Palestras
Palestra 1 – Data Science and Innovation
Patrick Valduriez
Director of Research Emeritus at Inria
Short-bio: Patrick Valduriez é diretor emérito de pesquisa no Inria, França, diretor científico do laboratório internacional Inria-Brasil e Chief Scientist Officer da empresa LeanXcale. Ele também é colaborador no Data Extreme Lab. (DEXL) no LNCC, Rio de Janeiro, Brasil. Passou a maior parte de sua carreira no Inria como diretor de pesquisa, onde criou e dirigiu três equipes (Rodin, Atlas e Zenith). Também foi professor de ciência da computação na Universidade Pierre et Marie Curie (UPMC), agora Universidade Sorbonne, em Paris (2000-2002), pesquisador na Microelectronics and Computer Technology Corp. em Austin, Texas (1985-1989) e pesquisador no Inria (1982-1984).
Ele recebeu seu título de Ph.D. (orientado pelo Professor Georges Gardarin) e Doctorat d’État em Ciência da Computação pela UPMC em 1981 e 1985, respectivamente. De 1995 a 2000, foi gerente da joint venture Bull-Inria (chamada Dyade), que promoveu a transferência de tecnologia em TI e segurança. A Dyade gerou cinco startups bem-sucedidas, incluindo a Kelkoo, baseada no software Disco, que ele desenvolveu no Inria com sua equipe. Ele também atuou como consultor para grandes empresas nos EUA (HP Labs, Lucent Bell Labs, Microsoft), Europa (Ask, ESA, Eurocontrol, Shell) e França (Bull, Capgemini, Matra Marconi Space, Murex, Orsys, Schlumberger).
Atualmente, é membro da equipe Zenith (entre o Inria e a Universidade de Montpellier no laboratório LIRMM), focando em ciência de dados, em particular na gestão de dados em sistemas distribuídos e paralelos em larga escala e na gestão de dados científicos. Ele é autor e coautor de mais de 400 artigos técnicos e vários livros didáticos, entre os quais “Principles of Distributed Database Systems” (com o Professor Tamer Özsu, da Universidade de Waterloo). Atualmente, atua como editor associado do periódico Distributed and Parallel Databases. Já atuou como chair de comitê de programa em conferências importantes como SIGMOD e VLDB. Ele foi o chair geral do SIGMOD 2004, EDBT 2008 e VLDB 2009.
Recebeu prêmios de melhor artigo em várias conferências internacionais (VLDB 2000, SBAC 2005, VecPar 2008, SBBD 2017, DEXA 2020). Foi o ganhador do prêmio científico IBM de 1993 em Ciência da Computação na França e do Prêmio de Inovação de 2014 do Inria e da Academia Francesa de Ciências. Ele é Fellow da ACM, Fellow da AAIA e Trustee Emeritus do VLDB Endowment.
Abstract: Ciência de dados e inovação tornaram-se termos sobrecarregados, o que gerou certa confusão. Para ter sucesso, o processo de inovação envolve não apenas invenções (por exemplo, novos métodos), mas também contexto, como o comportamento do usuário, e o timing, como a prontidão do mercado. Nesta palestra, discuto o impacto da ciência de dados na inovação, utilizando histórias de sucesso selecionadas (algumas das quais eu estive envolvido). Também dou dicas para promover a inovação dentro das empresas, em particular, utilizando a inovação aberta. Por fim, descrevo algumas inovações no contexto da parceria Inria-Brasil.
Palestra 2 – Composable Data Management Systems
Pedro Pedreira
Software Engineer at Meta
Short-bio: Pedro Pedreira é Engenheiro de Software na Meta. Em seus mais de 10 anos de atuação, liderou uma série de projetos de Infraestrutura de Dados em colaboração com a comunidade de pesquisa e código aberto. Pedro lidera o programa Velox, um esforço interorganizacional envolvendo mais de 20 empresas com o objetivo de unificar os motores de execução usando uma biblioteca de código aberto, além de esforços relacionados ao processamento de dados em larga escala, focados em acelerar cargas de trabalho analíticas tradicionais e novas cargas de trabalho de ML. No passado, trabalhou em motores de análise de logs (como o Scuba) e criou o Cubrick, um SGBD analítico em memória. Pedro possui Ph.D, M.Sc, B.Sc em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (UFPR), no Brasil.
Abstract: O design do sistema de gerenciamento de dados evoluiu na última década. O modelo tradicional monolítico de desenvolver sistemas verticalmente integrados resultou em uma paisagem fragmentada dominada por APIs de usuário inconsistentes e dialetos SQL; isso limitou a reutilização entre sistemas de dados e, em última análise, desacelerou a inovação. Nesta palestra, apresentarei a nova pilha de sistema de dados composta que emergiu na comunidade, impulsionada em grande parte pelo código aberto. Destacarei como projetos como Velox, Prestissimo, Nimble, Gluten e outros criados pela nossa equipe na Meta e pela comunidade de código aberto estão melhorando tanto a eficiência quanto a eficiência de engenharia no desenvolvimento de sistemas de dados, ao mesmo tempo que fornecem uma estrutura mais adequada para plataformas de hardware em evolução.
Palestra 3 – Matrix no controle? Uma discussão sobre o relacionamento entre Sistemas de Bancos de Dados e IA
Angelo Brayner
Professor at UFC
Short-bio: Angelo Brayner possui um mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e um doutorado em Ciência da Computação pela Universität Kaiserslautern, na Alemanha. Ele é professor adjunto na Universidade Federal do Ceará e atuou como professor visitante na Universidade de Stuttgart. É autor e coautor de vários livros, incluindo Transaction Management in Multidatabase Systems, publicado pela Shaker-Verlag, Alemanha, e Developments and Applications for ECG Signal Processing, publicado pela Elsevier. Foi um dos recipientes do Prêmio Anual da Academia de Ciências de Cuba em 2020 e do Prêmio CITMA da Província de Santiago de Cuba, este último concedido pelo Ministério de Ciência, Tecnologia e Meio Ambiente do país caribenho.
Ele coordenou o grupo de trabalho da Sociedade Brasileira de Computação, que desenvolveu as referências curriculares para cursos de graduação em Ciência de Dados. O Prof. Angelo Brayner é autor de mais de 100 artigos publicados em periódicos, como o ACM Computing Surveys, além de conferências internacionais e nacionais.
Abstract: A capilaridade do uso da IA na vida moderna é ilimitada. Por outro lado, como todo problema computacional, os dados representam a base para o funcionamento da IA. Destas duas premissas, pode-se derivar vários pontos de reflexão, como: (i) IA precisa de um SBD ?; Pode-se incorporar mais inteligência a um SBD com o uso da IA?; IA será capaz de criar seu próprio SBD?
Assim, nesta palestra, apresentaremos inicialmente as formas de “inteligências” já existentes nos SBDs atuais. Assim, alguns componentes de SBD serão analisados para explicitar seus graus de inteligência, mais especificamente, abordaremos a máquina de consulta e os gerenciadores de transações e de buffer. Apresentaremos ainda trabalhos que se propõem a incrementar tal grau de inteligência. Em seguida, discutiremos possíveis cenários de como a tecnologia de banco de dados se relaciona com a IA.
Palestra 4 – Modern Data Stack: Impulsionando a Transformação Data-Driven e Carreiras no Mundo de Dados
Matheus Dellagnelo
CEO e Co-fundador da Indicium
Short-bio: CEO e Co-fundador da Indicium, empresa global de serviços de dados, Matheus Dellagnelo é graduado em Engenharia de Materiais pela Universidade Federal de Santa Catarina e mestre em Gestão de Engenharia pela Universidade do Sul da Califórnia. Antes da Indicium, Matheus atuou como diretor de produção e gestor de projetos, em Hong Kong. Sob sua liderança, a empresa com sede em Nova York, soma 7 anos de experiência em metodologias modernas de dados e uma equipe de mais de 300 profissionais certificados, que já realizaram mais de 600 projetos, com média acima de 150% de ROI gerado Apoiada por um investimento de US$ 40 milhões, em 2024, a Indicium pretende tornar-se a empresa número 1 em serviços de dados modernos nas Américas.
Curiosidades: Matheus também é ex-atleta profissional, campeão mundial de sunfish, modalidade Vela, (2011) e bi-campeão pan-americano (2011-2019) na mesma modalidade.
Abstract: Os silos de dados estão limitando o potencial inovador das empresas, e o Modern Data Stack (MDS) oferece uma solução eficaz para superar esses obstáculos. Ao integrar tecnologias modernas e pessoas, é possível promover a convergência dos dados, aumentar a agilidade operacional e impulsionar o crescimento empresarial sustentável com no mínimo 35% mais eficiência. Matheus Dellagnelo, cofundador e CEO da Indicium, apresentará insights sobre a implementação de estratégias de dados eficientes, além de explorar as oportunidades de carreira no setor de dados, destacando as habilidades necessárias para profissionais que buscam se destacar nesse campo em constante evolução.
Palestra 5 – Plataforma Analytics: Uma abordagem técnica e como gerar valor ao cliente
Palestrantes: Guilherme Laercio Da Silva e Gabriel Camoese Salla (Stone)
Abstract: A palestra vai abordar a construção do ecossistema de Dados da Stone, desde a unificação dos times em uma única cloud, auto gerenciada, com o desenvolvimento dos motores de ingestão, transformação e de data quality open sources e com alto grau de governança para atender as necessidade de analytics, até como essa arquitetura conversa com os atuais cargos e responsabilidade que exige um time moderno de dados. No fim, como isso impacta de fato no negócio sob o olhar de uma squad de People Analytics.
