Edney Souza
Edney Souza, conhecido no mundo digital como InterNey, é Professor, palestrante, consultor e conselheiro. Trabalha com tecnologia desde 1990. Co-fundou 7 startups entre elas Pólvora, boo-box, 00k e SigmaGeek. Top Voices do LinkedIn. Prêmio Digitalks. Co-autor dos livros "Para Entender a Internet" e "Marketing na Ciência da Informação". Participou do documentário "Hackers" disponível na Amazon Prime.
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Analisando seus Dados na Nuvem em Tempo Real com Inteligência Artificial
Na quarta-feira passada, 9 de outubro, fui convidado novamente para participar do Google Cloud Summit em São Paulo.
Na edição de 2018 eles deixaram muito claro que era fácil implantar um ambiente de produção no Google Cloud (começando do zero ou migrando de outro serviço) e criar seus primeiros conjuntos de dados.
Em 2019 fiquei bem impressionado com as opções de análise, integração e tomada de decisão em tempo real.
Na palestra de abertura (que simulou uma loja com transações acontecendo ao vivo) assistimos um usuário pedir auxílio através de um chatbot criado com o Dialogflow, produto do Google Cloud que permite criar interfaces de voz entre dispositivos e plataformas.
Ao encontrar o produto na loja física, o usuário não ficou muito satisfeito, então ele usou o celular para pesquisar opções similares usando a Visual Search Product da API Vision e encontrou outros produtos parecidos na loja online.
Curioso com essas possibilidades fui dar uma volta nos estandes, o Google Cloud hoje é uma vasta família de produtos que permite criar uma série de soluções inteligentes. Algumas dessas soluções estavam em exposição no evento, vou destacar aqui duas delas:
Google Cloud for Marketing
Dentro das Soluções de Análise de Marketing existem alguns recursos bem interessantes, como por exemplo prever o valor de vida útil (LTV) do cliente com o AI Platform você pode implantar e treinar um algoritmo para fazer isso em tempo real e usar essa decisão para dar mais desconto ou prioridade no atendimento para um cliente que tem maior potencial de ser um cliente importante no futuro.
Ter uma solução com modelos prontos pode economizar meses de trabalho que significam melhores resultados para os seus negócios.
Outros modelos bem interessantes que já vem instruções detalhadas são "Como usar machine learning para fazer recomendações de produtos" (oferecer seções no site ou e-mails personalizados por cliente com recomendações de produtos) e "Análise criativa em escala com o Google Cloud e machine learning" (identificar como construir anúncios mais eficientes para o seu consumidor).
Smart Analytics
Seus dados estão espalhados em diversos sistemas? Organizados num data lake? Armazenados em planilhas? A maior parte das soluções considera dados num determinado formato ou organização, mas a realidade é que temos dados vindos de sistemas em tempo real, dados organizados em um data lake e algumas planilhas que ainda não conseguimos abandonar ou converter em sistemas corporativos.
O BigQuery é um dos produtos do Google Cloud que permite integrar diferentes sistemas e planilhas com seu data lake e oferecer consultas em tempo real através de painéis (dashboards) de visualização de dados (usando Data Studio) ou consultas (queries) SQL padrão.
Além disso ele conta com o BigQuery ML para criar e executar modelos de machine learning usando consultas SQL.
E se você tiver sensores na sua loja, fábrica ou fazenda pode integrar os sensoresdiretamente no BigQuery com as soluções Google Cloud IoT. Você realmente pode puxar dados de qualquer lugar para fazer suas análises.
Fiquei bem impressionado com tudo o que vi e achei bem interessante como o Google Cloud criou um ecossistema que vai muito além de soluções de armazenamento, processamento e distribuição de dados para soluções robustas de negócios para alavancar o desenvolvimento de uma empresa.
