O documento discute como dados digitais podem ser transformados em negócios através da coleta e análise de dados para gerar recomendações personalizadas e classificações automatizadas. Exemplos incluem recomendações de produtos em sites e redes sociais e classificação automática de conteúdo e incidentes para melhorar a inteligência de negócios. A lição principal é capturar todos os dados possíveis, analisá-los para gerar conhecimento e usar a inteligência resultante para criar valor e engajamento dos client

1. EMPREENDEDORISMO DIGITALComo Dados ViramNegócios HelderKnidel & Leandro Nunes de Castro helder.knidel@natcomp.com.br; lnunes@natcomp.com.br www.natcomp.com.br www.tuilux.com.br 19/03/2011 Digital Strategies Summit

2. 2 Natural Computing

3. Negócios Satisfação de Necessidades! Realizaçãopessoal Estima Relacionamento Segurança Necessidadesbásicas

4. Mundo Digital Premissas: Qualquer pessoa “fala” para o mundo Possibilidade de coletar e armazenar o que está sendo “feito” e “dito” Possibilidade de “trabalhar” os dados Possibilidade de atingir todos personalizadamente 4

5. Formas de InteraçãoemAmbientesVirtuais Direta: interaçãodentro do site Semi-Direta: interação com a marcaatravés de redessociais Indireta: o quefalam de mim, ou o que me interessa

6. InteraçãoDireta com a Marca 6

7. Interação Semi-Direta com a MarcaAtravés de RedesSociais 7

8. InteraçãoIndireta: O QueFalam de Mim? 8

9. 9 InteraçãoIndireta: O Que me Interessa?

10. 10 InteraçãoIndireta: O Que me Interessa?

11. Transformando Dados emInteligência Dado Informação Conhecimento Inteligência

12. Dos Dados à Inteligência: DadosSímbolosousignosnão-estruturados, semutilidade tr5d4730 3658349 101,65 12

13. Dos Dados à Inteligência: InformaçãoContidanasdescrições, agregandoutilidadeaos dados 13

14. Dos Dados à Inteligência: Conhecimento 14

15. Dos Dados à Inteligência: InteligênciaTomada de decisão a partir do conhecimentopara a agregação de valor Tomada de Decisão Recomendaressabotaparaquem tem péchato e sugerir a compra de um númeromenorque o usual. 15

16. Como Dados ViramNegócios? Cases: Recomendaçãoem Sites RecomendaçãoAtravés de RedesSociais ClassificaçãoAutomática de Conteúdo Digital

17. Açõesinternasaoambiente: Case CineMenu 17

18. Levando o cliente à loja: RecomendaçãoPersonalizadaemRedesSociais 18

19. Inteligência de negócio: ClassificaçãoAutomática de Incidências 19

20. Lições: Capture tudo (Dados) Analisetudo (Conhecimento) Crieenvolvimento (Inteligência) 20