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A Origem de Tudo!

publicado por Jaison Silva Sacramento

Há algum tempo entramos numa era o qual os dados são os ativos mais valiosos de uma corporação, sem eles não é possível vender a farinha trigo que será usada para fabricar aquela deliciosa coxinha que você costuma compra na padaria ou lanchonete do seu bairro.

Grandes empresas, principalmente do setor de tecnologia da informação tem transformado os dados em pepitas de ouro, ou seja, um conjunto de dados pode valer uma fortuna dependendo da forma que ele é trabalhado, imagina uma lista de pessoas e empresas com diversos atributos pessoais, quanto não pode garimpar dessa informação?

Apesar de estarmos diante de um cenário mundial de proteção ao acesso da informação, isso não dificulta a utilização correta dos dados para que possa melhorar a performance empresarial e a vida das pessoas, mas para que se tenha sucesso nessa seara, é necessário iniciar pelo conceito básico da ciência que envolve a manipulação da informação, fala-se muito hoje em Big Data, Data Science, Data Visualization, etc.

Mas há questões que tem afligido a psique humana de diversos profissionais da área de tecnologia da informação e, mais especificamente de Business Intelligence; se estamos numa era de Ciências de Dados e Big Data, por que a maioria das empresas tem dificuldade para tomar decisões e crescer no mundo empresarial? O objetivo do Big Data e Ciência de Dados não é mostrar aquele conhecimento o qual muita das vezes está oculto e não pode ser visto por outras ferramentas?

Deparamos com uma situação que essa dúvida está a gritar em nossos ouvidos, estamos na era da informação e do conhecimento, mas as empresas não têm conhecimento da sua capacidade produtivo, do perfil do seu funcionário, de como melhorar as vendas etc.

Mas porque estamos passando por isso, acredito na minha humilde opinião, fazendo uso das palavras de um personagem de nossa política, “não sabemos fazer uma regra de 3 simples” como é que vamos compreender ás informações geradas por soluções de Big Data e Data Science, se pecamos feio na construção de Data Warehouse e soluções de Business Intelligence?

Objetivo desse artigo não é favorecer o conceito ou a tecnologia A ou B, o foco e levar o leitor que como eu trabalha nessa área, que temos uma carência absurda de pessoas (não técnicas) que tenha a capacidade mínima de fazer uso das informações que são geradas por toda essa parafernália (sopas de letras de TI), que tecnologia proporciona para míseros mortais.

Lembre-se que objetivo da informação é gerar o conhecimento e o conhecimento gera a solução para todos os problemas, mas não há informação, se não houve dados corretamente trabalhados, seja em Big Data, Data Science ou Business Intelligence, para que esse mundo e o nosso país possa crescer, é preciso que as pessoas que trabalham com dados, comecem a se conscientizar, para gerar informação de valor agregado tanto na esfera pública como privada, e assim os demais mortais tenham educação de qualidade (por que BI/Big Data, tem o censo correto, por município) que os hospitais tenham leitos para atender a demanda de pacientes(pois Big Data processa essa informação de capacidade e demanda de diversas origens), que naquele determinado município possa abrir uma nova empresa, o qual vai gerar empregos para milhares de pessoas, afinal estamos na casa de 13.2 (milhões de desempregados, segundo IBGE).

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Autor

Graduando em Matemática Aplicada e Computacional (UNINTER),Graduado em Ciências Contábeis (UNICID), Graduado em Teologia (FATIN), Pós-Graduado em Engenharia de Sistemas (ESAB), Pós-Graduado em Data Warehouse e Business Intelligence (AVM), Pós-Graduado em Estatística Aplicada (UNIDERP). Contador registrado no CRC-SP, profissional certificado em Microsoft Business Intelligence desde 2010, atuação desde 1997 como profissional de tecnologia da informação com experiência em diversos projetos. Experiência em análise e levantamento de requisitos, modelagem de dados de soluções de Microsoft Business Intelligence, modelagem e desenvolvimento de soluções de Big Data e Data Science utilizando soluções Microsoft Azure Data Lake, Databricks (Apache Spark), Machine Learning, Hadoop, Data Factory. Desenvolvimento de soluções Business Intelligence utilizando Microsoft SQL Server com recursos de Self-Service BI, utilizando SharePoint, SSAS, SSRS, SSIS, Power View, Power MAP, Power BI, Data Mining. Experiência em implementação de soluções de Cloud Computing Microsoft Azure, Office 365.

Jaison Silva Sacramento

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