O PAINEL MERCADO DE TRABALHO GESTÃO DA INFORMAÇÃO

Universidade Federal de Goiás

Faculdade de Informação e Comunicação

Gestão da Informação

Disciplina: Mineração de dados

Professor: Alex Fabiane

Aluno: Anderson Gonçalves                                                              201612324

                Palestras sobre painel de mercado - Edgar Zattar e Éder Balbino

        A primeira palestra foi apresentada por Edgar Zattar, graduado em computação, com MBA em gerenciamento de projetos pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), sempre atuou na área de tecnologia, trabalhou na Algar Telecom, na Callink (Serviços Call center)  , na Aviva (Grupo Rio Quente e Costa do Sauípe), entre outras. Já trabalhou como professor, de rede de computadores, de arquitetura de computadores, de segurança e auditoria em computadores e sistemas operacionais. Hoje atua como gerente sênior do banco Inter, onde é encarregado pela parte de TI que suporta a área de backoffice, de riscos.

        O palestrante apresentou um painel de mercado, uma visão prática sobre o do mercado de trabalho na área em atua, para que os alunos possam ter uma noção do que os aguarda quando saírem da universidade.

        A palestra foi ofertada aos alunos da disciplina de mineração de dados, do curso de gestão da informação, da Universidade Federal de Goiás, a turma que em sua maioria é composta por alunos que estão na reta final do curso, que logo estarão atuando no mercado de trabalho.

        Ele iniciou a apresentação falando sobre como os colaboradores do banco inter alcunham a organização, como uma empresa de tecnologia que possui um banco. A instituição Inter foi a primeira a se tornar 100% digital. Surgiu de uma revolução bancária e tecnológica, onde o banco, que é tradicionalmente conhecido por ser uma instituição de muita burocracia e regulamentação se torna uma FinTech (financial technology), onde o uso da tecnologia é o principal diferencial.

        Citou o organograma da organização para a área de TI, que é matricial por negócio, logo, as áreas de TI são divididas por área de negócios, por exemplo, conta digital, conta corrente, poupança, crédito, entre outras. Cada área abarca um grupo de TI responsável por ela, para assim atuarem com maior liberdade.

        A organização foi criada dentro da Web Service(WS), dentro da Amazon, ou seja, foi 100% em nuvem, daí a fuga do padrão. A estrutura organizacional, diferente de outras empresas, permite que os colaboradores conduzam seus projetos que irão se adaptarem ao negócio.

        A empresa possui "a regra dos 10”, onde acreditam que um email com mais de de 10 linhas perde sua objetividade, ou com mais de 10 destinatários, uma reunião com mais de 10 pessoas, uma apresentação com mais de 10 slides, times para tratar uma situação com mais de 10 pessoas, entre outros. Isso se aplica a gestão também, um líder pode ter até 10 subordinados.

        Os colaboradores são movidos pelo propósito, porém, são medidos pela entrega. A entrega de uma base de dados, de um software funcionando. A organização tem como característica uma estrutura organizacional plana, que é um dos principais diferenciais da FinTech, ou seja, não existe fronteira entre a TI e as outras áreas.

        Quando precisam fazer alteração ou atualização, eles utilizam a malha da madrugada( entre as 3 e 5 da manhã)  fora do horário de produção,  que não irá afeta muitos clientes. Eles dizem não ser um banco tradicional, pois também são market place, corretora, seguradora, entre outros serviços oferecidos pela instituição Inter.

        Todos os negócios da organização são alimentados com dados estruturados e não estruturados. Estamos em um cenário, onde estão inseridas a maioria das empresas no brasil, que possuem os dados, mas sem uma arquitetura de informação orientada a dados, o que impossibilita trabalharem com esses dados.

        O problema em muitas organizações é o legado, legado de sistemas que não se preocupa com  a qualidade dos dados, mesmo que algum colaborador queira aplicar machine learning, inteligência artificial em cima dos dados para enriquecê-los, afim de realizar análises prescritivas, preditivas, porém aquele legado trazido a muito tempo e defendido pelos gestores o impede de fazê-lo. A organização Inter pretende enriquecer os dados dos legados, utilizando a inteligência artificial, o machine learning, para poderem melhorarem sua base de dados.

        Com o avanço que proporcionou as transações que ocorrem instantâneas, os sistemas do Inter têm que gerenciar os ativos e passivos conforme eles vão acontecendo (minuto a minuto) , por exemplo, um acionista investe 10 milhões no CDB (Certificado de Depósito Bancário), o banco pega os 10 milhões e empresta, se o acionista retira os 10 milhões, o banco vai ter que possuir aquele valor em caixa, ou então ele terá um problema. Então o principal desafio decorrente disto é o tempo de processamento de dados. Como o Inter é uma FinTech, não tem um mainframe, estão na nuvem, e com o processamento em crescimento, a cada dia que passa, lidar com todos os dados se torna mais difícil.

        Além desse outros desafios enfrentados hoje pela organização são: o custo, a coleta de dados, os metadados e a Advanced Analytics. Um colaborador pode ter a melhor solução do mundo, mas a primeira pergunta a ser feita será, é viável ?, a organização consegue bancar ?. Os dados são coletados de diversas maneiras, de várias fontes, de diversos formatos, que passará por diversos departamentos. O desafio dos metadados se dá quando é necessário gerar as bases sempre se preocupando com o "anonimização" dos dados, que é uma etapa necessária e bem complexa, por conta da quantidade de dados.

        O processo de análise de dados se dá baseado na estrutura do Inter que é separada em 5 quadrantes , que são:

• Fonte de dados (IOT, microservicos , apis, banco de dados e arquivos);
• Ingestão de dados( utilizam as ferramentas Kafta e Nifi);
• Armazenagem (usam Kafka, Elastic Search - proc. tempo real), RedShift (informação, DW),

-  Processamento: Kafka, AWS EMR;

-  Serviços:  AWS Athena, aplica algoritmos de ML, IA e outros.

        O objetivo é casar as ferramentas para serem utilizadas no fluxo dos 5 quadrantes. Para monitoramento utilizam new relic. A solução de catalogo de Dados é a AWS Glue e Usam Tableau para visualização de dados. Um grande desafio encontrado para a manipulação de dados atualmente, é que as bases são não normalizadas, NoSQL.