DoTheMATH #127 -Experimentações e reinvenções que você precisa fazer em nome da arquitetura de dados

[Música] Olá pessoas Vocês estão ouvindo doa ma e vendo eu sou Marcel galdini founder chif grow da meth group o papo hoje vai ser sobre jornada de dados como é que a gente sai do ponto a ou ponto b e eu tenho certeza que tem muita gente quando a gente falar o nome da instituição que tá aqui vai falar mas eles já estavam tudo feito tudo estruturado comigo nesse papo Lourenço de Paula meu sócio meu amigo quem é que tá com a gente que que a gente vai falar hoje Marcel tá com a gente aqui

o Carlos Pedrosa e vai contar pra gente um pouco da história aí da jornada de dados do Inter e eu tenho certeza que muita gente vai se inspirar nessa história para seguir também a sua própria jornada de dados Carlos muito obrigado por aceitar aqui obrigado vocês é um prazer est aqui hoje eh fiquei surpreso com o convite e também bastante feliz de de contar um pouquinho eh da nossa história eh lá no do inter eh já conhecia né o podcast porque a Priscila Nossa CMO já passou por aqui antes então é acho que é um

dos episódios bacanas ali que que que tem no podcast de vocês então fiquei feliz também e honrado eh de participar aqui com vocês hoje a a gente que está honrado de ter você e a PR foi foi muito bom podcast com ela quem não viu por favor só desce a feed depois que acabar esse e vai lá ver o da Priscila você tá no YouTube não tem no YouTube tem que entrar lá no Spotify no outro agregador para pegar depois eu passo qual foi o episódio certinho mas vamos lá eu falei da jornada de dados

me conta como é que onde é que vocês estão e como é que é o macro dessa jornada pra gente começar a conversa não legal bom o Inter é é um é um um super financeiro hoje e a gente já ultrapassou 33 milhões de clientes quando a gente imagina 33 milhões de pessoas fazendo as suas transações fazendo seus investimentos fazendo suas compras no shopping fazendo seu seguro enfim vivendo a vida e utilizando um super é que ajuda a fazer isso tudo dá para imaginar o tanto de dados que a gente recebe o dia inteiro né

então a gente teve que estruturar toda uma camada ali de infraestrutura de plataforma de aplicação para que fosse possível né a gente conseguir armazenar receber estruturar tratar e transformar esse dado em algo que pudesse gerar valor pro negócio essa jornada é uma jornada longa a gente começou com essa jornada mais moderna de dados em 2019 até então acredito que a gente ainda estava com tecnologias processos e e até pessoas né perfis ali e não adequados para Big Data eh e essa jornada começou em 2019 hoje eu acredito que o Inter já tem uma maturidade bem

maior bem melhor eh e hoje já é possível a gente extrair o valor dos os dados né todo mundo fala que o dado é o novo é o novo minério é o novo petróleo eh mas a gente é difícil assim né como é que você traduz o valor do dado pro negócio alavanca receitas melhor experiência do cliente e acredito que o inter tá num caminho bacana acredito que a gente tá chegando lá eh então foi muito legal receber esse convite eh isso aqui é só um macro né a gente pode voltar um pouquinho no tempo

aqui contar eh mais sobre essa jornada eh e assim e acho que até um pouco antes disso né O que é o Inter né acho que todo mundo fala banco Inter e e e assim hoje eu acho que o posicionamento do Inter é bem diferente do que é um banco tá a gente se posiciona muito mais como um Super App financeiro tem um banco lá dentro né pra nossa alegria existe sim um banco lá dentro mas o inter tá dividido em avenidas de negócio né hoje são sete Avenidas E então a gente e se traduz

como muito mais que um banco a nossa intenção é conseguir simplificar o dia a dia das pessoas Então imagina que legal você poder acordar você poder ir no no shopping você poder dirigir o seu carro e ter algo ali que te ajuda o tempo todo a pagar suas contas a colocar gasolina e tudo isso e de maneira completa digital e gratuita Então a nossa intenção é que a gente consiga ter algo que realmente Facilite a vida das pessoas isso Começou para muita gente parece que o banco Inter é um banco novo né assim acabou de

nascer é um banco de digital mas muito pelo contrário é um banco já com 30 anos no mercado então a gente começou lá em 1994 como uma financeira a intermédio Financeira em 2008 o Inter adquiriu a licença para se tornar um banco de verdade e e em 2015 a gente começou a fazer a conta digital né foi fomos Pioneiros assim na abertura de conta digital então anteriormente a isso né Você precisava sair da sua casa ir até uma agência levar seu documento levar uma foto estar lá para presente né com seu gerente ou com alguém

para fazer a abertura dessa conta e a gente pensou pô por que não fazer isso de maneira digital hoje em dia já tem tecnologias como ocr reconhecimento facial que a gente vai conseguir fazer isso obviamente existir a barreira regulatória né o todos os bancos são muito regulados então Eh será que a gente vai poder Será que a gente não vai poder a a o bacana disso é que o banco central tá sempre disposto tá sempre aberto a trocar essas ideias então a gente conseguiu fazer isso né muito próximo deles ali então foi foi foi algo

muito legal uma disrupção no mercado financeiro né Eh a partir de 2018 a gente teve a mudança de marca então a gente saiu de banco intermédio para banco Inter hoje só Inter a gente tirou o banco da frente e a partir de 2018 começou essa jornada de transformação digital na época esse jargão transformação digital Acho que nem existia ninguém comentava o que era transformação digital né e a gente também tava simplesmente modernizando a arquitetura de sistemas automati iz and os processos tarefas utilizando tecnologia de ponta eh já impulsionado pelo poder da nuvem né Amazon eh

Web Services né WS é um grande parceiro nosso e hoje a gente roda praticamente todos os nossos workloads ali de tecnologia né junto com eles então a gente estava muito alavancado Ali pela tecnologia deles e esse processo de transformação foi quase que natural então utilizando Essas tecnologias e outras tecnologias a gente começou um processo de escala do negócio eh a época 2018 acredito que a gente estava chegando em torno de 1 milhão de clientes o que para pra gente já era um problema bom a gente tava saindo de 300 milhões de clientes para 1 milhão

de clientes em um ano e depois em cerca de dois ou TR anos a gente já tava quase chegando em 10 milhões de clientes então assim imagina o desafio pr pra turma de tecnologia e num dia você tem um banco de dados desse tamanho no outro dia você tem que ter 10 20 40 bancos de dados tudo escalado a boa notícia que que a nuvem habilita tudo isso né facilita essa escalabilidade e Então essa transformação digital aconteceu ali a partir de 2018 a gente teve que revisar a arquitetura de sistemas revisar a arquitetura de dados

enfim os processos de negócio também foram amadurecendo o Inter foi amadurecendo enquanto empresa né contratando novos perfis e novos executivos as áreas começaram a ter estruturas mais robustas e eu diria que o o grande estalo de dados começou a partir de 2019 quando a gente ainda estava utilizando uma steack de dados quando eu digo uma steack é um conjunto de componentes que auxiliam na gestão de dados até 2019 a gente estava com uma steack um pouco ultrapassada já pra época pelo menos pro nosso cenário de 1 milhão de clientes eh e a gente começou a

perceber assim uma avalanche de dados chegando e essa esses componentes não suportavam o volume 2019 é mais ou menos quando vocês começam a trazer a visão mais super Exatamente exatamente aí a gente já tava com Avenida de seguros já tava de pé o nosso shopping tava nascendo nessa época se não me engano eh mas assim a o a avenida principal que é a conta digital o maior problema dela era a escala que era um problema bom né era era o que a gente queria né Eh e os clientes estavam gostando da gente então isso era

muito legal porque eh não vou dizer que que era com pouco esforço os clientes estavam vindo que era com muito esforço mas eu acho que a gente errou em todas as previsões que a gente tinha feito a gente colocava assim não errou do jeito bom errou do jeito bom cara Sim foi perfeito isso porque a gente fazia uma projeção não daqui um ano a gente vai ter 500.000 clientes quando a gente olhava cara já tava em 2 milhões naquela mesma projeção então era um problema bom só que esse problema também te traz te remete a

uma série de ajustes uma série de adaptações que você tem que fazer para acompanhar essa velocidade de crescimento né então quando a gente antes de entrar eu conheço lenço ele vai querer puxar arquitetura base daqui a pouco pouco como é que vocês fizeram a referência eu conheço eu tô eu tô com uma eu tô com uma inquietação aqui porque tu começou a falar não a gente tinha um banco de 30 anos aí a gente era uma financeira aí a gente virou um banco né teve eu não sabia da parte do eu tinha agência quando a

gente falou com apri ela não fou essa parte não sabia parte da história não conhecia é essa parte para mim é não tinha agência e aí agora tem tem Avenida de seguros que é nova aí tem a loja agora tem o negócio de pagar o tem o Tag do carro tem o negócio de pagar o rotativo tem antes da gente entrar na arquitetura como é que vocês organizaram a captura porque os formatos nem se parecem disso tudo o cara o modelo de de dado que você tem pro cara que tem agência Certamente ele não tem

nemum nemum formato igual ao cara que é 100% digital antes da arquitetura de referência como é que vocês conseguiram normatizar isso tudo cara é um grande desafio né porque quando a gente olha pro Inter somos uma empresa mas lá dentro é como a gente fosse várias empresas né então vamos pegar só a Avenida de investimentos isso é como se fosse um um um Banco de Investimentos ali dentro quando a gente pega o nosso Marketplace o nosso shopping é como se fosse uma uma indústria de varejo ali dentro quando a gente pega a seguradora também é

um um Hub de seguros ali dentro então são várias empresas Além disso tem um banco né lá dentro e então assim é como se fossem várias empresas e realmente existe esse essa esse desf fio né de como é que a gente faz essas Avenidas conversarem entre si como é que a gente organiza as estruturas como é que a gente organiza a tecnologia para atender tudo isso de maneira tranquila e e e assim cara foi foi foi algo um pouco orgânico obviamente executivo RH tudo isso né criou uma estrutura super interessante para que a gente conseguisse

organizar todo mundo e trabalhar junto mas é um desafio é um constante desafio né quando a gente olha pro Inter a gente tá falando aí de quase 1000 desenvolvedores né pegando toda a nossa estratégia de produtos mas tem a gente tem outros desenvolvedores também fora da estratégia de produtos você imagina se a gente tivesse um sistema monolítico Como eu vejo várias empresas né tem um sistema monolítico eh imagina se o Inter tivesse apenas um sistema como é que você coloca 1 desenvolvedores para trabalhar em um sistema e e esse sistema ter que atender a diferentes

unidades ou diferentes Business eh interests ali né Em cada cada um com seu com seu tipo de negócio com seu canal comercial com seu produto na rua seria super complexo então a acho que a grande felicidade lá no Inter foi que a gente conseguiu ir segregando as coisas então é quase que um paralelismo em todos os sentidos na hora de desenvolver software na hora de pensar em em processos de negócio é muito paralelismo então Eh isso tudo teve todo um processo de aprendizado no no no meio do caminho mas hoje eu entendo que a estrutura

comporta bem existe ainda as disputas né porque porque eh se a gente pegar o nosso Super App Hoje ele ele é o melhor Outdoor que eu posso ter né quando eu coloco um banner ali na homepage por exemplo é é o meu banner mais caro né E se você é dono da Avenida de Seguros e se o Lourenço é dono da Avenida de investimentos vocês vão querer colocar sim é canal único né todos os clientes chegam pelo mesmo canal então exatamente então assim existe essa disputa né saudável obviamente eh e a gente precisa criar mecanismos

né para para conseguir eh acalmar essa essa animação porque todo mundo quer vender todo mundo quer e impactar o cliente mas a gente foi criando mecanismos né Muito com apoio também do time de growth marketing tecnologia para que a gente conseguisse organizar isso tudo né e o o a boa notícia também cara que existe uma alavanca de cross selling muito grande né então vou te dar um exemplo se você faz um crédito eu posso te oferecer um seguro para esse crédito né se você compra um produto na loja Por que não já colocar um seguro

também bem e se eu sei que você tá comprando ali com seu cartão de crédito no posto de gasolina eu posso te oferecer um gift Card ou eu posso te oferecer o shellbox que é um outro produto nosso que dá desconto na na hora de abastecer o carro então assim eh O Bom de ter muitas avenidas de negócio lá dentro aqui o cross selling é o é o dia inteiro é o tempo todo então existe uma possibilidade muito grande de fazer oferta crusada recomendação de produtos então assim é um desafio mas acredito que a gente

tá tá tá indo bem nesse nesse é e E aí é é legal a a a sua fala Carlos porque você começou falando né e dá para ver que tudo tá ligado diretamente com o negócio né E aí eh eu gostaria assim que você e você trouxe um pouquinho ali de de como começou enfim e hoje até a gente tava falando um pouco antes de a gente começar o podcast a gente tava conversando um pouquinho ali que todo esse Hype de de nai né ele tá jogando um que a galera eu tenho que fazer eu

tenho que fazer eu tenho que fazer e aí o pessoal quando os times quando vão fazer eles olh assim Caraca eu vou ter que organizar muita coisa aqui que eu ainda não fiz e eu vou ter que fazer porque senão né Vai dar vai dar problema eu vou ter que organizar a casa aí eu queria que você Contasse assim um pouquinho pra gente como é que começou isso né como é que vocês olharam assim Olha vou ter que modernizar você já falou assim olha eu vou ter que ir para uma jornada que eu vou ter

que fazer uma modernização Mas como que que vocês começaram né Eu acho que isso é um é um é um aspecto importante porque vocês começaram e seguiram né mas tem que dar o primeiro passo sim perfeito você falou de DNI aí eu vou deixar mais pro final Dea Depois deixa depois tem bastante coisa legal que a gente tá fazendo mas e principal estímulo lá atrás lá em 2019 escalabilidade né Eh já existia uma necessidade muito grande do negócio para consumo de dados E aí lá atrás a gente tá falando muito mais de consumo gerencial mesmo

né de entender as métricas entender os indicadores de negócio para pilotar o negócio né a gente ainda não tava Digamos que num estágio tão avançado de JTI para né nos produtos para fazer recomendação fazer proteção de antifraude e tal então assim a necessidade era eu preciso enxergar o que tá acontecendo com o meu negócio só que dado o volume de dados que a gente começou a ter 1 milhão de clientes 2 milhões 3 milhões 4 milhões e um curto tempo de Passo né o tempo tempo um período né Em Curto período O Desafio Foi assim

como é que a gente de maneira rápida vai sair do estado a pro estado B nessa arquitetura de dados porque eu não posso parar o negócio se eu falar com o meu CEO com meu C nós vamos parar aqui tudo porque a gente precisa fazer uma modernização dos dados e daqui um ano a gente volta cara não dá não dava né e a gente tinha uma arquitetura baseada em em Microsoft integration Services que é o que existe mais comum hoje quando você começa uma estrutura simples de bi pra sua empresa é o mais comum todo

mundo todo mundo usa ali Small Business usa bastante e a gente tava eh rodando já com volume de dados grande nessa plataforma e a gente começou a ter problema de performance a gente começou a ter problema de vários dados que a gente precisava e terem qualidade baixa e quando quando tinha algum problema de escalabilidade a gente passava três quatro até cinco dias para conseguir colocar o estado na posição natural dele né então dava um problema num Job o dado tinha que tá lá disponível e a gente falava Ixe o dado não está aqui hoje e

eu demorava três quatro até CCO dias para chegar pro gerente de negócio e falar cara vai demorar um pouquinho Daqui uns cinco dias o seu dado vai estar disponível o cara não o cara não pode ter esse dado em CCO dias ele precisa tomar uma decisão Ele precisa saber se o comercial tá vendendo Ele precisa saber se o cartão tá passando na rua Ele precisa saber o volume financeiro que tá sendo transacionado Ele precisa saber se tem problema exato então assim não dá para dirigir se você não tiver um cockpit enxergar pelo para-brisas né E

então assim esse esse esse problema de volume foi um problema bom e foi aí que a gente chamou a Amazon chamamos alguns parceiros temos um problema ajuda a gente a trazer escala para isso na época abordagem definida escolhida pelo time que que começou a trabalhar foi uma abordagem de data Lake hoje o que a gente tenha muito mais do que um dat Lake mas a gente começou junto com esses parceiros a construir essa nova arquitetura que prometia ser super escalável prometia ser super segura prometia ter privacidade e a gente passou ali alguns meses construindo essa

nova arquitetura muito baseada em serviços e em nuvem ali com a Amazon mas também com outros componentes que a gente trouxe da comunidade open source e tudo mais e um belo dia a gente chegou pro board e falou assim temos um dat Lake tá tudo certo e o pessoal falou ótimo E cadê os dados Aí eu falei não calma lá o dat Lake tá pronto agora Agora eu tenho que Popular então é uma jornada complexa né primeiro você constrói a plataforma depois você precisa alimentar essa plataforma né então a gente começou a migrar os dados

da plataforma antiga pra plataforma nova eh hoje esse esse armazenamento usa um mecanismo da Amazon que é o S3 então é um cara super robusto para fazer armazenamento de dados hoje o nosso dat Lake tá em torno aí de 14 petab de dados estruturados paraa nossa alegria né então existe uma plataforma onde o dado É democratizado né você consegue entrar lá e fazer uma consulta eh e obter praticamente qualquer tipo de dado do Inter em alguns segundos então de lá até chegar nesse nesse nesse novo panorama demorou um pouco a gente passou por várias fases

então num primeiro momento a gente teve que criar alguns mecanismos bem manuais então Eh na hora de migrar o dado da plataforma antiga paraa plataforma nova eh você vai fazendo testes experimentando ó essa essa ferramenta funciona essa não não não foi legal a gente usou muita ferramenta open source tentamos automatizar também com algumas ferramentas da Amazon mas tudo complexo assim sabe a gente teve que crescer o time de engenharia trazer um monte de engenheiro porque as coisas não eram automatizadas não eram não era simples de ser feito e eh a partir de 2021 a gente

começou a criar Abstrações que que é isso eu comecei a criar as minhas próprias aplicações para que eu conseguisse gerenciar dados então a Amazon te dá um conjunto de ferramentas mas essas ferramentas elas não funcionam sozinhas você tem que colocar outras ferramentas ou construídas por você ou contratar um fornecedor um outro cara de mercado para ajudar a resolver esse problema eh nós resolvemos criar uma aplicação interna que se baseia nos serviços da Amazon essa aplicação interna é o Dedé Dedé inclusive é um dos nossos arquitetos é uma homenagem a ele mas o Dedé é o

data engineer developer environment então é um ambiente onde o engenheiro de dados tem várias Abstrações várias bibliotecas um Framework de dados e quando esse cara chega para trabalhar ele senta na cadeira liga o PC ele já tem o ecossistema de dados para ele todo pronto então ele tem uma série de Abstrações bibliotecas prontas para fazer consumo de dados para fazer transformação para entregar esse dado onde precisa ser entregue E aí a gente tem vários tipos de consumidores o sals force é um consumidor o próprio Super App é outro consumidor existe a plataforma onde as pessoas

entram para fazer as consultas né e com advento aí da Open a da da do GPT as pessoas conseguem agora sem ter um conhecimento prévio fazer as próprias queries então democratizou bastante porque antes você tinha plataforma mas SQL não é um conhecimento permeado na empresa né hoje as pessoas conseguem criar essas queries e explorar quando a gente começou o podcast a gente acabou como tá explicando lá fora n a visão a visão é que as pessoas não iam querer ver tanto Case então a gente trouxe muito Startup que que trabalha muito com educação pra gente

conversar E aí é uma normal nas startups e o c não vai me deixar mentira vai lembrar dessa até o CEO sabe fazer skl lembra a gente ouviu Você ouviu a gente ouviu num num monte de Episódio num Monte do episódio assim da Urb eh aquela que vai vai buscar o fazer os exames em casa acho que bip saúde sabe Wine cara o se sabia Python também né É aí é aí teve um sei o aí assim tudo bem era o Ricardo a gente conhece um pouco mais sabe que ele é bem técnico mas não

é o normal E aí isso democratiza eu não vou eu vou ter que te fazer mais uma pergunta desculpa porque quando eu olho isso democratizado eu fico e e e a história que tu contou por um lado você tem um nível de consumo de dados agora que na hora que tu libera pelo menos para aprende a fazer um SQL tá aqui o acesso à tua ferramenta de de visualização de dados que seja nem sei se tá com por bi com tablô com o que seja isso mas a pessoa vai conseguir um nível de consulta que

certamente daqui a pouco Ó mas tem uma pergunta aí vai ter um produto de dados que você não tem que você tinha que pensar Então aí tem uma escala que é difícil né o roadmap é difícil ser planejado por causa disso por outro lado você acabou de falar a gente errou nas previsões de crescimento sempre do jeito bom então tua visão era mais pessimista entre muitas aspas do que a realidade se mostrou E aí tem outra coisa que vocês também estão entrando em cenários que a visão não é Clara e eu vou te falar por

um cenário que eu sou entusiasta eu adoro cripto apesar de não ficar aqui falando o tempo inteiro eu gosto muito de cripto então só que quando você olha todo mundo que entrou em cripto começa com uma cripto aí põe mais uma aí começa com mais de uma rede aí tem uma tem algumas criptos e algumas redes aí isso é pouco então agora vou começar a trabalhar com Defy né é um caminho que por si só e só esse espaço já não tem estrutura porque não tem assim ah é primeiro Bitcoin ethereum sério por qu quem

falou que tem que ser então aí você tem a parte uma das Avenidas né que vocês TM já pô o crescimento eu não sei para onde vai só que teu Framework tá robusto E tá muito grande como é que vocês fazem PR ter o o os não as rodadas de planejamento das próximas versões tipo do que a gente vai fazer dos próximos se meses e sim como é que a gente vai fazer manter uma arquitetura que possa dar o próximo quarto passo que eu ainda não sei qual é como é que tu consegue hoje trabalhar

nesses dois horizontes de tempo ao mesmo tempo legal Ótima pergunta Cara no Inter a gente a a primeira coisa é não adianta a gente ficar escalando arquitetura ou olhando para tecnologias novas se a gente não tiver um problema para resolver né então a gente parte do problema se eu consigo resolver esse problema eu consigo gerar valor muitas vezes o time de tecnologia não é um grande gerador de receita mas ele é um grande habilitador de praticamente tudo que a gente faz né né então como é que a gente prioriza as coisas primeiro lá atrás quando

a gente estava montando essa plataforma a primeira coisa que eu precisava fazer era da fundação porque se eu não tivesse Fundação todas essas ideias novas elas não poderiam ser implementadas porque a fundação não tava ali então a primeira estratégia foi vamos criar uma Fundação que não vai ser avançada demais mas vai ser um MVP super robusto super utilizado E aí a gente conseguiu colocar dentro dessa plataforma de dados praticamente o básico para qualquer ideia eu conseguir ter um mínimo ali para conseguir viabilizar essa ideia tá então assim hoje Se você chegar e você é um

cara de investimentos por exemplo e fala assim eu preciso saber quantos Clientes estão eh transferindo dinheiro para outras corretoras porque eu quero fazer uma campanha eu quero atingir esse cara tal antes você tinha que ligar pra engenharia falar cara faz um projeto para mim eu preciso saber as transferências para outras corretoras preciso disso eh segmentado aqui por valores e tal hoje cara você nem conversa com engir você vai lá e você mesmo se vira então assim esses pequenos problemas não existe mais prioridade porque é paralelizado todo mundo consegue ter os próprios insights fazer os próprios

analíticos sem ter uma dependência de um time de dados né E Se você começar a se especializar nisso cara Rapidinho você já faz parte integrante do time de dados né E então assim essa essa democratização habilitou muitos cases tem Líder que segura para de estudar chega não quer então assim essa essa Fundação habilitou vários cases paralelizador desse time mais de plataforma por quando a gente vai falar precisamos ter uma plataforma aqui um produto de dados para pipo Analytics por exemplo e cara muitas vezes a gente não tem ainda os coletores que tá buscando uma coluna

específica lá do sistema de folha de pagamento cara a gente vai ter que entrar e vai ter que trazer isso né então entra lá entra lá no Dedé cria uma pipeline Coloca essa coluna ou então traz dados externos vai começando a fazer composições E aí existem times mais avançados de Analytics que conseguem encapsular isso em forma de um produto de dados Então a gente tem a fundação dos dados já segmentados por Avenidas dentro do datalake o dado está disponível para consumo mas existem outros produtos subsequentes que já são estruturas muito mais especializadas em função de

resolver um problema de negócio então vou te dar um exemplo pipo Analytics todos os dados de colaboradores enriquecidos com variáveis diversas que a gente pode trazer para ter ins sites pro time de RH cliente 360 pego todas as variáveis do meu cliente coloco dentro de um produto de dados se eu quiser saber qualquer coisa sobre qualquer cliente eu entro lá faço uma pesquisa consigo obter insite daquele cliente segmentação super importante né Hoje os a gente não pode colocar todos os clientes na mesma sexta né esses clientes têm que estar segmentados até para eu fazer recomendações

personalizações depois a gente vai falar um pouquinho mais sobre personalização que aí a gente já tá indo um uma etapa até além de segmentação de de clientes então assim como é que essas coisas são priorizadas eh até pouco tempo atrás eu precisava parar para priorizar tudo porque todo mundo pedia para mim e hoje com essa descentralização com essa democratização as pessoas conseguem fazer a própria priorização então não existe uma dependência mais tão forte entre os times né a gente também tem descentralizado eh Engenheiros de dados em algumas unidades de negócio em produtos digitais já tem

bastante time de Engenharia descentralizado Então é quase que cada time consegue trabalhar o seu pipeline de priorização e isso acelera muito né porque não existe mais o funil onde o Carlos Pedrosa tem que tomar a decisão se ele vai fazer um projeto para grow se ele vai fazer um projeto para RH se ele vai fazer um projeto para investimentos cada Business unit pode tomar a sua decisão fazer a sua prioridade e criar o seu o seu projeto ali o seu produto de dados de maneira simples rápida ágil se tiver alguma coisa que não tá lá

aí sim a gente entra em contato senta junto conversa e prioriza cara Fantástico fantástico eh eu gostaria que seguindo vamos acho que a gente pode seguir um pouquinho nesse nesse raciocínio porque ah pelo que a gente tá conseguindo né você TR tá trazendo hoje praticamente negócio tem uma mini área Tec ali dentro né que dá escala para que ele tenha autonomia né não fica aquela coisa de Olha vou mandar pro time de dados o time de dados resolve salvo que você tenha que fazer alguma coisa estruturante ex aí vai pro time de dados time de

dados estrutura e devolve né fazer um parênteses vou embarcar na tua pergunta e te devolvo quando o time não é não vai pro time de dados e o time de dados resolve provavelmente segura para tu colocar não é o time de dados que não resolve porque é muito fácil também quando fica aquela coisa que vai lá pra outra área que eu não conheço que não ah não mas que ti não me ajuda Ah não é que o marketing Ah não é que o RH acho que tem uma coisa da proximidade que também ajuda eu acho

que eu queria junto fech parênteses segue tá E aí eu queria que você trouxesse assim como que você porque não é simples montar isso né porque tem são sinergias diferentes então às vezes o time técnico não tem tanta sinergia com o negócio aí fica aquela essa coisa que o Marcel comentou né como que vocês montaram isso tipo eh ou como que você vê que que que podem ser alternativas de se utilizar porque vocês hoje têm essa autonomia dos times que é o sonho eu tô falando isso porque as áreas de dados que a gente conhece

conversa sonham em fazer isso que é deixa o estruturante para mim que eu navego muito bem aqui cara você trabalha na tua área de negócio com as suas demandas Como que você vê que são alternativas que as pessoas podem utilizar para conseguir implementar isso com uma certa assim pequenos níveis de conflito n perfeito assim a gente tá falando muito mas isso tudo que a gente falou é sobre pessoas né então assim quando a gente começou cara e lá lá em 2017 o Inter Tinha um conjunto de analistas de bi né assim eram os caras que

se viravam para fazer tudo acontecer então era planilha de excel tinha que se conectar no banco de dados E aí tinha que pedir permissão para trazer um volume de dados que muitas vezes o analista de bi não conseguia manipular aquele dado E com o tempo a gente foi amadurecendo a cultura então novos papéis novas funções foram surgindo hoje a gente já tá falando de ter um conjunto de Analytics engineer dentro do Inter né que é uma função super avançada o engenheiro me que já fez o estruturante o engenheiro vai continuar tomando conta dos produtos estruturantes

que ele fez mas o Analytics engineer é um cara que tá lá no negócio só vou aproveitar o gancho porque essa jornada ela não termina é importante que as pessoas saiam n é porque o engenheiro terminou que ó não vai mais mexer naquilo ali Exatamente porque ele já deu uns 10 exemplos é então assim Acho que essa jornada passou muito por upskilling do pessoal então a gente tava falando de aprender SQL aqui né Eh muitas vezes cara os analistas de ba e do Inter não sabiam SQL hoje todos eles sabem hoje a gente tem 900

consumidores no nosso no nosso Hub de de consumo de dados 900 pessoas cara que que consumem você esse não são todos analistas de bi são alguns são Engenheiros outros são analíticos outros são cientistas de dados outros nem são de dados mas dão uma arranhada ali no que l e conseguem resolver problemas de negócio então assim Acho que essa jornada passou muito por cultura conhecimento eh e cara eh fazer junto assim né um ensina o outro cara o pessoal de engenharia lançou uma ferramenta aqui não você não precisa ser engenheiro para usar cara eu eu aprendi

rapidinho vamos vamos fazer junto e aí cara isso vai espalhando na empresa e quando a gente assustou Putz cara já tem 900 pessoas consumindo dado do dat Lake cara Eu nem imaginava que seria possível lá atrás porque a gente quando começou a gente tinha cinco analistas de bi né era era era esse o time de dados entendeu eram cinco pessoas Então assim essa jornada Passa muito por conhecimento cultura aprendizado mútuo né Eh e traz uma uma uma certa um certo orgulho pra gente ver assim que pessoas que que no passado não tinham interesse ou falavam

assim esse negócio de dados é complicado demais hoje são caras que estão 100% imersos porque entenderam que o negócio o produto deles Depende de uma estrutura de dados né Depende de um pipeline organizado de uma plataforma de conhecimento para que o produto dele seja mais mais alavancado digamos assim ele precisa ter dado estruturado ele precisa ter gente no time com esse conhecimento Então acho que essa essa organização de pessoas né E essa estrutura faz parte cara assim 99% dessa jornada sem isso a tecnologia não teria resolvido nada você tá trazendo uma visão assim a parte

de de democratização tu respondeu né assim eu tu não você respondeu pra gente respondeu a organização então assim né Tá Cuando a infraestrutura liberando o a as áreas de engenharia para criarem seus produtos de dados baseados na estrutura existente eh tem ali toda uma uma nova capacidade que tá sendo que que vai sendo criada conforme isso acontece E aí você tem que pensar na tuas respostas isso tá ótimo aí você falou de segmentação eu quero entrar neste ponto porque quando a gente conversou com a Priscila no episódio 8884 se eu não me engano foi isso

84 ã a gente acabou falando de Hiper profissionalização a gente entrou em hiperpersonalização e eu acho que tem um conceito que eh no Marketing a gente mastiga e gosa os conceitos fora depois muito rápido o f Ah vamos fazer marketing One and one que é individual é um para um E aí virou segmentação não gente não isso isso aqui a gente não tava fazendo vamos agora a gente pode tem tecnologia habilitadora para fazer esse tipo de coisa então o que o que a gente até falou aqui com bastante né gente no podcast Agora durante a

febraban vem falando durante o ano na MEF a gente prega no deserto de vez em quando cara assim não interessa ser classe C eh da região sei lá do centro-oeste do Brasil em perfil Urbano E aí eu sei o que eu vou colocar não sabe então você precisa conhecer mais para conhecer mais você precisa de mais dados E aí uma capacidade de praticamente individualizar a conversa para aquela pessoa naqu aquele momento faz sentido você deu exemplos principalmente na hora que você falou eu tenho que decidir para quem vai né se é eu vou falar de

consórcio ou se eu vou falar de seguro que vocês já estão pensando nessas travas a visão do marketing a piscina trouxe eu queria saber a visão de quem tá no dado como é que tu tá olhando nesse novo modelo em que o microssegundo da transação de cartão de crédito daqui a pouco vai virar também um microssegundo da definição de que banner tu vai colocar no ar e isso vai ser gerado por GNA assim qual que é a visão e os obstáculos que você vê nesse cenário a sua pergunta quase resumiu a resposta Mas vamos lá

e primeiro a gente precisa separar um pouco segmentação de personalização né acho que a segmentação ela não deixa de existir né eu preciso ter segmentos porque eu preciso entender Quais são as as divisões entre os meus clientes né então perfil censitário geolocalização eh enfim uma série de variáveis que eu preciso colocar essas variáveis e ter esses dados estruturados por exemplo para uma consulta né então segmentação ela nunca vai deixar de existir e todos os bancos sempre trabalharam com segmentações né o seu cartão de crédito sempre foi eh segmentado né Você tem o black o o

sei lá o Platinum o gold né isso isso vai existir isso não não vai deixar de existir e e a gente durante muito tempo usou segmentação também para fazer personalização Então vou te já que eu já tenho um segmento eu sei que esse segmento aqui é um segmento de cartão Black então eu vou oferecer por exemplo Sala VIP né Porque eu sei que esse cara aqui eu vou oferecer alguma vantagem ele na sala VIP para ele então o segmento não deixa de existir mas no mundo de personalização o objetivo que a gente tem é de

conseguir ter essa personalização individual né hoje quando você acessa Netflix é a sua Netflix é a minha Netflix baseada nos Meus interesses no meu histórico E por que não ter um banco que também é individual né Eh e isso passa não só por segmentos mas passa por uma série de desafios como por exemplo personalização da interface né Por que não a sua interface ser diferente da minha você é um cara que entra só para fazer pix cara coloca um botãozinho extrapolar o infinito né dá para personalizar e agora com ai e GNA isso aí cara

escala muito assim muito e o Inter já trabalha com ai há algum tempo né Acho que desde que a gente começou lá em 2019 ai já era parte do nosso dia a dia e hoje a a DNA Tem feito muito mais parte também né claro que os cases de DNI e todos os processos e cas que a gente tem eh já são muito mais maduros DNI ainda é muita experimentação mas a gente já pensa em como colocar isso dentro da nossa personalização Então hoje tem uma série de processos testes acontecendo utilizando uma mescla entre essa

plataforma de dados e todo o poder que esses dados entregou pra gente com o poder dos modelos de llm e como que a gente mistura um dado que eu já tenho com um modelo que me entrega ali uma uma informação já super treinada super interessante para mim no inter eh desde que que esse Universo de DNI veio pra gente a gente começou a olhar para aquilo e entender como é que a a ai clássica conversa com a DNI e acho que elas vão elas não vão concorrer elas vão trabalhar em conjunto né E quando a

gente tá falando de hiperpersonalização já existe uma série de modelos de ai rodando no Inter criando ajudando os segmentos a serem cada vez mais especializados entregando ali qual o tipo de banner aquele cliente tem que ter E aí eu começo a ter uma série de outros desafios quando eu falo da personalização individual Por quê eu não vou conseguir gerar 33 milhões de banners eu tenho 33 milhões de clientes como é que eu vou gerar 33 milhões de banners mas quem sabe a generative e não consegue me ajudar a Gerar 33 milhões de banners né com

informações que sejam relevantes para cada um desses clientes Então hoje nesse universo de experimentação de ai ai eu acho que já a gente já tá muito Muito Mais maduro DNA ainda tem muita experimentação o que a gente tá tentando fazer é um pouquinho do que a gente fez com a plataforma Vamos tentar criar uma plataforma de DNI que consiga a consiga auxiliar a gente a ter uma maturidade a escalar isso a já ter todos os controles que a gente vai precisar tava num evento de generativa e na Europa e os caras assim estão muito à

frente em termos de compis para generativa e e eu entendo que isso vai chegar no Brasil muito rápido essa essa era a minha era o meu gancho que eu que eu queria aproveitar que é você vocês já tão com Fundação montada tá consolidado democratizado o pessoal tá usando vocês já tão aplicando já estavam aplicando machine learning né que Inteligência Artificial O pessoal já tá utilizando a a há mais tempo aí veio o generative ai veio o gancho da hiperpersonalização né para para acelerar essa hiperpersonalização mas a gente sabe que a e generativa a gente tem

uma questão de você você tá falando do Framework queria que você dentro desse Framework você falasse um pouquinho de como que vocês estão pensando nos guard de reilos disso que vai entrar um pouco questão de governança né perfeito vamos lá quando a gente fala de engenharia de dados existe um Framework guard guard rails ali em termos de domínios de dados acessos escalabilidade custos então é o DD né o dd tá resolv ele toma conta dessa parte para mim existe um outro Framework que se integra com o ded que é o jedi que é um Framework

voltado para machine learning esse cara tem os guard rails de machine learning que eu preciso e agora com a entrada da generative ai eu também preciso ter guard rails ali é claro que quando a gente fala de um ciclo de vida de dados isso precisa ter início meio e fim essas plataformas tê que estar Integradas mas generative e é muito simples de começar chamar uma pi obter um retorno de um modelo isso é muito simples mas quando a gente começa a falar de embeddings quando a gente começa a falar de prompt Engineering quando a gente

começa a falar em serviços de memória né preciso entregar pro llm o contexto da conversa anterior que eu tive para que ele consiga já começar a partir desse ponto isso traz uma complexidade e adicionando a isso compli porque eu vou ter que tomar cuidado se o meu modelo não tá alucinando se ele não tá tomando dando uma resposta que possa ser discriminatória de alguma forma se tá sendo ético enfim tem uma série de controles e monitoramentos que eu preciso fazer em cima desses resultados para garantir que o Inter não vai ter um problema de imagem

um problema de uma resposta que possa causar um processo ou algo assim então eh a gente tá deixando o pessoal experimentar mas essas soluções ainda não são customer facing elas não estão na rua então a gente tá fazendo uma série de de experimentações dentro de casa então a gente já tem por exemplo um um um um bote no Slack que eu consigo perguntar qualquer coisa e ele me responde coisas do Inter Então como tirar férias chegou um um um colaborador nosso esses dias ele é de Recife ele tava em BH e ele esqueceu de trazer

o cchá e ele me perguntou cara como é que eu consigo um cachar provisório aí eu falei Putz cara eu sei que tem que ir no andar tal Ah não pera aí deixa eu entrar aqui cara entrei no Slack fui lá como solicitar um cchá provisório cara a resposta veio foi cara é mágica isso é perfeito imagina que legal o dia que a gente conseguir colocar isso na porta pro cliente né algo que possa recomendar que possa tirar dúvidas que possa ajudar o cliente a explorar a gente tá falando de um Super App com milhares

de funções imagina que legal você ter um gerente né virtual que fala cara o que você precisa tá aqui e te recomendo que você faça isso tudo de maneira textual com com uma linguagem né que se adapte também ali aos gostos do cliente então eu acho que é nessa linha que a gente tá indo não posso dar muito spoiler é porque eu acho que isso eu eu vou pedir para tu não dar spoiler porque assim o Lorenço tá roubando no jogo a gente fez um podcast ontem e aí tá foi a primeira vez que a

gente falou de governança ji Aí eu falei não Don Então escreve um artigo pro pessoal colocar no nosso blog aí ele tá Pando aqui daqui a pouco ele vai est escrevendo aqui ó o como é que faz não não l não rouba no jogo não inclusive Amanhã a gente vai est no stand do Inter falando sobre isso tá então fica um convite quem está aqui na febraban Tec quiser dar uma passadinha a gente vai falar sobre a plataforma de DNA governância infelizmente pessoal não é ao vivo quem ouviu assim eu vou fazer o contrário fica

o convite para vir o ano que vem aqui porque tem muita coisa legal é porque esse ano já já certamente já passou caros muito Muito obrigado de verdade assim o papo foi muito bom eu tenho certeza que o pessoal conseguiu ter uma visão de como foi a jornada de vocês do algo muito mais técnico para algo né criando Fundação indo para um distribuído para no final desse processo falar não agora agora é negócio né não é mais o teu papo saiu do técnico faz muito tempo ele tem a base técnica mas a visão tá em

outro lugares uma coisa que a gente mais fica batendo é que se a gente não tiver a tal qual tem que ser pegando do né a gente tem que trabalhar com com no caso da lgpd privacy By design a gente tem que começar a trabalhar com daa by design também nas visão de projeto sen não vai dar muito ruim falou da palestra certamente Você tá em outros canais quem quiser continuar entendendo vendo os conteúdos do que você tá fazendo e tudo mais que rede que te segue a do banco Inter é baixar o o app

agora você em que rede te segue LinkedIn pode procurar Carlos Pedrosa a gente tá sempre divulgando cases tem uma série de de exemplos né de que tipo de tecnologia que a gente tá utilizando os cases eh com parceiros ou cases internos que a gente tá sempre colocando também então pode me seguir lá quem quiser bater um papo tô vendo que você tá interessado em a generativa aí a gente tá avançando bastante nesse tema Então se quiser bater um papo depois escrever um artigo em conjunto eh pode ficar Pode ficar à vontade é e e só

agradecer Fiquei muito feliz aqui acho que o bate-papo foi super construtivo para mim também obrigado pelo pelo convite cara eu adorei no roteiro eu coloquei mais três perguntas e não consegui fazer Gente é mentira que você não teve insite vai clica no curtir cinco estrelinhas no teu navegador de Podcast até a próxima valeu