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HUB de Dados & Analytics | Practioner - Fundação de Dados > Módulo 1 - Nivelamento > Flashcards

Módulo 1 - Nivelamento Flashcards

1
Q

O que são Dados & Analytics?

O que é um dado?

A

Dado é a representação de um fato/conceito em seu estado primário.

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2
Q

O que são Dados & Analytics?

Quais são os tipos de dados?

A
  1. Dado estruturado.
  2. Dado não estruturado.
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3
Q

O que são Dados & Analytics?

O que é um dado estruturado?

A

Possuí uma estrutura fixa para um conjunto de dados como por exemplo uma “tabela”

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4
Q

O que são Dados & Analytics?

O que é um dado não estruturado?

A

É um dado que o formato pode variar livremente, como por exemplo, imagens ou videos (Até mesmo o facebook).

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5
Q

O que são Dados & Analytics?

O que é um dado semiestruturado?

A

São dados que não possuem uma estrutura fixa como uma tabela, mas ele consegue agrupar os dados com algum padrão de ordenação. (exemplo: lista em um papel)

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6
Q

O que são Dados & Analytics?

Qual é o melhor tipo de dado para escolher?

A

Para qualquer tipo de conteúdo, sempre escolha o formato mais adequado para a comunicação pretendida.

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7
Q

O que são Dados & Analytics?

Dado é igual a informação?

A

Não. precisamos de significado (“O que?”) e contexto (“Quem?” e “Quando?”) para que ele se torne informação.

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8
Q

O que são Dados & Analytics?

Com a informação, é possível tomar decisão?

A

Ainda não gafanhoto. É preciso ter a utilização do Analytics para que informação se transforme em conhecimento.

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9
Q

O que são Dados & Analytics?

O que é Analytics?

A

É o processo de fazer análises sistemáticas dos dados, de modo a embasar tomadas de decisões mais eficientes e com maior grau de confiança.

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10
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

Como são dividas as frentes de especialidades na DED?

A
  1. Modelagem de dados
  2. Engenharia de dados
  3. Engenharia de Analytics
  4. Cientista de dados
  5. Engenharia de ML
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11
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

O que faz um analista de modelagem de dados?

A

Modelagem de dados estruturados e não-estruturados seguindo as práticas, mandates de dados e analytics by design

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12
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

O que faz um analista de engenharia de dados?

A

Ingestão e transformação (ETL/ELT) dos dados, além do monitoramento da disponibilidade e qualidade.

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13
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

O que faz um analista de engenharia de analytics?

A

Especialização dos dados e soluções de consumo, envolvendo a estruturação de datasets, métricas e visualização dos dados.

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14
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

O que faz um analista de ciência de dados?

A

Uso de técnica de IA, estatística e Machine Learning para a criação de modelos preditivos e prescritivos voltados para a tomada de decisões data-driven.

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15
Q

Cadeia de Analytics e as Especialidades da DED

O que faz um analista de engenharia de ML?

ML = Machine Learning

A

Implantação de modelos de ciência de dados, disponibilização dos resultados em ambiente produtivo, observability do ambiente produtivo de modelos e motores de predição.

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16
Q

A História dos Bancos de Dados

Qual é forma de dados padrão de organização de informação em um BD

A

Banco de dados relacional

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17
Q

A História dos Bancos de Dados

Quem foi o criador do banco de dados relacional

A

Ted Codd

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18
Q

A História dos Bancos de Dados

Quem foi a primeira empresa a montar o seu próprio banco de dados e qual era o nome do sistema montado?

A

IBM que desenvolveu o IMS.

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19
Q

A História dos Bancos de Dados

Como funcionava o IMS?

A

Tinha uma estrutura de arvore, onde usava ponteiros para criar relações e hierarquia entre os dados.

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20
Q

A História dos Bancos de Dados

Qual era a maior deficiencia do IMS?

A

Aumento da complexidade. A medida que o banco de dados crescia, ficava cada vez mais complexo de manter a manutenção dessa informação.

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21
Q

A História dos Bancos de Dados

Qual foi a primeira empresa que de fato acreditou no modelo relacional e obteve sucesso com ele?

A

Oracle

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22
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Qual é o conceito de Data-centric?

A

Processo e produtos centrados em dados

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23
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Qual é o conceito Data-driven?

A

Decisões individuais e coletivas fundamentadas nos dados.

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24
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como funciona o processo de maturidade de uma empresa?

A

É chegar no nível data-driven e tomar decisões baseadas em dados.

25
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Qual é a ordem lógica para tomada de decisão em uma empresa?

A

Dados -> Informação -> Conhecimento -> Decisão

26
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Qual é a definição de ter capacidade analítica?

A

Significa dominar as habilidades qeu nos permitem ler e interpretar os dados para que possamos entender e projetar cenários a partir deles.

27
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Com capacidade analítica, cada um de nós….

A
  • Não se intimida com o grande volume de dados disponível.
  • Enxerga nos dados as respostas para as perguntas da organização.
  • Age com base em evidências.
28
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como desenvolver a capacidade analítica?

A

Envolve tanto habilidades técnicas (“hard skills”) quanto conhecimentos de negócio/operações e habilidades comportamentais (“soft skills”).

29
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como desenvolver o hard skills?

A

Utilizando cursos relacionados à análise de dados.

30
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Para ter um melhor conhecimento de negócio, o que devemos fazer?

A

Visão mais abrangente da sua área.

  • Conversar com pares e gestores.
  • Ler documentações do Confluence.
31
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como desenvolver o soft skills?

A

Sempre se expor a diferentes assuntos e ideias e questionar o tempo inteiro nosso senso crítico.

32
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Que tipo de análise de dados que temos a disposição?

A
  1. Analise descritiva (Retrospecto) - O que aconteceu?
  2. Análise diagnóstica (insight) - Por que aconteceu?
  3. Análise preditiva (insight) - O que vai acontecer?
  4. Análise prescitiva (prospecto) - O que deve acontecer?
33
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

O que é a análise descritiva?

A

É uma análise de baixo valor e baixa complexidade que gera informação. Responde a pergunta “O que aconteceu?”.
Gera informação sobre o retrospecto, da visibilidade sobre o que tem ocorrido.

Exemplo:
Relatórios e dashboards com indicadores importantes.

34
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

O que é uma análise diagnóstica?

A

É uma análise de valor intermediario e baixa complexidade que gera informação. Responde a pergunta “Por que aconteceu?”.
Gera informação que promove insights sobre o que tem ocorrido.

Exemplo:
Relatórios e dashboards com indicadores com maior nível de profundidade.

35
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

O que é uma análise preditiva?

A

É uma análise de valor intermediario e nível intermediário complexidade que gera informação. Responde a pergunta “O que vai acontecer?”.
Aqui os dados são utilizados para descrever o que vai acontecer em um futuro próximo.

Exemplo:
Sistema preditivo para de custo de uma área para o próximo mês.

35
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

O que é uma análise prescritiva?

A

É uma análise de valor alto e nível alto de complexidade. Responde a pergunta “O que deve acontecer?” (Prospecto).
Gera informações que são consumidas de modo a direcionar diretamente as ações adotadas pela organização.

Exemplo:
Sistemas de recomendação que direcionam usuários e clientes.

36
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

A implementação desse tipo de análise ocorre de maneira linear?

A

Não. Podemos sair da análise descritiva e ir diretamente para a preditiva se assim parecer necessário.

37
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

O uso de uma análise mais avança (como prescritiva por exemplo), excluí as demais?

A

Não. Ainda podemos utilizar a análise descritiva (que é a mais básica) sempre que necessário.

38
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

(RESUMO E SEM RESPOSTA): Considere cada tipo de análise em função das suas necessidades!

A
39
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Qual é a definição de maturidade analítica?

A

A maturidade analítica é o processo de evolução de um negócio com relação à forma como os dados são usados no contexto coorporativo.

40
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Quais são estágios de maturidade analítica?

A
  1. Resistente aos dados
  2. Conciente dos dados
  3. Guiada pelos dados
  4. Experiente com os dados
  5. Orientada pelos dados (Data-Driven)
41
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como é definido o estado de um empresa “Resistente aos dados(Data-Resistant)” ?

A

Não há coleta sistemática dos dados e as decisões são intuitivas e individualizadas

42
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como é definido o estado de um empresa “Conciente dos dados(Data-Aware)” ?

A

Dados são coletados sem uma estratégia clara de propósito com predominio de dados transacionais.

43
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como é definido o estado de um empresa “Guiada pelos dados (Data-Guided)” ?

A

Análises descritivas e exploratórias, com o predomínio de indicadores que apresentam resultados passados.

44
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como é definido o estado de um empresa “Experiente com os dados (Data-savvy)” ?

A

Dados coletados e enriquecidos
sistematicamente. Nesta fase, também são implementadas análises preditivas e prescritivas.

45
Q

Capacidade e Maturidade Analítica

Como é definido o estado de um empresa “Orientada pelos dados (Data-Driven)” ?

A

Decisões são executadas de modo automático por via inteligência artificial. Decisões manuais majoritáriamente tomada com base em dados.

46
Q

Vieses e tomada de decisão

O que são vieses?

A

Viés é definido por um peso desproporcional a
favor ou contra uma ideia, conceito ou evento. E,
apesar de não necessariamente ser algo bom
ou ruim, é usualmente associado a cenários
negativos.
Aqui iremos explorar viés como a expressão de
parcialidade, em que uma análise é feita de
maneira tendenciosa. Ou seja, a situação é
analisada com base nas percepções que uma
pessoa tem sobre uma determinada situação
Um viés pode ser consciente ou
inconscientemente imposto pelo ambiente
influenciando, direta ou indiretamente, nas
decisões que tomamos

47
Q

Vieses e tomada de decisão

O que é um “Viés de confirmação”?

A

Tendência de procurarmos, interpretarmos
lembrarmos ou favorecermos alguma
informação que apoia nossas “crenças”
Não olhar para além do que vivenciamos
e/ou acreditamos limita nossas chances de
desenvolvimento e aumenta o risco de
tomarmos decisões ruins

Exemplos: Bolhas de redes sociais

48
Q

Vieses e tomada de decisão

O que é um “Viés de sobrevivência?”?

A

○ viés de sobrevivência refere-se às situações nas quais procuramos pelos erros analisando os acertos-o que, muito
provavelmente, nos levará a decisões
equivocadas. Analisamos os acertos porque eles são mais interessantes ou porque não temos acesso aos erros.

Ex: Usar apenas acertos como referência para tomada de decisão.

49
Q

Vieses e tomada de decisão

O que é um “Viés de Casualidade vs Correlação”?

A

Nosso viés de confirmação pode nos enganar e fazer concluir sobre causalidade quando há apenas correlação.
* Dois eventos podem ter correlação ao acaso.
* Pode ser que A cause B
* Pode ser que B cause A
* Um terceiro fator pode ser a causa de A e B.
* Há ainda casos mais complexos, em que A causa B e ao mesmo tempo B causa A.

Ex: Há uma similaridade incrível entre o número de
filmes em que Nicolas Cage aparece e o número de
pessoas que morrem afogadas em piscinas Os
gráficos são quase coincidentes. Mas, obviamente
uma coisa não tem nada a ver com a outra.

50
Q

Vieses e tomada de decisão

(RESUMO SEM RESPOSTA) Correlação não implica em causalidade.

A
51
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

O que é um produto?

A

Resultado de um processo de produção, um produto é uma mercadoria com valor para seu usuário ou cliente e que pode ser tanto um objeto físico quanto um serviço.

52
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

O que é um Produto digital?

A

Possui: Funcionalidades, Componentes, Roadmap, Métricas, Ciclo de vida

52
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

Quais são as três dimensões de um produto digital?

A
  1. Usuários - Usabilidade e valor (cetrabilidade)
  2. Tecnologia - Factibilidade
  3. Negócio - Viabilidade
53
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

Quais são as quatro dimensões de um produto digital de D&A?

A
  1. Usuários - Usabilidade e valor (cetrabilidade)
  2. Tecnologia - Factibilidade
  3. Negócio - Viabilidade
  4. Dados - Especialidades de D&A (Modelagem, Engenharia de dados e Analytics, Ciência de dados e Engenharia de Machine Learning)
54
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

Dados podem também ser interpretados como produtos?

A

Sim. Cada área de negócio ou operações deve tratar os seus dados como produtos e os profissionais de dados
de toda organização como seus usuários e clientes

55
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

O que é o paradigma de dados chamado Data Mesh?

A

É a gestão de dados descentralizada onde a responsabilidade é da área que gera o dado. Os dados são fornecidos como produto ccom disponibilidade, pontualidade e qualidade. Além disso toda informação é documentada para automonia de qualquer usuário e confiabilidade de informação. Nesse cenário, existe a democratização do acesso através do catálogo de dados.

56
Q

O que são produtos de dados & Analytics?

E que produtos de Dados & Analytics podemos usar no Itaú? (exemplos…)

A

Pricefy, Platao, Beehavior.

HUB de Dados & Analytics | Practioner - Fundação de Dados (6 decks)

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