Business Intelligence em Mídias Sociais
Prof(a).: Raquel Camargo
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
Apresentação
Transparência
Hacker
Transparência
Hackday BH
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 
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?
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?
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.
Business Intelligence
B.I não é:
- Uma metodologia
- Uma tecnologia
- Uma ferramenta
- Um produto
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
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
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
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>
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?
Vídeo – O Ted com Tim Berners-Lee
http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web#t-527992
Geração de dados
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.
Dados: elementos coletados sobre
coisas
“Informação é a diferença que faz
diferença” (Gregory Bateson)
Conhecimento é a compreensão
dos dados
Necessidades analíticas – Modelo de hierarquia
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
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
Riqueza de dados
Pobreza de informação
HOJE:
“Meça
os seus
dados,
parça”
Excesso = nada
Quer você
ser um
cientista
de dados?
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
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.
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.
Perfil de um profissional de B.I.
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
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
DSS
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
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
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
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
Papéis
Equipe de mídias sociais Equipe de T.I. C.E.O
Perfil – Currículo de uma consultora de B.I.
Fonte
https://gnip.com/
Monitoramento
Social Analytics
Inteligência de dados
O poder
dos dados
ouse discordar
E Clique aqui
Vídeo
Fato!
Não se pode gerenciar
aquilo que não medimos
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
Etapas do monitoramento
Fonte: Para entender o Monitoramento
de Mídias Sociais
Business Intelligence
em Mídias Sociais
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)
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.
Jornada Dinâmica do Consumidor
Avaliação
Compra
Experiência
Lealdade
Defensor
Consideração
Consciência
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
MÉTRICAS
É um sistema de mensuração que ajuda a
quantificar tendências, características,
comportamentos ou dinâmicas.
São usadas para explicar fenômenos e
entender melhor fatos.
MÉTRICASTradicionais x Sociais
O que muda?
MÉTRICAS
Ciências sociais +
ciências exatas =
social media
???
Fonte: Zubit
Fonte: Zubit
Fonte: Zubit
Fonte: Zubit
Fonte: Zubit
Fonte: Zubit
Influenciadores!
Não se esqueça de identificá-los e incluí-los em
sua análise para tomada de decisão!
Algumas ferramentas
Vitrue // Socialbakers// Wolfram Alpha
// Barometer // Edgerankchecker //
PageKarma //
Scup // Zaphee // Radian 6 // Zubit //
LiveBuzz
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."
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)
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.
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.
Dashboard
Tecnologias importantes
Uma definição ainda melhor...
Dashboard
Dashboard
Fonte: Introduction to Information Systems - OBrien, Marakas
Open source
Tecnologias importantes
Desenvolvimento de software colaborativo
acesse: https://github.com/
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.
Processamento de texto
não-estruturado
Case mineiro – DataViva.info
https://vimeo.com/80812605
Mobile BI
Tecnologias importantes
Analistas e gestores com plataforma de Business Intelligence
em movimento, nos seus smartphones e tablets.
Analytics: passado - presente/futuro
Prevendo o Comportamento do
Consumidor
Churn
Compra
Perfil
Prevendo o Comportamento do
Consumidor
Necessidade BI
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
Big Data
Big Data
Big data se trata de um
conceito, no qual o foco é o
grande armazenamento de
dados e maior velocidade.
Big Data
Big Data
Big Data - ETL (Extract, Transform & Load
Big Data
Big Data
BigData
PowerPivot
Ferramentas para BI em Redes Sociais
É um suplemento
que pode ser usado
para executar
análise avançada
de dados.
Oracle
Ferramentas para BI
é um SGBD (sistema
gerenciador
de banco de dados)
Altova MapForce
Ferramentas para BI
É uma ferramenta de
mapeamento de dados
Visual Data Mining
Ferramentas para BI
BI por Observação
Exemplo
Valor e Eficiência
Processo BI
Redes
Análise em BI
armazém de dados
Ciclo de Vida do Consumidor
Soluções Inteligentes
Processo de BI
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
Explosão na quantidade de dados
Ubiquidade, Integração e mais dados
Capacidade divina de estar, ao mesmo tempo, em todos os lugares.
Ferramentas
O que torna um dado Big Data?
Big Data é importante em que nível?
Big Data
Cignifi
Ferramentas
Marketing para consumidores baseado em dados
comportamentais do uso de telefone celular.
Balanced Scorecard
Ferramenta de planejamento estratégico
Customer Lifetime Value
Análise - CLV
Lucro que um cliente gera ao longo do tempo
trazido a valor presente
Up-Selling
CASE
Sugere um adicional
Cross-Selling
São sugeridos
produtos complementares
Ciclo de Vida do Cliente
Estratégias
Inteligência focada no Consumidor
Ciclo para BI
Tipos de dados
Análise - RFV
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
Compras
Análise Facebook
33% dos consumidores online
fizeram uma compra baseado em uma
recomendação no Facebook
Google+
Facebook e BI
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.
Facebook: EdgeRank
Menos de 15% das pessoas que curtiram uma página
visualizam as atualizações de status dessa página.
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
Algoritmo do Facebook
GraphRank
Observações
graphsearcher/info
Graphsearch
Graphsearch
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.
Bime
Ferramentas de BI
Dica
Dica – Estudo de caso de ataque de tubarões
http://spotfire.tibco.com/demos/shark-attacks
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/
Twitter
Dicas
/search
Dicas - Klout
Dicas - Addict-o-match
Dicas - TOPSY
Dicas - Social Mention
Dicas - Hootsuite
Dicas - Sprout Social
Dicas - Engagor
Dicas - Seekr
Dicas - Zaphee
Dicas - Livebuzz
Dicas - Scup
Dicas - uberVU
Dicas - Trendrr
Dicas - SYSOMOS
Dicas - Radian6
Dicas - Brandwatch
Dicas - Adobe Omniture
Dicas - Socialmetrix
Dicas - Simply Measured
Dicas - Page Lever
Dicas – Social Bakers
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)
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
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
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
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
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
Trabalhando sob Diretrizes
Facebook
https://twitter.com/privacy
Facebook para empresas
Facebook
https://www.facebook.com/business/products/ads/#boosted-posts
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.
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?
Muito sucesso
Enjoy!
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

Business Intelligence e Mídias Sociais

  • 1.
    Business Intelligence emMídias Sociais Prof(a).: Raquel Camargo
  • 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.
  • 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.
    Introdução Observação e coletade 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.
    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.
    Definição BI O termosurgiu 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.
    Business Intelligence B.I nãoé: - Uma metodologia - Uma tecnologia - Uma ferramenta - Um produto
  • 9.
    Mais sobre adefinição “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.
    Uma definição aindamelhor... 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.
    O que aempresa 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.
    Mais sobre adefinição „„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.
    Geração de dados Quemgera dados? Quais dados você gerou hoje? Desde quando geramos dados? Como você usa os dados diariamente? O que fazem com seus dados?
  • 14.
    Vídeo – OTed com Tim Berners-Lee http://www.ted.com/talks/tim_berners_lee_on_the_next_web#t-527992
  • 15.
  • 16.
    Dados é umconjunto 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.
    Dados: elementos coletadossobre coisas “Informação é a diferença que faz diferença” (Gregory Bateson) Conhecimento é a compreensão dos dados
  • 18.
    Necessidades analíticas –Modelo de hierarquia
  • 19.
    Attributes Social Containers Facebook TwitterLinkedIn 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.
    Sobre como acessardados 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.
    Riqueza de dados Pobrezade informação HOJE:
  • 22.
  • 23.
  • 24.
    O que éData 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
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    E por falarem 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.
    São coisas diferentes Business Intelligence Data Discovery Asferramentas 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.
    Perfil de umprofissional de B.I.
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    Vocabulário técnico ETL Oracle Endeca Qlik View OTN OracleObiee Metadados Pool de conexões Prompts, variáveis de apresentação Objetos em Xml Deploy Oracle EID Data Integrator Camada Semântica XML, DTD, XSD Topologia
  • 29.
    DSS Business Intelligence écomposto 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
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    COLETA - ETL 1Coleta: 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.
    Estoque: Data Warehousee 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.
    Distribuição: EIP- EnterpriseInformation 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.
    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
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    Papéis Equipe de mídiassociais Equipe de T.I. C.E.O
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    Perfil – Currículode uma consultora de B.I.
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    Fato! Não se podegerenciar aquilo que não medimos
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    Business Intelligence em MídiasSociais 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
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    Etapas do monitoramento Fonte:Para entender o Monitoramento de Mídias Sociais Business Intelligence em Mídias Sociais
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    Contextualização a) Talvez, em10 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)
  • 47.
    Monitoramento Cenário de análise Estamosfalando 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.
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    Jornada Dinâmica doConsumidor Avaliação Compra Experiência Lealdade Defensor Consideração Consciência
  • 49.
    MENSURAR "não importa oquão '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
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    MÉTRICAS É um sistemade mensuração que ajuda a quantificar tendências, características, comportamentos ou dinâmicas. São usadas para explicar fenômenos e entender melhor fatos.
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    MÉTRICAS Ciências sociais + ciênciasexatas = social media ???
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    Influenciadores! Não se esqueçade identificá-los e incluí-los em sua análise para tomada de decisão!
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    Algumas ferramentas Vitrue //Socialbakers// Wolfram Alpha // Barometer // Edgerankchecker // PageKarma // Scup // Zaphee // Radian 6 // Zubit // LiveBuzz
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    Predictive Analytics Tecnologias importantes Prevertendências 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."
  • 63.
    Analytic Databases Tecnologias importantes Umsistema 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)
  • 64.
    The Cloud Tecnologias importantes Umserviço 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.
  • 65.
    Dashboard Tecnologias importantes Painel deControle, 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.
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    Uma definição aindamelhor... Dashboard
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    Dashboard Fonte: Introduction toInformation Systems - OBrien, Marakas
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    Open source Tecnologias importantes Desenvolvimentode software colaborativo acesse: https://github.com/
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    Text Analytics Tecnologias importantes Dadosbaseados 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.
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    Case mineiro –DataViva.info https://vimeo.com/80812605
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    Mobile BI Tecnologias importantes Analistase gestores com plataforma de Business Intelligence em movimento, nos seus smartphones e tablets.
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    Analytics: passado -presente/futuro
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    Prevendo o Comportamentodo Consumidor Churn Compra Perfil
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    Maturidade em SocialMedia 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
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    Big Data Big datase trata de um conceito, no qual o foco é o grande armazenamento de dados e maior velocidade.
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    Big Data -ETL (Extract, Transform & Load
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    PowerPivot Ferramentas para BIem Redes Sociais É um suplemento que pode ser usado para executar análise avançada de dados.
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    Oracle Ferramentas para BI éum SGBD (sistema gerenciador de banco de dados)
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    Altova MapForce Ferramentas paraBI É uma ferramenta de mapeamento de dados
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    Visual Data Mining Ferramentaspara BI BI por Observação
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    Ciclo de Vidado Consumidor
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    Posicionamento BI estratégico O posicionamentodeve 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
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    Ubiquidade, Integração emais dados Capacidade divina de estar, ao mesmo tempo, em todos os lugares.
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    O que tornaum dado Big Data?
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    Big Data éimportante em que nível?
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    Cignifi Ferramentas Marketing para consumidoresbaseado em dados comportamentais do uso de telefone celular.
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    Balanced Scorecard Ferramenta deplanejamento estratégico
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    Customer Lifetime Value Análise- CLV Lucro que um cliente gera ao longo do tempo trazido a valor presente
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    Ciclo de Vidado Cliente
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    Inteligência focada noConsumidor Ciclo para BI
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    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
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    Compras Análise Facebook 33% dosconsumidores online fizeram uma compra baseado em uma recomendação no Facebook
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    Opengraph Facebook OpenGraph O OpenGraph 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.
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    Facebook: EdgeRank Menos de15% das pessoas que curtiram uma página visualizam as atualizações de status dessa página.
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    Alternativas: Facebook: EdgeRank • Usarimagens e vídeos • Fazer perguntas • Escolher bons horários para publicar • Filtrar bem o conteúdo e determinar uma boa frequência • Pedir para interagir • Impulsionar posts
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    http://www.wolframalpha.com/ Dicas - WolframAlpha Respostas para perguntas simples ou levantamento de dados acerca de um tema qualquer, o Wolfram Alpha se mostra muito eficaz.
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    Dica – Estudode caso de ataque de tubarões http://spotfire.tibco.com/demos/shark-attacks
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    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/
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    Dicas - AdobeOmniture
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    Informações importantes BI estratégico Pesquisaaponta: 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)
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    Atualidades BI estratégico Plataforma depedidos 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
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    Atualidades BI estratégico Loja onlinede 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
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    Atualidades BI estratégico Empresa dee-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
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    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
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    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
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    2020: quais tecnologiasvão 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.
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    Mobile Wallets Futuro Empresas detecnologia 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?
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    Outros links Case deB.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