BI
Escalando Business Intelligence:
da infraestrutura a visualização de dados
QUEM SOMOS NÓS
Fernando Paiva
Matematica (IME-USP)
IBM
Porto Seguro
Engenharia de Produção (POLI-USP)
Master Management En...
QUEM SOMOS NÓS
2011
Fundada durante
Start Up Weekend
2015
+2000 empresas
2012
Aporte do grupo
Rocket Internet
2013
Expansã...
EASY TAXI EM NÚMEROS
GERAMOS
+200 Gb/dia
músicas 50.000
4MB
livros 100.000
2MB
fotos 60.000
3MB
=
EASY TAXI EM NÚMEROS
USE CASE
Relatórios gerenciais para
6 áreas funcionais em 30 países
USE CASE
Requisitos
Segurança de dados
(separação geográfica, separação entre dados críticos e não críticos)
Perfomance
(m...
CADEIA DE VALOR NO BI
Data
- Visualization -
Data
- Collection -
Data
- Processing -
ARQUITETURA DE DADOS 1.0
03 Componentes chaves
- Visualize -
Tableau
01 02 03
- Collect -
Data pipelines
- Process -
Big Q...
DESAFIOS
Tecnologia
Uso de ferramentas novas
Conhecimento coletivo disponível
Rápida evolução da tecnologia
Pessoas
Contra...
RESULTADOS
Escalabilidade Infraestrutura:
# de consultas por mês: 9000 —> +1.000.000
Dados processados [TB/mês]: 70 —> +30...
PERGUNTAS
CONTATOS Fernando Junqueira de Paiva
fernando.paiva@easytaxi.com.br
https://br.linkedin.com/in/fernandosjpaiva
Caique Lima...
Próximos SlideShares
Carregando em…5
×

Scaling Business Intelligence: from infrastruture to visualization (pt-br)

485 visualizações

Publicada em

Easy Taxi Business Intelligence business case presented at the Cloud Forum Brasil 2015 in the Big Data track (02 of September 2015) at São Paulo.

Publicada em: Tecnologia
  • Seja o primeiro a comentar

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

Scaling Business Intelligence: from infrastruture to visualization (pt-br)

  1. 1. BI Escalando Business Intelligence: da infraestrutura a visualização de dados
  2. 2. QUEM SOMOS NÓS Fernando Paiva Matematica (IME-USP) IBM Porto Seguro Engenharia de Produção (POLI-USP) Master Management Engineer (POLITO - Italia) (Head of Business Intelligence) Caique Lima (Data Engineer) &
  3. 3. QUEM SOMOS NÓS 2011 Fundada durante Start Up Weekend 2015 +2000 empresas 2012 Aporte do grupo Rocket Internet 2013 Expansão para 30 países e 420 cidades 2014 Lançamento serviço Corporativo Easy Taxi +60 milhões corridas - +20 milhões de downloads -
  4. 4. EASY TAXI EM NÚMEROS GERAMOS +200 Gb/dia músicas 50.000 4MB livros 100.000 2MB fotos 60.000 3MB =
  5. 5. EASY TAXI EM NÚMEROS
  6. 6. USE CASE Relatórios gerenciais para 6 áreas funcionais em 30 países
  7. 7. USE CASE Requisitos Segurança de dados (separação geográfica, separação entre dados críticos e não críticos) Perfomance (muito processamento, tempo de entrega de novos relatórios) Qualidade de dados (centralização, consistência de dados e indicadores) + + +
  8. 8. CADEIA DE VALOR NO BI Data - Visualization - Data - Collection - Data - Processing -
  9. 9. ARQUITETURA DE DADOS 1.0 03 Componentes chaves - Visualize - Tableau 01 02 03 - Collect - Data pipelines - Process - Big Query
  10. 10. DESAFIOS Tecnologia Uso de ferramentas novas Conhecimento coletivo disponível Rápida evolução da tecnologia Pessoas Contratação Curva de aprendizado Processos Demandas imediatas X planejamento de longo prazo
  11. 11. RESULTADOS Escalabilidade Infraestrutura: # de consultas por mês: 9000 —> +1.000.000 Dados processados [TB/mês]: 70 —> +300 Escalabilidade Visualização Power-users* [pessoas]: 4 —> 15 # de usuários: 40 —> 170 Acessos: ? —> 1200 # de relatórios: 1 —> 42 Área de BI [pessoas]: 4 —> 4
  12. 12. PERGUNTAS
  13. 13. CONTATOS Fernando Junqueira de Paiva fernando.paiva@easytaxi.com.br https://br.linkedin.com/in/fernandosjpaiva Caique Lima caique.lima@easytaxi.com https://br.linkedin.com/in/caiquelima OBRIGADO! :)

×