Big Data Analytics -- Projetos e Modelo de Maturidade

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Apresentação concedida ao evento da SUCESU-RJ na FIRJAN, do dia 22-set-2014

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Big Data Analytics -- Projetos e Modelo de Maturidade

  1. 1. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 1 Palestra p/ SUCESU-RJ Dan Reznik 23-09-2014
  2. 2. Empresas: Defina Big Data •65%: Arquivos enormes •60%: Análises avançadas •50%: Ferramentas de visualização de dados (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 2 Forbes, 10-set-2014
  3. 3. Empresas: O que vc acha sobre “Big Data” •89%: revolucão nos negócios como a internet •85%: mudança dramática em como fazer negócios •79%: empresas que não abraçarem estão fadadas à extinção (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 3 Forbes, 10-set-2014
  4. 4. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 4 Multi-structured
  5. 5. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 5 VALOR
  6. 6. Pirâmide de Maslow (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 6 -Qualidade -Integração -Governança • Predictive • Optimiz • Anti-Fraud • NLP ESTRATÉGIA, ROI+
  7. 7. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 7
  8. 8. Nível 1: Ad-Hoc Nível 2: Processos Engatinham Nível 3: Processos Implantados Nível 4: Processos Monitorados Nível 5: Otimização Curva de Maturidade
  9. 9. Nível 1: Ad-Hoc •Negócios –Diretores distantes, sem adesão da organização como um todo –Objetivos de negócio mal-definidos –Dados são artefatos; não valorizados ados como ativos. •Organização –Dependência em especialistas –Grupos separados e não-comunicantes –Responsabilidades mal-definidas –Conhecimento de boas práticas pouco difundido –Monitoramento reativo, "apagamento de incêndios" constante •Dados –Semântica mal-documentada –Bancos com arquiteturas variadas –Baixa qualidade de dados, pouca integração –Ferramentas genéricas utilizadas para soluções pontuais
  10. 10. Nível 2: Processos Engatinham •Negócios –Percepção crescente do valor dos dados –Alguns processos/benefícios são reconhecidos como comuns •Organização –Identificação de "responsáveis por dados“ –Papéis ainda mal definidos, iniciativa não é contínua –Esforço inicial em criar gerenciamento para toda a organização; interesses e perspectivas diferentes entre os departamentos. –Demanda por novas capacidades é reconhecida, parcialmente resolvida com treinamento •Dados –Projetos para a organização iniciam –Serviços de distribuição de dados são implantados
  11. 11. Nível 3: Processos Implantados •Negócios –Envolvimento ativo de um executivo com autoridade sobre toda a organização –Comprometimento ao desenvolvimento continuo de habilidades •Organização –Papéis dos responsáveis de dados bem definidos –Centralização do gerenciamento de dados –Processos, métricas de qualidade, e ferramentas usadas por toda a organização –Auditorias periódicas e monitoramento proativo •Dados –Arquitetura de dados comum guia todas as implementações –Gerenciamento central de dicionário de dados –Métricas de qualidade monitoradas regularmente
  12. 12. Nível 4: Processos Monitorados •Negócios –Interesse em predição do desempenho futuro •Organização –Metas estabelecidas para cada processo –Problemas são identificados e corrigidos pró- ativamente •Dados –Métricas são coletadas e analisadas continuamente –Primeiros passos na predição de desempenho futuro
  13. 13. Nível 5: Negócios Otimizados •Negócios –Identificação de oportunidades •Organização –Cultura de melhoria contínua dos processos –Processos evoluem junto as metas da organização. •Dados –???
  14. 14. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 14 Ambiente Heterogêneo Processos Informais Dados Caóticos Ambiente Integrado Processos Controlados Dados Coerentes Simplificação Tempos de Entrega Curtos Redução de Custos
  15. 15. Avaliação da Maturidade
  16. 16. Ecossistema de Dados
  17. 17. Governança (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 17
  18. 18. •Identificar e Priorizar Use Cases •Desenho de Soluções •Governança de Dados •Implantação (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 18
  19. 19. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 19 Motor de Recomendação Detecção de Fraude Integração de Dados do Cidadão Busca Semântica de Laudos Otimização de Marketing Digital
  20. 20. Busca Semântica (DeCS) (c) 2013 UWS -- Não Distribuir
  21. 21. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 21
  22. 22. Dashboard do Paciente (c) 2013 UWS -- Não Distribuir
  23. 23. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 23
  24. 24. Caixas Eletrônicos (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 24
  25. 25. Fraude - Anomalias (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 25
  26. 26. Logs Semi- Estruturado Estruturado Banco Paralelo Deteccao Anomalias alarmes ATM ATM ATM Solução Anti-Fraude (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 26
  27. 27. Projeto Base Integrada do Cidadão Secretaria de Planejamento e Gestão, Governo de Minas Gerais (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 27
  28. 28. Vinculação de Registros (inter tabelas) (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 28
  29. 29. Integração: Os Três Nãos •Não quero mais trabalho •Não quero que você tenha meus dados •Não quero que você veja os furos com meus dados (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 29
  30. 30. Arquitetura do Sistema (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 30
  31. 31. O problema é sempre PESSOAS (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 31
  32. 32. (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 32
  33. 33. Contato: Dan Reznik, Diretor (21) 85 74 73 82 dan@upperwestsolucoes.com www.upperwestsolucoes.com (c) 2014 UWS -- Não Distribuir 33

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