as novas tecnologias de dados, inteligência competitiva e
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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
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
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.
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: http://olhardigital.uol.com.br/pro/video/39376/39376
Futebol: https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=RcqA3qqBaPc
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.
Ferramentas de análise (acionável)
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>.
Análise Preditiva:
analisa o que
aconteceu e o que está
acontecendo para
responder o que
acontecerá.
Análise Descritiva:
traz respostas sobre o
que aconteceu e
porque aconteceu.
Data mining: a partir
de bancos de dados
são extraídas
informações preditivas
escondidas que
respondem às
perguntas que
provavelmente não se
tinham certeza que
seriam perguntadas.
Análise Prescritiva:
diz não só o que
acontecerá, mas
também sugere ações
e mostra as
implicações de cada
decisão.
Não basta a análise
histórica, é preciso prever
o que pode acontecer.
Ferramentas de Análise (acionável)
Gartner - Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms - 20 February 2014
17 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
GARZON, D. 2014, Gartner Magic
Quadrant for BI 2013->2014. Data de
acesso: 10 de agosto de 2014,
<https://twitter.com/dgarzon_/status/43941
2703149690880/photo/1>
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.
Ferramentas de Análise (acionável)
Gartner - Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms - 20 February 2014
Processo de Business Intelligence
e Analytics
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).
Benefícios do Processo de BI
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
Atas de Registro de Preços (2014)
Processo de Business Intelligence
QUINN, Kevin. Como o Business Intelligence deveria funcionar. CIO – Estratégias de negócios e
TI para líderes corporativos, 2011. Disponível em: <http://cio.com.br/gestao/2011/10/03/como-o-bi-
deve-funcionar/>. Acesso em 11 jul.
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.”
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 Estratégico “concentra-se no monitoramento do desempenho e da realização dos objetivos. Define as medições de desempenho essenciais.”