FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI Business Intelligence v. 4.0 – 12 horas Prof....

FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI

Business Intelligencev. 4.0 – 12 horas

Prof. André Valle

Objetivo

• Estudar a tecnologia de Business Inteligence, entendendo e analisando os seus cenários e tendências.

• Isso inclui os seguintes tópicos:- O que é Business Intelligence

- Data Mining

- Data Warehouse

- Data Webhouse

- Ferramentas

- Cases

Bibliografia

• Introdução à Mineração de Dados – Luis Paulo Vieira Braga – Editora E-books, 2004.

• Business Intelligence Software at Sysco – Harvard Business School Publishing, 2004

• Implementing Successful Enterprise Business Intelligence - Philip Russom e Keith Gile, GIGA, 2003

• IT Must Take the Lead in Making Business Intelligence Strategic - Keith Gile, GIGA, 2002

O que é Business Intelligence?

O cenário

• Um dos maiores desafios das empresas atuais é a manutenção de uma base estável de clientes.

• No passado, quem conseguisse organizar sua produção com eficiência, reduzir custos e atender bem, frequentemente era levado a uma posição de destaque no seu mercado.

O cenário

• Hoje, com a disseminação de melhores práticas empresariais, normas técnicas e de qualidade, sistemas integrados de gestão, estas condições já não são mais suficientes para garantir uma vantagem competitiva para as empresas.

• É necessário, a partir do conhecimento adquirido sobre seus clientes, ser capaz de interpretar seus objetivos, expectativas e sonhos.

O desafio

• Existe um elevado grau de insatisfação em relação ao nível de informações disponíveis para a tomada de decisões.

• A maior parte destas informações está “dormindo” no Banco de Dados, ou em uma planilha, ou mesmo na gaveta de alguém.

• A revista E-Manager fez uma pesquisa e comprovou que apenas 10% dos dados disponíveis são utilizados para auxiliar o processo de tomada de decisões.

O cenário

• Uma das formas de melhorar este cenário chama-se Business Intelligence.

• O Business Intelligence pode ser descrito como um conjunto de técnicas, métodos e ferramentas que são utilizadas para a tomada estratégia de decisões por parte da alta gerência da empresa, permitindo a aquisição e manutenção do seu market-share.

“A falta de informação leva os executivos a tomarem decisões

erradas. O excesso de informações

também.”

Business Intelligence

• Através destas técnicas, é possível proporcionar a descoberta de padrões em dados, sem a tendenciosidade e a limitação de uma análise baseada exclusivamente na intuição humana.

“O sucesso das organizações depende da utilização inteligente da informação disponível.” Peter Druker

Exemplos de empresas que foram surpreendidas por tendências não

previstas em seus planos

• No início da década de 90, a Motorola era o maior fabricante de telefones celulares do mundo.

• No entanto, optou por continuar a desenvolver a tecnologia analógica, enquanto que o mercado começava a dar sinais de preferência pelos telefones de segunda geração (digitais).

• O resultado foi a perda da liderança para a Nokia.

Características do BI

• Extrair e integrar dados de múltiplas fontes• Fazer uso da experiência• Analisar dados contextualizados• Trabalhar com hipóteses• Procurar relações de causa e efeito• Transformar os registros obtidos em

informação útil para o conhecimento empresarial

Principais vantagens de um sistema de BI

• Antecipar mudanças no mercado• Antecipar ações dos competidores• Descobrir novos ou potenciais competidores• Aprender com os sucessos e as falhas dos outros• Conhecer melhor suas possíveis aquisições ou

parceiros• Conhecer novas tecnologias, produtos ou

processos que tenham impacto no seu negócio• Conhecer sobre política, legislação ou mudanças

regulamentais que possam afetar o seu negócio• Entrar em novos negócios• Rever suas próprias práticas de negócio• Auxiliar na implementação de novas ferramentas

gerenciais

Exemplos de informações valiosas que podem ser obtidas

• Identificação sistemática dos clientes mais rentáveis.

• Identificação de correlação de vendas entre os diferentes produtos

• Identificar diferentes elasticidades de preços nos diferentes produtos, diferentes lojas ou regiões e para diferentes consumidores.

O processo

• O conceito de Business Intelligence pode também ser descrito como um conjunto de conceitos e tecnologias que, fazendo o uso de acontecimentos (fatos) e sistemas baseados nos mesmos, apóia a tomada de decisões nos negócios.

• Para isso ser possível, é necessário adquirir os dados, através de um sistema de processamento online de transações (OLTP), armazená-los em um sistema de banco de dados (Data Warehouse),do qual se pode extrair um subconjunto específico de dados (o Data Mart).

O Processo

OLTP Data Warehouse

Data Mart

EISDSSOLAPData Mining

• A partir do Data Mart, podemos processar estes dados com uma ferramenta de análise:

- uma ferramenta de processamento analítico online (OLAP)

- Um sistema de informações para executivos (EIS)- Um sistema de apoio à decisão (DSS)- Um sistema de descoberta e previsão (Data

Mining)

O Data Warehouse

• A viabilização destes sistemas só acontece com o uso do Data Warehouse.

• O Data Warehouse difere de outros SGBD pelo fato de ser multidimensional, e não relacional.

• O DW pode conter tanto cópias de dados de transações, quanto combinações, cruzamentos e agrupamentos destes dados, estruturados diretamente para consultas e análises;

• Outras funcionalidades do DW são extrair, tratar e agregar dados de múltiplos sistemas em Data Marts ou DW separados.

O Data Warehouse

• Além disso, permite a integração dos dados corporativos da empresa em um repositório único, a partir do qual os usuários finais podem facilmente obter consultas, relatórios e análises.

• Os dados, antes de serem armazenados, são filtrados, normalizados, reorganizados e sumarizados para constituírem uma base de dados confiável e íntegra.

• Ele é projetado para garimpar informações escondidas nas “montanhas de dados” de uma empresa.

Exemplo de DW

Data Mart

• Trata-se de um DW departamental, ou parcial, ou ainda orientado a uma área da empresa, descentralizando o conceito de DW mas utilizando a mesma tecnologia.

DW

DM DM DM

Vendas Compras Clientes

OLAP

• Processamento analítico em tempo real, ou seja, uma categoria de software que permite aos analistas, gerentes e executivos obter análise on-line nos dados, através de um acesso rápido, consistente e interativo, para uma larga variedade de possibilidades de visões da informação.

• O OLAP permite todas as para responder rapidamente às questões mais urgentes dos seus usuários.

Data Mining

• Técnica que utiliza ferramentas de software geralmente orientadas para o usuário que não sabe exatamente o que está pesquisando, mas procura identificar determinados padrões ou tendências.

• É um processo que separa grandes quantidades de dados de forma a identificar relacionamento entre eles.

• Explora a base de dados através de centenas de pontos de vistas diferentes.

• Toda a informação escondida relacionada ao comportamento dos clientes será mapeada e enfatizada

Executive Information Systems

• São sistemas desenvolvidos para atender a camada executiva da corporação, e que normalmente fazem uso de interfaces gráficas muito “amigáveis”.

• Por meio de indicadores ou dimensões predefinidas, os dados do DW serão sumarizados possibilitando o acesso direto a informações que demonstram os resultados e as principais tendências da sua carteira de clientes ativos.

Ferramentas para BIAs diversas ferramentas para BI podem ser exemplificadas a seguir:

Tipo de Ferramenta Questão Básica Exemplo da resposta

Pesquisas e Relatórios O que aconteceu? Vendas no último mês

Sistemas de Suporte à Decisão / Sistemas de Informações para Executivos

O que eu preciso saber agora?

Diversas Cotações

Ferramenta de Processamento Analítico Online (On-line Analytical Processing - OLAP)

O que aconteceu e porque?

Vendas mensais versus mudanças de preços de competidores

Sistema de Descoberta e Previsão (Data Mining)

O que interessante?

O que pode acontecer?

Tipos de clientes versus previsão de vendas

Ferramentas para BI

• Estas ferramentas não concorrem entre si, apenas respondem a perguntas em níveis diferentes.

• O Data Mining é o de maior alcance estratégico.

Ecossistema de Informação

ERPERPERPERP Vendas ComprasLogística Produção

CRMCRMCRMCRM

CustomerCare

SFA

Automaçãode Marketing

Help-Desk

Personalização

E-BusinessE-BusinessE-BusinessE-Business

SCM

Auto Atendimento

Vendas/Pedidos

Captura de Informações

Configde Produtos

BusinessBusinessIntelligenceIntelligenceBusinessBusiness

IntelligenceIntelligence

ETL

Administração /Armazenamento

Acesso /Exploração

Retro-Alimentação

AplicaçõesAnalíticas

Data Webhouse

O Data Webhouse

• A concepção mais avançada de DW é implementada na Web, dando origem ao Data Webhouse, que armazena e publica dados de cliques e outros dados comportamentais da Web que guiam uma compreensão do comportamento do cliente.

• Isso a difere da tecnologia OLAP, que registra a transação efetuada, mas não os movimentos preliminares a esta transação.

Data Webhouse

• Nunca utilize “contadores de acesso” para ser o seu “Data Webhouse”.

Por que os consumidores abandonam os carrinhos de compra?

• 35% dos consumidores abandonam as compras online devido a custos adicionais, como frete, e devido à demora na entrega.

• 30% deles reclamam do excesso de informações necessárias para fazer a compra.

• Somente 17% abandonaram o carrinho devido à falta de informações sobre o produto.

• 14% mudaram de idéia e optaram por comprar em uma loja convencional.

Conceitos Importantes

• Ad view: uma exposiçao de um banner ou outro elemento publicitário. Também chamada 'impressao'.

• Alcance: percentual de internautas que acessam determinado site. A mesma coisa que 'reach'.

• Click rate: percentual de clicks que um banner ou outro elemento publicitário produziu. É calculado dividindo-se o número de clicks pelo numero de exibiçoes do banner. É a mesma coisa que click through. A taxa média nacional de clicks é de 0,22%, dados de setembro 2003 do Ibope eRatings. O retorno de um banner nao deve ser verificado somente pela clicagem mas tambem pela exposiçao adequada de uma marca, informação, idéia ou conceito, como em um outdoor ou um anúncio de revista.

Conceitos Importantes

• Cookie: arquivo de texto que um site envia para o browser de um usuário contendo numero que servirá para identificar aquele usuário em suas proximas visitas ao site.

• CPM: valor cobrado por cada 1 mil impressões de um banner ou outro elemento publicitário. A sigla traduz 'custo por mil'.

• Document requested: documento solicitado direta ou indiretamente pelo usuário, incluídos os de redirecionamento e os que formam frames. Comumente chamado no Brasil de page view IAB non compliant.

• Frequência: quantidade de vezes que um usuário visita um site.

Conceitos Importantes

• Log: registro mantido pelo servidor de um site de uma ação ocorrida, como, por exemplo, a solicitaçao de um usuário por uma página ou imagem.

• Padrão IAB: de acordo com as normas do IAB, mesmo se a solicitação de uma página provoca a exibição de uma série de frames para que ela seja mostrada, deve ser contada apenas 1 (uma) page view.

• Padrao IAB non compliant: informa o número de page views fora das normas do IAB. Mede, amplamente, todas as solicitações diretas ou indiretas do usuário, incluídos os documentos de redirecionamento e os que formam frames.

Conceitos Importantes

• Page view: página solicitada expressamente por ordem do usuário atraves de um click ou comando. A mesma coisa que page requested.

• Visita: registro de uma 'entrada' de um usuário no site.

• Visitante único: também chamado unique visitor. Usuário identificável que visita um site. Para identificar os visitantes únicos, os sites utilizam sistemas por senha ou cookies. Cada visitante é contado uma única vez no período verificado.

Fonte: Bluebus

Data Webhouse

A análise do log de acesso permite a obtenção de importantes informações a respeito do site:

• números de acessos (dia, mês, ano) • demografia de usuários • domínio • país • tipo de browser • plataforma • levantamento de erros • análise de tráfego

User Profile by Regions

Total

International

Unknown

United States

User Sessions

Thu 07/01/99 - Tue 07/20/99 (4 Week Scale)

0

200

400

600

800

07/0107/0307/0507/0707/0907/1107/1307/1507/1707/19

07/0207/0407/0607/0807/1007/1207/1407/1607/1807/20

Ferramentas Indicadas

• WebTrends

O WebTrends é uma das mais tradicionais ferramentas para Data Webhouse, e além das estatísticas faz uma análise do trafégo Web, análise do servidor de proxy, análise de link e controle de qualidade.

http://www.netiq.com/webtrends/products/webtrends/default.asp

• WebalizerÉ uma das ferramentas mais populares para análise de logs.

Uma das suas maiores vantagens é ser totalmente gratuita (software livre)

http://www.mrunix.net/webalizer/

Ferramentas Indicadas

Exercício

• Acompanhar a execução de

uma análise de log utilizando

uma das ferramentas

indicadas.

• Interpretar os resultados

obtidos.

Publicidade na Web

Introdução

• Marketing x Publicidade“Marketing é a tarefa de descobrir e satisfazer necessidades”

“No mundo corporativo, marketing é a tarefa, assumida pelos gerentes, de avaliar necessidades, medir sua extensão e intensidade e determinar se existe oportunidade para lucros.”

Philip Kotler

“Publicidade trabalha a comunicação (promoção) de um determinado bem.”

Objetivos

“Antes de pensarmos em como chegarmos, precisamos saber onde queremos ir.”

• Umas das partes mais importantes do planejamento estratégico é a determinação de todos os objetivos que devem ser alcançados.

• Somente depois podemos decidir como iremos atingi-los.

Objetivos

Objetivos comuns de ações online:– Fixação / Construção de marca– Aumento da percepção/presença online– Aumento de audiência no site– Aumento de vendas e/ou transações

realizadas– Teste para diversos fins– Enquetes x Pesquisas

O que medir?

Números a serem analisados:– Exposição (número de impressões)– Impacto (número de impressões por usuário)– Interesse pela chamada (número de clicks)– Alcance de uma campanha (reach)– Número e tipo de transações (conversões)– Estatísticas temporais, demográficas e

criativas– Carga gerada nos servidores– Caminho no site– Aumento do “Ticket” Médio– Resultados Offline

Modelos de Pagamento

• Patrocínio

• Custo por Mil Impressões (CPM)

• Custo por Click (CPC)

• Custo por Transação (CPT)

Modelos de Pagamento

• Impasse:– Site prefere vender patrocínio

(menor risco)– Anunciante prefere comprar resultados

(menor risco)

Mercado Brasileiro

Negociações com:

Portais

Redes de Sites

Sites de Veiculação de Publicidade

Individuais

Preços reais praticados no mercado

$

Análise Temporal

• Eventos, feriados e festas especiais no ano

• Momento de acesso do público-alvo• Momento de tomada de decisão do

público-alvo• Momento crítico para venda de produtos

especiais• Aumento de demanda em épocas

sazonais

Importante: A sazonalidade do mundo virtual nem sempre é a mesma do mundo real!

Como Medir?

• Informações disponibilizadas pelo veículo

• Informações levantadas no próprio site• Sistemas de alocação e mensuração• Instituições ou empresas de

mensuração

Importante: armazenar histórico de tentativas e resultados, criando uma base de conhecimento!

Exercício:

Planejando uma

campanha no Google

Personalização

Personalização

• É a técnica que torna um website aderente às necessidade individuais de cada usuário.

• Também pode ser chamada de customização.

• Praticamente todos os grandes sites de comércio eletrônico B2C implementam técnicas de personalização.

Como implementarum site customizado

• Através de interação com o usuário, como por exemplo o preenchimento de um formulário eletrônico ou de uma árvore de decisão.

• Utilizando técnicas como o uso de cookies ou a verificação do IP do usuário, pode-se carregar versões específicas de um site.

Principais fornecedores

• ATG Dynamo

• Broadvision

• NetPerceptions

ATG Dynamo

• Ferramenta baseada em Java que implementa uma série de módulos de personalização e comércio eletrônico.

• Principais clientes: American Online, BMG Direct, 3M, AT&T, Opel, RealNetworks, Sun, Sony.

• Vantagens: integração com diversas plataformas e com o módulo de comércio eletrônico.

• Desvantagem: alto custo

http://www.atg.com/

NetPerceptions Grouplens

• Ferramenta de filtragem colaborativa, permite a criação de uma base de dados dos clientes com seus respectivos perfis.

• Principais clientes: Amazon, CDNow.

• Vantagens: excelente desempenho.

• Desvantagem: alto custo

http://www.netperceptions.com/

Broadvision

• Marketing de Relacionamento ON THE WEB - Data Base Marketing.

• Ferramenta para não técnicos administrar o site

• Escalona até Milhões de Usuários• Principais clientes: American Airlines,

HP, Samsung, Compusa.• Vantagens: excelente desempenho.• Desvantagem: alto custo http://www.broadvision.com/

O Modelo 1 to 1

Peppers & Rogers Group

IDENTIFICAR

DIFERENCIARCLIENTES MAIS

VALIOSOSINTERAGIR

PERSONALIZAR

Não pergunte a mesma coisa 2 vezes:•Identidade•Contatos•Transações•Perfil

Clientes não são todos iguais:•Necessidades•Valor p/empresa•Potencial

Estabeleça um diálogo e aprenda:•Preferências•Motivações•Conceito de Valor p/o cliente•Reclamações/outros feedbacks

Ganhe o cliente para sempre:•Prod./Serviços personalizados•Timing apropriado•Ofertas relevantes•Recompensas

Como funciona o Broadvision 1:1

HTTPDBrowser BD/Arquivos

Browser envia um request HTTP para o Web server1.1.

Aplicação 1:1

Browser Aplicação 1:1 BD/Arquivos

Web server envia request ao One-to-One Application System

2.2.

HTTPD

Como funciona o Broadvision 1:1

Browser BD/Arquivos

A aplicação One-to-One avalia o request e estabelece uma sessão com o usuário, mantendo seu “estado”

3.3.

Aplicação 1:1HTTPD

Como funciona o Broadvision 1:1

Browser BD/Arquivos

Baseado no request do usuário, a aplicação One-to-One seleciona o template e expande cada objeto para gerar uma página HTML personalizada

4.4.

Aplicação 1:1HTTPD

Como funciona o Broadvision 1:1

Browser Database/Files

A aplicação One-To-One retorna uma página HTML ao HTTPD server

5.5.

1:1 ApplicationHTTPD

Como funciona o Broadvision 1:1

Browser Database/Files

O usuário recebe a página HTML com conteúdo personalizado, em uma comunicação momento-a-momento

6.6.

1:1 ApplicationHTTPD

Como funciona o Broadvision 1:1

Endereçando o indivíduo

Application Template

HTML

JAVA

Dyn.Object

Dyn.Object

Dyn.Object

HTML

Critério

Atingido

Mostra

Anúncio

banco de dados

de conteúdo

Origem

Milhagem

Tipo

Cliente

=

>

=

>

RJ

80.000

GOLD

3 Anos

Fazer Oferta para NEW YORK

Atributo Predicado Valor

• Regras de negócio são avaliadas em tempo de execução

Exemplo de Portal Financeiro Personalizado

Acompanha-mento da Carteira pessoal

PropagandaPersonalizada

Template(cores, config,)

Anúncio Personalizado

Alertas emensagenspersonalizadas

Usuário selecionasuas notícias e ferramentas de planej. financeiro

Greeting e Previsão do Tempo

Notícias Importantes

Link para personalização

Conta Pessoalresumida comLink para Detalhes

U·mail envia e-mails per-sonalizados por cliente

colocando o nome de

cada um no Header do

HTML

Nome personalizado

Ex: Para pessoas que gostam de

música (informação dada, histórico de

compras, clickstream), poderia ser mostrada a lista

dos Top 10 da Billboard

Conteúdo Personalizado

Submarino

Click-through: aprendizado

Real-time

André Valle