Desenvolvendo um mindset data-driven | Ricardo Cappra #CápsulaSenacRJ

[Música] muito legal tá com vocês nosso objetivo aqui é criar junto com vocês uma estratégia dat driver tá a gente vai durante o dia de hoje Navegar desde uma parte mais conceitual aterrar no mundo dos dados junto com vocês e passar num instrumento para que você sai daqui com um instrumento de criar estratégia data Dri eu vou colocar o um pouquinho para vocês do do capra inst como que a gente trabalha e dos projetos que a gente realiza Não no sentido institucional e sim no sentido de saber onde que isso está sendo usado eh mas

eu queria fazer uma marcação desse assunto que Esse instrumento que a gente tá trazendo a gente usa com os principais projetos que a gente tem ao redor do mundo assim então a gente tá trazendo um instrumento que ele é muito atual paraa construção de estratégia data D num formato de construção de soluções analíticas para problemas de negócio e é essa exploração total que a gente vai fazer com vocês durante o dia quando a gente fala de mindset data Damen logo a gente Traz duas questões PR mesa que tal que história é essa de dados de

uma maneira aplicada né obviamente todo mundo tá ouvindo falar disso l em tudo que é lugar tá em tudo que é mídia virou papo de de B né de locais que a gente tá socialmente e profissionalmente mas O que significa efetivamente ser data driv dentro no ambiente de negócio e como a gente cria uma estratégia para suportar isso são os pontos que a gente vai explorar no primeiro bloco aqui tá a área de pesquisa tá em ca. institute bar estudos vocês encontram toda a base de tudo que a gente vai falar e toda a parte

de de frameworks e conteúdos que a gente vai falar então vocês vão achar lá todo desdobramento de conteúdo vai est lá dentro tudo que a gente traz de alguma maneira tá lá ou vende projetos de clientes que aí obviamente não estão públicos espaços públicos tá mas aqui vocês vão achar muito do que a gente vai falar de conteúdo e material complementar tá então esse é o link principal inclusive os radares que a gente vai navegar vocês vão encontrar aqui quando eu falo do radar tá ele é uma abordagem bem particular com relação ao jeito de

olhar os sinais de mudança que estão acontecendo a gente cada pontinho desses é um sinal de uma mudança que tá acontecendo a gente rastreia esses pontos e organiza ele em forma de informação de estrutura de informação para poder analisar as mudanças vem se transformando ao longo dos dos tempos daí a gente ah como organização como pessoas com profissionais a gente tá mudando ao longo desse dos tempos e é inevitável que tudo se a gente pensar em tudo que ficou da transformação digital tudo que a gente deixou da transformação digital a única coisa que ficou é

um monte de dados e e E isso acontece tá muito em razão de uma ruptura que a gente sofreu como sociedade na sociedade nos negócios também tá E e sobre a ruptura não é exatamente não são palavras nossas tá Quem usa Essa palavra ruptura é o fórum econômico mundial e a gente eu gosto de referenciar nesse caso aqui tá porque a a optura gera uma revolução do jeito que a gente lida com informação a partir disso surgem dois elementos da nossa linha de evolução com relação a tecnologia da informa um deles é o que todo

mundo tá falando Inteligência Artificial e a gente tá com nossos nossos feeds lotados dessa conversa né então a gente vai tratar ele aqui como um produto um desdobramento dos dados Tá mas não vai ser tratar ele como tema mas tem um ponto que eu queria trazer nessa conversa que não aparece e eu só queria trazer essa abordagem para deixar porque ela não tá na nossa linha de conversa de hoje mas da biotecnologia Tá bom o que eu tô comentando com vocês A partir dessa introdução é que tem uma revolução acontecendo através dos dados só que

a gente nem todo mundo tá participando dessa conversa por nem par nessa conversa porque ela comeou com uma conversa técnica lá 98 a gente fazia essa conversa técnica na área de poucas pessoas conversavam e era um idioma diferente Inclusive a gente falava dentro dati com uma linguagem própria sobre o assunto muitos termos muitas abordagens e itens que eram super complexos né ligados a à linguagem de programação Então por muito tempo uma década essa conversa foi técnica só pessoas técnicas conversavam sobre isso as pessoas que vêm da área técnica acabam tendo uma característica de ter isso

um pouco desenvolvido técnica ou científica matemáticas exatas né também desse lado aqui tá só que o pensamento analítico ele não se restringe e na verdade na verdade Este é o menor dos pesos o pensamento computacional por quê Porque isso aqui é ferramenta é recurso tá ele não é necessariamente uma habilidade o pensamento analítico ele se difere pela nossa capacidade de pensamento crítico o que que é o pensamento crítico nossa capacidade e habilidade de fazer pergun os modelos descritivos me ajudam a saber o que está acendo os modelos de Diagnóstico me ajudam a saber por aconteceu

os modelos preditivos me ajudam a saber o que vai acontecer os modelos prescritivos me ajudam a descobrir o que eu devo fazer o que a gente começou a ver tá é que a evolução da tecnologia da de Big Data de uma maneira geral foi trazendo a inteligência aplicada para dentro do negócio Bi bonto tá então comecei a trazer Business inteligence aplicado prent do negócio na útima a gente viu uma evolução da Inteligência analítica O que que significa isso eu olho pro negócio a partir dos dados então ciência de dados exploração de dados mais profundo machine

learning começa a entrar numa inteligência analítica como evolução e o que entrou essa terceira inteligência dentro do nosso dia a dia de conversa que é a inteligência artificial então só pra gente eh falar desses Três blocos e marcar porque é um pouco disso que a gente tá falando dentro de ambiente de negócio como um todo tá recentemente e eu tô trazendo esse desdobramento porque ah a quando a gente fala Mia a maturidade da organização a gente tem uma série de perguntas tá Para onde isso tá indo o que que vai virar e o que que

a gente descobriu tá que no ranking de evolução tem um novo estágio que é o ai driven aí surgiu um termo que todo mundo tá falando da Inteligência Artificial generativa basicamente a inteligência artificial generativa é máquinas analíticas vamos lá se eu tenho os recursos tecnológicos disponíveis e tenho capacidade analítica por que eu não ensino uma máquina a fazer essas análises onde é que temão o problema dessa evolução e por que a gente precisa criar um Framework de estratégia de dados o problema dessa história tá da evolução é que o problema geralmente é cultural as organizações

inclusive nos dizem isso tá aqui 70% 73% das universo diz que o problema da implementação de data e ai é a falta de Cultura analítica e o pouco conhecimento sobre os dados que estão envolvidos naquilo vocês podem ver que cultura e pessoas é o principal dos problemas então conectando os pontos aqui com tudo que o capra trouxe a gente vai trazer um pouco mais de informação para fazer isso de uma forma guiada e ficar um pouco mais interativo vocês colocarem a mão na massa então Partio né da teoria pra prática Na verdade eu já vou

pedir para vocês falarem entre vocês que vocês se apresentem nome e qual que é o problema de negócios mais latente dentro da empresa de vocês então eu vou dar 10 minutos talvez 15 para vocês conversarem então aqui a gente tem uma metodologia tá famosa ela é uma metodologia gringa PR definição de problemas como é que eu faço os meus problemas serem bem definidos não serem abertos não serem perdidos não serem aquele negócio o iFood quer crescer em 2024 que que é crescer né crescer o quê em dinheiro em cliente em número de restaurante em ser

referência de alguma coisa então todo objetivo precisa ser super Ultra mega específico os objetivos precisam ser mensuráveis olha os dados entrando aqui tá então eu preciso mensurar o meu objetivo ele precisa ser atingível E aí eu tenho um exemplo contra o outro tá tá no iFood era mais ou menos assim a gente tem 20 milhões de usuários esse ano ano que vem a gente quer ter 50 só que era tipo assim o crescimento do iFood é 10% ao ano não dá para ter 50 então ele vira um objetivo completamente inatingível e que todas as pessoas

simplesmente param de ligar para este objetivo porque se eu não acredito que eu posso chegar lá tudo bem eu vou fazer outras coisas né E aí quando eu fui por exemplo quando eu trabalhava na Uber eu a eu trabalhava com o time de fpn né Financial planning blá blá blá não sei o que é o a nunca soube e e eu tinha que fazer a previsão de quantas viagens por usuário Cada um ia ter pra gente definir nossas metas e fazendo o meu a minha previsão com modelo x y z deu lá que a resposta

era três viagens por usuário aí o pessoal falou não Piva não tem como hoje é 2.5 3 é muito alto aí eu falei não sou eu que tô dizendo são os números aí eles vamos jogar em 2.8 porque tem que ser atingível E aí o que aconteceu meu modelo era tão bom desculpa que eu tô aqui me achando mas é que era verdade a gente bateu três tá então às vezes a gente joga em cima dos dados uma camada de humanos tá uma camada de entre aspas ver acidade E aí ele tem que ser relevante

então não adianta eu trazer alguma coisa que é muito marginal então que acaba sendo objetivo di área de pequeno de etc então por isso que eu trouxe vocês todos para falarem do das decisões Dos objetivos de vocês porque tem alguma coisa aí de vocês Alguém já cativou vocês com o problema deles né então tem algum objetivo você falando Caraca eu quero ajudar essa pessoa a resolver esse objetivo né quando eu tô pensando que que que vai ser mais legal hoje para eu aprender para eu conseguir aprender aqui na hora que eu tô pensando em montar

um objetivo porque vocês vão escolher um só tá E vocês podem um inventar um objetivo vocês podem escolher um objetivo doss coleguinhas mas tem que ser alguma coisa que eu diria que o pão mais palpável e mais perto da realidade mais relevante vai ser para vocês entenderem e aplicarem no seu dia a dia e por último tem que ser temporal o temporal a gente costuma fazer eu quero fazer isso até o meio do ano quero fazer isso até o final do ano quero fazer isso no ano que vem esse é o meu plano para 2030

então sebra gosta de trabalhar com planos 2030 Então a gente vai começar aqui agora eu quero que vocês pensem eu vou dar 10 minutos porque eu quero um objetivo definido com a metodologia Smart um único por grupo tá E vocês já podem escrever aí no frame de vocês tá pode vai ter que ser em caneta então fiquem aí é firme entendeu tá definido então quando a gente fala de perguntas de negócio aqui a gente fala que é o nosso a nossa tiit então aquilo para você roubar você guardar com carinho que é que perguntas que

eu posso fazer eu quero quer fazer perguntas relacionada a processo como fazer como medir como melhorar eu quero fazer perguntas ligada a tempo então quando investir quando mediar qual melhor hora eu quero fazer perguntas relacionadas a espaço onde investir onde fazer onde atacar eu quero fazer perguntas que representam a diferença de quantidade tipo quanto investir quanto diminuir então que sempre Exige uma comparação e ou outro tipo de comparação né qual que é melhor então qual que é melhor em relação a que é por isso que o mensurável do objetivo é a parte mais importante tá

e relacionado ao entendimento Então por que que eu quero saber isso né e por último perguntas de respostas binárias devo fazer sim ou não funciona sim ou não vou conseguir sim ou não isso são formatos de perguntas que te ajudam então quando eu penso na minha linha de raciocínio que é essa linha do meio eu consigo saber que perguntas eu preciso fazer quanto mais aberta for a minha pergunta mais possibilidades de resposta eu tenho tá então mais abrangente é o formato de resolver esse problema então eu preciso que vocês pensem agora quem são as pessoas

que vocês precisam internamente dentro da empresa para poderem fazer isso acontecer e quem são as pessoas que vocês precisam externamente para fazer isso acontecer então um exemplo de marketing Será que eu tenho que que contratar eh alguém que saiba fazer atração né Eu vou contratar uma empresa terceira aqui que tá falando eu vou externalizar o meu time de dados Então o meu fornecedor externo vai ser alguma empresa que faz isso quem são os os quem faz a a capacitação né E aí pensa pode ser pessoa como indivíduo então Piva vai resolver todos os seus problemas

ou pode ser grandes áreas a gente tem aqui que uma pessoa que trabalha com com com Business e dados vai ter que saber de banco de dados vai ter que saber fazer um etn e fazer mesmo não sei essa pessoa que põe a mão na massa ou essa pessoa só tá perto Qual que é a interface dela Qual que é a habilidade dela entre os os os todos os seres místicos que a gente tá procurando então é aí eu vou pra parte de Business Analytics que eu tô pensando mais em pensamento Lógico Eu por exemplo

sou muito fã de fazer a parte de datav então estudei design estudei visualização estudo dados estudo com estudo teoria das cores estudo cara tem que estudar Psicologia para você fazer Bom boa interpretação e boa visualização sabe e tipo esse é a minha pira então não me põe para fazer um etl eu vou fazer mal e aí a gente vai começar a dividir essas pessoas em dois posts tá aquelas que eu já tenho e aquelas que eu preciso ter gente é isso que a gente quer fazer com os nossos dados a gente quer que entre um

dado e saia outra informação pra gente poder tomar uma decisão o meu exemplo maravilhoso que eu gosto é você vai no McDonald's Burger King qualquer outra rede com seu maravilhoso dinheirinhos e você chega na boca do cxa tudo bem Hoje tem Totens Mas você chega na boca do casx você dá o seu dinheiro para essa pessoa e essa pessoa transforma o seu dinheiro em hambúrguer Isso é uma função é isso que vocês querem fazer com o dado de vocês então se vocês querem que entre a informação de dados se são esses dados nesta granularidade então

é a granularidade do dinheirinho que vocês vão transformar em alguma coisa do outro lado pra sua tomada de decisão tá então quando a gente olha uma abordagem analítica a gente tá tentando ver como a gente tá tentando resolver esse problema né Qual que é o tipo de resposta que eu preciso então aqui eu preciso de um relatório eu preciso de um dashboard eu preciso de um número eu preciso de uma análise eu preciso de um algoritmo tipo Inteligência Artificial eu tenho várias formas de trabalhar com cada uma dessas coisas e antes de eu saber a

resposta do que eu quero eu vou trabalhar esses dados Então vamos pensar se eu posso classificar as pessoas que tomam decisões baseada em dados e os que não tomam decisões basead em dados e isso pode facilitar o meu processo de como resolver esse problema como é que vai funcionar aqui a brincadeira eu vou pedir pro grupo ou para uma das pessoa do grupo vir à frente tá eu vou ficar sentada junto com vocês e a ideia é que vocês respondam para mim como que os seus dados vão te ajudar a chegar no objetivo Vocês entenderam

que a gente teve que ver tudo isso antes de falar da tecnologia de o que que eu tô entregando se é um relatório se é um dashboard se é uma análise se é um algoritmo me importa menos do que a decisão que eu vou tomar a partir disso que Lembrando que são as pessoas que fazem a empresa não as tecnologias são as pessoas que tomam decisões não as tecnologias de novo tá então toda vez que a gente quiser muito que uma inteligência artificial tome decisão pela gente vamos lembrar de todas as informações que a gente

teve que colocar nessa inteligência artificial para ela poder fazer esse caminho porque para vocês pedirem para ela tomar uma decisão estratégica como essa vocês iam ter ter que ter dito tudo isso que vocês disseram e uma vez que vocês disseram tudo isso para ela vocês já não precisam mais dela tá gente vocês estão apostando pesada numa coisa que vocês sabem que tem retorno que vocês acreditam que vocês Confiam então jogar não é fácil mas esse é o momento de [Música] começar n