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Business Analytics: por que essa buzzword vai afetar o meu negócio?

Nós estamos testemunhando um movimento que irá transformar completamente qualquer negócio e a sociedade. O nome que nós damos a esse movimento é Big Data, e irá mudar tudo: a maneira que os bancos e varejistas operam, a forma que tratamos o câncer e protegemos o mundo contra o terrorismo. Não importa qual o trabalho que você está fazendo ou a indústria que você trabalha, Big Data irá transformá-lo.

 

Para se ter uma ideia da importância dessa nova onda e da nova profissão denominada ciência de dados (data science), em 2012, a revista Harvard Business Review publicou um artigo intitulado Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century (http://bit.ly/2r1Rof2). Neste artigo, os autores abordam o perfil do cientista de dados, destacando que os mesmos são difíceis e caros para contratar e, dada a competitividade do mercado, são difíceis de manter. Mais recentemente, a revista The Economist publicou o seguinte artigo: The world’s most valuable resource is no longer oil, but data (http://econ.st/2pjSWDL). Nele, os autores argumentam que ter dados atualmente é o mesmo que ter petróleo há 100 anos atrás e que essa nova onda está criando o que os autores chamam de Economia dos Dados (Data Economy - http://econ.st/2qqXVCS). Para se ter uma ideia, as 5 empresas mais valiosas do mundo atualmente são Alphabet (dona da Google), Amazon, Apple, Facebook e Microsoft, todas da área de tecnologia e que oferecem diversos serviços gratuitos em troca de dados.

 

Apesar de parecer algo distante, a economia dos dados está modificando as mais diversas áreas e empregos. Quem imaginaria que as vídeo-locadoras seriam substituídas tão rapidamente por empresas como a Netflix, ou que as pessoas preferem teclar a falar (Whatsapp vs Telecom)? Para se ter uma ideia, das 500 maiores empresas listadas pela revista Fortune em 1955, apenas 57 aparecem nessa mesma lista no ano de 2015. Você acredita que estará no mesmo emprego daqui a 5 ou 10 anos? O que a sua empresa está fazendo para se adaptar a este novo padrão econômico?

 

É claro que nem todo mundo irá se tornar um cientista de dados ou um expert em machine learning. Contudo, quem quiser sobreviver, precisará surfar essa nova onda e entender quais são as novas tecnologias, os potenciais para o seu negócio, as ameaças, e principalmente, como criar, liderar e demandar equipes que detenham esse novo perfil. Objetivando atender uma demanda específica de gestores, C-levels e curiosos, pessoas que entendem a importância da matemática, da estatística e da ciência da computação, mas que não precisam ou não querem entender as especificidades técnicas que norteiam a formação de um cientista de dados, nós criamos este curso, denominado Business Analytics: por que essa buzzword vai afetar o meu negócio?

Ementa (dia 1 - manhã)

  • Mind blogging facts: como as novas tecnologias estão mudando a nossa vida
    • Computação quântica
    • Blockchain, Bitcoin e Gnosis
    • Computação cognitiva
    • Sharing economy
    • Cloud computing
    • Inteligência artificial
  • Self driving truck, Impressora 3D, Amazon [KIVA] robots, Tesla: o que as empresas estão pensando sobre logística e plantas industriais?
  • Internet of things (IoT), 4ª Revolução Industrial e economia de dados (Data economy): the world’s most valuable resource is no longer oil, but data
  • Qual o ritmo da mudança?
    • Introdução da evolução da Tecnologia de armazenamento de dados
    • Sua empresa estará viva nos próximos 10 anos?
    • Emprego e a nova revolução tecnológica
    • Qual será o seu emprego daqui a 10 anos?
    • Você sabe o que é CDO?!
  • O que é Big Data e Data Science?
    • Data Science: por que agora?
    • Qual o tamanho da explosão de dados / desafios e oportunidades
    • As empresas brasileiras estão reconhecendo a necessidade de ter mais inteligência e insights sobre seus negócios
  • Digital transformation: are you ready for exponential change?

Ementa (dia 1 - tarde)

  • Cases Reais de Business Analytics
    • RH
    • Netflix
    • Por que o governo da Inglaterra está automatizando os seus relatórios?
  • Business Analytics: definição
    • O que é Business Analytics?
    • Como é feito?
    • Quem está usando?
    • Desafios e dicas
  • Conceitos de Big Data
    • 5 Vs
    • Escalabilidade
    • Elasticidade
  • Big Data, Big problems
    • Excesso de falsos positivos (Target.com)
    • Correlações espúrias (Nature: Detecting influenza epdemics using search engine query data)
    • Viés amostral (Franklin Roosevelt vs Alf Landon)
    • Métodos errados para selecionar dados (falácia: with enough data, the numbers speak for themselves)

Ementa (dia 2 - manhã)

  • In-house production
    • Light S.A: o que fazer com o crescente aumento das provisões com ações judiciais
    • Empresa setor elétrico: qual é a chance desse cliente me processar?
    • Duratex e Coca-Cola: previsões para 1 ano, 3 anos e 10 anos a frente
    • Duke Energy S.A: o problema de otimização do parque hidrotérmico brasileiro
    • Empresa SEB: a tarifa aumentou 50% e a renda da população caiu 5%, o que vai acontecer com a demanda de energia elétrica? E com a inadimplência?
    • Empresa Telecom: indicador de cobrança
    • Duke Energy|ONS: Modelos para o despacho hidro-térmico
    • Empresa SEB: como guiar a demanda pelo preço
    • Rshiny e visualização de dados: qual é a previsão da produção industrial?

Ementa (dia 2 - tarde)

  • Model Thinking
    • Por que criar modelos?
    • Modelos nos ajudam a ser pessoas mais inteligentes
    • Modelos nos ajudam a estruturar nosso pensamento
    • Modelos nos ajudam a usar e entender os dados
    • Usando modelos para decidir, criar estratégias e design
  • Da promoção a inovação: as oportunidades para as pequenas e médias
    • Como utilizar as fontes de dados disponíveis em minha corporação para solucionar problemas atuais, respeitando minha estratégia corporativa, ao mesmo tempo que me aproxima de minha missão e visão?
    • Desenvolvimento interno de tecnologia
    • Contratação de fornecedores
    • Importação de tecnologia
    • Transferência tecnológica
  • O que demandar, como demandar? Quais são as perguntas que os gestores precisam fazer as suas equipes?
    • Não confunda correlação com causalidade
    • O que demandar?
    • Como demandar?
    • Cuidado: os dados podem mentir
  • Startup’s como modelo de negócio
  • Estudo de caso: RELACIONANDO A ÁREA DE SUA EMPRESA

Entre em contato conosco e vamos discutir as necessidades de sua empresa. Turmas de 16, 8 e 2 horas.

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Business Analytics: por que essa buzzword vai afetar o meu negócio?

By Pedro Ferreira

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