Big data para governos

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Projetos de BigData para governos ajudam no engajamento dos cidadãos através da prestação de contas

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Big data para governos

  1. 1. Resultados rápidos, efetivos e simples! ! Big Data para Governos! Importante:  Fotos  desta  apresentação  foram  2radas  do  Google  Image  
  2. 2. “Although the term seems enterprise-oriented, a significant component of the big data in the civic realm comes from the community. Citizens generate data when they converse with their governments via social media, when they participate in online "ideation" forums, and when they call 311 or use city apps to report problems or rate services. This citizen feedback can be curated into solutions to guide governments' rulemaking, problem solving and resource allocation.” STEPHEN GOLDSMITH Professor of the Practice of Government and the Director of the Innovations in Government Program at the Harvard Kennedy School (Maio 2013)
  3. 3. “Yet these massive amounts of data will drive efficiency only when organized and analyzed in a manner that supports decision-making.” STEPHEN GOLDSMITH Professor of the Practice of Government and the Director of the Innovations in Government Program at the Harvard Kennedy School (Maio 2013)
  4. 4. CASE BigData Setor Público
  5. 5. Resumo dos temas! ACHADOS: Share of Voice – Key Issues Current  Week   Emprego e Economia são os temas que mais preocupam e devem ser discutidos. Política externa tem perdido espaço nas discussões 6%   7%   6%   •  Obama: Obama foi o mais citado em quase todos os estados. O “Sentiment Score” foi sempre positivo e aumentou 1.1 ponto percentual durante o debate. Romney: O “Sentiment Score” diminuiu em 1.3 ponto percentual e foi negativo em todos os estados. O volume de conversas sobre ele diminuiu muito. Change   Abor2on/Choice   Medicare/SS   Middle  Class   Jobs/Economy   Budget/Deficit   0.1%   Medicare/Social   Security   14.8%   14.5%   0.3%   9.7%   6.9%   2.8%   Jobs/Economy   37.3%   39.5%   2.2%   Budget  deficit   19.7%   17.2%   2.5%   5.8%   5.0%   0.8%   Foreign  Policy   Abor2on/Choice   6.1%   Obamacare   10%   6.0%   Protec2ng  the   middle  class   19%   37%   •  15%   Previous   Week   6.7%   10.8%   4.1%   Obamacare   Foreign  Policy   Candidate Sentiment – Obama (D) vs. Romney (R) Candidate   Current  Week   Previous  Week   Change   Obama   1.7   0.6   1.1   Romney   -­‐8.1   -­‐6.8   1.3   *Sentiment Score = (number of Positive Comments – number of Negative Comments)/Total Comments * 100% 5  
  6. 6. Sentiment Score* por alguns Estados! State   Obama   Romney   Current  Week   Previous  Week   Change   Current  Week   Previous  Week   Change   Wisconsin   2.0   3.7   1.7   -­‐9.5   -­‐4.8   4.7   Virginia   2.3   1.9   0.4   -­‐6.7   -­‐11.3   4.6   North  Carolina   1.7   0.4   1.3   -­‐6.8   -­‐5.6   1.2   Florida   0.8   0.1   0.7   -­‐6.7   -­‐3.8   2.9   Ohio   1.4   -­‐1.4   2.8   -­‐5.8   -­‐5.1   0.7   Colorado   3.5   0.5   3.0   -­‐6.2   -­‐4.5   1.7   New  Hampshire   4.3   1.7   2.6   -­‐6.3   -­‐14.4   8.1   Nevada   5.6   -­‐0.8   6.4   -­‐14.3   -­‐6.8   7.5   •  Obama’s Sentiment Score positivo em todos os Estados. •  Romney’s Sentiment Score negativos em todos os Estados. 6   *Sentiment Score = (number of Positive Comments – number of Negative Comments)/Total Comments * 100%
  7. 7. Voz do povo em alguns Estados! State   AborFon/   Choice   Medicare/   ProtecFng  the   Social  Security   middle  class   Jobs/   Economy   Budget  deficit   Obamacare   Foreign  Policy   Wisconsin   10.3%   16.4%   13.0%   32.0%   16.5%   5.8%   6.0%   Virginia   5.6%   11.8%   10.3%   35.5%   24.8%   5.1%   6.9%   North  Carolina   5.1%   11.6%   7.9%   37.6%   23.5%   4.8%   9.5%   Florida   6.3%   16.1%   8.0%   40.5%   16.8%   5.9%   6.4%   Ohio   4.9%   17.5%   11.7%   31.0%   22.9%   6.8%   5.2%   Colorado   4.1%   15.3%   10.3%   46.5%   12.6%   5.8%   5.4%   New   Hampshire   6.3%   9.9%   23.9%   26.9%   23.8%   4.1%   5.1%   Nevada   8.9%   13.9%   6.2%   37.4%   17.7%   7.1%   8.8%   7  
  8. 8. ANTE-PROJETO Setor Público
  9. 9. Meta! 1. Melhorar a comunicação dos serviços entre os governos e a população 2. Comunicar sobre os recursos de forma eficiente 3. Construir comunidades mais sustentáveis 4. Fortalecer a identidade estudantil, profissional e empreendedora do cidadão 5. Engajamento da população. 6. Medir resultado do impacto das ações.
  10. 10. Objetivo! Engajamento Governo Sociedade
  11. 11. Diagnóstico! Perguntas críticas para estabelecer os pilares do projeto: 1. Como usar dados para compreender as necessidades da população? (Como Escutar) 2. Os programas custeados geram resultados mensuráveis ? (Como Medir) 3. Como oferecer os serviços que a população mais precisa, quando ela precisa ? (Como Falar)
  12. 12. Execução passo-a-passo! Desenvolvimento do modelo Relevância nas ações Efetividade das ações Prestação de contas
  13. 13. Execução passo-a-passo! Desenvolvimento do modelo Relevância nas ações Efetividade das ações Prestação de contas
  14. 14. Escolha dos dados: um delicado equilíbrio entre esforço, custo e ganhos
  15. 15. Construção de uma o de seu visão 360 público
  16. 16. Deve incluir...! Canais Fontes de dados Pontos de contato
  17. 17. BIG DATA conceito, no qual o foco é o grande armazenamento de dados e maior velocidade
  18. 18. Canais e pontos de contato para visão 360o! Exemplo ilustrativo API   API   API   Analy2cs   API   Adsense   DB  Stage   API   Fale  Conosco   Outros   API   DB  Stage  
  19. 19. Respeitando a complexidade em Big Data! velocidade volume variedade veracidade valor
  20. 20. Viabilizamos as escolhas em Big Data!
  21. 21. BIG DATA Uma nova era em termos de análise preditiva e personalização em massa de comunicação
  22. 22. Segmentação : perfil comportamental! ESCALA  DO  ENVOLVIMENTO  da   população   (+) MULTIPLICADORES   CONHECEDORES   ENVOLVIDOS   INTERESSADOS   INDIFERENTES   (-) A premissa para um modelo que considera núcleos geográficas; infraestrutura de transporte e saúde juntamente com emprego
  23. 23. Alto Evolução! Baixo Patamar de Evolução Técnica FASE  EVOLUTIVA    2   Conexão FASE    EVOLUTIVA  1     Intelig6encia FASE  INICIAL   Instrumentalização Fases de Implementação • utilização de dados para suportar o desenho de uma estratégia de comunicação diferenciada
  24. 24. Execução passo-a-passo! Desenvolvimento do modelo Relevância nas ações Efetividade das ações Prestação de contas
  25. 25. Objetivo! Percepçãodetratamento individualdocidadão (personalização em massa) = cumplicidadecomoGoverno
  26. 26. E em termos de conteúdo?! Conteúdo; mudou a rapidez de produção e a instantaneidade de sua difusão
  27. 27. Mudou, não somente a ‘vida pessoal’, mas mudou a relação da população com o governo.
  28. 28. Comunicação com tecnologia aplicada! Gerenciamento da informação e da comunicação com a população Campanhas Ações
  29. 29. Alto Evolução! Patamar de Evolução Técnica FASE  EVOLUTIVA    2   Conexão FASE     EVOLUTIVA  1     Inteligência Baixo FASE  INICIAL   Instrumentalização Fases de Implementação • ações de comunicação segmentadas para a gestão da prestação de contas
  30. 30. Execução passo-a-passo! Desenvolvimento do modelo Relevância nas ações Efetividade das ações Prestação de contas
  31. 31. A efetividade da ação é uma função de um ‘conteúdo relevante’ e do ‘tempo de ação/ reação’
  32. 32. EXPECTATIVA   Apesar da definição de tempo continuar a mesma, a expectativa de ‘tempo de reação’ mudou  
  33. 33. Por qual motivo?  
  34. 34. Por que a expectativa mudou?! Principalmente por causa da disponibilidade e acesso (inclusive $), versatilidade e variedade de uso das tecnologias digitais, sociais e móveis
  35. 35. Novas tecnologias e disciplinas! Acompanhamento mensuração de resultados adequação da velocidade de tomada de decisão Governo Competente
  36. 36. Ligação entre as ações e os atores! ! Além de uma análise personalizada 360º do cidadão, promovemos a ligação entre ações e atores ESCALA  DO  ENVOLVIMENTO  DOS   FUNCIONÁRIOS  PÚBLICOS   (+) MULTIPLICADORES   CONHECEDORES   ENVOLVIDOS   (-)
  37. 37. Patamar de Evolução Técnica Alto Evolução! FASE   EVOLUTIVA    2   Conexão FASE    EVOLUTIVA  1     Inteligência Baixo FASE  INICIAL   Instrumentalização Fases de Implementação • mecanismo para gestão de resultados do sistema de educação pública • mensuração e descoberta de padrões de resposta
  38. 38. Execução passo-a-passo! Desenvolvimento do modelo Relevância nas ações Efetividade das ações Prestação de contas
  39. 39. E como gerar valor com este ferramental?! ! Identificando, servindo e reagindo adequadamente ao comportamento de seu público Va l o r d o c l i e n t e Hipótese de Encantamento Encantamento do Público Em estudo empírico, já se comprovou que ao exceder às expectativas da população podemos aumentar o valor percebido da ações. Satisfação do Público Experiência de uso Fonte: McKinsey & Co Expectativa de uso
  40. 40. Resutado! Você   envolvimentoe engajamentocomo governo (Boca a Boca) Seu  público   Os  amigos   de  seu   público   Face-­‐a-­‐ face   Email   Jornal   local   Twi`er   Facebook   LinkedIn  
  41. 41. Executivos! Christiano Ranoya! •  Diretor da INDICO|U-NEAR. Professor do Curso de Marketing Direto na ABEMD há 12 anos. Ex-professor de graduação da ESPM. MBA em Finanças e Marketing Internacional pela Califórnia State University com pós-graduação em Marketing pela Califórnia State University e bacharel em Economia pela PUC-SP. Nos últimos anos desenvolveu, implementou e gerenciou mais de 60 programas de relacionamento, DBM e fidelidade. Experiência profissional no Brasil e no exterior em empresas como MarketData, MarketSystem, Banco Santander, Lacta, Votorantim Celulose e Papel, e Biokinetics (EUA), entre outras. Seis anos de experiência internacional (EUA e Suíça).! Luiz Panareli! •  Diretor da INDICO|U-NEAR. Formado em Análise de Sistemas pela Universidade Paulista, formado em Marketing pela Universidade Metodista e com MBA em Marketing pela FGV-SP. Possui mais de 20 anos de experiência nos mercados de tecnologia, DBM e Customer Business Intelligence. Liderou grandes projetos em empresas conceituadas como Banco Santander, Banco Abn Amro Real, Aymoré, C&A, Serasa e Banco Itaú. Em 2009, empreendeu e construiu a MyDBM, onde desenvolveu tecnologia proprietária para soluções de enriquecimento de dados, dirigiu implantações de importantes projetos de DBM, Customer Business Inteligence e CRM.!
  42. 42. Endereços! Rua Dr. Renato Paes de Barros, 717 4º. Andar – São Paulo! Rua do Russel, 270 – 2º. Andar – Rio de Janeiro!
  43. 43. Chris  Ranoya   chris2ano.ranoya@indico.unear.net   +55  11  99231-­‐0501    

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