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[Events]
Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:07.85,0:00:13.01,Default,,0000,0000,0000,,DW, duas letrinhas poderosas cuja combinação
Dialogue: 0,0:00:13.01,0:00:16.28,Default,,0000,0000,0000,,faz muita diferença no mundo dos dados.
Dialogue: 0,0:00:16.28,0:00:19.25,Default,,0000,0000,0000,,Aliás, é justamente esse armazém de dados
Dialogue: 0,0:00:19.25,0:00:23.86,Default,,0000,0000,0000,,que empoderam as organizações\Nno seu processo de tomada de decisão.
Dialogue: 0,0:00:23.86,0:00:27.23,Default,,0000,0000,0000,,Muitas empresas primeiro \Ntomam as suas decisões
Dialogue: 0,0:00:27.23,0:00:30.70,Default,,0000,0000,0000,,para depois olhar para os dados\Nbuscando ratificá-las.
Dialogue: 0,0:00:30.70,0:00:34.73,Default,,0000,0000,0000,,Mas para ser data-driven de fato,\Nprimeiro você olha para os dados,
Dialogue: 0,0:00:34.73,0:00:39.57,Default,,0000,0000,0000,,e então depois você faz uma tomada\Nde decisão muito mais assertiva.
Dialogue: 0,0:00:39.57,0:00:42.50,Default,,0000,0000,0000,,Eu sou a Tassiana, sou gestora \Nna área de dados e analytics
Dialogue: 0,0:00:42.50,0:00:46.21,Default,,0000,0000,0000,,em uma startup de Inteligência \NArtificial, a Tribo IA,
Dialogue: 0,0:00:46.21,0:00:50.05,Default,,0000,0000,0000,,sou também professora\Ne coordenadora de MBA aqui na FIAP.
Dialogue: 0,0:00:50.05,0:00:53.92,Default,,0000,0000,0000,,E é justamente para falar sobre \Ntomada de decisão que eu estou aqui
Dialogue: 0,0:00:53.92,0:00:56.10,Default,,0000,0000,0000,,com o meu querido Bruno Passos,
Dialogue: 0,0:00:56.10,0:01:00.73,Default,,0000,0000,0000,,que já tem uma vasta \Nexperiência nesse mercado.
Dialogue: 0,0:01:00.73,0:01:04.38,Default,,0000,0000,0000,,E eu queria que você se apresentasse\Npara o nosso aluno
Dialogue: 0,0:01:04.38,0:01:09.95,Default,,0000,0000,0000,,e contasse quando que a tomada de decisão \Nanalítica entrou aí na sua carreira.
Dialogue: 0,0:01:10.85,0:01:14.32,Default,,0000,0000,0000,,Eu trabalho com dados há mais de dez anos,
Dialogue: 0,0:01:14.32,0:01:17.21,Default,,0000,0000,0000,,e é um grande prazer estar aqui \Ncom a professora Tassiana.
Dialogue: 0,0:01:17.21,0:01:18.52,Default,,0000,0000,0000,,Já foi minha professora.
Dialogue: 0,0:01:19.58,0:01:23.23,Default,,0000,0000,0000,,Eu acho que eu entrei como\Na maioria das pessoas
Dialogue: 0,0:01:23.23,0:01:24.82,Default,,0000,0000,0000,,acabaram entrando no mundo de dados,
Dialogue: 0,0:01:24.82,0:01:27.21,Default,,0000,0000,0000,,que é como um projeto de DW na empresa.
Dialogue: 0,0:01:28.82,0:01:30.96,Default,,0000,0000,0000,,Grudei ali com os especialistas.
Dialogue: 0,0:01:32.09,0:01:36.00,Default,,0000,0000,0000,,Fazia parte de um time de negócio \Nfazendo upstream, o entendimento,
Dialogue: 0,0:01:36.00,0:01:39.77,Default,,0000,0000,0000,,uma parte também muito interessante \Nde levantamento de requisitos,
Dialogue: 0,0:01:39.77,0:01:42.57,Default,,0000,0000,0000,,e fui entrando numa parte mais técnica.
Dialogue: 0,0:01:42.57,0:01:46.74,Default,,0000,0000,0000,,Hoje eu trabalho como squad líder\Nno Bradesco em inovação e Dados,
Dialogue: 0,0:01:46.74,0:01:52.02,Default,,0000,0000,0000,,e estamos rompendo a barreira dos dados,\Ne vamos falar um pouco de DW.
Dialogue: 0,0:01:52.02,0:01:53.72,Default,,0000,0000,0000,,Bacana, Bruno.
Dialogue: 0,0:01:53.72,0:01:58.01,Default,,0000,0000,0000,,Essa combinação inovação e dados\Né muito poderosa, né?
Dialogue: 0,0:01:58.01,0:01:59.80,Default,,0000,0000,0000,,Como nós podemos...
Dialogue: 0,0:01:59.80,0:02:03.19,Default,,0000,0000,0000,,Pensando aqui em criar um trilho
Dialogue: 0,0:02:03.19,0:02:04.77,Default,,0000,0000,0000,,de entendimento para o nosso aluno,
Dialogue: 0,0:02:04.77,0:02:09.14,Default,,0000,0000,0000,,como podemos definir \Nesses dados analíticos?
Dialogue: 0,0:02:09.14,0:02:12.53,Default,,0000,0000,0000,,Dados analíticos são dados \Nque estão disponíveis
Dialogue: 0,0:02:12.53,0:02:15.70,Default,,0000,0000,0000,,para serem explorados, analisados.
Dialogue: 0,0:02:15.70,0:02:20.94,Default,,0000,0000,0000,,Eles vão responder questões de negócio,\Nquestões estratégicas da empresa,
Dialogue: 0,0:02:20.94,0:02:22.89,Default,,0000,0000,0000,,se bem explorados.
Dialogue: 0,0:02:22.89,0:02:27.05,Default,,0000,0000,0000,,Tem toda uma arquitetura \Ne um contexto por trás disso tudo,
Dialogue: 0,0:02:27.05,0:02:31.32,Default,,0000,0000,0000,,mas o final dele é responder\Nquestões da organização.
Dialogue: 0,0:02:31.32,0:02:32.85,Default,,0000,0000,0000,,Bacana, bacana.
Dialogue: 0,0:02:32.85,0:02:35.94,Default,,0000,0000,0000,,Em termos práticos, Bruno,\Npara o nosso aluno entender
Dialogue: 0,0:02:35.94,0:02:39.57,Default,,0000,0000,0000,,que isso vai fazer a diferença\Nlá no contexto corporativo mesmo,
Dialogue: 0,0:02:39.57,0:02:44.16,Default,,0000,0000,0000,,hoje, você ali na sua liderança, \Ngestão, na sua atuação com dados,
Dialogue: 0,0:02:44.16,0:02:48.47,Default,,0000,0000,0000,,em que momento você precisa ir lá\Ne acionar a sua ferramenta,
Dialogue: 0,0:02:48.47,0:02:51.74,Default,,0000,0000,0000,,a sua plataforma de análise de dados?
Dialogue: 0,0:02:51.74,0:02:54.24,Default,,0000,0000,0000,,Hoje nós utilizamos o dado
Dialogue: 0,0:02:54.24,0:02:57.81,Default,,0000,0000,0000,,para facilitar a vida \Ndo nosso time comercial.
Dialogue: 0,0:02:57.81,0:03:01.22,Default,,0000,0000,0000,,Então nós utilizamos esse dado analítico
Dialogue: 0,0:03:01.22,0:03:05.12,Default,,0000,0000,0000,,de uma maneira bem granular \Npara fazer predições
Dialogue: 0,0:03:05.12,0:03:08.39,Default,,0000,0000,0000,,e realmente melhorar a vida do comercial,
Dialogue: 0,0:03:08.39,0:03:11.59,Default,,0000,0000,0000,,fazendo com que ele \Nvisite uma loja correta,
Dialogue: 0,0:03:11.59,0:03:15.86,Default,,0000,0000,0000,,que ele tenha um índice\Nde assertividade no dia a dia dele.
Dialogue: 0,0:03:15.86,0:03:19.60,Default,,0000,0000,0000,,Então nós fazemos predições,\Nmodelos estatísticos,
Dialogue: 0,0:03:19.60,0:03:21.74,Default,,0000,0000,0000,,para poder melhorar a vida do comercial.
Dialogue: 0,0:03:23.07,0:03:29.09,Default,,0000,0000,0000,,Bruno, nós temos hoje uma série \Nde tecnologias, ferramentas, enfim,
Dialogue: 0,0:03:29.09,0:03:33.76,Default,,0000,0000,0000,,mas me parece que o DW\Né o coração de tudo isso, né?
Dialogue: 0,0:03:33.76,0:03:36.42,Default,,0000,0000,0000,,Como ele funciona?
Dialogue: 0,0:03:36.42,0:03:40.15,Default,,0000,0000,0000,,Vamos começar a mostrar ali \Npara o nosso aluno
Dialogue: 0,0:03:40.15,0:03:41.52,Default,,0000,0000,0000,,quais seriam os caminhos.
Dialogue: 0,0:03:41.52,0:03:43.52,Default,,0000,0000,0000,,Vou construir um Data Warehousing,
Dialogue: 0,0:03:43.52,0:03:46.68,Default,,0000,0000,0000,,preciso ter uma equipe \Ntécnica por trás disso?
Dialogue: 0,0:03:47.59,0:03:51.20,Default,,0000,0000,0000,,Como eu me organizo \Nnum projeto desse tipo?
Dialogue: 0,0:03:51.20,0:03:56.24,Default,,0000,0000,0000,,O DW, é importante sempre explorar.
Dialogue: 0,0:03:56.24,0:04:01.04,Default,,0000,0000,0000,,Antes de você sair fazendo \Na construção, para que ele vai servir,
Dialogue: 0,0:04:01.04,0:04:05.54,Default,,0000,0000,0000,,que respostas você precisa \Nobter através dos dados,
Dialogue: 0,0:04:05.54,0:04:10.37,Default,,0000,0000,0000,,quais são as especificidades de cada\Ndepartamento, e como você vai utilizar.
Dialogue: 0,0:04:10.37,0:04:14.09,Default,,0000,0000,0000,,Claro que você precisa \Nde uma equipe de negócio
Dialogue: 0,0:04:14.09,0:04:17.66,Default,,0000,0000,0000,,para auxiliar em toda essa \Nestrutura do Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:04:17.66,0:04:21.99,Default,,0000,0000,0000,,Para você conseguir transformar \Nos dados, colocar regras de negócio,
Dialogue: 0,0:04:21.99,0:04:24.22,Default,,0000,0000,0000,,você precisa de pessoas \Ncom um viés um pouco mais técnico
Dialogue: 0,0:04:24.22,0:04:27.47,Default,,0000,0000,0000,,para fazer a ingestão dessas informações.
Dialogue: 0,0:04:27.47,0:04:31.88,Default,,0000,0000,0000,,E sempre tem aquelas pessoas \Nque têm mais habilidade do UX,
Dialogue: 0,0:04:31.88,0:04:36.21,Default,,0000,0000,0000,,de prototipar, de montar \Nrelatórios, dashboards.
Dialogue: 0,0:04:36.21,0:04:40.22,Default,,0000,0000,0000,,Então é um caminho de construção\Nem relação ao profissional
Dialogue: 0,0:04:40.22,0:04:42.46,Default,,0000,0000,0000,,que tem oportunidade para todos
Dialogue: 0,0:04:42.46,0:04:45.10,Default,,0000,0000,0000,,Legal falarmos para o nosso \Naluno então, né, Bruno,
Dialogue: 0,0:04:45.10,0:04:50.32,Default,,0000,0000,0000,,que o DW é um conceito\Nque apoia a tomada de decisão.
Dialogue: 0,0:04:50.32,0:04:54.36,Default,,0000,0000,0000,,Em termos práticos, quando pensamos \Num Data Warehouse, o que temos ali dentro
Dialogue: 0,0:04:54.36,0:04:59.20,Default,,0000,0000,0000,,são KPIs de dimensões, não mais que isso.
Dialogue: 0,0:04:59.20,0:05:02.10,Default,,0000,0000,0000,,E isso vai ser sempre superimportante\Ndentro das empresas.
Dialogue: 0,0:05:02.10,0:05:07.24,Default,,0000,0000,0000,,Mas aí tem toda a questão \Ndo ferramental, do trilho de construção,
Dialogue: 0,0:05:07.24,0:05:11.51,Default,,0000,0000,0000,,do perfil profissional e tudo mais, \Npara materializar isso.
Dialogue: 0,0:05:11.51,0:05:12.91,Default,,0000,0000,0000,,Mas não é uma ferramenta, né?
Dialogue: 0,0:05:12.91,0:05:15.63,Default,,0000,0000,0000,,Não dá para dizer que é \Nsimplesmente uma ferramenta, né?
Dialogue: 0,0:05:16.75,0:05:21.55,Default,,0000,0000,0000,,E aí tem uma questão aqui de definição,\Nsó para não deixar o nosso aluno confuso
Dialogue: 0,0:05:21.55,0:05:25.50,Default,,0000,0000,0000,,quando ele se deparar com as buzzwords,\Ne os termos e tudo mais.
Dialogue: 0,0:05:25.50,0:05:30.31,Default,,0000,0000,0000,,Se eu coloco lá o "ing" no termo, \Nmuda alguma coisa?
Dialogue: 0,0:05:31.45,0:05:35.87,Default,,0000,0000,0000,,Apesar do nome ser praticamente \Nigual às definições,
Dialogue: 0,0:05:35.87,0:05:39.89,Default,,0000,0000,0000,,e se você ler literalmente \Né igual, mas é diferente.
Dialogue: 0,0:05:39.89,0:05:44.91,Default,,0000,0000,0000,,O Data Warehousing tem uma amplitude maior
Dialogue: 0,0:05:44.91,0:05:48.45,Default,,0000,0000,0000,,porque é a concepção lá desde o início,
Dialogue: 0,0:05:48.45,0:05:52.28,Default,,0000,0000,0000,,trazer os dados lá do transacional,
Dialogue: 0,0:05:52.28,0:05:55.89,Default,,0000,0000,0000,,daqueles sistemas de origem, \Ndo sistema financeiro,
Dialogue: 0,0:05:55.89,0:05:59.75,Default,,0000,0000,0000,,se for um supermercado,\No sistema que passa lá do caixa,
Dialogue: 0,0:05:59.75,0:06:04.76,Default,,0000,0000,0000,,e engloba até o processo da confecção\Nde um dashboard, de um relatório.
Dialogue: 0,0:06:05.60,0:06:10.33,Default,,0000,0000,0000,,Então vamos dizer que o Data \NWarehouse sem o ing no final
Dialogue: 0,0:06:10.33,0:06:12.100,Default,,0000,0000,0000,,é um subconjunto dentro desse processo.
Dialogue: 0,0:06:14.05,0:06:17.69,Default,,0000,0000,0000,,Ele é um ambiente dentro \Nde um banco de dados
Dialogue: 0,0:06:17.69,0:06:21.01,Default,,0000,0000,0000,,onde armazena essas \Ninformações de negócio.
Dialogue: 0,0:06:21.01,0:06:23.92,Default,,0000,0000,0000,,Então é um subconjunto\Nde todo esse processo.
Dialogue: 0,0:06:23.92,0:06:25.22,Default,,0000,0000,0000,,Bacana.
Dialogue: 0,0:06:25.22,0:06:30.15,Default,,0000,0000,0000,,E com o ing, aí é a esteira inteira, né?
Dialogue: 0,0:06:30.15,0:06:31.30,Default,,0000,0000,0000,,A esteira inteira.
Dialogue: 0,0:06:31.30,0:06:32.02,Default,,0000,0000,0000,,Perfeito.
Dialogue: 0,0:06:32.02,0:06:35.23,Default,,0000,0000,0000,,Se não prestarmos atenção,\Nnós confundimos, né,
Dialogue: 0,0:06:35.23,0:06:38.22,Default,,0000,0000,0000,,e de repente acha \Nque um é sinônimo do outro.
Dialogue: 0,0:06:38.22,0:06:42.64,Default,,0000,0000,0000,,Se não falar o ing no final, \Nno ouvido do brasileiro passa batido.
Dialogue: 0,0:06:42.64,0:06:43.57,Default,,0000,0000,0000,,Boa!
Dialogue: 0,0:06:44.47,0:06:48.99,Default,,0000,0000,0000,,Se você fosse hoje, Bruno, montar \Numa squad para compor um DW...
Dialogue: 0,0:06:48.99,0:06:52.02,Default,,0000,0000,0000,,Muitas organizações já tem \No seu Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:06:52.02,0:06:53.59,Default,,0000,0000,0000,,Temos feito o BI...
Dialogue: 0,0:06:53.59,0:06:56.92,Default,,0000,0000,0000,,Nasceu há boas décadas atrás.
Dialogue: 0,0:06:56.92,0:07:00.62,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando você pega, por exemplo,\No Bradesco, uma grande financeira,
Dialogue: 0,0:07:00.62,0:07:04.33,Default,,0000,0000,0000,,necessariamente eles já têm \Numa estrutura de tomada de decisão.
Dialogue: 0,0:07:04.33,0:07:07.93,Default,,0000,0000,0000,,De repente, se estivermos \Nfalando ali de uma startup,
Dialogue: 0,0:07:07.93,0:07:11.93,Default,,0000,0000,0000,,aí sim é uma empresa que está começando\Na fazer os seus registros transacionais
Dialogue: 0,0:07:11.93,0:07:13.90,Default,,0000,0000,0000,,e a compor a sua base analítica.
Dialogue: 0,0:07:13.90,0:07:16.63,Default,,0000,0000,0000,,Então vamos pensar num cenário mais novo.
Dialogue: 0,0:07:16.63,0:07:21.44,Default,,0000,0000,0000,,Se você estivesse ali na liderança\Nde uma squad, quem você traria?
Dialogue: 0,0:07:21.44,0:07:25.32,Default,,0000,0000,0000,,Qual é o perfil profissional\Npara atuar, na criação mesmo,
Dialogue: 0,0:07:25.32,0:07:28.35,Default,,0000,0000,0000,,de uma solução de Data Warehouse?
Dialogue: 0,0:07:28.35,0:07:31.89,Default,,0000,0000,0000,,Para mim, sempre existe a necessidade
Dialogue: 0,0:07:31.89,0:07:36.60,Default,,0000,0000,0000,,de antes de você realmente conceber\Ne prototipar toda a arquitetura,
Dialogue: 0,0:07:36.60,0:07:42.14,Default,,0000,0000,0000,,entender com os responsáveis,\Ncom a gestão mais executiva,
Dialogue: 0,0:07:42.14,0:07:46.73,Default,,0000,0000,0000,,o que a empresa busca através dos dados,
Dialogue: 0,0:07:46.73,0:07:49.30,Default,,0000,0000,0000,,para definirmos então que tipo de arquitetura.
Dialogue: 0,0:07:49.30,0:07:53.12,Default,,0000,0000,0000,,Se vamos partir para um DW,
Dialogue: 0,0:07:53.12,0:07:57.21,Default,,0000,0000,0000,,ou se a empresa vai fazer \Num investimento numa cloud,
Dialogue: 0,0:07:57.21,0:08:00.95,Default,,0000,0000,0000,,se vamos para um lake, se está \Ninteressado em minerar dados.
Dialogue: 0,0:08:00.95,0:08:04.15,Default,,0000,0000,0000,,Agora, se for realmente um Data Warehouse,
Dialogue: 0,0:08:04.15,0:08:08.77,Default,,0000,0000,0000,,com certeza muitas pessoas de negócio,
Dialogue: 0,0:08:08.77,0:08:11.24,Default,,0000,0000,0000,,um profissional de ingestão de dados,
Dialogue: 0,0:08:11.24,0:08:16.41,Default,,0000,0000,0000,,um profissional de negócio \Npara fazer todo o upstream,
Dialogue: 0,0:08:16.41,0:08:18.54,Default,,0000,0000,0000,,o levantamento de requisitos, né?
Dialogue: 0,0:08:19.90,0:08:23.03,Default,,0000,0000,0000,,E é importante ter um profissional\Npara fazer toda essa parte
Dialogue: 0,0:08:23.03,0:08:26.63,Default,,0000,0000,0000,,de montar a ingestão dessa informação,
Dialogue: 0,0:08:26.63,0:08:31.46,Default,,0000,0000,0000,,aquelas três letrinhas lá, de extração,\Ntransformação, e a carga de tudo isso.
Dialogue: 0,0:08:31.46,0:08:37.05,Default,,0000,0000,0000,,Então eu traria esses três tipos de perfis:\Numa pessoa relacionada ao negócio,
Dialogue: 0,0:08:37.05,0:08:39.92,Default,,0000,0000,0000,,uma pessoa que trabalha\Ncom ingestão de dados,
Dialogue: 0,0:08:39.92,0:08:43.96,Default,,0000,0000,0000,,para fazer toda essa parte \Nde arquitetura, das três letrinhas,
Dialogue: 0,0:08:43.96,0:08:45.66,Default,,0000,0000,0000,,que poderemos passar depois por elas,
Dialogue: 0,0:08:45.66,0:08:49.100,Default,,0000,0000,0000,,e alguém que tem habilidades de fazer\Na confecção de um dashboard,
Dialogue: 0,0:08:49.100,0:08:52.37,Default,,0000,0000,0000,,de construir relatórios, fazer estudos.
Dialogue: 0,0:08:53.10,0:08:54.14,Default,,0000,0000,0000,,Bacana.
Dialogue: 0,0:08:54.14,0:08:59.20,Default,,0000,0000,0000,,Então, no warehousing, nós \Ntemos levantamento de requisitos
Dialogue: 0,0:08:59.20,0:09:02.51,Default,,0000,0000,0000,,para responder as dores de negócio.
Dialogue: 0,0:09:02.51,0:09:07.24,Default,,0000,0000,0000,,Na modelagem, falando techniquêz, \Nnós chamamos de levantar os fatos,
Dialogue: 0,0:09:07.24,0:09:09.18,Default,,0000,0000,0000,,o que se quer saber, não é isso?
Dialogue: 0,0:09:09.18,0:09:12.18,Default,,0000,0000,0000,,E aí tem uma conexão muito \Ngrande com o negócio.
Dialogue: 0,0:09:12.18,0:09:14.60,Default,,0000,0000,0000,,Em paralelo a isso, \Nde repente um arquiteto...
Dialogue: 0,0:09:14.60,0:09:16.84,Default,,0000,0000,0000,,Hoje nós temos uma série de arquiteturas,
Dialogue: 0,0:09:16.84,0:09:21.26,Default,,0000,0000,0000,,Lambda, Kappa, tudo para tomada de decisão,
Dialogue: 0,0:09:21.26,0:09:24.70,Default,,0000,0000,0000,,malhas de dados, data mesh, \Ndata product, enfim.
Dialogue: 0,0:09:24.70,0:09:28.57,Default,,0000,0000,0000,,Ai talvez seja um papo\Npara um outro vídeo.
Dialogue: 0,0:09:28.57,0:09:31.94,Default,,0000,0000,0000,,Mas sem dúvida, \Num arquiteto ali para para olhar.
Dialogue: 0,0:09:31.94,0:09:32.97,Default,,0000,0000,0000,,Você falou do...
Dialogue: 0,0:09:32.97,0:09:34.54,Default,,0000,0000,0000,,Só recapitulando para o nosso aluno, né?
Dialogue: 0,0:09:34.54,0:09:38.60,Default,,0000,0000,0000,,Você falou do ETL, que é \Numa parte dolorida, né, Bruno?
Dialogue: 0,0:09:38.60,0:09:39.56,Default,,0000,0000,0000,,Porque tem...
Dialogue: 0,0:09:40.71,0:09:41.55,Default,,0000,0000,0000,,É...
Dialogue: 0,0:09:41.55,0:09:45.16,Default,,0000,0000,0000,,Limpeza, tratamento dos dados...
Dialogue: 0,0:09:45.16,0:09:46.10,Default,,0000,0000,0000,,Não é isso?
Dialogue: 0,0:09:46.10,0:09:47.36,Default,,0000,0000,0000,,É, é o trabalho sujo, né?
Dialogue: 0,0:09:48.18,0:09:49.78,Default,,0000,0000,0000,,Eu estou brincando, \Nnão é o trabalho sujo.
Dialogue: 0,0:09:51.38,0:09:52.89,Default,,0000,0000,0000,,Na verdade é uma profissão bem legal,
Dialogue: 0,0:09:52.89,0:09:56.29,Default,,0000,0000,0000,,um engenheiro de dados ali, que vai \Nfazer toda essa parte de ingestão.
Dialogue: 0,0:09:56.29,0:10:00.46,Default,,0000,0000,0000,,Ele vai capturar as informações\Ndos sistemas transacionais.
Dialogue: 0,0:10:00.46,0:10:03.33,Default,,0000,0000,0000,,E aí, com a ajuda dessas \Npessoas de negócio,
Dialogue: 0,0:10:03.33,0:10:06.85,Default,,0000,0000,0000,,ele vai aplicar todas as regras\Nque foram definidas
Dialogue: 0,0:10:06.85,0:10:12.51,Default,,0000,0000,0000,,e vai fazer o carregamento dessas informações\Npara dentro desse Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:10:12.51,0:10:18.81,Default,,0000,0000,0000,,Então ele move o engenho desse processo.
Dialogue: 0,0:10:18.81,0:10:21.50,Default,,0000,0000,0000,,E aí tem uma dor de qualidade de dados.
Dialogue: 0,0:10:21.50,0:10:25.93,Default,,0000,0000,0000,,Tem uma estatística\Nque diz que menos de 10%
Dialogue: 0,0:10:25.93,0:10:30.38,Default,,0000,0000,0000,,das bases de dados são, de fato,\Nconsideradas qualificadas hoje.
Dialogue: 0,0:10:31.16,0:10:35.57,Default,,0000,0000,0000,,Então nós temos essa esteira\Ncom tantos profissionais...
Dialogue: 0,0:10:35.57,0:10:40.10,Default,,0000,0000,0000,,É um superprojeto, e às vezes entra\Nsujeira, e sai sujeira colorida.
Dialogue: 0,0:10:40.10,0:10:42.38,Default,,0000,0000,0000,,Eu brinco com os alunos do outro lado,
Dialogue: 0,0:10:42.38,0:10:46.02,Default,,0000,0000,0000,,porque o dado não entra, \Nde fato, muito bem qualificado,
Dialogue: 0,0:10:46.02,0:10:50.49,Default,,0000,0000,0000,,e nessa fase do ETL, nós temos muita dificuldade
Dialogue: 0,0:10:50.49,0:10:53.49,Default,,0000,0000,0000,,de fazer o quality, o cleansing dos dados, né
Dialogue: 0,0:10:53.49,0:10:56.29,Default,,0000,0000,0000,,Qualidade de dados hoje já \Nnão é mais uma dor técnica.
Dialogue: 0,0:10:56.29,0:10:57.29,Default,,0000,0000,0000,,É uma dor de negócio.
Dialogue: 0,0:10:57.29,0:11:02.34,Default,,0000,0000,0000,,Porque se eu não consigo resolver, eu não\Nrespondo às minhas perguntas de negócio.
Dialogue: 0,0:11:02.34,0:11:09.08,Default,,0000,0000,0000,,Você brincou ali no começo, que é \Ntrabalho sujo porque é trabalhoso,
Dialogue: 0,0:11:09.08,0:11:10.87,Default,,0000,0000,0000,,mas é estratégico,
Dialogue: 0,0:11:10.87,0:11:15.41,Default,,0000,0000,0000,,essa fase de combinar, \Nagregar, calcular os dados
Dialogue: 0,0:11:15.41,0:11:18.01,Default,,0000,0000,0000,,e conseguir levá-los \Npara um nível que eles, de fato,
Dialogue: 0,0:11:18.01,0:11:20.97,Default,,0000,0000,0000,,respondam as perguntas\Ncom assertividade.
Dialogue: 0,0:11:20.97,0:11:23.08,Default,,0000,0000,0000,,Você, como gestor, sabe, né, Bruno?
Dialogue: 0,0:11:23.08,0:11:29.46,Default,,0000,0000,0000,,Se o meu DW não for bem preparado,\No gestor começa a burlar o sistema,
Dialogue: 0,0:11:29.46,0:11:31.89,Default,,0000,0000,0000,,e aí ele baixa aquilo no Excel,
Dialogue: 0,0:11:31.89,0:11:34.66,Default,,0000,0000,0000,,dá uma ajustada, vai no feeling,
Dialogue: 0,0:11:34.66,0:11:37.03,Default,,0000,0000,0000,,como eu brinquei\Naqui no início do nosso papo.
Dialogue: 0,0:11:37.100,0:11:40.08,Default,,0000,0000,0000,,As empresas não são data-driven, né?
Dialogue: 0,0:11:40.08,0:11:44.14,Default,,0000,0000,0000,,Elas tomam as decisões\Ne depois até enviesam os dados
Dialogue: 0,0:11:44.14,0:11:48.84,Default,,0000,0000,0000,,que é para dizer que tomou a decisão \Ncerta, quando deveria ser o contrário.
Dialogue: 0,0:11:48.84,0:11:52.44,Default,,0000,0000,0000,,Eu faço aquilo que o dado \Nme direciona a fazer.
Dialogue: 0,0:11:52.44,0:11:56.38,Default,,0000,0000,0000,,Mas que tudo isso está\Nnessa fase do ETL,
Dialogue: 0,0:11:56.38,0:12:00.78,Default,,0000,0000,0000,,que parece tão técnico, mas \Nque tem essa questão de qualidade
Dialogue: 0,0:12:00.78,0:12:04.01,Default,,0000,0000,0000,,que precisa ser pensada ali,\Ninclusive pela gestão do projeto, né?
Dialogue: 0,0:12:04.01,0:12:05.16,Default,,0000,0000,0000,,Total.
Dialogue: 0,0:12:05.83,0:12:10.29,Default,,0000,0000,0000,,Eu não vou falar que o quality é o principal.
Dialogue: 0,0:12:10.29,0:12:13.97,Default,,0000,0000,0000,,Eu acho que é o principal ofensor \Nsim, é o principal ofensor.
Dialogue: 0,0:12:13.97,0:12:15.76,Default,,0000,0000,0000,,Porque é igual o que você comentou.
Dialogue: 0,0:12:17.40,0:12:22.76,Default,,0000,0000,0000,,A informação vem com um nível \Nde tratamento mínimo
Dialogue: 0,0:12:22.76,0:12:27.68,Default,,0000,0000,0000,,e você pode organizar essas \Ninformações e tratar um campo nulo,
Dialogue: 0,0:12:27.68,0:12:31.85,Default,,0000,0000,0000,,de repente transformar ali\Nas cinco variáveis de São Paulo,
Dialogue: 0,0:12:31.85,0:12:37.39,Default,,0000,0000,0000,,São Paulo com "S", São Paulo só com o "SP",\Ne tratar essas informações.
Dialogue: 0,0:12:37.39,0:12:41.12,Default,,0000,0000,0000,,Mas, por muitas vezes,\Nvocê não consegue identificar
Dialogue: 0,0:12:41.12,0:12:43.100,Default,,0000,0000,0000,,se existe um padrão errado\Nde informação lá dentro.
Dialogue: 0,0:12:45.13,0:12:49.23,Default,,0000,0000,0000,,Por exemplo, eu posso \Ndizer que numa coluna
Dialogue: 0,0:12:49.23,0:12:52.80,Default,,0000,0000,0000,,deve vir uma descrição de 20 caracteres.
Dialogue: 0,0:12:53.84,0:12:58.31,Default,,0000,0000,0000,,E ali é uma é uma coluna para ver\No modelo de um veículo,
Dialogue: 0,0:12:58.31,0:13:00.14,Default,,0000,0000,0000,,mas de repente vem o nome de uma cidade.
Dialogue: 0,0:13:01.28,0:13:06.72,Default,,0000,0000,0000,,É muito difícil o quality identificar \Nalgumas coisas que vêm da origem.
Dialogue: 0,0:13:06.72,0:13:09.24,Default,,0000,0000,0000,,Você até consegue identificar, né?
Dialogue: 0,0:13:10.15,0:13:15.39,Default,,0000,0000,0000,,Então é um trabalho que realmente, \Nna concepção do upstream ,
Dialogue: 0,0:13:15.39,0:13:20.23,Default,,0000,0000,0000,,toda a parte ali \Nda montagem da arquitetura,
Dialogue: 0,0:13:20.23,0:13:23.50,Default,,0000,0000,0000,,tem que se pensar\Nnessas questões de quality
Dialogue: 0,0:13:23.50,0:13:28.51,Default,,0000,0000,0000,,para começar realmente a transformar \Nisso num dado de qualidade.
Dialogue: 0,0:13:29.77,0:13:34.47,Default,,0000,0000,0000,,É muito difícil 100% \Ndas informações estarem...
Dialogue: 0,0:13:34.47,0:13:35.98,Default,,0000,0000,0000,,Estamos usando um exemplo de banco,
Dialogue: 0,0:13:35.98,0:13:41.75,Default,,0000,0000,0000,,que tem mais de 90 sistemas \Ntransacionais, e nem tudo se conversa...
Dialogue: 0,0:13:41.75,0:13:43.97,Default,,0000,0000,0000,,Igual eu comentei aqui,
Dialogue: 0,0:13:43.97,0:13:47.82,Default,,0000,0000,0000,,um sistema coloca a cidade
Dialogue: 0,0:13:47.82,0:13:49.99,Default,,0000,0000,0000,,de um jeito e um outro sistema de outro.
Dialogue: 0,0:13:49.99,0:13:52.14,Default,,0000,0000,0000,,Você consegue fazer essas correções.
Dialogue: 0,0:13:52.14,0:13:58.24,Default,,0000,0000,0000,,Mas se existe um problema \Nna articulação dos dados,
Dialogue: 0,0:13:58.24,0:14:02.08,Default,,0000,0000,0000,,um campo texto aonde alguém \Npode errar alguma coisa,
Dialogue: 0,0:14:02.08,0:14:04.51,Default,,0000,0000,0000,,é bastante sensível,\Né bem complicado.
Dialogue: 0,0:14:04.51,0:14:06.90,Default,,0000,0000,0000,,Eu acho que esse é o maior \Nofensor dentro de um DW.
Dialogue: 0,0:14:06.90,0:14:09.75,Default,,0000,0000,0000,,Bom ponto, é um super desafio, né?
Dialogue: 0,0:14:09.75,0:14:14.85,Default,,0000,0000,0000,,E aí você falou que depois da camada\Nde consumo tem ali um analista de BI,
Dialogue: 0,0:14:14.85,0:14:20.34,Default,,0000,0000,0000,,talvez seja esse o melhor nome,\Npara construir DataViz.
Dialogue: 0,0:14:20.34,0:14:25.33,Default,,0000,0000,0000,,Você mencionou UX, porque tem um pouco \Nde como eu crio ali o meu storytelling,
Dialogue: 0,0:14:25.33,0:14:28.52,Default,,0000,0000,0000,,como eu capto as questões \Nmais cognitivas, né,
Dialogue: 0,0:14:28.52,0:14:30.21,Default,,0000,0000,0000,,para onde as pessoas olham,
Dialogue: 0,0:14:30.21,0:14:33.54,Default,,0000,0000,0000,,o que chama a atenção,\No uso de cores e tudo mais.
Dialogue: 0,0:14:33.54,0:14:36.81,Default,,0000,0000,0000,,Isso é superimportante, é digno \Nde uma disciplina inteira, né?
Dialogue: 0,0:14:37.47,0:14:41.14,Default,,0000,0000,0000,,E de repente, Bruno, também\Num pouco de analytics ali,
Dialogue: 0,0:14:41.14,0:14:43.28,Default,,0000,0000,0000,,no sentido mais estatístico mesmo.
Dialogue: 0,0:14:43.28,0:14:45.88,Default,,0000,0000,0000,,Cabe ali uma correlação estatística,
Dialogue: 0,0:14:45.88,0:14:50.59,Default,,0000,0000,0000,,uma estatística mais \Ndescritiva, até preditiva, né?
Dialogue: 0,0:14:50.59,0:14:54.54,Default,,0000,0000,0000,,Dá para começar a fazer\Nalgumas combinações de KPIs, né?
Dialogue: 0,0:14:54.54,0:14:57.33,Default,,0000,0000,0000,,Sim, e dá para explorar realmente.
Dialogue: 0,0:14:57.33,0:15:01.63,Default,,0000,0000,0000,,Além da análise descritiva,
Dialogue: 0,0:15:01.63,0:15:06.35,Default,,0000,0000,0000,,dependendo da granularidade de dados,
Dialogue: 0,0:15:06.35,0:15:09.42,Default,,0000,0000,0000,,você realmente consegue \Nfazer algum tipo de predição,
Dialogue: 0,0:15:09.42,0:15:15.50,Default,,0000,0000,0000,,começar a trabalhar um dashboard \Ncom uma análise diagnóstica,
Dialogue: 0,0:15:15.50,0:15:20.65,Default,,0000,0000,0000,,criar correlação, fazer algumas análises \Ne estudos de churn, por exemplo.
Dialogue: 0,0:15:20.65,0:15:21.76,Default,,0000,0000,0000,,Legal.
Dialogue: 0,0:15:21.76,0:15:25.03,Default,,0000,0000,0000,,E em cima do UX, é muito importante, né?
Dialogue: 0,0:15:25.03,0:15:27.80,Default,,0000,0000,0000,,Toda essa estrutura \Ntem que sair lá na frente
Dialogue: 0,0:15:27.80,0:15:30.73,Default,,0000,0000,0000,,em algo que faça sentido \Npara quem vai ler.
Dialogue: 0,0:15:30.73,0:15:34.70,Default,,0000,0000,0000,,Então o UX hoje, a parte de UI também,
Dialogue: 0,0:15:34.70,0:15:39.40,Default,,0000,0000,0000,,estão presentes nos profissionais\Nque trabalham com DataViz
Dialogue: 0,0:15:39.40,0:15:43.54,Default,,0000,0000,0000,,para achar a melhor maneira\Nde divulgar essa informação
Dialogue: 0,0:15:43.54,0:15:46.82,Default,,0000,0000,0000,,para melhorar a leitura \Nde quem vai consumir o dado.
Dialogue: 0,0:15:46.82,0:15:49.45,Default,,0000,0000,0000,,E se você estivesse começando \Na sua carreira agora,
Dialogue: 0,0:15:49.45,0:15:52.02,Default,,0000,0000,0000,,querendo entrar no clubinho dos dados...
Dialogue: 0,0:15:52.02,0:15:54.02,Default,,0000,0000,0000,,Não sei se é um clube fechado ou não.
Dialogue: 0,0:15:54.02,0:15:55.26,Default,,0000,0000,0000,,Aí é você que me diz, tá?
Dialogue: 0,0:15:56.29,0:15:57.85,Default,,0000,0000,0000,,Por onde que você começaria?
Dialogue: 0,0:15:57.85,0:16:03.24,Default,,0000,0000,0000,,Porque falamos de arquiteto, \Nde engenheiro, de analista, de UX.
Dialogue: 0,0:16:03.24,0:16:04.38,Default,,0000,0000,0000,,Muitos caminhos, né?
Dialogue: 0,0:16:04.38,0:16:09.20,Default,,0000,0000,0000,,Mas eu imagino que tem aí\Num caminho mais fácil de entrar.
Dialogue: 0,0:16:09.20,0:16:11.46,Default,,0000,0000,0000,,Porque talvez a arquitetura não seja, né?
Dialogue: 0,0:16:11.46,0:16:13.73,Default,,0000,0000,0000,,A arquitetura é uma visão mais holística,
Dialogue: 0,0:16:13.73,0:16:15.71,Default,,0000,0000,0000,,Já tem que ter alguma bagagem de carreira.
Dialogue: 0,0:16:16.88,0:16:19.34,Default,,0000,0000,0000,,Dê uma dica aí para o nosso aluno começar.
Dialogue: 0,0:16:19.34,0:16:22.45,Default,,0000,0000,0000,,Eu vou dar uma dica prática,
Dialogue: 0,0:16:22.45,0:16:24.95,Default,,0000,0000,0000,,que, na verdade, é \Na minha própria experiência,
Dialogue: 0,0:16:24.95,0:16:30.32,Default,,0000,0000,0000,,que foi trabalhando com dados\Nvoltado para negócio,
Dialogue: 0,0:16:30.32,0:16:31.94,Default,,0000,0000,0000,,aquele cara que faz o upstream.
Dialogue: 0,0:16:31.94,0:16:35.52,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando você se senta \Nao lado de um engenheiro
Dialogue: 0,0:16:35.52,0:16:40.53,Default,,0000,0000,0000,,para você passar todas aquelas regras \Ne ajudá-lo a criar uma arquitetura,
Dialogue: 0,0:16:40.53,0:16:42.33,Default,,0000,0000,0000,,porque ele não cria sozinho,
Dialogue: 0,0:16:42.33,0:16:45.77,Default,,0000,0000,0000,,ele precisa da sua ajuda\Npara definir os melhores caminhos.
Dialogue: 0,0:16:45.77,0:16:49.76,Default,,0000,0000,0000,,você começa a ter visão \Ndesses dois processos,
Dialogue: 0,0:16:49.76,0:16:53.96,Default,,0000,0000,0000,,um processo mais técnico\Ne um processo de negócio,
Dialogue: 0,0:16:53.96,0:16:57.18,Default,,0000,0000,0000,,que é o que realmente \Nfalta no mercado, né,
Dialogue: 0,0:16:57.18,0:17:00.25,Default,,0000,0000,0000,,pessoas que não têm\Nsó um viés técnico,
Dialogue: 0,0:17:00.25,0:17:03.79,Default,,0000,0000,0000,,que é excelente quando uma pessoa \Nexecuta a parte técnica,
Dialogue: 0,0:17:03.79,0:17:08.36,Default,,0000,0000,0000,,mas se ela tem o feeling\Nde negócio, ela consegue
Dialogue: 0,0:17:08.36,0:17:12.77,Default,,0000,0000,0000,,entrar em caminhos e tomar \Ndecisões bem interessantes.
Dialogue: 0,0:17:12.77,0:17:17.57,Default,,0000,0000,0000,,Então eu começaria como eu\Ncomecei, com a parte de negócio
Dialogue: 0,0:17:17.57,0:17:19.38,Default,,0000,0000,0000,,na construção de um Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:17:19.38,0:17:21.40,Default,,0000,0000,0000,,Boa dica, né, é um bom começo.
Dialogue: 0,0:17:21.40,0:17:24.10,Default,,0000,0000,0000,,Aliás, tivemos uma onda recente...
Dialogue: 0,0:17:24.10,0:17:28.49,Default,,0000,0000,0000,,Não é muito a minha praia, mas eu vou \Narriscar falar aqui do "dev full stack"...
Dialogue: 0,0:17:29.75,0:17:32.05,Default,,0000,0000,0000,,Que é aquele profissional\Nback-end, front-end...
Dialogue: 0,0:17:32.05,0:17:33.05,Default,,0000,0000,0000,,Full, né?
Dialogue: 0,0:17:33.05,0:17:35.51,Default,,0000,0000,0000,,E eu tenho percebido,\Ne não sei se você percebe,
Dialogue: 0,0:17:35.51,0:17:38.49,Default,,0000,0000,0000,,esse mesmo movimento no contexto de dados.
Dialogue: 0,0:17:38.49,0:17:42.63,Default,,0000,0000,0000,,Agora nós temos um analytics engineer,
Dialogue: 0,0:17:42.63,0:17:46.97,Default,,0000,0000,0000,,que me parece que é essa fusão\Ndesse profissional de análise de dados,
Dialogue: 0,0:17:46.97,0:17:50.78,Default,,0000,0000,0000,,que entende de Python,\Nque entende também de SQL,
Dialogue: 0,0:17:50.78,0:17:55.07,Default,,0000,0000,0000,,mas que se vira bem \Nno desenvolvimento, se precisar,
Dialogue: 0,0:17:55.07,0:17:58.70,Default,,0000,0000,0000,,para além da análise e da consulta\Ninterativa dos dados.
Dialogue: 0,0:17:58.70,0:18:03.94,Default,,0000,0000,0000,,Se precisar montar uma esteira, fazer \Nefetivamente a engenharia, ele consegue.
Dialogue: 0,0:18:03.94,0:18:07.35,Default,,0000,0000,0000,,Ele consegue estar nos dois momentos,\Nna engenharia e na análise dos dados.
Dialogue: 0,0:18:07.35,0:18:11.41,Default,,0000,0000,0000,,Talvez seja uma uma tendência\Npara o nosso aluno olhar também.
Dialogue: 0,0:18:11.41,0:18:13.36,Default,,0000,0000,0000,,E na camada executiva?
Dialogue: 0,0:18:13.36,0:18:16.63,Default,,0000,0000,0000,,Estamos falando ali no técnico,\Nolhando para o negócio,
Dialogue: 0,0:18:16.63,0:18:19.38,Default,,0000,0000,0000,,quais são as preocupações\Nna camada executiva?
Dialogue: 0,0:18:19.38,0:18:21.40,Default,,0000,0000,0000,,Às vezes até quando vamos montar um dash,
Dialogue: 0,0:18:21.40,0:18:25.22,Default,,0000,0000,0000,,temos que nos perguntar se é \Nmais tático, se é mais executivo.
Dialogue: 0,0:18:26.38,0:18:32.01,Default,,0000,0000,0000,,É importante porque o nível executivo \Ntem algumas necessidades.
Dialogue: 0,0:18:32.01,0:18:38.08,Default,,0000,0000,0000,,Diferente de dashboards voltados \Npara o operacional, para o tático,
Dialogue: 0,0:18:38.08,0:18:42.22,Default,,0000,0000,0000,,ele precisa de respostas \Nnum período curto
Dialogue: 0,0:18:42.22,0:18:46.45,Default,,0000,0000,0000,,de tempo de execução\Ndessas informações,
Dialogue: 0,0:18:46.45,0:18:51.16,Default,,0000,0000,0000,,e de indicadores estratégicos onde \Nele possa tomar uma decisão rápida
Dialogue: 0,0:18:51.16,0:18:53.42,Default,,0000,0000,0000,,sem precisar fazer grandes leituras.
Dialogue: 0,0:18:54.60,0:18:58.13,Default,,0000,0000,0000,,Costumamos falar que tem que ter\Num storytelling, todo um contexto.
Dialogue: 0,0:18:58.13,0:19:00.37,Default,,0000,0000,0000,,Tem que ter também \Npara a camada executiva,
Dialogue: 0,0:19:00.37,0:19:01.84,Default,,0000,0000,0000,,mas uma coisa muito mais enxuta,
Dialogue: 0,0:19:01.84,0:19:04.84,Default,,0000,0000,0000,,onde ele bata o olho\Ne consiga tomar uma ação.
Dialogue: 0,0:19:04.84,0:19:05.88,Default,,0000,0000,0000,,Sim, sim.
Dialogue: 0,0:19:05.88,0:19:11.41,Default,,0000,0000,0000,,Em contrapartida, de repente,\No período histórico deva ser maior,
Dialogue: 0,0:19:11.41,0:19:13.77,Default,,0000,0000,0000,,mais resumido, mas um período histórico maior,
Dialogue: 0,0:19:13.77,0:19:16.75,Default,,0000,0000,0000,,se estivermos falando\Nde um planejamento mais estratégico, né?
Dialogue: 0,0:19:16.75,0:19:19.30,Default,,0000,0000,0000,,Eu percebo que, no tático, no operacional,
Dialogue: 0,0:19:19.30,0:19:22.66,Default,,0000,0000,0000,,eu estou olhando muito para a minha \Nesteira ali, para o meu dia a dia,
Dialogue: 0,0:19:22.66,0:19:24.83,Default,,0000,0000,0000,,é pensar no amanhã, de repente é um...
Dialogue: 0,0:19:25.65,0:19:26.54,Default,,0000,0000,0000,,- Eu não quero que tenha uma...\N- Um monitoramento, né?
Dialogue: 0,0:19:26.54,0:19:28.88,Default,,0000,0000,0000,,Isso. Eu não quero que tenha \Numa quebra de estoque,
Dialogue: 0,0:19:28.88,0:19:31.87,Default,,0000,0000,0000,,então eu estou olhando para as minhas \Ncompras da semana que vem.
Dialogue: 0,0:19:31.87,0:19:32.47,Default,,0000,0000,0000,,E é isso.
Dialogue: 0,0:19:32.47,0:19:35.04,Default,,0000,0000,0000,,Agora, quando eu estou \Nfalando da camada executiva,
Dialogue: 0,0:19:35.04,0:19:38.76,Default,,0000,0000,0000,,de repente é o meu planejamento anual,
Dialogue: 0,0:19:38.76,0:19:43.28,Default,,0000,0000,0000,,ou eu estou norteando os próximos \Nanos ali da minha organização,
Dialogue: 0,0:19:43.28,0:19:46.75,Default,,0000,0000,0000,,e aí eu tenho que, de repente, olhar\Npara um período histórico um pouco maior.
Dialogue: 0,0:19:46.75,0:19:53.06,Default,,0000,0000,0000,,Pode ser o caso também para diferenciarmos \Num pouco o estratégico do tático.
Dialogue: 0,0:19:53.06,0:19:55.02,Default,,0000,0000,0000,,Gente, papo superbom.
Dialogue: 0,0:19:55.02,0:19:59.66,Default,,0000,0000,0000,,Começamos aqui conceituando\No mundo de Business Intelligence.
Dialogue: 0,0:19:59.66,0:20:01.60,Default,,0000,0000,0000,,O Bruno trouxe aspectos de negócio.
Dialogue: 0,0:20:01.60,0:20:04.64,Default,,0000,0000,0000,,Aliás, a dica do Bruno \Nfoi começar por negócio
Dialogue: 0,0:20:04.64,0:20:07.98,Default,,0000,0000,0000,,e depois abarcar ali a parte técnica.
Dialogue: 0,0:20:07.98,0:20:11.14,Default,,0000,0000,0000,,E agora, como tudo \No que é bom dura pouco,
Dialogue: 0,0:20:11.14,0:20:15.86,Default,,0000,0000,0000,,para fecharmos aqui\Na nossa conversa, dicas, dicas.
Dialogue: 0,0:20:15.86,0:20:19.22,Default,,0000,0000,0000,,Tem alguma dica preciosa de estudo, \Nde caminhos, para o nosso aluno
Dialogue: 0,0:20:19.22,0:20:23.17,Default,,0000,0000,0000,,que está entrando nesse\Nmundo da tomada de decisão?
Dialogue: 0,0:20:25.53,0:20:30.50,Default,,0000,0000,0000,,A minha percepção, não só para as pessoas \Nque já já trabalham com isso,
Dialogue: 0,0:20:30.50,0:20:33.13,Default,,0000,0000,0000,,mas que estão entrando na área,
Dialogue: 0,0:20:33.13,0:20:37.57,Default,,0000,0000,0000,,é começar a olhar a tipos de arquiteturas\Ne de propostas diferentes
Dialogue: 0,0:20:37.57,0:20:41.15,Default,,0000,0000,0000,,de como disponibilizar o dado, \Nigual a professora Tassiama falou,
Dialogue: 0,0:20:41.15,0:20:45.61,Default,,0000,0000,0000,,de Data Mesh, de várias outras ferramentas
Dialogue: 0,0:20:45.61,0:20:50.70,Default,,0000,0000,0000,,voltadas para cloud, lakehouse, data lake,
Dialogue: 0,0:20:50.70,0:20:56.41,Default,,0000,0000,0000,,para realmente saber \Nque universo você quer ir,
Dialogue: 0,0:20:56.41,0:20:59.59,Default,,0000,0000,0000,,se é um universo também\Nde mineração de dados.
Dialogue: 0,0:20:59.59,0:21:02.76,Default,,0000,0000,0000,,Se você tem um viés mais \Nmatemático, estatístico,
Dialogue: 0,0:21:02.76,0:21:06.30,Default,,0000,0000,0000,,e gosta de explorar, minerar\Nesse dado, também é um caminho.
Dialogue: 0,0:21:06.30,0:21:09.33,Default,,0000,0000,0000,,É um caminho não tão recente, mas recente
Dialogue: 0,0:21:09.33,0:21:12.00,Default,,0000,0000,0000,,em relação à toda essa \Nestruturação de dados,
Dialogue: 0,0:21:12.00,0:21:13.62,Default,,0000,0000,0000,,porque estamos falando de Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:21:13.62,0:21:19.36,Default,,0000,0000,0000,,E hoje, a concepção do Data Warehouse,\No que estamos falando aqui,
Dialogue: 0,0:21:19.36,0:21:24.01,Default,,0000,0000,0000,,das profissões e dos métodos\Nde como criar toda arquitetura,
Dialogue: 0,0:21:24.01,0:21:27.42,Default,,0000,0000,0000,,é importante para quem está \Nquerendo entrar na área
Dialogue: 0,0:21:27.42,0:21:31.62,Default,,0000,0000,0000,,enxergar o cenário como um todo,\Nporque existem várias possibilidades,
Dialogue: 0,0:21:31.62,0:21:35.63,Default,,0000,0000,0000,,além do Data Warehouse, né, \Noutras estruturas,
Dialogue: 0,0:21:35.63,0:21:40.61,Default,,0000,0000,0000,,mas estruturas que você acaba fazendo \Num formato híbrido com Data Warehouse.
Dialogue: 0,0:21:40.61,0:21:45.49,Default,,0000,0000,0000,,E você pode entrar num outro viés,
Dialogue: 0,0:21:45.49,0:21:47.76,Default,,0000,0000,0000,,matemático, estático,
Dialogue: 0,0:21:47.76,0:21:50.80,Default,,0000,0000,0000,,que trabalha essas informações \Nolhando para frente,
Dialogue: 0,0:21:50.80,0:21:54.31,Default,,0000,0000,0000,,criando predições,\Ncriando prescrições.
Dialogue: 0,0:21:54.31,0:21:57.91,Default,,0000,0000,0000,,É um mundo muito vasto,\Nmuito vasto mesmo.
Dialogue: 0,0:21:57.91,0:22:02.08,Default,,0000,0000,0000,,Então, quando for estudar, olha \Nno todo em relação ao dado
Dialogue: 0,0:22:02.08,0:22:04.42,Default,,0000,0000,0000,,para você enxergar onde \Nvocê se encaixa melhor.
Dialogue: 0,0:22:04.42,0:22:06.44,Default,,0000,0000,0000,,Fantástico, Bruno.
Dialogue: 0,0:22:06.44,0:22:08.86,Default,,0000,0000,0000,,Gente, só esses últimos \Ntermos que ele usou...
Dialogue: 0,0:22:08.86,0:22:14.10,Default,,0000,0000,0000,,Ele falou de product, lake house,\Narquiteturas híbridas...
Dialogue: 0,0:22:14.10,0:22:16.56,Default,,0000,0000,0000,,Já dá horas aí,\Npara não dizer anos, de estudo.
Dialogue: 0,0:22:16.56,0:22:20.24,Default,,0000,0000,0000,,Então dicas boas para vocês\Nse aprofundarem ainda mais aqui
Dialogue: 0,0:22:20.24,0:22:22.57,Default,,0000,0000,0000,,no nosso conteúdo.
Dialogue: 0,0:22:22.57,0:22:25.29,Default,,0000,0000,0000,,É importante dizer, pessoal,\Nque às vezes nós falamos DW,
Dialogue: 0,0:22:25.29,0:22:30.41,Default,,0000,0000,0000,,e isso soa como algo antigo, porque,\Nde fato, nós fazemos isso há muito tempo.
Dialogue: 0,0:22:30.41,0:22:36.89,Default,,0000,0000,0000,,Agora, é o seguinte: \Nas tecnologias passam, né,
Dialogue: 0,0:22:36.89,0:22:39.65,Default,,0000,0000,0000,,e às vezes eu até sinto \Na TI muito cíclica.
Dialogue: 0,0:22:39.65,0:22:44.46,Default,,0000,0000,0000,,Descentraliza, centraliza, \Nvai de um extremo a outro,
Dialogue: 0,0:22:44.46,0:22:45.59,Default,,0000,0000,0000,,num contexto de agilidade.
Dialogue: 0,0:22:45.59,0:22:47.17,Default,,0000,0000,0000,,Está tudo muito rápido.
Dialogue: 0,0:22:47.17,0:22:50.43,Default,,0000,0000,0000,,Temos abarcado aí\Nmuitas techs modernas.
Dialogue: 0,0:22:50.43,0:22:52.84,Default,,0000,0000,0000,,Estão às vezes você estuda uma ferramenta,
Dialogue: 0,0:22:52.84,0:22:54.67,Default,,0000,0000,0000,,ano que vem já é outra.
Dialogue: 0,0:22:54.67,0:22:56.96,Default,,0000,0000,0000,,Mas quando falamos de conceitos,
Dialogue: 0,0:22:56.96,0:23:00.42,Default,,0000,0000,0000,,de tomada de decisão, \Nde planejamento,
Dialogue: 0,0:23:00.42,0:23:03.78,Default,,0000,0000,0000,,isso é perene, é contemporâneo, não passa.
Dialogue: 0,0:23:03.78,0:23:07.95,Default,,0000,0000,0000,,Então, estudar Data Warehouse \Nno sentido de pensar no negócio
Dialogue: 0,0:23:07.95,0:23:11.29,Default,,0000,0000,0000,,e como eu trabalho os meus KPIs \Npara tomada de decisão,
Dialogue: 0,0:23:11.29,0:23:13.31,Default,,0000,0000,0000,,é algo que te empodera para a carreira,
Dialogue: 0,0:23:13.31,0:23:16.60,Default,,0000,0000,0000,,e vale super a pena você continuar \Ninvestindo nesse assunto.