Brian Cowhig

Inteligência de Negócio

Inteligência de Negócio• O Que é Inteligência de Negócio?

• Três Níveis de Inteligência de Negócio

• Database Query

• OLAP

• Data Mining

• Produtos de Inteligência de Negócio

O Que é Inteligência de Negócio?

• Qual é a Diferença entre Dados e Informações?

• O Que é Inteligência de Negócio?

• Níveis de Conhecimento de Negócio

Qual é a Diferença entre Dados e Informações?

• Dados ocupam o mais baixo nível de números de negócios, representando as transações individuais, os clientes, as unidades de produtos, etc.

• Informações são fatos úteis que são derivados pelos dados individuais

• Percursos e decisões podem ser determinados pelas informações, não pelos dados

O Que é Inteligência de Negócio?

• Inteligência de negócio é um termo coletivo das ferramentas informáticas e abilidades para derivar conheçimento útil pelos dados de negócio– Negócios estão acumulando centenas (milhares, no

caso dos negócios baseados na Internet) de recordes por día de novos clientes, unidades de produtos, etc.

– Muitos negócios têem milhões de recordes de dados sem idéia como os utilisar efetivamente

– Companias que conseguem usar os dados delas efetivamente vão sobreviver e superar os concorrentes

Níveis de Conheçimentode Negócio

Inteligência Inteligência

Dados

Informações

Perguntas Comuns Respondidas por Inteligência de Negócio

• As vendas estão subindo ou descendo?• Quais são as lojas que estão vendendo

menos?• Quais são as caretarísticas dos nossos

clientes? Quem compra os nossos produtos?

• Como podemos desenvolver melhor os novos produtos que os nossos concorrentes?

• Como podemos identificar quais os clientes que vão provávelmente nós deixar, e como mante-los?

Exemplo de Inteligência de Negócio

• Neste exemplo, tem uma escola secondária com centenas de alunos por ano e milhares de alunos antigos

• A escola queria saber quais fatores determinam quais estudantes querem continuar para o universidade

Os Três Níveis de Inteligência de Negócio

• Database Query• OLAP• Data Mining

Database Query• Inteligência de negócio da “primeira geração”• É útil quando os elementos dos dados são

conhecidos antes dos resultados• Exemplo: “Quantos estudantes estão

registrados em cada curso na atual turma?”• Utiliza a linguagem de base de dados SQL

(Structured Query Language) • A linguagem é dificil para as pessoas que não

têem conhecimentos técnicos

Database Query (exemplo)• Exemplo: Alunos por curso (simplificado)

SELECT Course, COUNT(*)FROM Courses JOIN CourseStudentsON Courses.CourseID = CourseStudents.CourseID JOIN StudentsON CourseStudents.StudentID = Students.StudentIDGROUP BY Course

• Cada relatório demora para compor e executar

OLAP• OnLine Analytical Processing (Processamento

Analítico On-Line)• Inteligência de negócio da “segunda geração”• Permite que os resultados comuns e esperados

podem ser comunicados imediatamente• É útil quando o utilizador precisa navigar os

dados por várias seqüencias e níveis para fazer o análise

• Por exemplo: “O que é a distribução de alunos por gênero, QI, e planos para universidade?”

Exemplo (resultados)

Demonstração: Pivot Table

Data Mining

• O Que é Data Mining?• Aplicações de Data Mining• Algoritmos de Data Mining

O Que é Data Mining?

• É o processimento automâtico de grandes quantidades de dados para descobrir relacionamentos previamente desconhecidos e prognosticar o futuro

• Inteligência de negócio da “terceira geração”

Data Mining Pode:• Determinar os fatores mais significantes

para um resultado especificado• Classificar pessoas ou coisas em grupos

por reconhecimento de padrões• Associar quais eventos são prováveis

ocorrer juntos• Pôr em seqüencia os eventos mais

prováveis que ocorrem juntos• Prognosticar o que pode acontecer no

futuro

Aplicações de Data Mining

• Descobrir falsificação no uso de cartão de crédito• Sugerir produtos possíveis que o cliente poderá

desejar baseado no corrente produto • Avaliar inscrições para crédito ou seguros• Sugerir melhores produtos para os clientes• Prognosticar clientes que estão em risco de ser

perdidos• Identificar páginas do Web que são ineficazes

baseado em navigação

Algoritmos de Data Mining• Decision Tree (Árvore de Decisão)• Association Rules (Regras de

Associação)• Clustering (Agrupamento)• Sequence Clustering (Agrupamento de

Seqüencia)• Time Series (Série de Tempo)• Neural Network (Rede Neural)• Outros

Exemplo: Planos Para Universidade (Árvore de Decisão)

Planos Para Universidade (Árvore de Decisão)

Todos

Sim

Universidade Sim: 33%Universidade Não: 67%

Encoraja-mento

dos PaisNão

Universidade Sim: 52%Universidade Não: 48%

QI >= 116 < 100

Renda dos Pais > 49008 > 33014

Universidade Sim: 3%Universidade Não: 97%

Universidade Sim: 72%Universidade Não: 28%

Universidade Sim: 3%Universidade Não: 97%

Universidade Sim: 2%Universidade Não: 98%

Universidade Sim: 88%Universidade Não: 12%

Modelo de Data Mining

Modelo de data mining, depois de desenvolver, pode ser utilisado para prognosticar a probabilidade do resultado

Encorajamento dos Pais: Sim

QI: 95Renda dos Pais: 60000

Chance de 58% de pretender continuar até a universidade

Market Basket Analysis(Análise de Cesta de Mercado)

(Regra de Associação)Se os clientes estão interessados nos produtos X e Y, em quais outros produtos eles poderiam estar interessados?

Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com

Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com (cont.)

Produtos Que Eu Uso Para Inteligência de Negócio

• Database Query– Microsoft SQL Server 2005

• OLAP– Microsoft Analysis Services 2005

• Data Mining– Microsoft Analysis Services 2005

Outros Produtos Para Inteligência de Negócio

• Database Query– Oracle, IBM DB2, Microsoft Access

• OLAP– Cognos, Hyperion, Proclarity,

Business Objects, SAP, Oracle• Data Mining

– SAS, SPSS, Oracle, IBM

Perguntas?

Muito Obrigado!

Brian Cowhig