The human insights missing from big data | Tricia Wang

Tradutor: Maurício Kakuei Tanaka Revisor: Leonardo Silva

In ancient Greece,

Na Grécia antiga,

when anyone from slaves to soldiers, poets and politicians,

quando alguém, de escravos a soldados, poetas e políticos

needed to make a big decision on life's most important questions,

precisava tomar uma grande decisão nas questões mais importantes da vida,

like, "Should I get married?"

como: "Eu deveria me casar?"

or "Should we embark on this voyage?"

ou: "Devemos embarcar nesta viagem?"

or "Should our army advance into this territory?"

ou: "Nosso exército deve avançar para este território?",

they all consulted the oracle.

todos consultavam o oráculo.

So this is how it worked:

É assim que funcionava:

you would bring her a question and you would get on your knees,

as pessoas levavam uma pergunta a ela e ficavam de joelhos,

and then she would go into this trance.

e então ela caía em transe.

Levava alguns dias,

It would take a couple of days,

and then eventually she would come out of it,

e então, finalmente, ela saía dele,

giving you her predictions as your answer.

dando às pessoas as previsões dela como resposta.

From the oracle bones of ancient China

Dos ossos do oráculo da antiga China à Grécia antiga e aos calendários maias,

to ancient Greece to Mayan calendars,

people have craved for prophecy

as pessoas têm buscado a profecia para descobrir o que acontecerá a seguir.

in order to find out what's going to happen next.

And that's because we all want to make the right decision.

O motivo é que todos queremos tomar a decisão certa.

We don't want to miss something.

Não queremos perder nada.

The future is scary,

O futuro é assustador,

so it's much nicer knowing that we can make a decision

então é muito melhor saber que podemos tomar uma decisão

with some assurance of the outcome.

com alguma garantia do resultado.

Well, we have a new oracle,

Bem, temos um novo oráculo,

and it's name is big data,

e o nome dele é "big data",

or we call it "Watson" or "deep learning" or "neural net."

ou o chamamos de "Watson", "aprendizagem profunda" ou "rede neural".

And these are the kinds of questions we ask of our oracle now,

Esses são os tipos de perguntas que pedimos agora ao nosso oráculo,

like, "What's the most efficient way to ship these phones

como: "Qual é o modo mais eficiente de enviar esses telefones

from China to Sweden?"

da China à Suécia?"

Or, "What are the odds

ou: "Quais são as chances

of my child being born with a genetic disorder?"

de meu filho nascer com uma doença genética?"

Or, "What are the sales volume we can predict for this product?"

ou: "Qual é o volume de vendas que podemos prever para este produto?"

I have a dog. Her name is Elle, and she hates the rain.

Tenho um cão. O nome dela é Elle, e ela odeia a chuva.

And I have tried everything to untrain her.

Tenho tentado de tudo para destreiná-la.

But because I have failed at this,

Mas, como tenho fracassado nisso,

I also have to consult an oracle, called Dark Sky,

também tenho que consultar um "oráculo" chamado "Dark Sky",

every time before we go on a walk,

toda vez antes de ir passear,

for very accurate weather predictions in the next 10 minutes.

para previsões meteorológicas muito precisas dos dez minutos seguintes.

She's so sweet.

Ela é uma graça.

So because of all of this, our oracle is a $122 billion industry.

Por causa de tudo isso, nosso oráculo é uma indústria de US$ 122 bilhões.

Now, despite the size of this industry,

Apesar do tamanho dessa indústria,

the returns are surprisingly low.

os retornos são surpreendentemente baixos.

Investing in big data is easy,

Investir em big data é fácil,

but using it is hard.

difícil é usá-lo.

Over 73 percent of big data projects aren't even profitable,

Mais de 73% dos projetos de big data não são nem mesmo rentáveis,

and I have executives coming up to me saying,

e tenho executivos chegando até mim e dizendo:

"We're experiencing the same thing.

"Estamos passando pela mesma experiência.

We invested in some big data system,

Investimos em sistemas de big data,

and our employees aren't making better decisions.

e nossos funcionários não estão tomando as melhores decisões.

And they're certainly not coming up with more breakthrough ideas."

E, certamente, não estão apresentando mais ideias inovadoras".

So this is all really interesting to me,

Tudo isso é muito interessante para mim,

because I'm a technology ethnographer.

porque sou etnógrafa de tecnologia.

I study and I advise companies

Estudo e aconselho empresas

on the patterns of how people use technology,

sobre os padrões de como as pessoas usam tecnologia,

and one of my interest areas is data.

e uma de minhas áreas de interesse são dados.

So why is having more data not helping us make better decisions,

Então por que ter mais dados não está nos ajudando a tomar as melhores decisões,

especially for companies who have all these resources

especialmente para as empresas que têm todos esses recursos

to invest in these big data systems?

para investir em sistemas de big data?

Why isn't it getting any easier for them?

Por que não está ficando mais fácil para eles?

So, I've witnessed the struggle firsthand.

Então testemunhei a luta em primeira mão.

In 2009, I started a research position with Nokia.

Em 2009, assumi um cargo de pesquisa na Nokia.

And at the time,

Na época,

Nokia was one of the largest cell phone companies in the world,

a Nokia era uma das maiores empresas de telefonia celular do mundo,

dominating emerging markets like China, Mexico and India --

dominando mercados emergentes como China, México e Índia,

all places where I had done a lot of research

todos os lugares onde eu havia feito muita pesquisa

on how low-income people use technology.

sobre como as pessoas de baixa renda usam a tecnologia.

And I spent a lot of extra time in China

Gastei muito tempo extra na China conhecendo a economia informal.

getting to know the informal economy.

So I did things like working as a street vendor

Fiz coisas como trabalhar como vendedora ambulante,

selling dumplings to construction workers.

vendendo bolinhos para trabalhadores da construção civil.

Or I did fieldwork,

Fiz trabalho de campo, passando dias e noites em "cybercafés",

spending nights and days in internet cafés,

hanging out with Chinese youth, so I could understand

saindo com os jovens chineses,

para entender como usavam os jogos e telefones celulares

how they were using games and mobile phones

entre o movimento das áreas rurais para as cidades.

and using it between moving from the rural areas to the cities.

Through all of this qualitative evidence that I was gathering,

Ao longo de toda essa evidência qualitativa que eu estava reunindo,

I was starting to see so clearly

começava a ver tão claramente

that a big change was about to happen among low-income Chinese people.

que aconteceria uma grande mudança entre os chineses de baixa renda.

Even though they were surrounded by advertisements for luxury products

Mesmo cercados por anúncios de produtos de luxo

como banheiros extravagantes,

like fancy toilets -- who wouldn't want one? --

"Quem não quer um?",

and apartments and cars,

apartamentos e carros,

through my conversations with them,

pelas conversas que tive com eles,

I found out that the ads the actually enticed them the most

descobri que os anúncios que realmente os atraíam mais

were the ones for iPhones,

eram os de "iPhones",

promising them this entry into this high-tech life.

prometendo-lhes a entrada nesta vida de alta tecnologia.

And even when I was living with them in urban slums like this one,

Mesmo quando estava vivendo com eles em favelas urbanas como essa,

I saw people investing over half of their monthly income

via pessoas investindo mais da metade de sua renda mensal

into buying a phone,

na compra de um telefone

and increasingly, they were "shanzhai,"

e, cada vez mais, em "shanzhai",

which are affordable knock-offs of iPhones and other brands.

que eram imitações baratas de iPhones e outras marcas.

They're very usable.

São muito úteis.

Does the job.

Fazem o trabalho.

And after years of living with migrants and working with them

Após anos vivendo com migrantes, trabalhando com eles

and just really doing everything that they were doing,

e fazendo realmente tudo o que estavam fazendo,

I started piecing all these data points together --

comecei a juntar todas essas unidades de informação,

from the things that seem random, like me selling dumplings,

das coisas que pareciam aleatórias, como eu, vendendo bolinhos,

to the things that were more obvious,

para as coisas mais óbvias,

like tracking how much they were spending on their cell phone bills.

como rastrear quanto gastavam em suas contas de telefone celular.

And I was able to create this much more holistic picture

Consegui criar essa imagem muito mais completa

of what was happening.

do que estava acontecendo.

And that's when I started to realize

Comecei, então, a perceber

that even the poorest in China would want a smartphone,

que até mesmo os mais pobres da China queriam um smartphone,

and that they would do almost anything to get their hands on one.

e fariam de tudo para colocar as mãos em um aparelho.

You have to keep in mind,

Vocês precisam ter em mente

iPhones had just come out, it was 2009,

que os iPhones tinham acabado de ser lançados, era 2009,

so this was, like, eight years ago,

oito anos atrás,

and Androids had just started looking like iPhones.

e os "Androids" começavam a se parecer com os iPhones.

And a lot of very smart and realistic people said,

Muitas pessoas inteligentes e realistas disseram:

"Those smartphones -- that's just a fad.

"Esses smartphones, é apenas uma moda.

Who wants to carry around these heavy things

Quem vai querer levar essas coisas pesadas,

where batteries drain quickly and they break every time you drop them?"

com baterias que se esgotam rapidamente, e que quebram quando deixamos cair?"

But I had a lot of data,

Mas eu tinha muitos dados,

and I was very confident about my insights,

e estava tão confiante de minhas ideias

so I was very excited to share them with Nokia.

que fiquei muito animada em compartilhá-las com a Nokia.

But Nokia was not convinced,

Mas a Nokia não estava convencida,

because it wasn't big data.

porque não eram informações importantes.

They said, "We have millions of data points,

Disseram: "Temos milhões de unidades de informação,

and we don't see any indicators of anyone wanting to buy a smartphone,

e não vemos nenhum indicador de quem quer comprar um smartphone,

and your data set of 100, as diverse as it is, is too weak

e seu conjunto de dados de 100, tão heterogêneo, é muito fraco

for us to even take seriously."

para até mesmo levarmos a sério".

And I said, "Nokia, you're right.

Eu disse: "Nokia, vocês têm razão.

Of course you wouldn't see this,

Claro, não veem isso,

because you're sending out surveys assuming that people don't know

porque estão enviando pesquisas

supondo que as pessoas não sabem o que é um smartphone.

what a smartphone is,

so of course you're not going to get any data back

Então é claro que não terão de volta

about people wanting to buy a smartphone in two years.

os dados sobre quem quer comprar um smartphone em dois anos.

Your surveys, your methods have been designed

As pesquisas e os métodos de vocês foram projetados

to optimize an existing business model,

para otimizar um modelo de negócios existente,

and I'm looking at these emergent human dynamics

e estou analisando essas dinâmicas humanas emergentes

that haven't happened yet.

que ainda não aconteceram.

We're looking outside of market dynamics

Estamos olhando fora da dinâmica do mercado

so that we can get ahead of it."

para que possamos ficar à frente disso".

Well, you know what happened to Nokia?

Bem, sabem o que aconteceu com a Nokia?

Their business fell off a cliff.

O negócio deles caiu de um penhasco.

This -- this is the cost of missing something.

Este é o custo de deixar escapar alguma coisa.

It was unfathomable.

Era impossível de entender.

But Nokia's not alone.

Mas a Nokia não está sozinha.

I see organizations throwing out data all the time

Vejo organizações jogando os dados fora o tempo todo

because it didn't come from a quant model

porque não vieram de um modelo quantitativo

or it doesn't fit in one.

ou não se encaixam em um.

But it's not big data's fault.

Mas não é culpa do big data.

It's the way we use big data; it's our responsibility.

É o modo como o usamos; é nossa responsabilidade.

Big data's reputation for success

A reputação para o sucesso do big data

comes from quantifying very specific environments,

vem da quantificação de ambientes muito específicos,

like electricity power grids or delivery logistics or genetic code,

como redes de energia elétrica, logística de entrega ou código genético,

when we're quantifying in systems that are more or less contained.

quando quantificamos em sistemas mais ou menos controlados.

But not all systems are as neatly contained.

Mas nem todos os sistemas estão tão bem controlados.

When you're quantifying and systems are more dynamic,

Quando estamos quantificando e os sistemas são mais dinâmicos,

especially systems that involve human beings,

especialmente sistemas que envolvem seres humanos,

forces are complex and unpredictable,

as forças são complexas e imprevisíveis,

and these are things that we don't know how to model so well.

e são coisas que não sabemos tão bem como modelar.

Once you predict something about human behavior,

Depois de prever algo sobre o comportamento humano,

new factors emerge,

surgem novos fatores,

because conditions are constantly changing.

porque as condições estão em constante mudança.

That's why it's a never-ending cycle.

Por isso é um ciclo sem fim.

You think you know something,

Achamos que conhecemos algo, e então surge algo desconhecido.

and then something unknown enters the picture.

And that's why just relying on big data alone

É por isso que confiar apenas no big data

increases the chance that we'll miss something,

aumenta a chance de deixar escapar alguma coisa,

while giving us this illusion that we already know everything.

ao nos dar essa ilusão de que já sabemos tudo.

And what makes it really hard to see this paradox

O que torna muito difícil ver esse paradoxo

and even wrap our brains around it

e até mesmo envolver nossos cérebros em torno disso

is that we have this thing that I call the quantification bias,

é que temos o que chamo de viés de quantificação,

which is the unconscious belief of valuing the measurable

que é a crença inconsciente de valorizar o mensurável sobre o imensurável.

over the immeasurable.

And we often experience this at our work.

Muitas vezes passamos por isso em nosso trabalho.

Maybe we work alongside colleagues who are like this,

Talvez trabalhemos ao lado de colegas assim,

or even our whole entire company may be like this,

ou até mesmo toda a nossa empresa pode ser assim,

where people become so fixated on that number,

onde as pessoas ficam tão obcecadas com aquela quantidade,

that they can't see anything outside of it,

que não podem ver nada fora dela,

mesmo quando apresentamos evidências bem diante dos olhos delas.

even when you present them evidence right in front of their face.

And this is a very appealing message,

Esta é uma mensagem muito interessante,

because there's nothing wrong with quantifying;

porque não há nada errado em quantificar;

it's actually very satisfying.

é realmente muito gratificante.

I get a great sense of comfort from looking at an Excel spreadsheet,

Tenho uma grande sensação de conforto ao olhar para uma planilha do Excel,

even very simple ones.

mesmo as mais simples.

(Laughter)

(Risos)

It's just kind of like,

É meio como: "Sim! A fórmula funcionou. Está tudo bem. Está tudo sob controle".

"Yes! The formula worked. It's all OK. Everything is under control."

But the problem is

Mas o problema é

that quantifying is addictive.

que quantificar é viciante.

And when we forget that

Quando nos esquecemos disso

and when we don't have something to kind of keep that in check,

e não temos algo para manter esse controle,

it's very easy to just throw out data

é muito fácil simplesmente jogar os dados fora

because it can't be expressed as a numerical value.

porque não podem ser expressos como um valor numérico.

It's very easy just to slip into silver-bullet thinking,

É muito fácil ter apenas um pensamento imediatista,

como se houvesse alguma solução simples.

as if some simple solution existed.

Because this is a great moment of danger for any organization,

Este é um grande momento de perigo para qualquer organização,

because oftentimes, the future we need to predict --

porque, muitas vezes, o futuro que precisamos prever

it isn't in that haystack,

não está nesse palheiro,

but it's that tornado that's bearing down on us

mas é aquele tornado que está vindo em nossa direção

outside of the barn.

do lado de fora do celeiro.

There is no greater risk

Não há risco maior do que ficar cego para o desconhecido.

than being blind to the unknown.

It can cause you to make the wrong decisions.

Isso pode nos fazer tomar decisões erradas.

It can cause you to miss something big.

Pode nos fazer perder algo grande.

But we don't have to go down this path.

Mas não precisamos seguir esse caminho.

It turns out that the oracle of ancient Greece

Acontece que o oráculo da Grécia antiga

holds the secret key that shows us the path forward.

guarda a chave secreta que nos mostra o caminho adiante.

Now, recent geological research has shown

Pesquisas geológicas recentes mostraram

that the Temple of Apollo, where the most famous oracle sat,

que o Templo de Apolo, onde estava o oráculo mais famoso,

was actually built over two earthquake faults.

foi, na verdade, construído sobre duas falhas de terremoto.

And these faults would release these petrochemical fumes

Essas falhas liberavam gases petroquímicos debaixo da crosta terrestre.

from underneath the Earth's crust,

and the oracle literally sat right above these faults,

O oráculo literalmente se sentava bem acima dessas falhas,

inhaling enormous amounts of ethylene gas, these fissures.

inalando enormes quantidades de gás etileno, essas fissuras.

(Laughter)

(Risos)

It's true.

É verdade.

(Risos)

(Laughter)

It's all true, and that's what made her babble and hallucinate

Tudo isso é verdade, e era o que a fazia murmurar e alucinar

and go into this trance-like state.

e entrar nesse estado de transe.

She was high as a kite!

Ela ficava alta como uma pipa!

(Laughter)

(Risos)

So how did anyone --

Como alguém conseguiria algum conselho útil dela naquele estado?

How did anyone get any useful advice out of her

in this state?

Well, you see those people surrounding the oracle?

Estão vendo aquelas pessoas que cercam o oráculo?

You see those people holding her up,

Veem aquelas pessoas que a apoiam, porque ela está um pouco zonza?

because she's, like, a little woozy?

And you see that guy on your left-hand side

E aquele cara do lado esquerdo dela segurando o caderno laranja?

holding the orange notebook?

Well, those were the temple guides,

Aqueles eram os guias do templo, e trabalhavam de mãos dadas com o oráculo.

and they worked hand in hand with the oracle.

When inquisitors would come and get on their knees,

Quando os interrogadores vinham e ficavam de joelhos,

that's when the temple guides would get to work,

os guias do templo chegavam ao trabalho.

because after they asked her questions,

Depois de fazerem perguntas a ela, observavam o estado emocional deles.

they would observe their emotional state,

and then they would ask them follow-up questions,

Então lhes faziam perguntas como:

"Por que querem conhecer esta profecia? Quem são vocês?

like, "Why do you want to know this prophecy? Who are you?

What are you going to do with this information?"

O que irão fazer com esta informação?"

And then the temple guides would take this more ethnographic,

Então os guias do templo levavam esta informação etnográfica e qualitativa

this more qualitative information,

and interpret the oracle's babblings.

e interpretavam os murmúrios do oráculo.

So the oracle didn't stand alone,

O oráculo não ficava sozinho,

and neither should our big data systems.

e nossos sistemas de big data também não deveriam ficar.

Now to be clear,

Para ser clara,

I'm not saying that big data systems are huffing ethylene gas,

não estou dizendo que os sistemas de big data estão inalando gás de etileno,

or that they're even giving invalid predictions.

ou que estão até mesmo dando previsões inválidas.

The total opposite.

Muito pelo contrário, o que estou dizendo

But what I am saying

é que, da mesma forma que o oráculo precisava dos guias de templo dela,

is that in the same way that the oracle needed her temple guides,

our big data systems need them, too.

nossos sistemas de big data precisam deles também.

They need people like ethnographers and user researchers

Precisam de pessoas como etnógrafos e pesquisadores de usuários

who can gather what I call thick data.

que podem reunir o que chamo de "thick data".

This is precious data from humans,

São dados valiosos de pessoas,

como histórias, emoções e interações que não podem ser quantificadas.

like stories, emotions and interactions that cannot be quantified.

It's the kind of data that I collected for Nokia

É o tipo de dados que coletei para a Nokia,

that comes in in the form of a very small sample size,

que chega na forma de um tamanho de amostra muito pequeno,

but delivers incredible depth of meaning.

mas oferece uma profundidade de significado incrível.

And what makes it so thick and meaty

O que o torna tão denso e significante

is the experience of understanding the human narrative.

é a experiência de compreender a narrativa humana.

And that's what helps to see what's missing in our models.

Isso é o que ajuda a ver o que está faltando em nossos modelos.

Thick data grounds our business questions in human questions,

Thick data baseia nossas questões de negócio em questões humanas,

and that's why integrating big and thick data

e é por isso que integrar big data e thick data

forms a more complete picture.

forma uma imagem mais completa.

Big data is able to offer insights at scale

Big data é capaz de oferecer compreensões sobre a escala

and leverage the best of machine intelligence,

e alavancar o melhor da inteligência da máquina,

whereas thick data can help us rescue the context loss

enquanto thick data pode nos ajudar a resgatar a perda de contexto,

that comes from making big data usable,

que vem de tornar o big data utilizável,

and leverage the best of human intelligence.

e a aproveitar o melhor da inteligência humana.

And when you actually integrate the two, that's when things get really fun,

Quando os dois são integrados, as coisas ficam muito divertidas,

because then you're no longer just working with data

porque não estamos mais apenas trabalhando com dados já coletados.

you've already collected.

Também trabalhamos com dados que não foram coletados.

You get to also work with data that hasn't been collected.

Fazemos perguntas sobre o porquê:

You get to ask questions about why:

Why is this happening?

"Por que está acontecendo isso?"

Now, when Netflix did this,

Quando a Netflix fez isso,

they unlocked a whole new way to transform their business.

foi revelada uma forma totalmente nova de transformar os negócios.

Netflix is known for their really great recommendation algorithm,

A Netflix é conhecida por seu excelente algoritmo de recomendação,

and they had this $1 million prize for anyone who could improve it.

e ofereceu um prêmio de US$ 1 milhão para quem pudesse melhorá-lo.

And there were winners.

Houve ganhadores.

But Netflix discovered the improvements were only incremental.

Mas a Netflix descobriu que as melhorias eram apenas incrementais.

So to really find out what was going on,

Para descobrir o que estava acontecendo, contratou um etnógrafo, Grant McCracken,

they hired an ethnographer, Grant McCracken,

to gather thick data insights.

para reunir ideias de thick data.

And what he discovered was something that they hadn't seen initially

O que ele descobriu foi algo não visto inicialmente nos dados quantitativos:

in the quantitative data.

He discovered that people loved to binge-watch.

as pessoas adoravam assistir às maratonas de séries na TV.

In fact, people didn't even feel guilty about it.

De fato, nem se sentiam culpadas por isso; elas gostavam.

They enjoyed it.

(Laughter)

(Risos)

So Netflix was like, "Oh. This is a new insight."

Para a Netflix era como: "Ah, esta é uma nova visão".

So they went to their data science team,

Levou para a equipe de ciência de dados,

and they were able to scale this big data insight

que conseguiu dimensionar esta visão do big data com os dados quantitativos.

in with their quantitative data.

And once they verified it and validated it,

Uma vez verificados e validados,

Netflix decided to do something very simple but impactful.

a Netflix decidiu fazer algo muito simples, mas de grande impacto.

They said, instead of offering the same show from different genres

Disse que, em vez de oferecer o mesmo programa de diferentes gêneros

or more of the different shows from similar users,

ou mais dos diferentes programas de usuários semelhantes,

we'll just offer more of the same show.

iria apenas oferecer mais do mesmo programa,

We'll make it easier for you to binge-watch.

fazer com que seja mais fácil assistir.

And they didn't stop there.

E não parou por aí.

Ela fez tudo isso

They did all these things

to redesign their entire viewer experience,

para replanejar toda a experiência do telespectador,

to really encourage binge-watching.

e realmente incentivá-lo a assistir.

It's why people and friends disappear for whole weekends at a time,

É por isso que as pessoas e os amigos somem em finais de semana inteiros,

catching up on shows like "Master of None."

colocando em dia as séries como "Master of None".

By integrating big data and thick data, they not only improved their business,

Ao integrar big data e thick data, ela não só melhorou os negócios,

but they transformed how we consume media.

mas transformou a forma como consumimos a mídia.

And now their stocks are projected to double in the next few years.

Agora as ações dela estão projetadas para duplicar nos próximos anos.

But this isn't just about watching more videos

Mas não se trata apenas de assistir a mais vídeos

or selling more smartphones.

ou de vender mais smartphones.

For some, integrating thick data insights into the algorithm

Para alguns, integrar thick data ao algoritmo

could mean life or death,

pode ser uma questão de vida ou morte,

especially for the marginalized.

especialmente para os marginalizados.

All around the country, police departments are using big data

Em todo o país, os departamentos de polícia estão usando o big data

para o policiamento preditivo,

for predictive policing,

to set bond amounts and sentencing recommendations

para estabelecer valores de títulos e recomendações de sentença

in ways that reinforce existing biases.

de forma a reforçar as prevenções existentes.

NSA's Skynet machine learning algorithm

O algoritmo de aprendizagem de máquina Skynet da NSA

has possibly aided in the deaths of thousands of civilians in Pakistan

ajudou possivelmente na morte de milhares de civis no Paquistão

from misreading cellular device metadata.

pela leitura errada de metadados do dispositivo celular.

As all of our lives become more automated,

À medida que toda a nossa vida se torna mais automatizada,

from automobiles to health insurance or to employment,

dos automóveis aos planos de saúde ou ao emprego,

it is likely that all of us

é provável que todos nós

will be impacted by the quantification bias.

sejamos impactados pelo viés da quantificação.

Now, the good news is that we've come a long way

A boa notícia é que percorremos um longo caminho,

from huffing ethylene gas to make predictions.

de inalar gás de etileno a fazer previsões.

We have better tools, so let's just use them better.

Temos ferramentas melhores, então vamos apenas usá-las melhor.

Let's integrate the big data with the thick data.

Vamos integrar o big data ao thick data,

Let's bring our temple guides with the oracles,

trazer nossos guias do templo com os oráculos,

and whether this work happens in companies or nonprofits

e se este trabalho acontecer em empresas ou organizações sem fins lucrativos,

or government or even in the software,

no governo ou mesmo no software,

all of it matters,

tudo isso importa.

because that means we're collectively committed

Significa que estamos comprometidos coletivamente

to making better data,

a elaborar dados melhores,

better algorithms, better outputs

algoritmos melhores, resultados melhores e decisões melhores.

and better decisions.

This is how we'll avoid missing that something.

É assim que evitaremos deixar escapar esse algo.

(Applause)

(Aplausos)