A Revolução Digital Aula 1 Marketing Digital e Midias Sociais

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Marketing Digital e Midias Sociais
Aula 1 Revolução 
A Revolução Digital 
Descrição
Evolução da internet no Brasil e no mundo, no cenário de transformação digital; Apresentação dos conceitos básicos sobre Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IOT) e Big Data.
PROPÓSITO
Compreender a evolução da internet e seu panorama atual e descrever os conceitos básicos de Inteligência Artificial, Internet das Coisas e Big Data.
OBJETIVOS
Módulo 1
Descrever o processo da transformação digital, a evolução e o panorama atual da internet no Brasil e no mundo
Módulo 2
Identificar os conceitos básicos de IA e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
Módulo 3
Identificar os conceitos básicos de IoT e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
Módulo 4
Identificar os conceitos básicos de Big Data e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
Introdução
Para entender o processo de transformação digital pelo qual estamos passando, é necessário conhecer a evolução e o panorama atual da internet no Brasil e no mundo.
A partir do entendimento dos conceitos básicos de Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e Big Data, é possível identificar as mudanças inevitáveis que a evolução digital vem causando em nosso cotidiano e na cadeia de valor das organizações.
É importante, ainda, refletir sobre os impactos e as questões éticas que envolvem essa nova relação estabelecida com a internet e os dispositivos conectados, que passam a tomar decisões e executar atividades, antes exclusivas dos seres humanos.
MÓDULO 1 
Descrever o processo da transformação digital, a evolução e o panorama atual da internet no Brasil e no mundo
Revoluções industriais
Um dos grandes marcos para a evolução histórica da humanidade foi o surgimento da indústria.
O mundo assistiu a alguns processos de revolução industrial, que foram ocasionados pela busca de trabalhos mais dinâmicos, eficientes e qualificados.
Em outras palavras, a evolução industrial buscou alavancar o processo produtivo, adequando as tecnologias existentes em cada época.
Para entender o processo de transformação digital, é importante conhecer um pouco das revoluções industriais que proporcionaram mudanças tecnológicas e quebras de paradigmas definitivos e radicais na sociedade, com impactos econômicos, sociais e políticos em todo o mundo do trabalho e da produção.
Primeira Revolução Industrial ou Indústria 1.0
Aconteceu entre meados dos séculos XVIII e XIX, inicialmente na Inglaterra e, em seguida, abrangendo os demais países da Europa, EUA e Japão.
Foi marcada pela descoberta do carvão como fonte de energia, aplicado às tecnologias mecânicas como máquinas a vapor e as ferrovias.
Essas máquinas substituíram processos manuais e o uso de animais para gerar força. Nesse período, o processo de produção atingiu patamares nunca vistos na época.
Segunda Revolução Industrial ou Indústria 2.0
Ocorreu entre o final do século XIX e início do século XX, na Europa, nos Estados Unidos, e no Japão.
Foi marcada pelo surgimento da eletricidade e seu emprego na produção de bens de consumo e eletrodomésticos.
A linha de montagem e a difusão da produção em massa também tiveram início nesse período.
Mudou o modelo do trabalho, que passou a separar o trabalho intelectual do trabalho de massa.
Terceira Revolução Industrial, Indústria 3.0 ou Revolução Técnico-Científica-Informacional
Teve início após a Segunda Guerra Mundial, inicialmente nos Estados Unidos, no Japão e na Alemanha e, posteriormente, se expandiu para o mundo todo.
Os avanços tecnológicos vividos no período da guerra passaram a abranger o campo da ciência, integrando-o ao sistema produtivo.
Segundo Castells (2002), a Terceira Revolução Industrial nos apresentou os computadores de uso pessoal, a tecnologia da informação e, mais tarde, nos anos 1990, a internet e as plataformas digitais.
O avanço tecnológico provocou uma mudança na relação entre tempo e espaço, influenciou as relações sociais e as relações entre o homem e o meio. Foram derrubadas barreiras físicas e temporais em função da internet, e pessoas de culturas, tradições, línguas e história distintas passaram a se falar instantaneamente.
A competitividade e a busca pelo lucro moldaram uma nova economia informacional, global e em rede.
Quarta Revolução Industrial, Indústria 4.0 ou Revolução Digital
Neste momento de nossa história, estamos vivendo a Quarta Revolução Industrial, um conceito desenvolvido pelo alemão Klaus Schwab, diretor e fundador do Fórum Econômico Mundial.
De acordo com o Weforum (2016), Cingapura lidera o índice de preparo tecnológico, seguido por Finlândia, Suécia, Noruega e Estados Unidos.
A Quarta Revolução Industrial é a transição em direção a novos sistemas eletrônicos, à tecnologia da informação e das telecomunicações. Utilizando essas tecnologias como base, a Indústria 4.0 tende a ser totalmente automatizada a partir de sistemas que combinam máquinas com processos digitais.
Agora é a vez dos dispositivos inteligentes e conectados através de sensores − Internet das Coisas ( IoT), gerando, processando e armazenando dados como nunca antes − Big Data, somados a evoluções na área de Inteligência Artificial (IA) através do aprendizado de máquinas, computação na nuvem, informática, impressão 3D, drones, biotecnologia, blockchain, dentre outros.
Blockchain
Blockchain (ou “o protocolo da confiança”) é uma tecnologia de registro distribuído que visa à descentralização como medida de segurança. Sua função é criar um índice global para todas as transações que ocorrem em um determinado mercado, como um livro-razão, mas de forma pública, compartilhada e universal. Desta forma, cria consenso e confiança na comunicação direta entre duas partes, ou seja, sem o intermédio de terceiros.
O desenvolvimento e a incorporação dessas inovações tecnológicas vêm mudando os modelos de trabalho, as cadeias de produção industriais e o nosso próprio cotidiano.
A evolução da internet
Desde a sua criação, a internet aponta para uma realidade hiperconectada, na qual nossa existência não é mais passível de separação entre universos físicos e digitais.
A seguir, um pouco da história da internet:
Onde tudo começou 
No final da década de 1960, o Departamento de Defesa dos Estados Unidos, por meio de sua agência de pesquisa, a Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) criou a ARPANET, uma rede de computadores interconectados que se destinava a aplicações militares e científicas. Essa rede deu início ao que se conhece atualmente por internet. Inicialmente, as primeiras conexões realizadas pela ARPANET ocorreram entre instituições acadêmicas.
Expansão 
Entre as décadas de 1970 e 1980, seu alcance foi ampliado para grande parte das instituições de ensino dos Estados Unidos, interligando grupos de pesquisa de Ciência da Computação aplicada. No começo da década de 1980, com o início da comercialização dos primeiros computadores pessoais, houve um crescimento exponencial da utilização da internet como ambiente digital tecnológico. 
A criação da world wide web 
No final da década de 1980, o cientista Tim Berners-Lee − com os cientistas do CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) − criou um protocolo eficiente para distribuição de informação: a world wide web, o famoso www. O termo web simplificou a nomenclatura, mas vale ressaltar que web em si não é a internet, ela é uma aplicação criada para compartilhamento de arquivos (HTML, por exemplo). Para isto, ela se utiliza de:
(1) Navegadores (browsers como Internet Explorer, Safari e Chrome) como ferramentas de acesso.
(2) Linguagens usadas para criar um website (HTML, CCS, JavaScript, entre outras).
(3) Servidor web, onde os arquivos ficam hospedados.
As três gerações da internet
Costuma-se dividir a web em três gerações:
Web 1.0 
Nessa primeira versão, os websites eram estáticos, não havia interação entre produtores e consumidores de conteúdo (ready-only web). Mas vale ressaltar que foi a primeira vez que o mundo teve acesso a uma quantidade tão grande e tão diversade informações, de forma gratuita.
Um exemplo são os primeiros sites de e-commerce que disponibilizavam seus catálogos online apenas para ampliar o acesso dos consumidores.
Web 2.0 
A web evoluiu rapidamente e ganhou novas ferramentas que a tornaram mais dinâmica, dando início à fase 2.0. Foi assim nomeada por Tim O’Reilly, da O´Reilly Media, em uma conferência, em 2004. A web 2.0 é marcada pela interação, compartilhamento, colaboração e cocriação constante entre usuários. Ou seja, nesse momento as conversas na internet são múltiplas e simultâneas e não há mais um único dono do discurso. Esse novo paradigma comunicacional é marcado pelo surgimento de plataformas Wiki, como a Wikipedia, redes sociais e blogs.
Na read-write web, agora surgem os prosumers: Quem só consumia também produz conteúdo. E nesse mar de informações, os mecanismos de busca, como o Google, criado em 2004, tornaram-se imprescindíveis.
De acordo com REID (2020), estima-se que atualmente o Google tenha uma média de 5,5 bilhões de buscas por dia, ou seja, mais de 63.000 buscas realizadas por segundo, com um número de 8.910.000.000 de resultados disponíveis para acesso.
Ainda na década de 1990, surgiram as redes sociais, que elevaram a internet a um novo patamar de usabilidade e interação entre milhões de usuários espalhados pelo globo.
Web 3.0 
Estamos a caminho do que se entende por web 3.0 ou web semântica, baseada em um consumo de conteúdo mais inteligente e relevante, com o propósito de disponibilizar o acesso às informações mais alinhado aos interesses e hábitos dos usuários.
A web 3.0 foi assim nomeada pelo jornalista John Markoff, do The New York Times, com base na evolução do termo web 2.0, e é marcada pelo uso da internet para cruzamento de dados e pela conexão não só de pessoas, mas de objetos que interagem com pessoas e também com outros objetos.A web 3.0 foi assim nomeada pelo jornalista John Markoff, do The New York Times, com base na evolução do termo web 2.0, e é marcada pelo uso da internet para cruzamento de dados e pela conexão não só de pessoas, mas de objetos que interagem com pessoas e também com outros objetos.
Usabilidade
Usabilidade é um termo usado para definir a facilidade com que as pessoas podem empregar uma ferramenta ou um objeto a fim de realizar uma tarefa específica e importante. A usabilidade pode também se referir aos métodos de mensuração da usabilidade e ao estudo dos princípios por trás da eficiência percebida de um objeto
A seguir, as principais diferenças entre a web 1.0, 2.0 e 3.0:
	
	web 1.0
	web 2.0
	web 3.0
	usuários
	empresas/milhares de usuários
	comunidades virtuais/bilhões de usuários
	sistema virtual, realidades mistas − pessoas e objetos
	interação
	individual, a partir de uma lista de amigos
	compartilhamento nas redes sociais na internetcompartilhamento nas redes sociais na internet
	Inteligência Artificial viabilizando distribuição e compartilhamento de conteúdo personalizado
	participação do usuário
	leitura
	escrita e leitura
	internet pessoal portátil
	aplicações
	centralização nas organizações, com sites institucionais
	descentralização e participação do público, com blogs e mídias sociais
	personalização através de busca semântica
	conteúdos
	portais de informação, sites institucionais estáticos
	plataformas, conteúdo orgânico, com pessoas conectadas em comunidades virtuais
	experiência personalizada em sistema virtual e realidades mistas, com pessoas, conteúdos e objetos.
	comunicação
	unilateral
	multilateral
	multilateral
	publicidade
	banners
	interativa
	comportamental
Panorama da internet no Brasil e no mundo
A internet continua crescendo, no Brasil e no mundo. É, sem dúvida, com as tecnologias de comunicação, a responsável pelas grandes mudanças sociais, econômicas e culturais pelas quais estamos passando. Inclusive pelas nossas relações com empresas e organizações das mais variadas naturezas.
Internet no mundo
Atualmente, aproximadamente quatro bilhões de pessoas têm acesso à internet no mundo. O Cisco Annual Internet Report (2020) traz as projeções para 2023 e dimensionam a presença digital em nossas vidas:
· Serão 5,3 bilhões de usuários de internet, quase 66% da população global.
· Mais de 70% da população mundial, 5,7 bilhões de pessoas, terá conectividade móvel (2G, 3G, 4G ou 5G).
· Haverá 3,6 dispositivos/conexões em rede por pessoa, e quase 10 dispositivos e conexões por residência.
· Quase metade (47%) desses dispositivos e conexões suportarão vídeo.
· As conexões máquina a máquina (M2M) com suporte para uma ampla gama de aplicações de Internet das Coisas (IoT) representarão cerca de 50% (14,7 bilhões) do total mundial de dispositivos e conexões.
Internet no Brasil
Veja agora as mesmas projeções para o Brasil, até 2023:
· 199,8 milhões de usuários totais da internet (92% da população).
· 181,1 milhões de usuários móveis totais (84% da população).
· Haverá 199,8 milhões de usuários totais da internet (92% da população).
· Serão 181,1 milhões de usuários móveis totais (84% da população).
· 4% de todos os dispositivos em rede terão conexão móvel até 2023 e 56% serão conectados ou conectados via Wi-Fi.
Comentário
O Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic) realiza, anualmente, a pesquisa TIC Domicílios, uma das principais do Brasil.
A pesquisa afere dados sobre a posse, a utilização, o acesso e os hábitos do brasileiro em relação às tecnologias da informação e comunicação.
A seguir, dados referentes ao Brasil, disponíveis na TIC Domicílios de 2019.
Vale destacar que cada pesquisa possui um método de coleta e análise de dados, o que pode, eventualmente, gerar números de usuários diferentes.
· 134 milhões de usuários de internet (74% da população).
· Domicílios na área rural com internet passam dos 50%.
· Atividades de comunicação são as mais comuns, com crescimento de chamadas por voz ou vídeo (73%).
· Apenas um terço (33%) realiza atividades de trabalho pela internet.
· 39% compraram pela internet nos últimos 3 meses.
· Do total de usuários, as principais atividades multimídia realizadas na internet são: Assistir a vídeos, programas, filmes ou séries (74%); ouvir música (72%); ler jornais revistas ou acessar notícias (56%); jogar pela internet (37%); ouvir podcasts (13%).
· 27% da população total criou e postou conteúdos próprios na internet.
Nesse ambiente dinâmico e com um volume gigantesco de informações e interações, não é mais aceitável que uma empresa fique alheia à evolução do mercado, das preferências de seus consumidores e das melhores práticas para relacionamento com seus públicos de interesse.
A internet e as tecnologias da comunicação são fundamentais para as empresas nesse processo.
Impacto das transformações digitais para as estratégias das empresas
Depois de conhecer um pouco do cenário atual da internet no Brasil e no mundo, talvez surja o questionamento:
Qual é o impacto de todo esse ecossistema digital nas práticas e rotinas das organizações?
Levando em conta, ainda, que todas as atividades de uma organização são atos de comunicação e de construção de valor, tanto para o público interno quanto para o externo, identificamos cinco dimensões que fundamentam a transformação digital e, consequentemente, impactam em suas estratégias:
-CONSUMIDORES
-Concorrentes
-DADOS
-Inovação
-Valor
A partir dessas cinco dimensões, as tecnologias digitais estão redefinindo as premissas dos modelos de negócios e práticas de marketing, o que pressupõe que os gestores devem estar atentos às novas dinâmicas do mercado.
O quadro a seguir mostra os principais desafios e as premissas que devem ser consideradas no processo de transformação digital dos negócios:
	
	De
	Para
	Consumidores
	· Consumidores como um mercado de massa.
· Comunicação de massa é a utilizada.
· A empresa é a principal influenciadora de marketing para a persuasão de compra.
· Dinâmica unilateral de criação de valor.
· Lucros pela escala.
	· Os consumidores como uma rede dinâmica de relações.
· Comunicação é multilateral.
· Os consumidores são os influenciadorese advogados de marca.
· Dinâmica recíproca de criação de valor.
· Lucros pela satisfação.
	Concorrentes
	· Concorrentes de uma mesma indústria.
· Concorrentes claramente identificados.
· Concorrência como um jogo de “soma zero”.
· Os recursos de maior valor estão dentro das empresas.
· Produtos com atributos e benefícios únicos.
· Concentração de mercado em poucos concorrentes.
	· Concorrentes em diversas indústrias.
· Falta de separação clara entre parceiros e concorrentes.
· Cooperação entre concorrentes em determinadas áreas.
· Os recursos de maior valor estão nas redes fora das empresas.
· Plataformas de negócio com parceiros para gerar valor.
· Maior simetria na competição dada a lógica de rede.
	Dados
	· Aquisição e tratamento de dados onerosos.
· O desafio é o armazenamento e manipulação.
· Uso apenas de dados estruturados.
· Os dados são utilizados somente em algumas áreas da empresa.
· Os dados são vistos como uma ferramenta para aumento de efetividade operacional.
	· Dados gerados em todos os ambientes – dentro e fora da empresa.
· O desafio é transformar o dado em informação.
· Dados não estruturados são a base para as discussões.
· O valor dos dados está na utilização por toda a empresa.
· Os dados são fontes de criação de valor.
	Inovação
	· Decisões baseadas em intuição e senioridade.
· Teste de ideias e conceitos é oneroso, lento e difícil.
· Baixa frequência na realização de experimentos conduzidos por especialistas.
· O desafio é encontrar a solução correta.
· A falha é evitada a todo custo.
· O foco é no produto final.
	· Decisões baseadas em testes e validações.
· Testar é fácil, rápido e barato.
· Alta frequência na condução de experimentos por qualquer profissional.
· O desafio é resolver o problema certo.
· Os erros são considerados aprendizados.
· O foco é no protótipo e melhoria contínua após lançamento no mercado.
	Valor
	· A proposição de valor é definida pela indústria.
· Realização da proposição de valor.
· Otimização do modelo de negócios o quanto antes.
· Gestores são trocados em função da oferta atual.
· O sucesso no mercado promove complacência.
	· A proposição de valor é definida pelas necessidades e desejos dos consumidores.
· Descoberta da próxima necessidade ou desejo do consumidor.
· Evoluir antes do necessário para se manter relevante e único.
· Gestores são direcionados para a criação de novos negócios.
· Apenas os mais proativos sobrevivem.
Como será apresentado nos módulos seguintes, tecnologias como a Inteligência Artificial, a Internet das Coisas e o Big Data estão diretamente relacionadas à inovação, à solução de problemas e à geração de valor e vantagem competitiva para as empresas.
Fica claro, então, que transformação digital tem a ver mais com estratégia e inovação do que com tecnologia.
Para refletir
Não há dúvidas de que a transformação digital afetou não só a nossa vida, como a dinâmica de negócios para organizações de todos os tamanhos e setores de atividade. Mas é preciso pensar sobre as questões do ciberespaço que o tornam um ambiente vulnerável.
No final de 2019, o criador da web, Tim Berners-Lee, apresentou o “Contract for the web” (“Contrato para a rede”), de sua ONG, a World Wide Web Foundation.
Com uma série de boas práticas online para governos, indivíduos e organizações, a proposta do documento é lutar contra cyberbullying, fake news, manipulações e melhorar a privacidade na rede, ao mesmo tempo em que propõe a garantia do acesso global e irrestrito à internet.
A iniciativa não é uma solução para as questões éticas e morais relacionadas ao uso da internet, mas representa um importante passo para que essas discussões sejam ampliadas e ganhem força globalmente, ajudando a transformar a internet em um lugar mais inclusivo.
A internet e as tecnologias da comunicação são fundamentais nesse processo
MÓDULO 2 
Identificar os conceitos básicos de IA e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
O impacto da Inteligência Artificial
O que é Inteligência Artificial
Essa é, sem dúvida, um dos pilares da transformação digital.
Segundo Luger (2013), a IA(Inteligência Artificial) (ou AI(Artificial Intelligence)) pode ser definida como um campo da Ciência da Computação destinado à automação do comportamento inteligente.
Ou seja, a IA – como chamaremos a Inteligência Artificial daqui para frente – busca criar mecanismos que capacitem máquinas a pensarem como seres humanos: Aprendam, percebam e decidam, diante de uma determinada situação, quais caminhos seguir, de forma racional. Tudo isso baseado em padrões enormes de Big Data.
Então, seremos capazes de replicar a nós mesmos? Ou nossa inteligência é um fenômeno único e original no universo?
O homem ainda não foi capaz de reproduzir um mecanismo totalmente semelhante ao cérebro, com as células e as ligações nervosas que existem entre elas.
Por isso, a imitação que podemos obter é apenas aproximada. Ou seja, os pesquisadores da IA conseguem replicar programas computacionais que imitam nossa capacidade de raciocinar, de perceber o mundo e, até mesmo, que sejam capazes de falar e compreender a nossa linguagem. Mas eles ainda dependem da alimentação de dados feita pelas mãos humanas.
Qual é a origem da IA?
Apesar de ter uma recente popularização na mídia, o interesse do homem por criar autômatos que agissem e pensassem à sua semelhança é antigo.
A profusão de películas para o cinema que abordaram esse tema evidenciam essa fascinação e trouxeram o eterno conflito homem versus máquina, em que robôs, computadores e programas computacionais agem ora para nos ajudar, ora para destruir a humanidade.
Ainda no século XVII, por exemplo, Gottfried Wilhelm von Leibniz concluiu uma máquina funcional que ficou conhecida como Roda de Leibniz, que integrava um tambor e uma manivela que impulsionavam as rodas e os cilindros para realização de operações complexas de multiplicação e divisão.
Roda de Leibniz
Mas a IA como campo de pesquisa consolidou-se a partir da Segunda Guerra Mundial (1939-1945). Em um encontro conhecido como o Simpósio de Hixon, nos Estados Unidos, ao final da guerra, pesquisadores apresentaram suas descobertas acerca de mecanismos que imitavam ações humanas e estudos desenvolvidos sobre o cérebro. As décadas seguintes foram de grande desenvolvimento.
Veja alguns marcos importantes para os avanços da IA:
Década de 1950
O matemático inglês Alan Turing descobriu o princípio fundamental do funcionamento dos computadores modernos, desenvolvendo uma forma de avaliar se uma máquina consegue se passar por um humano em uma conversa por escrito. Esse experimento é conhecido como o Teste de Turing.
Década de 1960
É criado O DOCTOR, um programa de computador capaz de imitar um psicanalista, que analisava frases e respondia utilizando a máquina de escrever.
Década de 1980
Edward Feigenbaum propôs softwares que realizam atividades complexas de um campo, fazendo o papel de humanos, mas com velocidade de raciocínio e base de dados bem mais vasta. Assim se deu a aproximação da IA do mercado corporativo, que percebeu a utilidade de programas de computador inteligentes e direcionados.
Década de 2000
A DARPA (parte do departamento de defesa dos EUA) criou os primeiros assistentes pessoais inteligentes, muito antes da voz Siri, da Apple, ou Alexa, da Amazon, começarem a fazer parte do nosso dia a dia.
Campos de estudos da IA
A IA pode ser dividida em:
Clique nas barras para ver as informações. Objeto com interação. 
Weak AI (IA fraca) 
Dispositivos capazes apenas de raciocinar e tomar decisões baseadas em programações prévias pelo modelo IFTTT (if this then that – se isso, então aquilo).
Na Weak AI, não há vontades da máquina, uma vez que o conhecimento da IA depende do fator humano.
Strong AI (IA forte) 
A IA chamada de forte discute a criação de computadores capazes de autoconsciência e que possam pensar nos mesmos moldes que um humano.
Aqui, será possível que, por exemplo, o sistema escreva uma poesia não apenas pela composição das palavras, mas pela intenção de construção de significados em uma dadacultura, da mesma maneira que um humano o faz. Nesse cenário, a IA atingiria o estado que é chamado de singularidade.
Atualmente, a IA disponível para nosso uso se encontra no estágio de fraca (Weak AI).
Os bots rodam uma série de rotinas previstas pelos programadores para fundamentar e alimentar o aprendizado contínuo da IA.
Lembrando que os bots são alimentados por uma programação de dados feita por um ser humano, pois, como já mencionamos, os dispositivos de IA não têm capacidade de autonomia e nem independência do fator humano.
Ensinar os computadores a pensar, porém, não é tão simples assim. A SAS, empresa americana pioneira em Business Intelligence, descreve a IA como um campo de estudo vasto e complexo, englobando diversas teorias, métodos de desenvolvimento e tecnologias, e está baseada em três pilares:
Bots
Programas de computador criados para rodar pela internet realizando tarefas repetitivas e automatizadas
Machine learning (aprendizado de máquina) 
Deep learning (aprendizagem profunda) 
Computação cognitiva 
Machine learning (aprendizado de máquina)
De maneira simplificada, é o processo de coletar dados de naturezas diversas, aprender com eles e, com isso, determinar uma ação ou realizar uma predição sobre um evento.
Deep learning (aprendizagem profunda)
Pode ser compreendido como um método para a implementação do machine learning. Em essência, é pautado por um aprendizado baseado em redes neurais, que podem ser compreendidas como um tipo de algoritmo para ganho de conhecimento sobre algo. Os sistemas do Google Translate e Cortana (assistente da Microsoft) são baseados em deep learning.
Computação cognitiva
Tratado como um subcampo da IA, objetiva a melhoria da interação entre pessoas e máquinas. Aqui, a ideia é que, a cada interação entre as partes, o sistema aprenda e melhore a interpretação do que é falado, como no caso da BIA, o sistema utilizado pelo Banco Bradesco no aplicativo para atendimento dos seus clientes.
A IA já está entre nós
Todos os aspectos das nossas vidas serão transformados, e isso pode ser o maior evento na história da nossa civilização”. 
HAWKING, 2011
Nessa frase, o brilhante físico e cientista Stephen Hawking profetizava o futuro da IA. Ainda não chegamos lá, mas ela está evoluindo rápido, tornando-se cada vez mais presente em nossas vidas e se expandindo para diferentes setores do trabalho e dos negócios.
É possível, por exemplo, que você já esteja utilizando dispositivos e plataformas de IA sem nem mesmo ter percebido. Veja só:
· Já experimentou procurar fotos a partir de objetos e situações específicas no Google Fotos, como “abraços”, “cores”, “árvore”? E aqueles GIFs, montagens ou efeitos nas fotos sugeridas pelo aplicativo? Isso é IA.
· Sabe aquele texto em inglês que você não estava conseguindo traduzir e colocou no Google Tradutor? Isso é IA.
· Já consultou seu feed do Facebook hoje? Atualizações de status, fotos, vídeos, links, atividades do aplicativo e curtidas de pessoas, páginas e grupos que você segue no Facebook. Isso é IA.
· Sabe quando você visita o site de uma empresa e uma janela pop-up surge no canto da tela, colocando-se à disposição para tirar dúvidas? Isso é IA.
A aplicação da IA nas organizações
A IA tem evoluído para fornecer diversos benefícios específicos para todas as indústrias.
As aplicações da IA nas empresas são variadas e, sem dúvida, de alto impacto, tanto no processo de criação e captura de valor como no processo de tomada de decisão − desde o lançamento de produtos, passando pelo seu abastecimento nas lojas, até o relacionamento com os clientes.
De fato, as ferramentas de IA disponíveis para aplicação em estratégias de negócios estão cada vez mais eficientes e ajudam a transformar a jornada de compras de cada cliente em uma experiência praticamente única e exclusiva. Os consumidores, porém, estão mais exigentes e esperam mais das empresas, que precisam se adequar para conquistá-los.
O consumidor 3.0 é um desafio para as organizações:
· Bem informado.
· Está sempre conectado.
· Preza pelo conforto em suas experiências de compra.
· Exige ser bem atendido, com eficiência e agilidade.
· Está disposto a pagar mais, caso perceba valor.
· Tem como hábito pesquisar, comparar preços e consultar outras pessoas por meio das redes sociais.
· Na loja física, já entra conectado ao celular, sabendo que ali irá encontrar uma determinada marca e modelo do produto que deseja, sabendo suas principais características e com uma boa noção de preço.
Veja como a IA pode ser aplicada para agregar valor para o cliente:
· Perfil do consumidor e comportamento do consumidor
Mapear o comportamento dos consumidores e prever suas próximas ações já é possível rastreando praticamente todos os seus passos pela rede. Dados de navegação em lojas online ou nas redes sociais podem mostrar que tipo de anúncios e páginas o cliente já visitou, por exemplo. Combinando a base de dados própria e as bases de dados da internet, as empresas trabalham com mais precisão de resultados, conseguindo classificar seus clientes em clusters, monitorar seu comportamento e até mesmo − através de análises preditivas − identificar quando estarão mais propensos a mudar seus hábitos de consumo. Assim é possível, por exemplo, disparar uma campanha de marketing personalizada.
· Transformação da jornada do cliente
A Inteligência Artificial é uma das principais responsáveis por transformar a jornada de compras do cliente em algo único. Através do conhecimento do perfil e do comportamento do consumidor, é possível às empresas gerar uma abordagem mais personalizada, como em ações de:
· Marketing programado 
Anúncios programados para oferecer exatamente aquele produto que o cliente estava procurando, naquele momento, através de uma pesquisa relacionada − feita pelo cliente ou por algoritmos de IA que calculam corretamente os fatores demográficos da sua região.
· Curadoria e recomendações personalizadas 
Através de soluções de IA, é possível acompanhar as compras dos clientes e, consequentemente, seus gostos, oferecendo, assim, recomendações personalizadas de compras. O sistema de recomendações da Netflix, por exemplo, usa os dados de consumo dos usuários como base para sugerir programas.
· Otimização da navegação em ambientes virtuais (e-commerce) 
A IA pode ser utilizada para guiar a própria jornada de compras no ambiente virtual. Se o cliente tem preferência por agilidade, o botão de compra pode estar sempre disponível, por exemplo.
· Melhora do posicionamento de sites 
O Google consegue entender melhor o que os usuários estão tentando localizar em suas buscas através de um sistema de Inteligência Artificial denominado RankBrain.
RankaBrain
O RankBrain é um algoritmo de mecanismo de pesquisa baseado em aprendizado de máquina, cuja utilização foi confirmada pelo Google em 26 de outubro de 2015. Ajuda o Google a processar resultados de pesquisa e fornecer resultados de pesquisa mais relevantes para os usuários.
Isso contribui para melhorar a otimização de sites e o conjunto de estratégias, com o objetivo de potencializar e melhorar o posicionamento de um site (SEO − Search Engine Optimization) nas páginas de resultados nos sites de busca.
Preço dinâmico 
Os preços flutuantes das passagens de avião ou a tarifa dinâmica do Uber, que varia de acordo com horário e dia em que o cliente utiliza o serviço, são calculados graças ao machine learning.
Essas ferramentas permitem determinar um preço dinâmico, com base em fatores diversos, entre eles:
· Análise da concorrência.
· Comportamento do consumidor.
· Período do ano.
· Giro de mercadorias.
· Nível do estoque.
· Margem de lucro.
Atendimento ao cliente personalizado 
O chatbot é um programa de computador que tenta simular um ser humano ao conversar com pessoas. Ou seja, estamos falando de um robô virtual que dá informações, tira dúvidas e automatiza algumas etapas do atendimento ao cliente. Um dos mais populares chatbots do varejo no Brasil é a Lu, do Magazine Luiza. Utilizando deep learning, ela consegue entender a linguagem natural, compreendergírias e até mesmo erros de português. A Lu está à disposição dos clientes 24h por dia, 7 dias por semana, está diretamente integrada aos dados da empresa e o cliente pode consultá-la diretamente, não dependendo de interface humana para consulta.
Retenção de clientes 
Um exemplo é o chamado pop-up de retenção. Durante uma navegação para uma compra, uma IA coleta dados das pesquisas do cliente. Ao fechar o pedido, a página dispara um pop-up em sua tela com uma foto do produto com um valor promocional ou um cupom de desconto com uma contagem regressiva. Ou seja, é uma promoção vinculada ao carrinho de compras com o objetivo de estimular o cliente a fechar a compra.
Omnichannel 
A IA tem um impacto positivo de ponta a ponta na cadeia de suprimentos. Seu funcionamento é todo voltado à otimização dos processos, desde sistemas de reabastecimento autônomos até softwares que calculam com precisão o momento de disparar um novo pedido.
Para otimizar estoques, por exemplo, a IA é utilizada na captura de dados do consumo real das lojas e propõe o reabastecimento de acordo com a demanda, indicando a quantidade de produtos que deve ser comprada ou distribuída, especificando por cada item e loja.
Para refletir
Em sua obra clássica da ficção científica –Eu, Robô −, Isaac Asimov, considerado um dos maiores escritores desse gênero literário da história, criou as Três Leis da Robótica, que serviram como base para outras obras de ficção e, em algumas circunstâncias, até para a realidade. São elas:
1ª 
Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.
2ª 
Um robô deve obedecer às ordens dadas por seres humanos exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.
3ª 
Um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou a Segunda Lei.
Alguns cientistas defendem que o medo que a humanidade tem dos robôs é infundado e construído, entre outras coisas, pelos estereótipos criados pela literatura sobre robótica e Inteligência Artificial.
Mas, tratando da realidade, segundo o We Forum (2016), há, sim, desafios éticos e morais que se impõem ao desenvolvimento da IA e que precisam ser discutidos e considerados pelos governantes e pela sociedade:
Desemprego 
Desigualdade econômica 
Responsabilidade 
Segurança e privacidade de dados 
Limites da aprendizagem das máquinas 
Desemprego
Há uma automação crescente das atividades (estima-se que 45% dos empregos que existem atualmente serão automatizados em apenas 20 anos) e máquinas já estão migrando, inclusive, para trabalhos cognitivos e estratégicos.
Desigualdade econômica
Como distribuir a riqueza criada pelas máquinas?
Responsabilidade
Não existe uma legislação com regras para a IA. Quem reponde por acidente causado por um carro autônomo, por exemplo? O dono do carro ou a empresa de tecnologia?
Segurança e privacidade de dados
Os dados serão coletados indistintamente? Como serão armazenados?
Limites da aprendizagem das máquinas
Quem determinará os limites de aprendizado de uma IA? Como ensinar ética e moral a uma máquina?
MÓDULO 3 
Identificar os conceitos básicos de IOT e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
O impacto da Internet das Coisas
O que é a Internet das Coisas (IoT)
Atualmente, há, aproximadamente, quatro bilhões de usuários de internet em todo o mundo (ITU, 2018), sendo cada acesso vindo de um smartphone, desktop ou tablet.
Essencialmente, a internet faz a conexão das pessoas via máquinas e digitaliza, em muitos casos, as relações sociais que existem no mundo físico.
As plataformas digitais para a comercialização de produtos feitos por pessoas, como o e-commerce, são diversas, e fazem a conexão entre fabricantes e compradores.
No entanto, será que a comunicação entre humanos é a única viabilizada pela internet?
Seria possível pensar em processos de compra e venda sem a intervenção direta das pessoas?
A resposta é sim.
De acordo com o Gartner (2017) − consultoria norte-americana −, em 2020 seriam mais de 20 bilhões de equipamentos conectados, formando o que é chamado de Internet das Coisas(Internet of Things), ou IoT, como chamaremos aqui.
Não há uma unanimidade em relação ao conceito de IoT.
De maneira geral, pode ser entendida como um ambiente de objetos físicos, interconectados com a internet, criando um ecossistema de computação onipresente (ubíqua), para executar de forma coordenada uma determinada ação.
Ou seja, a IoT conecta objetos e pessoas, dados e ambientes virtuais, que interagem uns com os outros no espaço e no tempo − conforme explica Magrani (2018) − e se materializa em:
Produtos IoT
como uma secadora de roupas conectada, por exemplo. 
Sistemas IoT
como um sistema inteligente para abastecimento de lojas.
Ambientes inteligentes
como um edifício ou uma casa.
Diariamente, objetos se conectam à internet com capacidade de compartilhar, processar, armazenar e analisar um enorme volume de dados. Por isso, o conceito de IoT está diretamente relacionado ao de Big Data, que conheceremos mais adiante.
Comentário
Aliada à IA e à Big Data, a IoT possibilita o que conhecemos como inovação disruptiva, ou seja, inovações que transformam um mercado ou setor existente apresentando uma solução inovadora superior para um produto ou serviço. 
Para os consumidores, essa superioridade deve ficar evidente pela maior acessibilidade, conveniência ou simplicidade, a ponto de resultar em uma quebra de paradigma, uma mudança no comportamento de consumo da sociedade em geral, resultando no total ou parcial desaparecimento da solução anterior. 
Exemplo 
Um exemplo clássico de inovação disruptiva é o Netflix e outros serviços de streaming que praticamente extinguiram as videolocadoras no Brasil e no mundo.
Origem da IoT
A IOT é, de forma simplificada, uma evolução da internet, e reflete também a evolução da sociedade.
Você sabia 
Kevin Ashton, do MIT, que propôs o termo Internet das Coisas, em 1999, apontou que as pessoas precisavam se conectar com a internet, a partir de meios variados, em função da falta de tempo imposta pela contemporaneidade.
Segundo ele, através da IoT, deverá ser possível armazenar dados, até sobre movimentos dos nossos corpos, com uma precisão cada vez maior.
Desenvolvida no contexto da Revolução Digital, é considerada, por muitos, um novo paradigma relacionado à web 3.0, já que representa um momento inédito para toda a sociedade, com impactos em nossas vidas que ainda não temos como estimar.
Em sua base, trata-se de uma revolução tecnológica, mas configura-se como uma transformação definitiva nas relações entre pessoas e objetos.
A IoT já está entre nós
Do ponto de vista dos consumidores, há produtos integrados à IoT nas mais variadas áreas.
De fato, objetos interconectados podem nos ajudar nas resoluções das questões do nosso dia a dia.
Wearables
Uma das categorias mais vendidas no mundo são os wearables ou tecnologias vestíveis. Ou seja, trata-se de peças de vestuário com conectividade de IoT que produzem informações sobre os usuários. Destacam-se na categoria pulseiras e tênis que monitoram a atividade física do usuário. Todas essas tecnologias vestíveis geram uma tonelada de dados que as empresas começam a entender para pensar em aplicações futuras.
Carros autônomos
Os carros autônomos são outra categoria de produtos conectados. Eles se comunicam entre si e definem o melhor momento (velocidade e trajeto, por exemplo) de fazer um cruzamento em vias urbanas.
A montadora Tesla já possui em sua frota carros com diversos recursos para comunicação com outros equipamentos portadores de sensores e Inteligência Artificial. Com o objetivo de produzir carros cada vez mais autônomos, a Tesla possui uma vantagem competitiva que as outras montadoras não têm: A atualização e eventuais ajustes nos seus carros de maneira remota, sem custos aos seus clientes.
Por causa desse dispositivo, durante o furacão Irma, que atingiu o estado americano da Flórida, em 2017, a Tesla, baseada nas informações de sensores nas ruas, alterou, remotamente,a maneira como os automóveis no caminho da tempestade consumiam as suas baterias. Desse modo, não foi preciso parar e recarregar o carro elétrico. Esse pequeno ajuste fez com que os clientes conseguissem chegar em locais seguros a tempo. Em outra situação, a montadora fez a manutenção de um erro no sistema de carga dos carros sem que os clientes precisassem ir até uma concessionária apenas enviando a atualização pela internet, como se faz com um smartphone.
Casas inteligentes
As casas inteligentes também estão na lista de produtos com conectividade IoT que já estão entre nós. A automação da casa é um cenário mais próximo do mercado brasileiro em se tratando de IoT, pois já é possível encontrar diversos dispositivos para a formação de uma pequena rede doméstica de objetos inteligentes, como: lâmpadas Philips Hue, cafeteiras Nespresso, Apple HomeKit e outros mais.
Lâmpadas Philips Hue
As lâmpadas Philips Hue permitem um sistema pessoal de iluminação sem fio, controlando com facilidade as luzes usando dispositivos como celular ou tablet.
Apple HomeKit
O HomeKit é a plataforma da Apple para automação residencial. Ele permite aos usuários configurar, comunicar-se e controlar eletrodomésticos inteligentes usando dispositivos Apple, inclusive a Siri, assitente de voz da Apple.
Acompanhe e imagine a sequência de eventos a seguir para entender a dinâmica da IoT em uma casa inteligente:
Um poste na rua envia uma mensagem para o carro do João, avisando sobre bloqueio no caminho. Automaticamente, o Waze calcula uma rota alternativa, o que acrescenta 60 minutos na previsão de chegada em casa para jantar com a sua família.
O carro informa ao condutor sobre a alteração na rota e sugere uma pausa para lanchar, tendo em vista a última refeição registrada pela Apple Watch.
O motorista aprova a nova rota e segue para uma padaria no caminho. Baseando-se nas informações dos postes, das calçadas e da rua, o carro informa à padaria que haverá uma parada e já exibe a informação de uma nova fornada de pães para o motorista.
O iPhone envia uma mensagem para as pessoas na casa e informa do atraso. Como a Nespresso Expert está programada para preparar um café exatamente no momento da chegada do João, a máquina verifica se há cápsula para ser consumida no momento da sua chegada, uma vez que o seu filho consumiu café minutos antes das mensagens.
Devido à falta de cápsulas, a máquina envia um pedido de compra para a Nespresso que, com o seu serviço de entrega no mesmo dia, já realiza a entrega.
Ao chegar em casa, com a temperatura automaticamente ajustada para 21° pelo termostato conectado pelo Apple HomeKit, João acompanha a entrega das suas cápsulas e aguarda o jantar com a sua família.
Aplicação da IoT nas organizações
Além de oferecer produtos e possibilidades para os consumidores, a IoT também vai impactar profundamente a forma como as organizações se estruturam e fazem negócios.
Segundo Kotler (2018), as empresas precisarão identificar maneiras de utilizar a IoT para criar valor, especialmente através do uso de dados para alinhar seu modelo de negócios aos interesses do cliente.
Observar como a tecnologia e os preceitos de sustentabilidade têm mudado a forma como os clientes consomem, adequando novos e diferentes meios para distribuir ofertas e serviços, é criar e distribuir valor com sucesso.
Varejo
A SAS (empresa americana pioneira em Business Intelligence) aponta cinco aplicações possíveis da IoT no varejo:
Manutenção preditiva 
Usada no gerenciamento de energia, na prevenção de falhas ou na detecção de outros problemas. Em um supermercado, por exemplo, sensores acoplados a produtos dos setores de frios e laticínios podem monitorar as possíveis variações de energia a fim de garantir a qualidade dos alimentos.
Transporte inteligente 
Manutenção, rastreamento e otimização de rotas com mais precisão do que o uso de GPS.
Armazenamento sob demanda 
A IOT possibilita monitorar as vendas em tempo real e também na gestão de inventário. O RFID, por exemplo, é um item da IoT muito bem testado em estocagem. Trata-se de um dispositivo eletrônico, normalmente em forma de etiqueta (tag) adesiva, que recebe uma série de informações, através de um chip, com uma antena microscópica embutida, capaz de receber, registrar dados e retransmiti-los quando acionado. Na prática, funciona como um código de barras eletrônico, com a grande diferença de não utilizar um leitor ótico, mas, sim, um sensor de radiofrequência (RF), capaz de armazenar mais informações do que o código de barras.
Cliente conectado 
Serviços com base na geolocalização podem oferecer de forma personalizada a um cliente que já está dentro de uma loja física, por exemplo, um desconto ou uma oferta especial.
Loja inteligente 
Em um shopping center, por exemplo, a IoT pode analisar o tráfego de pessoas, o que ajuda a entender sua jornada de compras completa, possibilitando a personalização desta.
Indústria
No caso das indústrias fabricantes de produtos IoT, é preciso que tenham em mente que um produto, simplesmente porque se conecta à internet e pode ser acessado e controlado a distância, não cria valor por si só. Ou seja, só porque podemos conectar um produto, não necessariamente queremos e vamos conectá-lo.
Esta é uma questão importante, tendo em vista que os custos para produção de um dispositivo com conectividade são mais altos e a organização precisa criar valor suficiente para cobrir esses custos extras.
E como criar valor para o cliente em um produto de IoT?
Bruce Sinclair (2018), em seu livro IOT: como usar a Internet das Coisas para alavancar seus negócios, sugere quatro maneiras de criar valor em IOT:
· Tornar os produtos melhores, através da inovação. Ou seja, entregar ao cliente um produto que faça de uma maneira nova ou melhor algo que para ele é valioso. Pode ser um produto totalmente novo ou uma evolução de um que já existe.
· Aumentar a eficiência operacional de um produto. Um exemplo são algumas empresas fornecedoras de eletricidade que usam um SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition), o que possibilita a conexão entre os sensores da linha de energia e o comando central, evitando que as faltas de energia sejam descobertas somente após a reclamação dos clientes.
· Suportar melhor os produtos, a partir de uma manutenção preditiva, proativa e prescritiva, contra uma manutenção reativa ou preventiva, apenas. Os carros autônomos da Tesla, já apresentados aqui, são um bom exemplo de criação de valor com a manutenção a distância.
· Criar melhor os novos produtos, para que eles não sejam engavetados após três ou quatro meses de uso, como acontece com alguns wearables, como as pulseiras da marca FitBit. Visivelmente, há espaço para melhorias ou até para novos produtos. É possível identificar para que eles estão sendo utilizados e comparar ao uso pretendido, por exemplo. A proposta aqui, então, é usar os dados coletados de um produto para inspirar novos, sejam físicos ou digitais.
Setor público
A IoT pode ser aplicada também para inovar ou otimizar soluções no setor público, como a implementação de dispositivos para transformar a cidade em um espaço inteligente ou melhorar o atendimento à saúde pública.
· Cidades inteligentes
· Na mobilidade urbana, os meios de transporte podem ser monitorados por GPS para otimização conforme a demanda; e também é possível organizar os sinais de trânsito conforme informações coletadas do tráfego.
· Na coleta de lixo, sensores podem avisar aos responsáveis sobre a necessidade de coleta e otimizar a logística dos caminhões.
· Na segurança, é possível prever a ocorrência de situações com a necessidade de maior policiamento.
· Saúde pública
Na saúde pública, a IoT pode ajudar:
· No registro eletrônico de histórico de saúde dos pacientes.
· No monitoramento de pacientes e alertas em tempo real.
· Nos diagnósticos mais precisos e antecipados.
· Na análise de imagens.
Para refletir
A IoT pode trazer grandes benefícios para o mundo e já é possível ver suas aplicações na organização do trânsito, na agilização de tratamentos médicose também na preservação do meio ambiente. Mas há questões relacionadas ao seu uso que podem provocar distorções que precisam ser consideradas com cautela.
Internet das coisas inúteis 
Será que as tecnologias digitais sempre facilitam a vida das pessoas? Alguns estudos apontam para uma diferenciação entre internet “das coisas úteis” e internet “das coisas inúteis”, ou seja, produtos que não apresentam caráter de real utilidade e novidade, mas que são considerados inovadores simplesmente por serem digitais. Um exemplo é o Egg Minder, uma bandeja Wi-Fi para ovos que se comunica com o celular, informando quando seus ovos acabaram. Talvez uma lista de compras fosse mais útil e mais barata, levando em conta os altos custos dos dispositivos de IoT.
E-waste 
Parece piada, mas esses produtos incomuns e de utilidade duvidosa para a vida prática contribuem para um dos grandes problemas relacionados à IoT: o e-waste, ou seja, o lixo gerado pelo descarte desses produtos, que se tornam obsoletos mais rapidamente em relação aos não inteligentes.
Privacidade e segurança dos dados 
Outro problema relacionado à IoT é a confiança dos consumidores em relação ao destino dos seus dados coletados. As empresas ainda não conseguem garantir aos usuários a proteção e a segurança aos seus dados com a mesma velocidade com que desenvolvem os produtos de IoT. Os dados coletados são armazenados em nuvens e são suscetíveis a ataques de hackers e vazamentos. Alguns estudiosos alertam, inclusive, que essa pode ser uma ameaça à evolução da indústria.
MÓDULO 4 
Identificar os conceitos básicos de Big Data e seus impactos nas rotinas de consumidores e organizações
O impacto do Big Data
O que é Big Data
A mudança mais significativa no mundo dos negócios tem relação com a ideia de dados.
Empresas que já usavam dados em suas operações agora estão sentindo uma revolução. O Big Data não é um conceito novo e já estava presente nas empresas, que utilizavam dados na avaliação e gerenciamento de processos e nas previsões e planejamento em longo prazo. Mas o surgimento da internet o impulsionou, dando uma nova dimensão para seu volume e armazenamento.
Rogers (2018) descreve o Big Data como qualquer quantidade volumosa de dados estruturados, semiestruturados ou não estruturados que podem fornecer algum tipo de informação.
Veja os V´s que identificam as propriedades que envolvem o Big Data:
Volume 
É a definição mais tradicional do Big Data, representada pela grande quantidade de dados que são gerados e os desafios relacionados com seu armazenamento, acesso e proteção. Segundo a Cisco (2017), nos próximos anos o cálculo de dados passará a ser feito a partir de zettabytes e yottabytes, e não mais de gigabytes.
Variedade 
Dados estão cada vez mais desestruturados, vindos de fontes distintas e com tipos de informações e formatos diferentes (textos, imagens, sons, vídeos etc.). Estima-se que quase 90% dos dados gerados sejam não estruturados, o que impõe um desafio, que é transformá-los em informações úteis.
Velocidade 
A capacidade de coleta e análise dos dados e tomada de decisão precisa ocorrer muito rapidamente, às vezes em tempo real.
Valor 
Qual o valor agregado dos dados? O valor para coleta e uso dos dados justifica os custos de sua obtenção?
Veracidade 
O quão íntegros, exatos, confiáveis, relevantes e consistentes são os dados? De nada adiantam os outros V’s se os dados estiverem errados.
Gigabyte
A nomenclatura dos dados parte de um sistema binário:
A Nomenclatura→→→Bytes
Quilobyte (KB)→→→→1.024
Megabyte→→→→→→1.048.576
Gigabyte→→→→→→1.073.741.824
Terabyte→→→→→→1.099. 511. 627. 776
Petabyte →→→→→→ 1.125.899.906.842.620
Exabyte→→→→→→→1.152.921.504.606.850.000
Zettabyte →→→→→→1.180.591.620.717.410.000.000
Yottabyte→→→→→→1.208.925.819.614.630.000.000.000
Menor unidade: bit (assume somente 2 valores – ligado ou desligado)
Um byte é a composição de 8 bits, capaz de assumir valores diferentes.
Uma letra tem o tamanho de um byte.
Em outras palavras, Big Data é o conjunto de soluções tecnológicas capaz de lidar com dados digitais em volume, variedade, velocidade, valor e veracidade inéditos até os dias atuais.
Origem do Big Data
No começo da década de 1990, próximo ao nascimento da web, o cientista chefe da Silicon Graphics, John Mashey, lançou o termo Big Data. Mas ele só ficou mais popular em 2010, quando empresas de vários segmentos começaram a manipular a vasta oferta de dados gerados pelos avanços tecnológicos.
Armazenar e analisar dados não é um fenômeno novo, mas as empresas faziam (e a maioria ainda faz) isso a partir de dados estruturados, que contêm uma organização para serem recuperados.
Ou seja, etiquetas, linhas e colunas que facilitam o trabalho da tecnologia, identificando diversos pontos sobre uma informação. Assim, a partir de planilhas eletrônicas estruturadas as empresas utilizavam dados para otimizar processos, planejamentos e operações em curso.
A quantidade de dados gerados e armazenados vem crescendo desde o surgimento dos computadores. Mas o diferencial do Big Data é explicado a partir de três tendências que se inter-relacionam:
Crescimento rápido de tipos variados de dados 
Os dados atualmente estão disponíveis para as empresas em posts nas mídias sociais, imagens geradas por smartphones, sinais de mapas e localização emitidos em tempo real, dados de sensores dos dispositivos conectados (IoT).
Evolução acelerada na capacidade de gerenciamento e compreensão desses dados 
Tecnologias como a computação em memória (in-memory computing), que permite à anunciantes identificar os sites mais frequentados por um visitante ou selecionar, por exemplo, os anúncios acessados por cada visitante de uma página na internet, considerando variáveis como clima e localidade. O Hadoop é outra tecnologia de estrutura de software que permite que grande quantidade de dados, armazenada em servidores distintos e distantes, possam ser processados paralelamente.
Desenvolvimento de infraestrutura de computação na nuvem 
O Big Data quebrou o paradigma dos altos investimentos em infraestrutura própria para coletar, armazenar e analisar dados. Atualmente, pequenas empresas podem ter acesso a ferramentas de análise fornecidas por provedores de serviços na nuvem, como SAP e IBM, e pagam apenas pelos dados e pelo armazenamento. Houve, portanto, uma democratização no uso dos dados.
Especialmente com o casamento entre Big data, IoT e IA, as possibilidades de geração de dados são aparentemente ilimitadas. Temos visto que a contínua hiperconectividade e interação entre diversos aparelhos, sensores e pessoas vêm mudando a forma como nos comunicamos e também como as empresas se comunicam entre si, com seus clientes e como tomam decisões.
A seguir, um quadro comparativo entre as mudanças provocadas pelo Big Data nas estratégias empresariais:
	Mudanças nos pressupostos estratégicos, da era analógica para a Era Digital
	De
	Para
	Dados são dispendiosos de gerar nas empresas
	Dados são gerados continuamente em todos os lugares
	O desafio dos dados é armazená-los e gerenciá-los
	O desafio dos dados é convertê-los em informações valiosas
	As empresas usam apenas dados estruturados
	Os dados não estruturados são cada vez mais úteis e valiosos
	Os dados são gerenciados em departamentos operacionais
	O valor dos dados é conectá-los entre os departamentos
	Os dados são ferramentas para gerenciar processos
	Os dados são ativo intangível importante para criar valor
O Big Data já está entre nós
Temos oferecido de graça às organizações nossos dados pessoais, ao fazermos check-in em lugares que frequentamos, ao avaliarmos voluntariamente serviços, como no Trip Advisor, ou ao marcarmos amigos nas fotos de nossas redes sociais.
É só observar a rapidez com que os algoritmos de reconhecimento facial fazem isso automaticamente nas imagens publicadas. Ou como as diferentes plataformas se comunicam entre si (por exemplo, o catálogo de endereços do Gmail, listas de amigos do Facebook, contatos do WhatsApp e Facetime e a agenda de telefones do smartphone) e sugerem novos amigos,adicionam nomes automaticamente e mandam notificações de atividades da sua rede de contatos.
O aplicativo Waze, de geolocalização, por exemplo, construiu os dados sobre mapas e também sobre as condições do trânsito, em tempo real, com a colaboração dos usuários. Depois de atingir 30 milhões de usuários, o Waze foi comprado pelo Google por US$1,3 bilhão.
Segundo Rogers (2017), nós nos disponibilizamos a compartilhar nossas informações com as empresas a partir de quatro fatores-chave:
Se temos alguma recompensa e que tipo de recompensa a receber.
A confiança que depositamos na empresa que solicita os dados.
Que tipo de dados está sendo solicitado.
E a que setor de atividade pertence à organização.
Fato é que quem não é extremamente atento, ou capaz de configurar sua privacidade em todas essas plataformas, está ainda mais vulnerável no ambiente digital.
Aplicação do Big Data nas organizações
Há uma tendência atual de que o Big Data participe de todos os processos de tomadas de decisões nas empresas: Desde o serviço aos clientes, passando pela detecção de fraudes até o planejamento de comunicação e mídia. As empresas precisam mudar, assim, sua forma de pensar os dados. Eles devem ser entendidos como ativos estratégicos.
Vejamos algumas possibilidades e exemplos de utilização do Big Data e suas ferramentas de análise nas organizações:
Estratégias de marketing e fidelização dos clientes 
É possível, através das ferramentas de Big Data, coletar dados que são determinantes para avaliar a interação dos consumidores com a empresa e desenvolver estratégias para fazer o cliente retornar mais vezes através de ofertas personalizadas. O Big Data também permite integrar as informações do cliente às suas mídias sociais, possibilitando mapear o comportamento e o sentimento do mesmo em relação à marca e permitindo um contato ainda mais personalizado.
Personalização de oferta 
A Netflix é um exemplo de empresa que, a partir dos próprios dados, avalia, renova e personaliza sua grade de programação. Coletando dados de quem assistiu quais programas, em que horário, em qual dispositivo, se assistiu até o final, pausou, assistiu mais de uma vez, por exemplo, a empresa retém cerca de 80% dos clientes com seu sistema de recomendações.
Inovação 
Atualmente, a possibilidade de inovação baseada em ferramentas tecnológicas, sejam para pesquisa ou mesmo teste, permite um processo criativo e de experimentação como nunca foi possível. A prototipagem e o teste em pequenas comunidades, os sites de crowdsourcing para geração de ideias − como o Dell IdeaStorm e o My Starbucks Idea − são viabilizadores de projetos inovadores a partir da participação do público na solução de problemas e novas versões de produtos antes mesmo do lançamento oficial no mercado.
Previsão de demandas e tendências 
O desenvolvimento de ferramentas com modelos preditivos de análise pode ajudar, por exemplo, a identificar as principais causas de cancelamento de um serviço e encontrar maneiras de reduzir esses índices.
Otimização do e-commerce 
Quando fazemos uma compra e o site nos mostra informações como “quem comprou esse produto comprou também” ou “esses outros produtos podem interessar”, as empresas de e-commerce estão utilizando ferramentas de Big Data para indicar produtos baseados no perfil de cada consumidor e, assim, ampliar suas oportunidades de vendas.
Exemplo
A Amazon é um exemplo de otimização de cross selling ou venda cruzada, ao analisar os hábitos de leitura dos clientes e recomendar outros livros.
Segundo a empresa, 30% de suas vendas são derivadas das recomendações “you might also want” (você pode querer também).
Location based marketing ou marketing baseado em localizaçãos 
Identificar que um cliente está passando perto do ponto de vendas e convidá-lo para entrar através de uma promoção pode aumentar sua propensão de visita à loja.
A empresa americana PlaceCast oferece um serviço chamado Shopalerts para envio de mensagens aos clientes próximos às lojas físicas.
Redução de custos 
Como já vimos, em parceria com a IA, o Big Data ajuda a otimizar as operações logísticas, como o controle da frota da empresa por telemetria e o rastreamento por satélite para coletar dados.
Crowdsourcing
Modelo de produção e estruturação de processos que utiliza a sabedoria e os aprendizados coletivos para a resolução de problemas ou desenvolvimento de uma solução.
Para refletir
Esse volume extraordinário de dados circulando livremente pela internet gera um debate importante que envolve algumas questões éticas quanto ao seu uso e armazenamento: 
Privacidade e segurança da informação 
A privacidade é outro grande desafio para o uso do Big Data. As cyberameaças − como costumam ser chamadas pelas áreas de Tecnologia da Informação as ações como roubo de dados de consumidores, ataques a dados como arma de guerra entre empresas e espionagem de dados por governos − crescem a cada dia.
Filtro bolha 
Essa concentração de dados sobre os usuários nas mãos de poucas empresas de alta tecnologia e o uso de algoritmos para organizar, classificar e sugerir conteúdos – o chamado “filtro bolha” – podem nos tirar a possibilidade de relacionamento com as pessoas diferentes de nós, fazer descobertas ao acaso, descobrir novas informações.
Conclusão 
Considerações Finais
Conforme visto neste tema, as tecnologias vêm sendo introduzidas em velocidade exponencial. A antiga internet 1.0, tal qual criada nos anos 1990 pelo físico Tim Berners-Lee, basicamente formada por sites, ficou para trás com sua interatividade de mão dupla.
Inteligência Artificial (AI), Internet das Coisas (IoT) e Big Data influenciam e impactam nossa vida em sociedade e nossas relações no mundo dos negócios.
Para nós, usuários, a internet aliada às novas tecnologias traz conforto e agilidade para nosso modelo de vida acelerado. É cada vez mais difícil não estar conectado a plataformas digitais e dispositivos inteligentes.
Para as empresas, a Era Digital representa o futuro dos negócios, a possibilidade de inovar. Um cenário cheio de oportunidades para gerar valor, entender e atender, da melhor forma, às expectativas e necessidades dos clientes.
Por isso, é importante refletir sobre as questões éticas e morais que perpassam a internet, o aprendizado das máquinas, os dispositivos conectados e os grandes volumes de dados disponíveis nas redes nos dias atuais. Afinal, ainda não temos plena consciência dos potenciais benefícios e riscos trazidos pela Era Digital.
Avaliação do tema:
Explore+
Para saber mais sobre os assuntos tratados neste tema, leia:
· A quarta revolução industrial, de Klaus Martin Schwab.
· Marketing e comunicação na era pós-digital: As regras mudaram, de Walter Longo.
· O artigo How Netflix used big data to generate billions, SeleritySAS (em inglês).
Pesquise na internet:
· Para acessar mais dados sobre a internet no Brasil, acesse os sites do IBGE e da Cetic.
· Para conhecer a agenda brasileira para a Indústria 4.0, acesse o site Industria 4.0.
Assista:
· Web 2.0 Expo NY 09: Tim O'Reilly − The O'Reilly Radar, para aprofundar seus conhecimentos sobre web 2.0 (em inglês).
· Para conhecer a agenda brasileira para a Indústria 4.0, acesse o site Industria 4.0.
· Os filmes de ficção-científica Metrópolis (1927); Frankenstein (1931); 2001: Uma odisseia no espaço (1968); Blade Runner: O caçador de androides (1982); A.I.: Inteligência Artificial (2001) ; Matrix (1999); Eu, Robô (2004); Ela (2014); e Ex_Machina: Instinto Artificial (2015).
· Conheça um pouco da história de Alan Turing, matemático inglês que descobriu o princípio fundamental do funcionamento dos computadores modernos, no filme O jogo da imitação.
· O documentário O dilema das redes, disponível na plataforma Netflix, propõe uma vasta discussão sobre as questões éticas envolvendo a utilização e a manipulação de nossos dados.