O documento fornece orientações sobre como empresas podem usar análise avançada de dados para gerar receita. Ele recomenda: 1) Entender bem o negócio, 2) Definir métricas claras de sucesso, 3) Trabalhar em ciclos rápidos de teste e aprendizado, 4) Implementar iniciativas que gerem valor real para o negócio.
Aprendendo com transformações ágeis - Guilherme Motta (Globo.com)Agile Trends
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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?
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
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
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
Escolher começar pelo que tem impacto tangível (chuveirinhos pra resfriar a matéria prima)
Primeiro gente
Depois plataforma
Piada própria empresa de SW
Data Science is a team’s sport
Como atrair as áreas de negócio?
Como gerar valor?
Como capturar valor de forma constante?
Como os perfis interagem?
Como atrair as áreas de negócio?
Como gerar valor?
Como capturar valor de forma constante?
Como os perfis interagem?
Concluindo…
Decidir uma plataforma - Licença Poética do Cientista de Dados