6. Roe vs. Wade
1970 1980 1990
• Criminalidade crescente nos EUA (1970 – 1990)
• 80% de aumento nesse período
• Melhor cenario: Criminalidade duplicaria em 20 anos – “Um banho de sangue está por vir.”
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
7. Roe vs. Wade
1970 1980 1990
• 1990: Queda súbita e inesperada nos índices de violência.
• Para onde foram os criminosos?
• Qual especialista poderia explicar?
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
8. Roe vs. Wade
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
• Novas estratégias policiais (52)
• Aumento do número de prisões (47)
• Políticas anti-drogas (33)
• População envelhecendo (32)
O que disse o governo e especialistas?
11. Roe vs. Wade
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
• Baixa Renda
• Drogas na Família
• Pai Ausente
• Idade entre 18 – 25 anos
• Filhos Indesejados
Qual era o perfil do criminoso?
12. Roe vs. Wade
1970 1980 1990
• ~1968: Legalização do Aborto sob algumas circunstâncias.
• 1970: Legalização total (Nova York, Alaska, California, Washington, Hawaii)
• 1973: Roe v. Wade legaliza o aborto no EUA.
* Qual o perfil da pessoa que decide pelo aborto?
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
13. Roe vs. Wade
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
• Baixa Renda
• Drogas na Família
• Pai Ausente
• Idade entre 18 – 25 anos
• Filhos Indesejados
Qual era o perfil do criminoso?
14. Roe vs. Wade
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
• Baixa Renda
• Drogas na Família
• Pai Ausente
• Idade entre 18 – 25 anos
• Filhos Indesejados
Qual era o perfil do criminoso?
16. Roe vs. Wade
1970 1980 1990
Fonte: Freakonomics – Steven Levitt
Como Levitt suporta sua teoria?
• Os 5 estados que legalizaram o aborto mais cedo, tiveram essa queda mais cedo.
• Estados com maiores taxas de aborto, tiveram maior queda na criminalidade.
17. BI é capturar e
transformar dados em
informação útil para o
negócio.
18. BI permite que um decisor
tome ações baseadas em
informações extraídas a
partir de dados de negócio
e mercado.
19. Para Que BI?
• Estratégia de Marketing
• Onde investir? Qual produto? Qual publico?
• Fatores Ambientais
• Impostos? Renda crescente? Dolar? Competição?
• Vendas (acompanhamento e previsão)
• Metas? Qual cliente? Qual produto?
21. O que é Big Data?
• Volume gigantesco de dados que
dobra a cada 18 meses.
• Zettabyte (vem depois to Tera, Peta e Exa)
• Fontes: e-
mails, facebook, twitter, SMS, Whatsapp, RFID, supermercados, g
overno, cameras, cartão de crédito, sem-parar, waypoints de
GPS, …
• Análises extremamente complexas e com associações entre
dados difíceis de conceber pelo cérebro humano comum.
24. Um profissional de TI em BI
Foco em Desenvolvimento
• Especialista em Programação
• Linguagens de programação
• Bancos de dados
• ETLs (extract, transform & load)
• Ferramentas de BI/Relatórios
25. Um profissional de TI em BI
Foco em Projetos de TI
• Gerente de Projetos
• Metodologias de Projeto
• Conceitualmente
• Bancos de Dados
• ETLs
• Ferramentas de BI/Relatórios
• Amplo conhecimento do negócio