Esta é a Executive Summary, a nossa newsletter para executivos e líderes que gostam de contar com uma curadoria de conteúdo e preferem um formato para ser consumido de maneira objetiva.
Na newsletter de hoje temos 3 tendências muito interessantes para suas estratégias de transformação digital:
Tendência 01/03
Produtos de Dados
O que são?
Entender a diferença entre projeto e produto pode ajudar a melhor gerenciar os produtos de dados que uma empresa possui.
Por que isto é interessante?
Para cultivar uma cultura data-driven corporativa.
Como posso colocar em prática?
O post do Itaú sobre o assunto em seu Medium é muito interessante.
Tendência 02/03
Seriam as plataformas de “Self Service BI” uma miragem?
O que é?
Embora pareça fornecer uma visão clara sobre seu significado, a expressão “Self Service BI” não é tão clara assim na prática. Poucas ferramentas (se é que existem), podem de fato ser “Self Service” para os key users corporativos que não são técnicos.
Por que isto é interessante?
A saída para este aparente paradoxo é que as equipes devem investir em possuir analistas de dados em seus times, afim de auxiliar o business a identificar e construir as métricas mais adequeadas.
Como posso colocar em prática?
Este artigo na KDNuggets traz uma dissertação (não exaustiva) sobre o tema.
Tendência 03/03
Data Drifting
O que é?
Um modelo de machine learning, ao ser treinado, está identificando um padrão nos dados apresentados. Ao ser colocado em produção, é comum que o padrão existente em treinamento comece a mudar, devido a própria natureza dos negócios, com isso o modelo perde sua eficácia.
Por que isto é interessante?
Criar bons modelos de machine learning e integrá-los de maneira efetiva em produtos ou processos é um trabalho desafiador. Mas o não monitoramento de Data Drifting ao colocar o modelo em produção pode resultar em perdas para o negócio.
Como posso colocar em prática?
O modelo precisa ser monitorado e, se necessário, retreinado. Neste aritgo, discultem-se diversos aspectos sobre o tema.
