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2 BIG DATA TRANSFORMA OS NEGÓCIOS Gustavo Tamaki Sr. Sales Manager Greenplum A Division of EMC 2

3 !!! Big Data Is Less About Size, And More About Freedom Techcrunch!!!!!! Findings: Big Data Is More Extreme Than Volume Gartner Total data: bigger than big data 451 Group!!!!!!!!!!!!!!! Big Data! It s Real, It s Real-time, and It s Already Changing Your World IDC 3

4 NO ANO 2000, O MUNDO GEROU DOIS EXABYTES DE NOVAS INFORMAÇÕES 2,000,000,000,000,000,000 Exa Peta Tera Giga Mega Kilo Byte Fonte: "How Much Information?" Peter Lyman and Hal Varian, UC Berkeley. Digital Universe Study (Estudo do universo digital) da IDC,

5 NO ANO 2000, O MUNDO GEROU DOIS EXABYTES DE NOVAS INFORMAÇÕES TODOS OS DIAS Fonte: "How Much Information?" Peter Lyman and Hal Varian, UC Berkeley. Digital Universe Study (Estudo do universo digital) da IDC,

6 Nesta Década o Universo Digital Irá CRESCER 30X de 1.2 para 35.2 ZETTABYTES Source: 2010 IDC Digital Universe Study 6

7 O Que Está Gerando a Inundação de Dados? O FACEBOOK CARREGA 250 MILHÕES DE FOTOS POR DIA Sensores Móveis Mídia Social Vigilância em Vídeo Processamento de Vídeo A LEITURA DE MEDIDAS INTELIGENTES A CADA 15 MINUTOS CONSOME 3.000X MAIS DADOS AS PLATAFORMAS DE PETRÓLEO GERAM PONTOS DE DADOS POR SEGUNDO O CUSTO PARA SEQUENCIAR UM GENOMA CAIU DE US$ 100 mi EM 2001 PARA US$ EM 2011 Smart Grids Exploração de Petróleo Imagens Médicas Sequenciamento Genético 7

8 O Valor dos Dados Está Aumentando Novos modelos de negócios são baseados em dados! de consultas/dia de fotos novas/dia de atualizações/dia de pedidos/dia de transações/dia de interações/dia 8

9 90% do Universo Digital é NÃO ESTRUTURADO Source : 2011 IDC Digital Universe Study 9

10 !!!!!! Big Data Is Less About Size, And More About Freedom Techcrunch A ERA DO BIG Findings: DATA Big Data Is!!! More Extreme Than Volume Gartner É AGORA Total data: bigger than big data 451 Group!!!!!!!!!!!!!!! Big Data! It s Real, It s Real-time, and It s Already Changing Your World IDC 10

11 Big Data Tem Gerado Novas Demandas Dentro das Organizações Dados estruturados: transações em POS, call detail records, transações de cartão de crédito, atualizações de envio, ordens de compra, pagamentos, envios, transações de conta Dados não-estruturados: Web logs, newsfeeds, social media, geo-location, mobile, comentários de consumidores, reclamações, notas de médicos, estudos clínicos, imagens, video, audio Geradores de dados: sensores RFID, smart meters, smart grids, GPS spatial, micro-payments Social Web traffic Variety Sensor/ location-based Industry-specific Velocity Documents Smart Grid Transactional Data Volume Complexity Images Video Text Audio Source: Gartner Big Data Is Only The Beginning Of Extreme Information Management, April 7,

12 Big Data é Todo o Dado que Desafia as Tecnologias Tradicionais Existentes É Preciso Pensar Diferente Source: 2011 IDC Digital Universe Study 12

13 A Jornada Rumo ao Big Data Todos os Dados Respostas Rápidas 1Elástico & Escalável 2Ciência de Dados Colaboração Data Self- Service Processos & Ferramentas Ágeis 3Decisões em Tempo Real Novas Aplicações Data Monetization Apps com Uso de Big Data Motores Analytics Analíticos Engines Plataforma de Produtividade Analítica Infraestrutura em Cloud Infraestrutura Big Data Foco na Tecnologia Processos Analíticos Ágeis Foco nas Pessoas & Produtividade Empresa Preditiva Foco na Aplicação 13

14 A Jornada Rumo ao Big Data Todos os Dados Respostas Rápidas 1Elástico & Escalável Motores Analytics Analíticos Engines Infraestrutura em Cloud Infraestrutura Big Data Foco na Tecnologia 14

15 Big Data Requer uma Nova Abordagem Scale Up, Manual Ilhas de Recursos Mais Capacidade = Mais Admins Otimização = Gato e Rato Scale Out, Automático Um Conjunto Integrado Mais Capacidade = Mesmos Admins Escalabilidade Linear 15

16 Scale Up Model Modelo de Investimento Caro... Escalabilidade Cara e Limitada Desperdício de Capacidade de Processamento Conectividade Limitada para Ambientes de Big Data Elevado Custo de Disponbilidade Crescimento de Performance Não-Linear 16

17 Scale Out Model Modelo de Investimento Otimizado (Baseado em Commodity x86) Escalabilidade de Baixo Custo e Vistualmente Ilimitado Otimização da Capacidade de Processamento Conectividade Cresce com o Número de Nós do Cluster Custo Baixo de Disponibilidade Crescimento de Performance Linear 17

18 Soluções Scale-Out EMC para Big Data ARQUITETURAS DE SOFTWARE EM CLUSTER (Distributed File Systems, Clustered File Systems, etc) Escalabilidade Ilimitada Alta Performance Máxima Proteção dos Dados Fácil de Usar / Gerenciar Alta Disponibilidade Serviços Enterprise PLATAFORMA COMMODITY DE NÓS HARDWARE PARA BIG DATA 18

19 EMC Isilon Capacidade Recorde Simplicidade Extraordinária 19

20 Isilon: Armazenamento Scale-out Para Big Data Dimensionamento em grande escala 15 PB em um único sistema de arquivos Desempenho inigualável Throughput e IOPS líderes do setor Simplicidade no gerenciamento Gerencie PB como gerenciaria TB 20

21 Desempenho Recorde em File System IO Single File System 1,100, , , ,326 21

22 Capacidade Recorde de File System Single File System 15 PB 64 TB 100 TB 2 PB Source: Vendor Product Specifications 22

23 Big Data Transforma a Produção de Filmes Com Isilon, estúdios de ponta podem crescer em performance e capacidade alinhados com as mudanças de demanda dos projetos, acelerando a produtividade enquanto minimiza os custos. Aumenta a colaboração e eficiência Acelera o término dos projetos Permite disponibilidade máxima dos dados 23

24 Atmos Globalmente Distribuído 24

25 Nova Abordagem Para Big Data Distribuído L.A. BOSTON LONDRES L.A. BOSTON LONDRES Ilhas de armazenamento Sistemas distintos Administração manual Um locatário, muitos sistemas Armazenamento provisionado por IT Pool de armazenamento único Sistema único em vários locais Políticas automatizadas Vários locatários, um sistema Acesso com autoatendimento 25

26 Armazene & Gerencie Big Data Distribuído de Forma Eficiente EMC Atmos APP 3 Um Único Sistema Através de Várias Localidades Scale-Out de Forma Transparente Recursos Compartilhados e Segurança Multi-Tenant Posicionamento, Proteção, Serviços de Dados Automatizados Acesso Fácil Através de Redes & Plataformas Medição & Self-Service NEW YORK U.K. 26

27 Então tudo o que tenho a fazer é gerenciar grandes volumes de dados, certo? 27

28 ERRADO! 28

29 Big Data Tem a Ver com Novas Formas de Lidar com os Dados 29

30 Big Data Tem a Ver com Análises Preditivas! 30

31 Inteligência Analítica Por que está acontecendo? Consultas Ad Hoc Relatório s Padrões O que é o melhor que pode acontecer? Query Drill Down O que irá acontecer? Diagnóstico proativo Alertas Quantos, com que frequencia, onde? O que aconteceu? Análise Estatística Previsão Modelagem Preditiva Quais as ações necessárias? Onde exatamente está o problema? Otimização 31

32 Como as Empresas Estão Usando Big Data Pesquisa global da McKinsey com executivos de nível C em diversos setores e empresas de vários portes, "Minding Your Digital Business",

33 Valor do Ciclo de Vida do Cliente Focando Nos Seus Melhores Clientes Customer Lifetime Value Value Customer Growth o Identifying Upsell- CrossSell Opportunities Customer Retention o Identifying at risk customers Customer Acquisition o Customer Targeting o Campaign Optimization o Social Media Analysis 33

34 Onde o Processo Analítico Adiciona Valor Customer Life Cycle Value By increasing the avg basket size By retaining valuable customers By targeting more valuable customers 34

35 Respostas Possíveis com Big Data O que os clientes estão dizendo e fazendo? Como podemos agrupar e caracterizar entidades? O que poderíamos mudar para influenciá-los? O que está mudando no nosso ambiente? Que artefatos e eventos são relevantes para nossas questões? Quem são os clientes de maior valor? Quem são os melhores pagadores? Que clientes são os melhores alvos de uma campanha? Qual a melhor próxima oferta? Como identificar clientes mais propensos ao abandono? Como otimizar investimentos? 35

36 Infraestrutura Analítica para Big Data 36

37 37

38 38

39 39

40 A Plataforma Analítica Unificada Greenplum 40

41 Big Data Transforma Utilities Preveja a utilização e as paralizações Detecção mais rápida de paralisações Identifique o roubo de energia Ajude os clientes a reduzir custos Ofereça visualização em tempo real do consumo de energia "A plataforma de data warehousing e análise lógica da Greenplum nos ajuda a transformar eficientemente os dados de medições em informações práticas." Incentive o comportamento do consumidor Preço baseado na demanda em momentos de pico e fora do pico 41

42 Inteligência Analítica em Utilities Vizinhança com baixa voltagem Problemas a endereçar 42

43 A Jornada Rumo ao Big Data Todos os Dados Respostas Rápidas 1Elástico & Escalável 2Ciência de Dados Colaboração Data Self- Service Processos & Ferramentas Ágeis Motores Analytics Analíticos Engines Plataforma de Produtividade Analítica Infraestrutura em Cloud Infraestrutura Big Data Foco na Tecnologia Processos Analíticos Ágeis Foco nas Pessoas & Produtividade 43

44 CIÊNCIA DE DADOS A NOVA EQUIPE QUE ORIENTA O BIG DATA 44

45 Identificação da Evolução de Comunidades Correlacionadas Um ponto representa uma comunidade inteira Pearson s Correlation Coefficient: Aplicar a Correlação de Pearson permite a identificação de grupos de comunidades que estão altamente correlacionados ao longo do tempo, o que significa que os ciclos de vida da comunidade são semelhantes. Qual a importância para o negócio? Empresas podem tomar medidas diferentes para uma comunidade em expansão em oposição a uma em contração. As empresas podem também testar ações em algumas comunidades antes de lançar uma campanha para todo o grupo. Além disso, pode ser possível identificar os motivos que levam as comunidades a serem correlacionados, dando o negócio muito mais poder preditivo sobre os seus comportamentos. Vertical Axes: Active Edges Horizontal Axes: Time Wu, B., Ye, Q., Yang,S., Croup CRM: a new Telecom CRM Framework from Social Network Perspective, CNIKM 09, November 6,

46 Processo Lógico Pré-Existente 1. Localizar os dados 3. Buscar informações sobre os dados 4. Passar para o Sandbox 2. Obter acesso aos dados 6. Tornar o modelo operacional 5. Finalmente a análise! 46

47 Chorus: A Plataforma Social Para Big Data Exploração dos dados Espaços de trabalho do projeto Colaboração Publicação e iteração Análise de dados 47

48 Análise Lógica Colaborativa 48

49 A Jornada Rumo ao Big Data Todos os Dados Respostas Rápidas 1Elástico & Escalável 2Ciência de Dados Colaboração Data Self- Service Processos & Ferramentas Ágeis 3Decisões em Tempo Real Novas Aplicações Data Monetization Apps com Uso de Big Data Motores Analytics Analíticos Engines Plataforma de Produtividade Analítica Infraestrutura em Cloud Infraestrutura Big Data Foco na Tecnologia Processos Analíticos Ágeis Foco nas Pessoas & Produtividade Empresa Preditiva Foco na Aplicação 49

50 Opções de Aplicativos Tradicionais Aplicativos em pacotes Aplicativos personalizados Automação Eficiência e custo Exige um modelo definido Inovação Crescimento e receita Difíceis, caros, lentos 50

51 Aplicações Big Data Dados não estruturados ene Sequencing Movie Editing Seismic Study Dados semi-estruturados Social Media Clickstream Productivity Dados estruturados CRM/Risk ERP Core Banking Web Content Storage Services Social Media Clickstream Productivity Hybrid Cloud 51

52 Documentum xcp xcelerated Composition Platform Percepção para agir. Melhor. Mais rápido. Compatível. 52

53 xcp: Desenvolvimento de Aplicações Baseada em Casos para Big Data Fácil construção Uma ferramenta para quem não é programador! Modelagem de processos do tipo arrastar-e-soltar Decisões melhores e mais rápidas Forneça os dados mais recentes Permita decisões contextuais Trilha completa de auditoria Deixe a auditoria de TI feliz! Reduza os riscos às informações 53

54 POR ONDE COMEÇAR? 54

55 Greenplum Analytics Lab Pacote de soluções que geram valor comercial e resultados palpáveis Acelere os recursos de análise lógica dos dados com seus analistas Aproveite a expertise dos cientistas de dados da Greenplum Estabeleça uma visão estratégica para o desenvolvimento de análises lógicas 55

56 Vision Workshop Entregáveis Chave: Priorização de Oportunidades de Negócio orientadas de forma analítica (impactos de negócio, financeiro ou competitivo, principais patrocinadores funcionais, riscos de implementação) Use Cases de negócio detalhados (questões de negócio, decisões chave, indicadores chave de performance, requerimentos de experiência do usuário, preocupações de governança) Understand Identify key business initiative, objectives and timeframe Envision Envision the business potential of big data advanced analytics Brainstorm Identify supporting business questions and decisions Select Prioritize opportunities Identify impediments Document Capture analytics opportunities Recommend next steps 56

57 Ciência de Dados e Lógica de Big Data Curso e Certificação da EMCDSA Visão geral do curso Detalhes Currículo "aberto" Permite a participação imediata em projetos de análise lógica Prepara para a certificação EMCDSA (EMC Proven Professional Data Science Associate, colaborador de ciência de dados EMC Proven Professional) 57

58 A Jornada Rumo ao Big Data 1 TRANSIÇÃO PARA UMA EMPRESA PREDITIVA 2 3 NUVEM SOCIAL ÁGIL 58

59 OBRIGADO 59

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