O Universo digital está dobrando de tamanho a cada dois anos e vai multiplicar por isso por 10 entre 2013 e EMC Digital Universe Study

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Lorenzo Benke Festas
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3 O Universo digital está dobrando de tamanho a cada dois anos e vai multiplicar por isso por 10 entre 2013 e EMC Digital Universe Study

4 Investimentos em Inteligência Artificial (IA) vão triplicar à medida que as empresas se envolvem com sistemas complexos, análises avançadas e tecnologia de Machine Learning - Forrester

5 Em 2020, 50% de todos os softwares de análises de negócios vão incorporar análises prescritivas construídas sobre computação cognitiva. - IDC

6 Concept A

7 Tesouraria Projeção de Receita Time de compras Reporte

9 Concept A

10 Acelerador de inovação? Ambiente de desenvolvimento moderno? O que é Azure? Facilitador de transformação digital? Plataforma de Nuvem da Microsoft Um datacenter virtual?

12 Um resumo da história da Nuvem

13 Modelos de Nuvem IaaS O hardware e o software que permitem tudo funcionar servidores, armazenamento, redes, SO, etc. PaaS Um conjunto de ferramentas e serviços que permitem desenvolver aplicações de forma rápida e eficiente. SaaS As aplicações são desenvolvidas diretamente para os usuários e entregues pela web.

14 On Premise Iaas PaaS SaaS Carro Carro Carro Carro Financiamento Financiamento Financiamento Financiamento Depreciação Depreciação Depreciação Depreciação Manutenção Manutenção Manutenção Manutenção Renováveis Renováveis Renováveis Renováveis Seguro Seguro Seguro Seguro IPVA IPVA IPVA IPVA Garagem Garagem Garagem Garagem Combustível Combustível Combustível Combustível Pedágio Pedágio Pedágio Pedágio Motorista Motorista Motorista Motorista Carro comprado Leasing Alugado Uber Gerenciado pelo cliente Gerenciado pelo provedor de serviço

16 Transformação Digital para o CFO: Benefícios da Nuvem Microsoft Escala Global Rapidez para implantar Agilidade melhorada Menor TCO Escalabilidade Maior potencial de inovação Confiança Aberto & Flexível

17 Finanças: por quê a computação na Nuvem?

18 1: Benefícios Econômicos

19 1a: Menor custo por Servidor

20 1a: Menor custo por Servidor Quais são as economias de custo associadas com o tamanho do datacenter na Nuvem?

21 1b: Maior utilização de recursos Serviços da Nuvem oferecem escalabilidade elástica

22 2: De Capex para Opex Uma empresa investe $5m em Capex, Depreciação em 5 anos Fluxo de Caixa Livre Balanço DRE Variações de caixa Capex (5) Ativos Infraestrutura de TI 4 Despesas EBITDA 0 Depreciação (1) EBIT (Total) (1)

23 2: De Capex para Opex Uma empresa investe $1m por ano na Nuvem Fluxo de Caixa Livre Balanço DRE Variações de caixa Capex (5) Capital de Giro (1) Ativos Infraestrutura de TI 4 0 Despesas EBITDA 0 (1) Depreciação (1) 0 EBIT (Total) (1) (1)

24 Calculadora de TCO disponível em:

25 Finanças: por quê a computação na Nuvem?

27 O que é Machine Learning? Machine learning é uma técnica que ajuda computadores a aprender sobre dados existentes para prever comportamentos futuros Gestão de coleções de dados Serviço de Machine learning Modelo ML embutido

Machine Learning: Análises avançadas poderosas Modelos ML podem responder 4 tipos básicos de perguntas: Quantos? Qual categoria? Qual grupo? É estranho?

28 Machine Learning: Análises avançadas poderosas Modelos ML podem responder 4 tipos básicos de perguntas: Quantos? Qual categoria? Qual grupo? É estranho? Regressão Classificação Agrupamento Detecção de anomalias Qual a será a receita em Q3 na América Latina para o produto X? Qual a probabilidade de um cliente comprar um SKU mais caro? Quais são os 5 grupos de clientes com perfil de compra similar? Quais relatórios de despesas tem maior probabilidade de fraude? Quantos pessoas de vendas teremos no final de Q4? Qual a probabilidade de o cliente migrar para um produto do concorrente? Que produtos vendem melhor em conjunto? Quais clientes tem chance de falhar com os pagamentos?

29 Exemplos

E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T Projeções Três anos atrás, a Microsoft lidava com grandes desafios na projeção de receita: Negócios complexos: B2C e B2B, canais diretos e indiretos,

30 E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T Projeções Três anos atrás, a Microsoft lidava com grandes desafios na projeção de receita: Negócios complexos: B2C e B2B, canais diretos e indiretos, assinaturas de nuvem e licenças de software, software e hardware Projeção da empresa inteira e Sistema de consolidação era baseado em planilhas Centenas de analistas projetavam receita para 80+ geografias, 8 segmentos de cliente, e dúzias de SKUs de produto Processo de duas a três semanas para gerar uma projeção trimestral Precisão da projeção não estava atendendo às expectativas

31 Nossa jornada para melhorar a projeção de receita E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T : P R O E Ç Ã O D E R E C E I T A Em 2014, a CFO da Microsoft e o VP de Machine Learning concordaram em conduzir uma prova de conceito com dois principais objetivos 1.Precisão: Fornecer uma projeção baseline, consistente e enviesada, para a equipe de planejamento financeiro aplicar sua experiência e julgamento a fim de criar uma projeção de receita final para a empresa 2.Frequência: Projeções mais frequentes para permitir finanças responder rapidamente ao negócio

32 Nossa jornada para melhorar a projeção de receita E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T : P R O E Ç Ã O D E R E C E I T A Em 2014, a CFO da Microsoft e o VP de Machine Learning concordaram em conduzir uma prova de conceito com dois principais objetivos Prova de conceitos Kicked off two workstreams Central Finance (CFT) Treasury Validação e aumento do escopo Forecasts two new segments Treasury adopts machine learning forecast for hedging Discussions with Chief Security Officer (CSO) for financial data in cloud Melhoria na precisão, aumento na confiança Forecast additional CFT segments Granular forecasts by product, geo & segment (>300 forecasts) Incorporated Bing search data for Xbox and Surface Engineered security in Cortana Intelligence Suite required by CSO Automação, maior alcance Forecast 100% of revenue ML forecasts as inputs to prepare for analyst calls Broaden reach: controllers in subsidiaries Dashboard created to deliver ML forecasts ML training for finance Built automated forecast solution Repeatable, robust solution with process documentation 1 Cientista de dados 2 Cientistas de dados 3 Cientistas de dados 4 Cientistas de dados FY15 H1 FY15 H2 FY16 H1 FY16 H2

Nossa jornada para melhorar a projeção de receita E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T : P R O E Ç Ã O D E R E C E I T A Variance to Forecast ($M) Segment Outlook Attainment Model Sales Motion

Devices 0-12 -52-32 Outlook 0-18 -137-68 -74-29 EPG Public Sector Range -88 to 53-174 to -100-126 to -11-1 -73 EPG PS Software 0-37 EPG PS Devices 0-17 -64-41 Outlook 0-14 -82-12 -36 12 SMS&P CA

33 Nossa jornada para melhorar a projeção de receita E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T : P R O E Ç Ã O D E R E C E I T A Variance to Forecast ($M) Segment Outlook Attainment Model Sales Motion Regression Azure ML Average of Methods: BSP Average of Models Outlook EPG Commercial Range -110 to to to EPG Commercial Software EPG Commercial Devices Outlook EPG Public Sector Range -88 to to to EPG PS Software 0-37 EPG PS Devices Outlook SMS&P CA Range -40 to to to SMS&P CA Software 0-50 SMS&P CA Devices Outlook SMSP SMB Range -11 to to 2-7 to SMS&P SMB Software 0-12 SMS&P SMB Devices Azure ML Studio + Power BI fornecem a analistas pelo mundo uma referência de projeção Outlook B&S ST Range -403 to 277 B&S ST Software B&S ST Devices Outlook 0 B&S SI Range -37 to to to B&S SI Software B&S SI Devices Outlook 76 Retail (ST) Range -116 to to to 171 Outlook Retail (SI) Range -6 to to 268 Outlook OEM Field & Other Dist. Range 1 to to to 38

34 Nossa jornada para melhorar a projeção de receita Melhorias vs. Processo Tradicional E S T U D O D E C A S O M I C R O S O F T : P R O E Ç Ã O D E R E C E I T A Objetivos atingidos! Principais benefícios: Enterprise Cloud Consumer

36 Blockchain está mudando a forma como processos transacionais e sistemas de registro funcionam Faz isso removendo a necessidade de autoridades centrais, dando transparência e agilizando processos Exemplo do estado atual: Transação bancária: Maria quer enviar dinheiro a João Cliente A Cliente B João Cliente C Passo 1: Maria solicita operação ao Banco B Passo 2: Banco B transaciona com Banco A Passo 3: Banco A informa João Cliente D Cliente E Banco A Passo 4: Banco A e Banco B guardam registros da operação e os saldos dos clientes Maria Banco B Banco Central Banco central regulamenta a operação Outros clientes não tem visibilidade do ocorrido Cliente F

37 Blockchain está mudando a forma como processos transacionais e sistemas de registro funcionam Faz isso removendo a necessidade de autoridades centrais, dando transparência e agilizando processos Agora imagine um sistema onde: Não há autoridade central, pessoas transacionam diretamente Passo 1: Maria e João concordam sobre a transação Passo 2: Maria e João comunicam a transação para a rede (Consórcio) Passo 3: Outros membros da rede validam a transação (saldo e usuários) Passo 4: Transação e novos saldos são registrados em uma base pública Cliente A Cliente B Cliente F João Cliente C Cliente E Cliente D Maria

38 O que é Blockchain? Blockchain é um registro público distribuído, seguro e compartilhado Seguro Compartilhado Registro Público Distribuído

E S T U D O D E C A S O : Gestão de risco R E S U LTA D O Tesouraria: Carta fiança via Blockchain Melhorou velocidade de processos, eficiência e efetividade Maior

39 E S T U D O D E C A S O : Gestão de risco R E S U LTA D O Tesouraria: Carta fiança via Blockchain Melhorou velocidade de processos, eficiência e efetividade Maior transparência Mudança de transacional para relacional Redução em horas 80% 50% Melhoria no risco transacional T E C H N O L O G I A Azure SQL Azure Blockchain as a Service (BaaS)

41 Outros aspectos 41

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