VI-Encontro Estadual dos Profissionais de TI das Cooperativas OCEMG-SESCOOP/MG Carlos Barbieri 1
Qualidade d de informação nas organizações O Futuro! Carlos Barbieri 2
Conteúdo Reputação e Qualidade das organizações Novos elementos organizacionais como ativos intangíveis, marca, informação, processos e qualidade Qualidade de Processos e de Dados Alto custo da baixa qualidade dos dados nas organizações Big Data 3
CV Carlos Barbieri, Eng, MSc-INPE-1974 Cemig por 30 anos-gerente de Tecnologia Consultor desde 1980, nas áreas de dados, BD, BI, Processos de Eng. de SW Articulista do ComputerWorld, por 12 anos Gerente da área de Qualidade da Fumsoft-Sociedade Mineira de Software, responsável pelo Programa MPS.BR MPSBR
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REPUTAÇÃO ORGANIZACIONAL Reputação é vista como o somatório das opiniões do público tendo como base as suas experiências com os produtos e serviços prestados. Fonte: Reputation Institute 6
DIMENSÕES DA REPUTAÇÃO GOVERNANÇA CORPORATIVA TRANSPARÊNCIA (INVESTIDORES) Abertura e transparência,ética, comportamento justo CAPACIDADE DE INOVAÇÃO (MERCADO) Inventividade, capacidade de adaptação,pioneirismo-google QUALIDADE DE PRODUTOS E SERVIÇOS (CLIENTES) Percepção de qualidade, custo/benefício Valor, credibilidade de P/S 6 7 5 RESPONSABILIDADE SOCIAL E SUSTENTABILIDADE AMBIENTAL (CLIENTE E SOCIEDADE) Responsabilidade ambiental, causas sociais,desenv. Sustentável-Cemig,Vale 1 2 4 3 DESEMPENHO FINANCEIRO (STAKEHOLDERS) Resultados,ROI e perspectiva de crescimento,itaú,bradesco LIDERANÇA (MERCADO) Bem administrada, visão de futuro,papel dos líderes e do Corpo gerencial-hyundai AMBIENTE DE TRABALHO (COLABORADORES) Remuneração, bem-estar, oportunidades, d clima organizacional-sydle 7
Reputação Reputation ti Institute t Brasil Mundo 2006 Itália 2007 Dinamarca 2008 Japão 8
Reputação Reputation ti Institute t Brasil Mundo 2009 Itália Suécia USA 9
REPUTAÇÃO como sinônimo de Qualidade Associado a Qualidade de seus processos e, por consequência, de seus produtos O Sistema Toyota de Produção, também chamado de Produção enxuta e Lean Manufacturing, surgiu no Japão, na fábrica de automóveis Toyota, logo após a Segunda Guerra Mundial. Nesta época a indústria japonesa tinha uma produtividade muito baixa e uma enorme falta de recursos, o que naturalmente a impedia adotar o modelo da Produção em massa. Japan's Toyota wins "World's Most Respected Company 2008" 10
REPUTAÇÃO como sinônimo de Qualidade Associado a Qualidade de seus processos e, por consequência, de seus produtos O Sistema Toyota de Produção, também chamado de Produção enxuta e Lean Manufacturing, surgiu no Japão, na fábrica de automóveis Toyota, logo após a Segunda Guerra Mundial. Nesta época a indústria japonesa tinha uma produtividade muito baixa e uma enorme falta de recursos, o que naturalmente a impedia adotar o modelo da Produção em massa. Japan's Toyota wins "World's Most Respected Company 2008" 11
REPUTAÇÃO como sinônimo i de Qualidade d Associado a Qualidade de seus processos e, por consequência, de seus produtos Japan's Toyota wins "World's Most Respected Company 2008" QUALIDADE É UM VALOR TÃO DIFÍCIL DE SE CONSTRUIR E FÁCIL/ INSTANTÂNEO DE SE COMPROMETER Crescimento descontrolado d Comprometimento com a qualidade Arranhão na Reputação 12
NOVO PERFIL DAS ORGANIZAÇÕES NUM FUTURO PRÓXIMO, AS EMPRESAS/ORGANIZAÇÕES CONCORRENTES EM PRODUTOS E SERVIÇOS SERÃO IGUAIS EM TECNOLOGIA,METODOLOGIA,ERP,ETC ERP ETC O DIFERENCIAL COMPETITIVO SERÁ PELO INTANGÍVEL, ABSTRATO: CAPITAL INTELECTUAL: PESSOAS(PEOPLEWARE), DADOS - > INFORMAÇÃO- > CONHECIMENTO, INOVAÇÃO,PATENTE REPUTAÇÃO, FORÇA DA MARCA, GOVERNANÇA ALIANÇAS, QUALIDADE 13
NOVO PERFIL DAS ORGANIZAÇÕES Patente (capital intelectual) é o pote de ouro do Vale do Silício Oracle briga com Google(patente Java no Android) Apple briga com HTC(Taiwan)-patente Iphone Apple briga com Samsung Nortel(TC Canadense) vendeu 6000 patentes por US$4,5 bi para Microsoft,Apple,RIM(Blackberry),Ericsson Microsoft recebe mais com royalties do Android do que com a venda do seu Windows Phone 7 Google compra Motorola celulares por US$12 bi, com 16.000 patentes 14
NOVO PERFIL DAS ORGANIZAÇÕES ATIVO INTANGÍVEL Exame: julho/2011 Novas profissões: Analista de (Ativo) Intangível Ernst&Young Terco 15
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL VIRTUALIDADE E FORÇA DA MARCA AMAZON, DELL,E-BAY, BENETON, GUCCI, NIKE FLEXTRONICS(?)-CINGAPURA, CINGAPURA 29 PAISES: FABRICA OS CONSOLES DOS GAMES DA MS,CELULARES ERICSSON, ANTENAS MOTOROLA, CÂMERAS KODAK-R$40 BI/ANO Uma das maiores parceiras de OEM(Original Equipment Manufacturer) SOLECTRON(?)- R$35 BI/ANO-FABRICA COMPUTADORES HP E IBM, AIRBAG,FREIO ABS-CAMPINAS Adquirida peça FLEXTRONICS 16
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL VIRTUALIDADE JET BLUE-CALL CENTER VIRTUAL- SENHORAS MÓRMONS EM SALT LAKE CITY- 5H/DIA 17
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL VIRTUALIDADE CONTADORES AMERICANOS TERCEIRIZAM DECLARAÇÕES DE I.R. PARA CONTADORES INDIANOS(250.000 DECLARAÇÕES/ano) 18
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL VIRTUALIDADE CENTROS AMERICANOS DE TOMOGRAFIA ENVIAM À NOITE AS IMAGENS PARA CENTROS INDIANOS ANALISAREM(FUSO HORÁRIO) E RECEBEM O RESULTADO NO DIA SEGUINTE 19
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL COOPETIÇÃO MAIOR COESÃO(INTERNA) E ACOPLAMENTO(EXTERNO) LIGADAS EM PARCEIROS(FN, CS) E RIVAIS FOLHA + O GLOBO = VALOR ECONÔMICO Briga entre elas: veiculação pela UOL de vídeos da Copa 2010 FOLHA + ESTADÃO = EMPRESA DE DISTRIBUIÇÃO DE JORNAIS E REVISTAS(SPDL)-900 MUNICÍPIOS E 700.000 000 DOMICÍLIOS SAMSUNG : 2 EMPRESAS: SAMSUNG ELETRONICS SAMSUNG COMPONENTES(VAI VENDER PARA A SAMSUNG E PARA SUAS CONCORRENTES(AUTO-COOPETIÇÃO) Amazon vende livros lidos(usados) para os seus clientes(auto coopetição) Complexo do Alemão: Plano estratégico té do CV-2010-2016 CV2010 2016 era se unir às MILICIAS(Traficantes e Milicianos, setores opostos da marginalidade) 20
NOVA ORDEM ORGANIZACIONAL INOVAÇÃO, QUEBRAR A MESMIZAÇÃO PELA ADAPTABILIDADE/DIVERSIFICAÇÃO/CRIATIVIDA DE,QUALIDADE AMAZON.COM VENDE LIVROS, CD, BRINQUEDOS E AGORA AWS(AMAZON WEB SERVICES), EXPERTISE E EXPERIÊNCIA EM SERVIÇOS VIA WEB. DESENVOLVE TECNOLOGIA INOVADORA EM BUSCA- VENDE LIVRO E TAMBÉM CONHECIMENTO Amazon(EC2-Elastic Compute Cloud), GOOGLE(Google App Engine), IBM(Cloud Blue), MICROSOFT( Azure) venda de serviços de Cloud Computing- Oferecem servidores virtuais, discos, sw de controle, de desenvolvimento,etc
Inovação Larry Keeley-um dos maiores especialistas em inovação do mundo Citou exemplo de maiores inovadores atuais: Google e Apple Google: Goggle(busca por imagem), Google(busca fonética) Iphone:mix de celular, walkman,máquina máquina fotográfica, agenda No Brasil: Casas Bahia, que inovou vendendo em prazos longuíssimos Revista Exame-29/06/11-pag 154 (moldou o risco da inadimplência com o aumento de vendas) Pagamento do carnet na própria loja, no Coisas refratárias à inovação fundo, obrigando à pessoa a atravessar seu mundo de ofertas! Culinária: excepcional centro de inovação Ousadia da combinação + de 60 anos a mesma coisa 1490-inventado algo semelhante na China Século 18-1ª versão oficial(osso furado+pêlos) 1930-advento do nailon(cerdas)
NOVA ORDEM EMPRESARIAL INOVAÇÃO AMERICANO (RICHARD HEINICHEN) VENDE ÁGUA DE CHUVA ENGARRAFADA (RAIN WATER)-DRIPPING SPRINGS-TEXAS Whisky on the rocks Try Whisky on the rains 23
NOVA ORDEM EMPRESARIAL -200X NOVA IDENTIFICAÇÃO/IMAGEM DESVINCULADA DE PRODUTOS/SERVIÇOS ANDERSEN CONSULTING-ACCENTURE PRICEWATERHOUSECOOPERS-MONDAY-110 MI US$-BCS-PWC KPMG CONSULTING-BEARINGPOINT-30 MI US$ DELOITTE TOUCHE THOMATSU-BRAXTON INFORMIX-ASCENTIAL (Hoje IBM) -------------------------------------------------------------- JOINT ENTRE MS+A.CONSULTING-AVANADE SOUTHERN COMPANY-MYRANT A GTE-UMA FILIADA-GENNUITY TECHNOSOURCE-NEXXA --------------------------------------------------------------- HCOR-mudança de conceito FAPRONSA OI,UAI,VIVO,CLARO,TAÍ,DOTZ,TIM, Häagen -Dazs(ilusão fonética escandinava-significa significa nada) >>NOMES COMPLICADOS(*) SUBMARINO(BR) (*)AMERICANO DEU O NOME A SEU FILHO DE JON BLAKE CUSAK 2.0 (NYTIMES-NOVEMBRO/2004) 24
Nova Ordem Corporativa Computação em Nuvem Virtualização Computação móvel BA-Business Analytics Reputação Marca Inovação Conhecimento - > Informação -> Dados Modelos de Negócios Qualidade TI
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QUALIDADE PROCESSO MELHORIA DE PROCESSOS DADOS GOVERNANÇA DE DADOS 27
Qualidade de Processos Processos são as engrenagens/tubulações que movem a empresa De cano sujo não sai água limpa 28
QUALIDADE MPS.BR CMMI PROCESSO ISO(ISO12207- SO1220 15504-9126) ITIL COBIT 29
QUALIDADE GOVERNANÇA DE DADOS DADOS 30
Por acaso, sua empresa Nunca tomou decisões baseadas em informações erradas ou incompletas? Não tem dados duplicados(re) nas bases? Nunca teve problemas de dados devido às várias versões do mesmo fato Nunca teve problemas por causa de erros de endereçamento de clientes? Nunca teve preocupação com penalidades relativas aos aspectos de compliance com órgãos reguladores?(indústria financeira, saúde, utilities) Nunca teve problemas com aspectos de privacidade de dados com seus colaboradores ou clientes? Problemas com sistemas de cobrança(billing) devido a erros de dados? Problemas com estouro de cronograma em projetos por aspectos de falta de dados? Problemas de desativação de sistemas e dados, devido a falta de Políticas claras sobre Dados
Alto Custo da Baixa Qualidade Pagou US$177.000 em multas no Tennessee, por cobrar de consumidores por serviços não prestados Erros de dados de cobrança na contabilidade, levaram à perdas de US$100 milhões Fonte: Information Quality Applied-Larry English 32
Alto Custo da Baixa Qualidade Securities Erro de entrada de dado na bolsa de valores de Tókio: Queria vender 1 ação por 610.000 yens. Entrou com 610.000 ações por 1 yen. Prejuízo de US$225 milhões Erro de conversão de dados de sistema acarretou perda de US$125 milhões e de medidas armazenadas. Erros de contabilidade levaram a perdas de US$1,81 bilhão em 3 anos Fonte: Information Quality Applied-Larry English 33
Alto Custo da Baixa Qualidade 4 novos aparelhos de hemodiálise foram enganadamente enviados, por erro de dados, para um remoto hospital em Queensland- Austrália, onde não havia pacientes com problemas de insuficiência renal, deixando o hospital onde estavam os pacientes desassistido Dados de baixa qualidade d dificultaram a Bridgestone/Firestone localizar 200.000 pneus(recall) com defeitos, que supõem podem estar em Ford Explorers, expondo a alto risco os seus usuários Fonte: Information Quality Applied-Larry English 34
Alto Custo da Baixa Qualidade SECRETARIA DA SAÚDE UNIFICANDO OS 5 CADASTROS DE CIDADÃOS(PESSOAS QUE PROCURAM ATENDIMENTO NOS POSTOS DE SAUDE DO ESTADO: POR EXEMPLO DUAS PESSOAS COM NOME JOSÉ FERREIRA DA SILVA. UMA COM DIABETES E OUTRA COM HIPOGLICEMIA. UM ERRO NA FICHA DO PACIENTE PODE SIGNIFICAR A MORTE 35
Alto Custo da Baixa Qualidade US$ 1.2 trilhão de dólares estimados em gastos com 122 grandes organizações devido à baixa a qualidade da informação Fonte: Information Quality Applied-Larry English 36
GOVERNANÇA DE DADOS VISÃO GERAL NOS ANOS 200X 37
Governança de Dados AD-Administração Ad i de Dados-anos 70 e 80 Movimento de sucesso relativo Morreu por fatores: Qualidade d não era um fator da época ERP e seus modelos de dados prontos Retorno: GD-Governança de dados Outros fatores: internet,regulações,alto volume de informações,alta alta competitividadeidade 38
Gerência de Bancos de Dados Gerência de Segurança de Dados Gerência de Dados Mestres- MDM Gerência de BI e DW Gerência de Conteúdos e Documentos Gerência de Dados Gerência de Metadados Gerência de Arquitetura de Dados Governança de Dados Gerência da Qualidade de Dados Estratégias Organização e Papéis Políticas e Padrões Projetos e Serviços Avaliação Fig 11.24 Livro-BI2-Modelagem e Qualidade-CBarbieri Baseado no Funções de Gerência de Dados-Sumário de Escopo The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge 1ª edição-2009 página 12
Faça um Case com medidas reais, mostrando a qualidade dos seus dados, ou a falta dela. Foco em riscos: perda da reputação, dinheiro, impactos e oportunidades em função dos dados ruins Escolha um domínio de dados que seja significativo para o business da empresa Por exemplo Clientes Escolha KPI-Indicadores significativos de impactos 9% dos meus clientes sem nome do meio: Pouca relevância 5% dos meus clientes sem CEP: alta relevância. Se tenho 1milhão de clientes(potenciais), teria 50.000 potenciais problemas no recebimento Se a métrica é do BD de Billing(Cliente/Cobrança), as coisas ficam mais sensíveis ainda Ferramenta de Data Profiling Qualidade de Dados Como convencer? 40
Qualidade de Dados Exemplo Telefone, CNPJ repetidos Endereço PQP
Dados em Cooperativas Contratos Cooperados Nome de logradouro? CPF? Vários com 0..1-91 Nome dos pais-homônimos? Problemas gerais: Duplicidade de dados Consistência Completude Risco-Aderência a regulações/conformidades? ANS-Saúde Saúde
DADOS EM USO PESQUISA SOBRE QUALIDADE DE DADOS ANÁLISE COMPARATIVA MEDIÇÕES SOBRE QUALIDADE DE DADOS DISCREPÂNCIAS DETERMINAR CAUSAS RAÍZES DAS DISCREPÂNCIAS DEFINIR AÇÕES DE MELHORIA Fonte: adaptado de Pipino; Lee; Wang; Funk - Journey to Data Quality pág.30 Figura 4.10
Exemplo de Sucesso em Governança de Dados 44
APLICAÇÕES BI VAREJO 4000 LOJAS-11 paises, 300 lojas/ano, US 5bi de impostos, 1,6 MILHÃO EMPREGADOS-100.000.000 DE CLIENTE FATURAMENTO:360 BI US$(2007), OU SEJA 2,4 %DO PIB DOS USA. SE FOSSE UM PAIS O SEU PIB SERIA > QUE 90% DOS PAISES. LUCRO DE US$ 8 BI(3 * PETROBRÁS) COMPRA 10% DE TUDO QUE A CHINA VENDE AOS USA POSSUI O SEGUNDO MAIOR COMPUTADOR DO PLANETA(MENOR QUE O PENTÁGONO) X PETABYTES DE DADOS-DW 100.000 instâncias de Informix DESDE 1988-investe alto em Dados SAM WALTON: TODAS AS COISAS MAIS SIGNIFICATIVAS DA MINHA VIDA EU COPIEI DE ALGUÉM DEVIDO AO KMART(JÁ QUEBROU) Novo modelo de negócios: espreme os fornecedores- 15 a 20% mais barato que a concorrência(repassa direto a diferença do que ganha com FN,,p para os clientes). Reduz a inflação americana em 1%(deflação) 45
GRANDE INVESTIMENTO EM TECNOLOGIA DE INFORMAÇÃO MAIOR DB DO PLANETA QUE GERA O MAIOR DW DO PLANETA 30 X MAIOR QUE TODO O CONTEÚDO DA BIBLIOTECA DO CONGRESSO DOS EUA N TRILHÕES DE DADOS( n TERABYTES) DW DO WAL-MART=600 Tb-1 Petabyte-TERADATA INFORMAÇÕES GERENCIAIS PERFIL DE CONSUMIDOR-SAMS SAMS CLUBE DIAS MAIS PROPÍCIOS PARA COMPRA DE PRODUTO X POR CONSUMIDOR TIPO Y INVESTIMENTOS TOTAIS DE MAIS DE 2/3 BI DE DÓLARES DESDE 88 SÓ EM 2002 APLICOU 400 MI DE DÓLARES 46
Realizaram um movimento gigantesco de logística, com deslocamento de frotas de caminhões gigantes, contendo esses dois produtos, para as áreas ameaçadas. Ganharam muito dinheiro! Em setembro de 2004, o furacão Frances se aproximava das costas da Flórida Verificaram E-mails, Twitter, que havia chamadas telefônicas tido um consumo etc, DEFINEM extraordinário SUAS REDES SOCIAIS de cerveja OUTLOOK(DE (fase pré-tufão) QUEM, PARA QUEM, CÓPIA OCULTA?, e de torta NATUREZA de DO morango(strawberry VÍNCULO tarts, na fase pós tufão. Essa tinha sido consumida 7 x mais qeamédia que Poder da Informação A equipe de BI CV, do Wal Mart resolveu DOCUMENTOS fazer uma análise DE PROJETOS, preditiva: Quais seriam os produtos MOSTRAM SEUS de maior PERFÍS consumo DE e que mereceriam HABILIDADES cuidado da área E de logística da EXPERIÊNCIAS empresa, nas áreas atingidas? VIA Verificaram CELULARES que E o perfil NOTEBOOKS de consumo durante CAPTURAM o furacão SEUS anterior(charley) MOVIMENTOS apontava para DE dados não COMUNICAÇÃO óbvios. Não era EMPRESARIAL lanterna, pregos,reforço de portas e janelas,etc AS AGENDAS ON-LINE Analisaram MOSTRANDO os dados AS de consumos, SUAS registrados no ATIVIDADES DW, relativo à PROFISSIONAIS E passagem COM QUEM do SE outro Furacão- REUNEM Charley, em agosto de 2004
BIG DATA Entre o começo do mundo e 2003, foram produzidos aproximadamente 5 exabytes de informação Agora são criados 5 exabytes a cada 2 DIAS 1 EXABYTES=1024 PB QUE É = 1024 TB, OU SEJA > 1 MILHÃO DE TB 1 HD=1TB=SHOPPING OI- CUSTA R$300,00 A CADA 2 DIAS SÃO PRODUZIDOS=5 MILHÕES DE HD DE 1 TB ERIC SCHMIDT EXECUTIVE CHAIRMAN-GOOGLE
Fontes de dados Sistemas Internet Redes Sociais Celulares(voz) Celulares(imagens) Celulares(posição geográfica) g GPS Câmeras digitais(isoladas,iphone,ipad,etc), p, Tocadores de músicas (Itunes)
BIG DATA A produção intensiva de dados impactará a perspectiva p de negócios em 5 domínios Saúde(USA) Setor Público(Europa) Varejo(EUA) Manufatura(global) Localização pessoal(global) Relatório McKinsey Global Institute Big Data: The next frontier for innovation, competition, and productivity May-2011
Área que terão grandes oportunidades de negócios Saúde Health Care(EUA);estimado US$300bi/ano; Maior correlação entre cooperado, operador de serviços, prestadora de serviços, tratamentos, medicamentos, procedimentos etc visando a uma maior efetividade operacional (redução de custo, > produtividade e ganho ) Pesquisa sobre efetividade de tratamento, Sistema de suporte a decisão clínica(evitar prescrições incompatíveis com dados históricos do paciente); transparência sobre dados médicos; monitoração remota de pacientes(sensores); mineração avançada sobre perfis de pacientes(analytics com segmentação de pacientes, com maior risco/propensão a certas doenças-análise preditiva)
Monitoração remota de pacientes: USA: 150 milhões de pacientes: com doenças crônicas: diabetes,pressão alta, problemas cardíacos,etc 80% dos gastos do sistema de Saúde dos EUA; Monitoração remota de taxa de glicose, condições cardíacas, chip on a pill ; Transmissão de dados para acompanhantes, clínicas,etc. Amil: perfil de quando da gravidez x profissões; Projeto p/ < internações: monitoração de cooperados com obesidade, hipertensão, diabetes, etc Call Center para lembrar sobre checkups,exames,etc. Queda de 48% nas internações Mining avançado sobre dados médicos e perfis de pacientes. Modelos preditivos, riscos de desenvolvimento de doenças, para criar programas preventivos BIG DATA NA SAÚDE Comparação da efetividade de tratamentos; Análise de pacientes e de custos e resultados dos tratamentos. Análise de overtreatment (mais mal do que bem ) e de undertreatment. Vários programas bem sucedidos, usando Big Data, no Canadá,Alemanha e USA. Definição de padrões e processos de registros, a fim de permitir a análise integrada Sistema de suporte a tomada de decisão Clínica: Análise de entrada de prescrições, comparada com guias médicos(evitar erros de reações adversas). Um sistema desses, detectou 40% de incoerências, em 2 meses,numa região metropolitana dos EUA. No futuro, teremos o uso de DNE: analise inteligente de imagens,(rx,tc); Automatização de workflow(enfermaria,assistentes, etc) Transparência sobre dados médicos: Analisar os procedimentos clínicos, buscando maior eficiência e menor perda. Melhoria de qualidade de processos médicos e clínicos Fonte Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity, Mc Kinsey Global Institute acessado em 10/06/2011
Sugere a melhor localização, para pegar táxi com relação a onde você está Vioxx tinha sido um blockbuster: vendas de US$2 bi/ano Estimada para 80 milhões de pacientes Kaiser Permanente, operadora Todo táxi em de NYC saúde dos EUA, tem GPS altamente e informatizada(hmr) transmissão padrão wireless Health Medical Records Com o Em celular, setembro você de 2004, executa o um programa Vioxx foi que retirado analisa do o melhor ponto mercado de se pegar um táxi-algoritmo preditivo BIG DATA NA SAÚDE Pesquisa intensa em milhões de registros médicos. Toda vez Analisando que inicia o taxímetro envia correlação sinal. Toda entre vez que fecha o taxímetro envia sinal medicamento, tratamento, efetividade/resultado Resultado: Aplicação Correlação mobile: entre a prescrição Melhor do Vioxx, ponto com 27.000 casos para pegar de óbito táxi. por ataque cardíaco Mineração de BD dados: na empresa Vioxx, anti inflamatório, acumula da info Merck, comparado sobre com o Celebrex Pfizer corridas /trajetos de taxi. Repassa para um BD no Sindicato que acumula Fonte Big Data: The next frontier for innovation, competition and productivity, Mc Kinsey Global Institute acessado em 10/06/2011
Área que terão grandes oportunidades de negócios Localização pessoal geográfica Mobile marketing Ações baseadas na localização Você chega perto de uma loja e recebe um SMS sobre um produto em promoção naquela loja Uso dos celulares para mobile shopping
Melhor lugar Você está aqui Sugere a melhor localização, para pegar táxi com relação a onde você está Sugere a melhor localização, para pegar táxi com relação a onde você está Todo táxi em NYC tem GPS e Todo táxi em transmissão NYC tem GPS e transmissão wireless wireless Com o celular, você Com o celular, você executa executa um programa que um programa que analisa o analisa o melhor ponto melhor para ponto se pegar de se um pegar táxi-um táxi-algoritmo preditivo algoritmo preditivo Toda vez que inicia uma corrida, Toda o vez taxímetro que inicia envia o taxímetro sinal. envia Toda sinal. vez Toda que fecha vez que o fecha o taxímetro taxímetro envia envia sinal sinal Aplicação Aplicação mobile: Melhor ponto mobile: para pegar Melhor táxi. ponto para pegar táxi. BD na empresa acumula info BD sobre na empresa corridas /trajetos acumula de taxi. info Repassa para um sobre BD no Sindicato que acumula corridas /trajetos de taxi. Repassa para um BD no Sindicato que acumula Fonte http:// www.cabsense.com acessado em 19/06/2010
Integração BP+DM Receita+ingredientes Maior Controle GD: Governança de dados Regras de Uso: Segurança, Objetiva montar um DNA Responsabilidade funcional e Administração, Compartilhamento Big Data: Explosão dos DNE Matemática computacional DADOS Gigantes: IBM (Netezza,Coremetirics), Oracle Exadata,MS Maior Qualidade Profiling: CV, especificação,precisão,integridade, duplicação(mdm), segurança, ciclo de vida(decay) Ativo: DMO-Data Management Office CDO: Chief Data Officer Data Scientist: t #2t top job dos próximos 5 anos Data Miner: carência de 150.000 prof.(mckinsey) Universidades USA:MBA Data Futurist: predições DMBOK: corpo de conhecimento (DAMA) VIA CELULARES E BI+BA Business Intelligence+ Mining, Análise Preditiva, Simulações de cenários, what-if Metadados, : Informação e geração de conhecimento AS AGENDAS ON-LINE
Obrigado!! Carlos Barbieri Blog do Barbi (Carlos Barbieri) Twitter: Carlos Barbieri carlos.barbieri@gmail.com 58