Intelligence, Discovery, Science e Analytics: Transformando Dados em Ouro

Intelligence, Discovery, Science e Analytics: Transformando Dados em

Ouro

Mauricio C. Purificação

Consultor de Business Intelligence (BI), Data Discovery e Business Analytics,

palestrante, instrutor das suítes Pentaho, QlikView e Qlik Sense;

Líder Técnico do Projeto de BI do Hospital Cárdio Pulmonar da Bahia;

Mestrando em Engenharia de Sistemas e Produtos (IFBA);

MBA em Administração/Gestão de Negócios - Universidade Salvador (UNIFACS);

Bacharel em Ciência da Computação - Universidade Federal da Bahia (UFBA);

Pesquisador nas áreas de Business Intelligence, Business Analytics, Big Data,

Mineração de Dados, Inteligência Artificial e Modelos Preditivos.

http://lattes.cnpq.br/3312807554334758

Por Quê Analisar Dados?

"O sucesso das organizações depende das pessoas e da utilização inteligente da informação disponível"

Peter Drucker

Por Quê Analisar Dados?

A cultura de mensuração, monitoramento e análise de informações para embasar a tomada de decisões sempre

foi uma das grandes aliadas dos gestores.

Por Quê Analisar Dados?

Por Quê Analisar Dados?

Business Intelligence

“BI é o uso da informação que permite às organizações melhor decidir, medir, gerir e otimizar o desempenho para ganhar

eficiência e benefício financeiro.”

Instituto Gartner

Business Intelligence

BI é um processo. Existem técnicas, tecnologias e software para BI, mas BI é um processo que envolve métodos, técnicas,

tecnologias, pessoas, informações, fontes de informações, métricas, ferramentas, etc.

Business Intelligence

O objetivo do processo de BI é ajudar pessoas e organizações a encontrarem causas e não só apresentar informações, como

fazem sistemas gerenciais. A busca por causas passa por analisar dados, talvez grandes quantidades, à procura de padrões,

modelos ou repetições.

Business Intelligence

BI 1.0

BI 2.0

BI 3.0

Self-Service BI

O Self-service BI permite que os usuários de negócios (como executivos ou gestores) acessem visões a partir dos dados disponíveis sem a assistência de TI, ou uma equipe de analistas.

Dentro dessa definição, há duas formas de self-service BI:

Oferecer um software simples, relatórios padronizados e funções para manipular estes relatórios (Como um pivot).

Oferecer um software mais robusto onde os usuários são capazes de criar cenários hipotéticos

Uma Nova Realidade

Uma Nova Realidade

Volume de Dados no Mundo

Novos Padrões de Armazenamento de Dados

2009Redis Initial Release

2004 2006 2007 2008 2009 2011 2012 2013 2014

2007MongoDB Started,

Neo4J Initial Release

2004Google’s Map Reduce

PaperPublished

2012Google Spanner Paper

Published

1998

1998NoSQL coined

2006HadoopStarted

2008Apache Hbase,

Apache Cassandra

Big Data

“Big Data é como sexo na adolescência: todo mundo fala, ninguém realmente sabe como fazer, todo mundo pensa que todo mundo está

fazendo, então todo mundo diz que está fazendo.

Dan Ariely, Duke University

Big Data

Big Data são dados que excedem o armazenamento, o processamento e a capacidade dos sistemas convencionais:

Volume de dados muito grande

Dados são gerados rapidamente

Dados não se encaixam nas estruturas de arquiteturas de sistemas atuais

Além disso, para obter valor a partir desses dados, é preciso mudar a forma de analisá-los.

3 V’s do Big Data

Oportunidades?

Big Data Analytics

Big Data Analytics

Data Science

Data Science

BI * Data Science

BI * Data Science

BI * Data Science

BI * Data Science

Novas Arquiteturas

DW * Data Lake

Duvidas?

Contatos

mscesar@gmail.com

http://slideshare.net/mscesar