E se a sua hipótese estiver errada?

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1 E se a sua hipótese estiver errada?

2 Do Big Data à Tomada de Decisão TI: o poder ao conectar tudo! Cultura Analítica é essencial Construíndo um Big Data Project

3 A StatSoft, uma empresa especializada em Analytics, Data Mining e Big Data, está no mercado há mais de 30 anos, com presença Global. Desde Março de 2014, a StatSoft é parte da DELL!

4 Do Big Data à Tomada de Decisão

5 Domains THOUSA ND post s every second A cada minuto de todo dia Websites Source: Qmee July 2013,

6 Combinação de Parâmetros Aguarda Base II CATCH Ponto de Venda Transação Autorizador Scores 0 a 99 Scores 0 a 999 I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 I 6 I 7 P 1 P 2 P 3 Cliente Pedido de Autorização VISANET / REDECARD Gera Base I Adquirente Satélite Envia Base II em até 3 dias para Bank Net Leitura: BIN ICA BANCO X Bank NET I 1 I 2 Sem Conexão Lista Restritivos Lista VIP Regras Padrão : Indicador de transações quando não há conexão com Banco; : Indicadores de transações que chegam no autorizador; : Indicadores de autorizações: Negadas, Aprovadas e Referidas; : Indicadores do Catch: Falso-Positivo e outros; : Indicadores do Falcon: Falso-Positivo e outros; : Indicadores do Lynx. : Indicadores de Intercâmbio. : Procedimentos para estabelecer regras; : Procedimentos das atividades dos operadores; : Procedimentos para estorno sob confiança de reclamação do cliente. R 1 : Relatórios consolidados. P 1 I i : Indicadores P j : Procedimentos R k : Relatórios Validade Trilha CVC2, CVM2 Status Conta Consulta Histórico Status Cartão Senha Nº do Cartão Saldo Disponível Autorização Negada Aprovada Referida 1 seg Aprovada Negada Referida (FraudCatch) I 3 I 4 BIN País Moeda POS R. de Atividade - MCC Estabelecimento Qt. de Habitualidade Habitualidade Qt. Transações Valor MS Cliente Identifica Irregularidade e entra em contato. Estorna em Confiança P Levanta histórico do cliente 3 Aguarda comprovante com assinatura Em caso de esquecimento do cliente, a cobrança é efetuado no mês posterior Se a fraude é identificada, o registro sofre crítica: 1. Guarda no VI ou 2. segue para Disputa de Intercâmbio Análise e Detecção de Fraude Falcon Visão Cliente Lynx Visanet Visão Estabelecimento Gera Fila de Suspeitos Lista Hierárquica de Ações Ligar para Cliente Enviar Telegrama Bloquear Cartão Cancelar Cartão Reemissão I 5 I 6 Intercâmbio: Fila de Estornos 200 estornos / dia P 2 Operador tem poder de decisão Atividades Realiza Estudos Acompanha Casos Análises Simples Recebe e envia alertas Direciona operador para acompanhar um PV ou POC suspeito de fraude Analisa maior ocorrência de fraude por PUC. High Score Aut Default Outros O operador define a faixa que deseja trabalhar. Histórico de Falso/Positivo Abr Mai Jun VI Katch 10/1 11/1 13/1 R 1 M4 I 7 Planejamento Enviar , com teor gerencial, de valores consolidados : Percentual, Quantidade e Total em R$. Recuperar Fraude. Feedback: Adquirente e Segurança. Relatórios e atividades Falcon 13/1 12/1 12/1 Estes valores são totais, porém há o cálculo de falso/positivo por regra. Dev. ao Cliente Disputa de Perda Intercâmbio Charge Back Relatórios e Indicadores Transações domésticas por Faixa de Valor e Tipo de Fraude Impacto de regras sobre clientes Falso/Positivo por regra Executa Estorno Banco de Estornos Decidir sobre pedidos de estornos: Cópia de papeleta com assinatura; Charge Back para cartão não presente; BO e documentos do cliente.

7 Informações de Pagamento Consulta a Bureau s de Crédito Informações Cadastrais Nome no Cartão CPF Dono do CC CVV End de Fatura Nascimento Bandeira Parcelamento SERASA Boa Vista Endereços Antigos Carros Financiados Pai e Mãe Condição Familiar Educação Nome Endereço Identidade CPF Nascimento Nome da Mãe Dados Fontes Consulta a Histórico de Compras Consulta a Histórico nas Redes Sociais Device Finger Print Device ID Compras nas últimas X horas Produtos comprados Y compras nas últimas X horas com Z cartões distintos 258 Comportamento Palavras Negativas Relacionamentos etc 113 Hash Histórico Unicidade Frequência Associação 44 Fraud Score

8 1. Amostragem Balanceada 2. Construção de Base com 5 anos de histórico Fraudes mais recentes recebem peso maior Fraudes mais antigas recebem peso menor 3 meses mais recentes foram separados para validação 3. Seleção de variáveis usando Regressão Logística Stepwise Buscamos um modelos com assertividade maior que 70% 4. Usamos o score do modelo de Regressão para construir Modelo de CHAID Aplicamos o modelo em meses recentes e avaliamos o resultado Acompanhamos o tempo de vida do modelo das bases históricas Incrementamos o modelo com ocorrências recentes a cada mês

9 Os resultados foram surpreendentes! 3,08% 7,2 A aplicação de Analytics, somando a Reestruturação de Processos e Definição de Perfis Profissionais mais aderentes ao negócio, 5,5 5,0 resultou em forte queda das perdas com fraude no e-commerce. 4,3 4,5 3,9 0,98% 3,5 0,30% 1,1 1,3 1,6 2,1 1,7 Jan 11 Feb 11 Mar Aug 12 Sep 12 Oct 12 Nov 12 Dec Jun 13

10 Tecnologias da informação: o poder ao conectar tudo!

11 Fevereiro 2011 Maio 2012 Abril 2012 Maio

12 Explorar oportunidades de avançar produtos de categoria e construir maior participação de mercado em todo Brasil.

13 Usamos indicadores sócioeconômicos (renda percapita, classe social, mercado de varejo, população, densidade demográfica etc) para construir 4 grupos com os municípios do Brasil. Cluster Municípios Cluster Municípios Cluster Municípios Cluster Municípios

14 52% da população é feminina 322 hab/km 2 97% é Urbana 87% é alfabetizada 38,5% é A e B - 45,7% é C - 15,8% é D e E 50,8% do Comércio Varejista 29,8% de Potencial de Mercado 22,2% de Serviços Gerais 50,6% da população é feminina 20 hab/km 2 82% é Urbana 80% é alfabetizada 29,1% é A e B - 51,3% é C - 19,5% é D e E 26,8% do Comércio Varejista 37,7% de Potencial de Mercado 18% de Serviços Gerais 189 Municípios (49,3% da População) G1 G2 757 Municípios (23,9% da População) Municípios (7,7% da População) G4 G Municípios (19,1% da População) 49% da população é feminina 7 hab/km 2 51,5% é Urbana 73,1% é alfabetizada 19,8% é A e B - 55,6% é C - 24,6% é D e E 6,1% do Comércio Varejista 9,5% de Potencial de Mercado 20,1% de Serviços Gerais 49,6% da população é feminina 10 hab/km 2 61,6% é Urbana 71,7% é alfabetizada 21,4% é A e B - 54,9% é C - 23,7% é D e E 16,4% do Comércio Varejista 23,0% de Potencial de Mercado 17,8% de Serviços Gerais

15 56,9% de Pedidos 57,7% de Gross Sales 8,5 de Cobertura média em ,5% de SOW (R$ 9,5Bi Total) R$ 4,22 de NPU 39,8 UPR 5,8 unidades/habitante 24,4% de Pedidos 23,3% de Gross Sales 7,5 de Cobertura média em ,2% de SOW (R$ 3,1Bi Total) R$ 4,00 de NPU 39,3 UPR 5,1 unidades/habitantes 189 Municípios (49,3% da População) G1 G2 757 Municípios (23,9% da População) Municípios (7,7% da População) G4 G Municípios (19,1% da População) 4,5% de Pedidos 4,6% de Gross Sales 4,3 de Cobertura 31,1% de SOW (R$ 1,9Bi Total) R$ 3,69 de NPU 46,1 UPR 3,4 unidades/habitantes 14,4% de Pedidos 14,4% de Gross Sales 5,6 de Cobertura média 24,0% de SOW (R$ 0,77Bi Total) R$ 3,87 de NPU 42,7 UPR 4,0 unidades/habitantes

16 Abaixo da Média Acima da Média Acima da Média Abaixo da Média Cobertura 7,21 Cobertura 8,5 Cobertura 8,73 Cobertura 7,75 Cobertura 7,5 Cobertura 7,29 SOW 19,4% SOW 24,5% SOW 33,4% SOW 41,8% SOW 30,2% SOW 23,6% G1 G2 G4 G3 Cobertura 3,59 Cobertura 4,3 Cobertura 5,08 Cobertura 5,88 Cobertura 5,6 Cobertura 5,24 SOW 16,5% SOW 24,0% SOW 36,2% SOW 45,3% SOW 31,1% SOW 22,0% Abaixo da Média Acima da Média Abaixo da Média Abaixo da Média

17 Market Share Ticket Médio Coverage Net per Unit

18 Cultura Analítica é Essencial!

19 Cientistas de Dados Todo investimento em tecnologia para atuar de forma inteligente no universo Big Data deve ser acompanhado de investimentos no desenvolvimento de skills dos profissionais de análise de dados end-to-end.

20 Construíndo um Big Data Project

21 São mais de 30 anos com experiência em software Surge as marcas Dell e StatSoft 1984 Quest Adquire TOAD 1998 Spotlight e Boomi TOAD suporta NoSQL, Hadoop, MongoDB, Cassandra, SimpleDB, Azure Dell adquire Boomi 2010 Dell adquire Quest e Kitenga 2012 Toad BI Suite Dell adquire StatSoft, criadora do STATISTICA s 1999 TOAD SharePlex 2000 s TOAD expande suporte par Microsoft SQL Server, Sybase, IBM DB2, e MySQL Toad Data Point 2011 Solução Toad Decision Point e Dell /Cloudera Hadoop Toad Intelligence Central para colaboração e Quickstart Data Warehouse para SMBs Plataforma Social Networks Analytics e Boomi MDM

22 Data Center Management Data Management Data Integration Business Intelligence Data Discovery Servers, Notebooks, Desktops e Tablets TOAD Hadoop Boomi SharePlex TOAD DataWatch STATISTICA Big Data Analytics Plataforma de Dados Oracle, SQL Server, Hadoop, MongoDB, IBM DB2, e mais. Services Alinhamento de TI e Negócio, infraestrutura, Cultura Analítica, Gestão por Indicadores 22

23 Áreas do Negócio e Aplicações Vendas Marketing Finanças Logística Produção Sales Intelligence Prevenção à Fraude no e-commerce Previsão de Resultados de Campo Modelos Inteligentes de Expansão Market Segmentation Market Basket Analysis Retenção de Clientes Análise de Portfólio Geoprocessamento de Produtos Modelos Inteligentes de Cobrança Risco de Crédito Recuperação de Crédito Previsão de Custos e Receitas Otimização de Frota Análise de Falhas no Processo Modelos de Fraude Otimização de Rotas Análise de Performance Controle Estatístico da Qualidade Otimização de Processos Eficiência de lotes por Amostragem Previsão de Falhas Contact Center Supply Chain P&D TI RH Modelos Otimizados de Resposta Previsão de Demanda de Produção Desenho e Análise de Experimentos Análise de Tempo de Processamento Previsão de Remuneração Análise de Tempo de Atendimento Previsão de Demanda de Ligações Análise de Eficiência Rastreabilidade Otimização de Estoque de Matéria-Prima Análise de Eficiência de Centros de Distribuição Otimização de Produto Testes de Qualidade de Produto Análise Sensorial Controle Estatístico de Infraestrutura Otimização de Recursos Tecnológicos Análise de Perfil Profissional Segmentação por Competências Eficiência Motivacional

24 Projeto Big Data Experience Passo-a-passo do Desenvolvimento Mapear Processos Avaliar, ordenar, investigar, observar impactos e definir escopo Preparar Banco de Dados Compor uma base de dados eficiente e consistente que garanta resultados da análise segundo os objetivos Analytics e Data Mining Criar Cenários analíticos e gerar insights que promovam descobertas relevantes Discussão e Insights Buscar resultados outof-the-box, construindo novos conhecimentos junto com especialistas Alinhar Estratégia Definir os Cenários Estratégicos para suportar a tomada de decisão e garantir eficiência operacional Entender e Aprender Suporte, Treinamento e Coaching customizados para desenvolver novas competências no time do Business Paquetá

25 Projeto Big Data Experience Passo-a-passo do Desenvolvimento Mapear Processos Desenho do Fluxo de Produção Mapa de Gestão da Informação Indicadores do Processo Análise Crítica dos Especialistas Discussão do Mapeamento Produção de Relatório 4 Semanas Preparar Banco de Dados Definir Objetivos Mapear Estrutura Banco de Dados Eleger Variáveis e Período Validar Banco de Dados Relatório Técnico Análise Descritiva 4 Semanas Analytics e Data Mining Definir Metodologia Explorar Cenários de Análise Criticar Cenários com Especialistas Definir melhores Cenários Análise em Profundidade Apresentar Resultados 6 Semanas Alinhar Estratégia Discussão e Melhoria Fase 1 Discussão e Melhoria Fase 2 Discussão e Melhoria Fase 3 Preparar Relatório Final 3 Semanas Entender e Aprender Definir Equipe para Treinar Definir Conteúdo de Treinamento Preparar Material Didático Manutenção de Conhecimento Coaching Analítico 5 Semanas A fase de Alinhar Estratégias ocorre durante todo o projeto!

26 Josias Oliveira General Manager StatSoft South America +55 (11) StatSoft now is a part of DELL!

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