Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?

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Palestra Apresentada Durante a SEMCOMP 2014.

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Big Data Analytics e Social Mining - Inteligência Em Uma Montanha de Dados?

  1. 1. Big Data Analytics e Social Mining: Inteligência em Uma Montanha de Dados?
  2. 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. 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. 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. 5. Serviços Implantação Sistemas Integrados de Gestão ERP, CRM
  6. 6. Serviços Desenvolvimento Soluções para Suporte a Decisão BI, BA, Data Mining
  7. 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. 8. Tecnologias
  9. 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. 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. 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. 12. Um Pouco de História 1960 1970 1980 1990 2000
  13. 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. 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. 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. 16. BI 1.0
  17. 17. BI 2.0
  18. 18. BI 3.0
  19. 19. Uma Nova Realidade
  20. 20. Uma Nova Realidade
  21. 21. Uma Nova Realidade
  22. 22. Um Nova Realidade
  23. 23. Um Nova Realidade
  24. 24. Um Nova Realidade
  25. 25. Os V’s do Big Data
  26. 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. 27. Oportunidades?
  28. 28. Oportunidades?
  29. 29. Oportunidades?
  30. 30. Business Analytics
  31. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 38. Universo Big Data
  39. 39. Open Source BA
  40. 40. Ecossistema Hadoop
  41. 41. Processamento de Dados
  42. 42. Hadoop MapReduce
  43. 43. Hadoop MapReduce
  44. 44. Novas Arquiteturas
  45. 45. Novas Arquiteturas
  46. 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. 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. 48. O Cientista de Dados
  49. 49. Duvidas?
  50. 50. Contatos mauricio@oxenti.com.br oxenti@oxenti.com.br www.oxenti.com.br

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