O Livro “Fluência em dados: inovação e convergência” dos autores Sandra Elisabeth, Osmar F. Gonçalves e Stéfano Carnevalli, além de ser uma obra informativa, pode ser usado como um guia abrangente que o ajudará a dominar essa nova linguagem, permitindo transformar dados em insights poderosos e entender a sua adequação dentro do contexto de negócios.
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Este livro é destinado a todos que desejam aproveitar os benefícios da fluência em dados, independentemente do nível de experiência. Ao longo das páginas, exploramos os princípios fundamentais da fluência em dados e como ela pode ser aplicada de maneira eficaz nas organizações (empresas, governo ou associações).
Desde o entendimento de métricas, inovação com dados, literacia em dados, conceitos básicos de Inteligência Artificial, como aplicar melhoria contínua usando o 5S nos dados e a metodologia ágil da história dos dados para potencializar o uso dos dados. A fluência em dados não é apenas uma habilidade do futuro, mas uma competência essencial para o presente.
Sumário Completo do Livro
Prefácio
Apresentação – Porque Este Livro Foi Escrito
Introdução: Conexão entre gerações pré-dados e geração fluente em dados
I. Contexto histórico da Geração pré-Dados
II. Principais Características da Geração pré-Dados
III. A estrutura de tomadas de decisões na Geração pré-Dados
IV. A Geração Fluente em Dados
V. A Transição para a Geração Fluente em Dados
Parte 1– Oportunidades com os dados
- Fluência em Dados: A Nova Linguagem da Inteligência Empresarial
1.1. A Revolução dos Dados na Transformação da Comunicação Corporativa
1.2. Desafios da Comunicação orientada em Dados
1.3. Os Benefícios da Comunicação fluente em dados
1.4. Treinamento e Comunicação – Diferenciais Competitivos
1.5. Fluência em dados: a Nova Linguagem das empresas - A Necessidade de Informações para Tomada de Decisão
2.1. Dados e Informações
2.2. Sistemas de Informações: Objetivo e Globalismo
2.3. Informações nos Processos Industriais
2.4. As Tecnologias de Informação e Comunicação – TIC’s
2.5. Sistema Integrado de Informação - Potencializando a Inteligência de Negócios para Alcançar uma Inteligência Ativa
3.1. Inteligência Ativa
3.2. Profissionais Orientados a Dados
3.3. Ecossistema de Produtos de Dados
Parte 2 – Inovação com Dados - Desenvolvimento de Inovação a Partir de Dados
4.1. Conceituação de Inovação e Seus Tipos
4.2. Informação e a Indústria 4.0
4.3. Uso das TIC’s nas Eras Industriais - Uma Visão Prática dos Dados
5.1. Potência Não é Nada sem Controle
5.2. A Importância do Controle nos Negócios
5.3. Decidir Tomar Decisões - Dados, Algoritmos e Inteligência Artificial. Presente.
6.1. Considerações Iniciais
6.2. Fundamentos da Inteligência Artificial – IA
6.3. Dados como Base para o Learning Machine
6.4. Labed e Non-Labed Data: o Fundamento do Machine Learning
6.5. IA Generativa – Gerando Novas Perspectivas
6.6. Módulos Preditivos
6.7. LLM – Evolução do uso dos Dados e Aplicações
6.8. Desafios Comuns na Implementação de Soluções IA
Parte 3 – Potencializando o uso dos Dados - Melhoria contínua: 5S Aplicado aos Dados
7.1. A Curadoria ou Escolha dos Dados: Uso do 5S
7.2. Como Aplicar o 5S aos Dados - Literacia em Dados para Potencializar Equipes
8.1. Habilidades para Domínio dos Dados
8.2. Etapas de Aprendizagem
8.3. Trilhas para alfabetização em dados
8.4. Desafios no Processo de Alfabetização em Dados - Data Storytelling para ampliar a fluência em dados
9.1. Obter Insights Driven
9.2. Potencializando o uso do BI
9.3. Planejamento do Data Storytelling Integrado ao BI
9.4. Metodologia Ágil do Data Storytelling
Parte 4 – Futuro dos Dados - O Futuro Dos Dados: inovação e convergência
Bibliografia
Índice de Figuras
Autores