O documento discute as tendências e desafios do Big Data, incluindo o rápido crescimento da quantidade de dados gerados diariamente, a necessidade de novas abordagens e ferramentas para analisar grandes conjuntos de dados, e a emergência de uma nova profissão chamada Cientista de Dados para lidar com essas demandas.

1. Dados: o novo óleo
Gustavo Santade

2. Quem está em xeque-mate?

3. “Não se pode gerenciar o que não
se pode medir” (Peter Druker /
W. Edwards Deming)

4. Bridging the
“last mile”

5. Dados distantes = flexibilidade

7. BI colaborativo

8. Soluções robustas com
ferramentas antigas

9. Diversificar = mais insights!

10. Velocidade

12. Vamos ver em tempo real?
http://whathappensontheinternetin60seconds.com/

13. O que é Big Data?
Conjunto de tendências tecnológicas que permite uma nova
abordagem para o tratamento e entendimento de grandes
conjuntos de dados para fins de tomada de decisões

14. 5 exabytes a cada 2 dias!!!
É a mesma quantidade criada desde o
início de nossa civilização até 2003

15. Temos outros Vs?
Veracidade = os dados não são “perfeitos”
Validade = quanto tempo os dados precisam
ser mantidos

16. Stream Computing = novo paradigma

17. Novos paradigmas para Banco de
Dados
Hardware + software na modalidade in memory processing
providos por IBM (Netezza Accelerator) e SAP (HANA)

18. Big data reelegendo Obama

20. Amazon Web Services

21. Big Data = ‘ouvindo’ os dados
2,5 petabytes a cada hora

22. Big Data = ‘ouvindo’ os dados

26. Relacionamento e Integração
ERP
CRM
Site da
empresa
Business
Intelligence
Campanha
de Marketing
Facebook
Twitter

27. Big Data = mudança
Impõe a TI novas habilidades e
forma de atuar

28. Centro de competências

29. Novas ideias

30. Precisa-se de
algo inovador
O ‘Cientista dos
Dados’ precisa
pensar fora da
caixa!

31. Agregar valor a
um produto!
algo que nunca
foi feito antes

32. Uma nova demanda:
Cientista dos Dados
Fonte: EMC

33. Cenário atual

34. Evolução profissional

35. Relógio do aprendizado!
Fonte: exploring datascience

36. O caminho do aprender
Jamie Whitehorn

38. Data Scientist vs. Data Analyst

39. Data Analyst vs. Data Scientist
Um Data Scientist pode ser dividido em
4 diferentes funções baseadas em suas
habilidades técnicas:
• Data Researcher
• Data Developers
• Data Creatives
• Data Businesspeople
Um Data Analyst pode ser dividido em 4
diferentes funções baseadas em suas
habilidades técnicas:
• Data Architects
• Database Administrators
• Analytics Engineer
• Operations

40. Data Scientist
“the sexiest job in the 21st century…”
Harvard Business Review
“Being a data scientist is not only about data crunching. It’s about understanding
the business challenge, creating some valuable actionable insights to the data,
and communicating their findings to the business.”
Jean-Paul Isson, Monster Worldwide, Inc.
A Data Scientist is a professional who understands data from a business point of
view. He is in charge of making predictions to help businesses take accurate
decisions. Data scientists come with a solid foundation of computer applications,
modeling, statistics and math. What sets them apart is their brilliance in business
coupled with great communication skills, to deal with both business and IT
leaders. They are efficient in picking the right problems, which will add value to
the organization after resolving it.
Edureka.co

41. Qualificação requerida

42. Tendência?
Fonte: Indeed.com

43. Time to learn!!!
http://datasciencemasters.org/

44. Obrigado!
Gustavo Santade
LatAm Regional Technology BR @Citi
santade@gmail.com
www.gustavosantade.com