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Como transformar a rocket science em real money em grandes
corporações
Marcos Nyssens Daniel Scalli Fonseca
Operando Advanced Analytics
apresentação
Marcos Nyssens
Advanced Analytics Leader
IBM Global Business Services
Economista
Finance Transformation
Advanced Analytics
Daniel Scalli Fonseca
Data Science Manager
IBM Global Business Services
Engenheiro de
computação
Programa de Duplo
Diploma
Advanced Analytics
Eu preciso de Advanced Analytics?
1 - Tenho um problema que pode ser resolvido com dados?
Eu preciso de Advanced Analytics?
2 - E tenho dados para trabalhar?
Por onde eu começo?
Comece com as pessoas!!!
Como eu me estabeleço?
Exploração
Operação
Negócio
IDENTIFICAR E
EXPLORAR NOVAS
IDEIAS
ANALISAR E
PRIORIZAR
INICIATIVAS
RECOMENDAR E
ACOMPANHAR
ENTENDER O CASO
DE USO E
REQUERIMENTO DE
DADOS
GERAR INSIGHTS
DESENHAR A
SOLUÇÃO
PREPARAR DADOS
IMPLEMENTAR
SOLUÇÃO
MONITORAR E
MANTER AS
SOLUÇOES
Como eu me estabeleço?
Exploração
Operação
Negócio
IDENTIFICAR E
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ANALISAR E
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DESENHAR A
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PREPARAR DADOS
IMPLEMENTAR
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MONITORAR E
MANTER AS
SOLUÇOES
mas como eu acho o “real money”?
Know your business!
saiba medir o sucesso
acredite em ciclos rápidos
ache o que importa, e operacionalize!
Assim...
Exploração
Operação
Negócio
1 - Know your business
2 - Saiba medir o sucesso
3 - Acredite em ciclos rápidos
4 – Operacionalize o necessário
Marcos Nyssens
mnyssens@br.ibm.com
Daniel Scalli Fonseca
dfonseca@br.ibm.com
Estes somos nós:
Operando Advanced Analytics: Como transformar a rocket science em real money em grandes corporações. - Marcos Nyssens e Daniel Scalli Fonseca

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  • 1. Como transformar a rocket science em real money em grandes corporações Marcos Nyssens Daniel Scalli Fonseca Operando Advanced Analytics
  • 3. Marcos Nyssens Advanced Analytics Leader IBM Global Business Services Economista Finance Transformation Advanced Analytics Daniel Scalli Fonseca Data Science Manager IBM Global Business Services Engenheiro de computação Programa de Duplo Diploma Advanced Analytics
  • 4. Eu preciso de Advanced Analytics? 1 - Tenho um problema que pode ser resolvido com dados?
  • 5. Eu preciso de Advanced Analytics? 2 - E tenho dados para trabalhar?
  • 6. Por onde eu começo?
  • 7. Comece com as pessoas!!!
  • 8. Como eu me estabeleço? Exploração Operação Negócio IDENTIFICAR E EXPLORAR NOVAS IDEIAS ANALISAR E PRIORIZAR INICIATIVAS RECOMENDAR E ACOMPANHAR ENTENDER O CASO DE USO E REQUERIMENTO DE DADOS GERAR INSIGHTS DESENHAR A SOLUÇÃO PREPARAR DADOS IMPLEMENTAR SOLUÇÃO MONITORAR E MANTER AS SOLUÇOES
  • 9. Como eu me estabeleço? Exploração Operação Negócio IDENTIFICAR E EXPLORAR NOVAS IDEIAS ANALISAR E PRIORIZAR INICIATIVAS RECOMENDAR E ACOMPANHAR ENTENDER O CASO DE USO E REQUERIMENTO DE DADOS GERAR INSIGHTS DESENHAR A SOLUÇÃO PREPARAR DADOS IMPLEMENTAR SOLUÇÃO MONITORAR E MANTER AS SOLUÇOES
  • 10. mas como eu acho o “real money”?
  • 12. saiba medir o sucesso
  • 13. acredite em ciclos rápidos
  • 14. ache o que importa, e operacionalize!
  • 15. Assim... Exploração Operação Negócio 1 - Know your business 2 - Saiba medir o sucesso 3 - Acredite em ciclos rápidos 4 – Operacionalize o necessário
  • 16. Marcos Nyssens mnyssens@br.ibm.com Daniel Scalli Fonseca dfonseca@br.ibm.com Estes somos nós:

Notes de l'éditeur

  1. Data science serves two important but distinct sets of goals: improving the products your customers use, and improving the decisions your business makes. Should you be investing in data science? Data science isn’t right for everyone. You only want to invest in data science if it'll be critical to your success, but not if it'll just be an expensive distraction. Before you invest in building a data science team, you should ask yourself these four questions: 1. Are you committed to using data science to either inform strategic decisions or build data products? 2. Will you be able to collect the data you need and and act on it? 3. Will you have enough signal in your data to derive meaningful insights? Mais que Big Data, Data that matters
  2. Data science serves two important but distinct sets of goals: improving the products your customers use, and improving the decisions your business makes. Should you be investing in data science? Data science isn’t right for everyone. You only want to invest in data science if it'll be critical to your success, but not if it'll just be an expensive distraction. Before you invest in building a data science team, you should ask yourself these four questions: 1. Are you committed to using data science to either inform strategic decisions or build data products? 2. Will you be able to collect the data you need and and act on it? 3. Will you have enough signal in your data to derive meaningful insights? Mais que Big Data, Data that matters
  3. Escolher começar pelo que tem impacto tangível (chuveirinhos pra resfriar a matéria prima)
  4. Primeiro gente Depois plataforma Piada própria empresa de SW Data Science is a team’s sport
  5. Como atrair as áreas de negócio? Como gerar valor? Como capturar valor de forma constante? Como os perfis interagem?
  6. Como atrair as áreas de negócio? Como gerar valor? Como capturar valor de forma constante? Como os perfis interagem?
  7. Concluindo…
  8. Decidir uma plataforma - Licença Poética do Cientista de Dados