Big Data para Gerentes de Projetos

Transcript

1. Big Data para Gerentes de Projetos Diretoria de Pós-graduação e Pesquisa Centro Universitário Senac Prof. Celso Crivelaro celsocrivelaro@gmail.com
2. @ Líder Técnico
3. O que é Big Data?
4. “Big Data permite que organizações armazenem, gerenciem e manipulem uma quantidade imensa de dados na velocidade correta para obter os conhecimentos corretos.” Hurwitz et al., “Big Data for Dummies” Definição Formal
5. Conhecimento Correto
6. Projetos no tempo Performance Consumo de Recursos Padrões entre Projetos Comparativos Presente Futuro Passado Análise Previsão Cronograma Riscos Custos de Recursos
7. Projetos no tempo - Artefatos Analytics Relatórios Documentos Dashboards Presente Futuro Passado Análise Previsão Aprendizado de Máquina Inteligência Artificial Extrapolação Padrões
8. Documentos https://conteudo.startse.com.br/mundo/lucas-bicudo/software-do-jpmorgan/
9. A era dos Dados
10. Evolução da Infraestrutura Fontes de dados e comunicação Custo e Forma de Armazenamento Escalada do Processamento
11. Evolução da Infraestrutura Fontes de dados e comunicação Custo e Forma de Armazenamento Escalada do Processamento
12. De onde se obtém os Dados?
13. Interação Humana
14. Gerados por Máquinas
15. http://www.sptrans.com.br/desenvolvedores/ APIs
16. • Dispositivos comuns estão conectados a Internet • Sensores de fábricas, agronegócio e cidades • Carros e aeronaves • Dados e monitoração 24h sobre o ambiente Internet of Things (IoT)
17. Comunicação Internet Banda Larga Internet Móvel Empresas – B2B, Documentos, transações Governo – APIs / Dados públicos
18. Evolução da Infraestrutura Fontes de dados e comunicação Custo e Forma de Armazenamento Escalada do Processamento
19. • Foto de 1956 • HD de 5 MB • Custo: US$ 185 mil Armazenamento • SanDisk for Laptops • SSD de 512 GB • Custo: US$ 130 na Best Buy • Nuvem • Virtualmente Infinito • Custo: US$ 0.01/GB
20. Data Lake
21. Data Lake “É uma arquitetura que permite coletar, armazenar, processor, analizar e consumer todos os dados que passa pela organização.”
22. Dados Brutos
23. Dados Brutos Dados Processados
24. Dados Brutos Dados Processados Inteligência
25. Evolução da Infraestrutura Fontes de dados e comunicação Custo e Forma de Armazenamento Escalada do Processamento
26. Evolução dos Processadores Foco no aumento do número de cores Consequências: - Softwares com processamento paralelizável - Multitasking
27. • Gerenciamento de Infraestrutura não é mais um problema • Alocação instantânea de recursos • Evita o “Vendor Lock-in” • Processamento virtualmente infinito Nuvem
28. Nuvem - Provedores https://stack247.wordpress.com/2015/05/21/azure-on- premises-vs-iaas-vs-paas-vs-saas/
29. Inteligência Artificial como Produto
30. Velocidade Correta => Tempo Real
31. Dashboards
32. Análises e Machine Learning Gato Zebra Elefante Sim Não Não Classificação Séries Temporais
33. Análises e Machine Learning Sequências Agrupamento Regressão
35. Agrícola Transportes Energia Indústria
36. https://g1.globo.com/economia/tecnologia/noticia/4- revolucao-industrial-como-robos-conversando-com-robos-pela- internet-vao-mudar-sua-vida.ghtml
37. • Bots (Software) • Autônomos na tomada de decisão • Simulação de comportamento humano para tarefas repetitivas
38. https://stratsphera.com/
39. Desafios - Leis
40. Europa - GPDR Brasil – Marco Civil da Internet
41. Referências
42. Bibliografia
43. Diretoria de Pós-graduação e Pesquisa Centro Universitário Senac Prof. Celso Crivelaro celsocrivelaro@gmail.com Muito Obrigado!