ML aplicado aos negócios

Fase I - Estudo

Objetivos

A área de capacity empenha-se em controlar, planejar e projetar uma série de produtos que a empresa trabalha, a fim de garantir que o negócio entregue o que foi estabelecido e que está tudo funcionando. Para isso é estipulado quantos por cento a mais deve ser guardado para que o serviço funcione em todos os tipos de situações, de forma mais econômica e assertiva para a instituição. Atualmente esse processo é feito de forma manual, ou seja, é sujeito a erros humanos e uma análise não tão bem detalhada.

ML aplicado aos negócios faz com que essa execução seja automatizada, sendo assim mais eficaz e minucioso, com o uso de dados do passado e variáveis atuais para estudos de previsões do presente e do futuro.

Conceito

Explique em que contexto macro esta pesquisa será inserida
Relacione com outros projetos e pesquisas na área, na empresa ou mesmo no mundo
Identifique algumas possibilidades de evolução desta idéia
Tente enquadrar esta idéia em um grupo, propósito ou categoria específica

Características 

Informe sobre as particularidades, aspectos e atributos desta idéia.

Estudo Dirigido

Coloque aqui o plano de estudos bem como as possíveis fontes de informação.

Fase II - Ensino

Conteúdo

Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável

Apresentação

Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui

Metodologia

Descrevas as metodologias usadas. Alguns exemplos:

Estratégia de Job Rotation
Estudos básicos para conhecimento do potencial
Estudos básicos para entendimento sobre o problema
Estudos para dar base aos pesquisadores
Benchmarking com empresas estrangeiras 
Aceleradoras de empresas
Adoção de novas tecnologias
Utilização da proposta de soluções Open-source
Priorização no desenvolvimento interno
Foco na não dependência de fornecedores
Prática de formação dos talentos necessários 

Hipóteses

 Que questões envolvem a pesquisa? 
O que se espera provar?
O que se espera como resultado?
Explicações e argumentos que subsidiem a investigação em curso

Fase III - Exemplo de Caso de Negócio

Product Backlog

Descreva os requisitos deste projeto

Benefícios para quem for oferecer esta solução

    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias

Benefícios para o usuário

    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.

Direcionadores chave para esta iniciativa

    Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar

Possíveis modelos de negócios

    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

Business Case

• Case 1: Capacidade de Backbone todos os trafego de produtos passam por aqui (Denner)
  • Qual a dor que a área hoje?

O Backbone mexe com diversos dados de vários produtos, então é calculado a taxa mensal de crescimento do uso desses para que haja uma projeção futura de quanto será disponibilizado para cada lugar, mas dependendo da localidade e do item há pouca quantidade de dados, o que pode tornar a Inteligência Artificial não tão vantajosa, pois não teria informações suficientes para a máquina aprender sobre um padrão, o que torna a técnica menos precisa.

• O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?

Para gerar melhor desenvolvimento para área, pode ser necessário aplicar IA em apenas alguns produtos em que há informações em quantidades satisfatórias.

• Case 2: Capacidade de Banda Larga (Flávio de Souza)
  • Qual a dor que a área hoje?

Há uma grande quantidade de dados referentes ao uso da banda larga e vários índices desse produto, como a taxa de penetração de diversos lugares. As dores desse setor é ter a maior assertividade possível nas previsões de esgotamento de equipamento, dificuldade de coleta e tratamento de dados, além de problemas em relação a coesão de dados de diferente lugares. Ao ajustar essas informações, podem futuramente interferir de forma positiva não somente no local de uso, mas também no Backbone, pois é um dos meios trabalhados pela área.

• • O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?

As propostas são de melhorar a previsão de esgotamento da banda larga para o decorrer do tempo, saber se o recurso é necessário para atender o mercado atual e futuro, reunir os dados em um único lugar com fácil acesso e com as devidas interligações, outro ponto interessante é a análise de combinação de dados e quais alterações a IA pode fazer para que as informações sejam assertivas.

• Case 3: Palestra Fabiola
  • Qual a dor que a área hoje?
  • O que pode ser feito para gerar um resultado interessante?

Alinhamento com Lei do Bem

• Projeto possui algum elemento tecnologicamente novo ou inovador?

Elemento tecnologicamente novo ou inovador pode ser entendimento como o avanço tecnológico pretendido pelo projeto, ou a hipótese que está sendo testada

• Projeto possui barreira ou desafio tecnológico superável?

Barreira ou desafio tecnológico superável pode ser entendido como aquilo que dificulta o atingimento do avanço tecnológico pretendido, ou dificulta a comprovação da hipótese

• Projeto utiliza metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico?

Metodologia/método para superação da barreira ou desafio tecnológico pode ser entendido como aqueles atividades que foram realizadas para superação da barreira ou do desafio tecnológico existente no projeto

• Projeto é desenvolvido em parceira com alguma instituição acadêmica, ICT ou startup?

Se sim, o desenvolvimento tecnológico é executado por associado ou por alguma empresa terceira? qual o nome da empresa? 
Anexar cópia do contrato

Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio

Escopo

Explique o escopo deste protótipo

Limitações

Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.

PoC

Desenvolva um PoC (Proof of Concept)

Privacidade (LGPD)

• Avaliar condições referentes à Lei Geral de Proteção de Dados

Detalhamento Técnico

Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa

Histórico

Responsável: fulano

Semana de dd à dd/mm/yyyy

Semana de dd à dd/mm/yyyy

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