big data muito alem dos dados
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Muito além dos dados:Diego AlvesMauro Tardivo FilhoRafael Dias
Como o BigData está modificando as relações com os consumidores
Quem somos ?
Diego AlvesMauro Tardivo
FilhoRafael Dias
Engenheiro de SWEntusiasta de Marketing
Engenheiro de SWEntusiasta em Analytics
Engenheiro de SWEntusiasta de BI
“There were 5 exabytes of information created between the dawn of civilization through 2003,
but that much information is now created every 2 days.”
Eric Schmidt, Google
Curiosidades
Total de dados sendo capturados e gravados pelas indústrias dobra a
cada 1.2 anos.
A Google sozinha processa em média 40 mil queries por
segundo.
A cada minuto são enviados 204
milhões de emails.
A cada minuto são gerados 1.8 milhões de likes no Facebook e
enviados 278 mil tweets.
Se você gravasse todo conteúdo criado em 1 dia em DVD’s, você
poderia empilhá-los e alcançar a
lua. Obs: 2 vezes.
Youtube recebe 100 horas de vídeo a cada
minuto.
Alemanha, Copa do Mundo e Big Data?
● 12 jogadores
● Parceria SAP e Alemanha
● Análise de dados dos jogadores, performance dos times e estratégias
● Difícil tarefa de analisar dados aparentemente não relacionados
Big What ?
conjuntos de dados grandes ou
complexos demais para os aplicativos de processamento
de dados tradicionais
uso de análise preditiva e de alguns outros
métodos avançados para extrair valor de
dados
Big What ?
"big data is for machines; small data is for people."
Cientistas, empresários,
profissionais de mídia e
publicidade, analistas do
mercado financeiro e Governos
Big Who ?
Desafios
Cientistas, empresários,
profissionais de mídia e
publicidade, analistas do
mercado financeiro e Governos
análise, captura, curadoria de
dados, pesquisa, compartilhamento, armazenamento,
Big Who ?
transferência, visualização e
informações sobre privacidade dos
dados.
Big Where ?
Atividades Redes Sociais Mídias IoT
Pesquisas na InternetCompras efetuadasEstatísticas de navegação e uso do celular
Emails e postagens de redes sociais
Fotos e vídeos Dados de sensores
Big Where ?
Mercado financeiro Medicina Urbanismo
Histórico de transaçõesHistórico de preços
Registros de doençasEvoluçãoSintomas
Dados de tráfego
Agricultura & Pecuária
Mapeamento de plantações
Mapeamento de rebanhos
Big Why ?
Maior precisão
Decisões com mais
confiança
Maior eficiência operacional
Redução de custos
Redução de riscos
Big Why ?
Novas correlações
Tendências de negócios no local
Prevenção de doenças
Detecção de fraudes
Combate à criminalidade
Recomendações personalizadas
5V
Volume Velocidade Variedade Veracidade Valor
… vasta quantidade de dados que são gerados a cada segundo
… velocidade com a qual os dados são gerados e transmitidos
… tipos de dados que podem ser utilizados
… grau de organização e confiabilidade dos dados
… necessidade de se transformar dados em valor
Starbucks vs Consumidor vs Local
● Análise de localidade
● Análise de preferências do consumidor
● Estudo de tráfego das ruas
● Possibilidade de abrir nova Starbucks próxima à uma existente.
Big Data no Brasil ?
Visão 360º do consumidor
• Estatísticas de acesso a sites•Cliques•Fluxo de navegação•Histórico de compras•Buzz de redes sociais
Presente FuturoPassado
construção de relações
personalizadas
entrega de ofertas
altamente
direcionadas
aquisição de
conteúdo
apropriado
oferta de
recomendações em
real time
Big Data e empresas de Mídia
Cases
Rede de hotéis utiliza Big Data para aumentar reservas
Rede de hotéis utiliza Big Data para aumentar reservas
● Informações de clima● Informações de cancelamentos de
vôos● Hora do dia● Localização de hotéis e aeroportos● Condições de tráfego
Seguradoras
● Análise de fraude de clientes em tempo real● Mais informações sobre as pessoas e conexões do que antigamente ● Diversas fontes de informações● Perda financeira para a seguradora muito menor
Apostadores
● Análise de apostas de jogos.● Informações sobre histórico das equipes, resultados de jogos, colocações na tabela,
jogadores, momentos das partidas que determinados pontos ocorrem.○ Número muito grande de informações e conexões entre as mesmas.○ Dados sendo atualizados em tempo real.
● Bons modelos trazem chance de retorno nas apostas maior do que zero.● Normalmente, empresas de apostas punem ou banem usuários que criam bons modelos
de predição de resultados.
● 25% dos americanos possuem múltiplas doenças crônicas.
● Pessoas com múltiplas doenças crônicas tem risco maior de mortalidade e de má-qualidade de vida.
● Philips tem investido cada vez mais na coleta de dados sobre as pessoas e do ambiente.
● Dados detalhados obtidos em tempo real (paciente e ambiente) dão uma visão completa sobre o estado do paciente e permite ao médico dar um melhor diagnóstico.
Philips HealthCare
● Google sempre desenvolve novos produtos e serviços que utilizam Big Data.● Big Data é responsável no refinamento do mecanismo de busca e de propagandas.● Propagandas, recomendações, resultados de busca são direcionadas para o seu perfil.● Usuário fica mais satisfeito pelo "atendimento personalizado"
Procurando por "hamburgueria Campinas" no buscador
Greg Burguers Big Jack
Big Jack Let's Eat
Big Jack Big Jack
Fit Burguers Mammas & Pappas
Let's Eat Greg Burguers
Big Jack
Hamburgueria São José
Target
• Interesse em determinar em qual estágio da gravidez estavam seus clientes.• Dependendo do estágio, determinados itens são mais procurados do que outros.• Uma semana de gravidez faz diferença, ou seja, precisão é importante.• Modelos para obter um melhor retorno com cupons de desconto.
• Grande número de dados tanto estruturados quanto não estruturados.
• Pró: Entregar ofertas altamente direcionadas.• Contra: “Minha filha recebeu isso pelo correio! Ela ainda está no segundo grau, e vocês
ficam enviando para ela cupons para roupas de bebê e berços?!?!”• A filha estava realmente grávida, mas o pai não sabia.
Big Next...
Dúvidas?
Obrigado!