Vídeo: Curso de Big Data - Como Big Data funciona na prática (Novembro 2024)
Nesta edição do Fast Forward, conversei com Hicham Oudghiri, CEO e co-fundador da Enigma, uma empresa especializada em coletar e entender grandes conjuntos de dados. A Enigma é uma empresa operacional de gerenciamento e inteligência de dados para clientes particulares, mas talvez seja mais conhecida pelo Enigma Public, uma coleção de conjuntos de dados pesquisáveis e acessíveis ao público que incluem tudo, desde os salários dos funcionários do Escritório da Casa Branca às inspeções de restaurantes em Nova York. Falamos sobre o poder do big data, os limites da privacidade do consumidor e o futuro do nosso mundo orientado a dados.
Por que você não me explica um pouco o que significa ser uma empresa de dados abertos hoje?
Absolutamente. Começamos a coletar uma quantidade enorme de dados públicos em qualquer lugar em que pudéssemos encontrá-los, com a missão realmente de tentar conectar fatos muito díspares sobre o mundo. Percebemos, no processo, que, por mais que o acesso a esses dados subjacentes fosse quebrado, esse padrão reverberava nos próprios dados das pessoas, nos esquemas de relatórios de dados público-privados, como nos ambientes regulatórios. Realmente, o que trouxemos foi essa noção de dados abertos como modelo operacional em todos os lugares que fomos.
Hoje, nosso ponto ideal é cultivar esse enorme repositório de ativos de dados públicos e usá-lo em ambientes de problemas reais, muitas vezes atrás do firewall para empresas. Embora coletemos e distribuamos uma quantidade enorme de dados, descobrimos que dar o próximo passo para realmente interpretar esses dados e vinculá-los a dados privados realmente ajuda a dimensionar o impacto de alguns dos problemas que queríamos resolver.
As pessoas ouvem sobre conjuntos de dados abertos, conjuntos de dados públicos, conjuntos de dados privados. De que tipo de conjuntos de dados estamos falando aqui?
Estamos falando de dados de origem, dados oficiais, coisas que as agências governamentais publicariam, coisas que agências internacionais publicariam, tudo o que é diferente, desde registros de registros corporativos e avaliações de propriedades a vistos H-1B ou remessas de contêineres de carga. Definitivamente, não estou falando de coisas como os dados do LinkedIn, que tem sido um grande tópico de debate recentemente sobre se é ou não um conjunto de dados público. Houve aquele processo com muita disputa recentemente.
Todos os dados meteorológicos que coletamos são de fontes oficiais ou GPS como tecnologia.
Então você pega todos esses conjuntos de dados públicos e pode mesclá-los com conjuntos de dados privados que uma empresa fornecerá especificamente e realmente verá as idéias entre a combinação dos dois?
Sim, com muita frequência. Pense em um caso de uso canônico em que você está tentando fazer algo como descobrir se uma empresa é mesmo real. Se for uma empresa pequena, leve, por exemplo, um restaurante ou uma pequena empresa. Muitas vezes, o tipo de perfil que eles teriam sobre eles é extremamente fino. Mas se você olhar para coisas como licenças de bebidas ou até inspeções do Departamento do Trabalho ou inspeções de registros de saúde, você obtém uma imagem muito mais granular de quem eles são.
Freqüentemente, isso ajuda essas empresas a instanciarem que são reais para obter acesso a crédito, para obter seguro e esse tipo de coisa. Passando do "Aqui está o seu aplicativo de 18 páginas" e um processo muito irritante através de sete conjuntos de conformidade diferentes, para algo que pode acontecer on-line de maneira automatizada e com menos riscos em geral.
Então, em vez de digitá-los no Google para ver se eles têm um site e se são reais, você pode ter todos esses outros conjuntos de dados validados para coisas básicas?
Absolutamente.
Estávamos conversando, antes de irmos ao vivo, sobre Ozark , então seu programa favorito, meu novo programa favorito e a idéia de usar esses conjuntos de dados para conformidade e relatórios financeiros e até para caçar lavadores de dinheiro.
Sim. Primeiro de tudo, um dos melhores shows por aí. Enorme conexão com a Netflix, tornou-se o estúdio de Hollywood de primeira classe.
Eles pagaram por isso. Eles entraram nesse mercado.
Eles certamente têm. Mas o show é sobre esse personagem de Jason Bateman, que se vê lavando dinheiro com esse cartel de drogas. O problema é que ele salva sua vida dizendo que irá para o Ozarks e encontrará novos canais para lavagem de dinheiro. Ele começa a comprar esses negócios mais sonolentos e depois passa por uma variedade de custos.
O problema da lavagem de dinheiro é um enorme problema teórico, pois, honestamente, você está observando padrões de atividade entre diferentes comerciantes ou consumidores de serviços financeiros e também as conexões entre eles. Então você terá como um agente registrado, obviamente, alguém como Jason Bateman, que está circulando e fazendo isso para algumas empresas. Ele está comprando em particular para eles e começando a receber seu nome em uma variedade de formas diferentes, e você notará esse padrão de atividade. Isso é algo contra o qual os bancos precisam lutar, obviamente, porque é um prejuízo para o sistema e eles estão no limite por fazer isso.
O crime se tornou tão digital e descentralizado quanto a música. Este é um problema muito maior. Não há uma grande família de máfias que o governo possa estar à espreita por meses e obtê-las no estilo Capone. Esta é uma perseguição total em muitas frentes. Ajudamos e trabalhamos para trazer dados públicos para suportar esse problema, mas também para trazer nossa tecnologia que usamos para agregar todos esses dados públicos para suportar esse problema, apenas porque os bancos têm muita elevação tecnológica para fazer para mesclar seus próprios conjuntos de dados em pistas contextuais poderosas para esses investigadores que eles têm na equipe.
Sinto que estamos em um ponto em que temos todos esses dados públicos criados por agências governamentais. Temos todos esses conjuntos de dados particulares. Toda empresa possui vários conjuntos de dados e muitos formatos diferentes, geralmente na mesma empresa. No entanto, não há muita padronização, e fazê-los trabalhar juntos é realmente um grande desafio.
É um grande desafio, e provavelmente uma das maiores teses que temos na Enigma é uma grande divisão. Um dos meus investidores chamou assim - existe um mundo onde os dados são instrumentados em bits e há um mundo onde são instrumentados em átomos. As empresas de tecnologia, Google, Facebook, Amazon, fizeram um trabalho incrível ao obter os dados obtidos de sua atividade navegando na Web e criando esses novos serviços, como pesquisa e melhores experiências de comércio eletrônico. Mas todos esses dados existem. É digitalmente nativo. É apenas ouvir você na web. A web é um protocolo, e esses protocolos foram projetados para se falarem.
Mas quando você tem esses dados instrumentados em átomos, ou no mundo real, como alguém entrando em um banco no Ozarks e solicitando um pequeno empréstimo, isso parece diferente do que alguém entrando em uma agência bancária diferente ou em um contêiner de carga navio chegando perguntando o nome da empresa que está enviando. Todos esses dados foram projetados - ou não - para falar um com o outro, para que haja um enorme problema de agrupar esses dados. Acho que levará mais tempo para essas indústrias menos puramente tecnológicas para colher os benefícios do que você viu em tecnologia com big data. Mas quando o fizerem, acho que mudará muito a maneira como vivemos o dia a dia de uma maneira bastante impactante.
Também tenho a sensação de que, quando há um motivo financeiro para juntar esses conjuntos de dados e criar esses insights, as empresas encontram uma maneira de pagar por isso e encontram uma maneira de fazê-lo. As empresas de cartão de crédito são uma das primeiras empresas a identificar padrões e fraudes. Eu sinto que o setor público está muito atrasado quando se trata de criar insights a partir dessas quantidades de dados. É uma avaliação justa?
O setor privado sempre teve, em alguns sentidos, uma vantagem na operacionalização da tecnologia. O incentivo financeiro é enorme e também o estilo operacional de uma unidade menor. O governo dos EUA é apenas uma das maiores organizações do mundo, e fazer qualquer coisa é realmente um problema das pessoas. Garantir o alinhamento dos incentivos, garantir que as pessoas estejam correndo o risco certo.
Mas vimos o governo fazer algumas coisas muito inovadoras. Colaboramos com a cidade de Nova Orleans, acho que foi há dois anos, para ajudá-los a basicamente prever onde estavam os proprietários de favelas, principalmente para instalar detectores de fumaça nessas casas. Após o Katrina, você teve uma enorme quantidade de peste. Muitos proprietários estavam deixando as pessoas em más condições. Honestamente, os detectores de fumaça fazem um ótimo trabalho na prevenção da morte por incêndio. Em vez de enviar um bombeiro para uma casa aleatória, e se você usasse fatores demográficos e quantos anos o prédio tivesse e a última vez que houvesse certo tipo de instalação de algum tipo de infraestrutura, como infraestrutura de telecomunicações?
Você usa todos esses fatos e obtém uma taxa de batidas das portas em que está batendo, que é substancialmente mais alta. Vimos muito desse tipo de moneyball para as coisas do governo local se desenrolarem bastante. Obviamente, houve uma quantidade enorme de uso de dados na comunidade de inteligência, como você pode imaginar. Nós achamos que existem bolsões de inovação. Novamente, porém, é tudo sobre como você o operacionaliza.
Você tem todos esses pontos de dados, mas precisa consultá-los da maneira apropriada, procurar os padrões. Você quase precisa procurar as correlações, e isso é uma série de perguntas e respostas. É estabelecer um relacionamento com os dados que, acho que estamos apenas começando a descobrir como isso funciona.
Sim. Estamos começando a descobrir como isso funciona da perspectiva de um conjunto de habilidades. E há uma mudança de mente em termos de pensamento estatístico versus pensamento não estatístico. Existe um ditado: "Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis" - portanto, é realmente sobre se você pode, sem os dados, sem os algoritmos, contextualizar um pouco os parâmetros do seu pensamento estatístico. Posso não acertar, como no caso do incêndio, podemos não acertar, mas podemos aumentar nossas chances de acertar ou reduzir nossa área de risco ou o que precisamos procurar. Trazendo essa atitude de realização ao problema, essa é a qualificação número um quando se trata de pensar estatisticamente. Algumas pessoas estão presas a: "Bem, a única maneira de termos certeza é se tivermos X, Y e Z."
Vou te dar um caso em um exemplo particular. Muitas vezes nos bancos, por razões de fraude e conformidade históricas, a maneira como verificariam se alguém era real antes de emitir um cartão de crédito estava certificando-se de que seu número de telefone e endereço correspondessem ao que tinham no aplicativo. Nem todas as empresas usam telefones fixos reais agora. Nem todas as empresas usam seu endereço principal como aquele em que estão operando. Há algum tipo de realidade obsoleta de pessoas que trabalham no WeWork agora e pessoas que usam voz sobre IP. Acostumar-se a identificar pessoas através de sua presença social ou através de alguns dos conjuntos de dados que trazemos na Enigma que fornecem esses pontos de prova auxiliares. Examinar e executar historicamente as estatísticas para ver se a probabilidade de ser real é forte, contra a garantia de que você obteria desses meios alternativos de antemão.
Eu acho que esse é um ponto interessante também, a suposição de que todos os modelos estarão errados, em grande parte errados ou errados de maneira menor, mas tudo bem, porque ainda pode ajudá-lo a tomar boas decisões. É uma habilidade que estamos fazendo um bom trabalho ensinar nossos filhos e onde eles conseguiriam esse treinamento? Quero dizer, não seria necessariamente em matemática. Não seria em estudos sociais. De onde eles tiram essa sensibilidade?
As estatísticas costumam ter subclasses, como o ensino de matemática em geral, mas você as vê em outros lugares. Você vê isso aparecendo mesmo no seu feed da ESPN atualmente. As pessoas estão muito mais confortáveis com a previsão de fazer parte de suas vidas. Honestamente, eu amo esses momentos de cisne negro onde tudo isso voa na nossa cara. Faça a última eleição. Você ganhou Hilary e os melhores cientistas de dados do mundo, em algumas das melhores instituições, consideram isso errado.
Vencer, mas vencer não tinha 70% de probabilidade de vencer, porque isso ainda significa que, uma em cada três vezes, Donald Trump vence. E adivinha? Essa foi uma dessas três vezes.
Absolutamente. E há a educação de que estamos vendo esses padrões deixar as pessoas mais confortáveis. Nas salas de aula, acho que um dos maiores problemas que temos é apenas o aprendizado aplicado. É como, eu não tenho ideia de por que eles não ensinam finanças pessoais na sala de aula. Quero dizer, eu era um idiota com meu dinheiro aos 18 anos e o efeito sobre a dívida e tudo isso. Ainda me surpreendo que eles não façam isso, então sinto que estamos nos mudando para um mundo em que a educação terá cada vez mais informações sobre o material aplicado e menos sobre o material teórico. Mas então me preocupo se estamos perdendo algumas partes do aprendizado cultural. É tudo uma troca.
Eu irei ainda mais longe e falarei sobre inteligência artificial.
Inteligência artificial, uma tecnologia extremamente transformadora. Parece-me que há um papel da inteligência artificial em nos ajudar a entender esse mundo de superabundância de dados e a encontrar esses padrões para nós. Você está otimista em relação à IA nos ajudar a entender isso ou isso será algo totalmente separado do resto de nossa experiência humana?
Não. Quero dizer, sou otimista no sentido de que sou otimista em relação à humanidade em geral. Eu sinto que isso é algo que acontece com os genes em algum momento. Uma das coisas que eu mais gosto na promessa de inteligência artificial é que ela realmente ajudará a tecnologia a desaparecer porque, no momento, o foco está na tecnologia e nos dados que estão tão presentes. Mas, na realidade, o trabalho dos dados é muito intenso. Há uma razão pela qual eles chamam de mineração de dados quando você está procurando coisas em um conjunto de dados. É muito desagradável. Os conjuntos de dados não estão limpos. É meio brutal em um sentido.
O que eu mais gosto na IA é que ela cria esses ciclos de feedback a partir da experiência observada. Embora você esteja coletando todos esses dados de todos esses lugares, você realmente não sabe exatamente como eles serão reunidos, para começar a estudar os resultados. O aprendizado de máquina nos ajuda a realmente ser um pouco mais orientados a resultados na maneira como chegamos ao pensamento estatístico. Acho que isso nos ajudará a abstrair um pouco da maldade desse trabalho e a ser um pouco mais orientado a resultados na maneira como abordamos isso. Agora, definitivamente será assustador em termos de impacto na automação em algumas áreas onde, francamente, acho que a IA deve ser deixada em paz, como substituir um júri. Será que algum dia obteremos essa qualidade de inteligência emocional? Eu não sei.
E você teria que escolher e dizer que deseja essa qualidade emocional no júri, em oposição a uma probabilidade pura de que essa pessoa seja culpada ou não?
Sim. Para mim, a humanidade subjacente, acho super importante. Francamente, apenas estando no negócio e vendo o quanto o toque humano é importante para convencer as pessoas a começarem a pensar estatisticamente, estou otimista de que não perderemos isso com o advento da IA em escala.
Nós tocamos um pouco sobre se o LinkedIn era um conjunto de dados públicos. Muitas pessoas sentem que estão vivendo neste mundo onde tudo está disponível on-line, desde os padrões de compra até a idade e o histórico médico. Isso deixa as pessoas desconfortáveis. Faz as pessoas se preocuparem com o fato de o governo ter muita informação. Pessoalmente, estou mais preocupado que as empresas privadas tenham muitas informações e sejam muito menos regulamentadas.
Sim.
Precisamos de leis para proteger nossas informações pessoais? As informações pessoais devem ser tratadas separadamente dos registros do seu governo?
Absolutamente. Temos muito pouca proteção quanto às leis que governam a maneira pela qual entregamos nossos dados. Pense nisso em certas profissões. Na profissão médica, está preso. Mas, por alguma razão, não está necessariamente bloqueado em outros setores. O motivo era que, naquela época, não havia muito o que fazer com suas informações pessoais. Hoje, eles têm um bom senso de como fazer com que você se converta ou a probabilidade de estar em algum lugar. Para todos os efeitos, isso é realmente benéfico para nós, na minha opinião.
Mas, ao mesmo tempo, nossos dados ainda merecem esse tipo de santidade na maneira como são tratados. A Europa está lançando leis muito fortes. Está surgindo uma lei chamada GDPR. Ele está previsto para ser lançado em 2018 e inclui tudo, desde garantir que as empresas estejam rastreando a linhagem de seus dados pessoais, quem os possui, como o acesso é dado dentro da empresa, direito a medidas esquecidas. Quando você diz "Excluir meus dados", você está realmente excluindo-o ou está guardando-o para obter outras informações? Portanto, sempre há uma troca entre os consumidores e os serviços para os quais eles trabalham. Muitos desses serviços são gratuitos e nós os amamos, certo?
Eu daria parte de mim para acesso ao YouTube, certo? Estou muito feliz com isso.
E provavelmente você tem.
E provavelmente eu tenho. Mas isso não significa que a parte que eu doei não deve ser colocada em um cofre e que eu sei que essa caixa está embaixo de um abrigo e de todas essas coisas boas.
Além disso, a idéia de expiração de dados, que, no mundo digital de hoje, é um conceito relativamente novo. Costumava haver uma certa obscuridade. Se algo acontecesse 30 anos atrás, seria difícil encontrar registros e obter um perfil naquela época. Mas as crianças de hoje que estiveram on-line a vida inteira, e o que elas fizeram e postaram quando tinham 13 anos estarão lá quando tiverem 63 anos.
Sim.
Não temos uma infraestrutura legal que possa lidar com isso de maneira significativa.
Não, não temos e é uma área peluda. É uma área cabeluda no direito do trabalho. É uma área peluda para namorar, certo?
Se você olhar para o perfil de alguém no Facebook - acho que a cultura se adaptará a isso, para que a presença online de alguém seja pública. Mas é quase teatral. É como se sua presença pública não fosse o seu verdadeiro eu. Qual foi o filme de Jim Carey? Todos nós colocamos uma máscara, metaforicamente falando. Então, acho que sua presença on-line será mais parecida com esta galeria ou com esta obra de arte que descreve você e então existe o verdadeiro você. Mas você ainda está fazendo um tiro no corpo ou algo do tipo… Isso, você não quer nunca ser público. Há uma questão real de saber se as pessoas jovens são capazes de decidir se é inteligente colocar isso online ou não. É assustador, com certeza.
Falando em colocar coisas estúpidas online, vamos falar sobre o governo Trump. Eu ouvi em várias frentes… Você obviamente está trabalhando com muitos conjuntos de dados públicos. Você precisa pedir permissão para obter essas informações várias vezes ou descobrir como ingeri-las. É mais fácil agora? Como o acesso a conjuntos de dados públicos mudou desde que o governo Trump tomou posse?
Sim. Minha primeira advertência quando falo sobre isso é uma grande diferença entre o governo Trump e o governo dos EUA. O governo dos EUA é de longe uma das instituições mais transparentes que já vi no mundo. Somos extremamente transparentes em relação aos nossos pares quanto à quantidade de dados que divulgamos, quanto financiamos esse tipo de coisa, portanto, seja o número um.
Quando se trata de Trump, quero dizer, ficou muito claro para mim que todos deveriam estar muito ansiosos sobre a posição deste governo com transparência e compartilhamento de informações. Antes de tudo, há coisas muito explícitas, como anotar a lista de visitantes da Casa Branca, que foi uma prática que Obama adotou e acho que é um dos sistemas contábeis mais centrais do governo. Houve dados da EPA, dados climáticos e, geralmente, houve até debates sobre alguns dados do censo serem afetados por isso. Você precisa se lembrar, esses não são pequenos empreendimentos. Penso que o censo dos EUA é superior a um investimento de US $ 4 bilhões toda vez que acontece, com algo em torno de 300.000 voluntários envolvidos.
Algumas dessas coisas, veremos seu impacto em quatro anos, apenas considerando os ciclos de financiamento de como isso acontece. Embora esse governo certamente não seja amigável, acho que a espinha dorsal da transparência neste país é forte o suficiente. Estranhamente, isso vem da esquerda e da direita. Forte o suficiente para garantir que esse movimento em direção à abertura de informações esteja aqui para ficar.
E há muita coisa nesses conjuntos de dados.
Sim. É assim que decidimos onde colocar hospitais. É assim que decidimos como encaminhar ambulâncias. É assim que decidimos tantos serviços básicos, como o gerenciamento de resíduos depende desse tipo de coisa.
Diga às pessoas que estão vendo o conjunto de dados públicos da Enigma, que eu visitei várias vezes… super, super legal. O que as pessoas devem esperar quando vão para lá? O que eles podem obter com isso?
Um de nossos compromissos é sermos honestos com relação a essa missão de coletar todos os dados, mas devolvê-los o máximo possível às pessoas. É totalmente gratuito para fins não comerciais e jornalísticos. Queremos garantir que todos tenham acesso a esses dados. Você nem precisa fazer login ou fornecer informações para acessar e acessá-las. Quando fundamos a empresa, havia uma grande premissa no acesso.
Como aprendemos muito mais ao longo dos anos, o acesso e o design de interface, a pesquisa e a credibilidade foram muito importantes. O outro foi curador e esse é o grande foco do Enigma Public, que relançamos neste verão, era essa noção de que as pessoas precisam saber como esses dados estão sendo usados. As pessoas precisam conhecer não apenas as práticas recomendadas de como trabalhar com dados, mas quais conjuntos de dados são bons para quê. O que há de novo, o que é emocionante? Eu acho que esse tipo de educação é algo do qual estamos muito animados em fazer parte e algo que esperamos que as pessoas tenham no segundo em que desembarcarem no site.
Definitivamente, vale a pena conferir. Acho que, novamente, as empresas veem esses dados e sabem que podem criar negócios sobre eles. Eu acho que para jornalistas e cidadãos, é preciso muito mais educação.
Absolutamente, muito mais educação e, esperançosamente, toda uma camada de serviços, entregando coisas a pessoas como eu e você quando não gostamos, por assim dizer.
Deixe-me fazer as perguntas que faço a todos que participam do programa. Qual tendência tecnológica mais preocupa você? Existe algo que te mantenha acordado à noite?
A tendência que mais me preocupa ou que penso no horizonte que devemos prestar mais atenção é essa noção de programação biológica; portanto, na medida em que estamos melhorando muito, criando programaticamente fios da vida biológica organismos. Isso tem um enorme impacto para o bem, mas também tem um enorme impacto na capacidade de criar em pequena escala, basicamente medidas ilegais por meio disso. Onde quer que tecnologia e biografia se encontrem, estou sempre um pouco preocupado com a forma como isso é tratado. É como se a próxima onda para mim, pós-nuclear, fosse realmente nossa capacidade de fazer coisas como sequenciar programaticamente coisas em um laboratório de pequena escala e distribuí-las.
O desafio é que, mesmo se aprovarmos leis aqui nos Estados Unidos, isso não significa que alguém não possa fazer a mesma pesquisa na China ou na Rússia.
Absolutamente - e mesmo de uma perspectiva de segurança, certo? Então, realmente começamos a ter os meios agora para qualquer um fazer seu próprio programa de guerra biológica. Então, para mim, isso é o que mais me preocupa. Mas o outro lado inclui coisas como medicina personalizada, o fato de que você pode realmente entender meu corpo, quase pode criar esta versão biológica de um programa de software projetado para curar qualquer doença que eu tenha. Tão preocupado quanto eu, também estou empolgado com isso.
Acho que na falta de nós precisamos de algum tipo de estrutura ética para incorporar essas novas tecnologias. Nós fizemos isso com armas nucleares e energia nuclear, apenas, mas fizemos lá e acho que precisaremos desenvolver algo semelhante. No nível pessoal, existe uma tecnologia que você usa todos os dias que acaba de transformar sua vida, pela qual você se surpreende?
Isso é meio estranho, mas apenas o FaceTime. Ou bate-papo por vídeo. Tenho alguns familiares no exterior e viajo muito a trabalho. A diferença entre uma ligação telefônica e um bate-papo por vídeo é um tipo casual no telefone, realmente me fez sentir a promessa de que a Internet conectou todos. Ser capaz, em questão de 15 segundos. Eu sou originalmente do Marrocos, então vejo alguém em todo o mundo e diz: "Ei, o que você está fazendo?", vendo como é o clima no ambiente deles, como eles se vestem e seu comportamento, isso realmente mudou a maneira como eu me sinto conectado com as pessoas ao meu redor e me fez sentir como se todos morássemos nessa grande vila um pouco mais, e eu como esse sentimento.
Há algo interessante também que, eu assisti o boom da videoconferência crescer. Seria a próxima coisa. Ninguém mais faria ligações telefônicas. A videoconferência nunca decolou, mas o bate-papo por vídeo, mais pessoal, profundamente diferente e não em um ambiente de trabalho, algo quase mais casual do que uma ligação telefônica. Como pode ser uma coisa instantânea.
Eu tenho uma filha de 3 anos e ela tem o jeito. Ela conversa por vídeo antes de ligar. Ela não sabe o que é uma ligação. Você coloca um viva-voz e pede que ela converse com alguém e ela não está nem um pouco interessada. Você a coloca na frente do avô no FaceTime e ela pode ficar lá por 20 minutos.
Vai ser tão estranho para ela quanto aqueles telefones rotativos que as crianças de hoje não sabem usar. Hicham, como as pessoas podem segui-lo on-line, descobrir o que você está fazendo e acompanhar a Enigma?
Acesse enigma.com. Confira o Enigma Public com certeza, é public.enigma.com. Confira nosso site. Temos uma conta no Twitter bastante ativa, sem Instagram para nós ainda.
Nunca diga nunca.
Nunca diga nunca. Mas-
Você pode fazer grandes coisas com infográficos.
Sim, é verdade. Somos realmente grandes fãs de dados vis. Nós temos essa parte legal do nosso site, labs.enigma.com, onde são todas as nossas experiências e alguns de nossos projetos gratuitos, como o que mencionei em Nova Orleans, então eu também verificaria isso.
Muito legal. Muito obrigado por ter vindo.
Impressionante. Muito obrigado por me receber.
