Ferramentas para Análise e Mineração de Dados e Textos

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1 Ferramentas para Análise e Mineração de Dados e Textos Roberto de Camargo Penteado Filho Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Embrapa Luc Quoniam, Leandro Faria, Eric Boutin, Alan Porter

2 Sociedade do conhecimento 85% dos dados guardados no mundo são em formato texto e dobram a cada três meses. 95% das informações necessárias às organizações já estão disponíveis em domínio público (mas não necessariamente de graça). Maioria das informações necessárias às organizações já estão disponíveis dentro delas. Escassez de competências, pessoal e métodos para recuperar, catalogar e utilizar estas informações. As organizações só utilizam, em geral, de 10 a 20% do seu potencial informacional.

3 Como manter-se informado Antigamente. A quantidade de informação que podíamos recuperar era mais ou menos semelhante à quantidade de informação que podíamos ler. Fonte: Porter (2006)

4 Bem-vindos à era da superoferta de informação" Mas hoje vivemos num ambiente onde a quantidade de informação que podemos recuperar excede em muito nossa capacidade de leitura. Fonte: Porter (2006)

5 Superoferta de informação livros p/ano (2.000/dia!) revistas científicas + 2,5 bilhões de páginas na Web bilhões de docs linkados na Web de novos artigos por ano patentes por ano bases de dados na Internet Centenas de ferramentas de busca "Estamos afogados em informação, mas sedentos de conhecimento" - J. Naisbitt Fonte: Faria e Quoniam (2002)

6 Informação x Inteligência Disponível Abundante Incompleta Duvidosa Pública Documentos Bases de dados Patentes Jornais Contatos telefônicos Análises de especiaistas Confusa Televisão Livros Treinamentos Internet Necessária Sintética Completa Confiável Confidencial Precisa Relatório Sintético Fonte: Faria e Quoniam (2002) Desenvolvimento Lucro

7 Desafio: aplicar ferramentas e métodos de análise Usar softwares para obter múltiplas perspectivas da informação. Utilizar coleções de informação muito maiores que as usadas antes. Fonte: Porter (2006)

8 Mineração de dados Processo que combina vários métodos matemáticos, estatísticos ou com origem em algoritmos, para determinar uma solução para um problema, em um universo decisional (Jambu, 2000, p. 8). Dados podem ser textos ou números (quantitativos). Mineração de dados quantitativos: regras associativas; hierarquias de classificação; padrões seqüenciais; padrões de séries temporais; categorização e segmentação. Área em convergência objeto de forte concorrência por parte de grandes protagonistas. Mineração de dados nas empresas está evoluindo para o Business Intelligence (BI).

9 Famílias de ferramentas Existem diferentes famílias de ferramentas e soluções: umas privilegiam mais a análise outras a gestão. 1. Softwares livres: R, Weka, Mondrian, Talend. 2. Estatística que criaram suítes de mineração e gestão empresarial: SAS, SPSS, Statistica. 3. Softwares empresariais que criaram suítes de mineração: SAP, Oracle, IBM (Cognos), Microsoft. 4. Softwares de gestão empresarial e mineração: Business Objects, Microstrategy, Information Builders. A competição é feroz porque existe uma enorme demanda não atendida na área.

10 O porquê da enorme demanda Financeiro Vendas MKT Recursos Humanos Produção Clientes Sistemas e bases Ambiente Operacional Financeiro Vendas MKT Recursos Humanos Produção Clientes Datawarehouse DW Ambiente de análise

11 Mineração de textos Técnicas de mineração de dados em textos. Busca por padrões. Pode ser usada para descobrir conhecimento, gerar perfis e análises da evolução da ciência, de técnicas, tecnologias, patentes e recursos humanos, da internet e monitoramento do macroambiente, em particular, o monitoramento de um tema, um produto, um político ou uma empresa na mídia, de concorrentes ou de todo um setor da economia. Utiliza ferramentas específicas para análise bibliométrica: reformatação (Infotrans, Datapipe) e análise (Matheo, VantagePoint, WinIdams*...). * software livre

12 Minerar por padrões Como achar padrões em textos? A resposta é a co-ocorrência Bibliometria de co-ocorrência de palavras Se duas palavras aparecem juntas no mesmo documento, elas podem estar conectadas Se as mesmas duas palavras aparecem juntas em muitos documentos, há uma relação entre elas Palavra 1 Palavra 2 Fonte: Porter (2006)

13 O que minerar? Dados textuais em campos O que são dados textuais brutos em campos? Delimitados Estruturados Fonte: Porter (2006)

14 Porque dados estruturados? Relações de co-ocorrência de palavras fazem sentido num conjunto de documentos estruturados (Base de dados). Para minerar informação semi e não-estruturada são necessários métodos e ferramentas específicos. Exemplo: Temis, Neotia, LexisNexis Analytics (Datops). É um campo portador de futuro, com custos decrescentes e mercado e demanda crescentes. Textos Livres Web Bruta

15 De olho no futuro Uma vertente a registrar são os sistemas de monitoramento da Web, de rádio, telefones e celulares utilizados por enquanto pelas comunidades de segurança como o Projeto Echelon da National Security Agency dos Estados Unidos e o Enfopol da Comunidade Econômica Européia. Poderosos softwares de busca e recuperação de dados procuram por certas palavras chaves. Quando as encontram, os resultados são gravados, baixados e analisados. Mesmo princípio começa a ser utilizado em outras áreas como a mídia. Como o preço das ferramentas está caindo, novas utilizações vão aparecer.

16 Tudo começa com uma questão: Qual a produção total de artigos da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia e qual a sua evolução de 1977 a 2006? Quais os autores mais prolíficos e como sua produção evoluiu? Quais competências estão em risco? Quais os temas principais das pesquisas e como eles evoluíram? Quais os principais parceiros e como evoluiu esta cooperação no mundo? Fonte: Penteado (2008)

17 Processo de mineração de textos 1. Entender e mapear a questão a ser respondida 2. Identificar as bases de dados adequadas 3. Buscar e recuperar (provável iteração) os dados 4. Limpar os dados 5. Analisar e interpretar 6. Representar a informação da forma mais efetiva (visualização) 7. Comunicar (interativamente) para responder à questão Fonte: Porter (2006)

18 Entender, buscar, recuperar Em 27/09/2007 foi realizada uma busca geral nas bases de dados Science Citations Index Expanded (SCI- EXPANDED), Social Science Citation Index (SSCI) e Arts & Humanities Citation Index (A&HCI) da Thomson- Institute for Scientific Information (ISI) Web of Science (WOS) no período de 1977 a 2006, de todos os registros, em todas as línguas e de todos os tipos de documentos, com menção do nome Embrapa no endereço dos autores. Foram encontrados 4832 registros. Normalizados e segmentados os campos Author (Autor), Author Affiliation (Afiliação do Autor), Country (País), Publication Year (Ano de Publicação), Publisher (Editor), Source (Periódico) e Times Cited (Número de Citações). Fonte: Penteado (2008)

19 Limpar e enriquecer os dados No campo Author Affiliation, por exemplo, foram encontradas 568 formas diferentes de os autores identificarem a Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Os 634 registros referentes à Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia (13,1 % do total), objeto de estudo, foram separados da base de dados geral. + 3 bases da Embrapa: o Guia de Fontes (disponível em o Sistema de Informação de Recursos Humanos (SIRH) e a Agenda de Pesquisa e Desenvolvimento da Embrapa (DPD). Foram estudados os 135 pesquisadores da Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. Segmentados em 8 faixas de idade: até 29 anos, 30 a 34 anos, 35 a 39 anos, 40 a 44 anos, 45 a 49 anos, 50 a 54 anos, 55 a 59 anos e 60 anos ou mais. Para estudar as competências de cada coorte foram feitas matrizes Coorte de pesquisadores x Linhas de Pesquisa e Coorte x Atuação. Fonte: Penteado (2008)

20 Artigos por ano Matriz co-ocorrência tendências e relacionamentos Embrapa Rec.Gen.Biotec

21 Principais autores Matriz Co-ocorrência tendências e relacionamentos Class. # Artigos Autores 1977_ _ _ _ _ _ Bloch, C Rigden, D J* Grossi-de-Sa, M F Grattapaglia, D Rech, E L Valls, J F M Aragao, F J L Franco, O L ** Tigano, M S Borges, M Valadares-Inglis, M C* Mello, L V* Inglis, P W** Magalhães, B P* Monnerat, R G Neshich, G* Gander, E S Mariante, A S McManus, C** Carneiro, RMDG

22 Mapas e clusters para conhecer relações - redes de conhecimento

23 Competências em risco Visões em detalhe - forças organizacionais Pesquisadores + 60 Linha de Pesquisa * 4 Conservação e Uso de Recursos Genéticos 2 Fitopatologia 1 Analise Genômica 1 Caracterização e Valoração da Biodiversidade 1 (co) Tecnologia de Sementes e Mudas 1 Entomologia 1 (ne, co, nac) Comunicação e Negócios 1 (se) Biologia Celular e Cultura de Tecidos * (os parênteses indicam a prioridade regional ou nacional da Linha de Pesquisa) ÁREAS DE ATUAÇÃO: QUARENTENA RECURSOS GENÉTICOS CONSERVACAO RECURSOS GENÉTICOS BIOLOGIA MOLECULAR DOCUMENTAÇÃO RECURSOS GENÉTICOS FISIOLOGIA VEGETAL BIOQUÍMICA DOS MICROOGANISMOS CARACTERIZACAO RECURSOS GENÉTICOS CONSERVACAO DE ALIMENTOS PARA ANIMAIS ECOLOGIA DE ECOSSISTEMAS ENRIQUECIMENTO RECURSOS GENÉTICOS FISIOLOGIA FISIOLOGIA DE PLANTAS CULTIVADAS FITOPATOLOGIA LABORATÓRIOS PRODUÇÃO E BENEFICIAMENTO DE SEMENTES

24 Assuntos/temas em evidência Evoluções no tempo Class. # Artigos Palavras-chave DNA PLANTS GENE ou GENES RESISTANCE ARABIDOPSIS- THALIANA NUCLEAR POLYHEDROSIS-VIRUS AGROBACTERIUM- TUMEFACIENS EVOLUTION EXPRESSION PURIFICATION RAPD MARKERS

25 Principais parceiros Evoluções no tempo Class. # Artigos Parceiros 1977_ _ _ _ _ _ UNB UCB USP (Consolidada) ESALQ-Piracicaba USDA-ARS UNICAMP USP-São Paulo UNESP CHILDHSOAK LNLS-CNPq UFC CIRAD/IRD/Orstom UFMG UFV IAC-APTA UFLORIDA USP-São Carlos UCAL 1 8 6

26 Parceiros no Brasil _ _ _ _ _ _06 UNICAMP UFV UNESP UCB USP UNB

27 Parceiros na Europa _ _ _ _06 CIRAD/IRD/Orstom ROTHAMST_CABI- UK UWAGENNIGEN UCATLOUVAIN UEDINBURG INRA

28 Parceiros nos EUA Canada USDA-ARS CHILDHSOAK UFLORIDA UCAL AAFCAN UWISCMAD _ _ _06

29 Conclusão: A importância da análise As ferramentas de análise de dados e textos não substituem as pessoas e muito menos as competências. Processo de mineração de dados e textos valoriza e potencializa informações já disponíveis nas organizações mas dispersas em diversos locais e diferentes bases de dados para se tornarem estratégicas e contribuírem para melhorar as decisões nas organizações.

30 A importância da sustentabilidade Falamos de competitividade e monitoramento. A sustentabilidade complementa as duas. Assuntos tratados em meu livro Organizações inteligentes: guia para a competitividade e a sustentabilidade nos negócios. Como utilizar a comunicação e a inteligência para fins de sucesso organizacional.

31 Livraria Virtual da Embrapa

32 Bibliografia: Faria, L. I. L. e Quoniam, L., Ferramentas para Estudos Prospectivos - Tutorial. In 3º Workshop Brasileiro de Inteligência Competitiva e Gestão do Conhecimento, São Paulo - SP, 16 a 18 de setembro de Jambu, M., Introduction au Dataminig: Analyse intelligente des donnees. Paris: Editions Eyrolles, 2000, 120p. Porter, Alan. L., VantagePoint Training: Discovering Knowledge on S,T&I Text & Numeric Databases. In: II Seminário Internacional Ferramentas de Inteligência Competitiva, Brasília - DF, 13 a 17 de fevereiro de Penteado Filho, R. de C., Organizações inteligentes: guia para a competitividade e a sustentabilidade nos negócios, Brasília: Embrapa Assessoria de Comunicação Social, 2007, 245p. Penteado Filho, R. de C. e Dias, J. M. C. de S., Monitorando a produção científica, os recursos humanos e as parcerias de uma organização de PD&I com a bibliometria e a cientometria. In 5th International Conference on Information Systems and Technology Management CONTECSI, São Paulo SP, 4 a 6 de junho de 2008.

33 Obrigado! Roberto Penteado

Roberto de Camargo Penteado Filho. José Manuel Cabral de Sousa Dias. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Embrapa

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