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Cursos FGV
Dados como diferenciais
estratégicos
André Miceli
Análise criativa de dados
Cássia Messias
Big Data e IA em marketing.
A disrupção já chegou
Cezar Taurion
Rodada de perguntas
NOSSA
AGENDA
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Autor de "Planejamento de Marketing Digital",
um dos livros mais vendidos de 2015 da Editora
Brasport é, ainda, coordenador dos MBAs de
Marketing Digital, Pós-MBA em Marketing Digital
da FGV Management, professor do Internacional
Masters Programme da Fundação Getulio
Vargas (EBAPE) e coautor do curso de Gestão
de TI do MBA do Ibmec RJ.
Dedica suas pesquisas à simplificação da
Tecnologia da Informação através de Social,
Mobile, Analytics, Cloud e IoT, além de
Planejamento de Marketing Digital e Cocriação.
/andrelmiceli
11. /andrelmiceliandrelmiceli.com.br
Em 2030, mil dólares vão
comprar poder computacional
equivalente ao cérebro humano.
Em 2050, o mesmo valor irá
comprar poder computacional de
todos os cérebros humanos juntos
É possível prever que empregos
serão perdidos em função da
tecnologia, mas não quais irão
surgir em função dela
Saem wearables, entram os
insideables
ALGUNS DADOS,
SEGUNDO A
SINGULARITY
UNIVERSITY:
12. /andrelmiceliandrelmiceli.com.br
ALGUNS DADOS,
SEGUNDO A
SINGULARITY
UNIVERSITY:
As ferramentas mais importantes
dos próximos anos dentro das
empresas serão big data e
machine learning
90% das enfermeiras que usam
Watson decidem seguir suas
recomendações
Nossas premissas sobre o mundo
limitam nosso pensamento.
Organizações não mudam até
que todas as pessoas mudem
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MODELO DAS CINCO FORÇAS
RIVALIDADE
ENTRE
CONCORRENTES
AMEAÇA DE NOVOS
ENTRANTES
AMEAÇA DE PRODUTOS
SUBSTÍTUTOS
PODER DE BARGANHA
DOS CLIENTES
PODER DE BARGANHA
DOS FORNECEDORES
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EMPRESAS DATA-DRIVEN
SE TORNARAM AS MAIS VALIOSAS
VALOR DE MERCADO (em bilhões)
Fonte:S&PCapitalIQ“Top10CompanieswithHighestMarketCapitalizationWorldwide
ABRIL 2017 Q4 2011 Q4 2006
1 Apple: 741 Exxon Mobil: 406 Exxon Mobil: 447
2 Alphabet: 585 Apple: 376 General Electric: 384
3 Microsoft: 505 PetroChina: 277 Microsoft: 294
4 Amazon: 432 Royal Dutch Shell: 237 Citigroup: 274
5 Facebook: 408 ICBC: 228 Gazprom: 271
6 Berkshire Hathaway: 404 Microsoft: 218 ICBC: 255
7 Exxon Mobil: 344 IBM: 217 Toyota: 241
8 Johnson & Johnson: 330 Chevron: 212 Bank of America: 240
9 JPMorgan Chase: 303 Walmart: 205 Royal Dutch Shell: 226
10 Alibaba Group: 278 China Mobile: 196 BP: 219
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DATA TRANSFORMATION ENVOLVE
TRÊS TAREFAS PRINCIPAIS
FINANCIANDO A JORNADA
Otimização de recursos
Eficiência operacional
Otimização de capital
Prova de conceito e aprendizagem organizacional
Construção de talentos e capacidades
FORMAS DE TRABALHAR
”Fail Fast”
Desenvolvimento ágil
Processos ponta a ponta
CONSTRUÇÃO DE TALENTO E CAPACIDADE
Gestão da mudança
Data enablement
Tomada de decisão data driven
IDEAÇÃO PARA INOVAÇÃO
Definição do modelo operacional
Governança de dados
Organização analítics
Infraestrutura de dados
Comunicando a visão
Organização para desenvolvimento sustentável
Fonte:BostonConsultingGroup
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Porque estamos interessados nos dados?
O que desejamos atingir?
Os objetivos são melhorias ou uma
transformação radical?
Quais são os principais casos de uso?
O quanto podemos esperar de cada caso?
Quais são as restrições e premissas?
Temos um time com o perfil necessário?
Temos as funcões analíticas apropriadas
implementadas?
Temos um processo analítico completo?
Temos os indicadores de qualidade
definidos?
Temos um modelo vigente de
organização baseada em dados?
Temos um modelo definido de
higienização de dados?
Temos uma infraestrutura que se
encaixa em nosso modelo de visão?
Estamos usando tecnologias
apropriadas?
Temos o modelo de operação correto?
VISÃO
CASES
ANALYTCS
GOVERNANÇA DE DADOS
GOVERNANÇA DE
INFRAESTRUTURA