Este documento discute o Big Data, Business Intelligence, análise de dados sociais e a função do cientista de dados. Resume que o volume de dados disponíveis está crescendo rapidamente e novas tecnologias como Hadoop permitem extrair insights valiosos desses dados. Também explora como análise de mídia social pode fornecer informações úteis sobre clientes e mercados.

1. Big Data Analytics e Social Mining:
Inteligência em Uma Montanha de
Dados?

2. Mauricio C. Purificação
Sócio-Diretor da OxenTI - Soluções em Tecnologia da Informação;
Analista de Business Intelligence (BI) – Cárdio Pulmonar da Bahia;
Especialista no Desenvolvimento de Soluções em Gestão Empresarial,
Business Intelligence, Business Analytics e Data Warehousing;
MBA em Administração/Gestão de Negócios - Universidade Salvador
(UNIFACS);
Bacharel em Ciência da Computação - Universidade Federal da Bahia
(UFBA);
Pesquisador nas áreas de Business Intelligence, Business Analytics, Cloud
Computing, Métodos Ágeis, Bancos de Dados Evolutivos.
http://lattes.cnpq.br/3312807554334758

3. A OxenTI
Somos uma empresa de Tecnologia da Informação especializada
no desenvolvimento de Soluções e Sistemas para apoiar a
Gestão eficaz dos ambientes de Negócios.

4. Equipe
A OxenTI além de seus sócios é formada
por um time de analistas e consultores com
experiência em:
Desenvolvimento de Sistemas Web, Desktop e
Móveis;
Data Warehousing;
Business Intelligence;
Banco de Dados;
Gerenciamento de Projetos;
Gerenciamento de Processos de Negócios.

5. Serviços
Implantação
Sistemas Integrados de Gestão
ERP, CRM

6. Serviços
Desenvolvimento
Soluções para Suporte a Decisão
BI, BA, Data Mining

7. Treinamentos
Introdução a Business Intelligence e Modelagem
Dimensional;
Modelagem Dimensional Avançada;
Workshop de Gerenciamento de Projetos de
Business Intelligence;
Laboratório de Open Source Business Intelligence;
Laboratório de Integração de Dados e Processos
de ETL com o Pentaho Data Integration;
Laboratório de Mineração de Dados com o Weka.

8. Tecnologias

9. Agenda
Um Pouco de História
Business Intelligence
BI 1.0, 2.0, 3.0 e Business Analytics
Social Mining
Social CRM
Tecnologias para Big Data
Universo Big Data
Open Source BA
Ecossistema Hadoop
Novas Arquiteturas
Ciência de Dados
O Cientista de Dados

10. Um Pouco de História
Antes da revolução da Internet banda larga e
das redes sociais, computadores eram de
domínio apenas de quem trabalhava com eles
como engenheiros e profissionais de Tecnologia
da Informação.
Além disso, o avanço das tecnologias de
hardware, a redução dos custos de acesso e a
criação de aplicativos gratuitos inseriram
muitas pessoas no cenário digital.

11. Um Pouco de História
Com inúmeros dados e informações sobre
clientes, mercados e empresas, executivos e
profissionais atrelados a tomadas de decisão
passaram a enxergar novas possibilidades de
fazer negócio e de alavancá-lo.
A integração de informações vindas de
diversas fontes, como redes sociais e bancos
de dados internos das companhias, traz a
possibilidade de entender melhor os
consumidores e fornecer produtos mais
próximos aos seus desejos e necessidades.

12. Um Pouco de História
1960 1970 1980 1990 2000

13. Business Intelligence
Atualmente, quase todos os aspectos de um
negócio podem ser avaliados e melhorados,
desde a produção de manufaturas e
gerenciamento de logística até a experiência dos
usuários.
Somados a isso, os dados gerados fora dos
ambientes empresariais, como mídias sociais e
notícias sobre os concorrentes, ajudam as
empresas a obterem mais informações sobre o
seu mercado.
Essa explosão de dados criou um grande desafio
para a área de negócios: como explora-los para
criar vantagem competitiva?

14. Business Intelligence?
“BI é o uso da informação que permite às organizações melhor decidir, medir,
gerir e otimizar o desempenho para ganhar eficiência e benefício
financeiro.”
Instituto Gartner

15. Business Intelligence
O conceito de Business Intelligence não é
novo. Ao contrário, vem sendo discutido e
transformado em aplicativos corporativos há
mais de dez anos.
O que tem mudado é sua amplitude, cada vez
maior à medida que vemos a consolidação de
novas realidades como Big Data, mobilidade e
computação em nuvem.

16. BI 1.0

17. BI 2.0

18. BI 3.0

19. Uma Nova Realidade

20. Uma Nova Realidade

21. Uma Nova Realidade

22. Um Nova Realidade

23. Um Nova Realidade

24. Um Nova Realidade

25. Os V’s do Big Data

26. Novos Padrões de Armazenamento de
Dados
2009
Redis Initial Release
2004 2006 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2014
2007
MongoDB Started,
Neo4J Initial Release
2004
Google’s Map Reduce
Paper
Published
2012
Google Spanner Paper
Published
1998
1998
NoSQL coined
2006
Hadoop
Started
2008
Apache Hbase,
Apache Cassandra

27. Oportunidades?

28. Oportunidades?

29. Oportunidades?

30. Business Analytics

31. Social Mining
Extrair dados dos perfis sociais.
Descobrir quais pessoas interagem
com sua marca, aonde elas se
engajam e qual a sua relação com os
concorrentes.
Identificar os usuários mais
interessados /engajados e o que os
atrai dentro do conteúdo da marca.
Traçar o que mais lhes interessam e
fornecer conteúdo personalizado.

32. Social Mining
Volume de seguidores?
Volume de retweets?
Volume de menções e replys?
Alcance potencial?
Alcance e impressões da fan page?
Volume de fãs (novos fãs)?
Volume de interações (Curtir, Comentários e Compartilhamentos)?
Quem são as pessoas que interagem com sua marca?
O que é relevante para eles dentro dos seus canais sociais?
São as mesmas pessoas que dão retweets e fazem menções?
Há pessoas que apenas compartilham, curtem ou comentam os posts?
Qual a fidelidade dos seus fãs com o seu conteúdo?
É mais mulher ou homem que interage com seu conteúdo?
Quais tipos de conteúdo o público mais engajado costuma interagir mais?
O que cada fã se interessa dentro do conteúdo da marca?

33. Social Mining
24
11
18
34
>5 RTs 4 RTs 3 RTs <2 RTs
Volume de usuários que deram RT
nos últimos 10 posts
Usuários únicos
85
%
15
%
Perfis que deram RT
Não-seguidores
Seguidores
25
%
40
%
35
%
Culinária
Tecnologia
Bem-estar
60
%
20
%
20
%
Quem são seus seguidores que
mais disseminam seu conteúdo?
O que atrai os seus seguidores e
os não-seguidores?

34. Social Mining
100 100
40
70
Sua Marca Concorrente A
Seguidores
Seguidores exclusivos
Seguidores em comum
70
40
10
20
20
20
20
Sua Marca Concorrente A
Quais assuntos interagem?
Culinária Bem-estar
Saúde Tecnologia

35. Social Mining
Fãs de carteirinha
Fonte: site da dp6
Fidelidade do público com
o conteúdo
100
80
25
10
50
Post 1 Post 2 Post 3
Volume de Likes por post
Perfis em comum Outros

36. Social CRM
Dados do cliente/usuário
na base de cadastro/CRM
Interesses do usuário nas
redes sociais
Buzz produzido pelo
usuário nas redes sociais
Aprimoramento das
estratégias em marketing
de relacionamento
Direcionamento
qualitativo das ações
táticas

37. Tecnologias para Big Data
Onde o processamento é hospedado?
Servidores Distribuídos/Cloud (ex: Amazon EC2)
Onde os dados são armazenados?
Banco de Dados Distribuídos
(ex: Hadoop Distributed File System)
Qual o modelo de programação?
Processamento Distribuído
(ex: MapReduce)
Como os dados são armazenados e indexados?
BD’s de alta performance sem esquemas
(ex: MongoDB)

38. Universo Big Data

39. Open Source BA

40. Ecossistema Hadoop

41. Processamento de Dados

42. Hadoop MapReduce

43. Hadoop MapReduce

44. Novas Arquiteturas

45. Novas Arquiteturas

46. Ciência de Dados?
A ciência de dados é um campo altamente
colaborativo e criativo, podendo aqueles que
se dedicam a ele trabalhar como
administradores de banco de dados,
empresários e outros, que podem estar nas
seguintes categorias: curadoria de dados,
análise e visualização de dados, redes e
infraestrutura.
O cientista de dados traz consigo
conhecimentos tanto de campos tradicionais,
como estatística, banco de dados, pesquisa
operacional, inteligência competitiva,
ciências sociais e exatas, como também
desenvolvimento e programação.

47. O Cientista de Dados
O cientista de dados, nome dado ao
profissional desta área, vive em três
mundos: o dos negócios, o da matemática e
o de TI.
Esse processo de trabalho com dados exige
que este profissional tenha qualificações na
área de TI para que consiga acessar e
processar o dado de forma eficiente e em
tempo hábil, capacidades matemáticas para
entender as implicações dos modelos
utilizados e de negócio para que possa
traduzir tudo isso em relatórios que
possibilitem decisões assertivas.

48. O Cientista de Dados

49. Duvidas?

50. Contatos
mauricio@oxenti.com.br
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