informação, mais assertiva.
>> Nós estamos integrando dados não estruturados com dados estruturados.
De uma certa forma,
fazendo as análises unido esse montante de dados do nosso cliente.
>> Edileusa, termos de bancos de dados no SQL,
o quê que você está vendo pelo mercado nas empresas?
>> O mercado está começando a usar esse tipo de database.
Então, agora, você tem muita informação ainda nos data warehouse,
então, com os bancos de dados relacionais típicos desses ambientes.
Você tem informações mainframes, você tem informações
de dados não estruturados, que não estão nos bancos de dados.
Então agora é que eles estão começando a formar o data lake,
usando hadoop, uma plataforma hadoop.
E aí, estão começando a fazer aplicações
como resultado do que você obtém nesses data lake's,
e aí você usa banco noSQL para armazenar documento, grafo.
Então, é a maneira de você ter acesso rápido a sua aplicação.
É outro paradigma de uso, o banco de dados noSQL.
[SOM]
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