Inteligência Computacional Aplicada à Entrega de Serviços Públicos

21/05/2018 - SEFAZ/ES

Transcript

1. INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
   na entrega de serviços públicos
   

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2. DATA
   FLOOD
   

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3. http://www.visualcapitalist.com/internet-minute-2018/
   

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4. http://www.visualcapitalist.com/tech-giants-visualizing-profits-for-every-10-seconds/
   

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5. http://www.visualcapitalist.com/tech-giants-visualizing-profits-for-every-10-seconds/
   

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6. Desafios
   

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8. 8
   #1
   Armazenamento
   

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9. RDBS
   relational database systems
   SQL
   

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10. NoSQL
    not only SQL
    

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11. ACID BASE
    Atomicidade
    Consistência
    Isolamento
    Durabilidade
    Basically
    Available
    Soft state
    Eventual Consistency
    SQL NoSQL
    

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13. Tipos
    column based
    document based
    key-value
    graph
    

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14. FAMÍLIA DE COLUNAS
    

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15. ORIENTADO A DOCUMENTOS
    

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16. CHAVE
    CHAVE
    CHAVE
    CHAVE
    VALOR
    VALOR
    VALOR
    VALOR
    CHAVE-VALOR
    

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17. GRAFOS
    

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18. 18
    Processamento
    #2
    

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19. CRUDs
    

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20. 20
    Data Science
    Big Data
    Data Analysis
    Data Mining
    Data
    Warehouse
    Machine
    Learning
    

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30. TIPOS DE
    PERGUNTAS
    

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31. Classificação
    é A ou B?
    

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32. Anomalias
    é normal ou tá estranho?
    

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33. Regressão
    quanto será?
    

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34. Clusterização
    quais são os grupos?
    

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35. Reforço de aprendizado
    o que eu devo fazer agora?
    

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36. Sumarização
    resume pra mim?
    

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37. Associação
    se X então Y?
    

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38. Tools
    

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39. 39
    Inteligência
    Artificial
    Machine
    Learning
    Deep
    Learning
    

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40. https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/
    

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41. 41
    INTELIGÊNCIA
    ARTIFICIAL
    

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42. Occultus
    1909
    

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45. if this; then that
    if this; then that
    if this; then that
    if this; then that
    if this; then that
    if this; then that
    

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47. 47
    Machine
    Learning
    

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48. Treinamento
    

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49. MACHINE LEARNING
    APRENDIZADO
    SUPERVISIONADO
    APRENDIZADO NÃO
    SUPERVISIONADO
    APRENDIZADO POR
    REFORÇO
    

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50. DADOS DE
    TREINAMENTO
    MODELO
    DADOS REAIS
    PREDIÇÃO
    ALGORITMO
    DADOS DE TESTE
    

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51. Deep
    Learning
    

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58. SciFi
    ?
    

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62. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2314728817300636
    

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63. https://www.nature.com/articles/s41598-017-05728-9
    

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65. Machine
    Learning
    as a
    Service
    

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77. Fácil de Usar
    

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79. …e no Gov?
    

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93. BUSINESS INTELLIGENCE
    

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94. why how
    

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95. VIRADA DE
    MILÊNIO
    

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97. 97
    Decisão
    

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98. Decisão
    

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99. Decisão
    

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101. TEAM WORK
     

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102. TEAM WORK
     Prioridades
     Resultados
     

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106. 106
     Planejamento
     

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107. PLANEJAR EXECUTAR AVALIAR
     

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108. AGENDA
     SETTING
     IMPLEMENTAÇÃO AVALIAÇÃO
     Políticas Públicas
     FOR
     MU
     LA
     ÇÃO
     LE
     GI
     TI
     MA
     ÇÃO
     

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109. REQ A&P
     DOC
     VIS
     DESENVOLVIMENTO TESTES
     Projeto de Software
     

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110. Plano
     de
     Sust.
     Estr. de
     Contr.
     Analise
     de
     Viabi.
     TR
     (reqs,
     mod.
     de
     prest…
     )
     Estr. de
     Contr.
     Analise
     de
     Riscos
     Sel. do
     Forn.
     Execução Aceite
     Contratação de TI
     

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111. http://www.cs.umd.edu/class/spring2003/cmsc838p/Process/waterfall.pdf
     

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112. The first formal description of the waterfall model is
     often cited as a 1970 article by Winston W. Royce,[4][5]
     although Royce did not use the term "waterfall" in this
     article. Royce presented this model as an example of a
     flawed, non-working model.
     http://en.wikipedia.org/wiki/Waterfall_model#cite_note-0
     "
     

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113. http://www.cs.umd.edu/class/spring2003/cmsc838p/Process/waterfall.pdf
     I believe in this concept, but the
     implementation described above is risky
     and invites failure.
     "
     

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114. http://www.cs.umd.edu/class/spring2003/cmsc838p/Process/waterfall.pdf
     

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115. http://www.cs.umd.edu/class/spring2003/cmsc838p/Process/waterfall.pdf
     

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117. PROJETO DE
     SOFTWARE
     = PROJETO DE
     APRENDIZADO
     

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118. APRENDE-SE CONSTRÓI-SE
     

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119. R
     √
     Q
     P D T
     

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120. R
     √
     Q
     P D T
     

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121. R
     Q
     P
     D
     T
     C
     (
     

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122. R
     Q
     P
     D
     T
     C
     Meses !!!
     

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123. R
     Q
     P
     D
     T
     C
     Meses !!!
     !=
     (
     

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127. • Planejamento da Contratação
     ‣ Análise da Viabilidade da Contratação
     ‣ Plano de Sustentação
     ‣ Estratégia da Contratação
     ‣ Análise de Riscos
     ‣ Termo de Referência ou Projeto Básico
     - objeto
     - fundamentação da contratação
     - descrição da solução
     - requisitos da solução
     - modelo de prestação de serviços
     - elementos para gestão do contrato
     - estimativa de preços
     - adequação orçamentária
     - critérios de sanções
     - critérios de seleção do fornecedor
     • Seleção do Fornecedor
     • Gerenciamento do Contrato
     IN SLTI MP 04/2010
     IN SLTI MP 02/2012
     

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128. APRENDE-SE CONSTRÓI-SE
     

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129. DEFINE-SE CONSTRÓI-SE
     

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130. View Slide

131. View Slide

132. APRENDE-SE CONSTRÓI-SE
     

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133. APRENDE-SE CONSTRÓI-SE
     

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134. VALIDA-SE CONSTRÓI-SE
     

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135. VALIDA-SE CONSTRÓI-SE
     

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136. View Slide

137. 137
     3XE's
     

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138. EFICÁCIA
     EFICIÊNCIA
     EFETIVIDADE
     RESULTADOS
     CUSTOS
     IMPACTO
     

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139. FAZER ERRADO
     A COISA CERTA
     FAZER CERTO
     A COISA ERRADA
     

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140. View Slide

141. 141
     Projetos
     

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142. escopo prazo
     custo
     

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143. PUSH
     WHAT HOW WHY
     

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144. PULL
     WHY HOW WHAT
     

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145. View Slide

146. INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
     na entrega de serviços públicos
     

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147. BUSINESS INTELLIGENCE
     

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148. INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
     na entrega de serviços públicos
     

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149. 149
     Data Science
     Big Data
     Data Analysis
     Data Mining
     Data
     LAKE
     Machine
     Learning
     

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150. View Slide

151. O cientista de dados…
     

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152. View Slide

153. VALIDA-SE CONSTRÓI-SE
     

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154. FAZER ERRADO
     A COISA CERTA
     FAZER CERTO
     A COISA ERRADA
     

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155. PULL
     WHY HOW WHAT
     

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156. View Slide

157. Obrigado
     Alexandre Gomes
     

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