As Novas Tecnologias de Dados, Inteligência Competitiva e Preditiva

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1 SEMINÁRIO TEMAS ESTRATÉGICOS DO AGROPENSA Pesquisa e Inovação em Automação e Tecnologias da Informação e Comunicação As Novas Tecnologias de Dados, Inteligência Competitiva e Preditiva Brasília, 12 de agosto, 2014 Marcus Mosquéra Bomfim

2 Tendências Tecnológicas Segundo o Gartner: Ferramentas de gerenciamento de dispositivos móveis inteligentes (MDM) Aplicações focadas em interfaces móveis e Loja de Aplicativos corporativos (Mobile Marketing Place) Experiência contextual e social (Context-aware) Internet das coisas (M2M) refletindo no mundo corporativo Cloud computing (pessoal/serviços, pública/privada) Big Data / Big Process Computação em memória (in-memory) Ferramentas de Análise (acionável) Fonte: Computerword

3 Big Data / Big Process Empresas como Yahoo, Google e Facebook, coletam dados de milhões de usuários. Inviável manuseio com ferramentas e técnicas convencionais. Criaram técnicas para lidar com grandes volumes e processamento, como MapReduce, BigTable e o Google File System. Grandes volumes de dados podem esconder valiosos padrões de Informações. Data Warehouse deixou de ser a única opção para se lidar com grandes volumes de dados. Big Data se baseia em 5 "V" : velocidade, volume, variedade, veracidade e valor.

4 Big Data / Big Process Diferentemente dos Data Warehouses não são necessários tratamentos de estrutura de dados pré-definidas. É preciso que o dado coletado tenha qualidade (limpo e preciso). Necessidade de mecanismos de automação da coleta dos dados. É importante que a Organização tenha capacidade de formular perguntas que possam ser respondidas. No processo de implantação podem ocorrer problemas de Acesso aos dados e privacidade da informação. Por ser um tecnologia relativamente recente é difícil encontrar profissionais que tenham as competências necessárias. Aplicações: Controle bovino: Futebol: https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=rcqa3qqbapc

5 Computação em Memória (in-memory) Aumento na capacidade de processamento e de memória RAM. Informações das bases de dados na memória principal. memórias do tipo flash com capacidades na ordem dos terabytes com desempenho próximo o de memórias RAM. Desempenho muito superior ao dos SGBDs relacionais. Grande velocidade, agilidade e poder de análise, inclusive em tempo real. Analise das informações a partir de diversas fontes independente da complexidade e dispersão geográfica. Diferentemente dos Data Warehouses não são necessários tratamentos de estrutura de dados pré-definidas.

6 Ferramentas de análise (acionável) Análise Preditiva: Análise Data analisa mining: Prescritiva: o que a partir aconteceu e o que está Análise de diz bancos não só Descritiva: de o dados que acontecendo acontecerá, para traz respostas são extraídas mas também sobre o informações responder sugere o que que aconteceu preditivas ações e acontecerá. porque escondidas e mostra as aconteceu. que implicações respondem às cada perguntas decisão. que provavelmente não se tinham certeza que seriam perguntadas. Não basta a análise histórica, é preciso prever o que pode acontecer. Hill, T. 2014, Tech Page One, Dell. Data de acesso: 10 de agosto de 2014, <http://techpageone.dell.com/wp-content/uploads/2014/05/pyramid.png>.

7

8 Ferramentas de Análise (acionável) Gartner - Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms - 20 February capacidades dividas em 3 categorias Information Delivery Reporting Dashboards Ad hoc report / query MS Office Integration Mobile BI Analysis Interative Visualization Search-based data discovery Geospatial and location intelligence Embedded advanced analytics Online analytical processing (OLAP) Integration BI infrastructure and administration Metadata management Business user data mashup and modeling Development tools Embeddable analytics Collaboration Support for big data sources

9 GARZON, D. 2014, Gartner Magic Quadrant for BI 2013->2014. Data de acesso: 10 de agosto de 2014, <https://twitter.com/dgarzon_/status/ /photo/1>

10 Ferramentas de Análise (acionável) Gartner - Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms - 20 February 2014 SAP (pontos fortes em 2014) Forte investimento no SAP Lumira Estabelecer presença no mercado de descoberta inteligente. self-service sem restrição a camadas semânticas controladas pela TI central. desenvolvimento agressivo pela SAP. melhorias funcionais previstas para ambas as versões desktop e nuvem. lançamento do Lumira Server, que será executado nativamente na plataforma SAP Hana (computação in-memory). O lançamento no final de 2013 do SAP InfiniteInsight baseado no produto KXEN recentemente adquirido (análise preditiva e prescritiva). Combinando as capacidades do Hana, KXEN e Lumira em uma única plataforma.

11 Processo de Business Intelligence e Analytics

12 Benefícios do Processo de BI Maior disponibilização dos produtos de informação para todos seus usuários, internos e externos. Maior flexibilidade de estruturação de produtos de informação por parte do usuário final. Base de dados única, com captação direta dos dados de diversas fontes, viabilizando uma maior qualidade e integridade dos dados. Diminuição do retrabalho e da redundância das atividades executadas pelos técnicos envolvidos no processo. Acesso rápido e remoto às informações necessárias. Implementação corporativa (UDs gerando produtos de BI e Analytics a partir de suas próprias bases de dados).

13 Atas de Registro de Preços (2014) Mudança do Licenciamento para SAP Suíte BI Licenças de desenvolvedores Treinamento nos componentes da SAP Suíte BI SAP Crystal Reports SAP WebIntelligence SAP Designer Studio SAP Mobile SAP Data Services SAP Lumira SAP Explorer Contratação de Prestação de Serviços de Implementação de projetos de Business Intelligence

14 Fale conosco: Obrigado!

15 Processo de Business Intelligence BI Estratégico concentra-se no monitoramento do desempenho e da realização dos objetivos. Define as medições de desempenho essenciais. BI Analítico é utilizado para identificar a origem dos problemas assim que eles forem descobertos. É possível, neste nível, identificar e isolar os problemas que constituem um obstáculo ao desempenho da empresa sob múltiplas perspectivas. Os resultados obtidos nas atividades analíticas são os que dirigem as iniciativas operacionais. BI Operacional aciona a resolução dos problemas impeditivos do desempenho com iniciativas na forma de aplicações de BI para melhoramento de processos... estas iniciativas operacionais geram impacto na agilidade, na produtividade, na rentabilidade e no lucro. QUINN, Kevin. Como o Business Intelligence deveria funcionar. CIO Estratégias de negócios e TI para líderes corporativos, Disponível em: <http://cio.com.br/gestao/2011/10/03/como-o-bideve-funcionar/>. Acesso em 11 jul.

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