Data Scientists! Data Scientists! Data Scientists! & Bots

Talvez Staya Nadela em algum destes palcos em eventos da Microsoft, pudesse atualizar o famoso “Developers! Developers! Developers!” do Steve Balmer para “Data Scientists! Data Scientists! Data Scientists!”. E por esta demanda de perfis profissionais capazes de transformar montanhas de dados em respostas que, através da ciência de dados, os agentes virtuais de conversação ou simplesmente Bots empoderam pessoas e organizações que demandam por uma Entidade de Inteligência Artificial unificada, que permita transformar digitalmente processos de negócios em conversações. Hoje os processos ancorados no mar de formulários e aplicativos, os bots apresentam uma resposta e operam em nome de organizações, respondendo e atuando diretamente em nós do processo ou mesmo em nome de pessoas – numa espécie de secretário eletrônico atual – permitindo a visitantes de sites pessoais por exemplo conhecer melhor a biografia da pessoa ou mesmo consultar a agenda de um profissional autônomo em quanto este está em consulta. Através da conversa com uma entidade virtual, “gêmea” e on-line websites,  mídias sociais e canais diversos de mensagens como Telegram, Skype e Facebook Messenger são então o novo lar do avatar sob medida que incorpora um pouco da personalidade de cada marca ou pessoa, permitindo a interação com seguidores, ou mesmo com fornecedores e parceiros, automatizando processos empresariais.

Unidades de Resposta Automática ou simplesmente URA, podem ser criadas por organizações,  possibilitando atendimento automatizado e ativado por voz para clientes ou mesmo processos internos. No âmbito pessoal, a criação de assistentes pessoais sob medida que operam comandos cotidianos são construídos sob medida para cada pessoa e refinados a cada momento, por treinamento ou mesmo algorítimos sob medida.

Através do uso da ciência de dados, é possível extrair informações chave do dia a dia das pessoas e das máquinas através de software e dispositivos, deste modo através da profissão que se estabelece como uma evolução natural do desenvolvimento. Através da ciência de dados é possível colher dados-chave e tomar decisões de negócio que ajudam a definir as respostas da Entidade de Inteligência Artificial. Um Chatbot corporativo por exemplo, pode responder sob demanda através de troca de mensagens, as informações-chave para todo o nível executivo. Modelos de aprendizado de máquina podem gerar notificações ou ações pela Entidade de Inteligência Artificial por meio de alertas em Chatbots com mensagens pró-ativas. Estas notificações são diálogos iniciados pelo Robot, com inteligencia de Big Data , diferentemente dos Bots mais comuns que interagem sob o par requisição/resposta. Assistentes pessoais, ou mesmo dispositivos sob medida, que externalizam a ciência de dados, no mundo físico com sons, cores ou movimentos sob-medida, para cada projeto podem também ser incorporados a qualquer objeto com o uso de IoT, alguns dos dispositivos presentes hoje (Como pode ser visto na Figura 1) já possibilitam a construção de projetos que integram desde uma retaguarda corporativa com bases Oracle e SQL Server até mesmo do simples conjunto de dados da lista de músicas do dispositivo de alguém.

Figura 1 – Exemplos de Dispositivos que materializam a Entidade de Inteligência Artificial

A Entidade de Inteligência Artificial passa então a tomar forma no mundo físico. Através de hardware compatível com o custo de projetos de software atuais, onde o Windows IoT, juntamente do Cortanta Intelligence Suite e General Bots empoderam dispositivos como Totens, Falantes domésticos e Robots permitindo que de modo acessível, a onipresença da EAI esteja presente através de dispositivos que permitam  a marca estar sempre disponível, não apenas em interfaces padrão, já que a integração de um microfone e falantes relativamente fácil de fazer, qualquer aparelho falará.

Data Mining, Hadoop, Pivotal, Aprendizagem Profunda, Python, Linguagem R, Classification, Clustering, Predictive Modeling, são alguns dos termos e técnicas que Cientistas de Dados utilizam no dia a dia para ajudar a prover todas os insights necessários para modelar a Entidade de Inteligência Artificial. Conhecimentos de Hacking, Estatística, Matemática, Pesquisa são alguns dos requisitos adicionais que também compõe a base da ciência de dados segundo Drew Conway, quem em seu blog, ilustrou os conhecimentos que formam a base da Ciência de Dados, replicado na Figura 2 – Data Science Venn Diagram.

Figura 2 – Data Science Venn Diagram

Desenvolvedoras(es), Programadoras(es) e Analistas, têm um longo caminho de transição à frente, mas podem começar já através de material disponível na Internet além de conjuntos de dados conhecidos e disponibilizados publicamente. É possível começar com um conjunto de dados ou dataset que dependendo do ponto de vista individual pode prover percepções inéditas que podem ajudar a difundir cada vez mais a ciência de dados. Alguns cursos gratuitos da edX são listados abaixo:

  https://www.edx.org/course/processing-big-data-azure-data-lake-microsoft-dat223-1x-1

 

  https://www.edx.org/course/processing-big-data-hadoop-azure-microsoft-dat202-1x-2

 

  https://www.edx.org/course/processing-real-time-data-streams-azure-microsoft-dat223-2x-1

Contamos com um time cada vez mais crescente de Cientistas de Dados, se desejar ingressar em nosso processo seletivo e participar de nossa comunidade, recebendo atualizações de postagens, novidades da indústria de software e links úteis, envie seu currículo para perfis@pragmatismo.io.

Rodrigo Rodriguez é CEO da pragmatismo.io

oportunidades

Cortana Intelligence Suite e suas aplicações

Dados + Inteligência = Ações

O nome Cortana Intelligence Suite (CIS) é elaborado, e exemplifica bem o aparato tecnológico por trás desta solução de AI e Big Data como Serviço (BDaaS) da Microsoft. Não importando o volume ou formato, o CIS permite utilizar conceitos de ciência de dados forma de tão prática, que a construção de soluções inteligentes se torna uma tarefa simples e entregue em tempo recorde.

Dashboards inteligentes, agentes de conversação autônomos (bots), assistentes virtuais que entendem e respondem insights sobre o seu negócio, além de notificações preditivas com algoritmos de aprendizado de máquina, são alguns dos exemplos de soluções que podem ser construídas com o CIS. Fazendo uso de recursos de inteligência artificial como nos serviços cognitivos, as aplicações passam a usufruir de algumas características humanas, inacessíveis na era pré-nuvem para a maioria das corporações.

Os assistentes virtuais, Chatbots e Insights

Para quem já usou algum assistente virtual em seus dispositivos pessoais, seja agendando compromissos, tocando músicas ou mesmo pesquisando na Internet, sabe como as interfaces gráficas de usuário(a) (GUI) já podem ser dispensadas em vários casos de uso. Dentro da elaboração de projeto de experiência de usuária(o) (UX) conversacional, como o Cortana, Siri ou Google Now por exemplo, muitas interações com toques ou cliques em telas dão lugar a um simples diálogo.

Situação similar ocorre quando serviços são utilizados através de ChatBots, agentes autônomos presentes na sua lista de contatos, que podem executar tarefas equivalentes às das aplicações de negócio, diretamente com diálogos no Skype, Telegram ou Facebook Messenger, dispensando Apps. Estes cenários estarão cada vez mais presentes no mundo corporativo uma vez que os volume de dados produzidos pelas corporações se tornam mais atrativos. Deste modo, o poder de realizar Insights é elevado a um nível sem precedentes, permitindo a bem sucedida implantação de qualquer assistente pessoal, robô ou ferramenta de inteligência de negócio moderna.

 Microsoft e open-source

A gigante da indústria vem investindo em versões reformuladas de seus produtos com o paradigma da nuvem e democratizando o acesso aos consagrados conceitos de Big Data e abraçando também o melhor do open-source Apache. Este é o caso do HDInsight, onde a oferta deixa claro que o Azure é uma verdadeira democracia em termos de software e serviços, não importando sua origem (procure saber sobre o movimento Microsoft ama o Linux). Esta combinação de ferramentas ajuda a compor o Cortana Intelligence Suite em forma de componentes já testados na indústria e que agregam valor incremental às soluções híbridas ou 100% baseadas no Azure.

O HDInsight é baseado na plataforma de Big Data Apache Hadoop ®, da Apache Foundation. Todo o núcleo e suas tecnologias associadas como Spark ou Kafka estão empacotados e gerenciados como serviço na Azure sob a bandeira do HDInsight. Além disso, o sistema de arquivos do Apache Hadoop ®, o HDFS (Hadoop File System), é a base para o Azure Data Lake, o serviço da Azure de armazenamento estruturado e não estruturado de Big Data, com expansão virtualmente infinita. Soluções proprietárias da Microsoft também compõe a oferta e vêm recebendo atualizações para se alinharem com às expectativas de escalabilidade de soluções em nuvem.

Capacitação de equipe e retorno de investimento

O SQL Server Data Warehouse com seu alto poder de paralelismo e manipulação de dados não estruturados, algumas das características de soluções Big Data (saiba mais sobre os três V’s do Big Data), proporciona um ambiente familiar para analistas e desenvolvedoras, diminuindo a curva de aprendizado na qualificação da equipe em soluções de alta performance. Ou mesmo com o Azure Data Factory, que pode ser visto como uma evolução do SQL Server Integration Services (SSIS) na nuvem, permitindo a aquisição das mais diversas fontes de dados e preparando o volume de dados no Azure Data Lake com conceitos familiares.

O nome Cortana Intelligence Suite sela um conjunto de ferramentas acessíveis e pronto para uso, provendo um retorno de investimento muito acelerado, característica padrão na adoção de soluções de Plataforma como Serviço (PaaS). Ainda, apoiado com Frameworks e Bibliotecas como o Cognitive Services é possível construir aplicações sob medida, utilizando recursos sem precedentes como: interpretação de imagens, reconhecimento de voz, linguagem natural e fala.

Seja entregando relatórios com abrangência e sumarização diferenciadas para membros do C-level, usando algoritmos preditivos, melhorando a eficiência operacional, ou mesmo estendendo os diálogos com o Cortana Skills Kit, o Azure reúne um universo de ferramentas. Isso sem falar em seu Marketplace com ainda mais serviços. Um projeto pode ser facilmente construído num mix ideal composto de soluções proprietárias e software open-source, com suporte diferenciado. Dispensando horas de preparação de uma arquitetura base e preparação de servidores.

De um modo geral o Azure vem facilitando cada vez mais a introdução na nuvem por uma gama de analistas, desenvolvedores e estatísticos, dentre outros perfis de TI que esperavam a resposta da Microsoft de Big Data e AI em relação aos outros provedores de nuvem como AWS e Google.

Prova de Conceito e aplicações práticas

Nós estamos prontos para ajudar a sua empresa a obter o melhor dos dados na era cognitiva, podemos realizar uma prova de conceito com alguns cenários práticos, demonstrando valor imediato a stakeholders. Essencial para tomada de decisão em tempo real da corporação, o desenho da solução de inteligência é o diferencial em termos de obter o melhor benefício da nuvem e sua arquitetura distribuída. Algumas verticais como Varejo, Engenharia, Manufatura, Finanças & Saúde podem ser conferidas no nosso site com exemplos práticos de aplicações do Cortana Intelligence Suite no dia a dia e demonstram estes conceitos.

Rodrigo Rodriguez (rodriguez@pragmatismo.io) é CEO da Pragmatismo.

Sobre nós.

O movimento para a nuvem e suas ofertas

A presença na nuvem

O International Data Corporation (IDC) projeta que o gasto com nuvem irá exceder USD 500bi em 2020*. A nuvem hoje é mais que uma realidade para empresas e organizações de todos os tamanhos. As características escaláveis e de onipresença da nuvem no dia a dia das pessoas, através do uso de dispositivos móveis, jogos online e redes sociais, facilitaram a difusão dos conceitos e tipos de arquiteturas modernas de software, algumas delas somente possíveis com o paradigma da nuvem.

Já residem neste novo horizonte empresas born-in-the-cloud, ou seja, empresas que estabeleceram seus negócios modelando-os juntamente com conceitos de nuvem. Estas empresas se tornaram economicamente viáveis de modo sustentável, graças às características de elasticidade, que possibilitam às aplicações crescerem junto com a demanda, ajustando propriedades como número de processadores e memória. Além também, é claro, da escrita de código e arquiteturas escaláveis, que permite que o mesmo código funcione para 10 ou 10.000 usuários, sem alteração.

Ofertas motivadoras

A usabilidade também é um fator que ajuda na decisão de optar por soluções em nuvem. Aplicativos pessoais evoluem numa velocidade tão desproporcional às soluções de negócio ou Line of Business (LOB, em Inglês), que estas últimas acabam por experimentar ciclos mais lentos de atualização, resultando em abordagens ultrapassadas e interfaces não intuitivas.

A nuvem permite o uso de conceitos modernos presentes em Apps como Facebook, Skype ou WhatsApp, que muitas vezes passam despercebidos na utilização, mas estão presentes nos bastidores e podem ser úteis para as LOB. Chat bots, Machine Learning, Serviços Cognitivos, Big Data, Streaming de Áudio e Vídeo, para citar alguns, são exemplos de requisitos que podem ser implementados de modo eficaz em aplicações empresariais, sem o custo elevado do equivalente em uma solução on-premises.

Cloud Consumption (Consumo em nuvem)

Ajudando a constituir grande parte do mercado de nuvem, uma leva de empresas já começa a se beneficiar de serviços como Infraestrutura como Serviço (IaaS) primariamente com máquinas virtuais e alguns serviços de recuperação de desastres. Porém agora, empresas parceiras, responsáveis por implementações de negócio de provedores de nuvem como Microsoft, Amazon, Google e IBM por exemplo, têm a missão de demonstrar o valor da nuvem para seus clientes com base em serviços e arquiteturas modernas, missão dada pelas gigantes do setor.

Tendo um papel fundamental no desenvolvimento de novas aplicações e migração de cargas de trabalho para a nuvem, soluções de grande afinidade com a nuvem como Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Big Data e, no caso da Microsoft, o Cortana Intelligence Suite (CIS) podem influenciar o consumo em nuvem (ou Cloud Consumption, em inglês). Deste modo, gradualmente o grande valor da nuvem passa a ser conhecido através de migrações graduais, ou mesmo na construção de aplicações born-in-the-cloud.

Faça parte desta transformação digital

Se você está pensando em iniciar a transformação digital do seu negócio para obter as vantagens que uma solução na nuvem proporciona ou está procurando investir numa solução de prova de conceito (POC), podemos ajudá-lo. Utilizando a infraestrutura de nuvem e modernas técnicas de engenharia de software, construiremos rapidamente sua solução POC, demonstrando imediatamente seu valor para todos os interessados.

*: Fonte: Microsoft.

Rodrigo Rodriguez é CEO da Pragmatismo.