View
147
Download
3
Category
Preview:
Citation preview
BUSINESS INTELLIGENCE
Patricia Azzoni da Conceição – 12.211.375-6
Felipe Yeger – 12.211.371-5
Priscila Scarpa – 12.107.151-8
César Siqueira – 12.104.183-4
Evandro Deliberali – 12.204.057-9
AGENDA
Inteligência dos Negócios; Estratégia de TIC; Valor da Informação; Aprisionamento no Sistema; Data Mining; Futuro da Internet; Remix: RW vs. RO Culture; Cultura Digital; Web 3.0.
INTELIGÊNCIA DOS NEGÓCIOS
SUCESSO
Tomada de decisão mais rápida e exata Conversão de dados em informação Utilização de caminho mais racional na
administração
ESTRATÉGIA DE TICTecnologia da Informação e Comunicação
Recursos tecnológicos integrados entre si que por meio de hardwares, softwares e telecomunicações permitem a automação e comunicação dos processos de negócio, pesquisa, ensino e aprendizagem.
Tecnologias usadas para reunir, distribuir e compartilhar informações, como exemplo: sites da Web, equipamentos de informática (hardware e software), telefonia, quiosques de informação e balcões de serviços automatizados.
Sistemas de informação - permite que a comunicação flua sem barreiras.
ESTRATÉGIA DE TICMeados da década de 80 – PORTER
Duas maneiras para competir:
- Baixos Custos - Diferenciação do Produto
Visão de negócio baseada em recursos da empresa;
Século XXI
“Pessoas, organizações e grupos estão em contato de uma maneira nunca antes vista. Estamos vivendo em uma sociedade em rede conectados por computadores e telefones. (CASTELLS, 1999)”
Globalização + Competição + Mudanças rápidas Necessidade de uma abordagem estratégica mais unificada, novos conceitos para o sucesso.
MODELO DELTA
DELTA PROJECTArnoldo Hax e Dean Wilde
Mostram como a desregulamentação, a globalização e a emergênciada infra-estrutura de internet mudaram as regras para o sucesso.
Identificam três posições estratégicas que ajudam a realinhar o seu negócio e torná-lo mais competitivo.
Empresa
Complementadora
ClienteEstratégia se desenvolve baseada em um conceito de estreito relacionamento
Proposta: “Atrair, Satisfazer e Reter o cliente”
MODELO DELTA Nova concepção estratégica complementar as antigas propostas por
PORTER
Necessidade de entendimento de toda cadeia de suprimentos e seus complementadores.
Cliente como centro da gestão do negócio e o conceito de Customer Bonding como força central.
“The intimacy and connectivity of a networked economy offer opportunities to create competitive positions based upon the structure of the customer relationship itself, independent of the product. A business can establish an unbreakable link, deep knowledge, and close relationship that we refer to as customer bonding.” (Hax e Wilde,2001, p.8)
ClienteFornecedor
ComplementadorConcorrente
Empresa
Estratégia com foco na “amarração” e não
competição
Tecnologia
MODELO DELTA
O Triângulo: 3 diferentes
opções estratégicas
VALOR DA INFORMAÇÃO
Informação é usada como estratégia das empresas
Chave da produtividade e competitividade
Passa a ser mais focada do que o capital, pois informação bem gerada e entendida leva a ele
A gestão moderna exige que a tomada de decisão seja feita com o máximo de informação
Atualização constante da informação se tornou fator crítico de sucesso
A rapidez e facilidade de acesso e organização as informações dentro da organização são fatores auxiliares no caminho do sucesso TI e SI
?
?
?
?
??
"A informação é considerada como o ingrediente básico do qual dependem os processos de decisão“
VALOR DA INFORMAÇÃO
Concepção da informação
Fonte: http://wwwp.fc.unesp.br/~yonezawa/si-papel.pdf
Dado
Representação Interpretação
InformaçãoConhecimento
Reconhecimento
Inteligência
Entendimento
Estratégia
Tomada de decisão
VALOR DA INFORMAÇÃO
TECNOLOGIA E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Dados: - Símbolos quantitativos, percepções documentadas- Coleta, processamento e distribuição
Conhecimento:- Abstração interior- Resultado da análise das informações
Informação:- Significado ao dados- Análise dos dados - Custo x benefício, Efetividade
Aprisionamento no Sistema (lock-in) é o processo de dependência ao qual as organizações são submetidas ao fazerem a opção de uso de uma determinada tecnologia.
Um dos aspectos distintivos do aprisionamento baseado na informação é que ele tende a ser muito durável: o equipamento se desgasta, reduzindo os custos de troca, mas os banco de dados persistem e crescem intensificando o aprisionamento ao longo do tempo;
A dependência decorre da dificuldade associada a troca dessa tecnologia por uma outra, em razão dos altos custos (switching costs) envolvidos
APRISIONAMENTO NO SISTEMA
POSICIONAMENTO ESTRATÉGICO
Fonte: Hax e Wilde, 2001
CICLO DE APRISIONAMENTO
Seleção da Marca
Experimentação
Entrincheiramento
Aprisionamento
TIPOS DE APRISIONAMENTO E CUSTOS DE TROCA
Tipo de Aprisionament
o
Custos de Troca
Compromissos Contratuais
Indenizações compensatórias ou liquidadas
Compra de bens duráveis
Substituição de equipamento (tende a cair à medida que o bem durável envelhece
Treinamento em marca específica
Aprender sobre um novo sistema (tanto o custo direto quanto a perda de produtividade tendem a aumentar com o tempo
Informação e banco de dados
Conversão de dados para o novo formato (tende a aumentar ao longo do tempo à medida que coleção de dados aumenta
Fornecedores especializados
Financiamento de novo fornecedor (pode aumentar se for difícil encontrar/manter aptidões
Custos de busca Custos combinados do comprador e do fornecedor (incluem o aprendizado sobre a qualidade das alternativas
Programas de lealdade
Quaisquer benefícios perdidos do fornecedor, mais a possível necessidade de reconstruir o uso cumulativoFonte: Caderno de pesquisas em Administração, São Paulo, v. 08, nº 1, Janeiro/Março 2001
“Data mining (mineração de dados), é o processo de extração de conhecimento de grandes bases de dados, convencionais ou não
Utiliza técnicas de inteligência artificial que procuram relações de similaridade ou discordância entre dados
Seu objetivo é encontrar, automaticamente, padrões, anomalias e regras com o propósito de transformar dados, aparentemente ocultos, em informações úteis para a tomada de decisão e/ou avaliação de resultados.
Fernando S. Goulart Júnior & Robson do Nascimento Fidalgo (1998)
DATA MINING
Representações simples do conhecimentoUtilização de regras condicionaisA partir de um conjunto de valores decide SIM ou
NÃO Mais rápida e mais compreensível que redes neuraisExemplo: Sair ou não de acordo com o tempo
Predicado objetivo: Sair ou Não Sair
SairUmidade
ChuvosoNublado Ensolarado
Tempo
Ñ Sair
Alta
Sair
Normal
Muito vento
Ñ Sair
Sim
Sair
Não
ÁRVORES DE DECISÃO
Análise de regressão é uma metodologia estatística que utiliza a relação entre duas ou mais variáveis quantitativas (ou qualitativas) de tal forma que uma variável pode ser predita a partir da outra ou outras. Exemplos:
A população de bactérias pode ser predita a partir da relação entre
população e o tempo de armazenamento.
Concentrações de soluções de proteína de arroz integral e absorbâncias
médias corrigidas.
Relação entre textura e aparência.
Temperatura usada num processo de desodorização de um produto e cor do
produto final.
A porcentagem de acerto ou, então, bytes transferidos, podem estar relacionados com o tamanho da cache (bytes), para um determinado tipo de pré-carregamento.
REGRESSÃO
Evolução Perguntas Tecnologia disponível Características
Coleção dedados1960
“Qual foi meurendimento total nosúltimos cinco anos ?”
Computadores, Fitas,discos
Retrospectiva,Dados estáticoscomo resposta
Acessos aosdados1980
“Qual foi meurendimento no Brasil no
último janeiro ?”
RDBMS,SQL,
ODBC
Restropectiva,dados dinâmicos anível de registoscomo resposta
Datawarehousing& suporte a
decisão1990
“Qual foi meurendimento no Brasil noúltimo janeiro? Do sul
até o nordeste
Processamento analíticoon-line, banco de dadosmultidimencionais, data
warehousing
Retrospectiva, dados dinâmicos
em múltiplos níveiscomo resposta
Data MiningAtualmente
“Porque alguns produtossão mais vendidos na
região sul ?”
Algoritmos avançados,computadores
multiprocessados, B.D.grandes e poderosos
Prospectivo,Informações
(perspectivas)como resposta.
EVOLUÇÃO ATÉ O DATA MINING
Fonte: DATA MINING - Robert Groth
Processo KDD (Fayyad, Piatesky-Shapiro, & Smith)
O processo de implementação de data mining (ou especificamente, a fase de transformação dos dados em ações no ciclo virtuoso), pode ser caracterizado pelo seguinte gráfico:
TRANSFORMAÇÃO DOS DADOS
• Definir a quantidade a ser comprada/enviada de cada produto• Definir quando o produto deve ser comprado/enviado
Previsão de Vendas
Otimização de estratégias de marketing
Envio de mala direta:
Segmentação de mercado:
As campanhas de mala direta são caras, sendo importante a limitação da gama de todos os consumidores em subconjuntos de consumidores potenciais. Isso têm sido otimizado com o uso de árvores de decisão
Identificar esses padrões significa identificar as diferentes necessidades e requisitos de serviço ao cliente para os diferentes tipos de clientes e regiões.
APLICAÇÃO DE DATA MINING
Um exemplo clássico de Data Mining foi desenvolvido pela Wal-Mart. Aempresa descobriu que o perfil do consumidor de cervejas era semelhante ao de fraldas. Eram homens casados, entre 25 e 30 anos, que compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras à tarde no caminho do trabalho para a casa.
CASE – LAYOUT DE PRODUTOS
THE FUTURE OF THE INTERNET
2007, Steve Jobs Apresenta o 1º. I phone.
O FUTURO DA INTERNET
Em 1960, computadores eram propriedades dos fabricantes e só podiam rodar softwares desenvolvidos por eles.
1969, IBM passa a vender seus computadores aparte de seus softwares.
Começo do desenvolvimento de softwares por terceiros e pelos usuários.
Criação do PC (personal computer)
BATTLE OF THE BOXES
“A essência e a genialidade de separar a criação de um software da construção de um hardware é que a dissociação permite que um computador pode ser adquirido para uma finalidade e, em seguida, utilizado para executar tarefas novas e diferentes sem a necessidade de leva-lo para um tecnico.”
1980 – crescimento da variedade de coisas que um computador poderia fazer. Aumento da demanda.
Havia a necessidade de comunicação entre os computadores.
BATTLE OF THE BOXES
A rede – quanto custa para usar, como é medido seus custos, como os usuários se conectam uns aos outros?
1990, existência de varias redes, mas que não se interconectavam;
A internet só existia em grandes empresas. Não existia ainda transferência de dados.
BATTLE OF NETWORKS
Surgem redes como a CompuServe e AOL que oferecem diferentes serviços. Necessário uso de ID para conectar rede.
Inicio disputas de uso e políticas da rede.
BATTLE OF NETWORKS
THE GENERATIVE PATTERN
THE GENERATIVE PATTERN
O futuro é incerto; Migração da internet para telefone celulares
(mobilidade); Cloud Computing: processamento,
armazenamento e softwares em algum lugar da rede, acessando remotamente via internet. Exemplos: Youtube, Google Docs, etc.
O FUTURO DA INTERNET
CLOUD COMPUTING
Modelos Tradicionais
Modelos Gerados pela Internetx
RO RW
Read-Only: aqui o conteúdo foi consumido mas o consumidor não é criador a cultura limita a capacidade do consumidor a não ser outra coisa se não “um consumidor”.
Nesse modelo, o consumidor é limitado pela cultura, o consumidor não poderia usar esse modelo para recriar, inventar, modificar, melhorar.
Ex: Um arquivo é lido, somente entendido, não podendo alterá-lo
Read-Write: É uma cultura onde as pessoas participam na criação e re-criação do conteúdo.
Já na cultura Read-Write, o conteúdo pode ser alterado, recriado, melhorado. Assim a cultura pode ser expandida.
Ex: Quando se tem um arquivo, documento RW, é possível ler o arquivo e reescrever, ou seja, adquirir o conteúdo e se possível melhorá-lo, explorá-lo de alguma outra forma.
REMIX: RO X RW
RO RWx Profissionalismo;
Enfatiza do Aprendizado;
Preserva sua integridade;
Enfatiza Hierarquia.
É oferecido como um rascunho;
Enfatiza a aprendizagem por falar;
Ensina a integridade;
Esconde a Hierarquia.
DIFERENÇAS DE PREÇO E “VALORES”
Na graduação os alunos têm uma educação essencialmente RO, as palestras ministradas pelos professores são assistidas, sem interação . Já no Ensino Jurídico os alunos participam da palestra, eles constroem a palestra, caracterizando uma educação RW.
DIFERENÇAS DE VALOR (COMO EM US $)
“Viewed up close, copyright bears little resemblance to the kinds of property that conservatives value. Instead, it looks like a constantly expanding government program run for the benefit of a noisy, well- organized interest group— like Superfund, say, or dairy subsidies, except that the benefits go not to endangered homeowners or hard- working farmers but to the likes of Barbra Streisand and Eminem. . . . Copyright is a trial lawyer’s dream—a regulatory program enforced by private lawsuits where the plaintiffs have all the advantages, from injury- free damages awards to liability doctrines that extract damages from anyone who was in the neighborhood when an infringement occurred.”Stewart Baker, “Exclusionary Rules,” Wall Street Journal, March 26, 2004.
DIFERENÇAS DE VALOR(COMO EM "IS IT ANY GOOD?")
Em Junho de 2007, Andrew Keen, lançou o livro "The Cult of the Amateur” ;
Ataque contra o nascimento da cultura RW; O foco de seu ataque era que: “amateur
culture” is killing “our culture.”
Não há comparações entre 10 minutos produzido por JJ Abrams e 10 minutos de qualquer das coisas que passa para a produção de vídeo no YouTube. Remix é apenas "porcaria." Esta crítica é certamente verdade. A grande maioria dos remix, como a grande maioria dos filmes caseiros, ou fotografias do consumidor, ou cantando no chuveiro, ou blogs, é só porcaria.
DIFERENÇAS EM DIREITO(COMO EM "ISSO É PERMITIDO?") A lei de direitos autorais atual suporta as práticas da cultura RO
e se opõe à práticas da cultura RW; A lei não concede aos usuários da cultura RO a permissão para
fazer o que quisessem; Evolução da Cultura RO no Mundo Digital;
Anos 60Tecnologia para copiar
textos
Anos 70Tecnologia para
gravar programas de
televisãoAmbas empresas possibilitaram que conteúdos fossem copiados sem a permissão do proprietário
LESSONS ABOUT CULTURE Cultura RO é importante e valioso;
Cultura RW também é importante e valioso e irá florescer na Era Digital;
Depende em parte da lei para que a Cultura RW floresça;
Atitude atual da lei é destrutiva e auto-destrutivo - para valores muito mais importantes do que os lucros das indústrias culturais.
VIDEO – LAWRENCE LESSIG
Fonte: http://www.youtube.com/watch?v=JXwB9FlkNXA
Impacto das tecnologias digitais
Impacto da conexão em rede
CULTURA DIGITAL
NA SOCIEDADE
Fonte: http://alinerodrigues.webnode.com.br/news/cultura-digital/
Barateamento do computador pessoal
Barateamento do telefone celular
CULTURA DIGITAL
Fonte: http://cachorroluco.blogspot.com/2011/09/o-acesso-ao-conhecimento.html
ACESSO AO CONHECIMENTO
WEB 3.0
Personalização
Web semântica
CARACTERÍSTICAS
Fonte: http://ljandrade.wordpress.com/
Segundo Amit Agarwal
Perfil único na internet
PERSONALIZAÇÃO
Fonte: http://www.communityengine.com/understanding-web-3-0-aka-the-semantic-web/
Atualmente – pesquisas por palavras chaves
Web semântica – interpretação do contexto
WEB SEMÂNTICA
“A Web 3.0 é o lugar onde o computador está gerando as informações, ao invés dos seres humanos.” Por Conrad Wolfram
COMO SERÁ POSSÍVEL?
WEB SEMÂNTICA
AGENTES DE
SOFTWAREONTOLOGIAS METADADOS
CÓDIGOS PÁGINAS
WEB
Fonte: Grupo
Funcionamento segundo Tim Berners Lee
ADTS
Fonte: http://www.adts.com.br/
Fonte: http://www.monity.com.br/solucao.html
MONITYFo
nte
: h
ttp
://w
ww
.jun
iper.n
et/
us/
en
/
WEB 3.0 - VÍDEO
Fonte: http://www.youtube.com/watch?v=V5kabPVohGY
BIBLIOGRAFIAhttp://www1.folha.uol.com.br/folha/informatica/ult124u554576.shtml
http://computer.howstuffworks.com/web-30.htm
http://www.adts.com.br/
http://www.juniper.net/us/en/
http://www.monity.com.br/
http://culturadigital.br/o-programa/conceito-de-cultura-digital/
http://www.brasil.gov.br/sobre/cultura/cultura-brasileira/cultura-digital
http://www.casadaculturadigital.com.br/
http://www.youtube.com
http://www.jistem.fea.usp.br/index.php/jistem/article/download/8/6
http://wwwp.fc.unesp.br/~yonezawa/si-papel.pdf
HAX, A.C; WILDE II, L. The delta project: discovering new sources of profitability in a Networked Economy. Palgrave, New York, 2001.
The Future of the Internet and How to Stop It. Published March 30, 2008
Authored by Jonathan Zittrain
LESSIG, Lawrence. Remix, making art and Commerce Thrive in the hybrid Economy. The Penguin Press, 2008.
Recommended