Este workshop aborda como criar um ciclo completo de um produto de dados que integra engenharia de dados, ciência de dados e IA a partir de um case de sistema de recomendação
“Como ideias viram produtos de dados?”. Esta é a pergunta que abre este workshop ministrado por Anna Karoliny, engenheira de dados sênior na Thoughtworks.
“O ingrediente segredo é a estruturação dessa ideia. Um produto não começa apenas com uma ideia. Você tem que ter aprofundamento, objetivo, criar hipóteses para depois encontrar um bom MVP (produto mínimo viável) que vai encantar os clientes e que vai, de fato, fazer a diferença”, explica.
A partir dessa premissa, Anna Karoliny traz outras importantes questões para refletir sobre e ensinar o que está envolvido no ciclo completo de criação de um produto de dados: Qual o pensamento para criar produtos de dados? O que grandes cases de produtos de dados – de empresas como Airbnb, Netflix, Quinto Andar, Amazon – têm em comum? O que é essencial para uma empresa ser considerada orientada a dados (data-driven) – e por que isso importa?
Para entender na prática como esse processo funciona, a engenheira trabalha com a ideia de criar um sistema de recomendação, como o que a Netflix tem. A partir disso, ela traça um objetivo e qual será a entrega, apresenta a importância da estruturação e do aprofundamento do produto, e discorre sobre as responsabilidades de cada profissional (pessoa engenheira de dados, cientista de dados etc) ao longo desse ciclo. Tudo para garantir a entrega eficiente e escalável de um produto de dados.
Ela também aborda o impacto da IA no ciclo de vida dos dados – por exemplo, detalhando a força da personalização visual das recomendações –, e a transformação contextual dos dados.
Ao final do workshop, ela deixa recomendações de artigos e livros para leitura.
Veja abaixo:
Autora Anna Karoliny é engenheira de dados sênior na Thoughtworks, com mais de seis anos de experiência na área. Atua como mentora e criadora de conteúdo, com o objetivo de viabilizar conhecimento e capacitar pessoas na carreira de dados. Já foi professora universitária na matéria de DataOps na Impacta e atualmente está cursando um MBA em Data Engineering na FIAP. Revisora Stephanie Kim Abe é jornalista, formada pela Escola de Comunicações e Artes da Universidade de São Paulo (ECA-USP). Trabalha no terceiro setor, cobrindo Educação ou apoiando a comunicação de organizações da sociedade civil. Esteve nos primórdios da Programaria, mas testou as águas da programação e achou que não eram a sua praia.
Este conteúdo faz parte da PrograMaria Sprint IA e Dados.