WEBVTT

00:00:07.907 --> 00:00:09.442
Nos primórdios do Business Intelligence,

00:00:09.442 --> 00:00:14.647
levávamos pelo menos aí um ano dentro 
da construção de um Data Warehouse

00:00:14.647 --> 00:00:18.618
para fazer, de fato, uma entrega de valor.

00:00:18.685 --> 00:00:22.388
Ao longo desse tempo,
muitos projetos naufragaram.

00:00:22.455 --> 00:00:28.428
Período longo demais
para manter o patrocínio da alta gestão.

00:00:28.495 --> 00:00:29.295
Boas notícias!

00:00:29.295 --> 00:00:33.399
Nós viramos esse jogo
com uma stack moderna de dados,

00:00:33.399 --> 00:00:38.037
trazendo agilidade na gestão dos projetos,
usando ferramentas low cost,

00:00:38.104 --> 00:00:41.808
indo para cloud,
trabalhando muito mais para Ops!

00:00:41.908 --> 00:00:45.578
Hoje, em pouquíssimo tempo
nós conseguimos entregar

00:00:45.578 --> 00:00:49.349
na mão dos analistas dos times de gestão

00:00:49.449 --> 00:00:52.418
informações consistentes
para tomada de decisão.

00:00:52.485 --> 00:00:55.388
Eu sou Taciana,
sou gestora de dados e analytics

00:00:55.388 --> 00:00:58.358
na Tingui, que é uma startup
de inteligência artificial,

00:00:58.358 --> 00:01:02.262
professora e coordenadora de MVP
aqui na FIAP.

00:01:02.328 --> 00:01:06.399
E estou aqui com nosso querido
Lucas Brandi, sumidade.

00:01:06.399 --> 00:01:11.137
Quando o assunto é dados, ele vai contar
um pouquinho da carreira dele para gente

00:01:11.137 --> 00:01:14.140
contar como é que os dados fazem hoje

00:01:14.140 --> 00:01:17.277
parte do seu cotidiano na Lucas.

00:01:17.277 --> 00:01:21.781
E nós vamos bater um papo aqui
bem gostoso sobre boas práticas

00:01:21.781 --> 00:01:25.051
justamente nesse contexto das informações.

00:01:25.151 --> 00:01:26.386
Exatamente.

00:01:26.386 --> 00:01:29.389
Bom, meu nome é Lucas Brandi,
eu sou engenheiro de dados.

00:01:29.589 --> 00:01:32.458
Trabalho para uma empresa chamada Christian 
como consultor para projetos internacionais,

00:01:32.458 --> 00:01:38.431
principalmente no âmbito 
de Data Warehouse e Data Lake.

00:01:38.498 --> 00:01:41.868
Ambos os projetos são voltados 
para organizarmos os dados

00:01:41.901 --> 00:01:46.439
de uma forma eficiente para o uso 
posterior, para ciência de dados,

00:01:46.539 --> 00:01:50.309
para análises, desenvolvimento 
de métricas e assim por diante.

00:01:51.177 --> 00:01:54.180
Em poucas palavras,
trazer valor para o negócio.

00:01:54.247 --> 00:01:55.114
Muito bacana, gente!

00:01:55.114 --> 00:01:56.716
Lucas é um engenheiro incrível.

00:01:56.716 --> 00:01:59.719
Vai dar dicas importantíssimas para vocês.

00:01:59.786 --> 00:02:03.356
E para partirmos do início, Lucas,

00:02:03.356 --> 00:02:07.061
sempre tem ali uma necessidade 
de tomada de decisão,

00:02:07.061 --> 00:02:08.061
uma necessidade de análise.

00:02:08.061 --> 00:02:09.829
Toda organização tem.

00:02:09.829 --> 00:02:13.533
Mas daí até chegar 
a implementação de um projeto,

00:02:13.599 --> 00:02:15.968
uma esteira, leade 
de construção de engenharia,

00:02:15.968 --> 00:02:20.273
uma entrega de valor lá
na ponta com dez boards com estatísticas,

00:02:22.208 --> 00:02:25.611
e às vezes até evoluir,
evoluir para um Machine Learning, enfim,

00:02:25.711 --> 00:02:29.315
como funciona esse trilho,
como nascem esses projetos,

00:02:29.315 --> 00:02:33.586
e como vamos fazendo
toda essa construção?

00:02:33.653 --> 00:02:36.389
Eu acho que nós temos diversas situações.

00:02:36.389 --> 00:02:39.158
Em alguns casos, quando 
começamos um projeto de dados,

00:02:39.158 --> 00:02:42.128
pode ser que seja uma empresa
que também está começando.

00:02:42.128 --> 00:02:45.364
Então avançamos com a maturidade de dados,

00:02:45.598 --> 00:02:49.001
assim como a empresa está avançando também
com o desenvolvimento do produto.

00:02:49.068 --> 00:02:50.136
Em outros cenários, já temos um produto 
desenvolvido, uma empresa estabelecida,

00:02:53.739 --> 00:02:56.742
mas que ainda não estava
utilizando das boas práticas,

00:02:56.742 --> 00:02:59.245
não fazendo mercado para uso de dados,

00:02:59.245 --> 00:03:02.481
para se tornar uma empresa
data-driven, enfim.

00:03:02.582 --> 00:03:07.219
Nesse cenários, nós precisamos 
estar muito mais próximos

00:03:07.286 --> 00:03:09.155
das áreas de negócio de quem conhece,
de quem domina de fato o produto,

00:03:09.155 --> 00:03:13.926
para conseguir extrair 
esses insumos do negócio,

00:03:13.993 --> 00:03:18.397
para conseguir pensar, planejar como
vamos implementar esse projeto

00:03:18.464 --> 00:03:21.901
dentre outros, numa boa 
plataforma de dados

00:03:21.968 --> 00:03:25.438
para agregar valor rápido,
como você mesmo disse, para o negócio,

00:03:25.438 --> 00:03:29.542
utilizando diversas outras ferramentas
e dependendo do tipo de produto

00:03:29.542 --> 00:03:31.510
que a gente está trabalhando,

00:03:31.577 --> 00:03:34.680
as origens dos nossos dados 
que temos que pensar também,

00:03:34.714 --> 00:03:37.049
quais ferramentas
podemos utilizar ali.

00:03:37.049 --> 00:03:39.518
Então, esse passo inicial 
de entendermos se o produto já existe,

00:03:43.823 --> 00:03:46.859
se a empresa já trabalha 
com algum tipo de métricas,

00:03:46.859 --> 00:03:50.297
quais são essas métricas,
como elas são calculadas

00:03:50.297 --> 00:03:51.297
e a base de tudo onde começamos

00:03:51.297 --> 00:03:56.202
e se é caso seja uma empresa nova,
que já está nascendo na nuvem mesmo,

00:03:56.202 --> 00:03:59.872
que já temos essa ideia de trabalhar 
com analytics desde o início,

00:03:59.972 --> 00:04:03.342
daí às vezes é um pouquinho mais fácil,

00:04:03.576 --> 00:04:07.480
porque conseguimos trabalhar em conjunto 
com o desenvolvimento do produto,

00:04:07.480 --> 00:04:10.015
já trazendo essas métricas
e acompanhando as métricas

00:04:10.015 --> 00:04:12.451
enquanto o produto
está sendo desenvolvido.

00:04:12.451 --> 00:04:16.088
Então, é um crescimento meio
que paralelo nas duas frentes,

00:04:16.155 --> 00:04:19.825
não só o negócio, como também 
a plataforma que estamos desenvolvendo.

00:04:19.925 --> 00:04:21.694
Perfeito o cenário.

00:04:21.694 --> 00:04:25.831
Quando você fala do mercado,
ele é complexo,

00:04:26.031 --> 00:04:28.968
então você tem ali uma estratégia 
de negócio a ser pensada.

00:04:28.968 --> 00:04:31.504
Depois tem um olhar arquitetural também.

00:04:31.504 --> 00:04:34.106
As arquiteturas são híbridas.

00:04:34.106 --> 00:04:37.877
Às vezes uma colcha de retalhos
é sempre muito mais para nós...

00:04:37.910 --> 00:04:42.481
O Lucas está bastante adaptado a essa
realidade, sempre muito com o subjetivo.

00:04:42.715 --> 00:04:45.017
Não existe uma receita de bolo.

00:04:45.017 --> 00:04:48.254
Trabalhamos os conceitos
com os alunos, mas no mercado,

00:04:48.254 --> 00:04:52.091
essa adaptabilidade e flexibilidade
são superimportantes,

00:04:52.091 --> 00:04:56.996
essa leitura ali do contexto 
da necessidade do cliente.

00:04:57.096 --> 00:05:01.433
Por falar em necessidade do cliente, Lucas,
falamos muito de visão 360

00:05:01.433 --> 00:05:02.835
É um termo meio negócio.

00:05:02.835 --> 00:05:06.272
Eu quero uma visão 360 ali do meu cliente.

00:05:06.338 --> 00:05:10.109
Você acha que um projeto nessa linha
que nós estamos comentando,

00:05:10.175 --> 00:05:14.481
de um Data Warehouse, 
de uma base analítica,

00:05:14.481 --> 00:05:15.481
contribui para chegarmos nessa visão?

00:05:15.481 --> 00:05:16.115
Com certeza.

00:05:16.115 --> 00:05:21.286
Pensando numa estratégia para entendermos 
como a empresa está funcionando,

00:05:21.353 --> 00:05:25.691
essa visão 360 acaba sendo como 
o que nós temos ao nosso redor.

00:05:25.758 --> 00:05:30.029
Conseguíamos enxergar desde 
as origens dos nossos dados

00:05:30.929 --> 00:05:32.598
como estamos definindo o nosso produto,

00:05:32.598 --> 00:05:35.968
como esse produto está sendo consumido,

00:05:36.135 --> 00:05:39.838
como diferentes áreas estão trabalhando
com o desenvolvimento desse produto,

00:05:39.938 --> 00:05:41.640
e, consequentemente, falando de dados,

00:05:41.640 --> 00:05:45.844
como que todos esses insumos
estão sendo utilizados internamente.

00:05:45.911 --> 00:05:48.680
Então, a base dessa visão 360 
é construir uma plataforma

00:05:48.680 --> 00:05:52.451
onde consigamos servir os nossos 
usuários internos com dados

00:05:52.684 --> 00:05:56.054
para que eles possam responder 
as próprias perguntas

00:05:56.121 --> 00:05:58.791
e entender como é ter essa visão ampla 
de tudo o que está acontecendo na empresa.

00:06:02.327 --> 00:06:07.099
Em alguns casos, essa visão ampla dentro 
de grandes empresas e grandes projetos

00:06:09.001 --> 00:06:12.037
acaba sendo muito difícil centralizarmos 
num único grupo de pessoas.

00:06:12.271 --> 00:06:16.208
Então descentralizamos
até um pouco mais essa estrutura

00:06:16.275 --> 00:06:20.312
para conseguirmos controlar o negócio,

00:06:20.412 --> 00:06:22.881
e às vezes, termos silos muito fechados,

00:06:22.881 --> 00:06:26.351
termos essas estruturas individuais
funcionando em paralelo,

00:06:26.418 --> 00:06:29.288
no meio de uma empresa que é 
muito concentrada a mexer,

00:06:29.288 --> 00:06:34.059
onde conseguimos que pequenas áreas,
ou pequenos grupos de pessoas,

00:06:34.059 --> 00:06:38.230
consigam ali controlar toda essa visão 360
de um escopo de trabalho específico,

00:06:38.230 --> 00:06:42.834
por exemplo, só de finanças,
só de marketing,

00:06:43.068 --> 00:06:47.039
de aquisição de novos usuários, 
e assim por diante.

00:06:47.139 --> 00:06:50.142
Daí tudo isso funcionando em paralelo,
quando precisamos ter essa visão da empresa,

00:06:50.142 --> 00:06:51.977
como todos vai extrair 
os dados de cada ponta

00:06:51.977 --> 00:06:56.148
para conseguir entender o funcionamento
da plataforma como um todo.

00:06:57.683 --> 00:07:03.789
Sensacional a ideia da malha de dados,
que é algo super-recente e moderno,

00:07:03.855 --> 00:07:07.759
apoia muito essa complexitude de informações.

00:07:07.759 --> 00:07:09.094
Sensacional!

00:07:09.094 --> 00:07:11.697
E eu comecei, Lucas, falando um pouco
do patrocinador do sponsor,

00:07:11.697 --> 00:07:15.000
naquele que eu quero falar muito bem também

00:07:15.100 --> 00:07:18.837
porque sabemos
que na gestão de um projeto,

00:07:18.837 --> 00:07:21.940
e você já viveu vários contextos, 
o patrocínio é superimportante.

00:07:27.546 --> 00:07:32.684
Quando falamos de um projeto 
de estruturação dos dados,

00:07:32.751 --> 00:07:35.588
assim como um projeto de governança,

00:07:35.588 --> 00:07:36.588
às vezes demoramos um pouquinho 
para entregar valor.

00:07:36.588 --> 00:07:38.290
É muito mais fácil entregar valor.

00:07:38.290 --> 00:07:40.225
Não deixe de concorda comigo?

00:07:40.225 --> 00:07:41.827
Todo mundo é palpável, todo 
mundo acessa aquele relatório.

00:07:41.827 --> 00:07:45.230
Ele responde às perguntas.

00:07:45.297 --> 00:07:47.566
Mas é essa esteira de engenharia
que vem antes,

00:07:47.566 --> 00:07:49.067
esse tempo do tratamento dos dados,

00:07:49.067 --> 00:07:52.070
que toma um pouquinho de tempo,
mesmo que sejamos ágeis,

00:07:52.070 --> 00:07:54.573
vai gerando uma certa 
ansiedade na organização.

00:07:54.573 --> 00:07:58.510
Então, mesmo com agilidade, ainda é 
um projeto que precisa de patrocínio forte.

00:08:03.548 --> 00:08:07.319
Falando de dados, quem é o patrocinador?

00:08:07.319 --> 00:08:08.353
Quais são as áreas?

00:08:08.353 --> 00:08:10.388
Quem costuma ser esse sponsor?

00:08:10.388 --> 00:08:13.358
Esse projeto costuma partir de quem?

00:08:13.492 --> 00:08:14.726
Como isso tem funcionado?

00:08:14.726 --> 00:08:17.729
Existe um padrão ou varia 
de uma empresa para outra.

00:08:17.863 --> 00:08:20.198
É interessante pensarmos em quem?

00:08:20.198 --> 00:08:22.935
Quem é o sponsor?

00:08:22.935 --> 00:08:23.935
Porque principalmente
em algumas empresas pequenas,

00:08:23.935 --> 00:08:28.640
um dos projetos quanto agora 
é uma empresa um pouco menor,

00:08:28.740 --> 00:08:33.411
onde o principal sponsor do projeto acaba
sendo, de fato, o CEO, o dono da empresa,

00:08:33.411 --> 00:08:37.782
quem está precisando, de fato
insumos para a tomada de decisão.

00:08:37.849 --> 00:08:40.285
Então acaba sendo algo
um pouco mais direcionado.

00:08:40.285 --> 00:08:44.556
Mas quando pensamos em cenários,
em empresas maiores,

00:08:44.623 --> 00:08:47.859
um patrocinador do projeto
normalmente seria aquela empresa

00:08:47.859 --> 00:08:52.530
e não aquele grupo de pessoas,
aquela área ou aquele grupo de pessoas

00:08:52.597 --> 00:08:58.036
que precisa tomar uma decisão, 
responder a algum tipo de pergunta

00:08:58.103 --> 00:09:01.106
e não necessariamente tem 
todos esses assuntos prontos,

00:09:01.172 --> 00:09:06.544
seja origem de dados onde não temos 
mapeado dentro da nossa plataforma,

00:09:06.645 --> 00:09:10.815
seja processos de transformação
que não foram implementados

00:09:10.882 --> 00:09:13.919
para calcular determinadas 
métricas, indicadores,

00:09:13.919 --> 00:09:14.919
ou até mesmo 
desenvolvimento de dashboards.

00:09:14.919 --> 00:09:19.758
Então, todo esse processo, essa esteira
inteira, desde a extração dos dados,

00:09:19.824 --> 00:09:23.561
a manipulação desses dados,
o desenvolvimento das métricas,

00:09:23.628 --> 00:09:28.032
e, por fim, o consumo 
para tomada de decisão,

00:09:28.166 --> 00:09:31.103
tudo isso parte da necessidade de alguém, 
ou de algum grupo de pessoas,

00:09:31.103 --> 00:09:32.103
ou de alguma área.

00:09:32.103 --> 00:09:34.774
Então, normalmente essa 
área que vai patrocinar

00:09:34.774 --> 00:09:35.774
é que vai investir o nosso 
recurso financeiro.

00:09:35.774 --> 00:09:39.043
Mas também tem como a gente

00:09:39.043 --> 00:09:42.781
vai fazer toda organização do projeto
para disponibilização desse IA

00:09:42.847 --> 00:09:47.318
e a implementação desse 
projeto completo de dados são.

00:09:47.318 --> 00:09:50.488
Normalmente vemos esse tipo de cenário,

00:09:50.488 --> 00:09:54.559
e faz sentido dizer que, na maioria 
das vezes, é uma dor de negócio.

00:09:54.659 --> 00:09:57.228
E quando não se conecta o negócio

00:09:57.228 --> 00:10:00.832
que está sendo desenvolvido, temos
até dificuldade de vender internamente.

00:10:00.832 --> 00:10:05.170
Então eu observo muitos projetos 
de novo naufragando,

00:10:05.170 --> 00:10:08.940
porque tem toda um aparato tecnológico.

00:10:08.940 --> 00:10:11.743
Mas os times de negócio ainda não 
conseguiram enxergar valor, não utilizam.

00:10:11.743 --> 00:10:14.746
Isso não se conecta com valor
para a organização,

00:10:14.746 --> 00:10:17.949
aquilo perde, perde em si.

00:10:17.949 --> 00:10:21.185
Então esse processo de empurrar 
a tecnologia é muito mais desafiador.

00:10:21.185 --> 00:10:25.123
É diferente de quando o negócio está 
puxando ali consegue entregar muito valor.

00:10:28.660 --> 00:10:30.628
Você vê como que essa sinergia.

00:10:30.628 --> 00:10:34.766
Eu me lembro, nesse mercado, de ter 
um preciosismo técnico muito grande.

00:10:37.936 --> 00:10:42.740
Quando você ia contratar, tinha que ser
aquele profissional que dominava o código,

00:10:42.774 --> 00:10:46.711
aquela tela ali do chat
ou aquela tela preta e tudo mais.

00:10:46.778 --> 00:10:48.146
E eu vou percebendo o mercado.

00:10:48.146 --> 00:10:51.316
Tenho percebido o mercado mudando mesmo 
quando eu estou contratando um dev hoje.

00:10:51.316 --> 00:10:54.686
Um profissional que vai 
atuar mais tecnicamente

00:10:54.686 --> 00:10:58.723
precisa ter esse feeling de negócio,

00:10:58.790 --> 00:11:02.293
essa conexão com o propósito
que ele está fazendo.

00:11:02.393 --> 00:11:06.864
E você enxerga assim também
esse alinhamento, negócio técnico,

00:11:06.864 --> 00:11:10.068
que até parece que na malha de dados
conseguimos fazer melhor.

00:11:10.068 --> 00:11:11.469
Mas com certeza esse alinhamento 
é muito interessante,

00:11:13.438 --> 00:11:17.208
principalmente quando pensamos 
na gestão moderna de dados,

00:11:17.308 --> 00:11:18.676
que é um conceito, um framework 
que surgiu recentemente,

00:11:20.111 --> 00:11:24.515
está tentando trazer 
algumas boas práticas,

00:11:24.582 --> 00:11:28.019
algumas situações que visam justamente
permitir que profissionais não tão técnicos,

00:11:28.019 --> 00:11:31.189
não necessariamente
só engenheiros de dados,

00:11:31.189 --> 00:11:35.860
possam trabalhar com desenvolvimento
e contribuir com uma plataforma de dados.

00:11:35.927 --> 00:11:39.730
Então utilizamos ferramentas,
por exemplo, low cost,

00:11:39.797 --> 00:11:42.800
ferramentas visuais para conseguirmos 
fazer a integração de dados,

00:11:42.800 --> 00:11:45.069
ferramentas visuais para a gente
conseguir também

00:11:45.069 --> 00:11:47.205
criar projetos de transformação de dados.

00:11:47.205 --> 00:11:48.072
Quando?

00:11:48.072 --> 00:11:50.808
Quando cabe

00:11:50.808 --> 00:11:52.243
ferramentas de visualização.

00:11:52.243 --> 00:11:56.280
Quase todas são drag and drop,
onde a gente vai conceber,

00:11:56.280 --> 00:11:59.750
construir na nossa visualização,
sem precisar necessariamente de código.

00:11:59.851 --> 00:12:04.789
Então, esse tipo de recurso
permite com que outros profissionais,

00:12:04.856 --> 00:12:07.859
normalmente de negócios,
também consigam participar.

00:12:08.025 --> 00:12:10.261
Participar mais dentro de uma plataforma.

00:12:10.261 --> 00:12:14.065
Então a gente está mudando
um pouco aquele paradigma de que

00:12:14.165 --> 00:12:17.168
dados
uma área de dados seria uma área de TI.

00:12:17.168 --> 00:12:18.069
Não necessariamente.

00:12:18.069 --> 00:12:19.804
Eu penso em dados como uma área híbrida.

00:12:19.804 --> 00:12:23.574
É uma área onde a gente tem uma sinergia
muito grande com negócios,

00:12:23.574 --> 00:12:27.545
onde a gente precisa entender o que está
sendo realizado do lado de negócios,

00:12:27.612 --> 00:12:29.814
do lado do nosso produto
e assim por diante.

00:12:29.814 --> 00:12:32.950
E também que possa navegar no ferramental
que a gente tem disponível

00:12:32.950 --> 00:12:34.986
dentro de uma plataforma de dados.

00:12:34.986 --> 00:12:39.724
Então, esse cenário onde a gente
consegue utilizar de ferramentas

00:12:39.790 --> 00:12:44.362
para resolver problemas de negócio,
essa ponte acaba sendo o cenário

00:12:44.462 --> 00:12:48.766
ideal, onde a gente consegue escalar
projetos de dados de dentro

00:12:48.766 --> 00:12:52.370
e outros de BI e visualização
e assim por diante.

00:12:52.536 --> 00:12:57.775
A ferramenta é sempre um meio na teia,
um meio com fim em cima.

00:12:57.875 --> 00:12:58.342
Até por isso

00:12:58.342 --> 00:13:02.613
a gente vê projetos assim, muitas vezes
começando com estabelecimento de domínio.

00:13:02.646 --> 00:13:05.416
Domínio é um assunto de negócio.
Quais são?

00:13:05.416 --> 00:13:08.419
Meu domínio financeiro,
meu domínio de pessoas?

00:13:08.619 --> 00:13:12.456
Hoje a gente tem governança, falado
muito na identificação do Almir,

00:13:12.490 --> 00:13:14.258
quem é o dono do dado?

00:13:14.258 --> 00:13:17.962
E geralmente esse dono do dado
é alguém de negócio

00:13:18.062 --> 00:13:21.298
que entende bem da transação,
mas também do analítico,

00:13:21.398 --> 00:13:24.301
porque até então
a gente tinha uma barreira muito grande.

00:13:24.301 --> 00:13:25.870
Parece que o mundo transacional,

00:13:25.870 --> 00:13:28.472
do transacional pro analítico,
a gente trocava de assunto e

00:13:28.472 --> 00:13:33.310
não é uma nova forma de organizar o dado,
mas é o mesmo dado e o mesmo assunto,

00:13:33.310 --> 00:13:37.248
o mesmo domínio de negócio e dores
muito parecidas.

00:13:37.348 --> 00:13:40.417
Então, no México
a gente tem conseguido uma malha de dados,

00:13:40.417 --> 00:13:45.589
a gente tem conseguido
essas evoluções que trazem mais o negócio

00:13:45.689 --> 00:13:46.924
pro jogo.

00:13:46.924 --> 00:13:50.394
Eu tenho observado isso,
ferramentas mais colaborativas também

00:13:50.394 --> 00:13:54.198
que o time de negócio consegue entender
o que está acontecendo e colaborar.

00:13:54.265 --> 00:13:58.002
E aí são projetos que você
gasta mais tempo discutindo o negócio

00:13:58.002 --> 00:14:01.005
do que aplicando ali
a complexidade técnica.

00:14:01.038 --> 00:14:03.541
No final das contas, o que importa,
que é o que importa exatamente?

00:14:03.541 --> 00:14:05.776
Estão assim, São, são, são tendências
importantes.

00:14:05.776 --> 00:14:07.678
Não importa se você é de negócio

00:14:07.678 --> 00:14:11.582
ou se é uma pessoa mais técnica,
isso precisa estar no nosso radar.

00:14:11.649 --> 00:14:13.918
Mas eu acho importante
ressaltar também que não necessariamente

00:14:13.918 --> 00:14:17.154
o que a gente está mencionando
ali de ferramentas de loucura visuais

00:14:17.354 --> 00:14:20.291
e assim por diante, que a gente não tem
código, que a gente não está

00:14:20.291 --> 00:14:26.630
falando de Python, Scala e Java, enfim,
essa parte mais técnica mesmo

00:14:26.697 --> 00:14:29.300
da área de dados, nós temos isso também.

00:14:29.300 --> 00:14:30.668
Só que em alguns cenários

00:14:30.668 --> 00:14:35.506
a gente não precisa de muita complexidade
para resolver problemas.

00:14:35.572 --> 00:14:38.375
A gente não precisa utilizar
as ferramentas

00:14:38.375 --> 00:14:42.112
que estão super em alta no mercado
só porque sim, estão em alta no mercado.

00:14:42.112 --> 00:14:43.113
Não necessariamente

00:14:43.113 --> 00:14:47.584
A gente pode utilizar outras alternativas
que já vão resolver os nossos problemas

00:14:47.651 --> 00:14:52.056
de determinada área da empresa
ou as vezes até mesmo da empresa inteira,

00:14:52.122 --> 00:14:53.323
com uma simplicidade maior,

00:14:53.323 --> 00:14:56.326
facilidade maior, sem necessidade
de um grande time de dados,

00:14:56.427 --> 00:14:57.494
garantindo que outras pessoas

00:14:57.494 --> 00:15:01.231
estejam contribuindo
e também colaborando com o projeto.

00:15:01.298 --> 00:15:06.570
Então, isso é aquela questão,
a gente precisa identificar o cenário,

00:15:06.670 --> 00:15:09.440
os requisitos que nós temos,
onde a gente quer chegar

00:15:09.440 --> 00:15:14.845
para conseguir ter essa escolha
também no ferramental. Mas

00:15:14.945 --> 00:15:17.581
frisando nessa, essa,

00:15:17.581 --> 00:15:21.485
essa escolha de ferramentas,
a gente não descarta

00:15:21.552 --> 00:15:25.189
ferramentas mais complexas,
mas técnicas de fato, com código

00:15:25.255 --> 00:15:27.724
para resolução de problemas
mais complexos também.

00:15:27.724 --> 00:15:30.461
Então elas caminham em paralelo
para cada situação.

00:15:30.461 --> 00:15:34.231
A gente vai ter um ferramental
mais específico, resolvendo um problema

00:15:34.231 --> 00:15:35.199
de uma forma diferente.

00:15:35.199 --> 00:15:36.567
Bom ponto, bom ponto.

00:15:36.567 --> 00:15:38.468
Porque nós estamos falando
de um mundo de BI,

00:15:38.468 --> 00:15:42.272
de um dentre outros,
e de que pede para tomadas de decisão.

00:15:42.339 --> 00:15:45.209
Mais de repente é preciso de uma latência

00:15:45.209 --> 00:15:48.712
mais baixinha,
o dado não entra tão estruturado.

00:15:48.712 --> 00:15:53.517
A minha dor de negócio
está relacionada a uma fonte que é um log,

00:15:53.617 --> 00:15:57.120
que é algo que exige
de repente um monitoramento.

00:15:57.187 --> 00:15:59.556
E aí eu vou para o mundo de Big Data.

00:15:59.556 --> 00:16:01.792
Talvez eu não esteja falando só do DW,

00:16:01.792 --> 00:16:05.696
talvez seja um Data Lake,
que é um outro repositório analítico,

00:16:05.796 --> 00:16:09.666
um data Lake House, que é alguma coisa
um pouco mais moderna.

00:16:09.700 --> 00:16:13.537
De repente,
eu quero fazer uma implementação mais open

00:16:13.537 --> 00:16:17.708
source por uma necessidade específica
ali do meu contexto.

00:16:17.774 --> 00:16:21.011
As ferramentas open source,
muitas delas de big data

00:16:21.011 --> 00:16:26.516
mais robustas, elas vêm com uma
necessidade de código maior.

00:16:26.616 --> 00:16:27.484
Então tem

00:16:27.484 --> 00:16:31.288
casos em que a implementação
vai ser um pouco mais complexa.

00:16:31.288 --> 00:16:34.992
Geralmente projetos mais robustos,
um maior volume de dados,

00:16:35.125 --> 00:16:39.563
uma complexidade técnica,
uma técnica maior, uma latência menor.

00:16:39.663 --> 00:16:42.132
A gente ainda cabe nessa questão.

00:16:42.132 --> 00:16:44.534
Cabe bastante ainda
a questão do desenvolvimento.

00:16:44.534 --> 00:16:46.303
Eu acho que o importante é
não ter preconceito.

00:16:46.303 --> 00:16:47.871
Eu brinco muito com os alunos.

00:16:47.871 --> 00:16:50.574
Você vai de raiz ou vai de Nutella?

00:16:50.574 --> 00:16:53.076
O Rails é o código lá e tudo mais.

00:16:53.076 --> 00:16:56.279
E é o Nutella,
é o louco ou o drag and drop.

00:16:56.279 --> 00:16:59.683
É a questão
visual, é a gente sem preconceito.

00:16:59.683 --> 00:17:03.220
Eu já ouvi de gestores em reuniões mesmo

00:17:03.286 --> 00:17:06.189
de dar,
que eu estou apresentando uma proposta

00:17:06.189 --> 00:17:09.559
e eu percebo que eu falei
alguma coisa de louco ou de torcer o nariz

00:17:09.559 --> 00:17:13.997
aqui, todo mundo coda,
a gente tem codar em cloud,

00:17:14.097 --> 00:17:17.767
mas aí é um preconceito,
porque de repente, como você falou,

00:17:17.767 --> 00:17:21.705
em alguns casos você traz alguma coisa
mais low cost, resolve,

00:17:21.771 --> 00:17:25.175
você entrega o projeto muito mais rápido,
uma questão de custo.

00:17:25.175 --> 00:17:30.247
Então quem está gerindo o projeto
precisa ter esse olhar mais agnóstico

00:17:30.313 --> 00:17:34.818
de pensar qual é a melhor ferramenta,
a melhor estratégia para aquele cenário

00:17:34.918 --> 00:17:36.019
específico.

00:17:36.019 --> 00:17:40.757
E isso, muito desse preconceito
vem do uso indevido de algumas ferramentas

00:17:40.824 --> 00:17:41.892
justamente nesse cenário.

00:17:41.892 --> 00:17:45.061
Ah, esse projeto aqui
precisava de uma complexidade

00:17:45.061 --> 00:17:49.966
um pouco maior,
porque a demanda de negócio chegava.

00:17:50.033 --> 00:17:51.868
A necessidade de negócio

00:17:51.868 --> 00:17:55.105
precisava de uma latência mais baixa
e o time dependendo

00:17:55.305 --> 00:17:58.808
ou até mesmo quantidade de pessoas
trabalhando juntos no mesmo pipeline,

00:17:58.808 --> 00:17:59.709
ele consegue.

00:17:59.709 --> 00:18:02.712
Com algumas ferramentas visuais
a gente tem algumas limitações desse tipo,

00:18:02.712 --> 00:18:07.150
às vezes não tem versionamento de código,
tem alguns problemas nessas ferramentas.

00:18:07.150 --> 00:18:08.018
Elas não são perfeitas.

00:18:08.018 --> 00:18:10.887
Elas são mais fáceis para a gente
começar a trabalhar,

00:18:10.887 --> 00:18:13.890
mas não necessariamente
resolvem todos os problemas.

00:18:13.957 --> 00:18:18.161
Só que daí a gente tenta utilizar
ainda essas ferramentas conforme o projeto

00:18:18.161 --> 00:18:22.932
vai ganhando algum tipo de complexidade
que outras soluções fariam mais sentido?

00:18:22.999 --> 00:18:24.801
Daí que acaba
entrando um pouco desse preconceito,

00:18:24.801 --> 00:18:28.538
porque a gente vê muito infraestrutura
com o projeto legado,

00:18:28.772 --> 00:18:31.541
utilizando dessas ferramentas
em que a gente já enxerga hoje, que não

00:18:31.541 --> 00:18:33.677
são mais escaláveis.

00:18:33.743 --> 00:18:36.379
Então quer dizer que eu não
vou mais utilizar esse tipo de ferramenta?

00:18:36.379 --> 00:18:41.451
Não tem casos e casos,
a gente só precisa escolher corretamente

00:18:41.451 --> 00:18:44.821
e entender a hora de mudar,
caso seja necessário na hora de escalar.

00:18:44.854 --> 00:18:47.023
Exato. O contrário também é válido.

00:18:47.023 --> 00:18:51.428
A gente vê aí a onda do caça,
que é uma super ferramenta de mensageria.

00:18:51.428 --> 00:18:54.664
Quem gosta da coisa técnica adora.

00:18:54.664 --> 00:18:58.568
Ela é parruda e tá na arquitetura
de grandes players, né?

00:18:58.568 --> 00:19:01.571
LinkedIn ou Uber e por aí vai.

00:19:01.604 --> 00:19:03.840
Então o entusiasta técnico que por cá fim.

00:19:03.840 --> 00:19:07.076
Tudo isso vale no contexto corporativo.

00:19:07.076 --> 00:19:09.379
Nas aulas também
vamos desenhar uma arquitetura.

00:19:09.379 --> 00:19:13.416
Eu trago amador de negócio, eu especifico
ali o volume, o aluno vai colocar o foco

00:19:13.416 --> 00:19:16.786
na arquitetura, mas às vezes
é uma dor que o Excel resolveria.

00:19:16.786 --> 00:19:19.756
Não é nada contra a questão.
Se resolve, está ótimo.

00:19:19.756 --> 00:19:22.692
Então acho que são os dois lados.

00:19:22.692 --> 00:19:27.096
Existe o time do reino, Cloud
é o time do louco de

00:19:27.130 --> 00:19:30.466
é na verdade a visão arquitetural.

00:19:30.533 --> 00:19:33.236
A visão estratégica madura

00:19:33.236 --> 00:19:37.173
é super super importante,
então certamente o nosso aluno precisa ir

00:19:37.173 --> 00:19:42.378
ganhando essa essa maturidade
para tomada de decisão.

00:19:42.378 --> 00:19:43.046
Muito bacana!

00:19:43.046 --> 00:19:48.184
E falando Lucas, bom,
esse papo profundo falando aí

00:19:48.251 --> 00:19:53.156
para o nosso aluno mesmo,
ele está vivenciando esse mundo dos dados,

00:19:53.156 --> 00:19:56.659
alguns já estão ali atuando, você enxerga

00:19:56.759 --> 00:19:59.929
papéis assim claros na construção

00:19:59.929 --> 00:20:03.900
de uma solução analítica
aqui que eu posso ser,

00:20:03.967 --> 00:20:07.670
mas pensando no que eu posso estudar
e tudo mais.

00:20:07.770 --> 00:20:13.609
E você, como engenheiro, interage ali
com outros profissionais?

00:20:13.676 --> 00:20:16.245
Quais são esses papéis?

00:20:16.312 --> 00:20:17.280
A gente tem aquela

00:20:17.280 --> 00:20:20.249
divisão básica de uma plataforma de dados.

00:20:20.249 --> 00:20:21.617
A gente tem um time de engenharia

00:20:21.617 --> 00:20:25.521
de dados, time de ciência, de dados
e de análise de dados.

00:20:25.621 --> 00:20:30.560
Essa é a divisão tradicional, sim,
mas a gente tem muito mais carreiras

00:20:30.560 --> 00:20:33.563
dentro de dados possíveis,
principalmente quando a gente escala,

00:20:33.663 --> 00:20:37.667
quando a gente pensa em grandes empresas
e grandes projetos,

00:20:37.734 --> 00:20:40.470
a gente tem que levar muito
em consideração.

00:20:40.470 --> 00:20:45.241
Segurança de dados a gente tem que levar
em consideração governança.

00:20:45.308 --> 00:20:49.879
Dependendo o engenheiro de dados
pode estar muito mais próximo,

00:20:49.879 --> 00:20:54.884
por exemplo, do Kafka, de ferramentas
mais técnicas, mais tela preta

00:20:54.951 --> 00:20:57.720
e outros engenheiros de dados
estão mais próximos.

00:20:57.720 --> 00:20:59.589
A área de transformação, especificamente,

00:20:59.589 --> 00:21:01.824
tem mais facilidade
de lidar com o negócio,

00:21:01.824 --> 00:21:04.727
de extrair aqueles insumos de negócio
para conseguir implementar

00:21:04.727 --> 00:21:06.696
um plano de transformação.

00:21:06.696 --> 00:21:09.699
E a gente não consegue classificar tudo
dentro de uma mesma caixinha.

00:21:09.832 --> 00:21:13.936
A engenheiro de
dados ou engenheiro de dados

00:21:14.036 --> 00:21:15.972
vai conseguir fazer tudo,

00:21:15.972 --> 00:21:18.975
realizar todos essas atividades,

00:21:19.108 --> 00:21:21.210
dominar todas essas possíveis ferramentas.

00:21:21.210 --> 00:21:25.348
Então está cada vez mais ficando segregado
ali algumas responsabilida antes.

00:21:25.448 --> 00:21:29.118
Hoje a engenharia de dados
está muito mais próximo de plataforma,

00:21:29.218 --> 00:21:31.754
onde a gente pensa em integração de dados,

00:21:31.754 --> 00:21:36.325
onde a gente pensa em manutenção de
ferramentas como sistemas de mensageria,

00:21:36.325 --> 00:21:40.263
de orquestração de dados,
dentre outros leaks.

00:21:40.329 --> 00:21:42.431
Toda essa parte mais de infraestrutura.

00:21:42.431 --> 00:21:47.570
E enquanto no processo de transformação
nós estamos usando lyrics engineers

00:21:47.637 --> 00:21:48.137
que são.

00:21:48.137 --> 00:21:52.308
O que é que é uma
uma carreira razoavelmente nova

00:21:52.375 --> 00:21:56.012
e é especializado no que implementar

00:21:56.078 --> 00:21:59.882
processos de transformação de dados
utilizando

00:21:59.949 --> 00:22:03.185
insumos de negócio que foram coletados
e navegando

00:22:03.185 --> 00:22:06.756
na plataforma que foi desenvolvida
pelo time Engenheiro de dados.

00:22:06.822 --> 00:22:10.826
Ele é meio híbrido
ali, de todas as profissões,

00:22:10.926 --> 00:22:13.896
essa é que acaba sendo mais híbrida
mesmo, que demanda

00:22:13.896 --> 00:22:18.968
bastante de conhecimento de negócio
e conhecimento também das ferramentas

00:22:18.968 --> 00:22:22.905
utilizadas para implementar as soluções
necessárias para o negócio.

00:22:22.972 --> 00:22:26.742
E na outra ponta,
uma vez que a gente já tem esses processos

00:22:26.809 --> 00:22:30.713
de transformação implementados e tudo
mais, nós temos times de análise,

00:22:30.780 --> 00:22:35.084
times de ciência de dados,
times de governança, qualidade.

00:22:35.151 --> 00:22:38.053
Podemos até mesmo ter outros times
de negócio, como marketing, por exemplo.

00:22:38.053 --> 00:22:40.689
Trabalhando diretamente com dados

00:22:40.756 --> 00:22:43.025
de dados,
acaba sendo quase que o coração ali também

00:22:43.025 --> 00:22:46.729
dentro de de marketing, é o principal
insumo para a gente conseguir investir

00:22:46.729 --> 00:22:50.299
melhor nossos recursos em campanhas,
aquisição de usuários,

00:22:50.399 --> 00:22:53.602
fazer testes a, B, tudo baseado em dados.

00:22:53.702 --> 00:22:57.039
Então são vários,
várias possibilidades que nós temos

00:22:57.039 --> 00:23:00.042
dentro de uma plataforma
e o desenvolver de projetos de dados

00:23:00.142 --> 00:23:03.078
de diversas possíveis
carreiras ou empresas menores.

00:23:03.078 --> 00:23:06.182
A gente acaba tendo aquele
o profissional de dados que acaba

00:23:06.182 --> 00:23:10.786
fazendo um pouco de tudo também,
a mão de ponta a ponta e tudo bem.

00:23:10.786 --> 00:23:12.655
É a realidade da empresa.
E para o profissional

00:23:12.655 --> 00:23:17.059
que é bacana, às vezes ele aprende mais
colocando a mão ali.

00:23:17.159 --> 00:23:21.130
E é aí que as ferramentas mais simples
e mais visuais acabam auxiliando também,

00:23:21.297 --> 00:23:24.466
porque mesmo que por exemplo,
a minha especialidade na visualização,

00:23:24.667 --> 00:23:28.237
mas eu tenho uma ferramenta
que me ajuda de forma gráfica

00:23:28.304 --> 00:23:31.540
a construir um dashboard
de forma mais eficiente,

00:23:31.607 --> 00:23:32.942
porque eu não preciso

00:23:32.942 --> 00:23:35.711
aprender de uma outra tecnologia do zero,
tudo mais.

00:23:35.711 --> 00:23:38.280
Eu já consigo utilizar aquilo
para fazer o quê?

00:23:38.280 --> 00:23:41.050
Responder perguntas de negócios
que no final das contas é o que importa.

00:23:41.050 --> 00:23:41.917
O que importa?

00:23:41.917 --> 00:23:45.688
Você tocou num ponto interessante
como outras áreas

00:23:45.688 --> 00:23:49.692
têm vindo para dados e se empoderado.

00:23:49.758 --> 00:23:52.761
A gente tem trabalhado muito
nesse processo de

00:23:52.795 --> 00:23:55.197
alfabetização em dados

00:23:55.197 --> 00:23:58.567
e vale muito alfabetizar a empresa
como um todo.

00:23:58.667 --> 00:24:00.769
E todos precisam falar dados.

00:24:00.769 --> 00:24:04.073
Então agora é algo que tem crescido

00:24:04.173 --> 00:24:08.510
e que talvez até nos ajude muito mais
a alavancar a questão da cultura.

00:24:08.577 --> 00:24:11.914
Como é que a gente pode, Lucas
fazer essa combinação?

00:24:12.014 --> 00:24:14.316
O que é que vem primeiro?

00:24:14.316 --> 00:24:17.920
A cultura, a cultura de dados,
a cultura data driven

00:24:17.986 --> 00:24:20.889
ou botar lá um leitor?

00:24:20.889 --> 00:24:23.992
Hoje eu percebo
que, dependendo do cliente,

00:24:23.992 --> 00:24:27.796
a gente começa o papo pela ponta
que está mais fácil, não é?

00:24:27.963 --> 00:24:31.033
Então, se eles querem ter
a ferramenta, é ok, vão por ali.

00:24:31.033 --> 00:24:34.036
Outros já perceberam
que apesar de ter a ferramenta,

00:24:34.236 --> 00:24:36.138
eles não conseguem garantir um bom uso.

00:24:36.138 --> 00:24:40.109
As pessoas ainda seguem muito no filling
e aí voltam um pouquinho atrás

00:24:40.109 --> 00:24:43.579
e começam a falar de cultura, mind set.

00:24:43.645 --> 00:24:46.882
Você percebe o mercado assim, o que é,
o que deveria.

00:24:47.082 --> 00:24:49.017
Vamos falar do correto.

00:24:49.017 --> 00:24:51.987
O mercado é muito híbrido,
mas o que deveria vir primeiro?

00:24:51.987 --> 00:24:55.791
A cultura, a implementação ali da solução.

00:24:55.891 --> 00:25:00.062
Então, quando a gente
tem um tempo limitado para a gente

00:25:00.062 --> 00:25:03.899
conseguir implementar um processo de dados
e uma plataforma de dados,

00:25:03.999 --> 00:25:06.468
normalmente a gente não consegue preparar

00:25:06.468 --> 00:25:09.771
todas as pessoas
antes de começar o projeto desse tipo.

00:25:09.872 --> 00:25:12.374
Aí que entram muito,
muitas com muitos consultores

00:25:12.374 --> 00:25:17.479
para conseguir implementar a parte
técnica, utilizando do que

00:25:17.546 --> 00:25:20.849
do que a empresa ali já entende

00:25:20.849 --> 00:25:25.454
que vai agregar valor para ela
a partir daquele ferramental.

00:25:25.520 --> 00:25:28.857
Mas eu não colocaria o

00:25:28.957 --> 00:25:31.994
a implementação técnica
na frente dessa questão cultural.

00:25:32.027 --> 00:25:34.529
Acho que eu
acho que tem que caminhar em paralelo

00:25:34.529 --> 00:25:38.467
enquanto a gente
está construindo essa plataforma,

00:25:38.533 --> 00:25:42.437
a gente já tem que já tem que demonstrar o
por que essa plataforma é relevante,

00:25:42.504 --> 00:25:43.839
como ela é relevante,

00:25:43.839 --> 00:25:46.074
como que a gente vai utilizar,
como que a gente vai agregar valor,

00:25:46.074 --> 00:25:50.846
por que é mais fácil trabalhar com esse
tipo de ferramenta, com essa plataforma

00:25:50.946 --> 00:25:55.951
e tudo isso em paralelo,
acaba garantindo o sucesso do projeto.

00:25:56.018 --> 00:25:58.420
Não adianta a gente gastar muito tempo
também fazendo um grande,

00:25:58.420 --> 00:26:01.323
uma grande preparação, cursos,
treinamentos.

00:26:01.323 --> 00:26:05.827
Ali a gente não está vendo aquela briga
ali, ela é nada prático

00:26:05.894 --> 00:26:09.264
e ao mesmo tempo que nós já temos aqui
toda essa plataforma construída,

00:26:09.264 --> 00:26:11.233
agora a gente vai desligar aqui
todo esse processo

00:26:11.233 --> 00:26:14.102
que vocês já estavam fazendo
e a gente vai utilizar só essa.

00:26:14.102 --> 00:26:17.005
Por quê o outro funcionava,
Alguém pode perguntar.

00:26:17.005 --> 00:26:18.440
E de fato estava funcionando.

00:26:18.440 --> 00:26:19.875
Estava da melhor forma?

00:26:19.875 --> 00:26:22.277
Não necessariamente,
mas estava funcionando.

00:26:22.277 --> 00:26:27.916
Então explicar e passar essa sensação
de que beleza estamos dando agora,

00:26:27.916 --> 00:26:30.919
um passo que de fato
vai ser relevante para a gente

00:26:30.952 --> 00:26:35.290
é fundamental,
porque quando a gente tem um sponsor

00:26:35.357 --> 00:26:39.194
no projeto, pode ser que esse sponsor
já esteja comprado com a ideia de entender

00:26:39.361 --> 00:26:43.765
o valor de fato que a gente vai agregar
com essa plataforma desde o início.

00:26:43.865 --> 00:26:46.034
Mas beleza, temos uma pessoa

00:26:46.034 --> 00:26:49.037
e todo o restante do time,
todo o restante da empresa

00:26:49.171 --> 00:26:52.807
a gente pode ter mais dificuldade

00:26:52.874 --> 00:26:55.177
em comprovar isso para os demais.

00:26:55.177 --> 00:26:57.879
Então não adianta a gente
simplesmente entregar esse projeto

00:26:57.879 --> 00:27:02.317
sem pensar na questão cultural
que caminha junto do projeto.

00:27:02.417 --> 00:27:06.187
Sim, e aspectos políticos
que são tão desafiadores.

00:27:06.187 --> 00:27:11.192
Então, às vezes o gestor não quer
que se fale de uma nova tecnologia,

00:27:11.192 --> 00:27:15.263
de uma nova metodologia,
porque ele não quer soar retrógrado,

00:27:15.363 --> 00:27:19.935
não quer gerar uma impressão
de que a gestão dele está atrasada.

00:27:20.001 --> 00:27:23.438
E aí tem todo um cuidado,
porque nós estamos falando de pessoas

00:27:23.438 --> 00:27:29.311
e elas estão ali, são respeitadas
porque estão dando o seu melhor.

00:27:29.377 --> 00:27:33.081
É muito fácil você vir de fora com as suas

00:27:33.181 --> 00:27:34.949
novas ideias.

00:27:34.949 --> 00:27:37.886
Você não está ali no dia a dia

00:27:37.886 --> 00:27:40.221
matando um leão por dia.

00:27:40.221 --> 00:27:41.990
Então

00:27:41.990 --> 00:27:47.529
a cultura vem junto com a questão política
também, de de se mostrar.

00:27:47.595 --> 00:27:50.198
Quem quiser fomentar essa cultura,
esse mindset,

00:27:50.198 --> 00:27:54.335
precisa se mostrar como alguém que quer
somar,

00:27:54.402 --> 00:27:55.837
enfim, alavancar.

00:27:55.837 --> 00:28:00.008
E não, não alguém que veio para dizer
está tudo errado, você está fazendo tudo

00:28:00.008 --> 00:28:05.447
errado, Vamos fazer agora dessa
outra forma que é super diferente.

00:28:05.480 --> 00:28:08.716
Funciona, até porque nada funciona, né?

00:28:08.783 --> 00:28:12.887
Saindo dos livros e sendo encaixado ali
na realidade corporativa,

00:28:12.987 --> 00:28:18.159
tudo a gente precisa ir adaptando,
então são aspectos mais complexos

00:28:18.159 --> 00:28:20.361
do que as questões técnicas, não é? Lucas

00:28:20.361 --> 00:28:23.364
Parece que o técnico a gente
até resolve mais rápido.

00:28:23.398 --> 00:28:25.900
Quando a gente fala de cultura,
de questões políticas,

00:28:25.900 --> 00:28:28.903
elas são mais desafiadoras,
mas precisam ser consideradas.

00:28:29.070 --> 00:28:33.107
Se não você faz uma super implementação
e ninguém usa,

00:28:33.208 --> 00:28:35.743
enterra, morre, morre ali.

00:28:35.743 --> 00:28:36.878
Exatamente.

00:28:36.878 --> 00:28:37.612
Muito bom!

00:28:37.612 --> 00:28:40.915
Eu queria gente,
que papo bom, muitas coisas.

00:28:40.915 --> 00:28:41.716
É o tipo do papo

00:28:41.716 --> 00:28:43.885
que a gente tem que ouvir algumas vezes
para poder

00:28:43.885 --> 00:28:45.486
extrair tudo o que está sendo dito.

00:28:45.486 --> 00:28:47.689
Não é só o norte, é super importante.

00:28:47.689 --> 00:28:50.391
Mas tem um último ponto
que eu queria te ouvir

00:28:50.391 --> 00:28:52.927
aproveitar bem a sua experiência,

00:28:52.927 --> 00:28:55.563
que é a questão da segurança dos dados.

00:28:55.563 --> 00:28:59.267
A gente tem uma referência na Europa,

00:28:59.467 --> 00:29:03.504
na lei,
na lei europeia de proteção aos dados,

00:29:03.605 --> 00:29:09.877
a LGPD já veio com alguns avanços,
estabelecendo alguns limites.

00:29:09.944 --> 00:29:14.315
De novo, a gente tem
alguns desafios que são culturais aqui

00:29:14.382 --> 00:29:16.117
no Brasil.

00:29:16.117 --> 00:29:19.120
Como é que
você vê a questão da segurança dos dados

00:29:19.120 --> 00:29:23.725
num contexto analítico, onde muitas vezes
você vai de fato armazenar ali,

00:29:23.825 --> 00:29:28.997
de forma agregada,
todas as suas informações gerenciais?

00:29:29.063 --> 00:29:34.635
Quais cuidados com a maturidade brasileira
nesse momento em relação ao assunto?

00:29:34.702 --> 00:29:39.507
Conforme a lei chegou,
ela chegou de fato para proteger ali

00:29:39.607 --> 00:29:43.444
as pessoas que tem os dados ali
compartilhados com outras empresas.

00:29:43.544 --> 00:29:45.279
Então

00:29:45.279 --> 00:29:48.282
ela chegou talvez até um pouco tarde,

00:29:48.282 --> 00:29:49.550
porque ela surgiu,

00:29:49.550 --> 00:29:53.388
porque a gente encontrou problemas
de dados sendo vazados e tudo mais,

00:29:53.454 --> 00:29:56.090
justamente porque algumas práticas ali
não necessariamente

00:29:56.090 --> 00:29:57.358
estavam sendo utilizadas.

00:29:57.358 --> 00:30:01.763
A gente disponibiliza dados sensíveis
que a gente já consegue enxergar

00:30:01.763 --> 00:30:06.434
essa diferença de dados
sensíveis, não identificadores

00:30:06.501 --> 00:30:09.070
de usuários,

00:30:09.070 --> 00:30:10.905
telefones, endereço, enfim,

00:30:10.905 --> 00:30:14.342
dados ali que podem ser utilizados
de forma indevida.

00:30:14.408 --> 00:30:19.080
Tudo isso de forma muito acessível,
que seria fácil de alguém mal intencionado

00:30:19.080 --> 00:30:22.817
conseguir extrair esses dados
e utilizar para outras finalidades.

00:30:22.884 --> 00:30:27.388
Então, algumas etapas,
algumas camadas de proteção são

00:30:27.455 --> 00:30:30.458
são desenvolvidas para a gente

00:30:30.458 --> 00:30:33.127
mitigar e evitar esse tipo de situação.

00:30:33.127 --> 00:30:37.632
Obviamente, o acesso ao dentro
e ao detalhe que nos dados de origem.

00:30:37.865 --> 00:30:39.600
Se alguém invadir esses sistemas,
com certeza

00:30:39.600 --> 00:30:40.935
a gente vai ter um grande problema.

00:30:40.935 --> 00:30:45.006
Mas pensando
em todo o funil de transformação de dados,

00:30:45.006 --> 00:30:47.675
todo esse processo que nós temos
dentro de uma plataforma

00:30:47.675 --> 00:30:52.480
são várias camadas que a gente tem
até chegar num dado sensível.

00:30:52.747 --> 00:30:58.119
Normalmente a ponta de visualização,
a ponta de consumo, onde a gente tem

00:30:58.185 --> 00:31:00.788
respostas ali para as nossas perguntas.

00:31:00.788 --> 00:31:05.126
A gente não precisa necessariamente
do CPF, do cliente ou do telefone.

00:31:05.226 --> 00:31:05.893
Não necessariamente.

00:31:05.893 --> 00:31:09.096
A gente precisa de números
indicando se determinada

00:31:09.096 --> 00:31:12.967
campanha de marketing, por exemplo,
está funcionando da forma esperada ou não.

00:31:13.034 --> 00:31:14.935
Então
a gente não precisa de muitos detalhes.

00:31:14.935 --> 00:31:19.840
Então, os dados que ficam disponíveis
para amplo acesso,

00:31:19.907 --> 00:31:22.510
seja interno ou dependendo
até mesmo como um produto

00:31:22.510 --> 00:31:25.613
sendo exposto de alguma forma,
são dados agregados.

00:31:25.613 --> 00:31:31.018
Como você disse,
métricas já calculadas, dados onde a gente

00:31:31.118 --> 00:31:35.890
esses dados são anônimos,
A gente não consegue vincular esse todo.

00:31:35.890 --> 00:31:41.128
Essa informação a pessoas, a gente
conseguir trazer insumos para a gente

00:31:41.128 --> 00:31:46.133
utilizar de uma forma indevida
por outras pessoas.

00:31:46.233 --> 00:31:47.902
Então

00:31:47.902 --> 00:31:51.372
eu acho que essas leis que surgiram
como que a gente tem implementado isso

00:31:51.372 --> 00:31:54.108
agora, já deveria,
a gente já deveria ter fazendo isso

00:31:54.108 --> 00:31:58.079
bem antes e tudo mais agora,
por ter virado de fato uma lei,

00:31:58.179 --> 00:32:02.216
principalmente, o cenário nacional
tem evoluído de uma forma interessante.

00:32:02.216 --> 00:32:05.453
A gente tem se preocupado
cada vez mais com isso e tem até

00:32:05.553 --> 00:32:10.057
diversos memes na internet também,
quando tem ali o vazamento de dados.

00:32:10.057 --> 00:32:12.660
Daí começa a investir um monte de dinheiro
e tudo mais.

00:32:12.660 --> 00:32:15.529
E a gente não precisa disso,
porque se vazar vai ter muitas multas,

00:32:15.529 --> 00:32:18.699
vai ter muitas coisas envolvidas,
então ninguém quer que isso aconteça.

00:32:18.933 --> 00:32:22.636
Então, além de proteger o cliente,
as empresas estão se protegendo também.

00:32:22.703 --> 00:32:25.439
Consequentemente, a gente tem um cenário

00:32:25.439 --> 00:32:28.642
cada vez melhor
pensando em proteção de dados.

00:32:28.742 --> 00:32:30.611
Ferramentas de governança

00:32:30.611 --> 00:32:32.413
estão sendo cada vez mais utilizadas
para a gente

00:32:32.413 --> 00:32:34.315
conseguir identificar
o que é um dado sensível

00:32:34.315 --> 00:32:38.185
ou não para a gente
protegê los de uma forma mais eficiente.

00:32:38.285 --> 00:32:40.788
Ferramentas

00:32:40.888 --> 00:32:44.124
para dar nível
de acesso de uma forma mais eficiente.

00:32:44.124 --> 00:32:45.593
Os próprios dentro outros.

00:32:45.593 --> 00:32:45.993
Hoje a gente

00:32:45.993 --> 00:32:49.863
consegue dar acesso em nível de linha,
nível de coluna de uma mesma tabela,

00:32:49.930 --> 00:32:53.534
o que acaba sendo muito mais prático
também para esse tipo de proteção.

00:32:53.601 --> 00:32:57.871
Então, toda essa tecnologia está em favor
justamente da gente proteger ele.

00:32:57.938 --> 00:33:00.074
Como que a gente está utilizando
esses dados?

00:33:00.074 --> 00:33:00.741
Muito bacana.

00:33:00.741 --> 00:33:04.478
E é um ganha ganha, como você diz,
todo mundo sai ganhando

00:33:04.545 --> 00:33:08.716
com uma postura mais ética
e mais segura também.

00:33:08.949 --> 00:33:09.616
Com certeza.

00:33:09.616 --> 00:33:13.153
Muito bom Lucas, quero te agradecer né?

00:33:13.220 --> 00:33:16.490
Muito bom aprender com você, ouvir cases.

00:33:16.657 --> 00:33:21.428
Eu sei que você traz o frescor
à prática do mercado.

00:33:21.495 --> 00:33:24.498
O Lucas, a professora,
a gente deu para vocês perceberem.

00:33:24.665 --> 00:33:27.835
Além de estar aí no contexto corporativo,

00:33:27.935 --> 00:33:32.539
ele também nos ensina aqui
e aí unir as duas coisas.

00:33:32.539 --> 00:33:34.908
Ficou uma delícia.
Cruzei para os ouvidos, viu?

00:33:34.908 --> 00:33:36.210
Foi um prazer.

00:33:36.210 --> 00:33:36.777
Muito obrigado.

00:33:36.777 --> 00:33:39.179
Eu que agradeço a participação, o convite.

00:33:39.179 --> 00:33:41.515
Falar de um tema
que para mim é super importante

00:33:41.515 --> 00:33:44.451
está presente
em todos os meus dias de trabalho,

00:33:44.451 --> 00:33:48.155
então acaba sendo muito, muito,
muito interessante poder compartilhar

00:33:48.155 --> 00:33:52.826
um pouquinho dessa experiência também
e também ouvir todos os seus pontos,

00:33:52.926 --> 00:33:55.996
sua a sua experiência também é muito bom,
A gente sempre aprende um pouquinho

00:33:55.996 --> 00:33:59.133
mais nesses papos, a gente cresce,
você também.

00:33:59.166 --> 00:34:03.036
Você ficou conosco até agora, cresceu
e pôde perceber que nós

00:34:03.036 --> 00:34:09.409
temos uma série de papéis,
muita tecnologia, várias ferramentas.

00:34:09.409 --> 00:34:13.380
A nossa dica na Lucas é comece,
comece a oportunidade

00:34:13.380 --> 00:34:16.917
é muito, muito um mercado muito aquecido.

00:34:17.017 --> 00:34:18.519
Comece, vá mergulhando.

00:34:18.519 --> 00:34:21.955
Com o tempo você vai ganhando maturidade,
visão arquitetural.

00:34:22.055 --> 00:34:24.625
O céu é o limite. De fato,
nesse mercado de dados.

00:34:24.625 --> 00:34:27.060
Nós somos suspeitos,
amamos tudo isso aqui.

00:34:27.060 --> 00:34:30.097
Queremos que você venha
aqui para o nosso lado e.