Inteligência de Dados: Resolva problemas e crie vantagem

Wiseminer Informática LTDA
Todos os Direitos Reservados
Tome Decisões + Inteligentes
Capturar - Analisar - Prever - Agir
Leonardo Couto
Diretor Comercial
leo.couto@wiseminer.com
+55 21 9 7295 1422

Big Data! Os desafios da gestão
de dados e da informação
6 Milhões
de 'page views' por
minuto no Facebook
1.300
novos usuários de aparelhos
móveis por minuto
Cada minuto gera
US$2,8M
de vendas globais online
(Est. 2014)
20
novas vítimas de roubo de
identidade por minuto
80%
dos dados do mundo estão
desestruturados
1 em 2
Líderes de Negócios não tem o
acesso aos dados que eles
realmente precisam
54%
Das companhias usam softwares de
inteligência de dados para ganhar
vantagem competitiva
83%
dos CIO’s citam BI e Analytics
como parte do seu plano
visionário

Quais os problemas nós resolvemos?
● Simplificamos, aceleramos e enriquecemos todo o processo de
captura, análise e relacionamento de dados
● Melhoramos a produtividade da equipe de TI, Business Intelligence e
Negócios
● Enriquecimento e melhoria dos processos de decisão da empresa
● Reduzimos as perdas financeiras com fraude e desvios de processos
● Fornecemos insights valiosos possibilitando a geração de valor e
vantagem competitiva para a empresa
● Respondemos perguntas de Negócios complexas que ferramentas de
Business Intelligence tradicionais não conseguem responder

E como nós resolvemos?
Inteligência de Dados é a forma e método de interação com o dado bruto, que
acontece de uma forma rica e semântica, para transformá-lo em informação
de valor real para a empresa e para os clientes.
“Inteligência de Dados se concentra na análise dos dados para enriquecer o processo
decisório e a estratégia de negócios (...) entender e avaliar, através da análise, um
processo de negócio e os dados associados a esse processo." - Cory Jansen, Techopedia.
Inteligência de Dados é a evolução do BI tradicional para o BI analítico, aplicando
ferramentas analíticas avançadas, elevando a qualidade do sistema de suporte a decisão
a um nível que o BI tradicional não conseguirá executar.

Tecnologias analíticas avançadas
são prioridade, afirma o Gartner
"Embora as tecnologias analíticas básicas forneçam um
resumo geral dos dados, as tecnologias analíticas
avançadas entregam informações mais profundas de
conhecimento dos dados e dados granulares” - Alexander
Linden, Diretor de Pesquisas do Gartner
A recompensa da tomada de decisão com base em
dados pode ser um impulsionador poderoso para os
resultados das empresas.
Fonte: http://cio.com.br/tecnologia/2014/10/29/tecnologias-analiticas-avancadas-sao-prioridade-afirma-gartner/
Líderes de TI e de negócios devem aumentar seus
esforços para que empresas passem do uso tradicional
de BI, que aborda análises descritivas (o que aconteceu),
para analíticas avançadas, que complementam com as
respostas "por que", "o que vai acontecer" e "como
vamos cuidar disso".
BI
Tradicional
Data
Intelligence

Uso de soluções de analítica avançada e
Big Data contra fraudes ainda é baixo
Empresas globais podem perder até 5% das receitas com fraudes. O
uso do Big Data e de Data Mining podem ser poderosas ferramentas no
combate à fraude.
Fonte: "Big risks require big data thinking - Global Forensic Data Analytics Survey 2014", da Ernest & Young.
● 466 empresas em 11 países.
● Profissionais de alta gerência (40
deles no BR).
● 72% (75% no BR) acreditam que as
emergentes ferramentas de Big Data
podem desempenhar um papel
fundamental na prevenção e
detecção de fraudes.
● Apenas 7% conheciam aplicações
específicas para este fim.
● Apenas 2% (5% no BR) já fizeram uso
de recursos de Big Data integrados
ao FDA (Forensic Data Analytics).
O maior desafio das empresas é:
● O acesso às ferramentas de
análise adequadas;
● As pessoas com o conhecimento
necessário para o correto uso das
ferramentas;
● A Melhoria da qualidade dos
processo de negócio;
● A capacidade de combinação e
análise das mais variadas fontes e
formatos de dados;
O uso de tecnologia analítica avançada, e em tempo real, dos dados
à disposição das empresas teria um impacto direto na eficácia de
como elas poderiam sintetizar e interpretar os riscos de fraude e
corrupção em tempo hábil para mitigá-los.

Os pilares para o sucesso de um
projeto de Inteligência de Dados
Pessoas Conhecimento Dados (5Vs) Tecnologia
Criar valor a partir de dados requer uma
série de talentos, desde a integração e a
preparação dos dados até arquitetar
ambientes de bancos de dados
especializados em computação, data
mining e algoritmos inteligentes. “Extrair
valor dos dados não é uma tarefa trivial”,
afirma Linden. “Um dos elementos-chave
de qualquer programa do tipo ‘decifrar os
dados’ são as pessoas, que devem ter as
habilidades e capacidades corretas”
“O conhecimento deve ser aperfeiçoado,
desafiado, e constantemente aumentado,
ou ele simplesmente desaparecerá” -
Peter Drucker.
No entanto, para aperfeiçoar e aumentar
o conhecimento e criar ‘insights’, as
soluções de Inteligência de Dados devem
ser construídas em cima de
requerimentos claros e objetivos das
Áreas de Negócios, e que vão gerar uma
vantagem competitiva para a empresa.
Volume: qual é o tamanho da base de
dados que será analisada?
Velocidade: qual a velocidade com que
esses dados são gerados ou atualizados?
Variedade: em quais formatos esses
dados estão disponívels (relacionados,
tabulados, arquivos texto, planilhas)?
Veracidade: Esse dado é real e a fonte é
confiável? Estou seguro que esse dado
pode ser utilizado para a inteligência de
negócios da empresa.
Valor: qual é o real valor de negócios que
os dados analisados vão trazer para os
negócios da empresa?
A ferramenta analítica para um projeto de
Inteligência de Dados deve ser:
Flexível e dinâmica, para melhorar, alterar
ou criar rapidamente os modelos analíticos
e de regra de negócios.
Confiável e segura, para dar confiança aos
gestores durante o processo de tomada de
decisão.
Fácil de implementar, usar e com custo
acessível, uma rápida implementação, uma
interface amigável e o baixo custo
aceleram o retorno sobre investimento do
projeto.
Mantenha distância das soluções
altamente complexas e que demandam
implementações de longo prazo.
Pense simples e mantenha simples.

Teamwork
Negócios + TI
Forme uma equipe multi-disciplinar
Ter uma clara visão e conhecimento da
sua indústria e do mercado
Fornecer feedback consistentes e
constantes para a área de TI
Identificar e validar quais os dados são
realmente importantes para formar a
base de inteligência de negócios
Ter uma boa dose de bom senso. Reunir
dados desnecessários pode levar a
decisões equivocadas
Um único software de integração e
inteligência analítica de dados
Selecionar as variáveis e os modelos de
análise
Realizar as análises preliminares e
construir os modelos de análise
Inserir os dados e rodar os modelos de
inteligência de análise de dados
Testar e validar o modelo
Área de Negócios
Revisar, atualizar e criar novas análises
de acordo com as necessidades da área
de negócios
Tecnologia da Informação

O software WISEMINER
O WISEMINER é um software completo de Inteligência de Dados que
permite:
● Capturar: Transações, interações, opiniões, dados demográficos, logs, dados!
● Análisar: Transformação e enriquecimento dos dados através de modelagem
analítica de dados e entidades (Link Analysis).
● Prever: Regras de negócios com um avançado engine de análise para testar
cenários e modelos preditivos. Criação de alertas de desvios e anomalias
baseado em regas de pontuação.
● Agir: Telas customizadas (Dashboards), cálculos de risco e pontuação
(Scoring) e ações automatizadas dos processos de análise, auxiliam os
analistas e gestores no processo de tomada de decisão, tornando este
processo mais ágil e assertivo, gerando uma vantagem competitiva para a
empresa.

ANALISAR
Transformar e Enriquecer
PREVER
Análises Preditivas
AGIR
Decisões + Inteligentes
CAPTURAR
Identificar e Capturar
Como funciona o WISEMINER
Redes Sociais
Dados Econômicos
e Financeiros
(Mercado)
Dados de Cliente
(CRM)
Transações
(Dados)
Integração Exploração
Modelagem de Dados
(Link Analysis)
Data & Text
Mining
Social Network
Analysis
Transformação e
Enriquecimento
Modelagem de
Dados
Statistical
Analysis
Regras de
Negócios
Redes
Neurais
Classificação e
Pontuadores
Visualização e
Dashboards
Automação de
Processos
Gerência e
Evolução
Suporte a Decisão
de Negócios
Base Histórica
Modelos Preditivos
Gestão de Risco
Alarmes e Alertas de
Anomalias
Vantagem
Competitiva

Problemas das ferramentas tradicionais
Pouca
Flexibilidade
Bancos de dados pouco flexíveis com layouts específicos pré-definidos para cargas das
informações a serem trabalhadas.
Alto
Custo
Projetos internos de longa duração que estouram o budget, pois demandam muita
necessidade de integração com legado e desenvolvimento customizado, e que não entregam
o retorno de investimento esperado em função do dinamismo do negócio.
Usabilidade
Complexa
Ferramentas pouco amigáveis, sendo necessário profissionais de alta gabaritagem técnica e
estatística para operá-las.
Desenvolvimento de sistemas caseiros, baseados em bancos de dados replicados, planilhas,
com pouca segurança, pouco confiáveis e que exigem muitos processos manuais, causando
o atraso na entrega de resultados, reduzindo o tempo de reação dos gestores, atrasando a
tomada de decisão de negócios e reduzindo a competitividade da empresa.
Solução
Comum

Diferenciais do WISEMINER
Flexibilidade
● Orientado ao Analista de Negócios e a necessidade de cada área de
negócio.
● Uma modelagem de dados e entidades, incremental e dinâmica.
● Alterações em tempo real, sem necessidade de desenvolvimento.
End-to-end
● Carga e manipulação de diferentes bases e formatos de arquivo.
● Visualização customizada para cada Analista de Negócios.
● Automação de tarefas periódicas, de acordo com a necessidade do
Analista.
● Monitoramento e detecção de desvios, fraude e anomalias.
Redução de
Custo
● Dispensa projetos caros e complexos de integração com sistemas
legados.
● Redução de desenvolvimento de sistemas caseiros, maior
controle, segurança e otimização dos recursos.
● Rápida implementação, on-time, on-budget e de fácil utilização.

Backup
Slides Técnicos

Integração de dados
O primeiro passo para a montagem,
modelagem, de uma base de
inteligência de negócios é a carga e a
consolidação dos dados coletados de
diversas bases de dados da própria
empresa, do mercado, de redes sociais,
índices econômicos e quaisquer outras
fontes legalmente disponíveis e que
sejam relevantes para a área de
negócios da empresa.
No Wiseminer isto é feito de forma
muito simples e eficiente através de
uma interface intuitiva e flexível. As
entradas dos dados são definidas,
manipuladas e combinadas através do
componente de Fluxo de Dados.

Exploração
Pela interface de exploração é
possível estudar, pesquisar e
visualizar os relacionamentos
existentes entre as
informações. Um diagrama
interativo baseado em ícones,
símbolos e cores permite a
realização de sofisticadas
análises.

Transformação e enriquecimento
Modelo - Entidades
Usuário
Compra
CPF
Produto
Endereço CEP
Telefone
Endereço
IP
Cartão de
Crédito
Usuários
Compras
Dados Externos

Transformação e enriquecimento
Modelo - Entidades
Campos
Relacionados
● Indicadores
● Estatísticas
● Agregações
Usuário
Compra
CPF
Produto
Endereço CEP
Telefone
Endereço
IP
Cartão de
Crédito
Quantos Usuários
utilizaram o
mesmo IP?
Quantos Usuários
forneceram o
mesmo Telefone?
Valor total de
compras?

A Visualização dos dados é feita através de uma
interface Web totalmente dinâmica que pode ser
customizada em tempo real pelo usuário. Gráficos,
estatísticas e tabelas podem ser configuradas e
apresentadas com as informações da base de
inteligência. Telas web específicas para cada
informação podem ser facilmente definidas, com
recursos avançados como regras de estilos, que
permitem customizar a cor e formato de exibição
de cada parte da tela de acordo com os valores
dos campos.
Diferentes usuários podem ter acesso a
informações distintas de maneira simultânea,
permitindo assim a distribuição dos dados para
diversas áreas da empresa com total segurança.
Visualização

Com base no relacionamento entre as informações
carregadas é possível enriquecer os dados com novos
campos calculados pelo Wiseminer.
Campos Relacionados permitem calcular indicadores,
sumarizações e agregações entre entidades de um
modelo, de forma simples e incremental. Ou seja, a
qualquer momento novos campos relacionados podem
ser adicionados conforme a necessidade.
Pontuadores definem regras que dão origem a uma
pontuação, que pode ter diferentes significados
dependendo do negócio. Por exemplo ela pode
representar o risco de um novo cliente. O valor deste
risco pode então ser usado para a tomada de decisão
sobre o crédito a ser concedido ao novo cliente.
Scoring

Pontuadores baseados em regras
de negócios e modelos preditivos
Pontuadores
Regras
Múltiplas regras definidas pelo analista se
somam para formar a pontuação final
Podem representar:
Risco
Confiança
Qualidade
Classificação
Etc…
Funcionamento:
Preditivo
Rede neural e árvore de decisão treinados
com base em fotografias

Geração de histórico - Fotografias
Informação Informação' Informação'' Informação''' Informação''''
Fotografia
1
Fotografia
2
Fotografia
3
Fotografia
4

Todas as operações realizadas
com o Wiseminer, desde a carga
de dados até a execução dos
pontuadores são tarefas que
podem ser sequenciadas,
agendadas e gerenciadas. Desta
forma, um modelo inicial de
análise de dados pode ir
evoluindo e se tornar uma
solução completa e
automatizada de inteligência de
dados, acessível por várias áreas
da empresa.
Automação

Com a base de inteligência já enriquecida é
possível criar tarefas de monitoramento, que
serão executadas periodicamente com o
objetivo de detectar anomalias e riscos. Ações
automáticas poderão ser disparadas, através da
integração com outros sistemas, ou equipes de
análise poderão trabalhar com os dados.
Detecção de anomalias e
monitoramento

Gerência e evolução
A gerência unificada da solução
completa facilita a investigação
de problemas e a evolução
constante do modelo de
inteligência.
Novos requisitos de negócio
podem ser atendidos
rapidamente.

Arquitetura
Wiseminer Service
ModeloModeloModelo
Entidades
Fotografias
Conexões
Tarefas
Trabalhos
Task Manager
Analytics Engine
Database
Apache Tomcat
Wiseminer Web
Java Web Start
Wiseminer Studio
- Exploração
- Administração
- Analista (usuário)
- Modelagem
- Exploração de
Relacionamentos
- Consultor Sênior
Files

Plataformas suportadas
IBM
z/Linux
IBM IFL (Integrated Facility for Linux)
SuSE Linux Enterprise Server 11
Java 7
PostgreSQL 8.4
Processadores Intel / AMD
Windows Server 2003 / 2008 / Linux
Java 7
SQL Server / PostgreSQL / Oracle Database
IBM Power 7 / 7+ / 8
Red Hat Enterprise Linux 6
Java 7
PostgreSQL 9.2
Plataformas suportadas pelo Wiseminer v4
Cloud & Hosting Services

Versões e escalabilidadeVolumedeDados
Memória RAM (GB)
* Todas as licenças sem limite de
usuários registrados ou simultâneos.
Entry. Limitado a 1 socket e
16GB de memória RAM por
servidor
W32. Limitado a 2 socket e 32GB
de memória RAM por servidor
W64. Limitado a 2 socket e 64GB
de memória RAM por servidor
W128. Limitado a 2 socket e
128GB de memória RAM por
servidor
Enterprise. Limitado a 2 socket e
256GB de memória RAM por servidor
Big Data. Limitado a 2 socket e
512GB de memória RAM por servidor

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