Business Intelligence e Mídias Sociais

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Aula da pós-graduação de Comunicação DIgital e Mídias Sociais da UNA

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Business Intelligence e Mídias Sociais

  1. 1. Business Intelligence em Mídias Sociais Prof(a).: Raquel Camargo
  2. 2. Apresentação - Facilitadora: Raquel Camargo Jornalista, mestre em Estudos de Linguagens (CEFET/MG) e fundadora da Lhama.me raquelgcamargo@gmail.com https://br.linkedin.com/in/raquelcamargo www.raquelcamargo.com www.lhama.me
  3. 3. Apresentação Transparência Hacker Transparência Hackday BH
  4. 4. Introdução No famoso livro “A arte da Guerra”, uma das lições de Sun Tzu é a necessidade de se ter todo o conhecimento possível sobre o “inimigo”, como fraquezas, virtudes e outros tipos de comportamentos. Tais informações são elementos fundamentais para se ter sucesso em uma batalha. Sun Tzu já dava as dicas sobre B.I 
  5. 5. Introdução Observação e coleta de dados dos astros, das estrelas, das melhores e piores épocas do ano para plantações, do comportamento da natureza... Tudo isso era procedimento padrão de vários povos antigos para a criação de estratégias e para a tomada de decisões. Povo inca: Hypster do B.I?
  6. 6. Introdução Tecnologias, suportes, inovações, novidades, ferramentas cada vez mais aprimoradas e como nós, homens, podemos ser diferenciais nesses contexto? A diferença está na capacidade de interpretar, avaliar, analisar, criticar, planejar e agir estrategicamente, com inteligência. E você com isso?
  7. 7. Definição BI O termo surgiu na década de 80, mas agora é que está sendo popularizado no Brasil. É uma arquitetura, uma coleção de banco de dados e aplicações que suportam processos decisórios e são integrados operacionalmente, facilitando o acesso a dados de negócio. Um conjunto de técnicas, funcionando como uma lente de oportunidades. Inteligência fomentada por dados Estamos falando sobre o desafio de gerir todos os dados de uma geração de consumidores que já nasce online.
  8. 8. Business Intelligence B.I não é: - Uma metodologia - Uma tecnologia - Uma ferramenta - Um produto
  9. 9. Mais sobre a definição “O termo Business Intelligence (BI), inteligência de negócios, refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem suporte a gestão de negócios. É o conjunto de teorias, metodologias, processos, estruturas e tecnologias que transformam uma grande quantidade de dados brutos em informação útil para tomadas de decisões estratégicas.” Fonte
  10. 10. Uma definição ainda melhor... É um conceito É qualquer atividade, ferramenta ou processo utilizado em uma organização com objetivo de obter a melhor informação possível para apoiar o processo de tomada de decisão Refere-se ao processo de coleta, organização, análise, compartilhamento e monitoramento de informações que oferecem insights e suporte à gestão do negócio
  11. 11. O que a empresa ganha com isso?  Acesso às informações praticamente on-line.  Substitui outras ferramentas, como por exemplo, Excel, no sentido de desenvolver fórmulas no mesmo para busca de informações, bem como de outros sistemas mais “engessados” em termos de gerar informações e relatórios;  Redução de processos;  Agilidade na obtenção de informações e relatórios;  Flexibilidade e personalização de informações e relatórios, facilitando as análises a serem realizadas;  Facilidade de modificação/melhoria nos relatórios, como por exemplo, alterar a forma de apresentar os dados e acrescentar novas informações contribuindo assim para a evolução contínua das análises de informações como também da tecnologia;  Disponibilização de vários relatórios para confrontar os dados entre os diversos módulos do próprio BI;  As informações são disponibilizadas na tela do software em poucos segundos dependendo dos filtros (parâmetros) realizados;  Facilita o planejamento da empresa nos diversos níveis, não só no nível estratégico, como também no tático e operacional; Fonte
  12. 12. Mais sobre a definição „„Dado é a matéria prima do futuro” Frase de efeito minha mesmo (rs), pois de acordo com dados coletados através de monitoramento de mídias sociais, esse tipo de conteúdo e citações funciona bem e gera tweets. </brinks>
  13. 13. Geração de dados Quem gera dados? Quais dados você gerou hoje? Desde quando geramos dados? Como você usa os dados diariamente? O que fazem com seus dados?
  14. 14. Vídeo – O Ted com Tim Berners-Lee http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web#t-527992
  15. 15. Geração de dados
  16. 16. Dados é um conjunto de fatos ainda não processados e geralmente não possuem sentido enquanto não foram processados. Como exemplo, dados podem ser a lista do nível de colesterol da população, preços de produtos em estoque, etc. Informação é o resultado do processamento dos dados. É muito mais útil e fácil de compreender do que dados. Seguindo o exemplo, o conceito de informação inclui a média de nível de colesterol em diferentes países, que os preços estão 10% acima comparado ao mês passado. Conhecimento é o conceito mais difícil de definir, mas em suma é a forma como nós usamos nossas experiências passadas para decidir o que fazer com base em informações. Se sabemos que possuímos um nível alto de colesterol, reduziremos o consumo de alimentos gordurosos.
  17. 17. Dados: elementos coletados sobre coisas “Informação é a diferença que faz diferença” (Gregory Bateson) Conhecimento é a compreensão dos dados
  18. 18. Necessidades analíticas – Modelo de hierarquia
  19. 19. Attributes Social Containers Facebook Twitter LinkedIn Foursquare Pinterest Age   Gender   Marital Status   Profession   Education   Preferred Language      Number of friends      Music Interest  Experiences Shared   Interests    Lifestyle     Religion  Address    Places I go to    Events I attend    Dados demográficos acessíveis Pelas mídias sociais
  20. 20. Sobre como acessar dados Dados privados não podem ser acessados via API‟s e isso precisa ser considerado na hora de analisar e interpretar o que foi coletado
  21. 21. Riqueza de dados Pobreza de informação HOJE:
  22. 22. “Meça os seus dados, parça” Excesso = nada
  23. 23. Quer você ser um cientista de dados?
  24. 24. O que é Data Discovery Exploração Dados relevantes De forma ágil Dados estruturados, não estruturados ou semi-estruturados. Data Warehouse Navegação analítica Pesquisa avançada Relacionamentos indefinidos e não conhecidos Feitos com modelos não determinados
  25. 25. E por falar em Data Warehouse... O que é: Data warehouse é um depósito de dados digitais que serve para armazenar informações detalhadas relativamente a uma empresa, criando e organizando relatórios através de históricos que são depois usados pela empresa para ajudar a tomar decisões importantes com base nos fatos apresentados. O data warehouse serve para recolher informações de uma empresa para que essa possa controlar melhor um determinado processo, disponibilizando uma maior flexibilidade nas pesquisas e nas informações que necessitam. Para além de manter um histórico de informações, o Data Warehouse cria padrões melhorando os dados analisados de todos os sistemas, corrigindo os erros e restruturando os dados sem afetar o sistema de operação, apresentando somente um modelo final e organizado para a análise.
  26. 26. São coisas diferentes Business Intelligence Data Discovery As ferramentas de B.I. Auxiliam na busca de respostas de um assunto. Trabalha-se com a criação de métricas, de relatórios, de painéis, etc As ferramentas auxiliam a elaborar perguntas. O método resume na exploração dos dados.
  27. 27. Perfil de um profissional de B.I.
  28. 28. Vocabulário técnico ETL Oracle Endeca Qlik View OTN Oracle Obiee Metadados Pool de conexões Prompts, variáveis de apresentação Objetos em Xml Deploy Oracle EID Data Integrator Camada Semântica XML, DTD, XSD Topologia
  29. 29. DSS Business Intelligence é composto por uma família de sistemas e softwares computacionais que garantem o mecanismo encadeado de informações- decisão (Decision Suport Systems – DSS / Sistemas de Suporte a Decisão). Para uma melhor compreensão dos elementos que compõem essa cadeia de decisão, apresentamos 4 categorias, cada uma com uma função especifica. Coletando – Limpar e Consolidar. Coletar dados nos sistemas transacionais da empresa e adaptá-los para uso em tomadas de decisão. Estocando – Concentrar os dados processados e estruturados, para que possam ser disponibilizados para uso em tomadas de decisão. Distribuindo – De forma fácil e simples, permitir o acesso aos dados, de acordo com suas funções e tipos de uso. Explorando – Achando a melhor forma de ajudar ao usuário final, a obter, a partir dos „estoques de dados‟, informações apropriadas à tomada de decisão. Fonte
  30. 30. DSS
  31. 31. COLETA - ETL 1 Coleta: Ferramentas de ETL (Extract Transform and Load) Coleta, limpeza e consolidação dos dados estendidos da empresa. A coleta de dados é realizada por uma família de ferramentas conhecidas como „Ferramentas de ETL – Extração, Transformação e Carga‟. Os sistemas transacionais da empresa não foram criados em um dia. A parte principal dos sistemas transacionais da empresa são, usualmente, heterogêneos. Embora a padronização para troca de informações entre sistemas esteja andando a passos largos, a disparidade de formatos de dados ainda é uma realidade, sendo o principal buraco tecnológico da integração dos dados. Antes de se tornar útil, o dado deve ser formatado, limpo e consolidado. As ferramentas de ETL permitem uma automação desses processos e o gerenciamento do fluxo de execução das cargas, de forma a popular a base de dados destino: Data Warehouse ou Data Mart. Observe que sistemas de metadados, como o Common Warehouse Metamodel (CWM) possibilita a documentação sobre as características dos dados, ou seja, dados sobre os dados. Fonte
  32. 32. Estoque: Data Warehouse e Data Mart A base de dados da empresa, usados pelos sistemas transacionais, não podem ser usadas para exploração de informações, por não estarem preparadas para esse uso. Como fato adicional, as consultas que visam explorar informações em uma base de dados, são extremamente custosas para os recursos da maquina. Assim sendo, os dados precisam ser, inicialmente preparados para este fim. Os dados são limpos e consolidados e estocados em uma base de dados específica para esse fim: Data Warehouse ou Data Mart. Podemos dizer que um Data Mart é uma versão menor de um Data Warehouse. Os Data Marts são voltados para assuntos específicos da empresa, como, por exemplo, dados de um CRM – Custom Relationship Management ou Gerenciamento das Relações com o Cliente, de um Contas a Receber, Custos, etc. Data Warehouse ou Data Marts são supridos por ferramentas de ETL. Observemos que um projeto de Data Warehouse é bem específico e particular, tanto que é tipo mais como um processo em constante evolução. Fonte
  33. 33. Distribuição: EIP- Enterprise Information Portal Autorização e crescimento da decisão são pontos que alteram, fundamentalmente, o gerenciamento da informação. As informações serão vistas como um fluxo e não como uma unidade de estoque. Com objetivo de revitalizar reatividade global, as informações estarão extensamente distribuídas para um conjunto de parceiros. Um PORTAL de Informações da Empresa (EIP) cumpre este papel principal. Fonte
  34. 34. Exploração: Dashboards, KPI, OLAP, data mining Uma vez que os dados sejam providos, limpos, consolidados e acessíveis, eles podem ser úteis. De acordo com a necessidade, vários tipos de e ferramentas de exploração podem ser consideradas: – Analisar os dados com ferramentas OLAP – Multidimensional; – Procurar por pequenas mas visíveis correlações – Mineração de Dados (Data Mining); – Para ajudar o „tomador de decisão‟ em determinadas situações, com Dashboards expondo indicadores de performance do negócio (KPI – Key Performance Indicator). – Para comunicar a performance da empresa via relatórios. Fonte
  35. 35. Papéis Equipe de mídias sociais Equipe de T.I. C.E.O
  36. 36. Perfil – Currículo de uma consultora de B.I.
  37. 37. Fonte
  38. 38. https://gnip.com/
  39. 39. Monitoramento Social Analytics Inteligência de dados
  40. 40. O poder dos dados
  41. 41. ouse discordar E Clique aqui Vídeo
  42. 42. Fato! Não se pode gerenciar aquilo que não medimos
  43. 43. Business Intelligence em Mídias Sociais Essencialmente, as plataformas de mídia social são como conferências gigantes e imperdíveis que, literalmente, nunca param. Como tirar proveito disso? Como transformar a quantidade massiva de dados que temos em Insights? Processo com dados
  44. 44. Etapas do monitoramento Fonte: Para entender o Monitoramento de Mídias Sociais Business Intelligence em Mídias Sociais
  45. 45. Contextualização a) Talvez, em 10 anos, haverá um aplicativo que pode substituir o que você faz. b) Há ainda uma disputa entre mídias. c) E nós? Seguimos fazendo mais do mesmo? + O mercado mineiro (pensar o “negócio” em Minas, o perfil do empresário mineiro)
  46. 46. Monitoramento Cenário de análise Estamos falando de um cenário de análise, segundo dados vindos de monitoramento, especificamente, de mídias sociais. Ressaltando que, “[Monitoramento] é como sexo no colégio. Todo mundo está falando sobre isso, mas pouquíssimos estão realmente fazendo. E aqueles que fazem, provavelmente, estão fazendo mal” Peter Rosenwald Para monitorar precisamos basicamente de saber usar ferramentas e interpretar dados. Além de conhecer o público e o cenário em contexto.
  47. 47. Jornada Dinâmica do Consumidor Avaliação Compra Experiência Lealdade Defensor Consideração Consciência
  48. 48. MENSURAR "não importa o quão 'difuso' um sistema de mensuração é, ainda assim é uma mensuração que lhe diz mais do que você sabia antes. E todas estas coisas que parecem incomensuráveis são, quase sempre, resolvidas por métodos relativamente simples" Douglas, Hubbard
  49. 49. MÉTRICAS É um sistema de mensuração que ajuda a quantificar tendências, características, comportamentos ou dinâmicas. São usadas para explicar fenômenos e entender melhor fatos.
  50. 50. MÉTRICASTradicionais x Sociais O que muda?
  51. 51. MÉTRICAS Ciências sociais + ciências exatas = social media ???
  52. 52. Fonte: Zubit
  53. 53. Fonte: Zubit
  54. 54. Fonte: Zubit
  55. 55. Fonte: Zubit
  56. 56. Fonte: Zubit
  57. 57. Fonte: Zubit
  58. 58. Influenciadores! Não se esqueça de identificá-los e incluí-los em sua análise para tomada de decisão!
  59. 59. Algumas ferramentas Vitrue // Socialbakers// Wolfram Alpha // Barometer // Edgerankchecker // PageKarma // Scup // Zaphee // Radian 6 // Zubit // LiveBuzz
  60. 60. Predictive Analytics Tecnologias importantes Prever tendências futuras usando dados históricos. Encaminhe mensagens, detecte spam e recomende produtos para os usuários, usando a Google Prediction API. Google analisando os dados para você. "Processo de determinação de acontecimentos futuros com base em dados subjetivos."
  61. 61. Analytic Databases Tecnologias importantes Um sistema de leitura que armazena dados históricos sobre as métricas de negócio, tais como os níveis de desempenho de vendas e estoques. As informações são atualizadas em uma base regular para incorporar a dados de transações recentes de sistemas operacionais de uma organização. (OLAP - Oracle - MySQL)
  62. 62. The Cloud Tecnologias importantes Um serviço de armazenamento de objetos durável ​​e altamente disponível. Com armazenamento em cache global, seus usuários têm rápido acesso aos dados de seu aplicativo a partir de qualquer localização.
  63. 63. Dashboard Tecnologias importantes Painel de Controle, a apresentação visual das informações mais importantes e necessárias para alcançar um ou mais objetivos de negócio, consolidadas e ajustadas em uma única tela para fácil acompanhamento do seu negócio.
  64. 64. Dashboard Tecnologias importantes
  65. 65. Uma definição ainda melhor... Dashboard
  66. 66. Dashboard Fonte: Introduction to Information Systems - OBrien, Marakas
  67. 67. Open source Tecnologias importantes Desenvolvimento de software colaborativo acesse: https://github.com/
  68. 68. Text Analytics Tecnologias importantes Dados baseados em texto. Analisar texto de pesquisa de opinião e descobrir insights valiosos. Pode-se identificar sentimentos em texto e utilizá-los para prever comportamentos. Ao extrair fatos, conceitos e relações de dados embutidos no texto, o software de análise de texto transforma esta informação não- estruturada em dados modelados que, então, podem ser vinculados a bancos de dados.
  69. 69. Processamento de texto não-estruturado
  70. 70. Case mineiro – DataViva.info https://vimeo.com/80812605
  71. 71. Mobile BI Tecnologias importantes Analistas e gestores com plataforma de Business Intelligence em movimento, nos seus smartphones e tablets.
  72. 72. Analytics: passado - presente/futuro
  73. 73. Prevendo o Comportamento do Consumidor Churn Compra Perfil
  74. 74. Prevendo o Comportamento do Consumidor
  75. 75. Necessidade BI
  76. 76. Maturidade em Social Media Analytics Fase inicial: empresas enxergam as mídias sociais como canais de venda ou de branding. Segundo momento: as organizações começam a ver as mídias sociais como espaços estratégicos para o seu negócio. Na fase de maturidade: estratégico, as mídias sociais fazem parte da cultura da empresa como um todo – do CEO ao estagiário, todos sabem da importância desses canais para o negócio e extraem informações deles. Returnoninvestment
  77. 77. Big Data
  78. 78. Big Data Big data se trata de um conceito, no qual o foco é o grande armazenamento de dados e maior velocidade.
  79. 79. Big Data
  80. 80. Big Data
  81. 81. Big Data - ETL (Extract, Transform & Load
  82. 82. Big Data
  83. 83. Big Data
  84. 84. BigData
  85. 85. PowerPivot Ferramentas para BI em Redes Sociais É um suplemento que pode ser usado para executar análise avançada de dados.
  86. 86. Oracle Ferramentas para BI é um SGBD (sistema gerenciador de banco de dados)
  87. 87. Altova MapForce Ferramentas para BI É uma ferramenta de mapeamento de dados
  88. 88. Visual Data Mining Ferramentas para BI BI por Observação
  89. 89. Exemplo
  90. 90. Valor e Eficiência Processo BI
  91. 91. Redes
  92. 92. Análise em BI armazém de dados
  93. 93. Ciclo de Vida do Consumidor
  94. 94. Soluções Inteligentes
  95. 95. Processo de BI
  96. 96. Posicionamento BI estratégico O posicionamento deve ser feito antes de qualquer plano de marketing, pois envolve um nível estratégico superior, que precisa ser respeitado em todas as ações referentes ao produto/marca
  97. 97. Explosão na quantidade de dados
  98. 98. Ubiquidade, Integração e mais dados Capacidade divina de estar, ao mesmo tempo, em todos os lugares.
  99. 99. Ferramentas
  100. 100. O que torna um dado Big Data?
  101. 101. Big Data é importante em que nível?
  102. 102. Big Data
  103. 103. Cignifi Ferramentas Marketing para consumidores baseado em dados comportamentais do uso de telefone celular.
  104. 104. Balanced Scorecard Ferramenta de planejamento estratégico
  105. 105. Customer Lifetime Value Análise - CLV Lucro que um cliente gera ao longo do tempo trazido a valor presente
  106. 106. Up-Selling CASE Sugere um adicional Cross-Selling São sugeridos produtos complementares
  107. 107. Ciclo de Vida do Cliente
  108. 108. Estratégias
  109. 109. Inteligência focada no Consumidor Ciclo para BI
  110. 110. Tipos de dados
  111. 111. Análise - RFV
  112. 112. Análise - RFV R: Recency, recência em português, que é relacionado a data da última compra do cliente no site. F: Frequency ou frequência é a quantidade de compras que o cliente efetuou no site em um determinado período de tempo. M: Monetary value, valor monetário que pode ser receita total ou margem de contribuição caso se tenha este tipo de informação de cada cliente durante todo o período que está sendo estudado. Fonte
  113. 113. Compras Análise Facebook 33% dos consumidores online fizeram uma compra baseado em uma recomendação no Facebook
  114. 114. Google+
  115. 115. Facebook e BI
  116. 116. Opengraph Facebook OpenGraph O Open Graph permite que os desenvolvedores de site transformem seus sites num objeto gráfico permitindo um certo nível de customização de uma página recomendada, curtida ou simplesmente compartilhada.
  117. 117. Facebook: EdgeRank Menos de 15% das pessoas que curtiram uma página visualizam as atualizações de status dessa página.
  118. 118. Alternativas: Facebook: EdgeRank • Usar imagens e vídeos • Fazer perguntas • Escolher bons horários para publicar • Filtrar bem o conteúdo e determinar uma boa frequência • Pedir para interagir • Impulsionar posts
  119. 119. Algoritmo do Facebook GraphRank
  120. 120. Observações
  121. 121. graphsearcher/info Graphsearch
  122. 122. Graphsearch
  123. 123. http://www.wolframalpha.com/ Dicas - Wolfram Alpha Respostas para perguntas simples ou levantamento de dados acerca de um tema qualquer, o Wolfram Alpha se mostra muito eficaz.
  124. 124. Bime
  125. 125. Ferramentas de BI
  126. 126. Dica
  127. 127. Dica – Estudo de caso de ataque de tubarões http://spotfire.tibco.com/demos/shark-attacks
  128. 128. Ferramentas Dicas DataWrangler: http://vis.stanford.edu/wrangler/ Trifacta: www.trifacta.com/ ________ **** _________ https://www.opensciencedatacloud.org/publicdata/ EUA: https://www.data.gov/ https://netlytic.org/home/
  129. 129. Twitter Dicas /search
  130. 130. Dicas - Klout
  131. 131. Dicas - Addict-o-match
  132. 132. Dicas - TOPSY
  133. 133. Dicas - Social Mention
  134. 134. Dicas - Hootsuite
  135. 135. Dicas - Sprout Social
  136. 136. Dicas - Engagor
  137. 137. Dicas - Seekr
  138. 138. Dicas - Zaphee
  139. 139. Dicas - Livebuzz
  140. 140. Dicas - Scup
  141. 141. Dicas - uberVU
  142. 142. Dicas - Trendrr
  143. 143. Dicas - SYSOMOS
  144. 144. Dicas - Radian6
  145. 145. Dicas - Brandwatch
  146. 146. Dicas - Adobe Omniture
  147. 147. Dicas - Socialmetrix
  148. 148. Dicas - Simply Measured
  149. 149. Dicas - Page Lever
  150. 150. Dicas – Social Bakers
  151. 151. Informações importantes BI estratégico Pesquisa aponta: Para cerca de dois terços (61%) dos respondentes britânicos e três quartos (71%) dos norte-americanos, é fato que uma organização cujos executivos falam sobre seus negócios, marca e valores nas redes é mais confiável do que outras que outras comandadas por pessoas que não têm esse hábito. (The Global Social CEO 2014)
  152. 152. Atualidades BI estratégico Plataforma de pedidos de comida online triplica o lucro em 2014 A Just Eat, plataforma de pedidos de comida de diversos restaurantes pela internet e por aplicativos em plataformas móveis, anunciou seus resultados pela primeira vez desde que se tornou uma empresa de capital aberto. A companhia obteve um crescimento da receita de 58% no primeiro semestre deste ano.  No Brasil, sob a marca RestauranteWeb > O segredo: paixão contínua e comprometimento
  153. 153. Atualidades BI estratégico Loja online de roupas masculinas leva o alfaiate até o cliente Na primeira compra, a Edit Suits, de Cingapura, manda seu representante aonde o consumidor estiver para tirar suas medidas. “Os homens são compradores preguiçosos, mas são fiéis.” Reto Peter, co- fundador da Edit Suits
  154. 154. Atualidades BI estratégico Empresa de e-commerce percebe que 80% das compras eram efetuadas através de dispositivos móveis e decide abolir a loja virtual. A nova decisão foi investir em um aplicativo de compra apenas
  155. 155. Indicadores de performance - KPI’s BI estratégico 1º) Bounce Rate (Taxa de rejeição) Exemplo para controle: tempo de navegação 2º) Acessos a uma determinada seção ou conteúdo Exemplo: audiência como indicador 3º) Taxa de retorno Volta ao site 4º) Tempo de Navegação x Profundidade da visita
  156. 156. Indicadores de performance - KPI’s BI estratégico 5º) Usuários cadastrados 6º) Vendas 7º) Atendimentos 8º) Comentários nos posts do meu blog 9º) Visualização de vídeos 10º) Downloads de conteúdo e aplicativos 11º) Compartilhamento de conteúdo em redes sociais
  157. 157. Trabalhando sob Diretrizes Facebook https://twitter.com/privacy
  158. 158. Facebook para empresas Facebook https://www.facebook.com/business/products/ads/#boosted-posts
  159. 159. 2020: quais tecnologias vão vigorar daqui a 5 anos? Futuro ATENÇÃO: Possibilidade Cloud, Analytics/big data, mobile e social, atenção a três outras que ainda estão abaixo da tela do radar da maioria dos executivos: internet das coisas, impressoras 3D e computação cognitiva.
  160. 160. Mobile Wallets Futuro Empresas de tecnologia tentando fazer o papel dos bancos, corretoras, seguradoras, dentre outros segmentos da indústria. Mobile wallets, pretende se igualar às carteiras que carregamos em nosso bolso, querem ir além de formas de pagamentos, querem englobar soluções de validação e autenticação através do uso de dispositivos de computação móvel. Questionamento: Os bancos vão colocar em risco todo legado que possuem?
  161. 161. Muito sucesso Enjoy!
  162. 162. Outros links Case de B.I. Gráficos funcionais para social media Ferramentas para gerar grafos de redes sociais: Grafos para que? O potencial do WhatsApp para o uso em mineração de dados

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