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

Tomada de decisão mais rápida e exata

Conversão de dados em informação

Utilização de caminho mais racional na administração

ESTRATÉGIA DE TIC

Tecnologia 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 TIC

Meados 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 PROJECT Arnoldo 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

Cliente Estratégia 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)

Cliente Fornecedor

Complementador Concorrente

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

Informação Conhecimento

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

Aprisionamento

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 cumulativo

Fonte: 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 conhecimento

Utilização de regras condicionais

A partir de um conjunto de valores decide SIM ou NÃO

Mais rápida e mais compreensível que redes neurais

Exemplo: Sair ou não de acordo com o tempo

Predicado objetivo:

Sair ou Não Sair

Sair Umidade

Chuvoso Nublado 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 de

dados

1960

“Qual foi meu

rendimento total nos

últimos cinco anos ?”

Computadores, Fitas,

discos

Retrospectiva,

Dados estáticos

como resposta

Acessos aos

dados

1980

“Qual foi meu

rendimento no Brasil no

último janeiro ?”

RDBMS,

SQL,

ODBC

Restropectiva,

dados dinâmicos a

nível de registos

como resposta

Data

warehousing

& suporte a

decisão

1990

“Qual foi meu

rendimento no Brasil no

último janeiro? Do sul

até o nordeste

Processamento analítico

on-line, banco de dados

multidimencionais, data

warehousing

Retrospectiva,

dados dinâmicos

em múltiplos níveis

como resposta

Data Mining

Atualmente

“Porque alguns produtos

são 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. A

empresa 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 Internet x 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 RW x 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 60

Tecnologia

para copiar

textos

Anos 70

Tecnologia para

gravar programas

de televisão

Ambas 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

SOFTWARE

ONTOLOGIAS 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

MONITY F

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en

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WEB 3.0 - VÍDEO

Fonte: http://www.youtube.com/watch?v=V5kabPVohGY

BIBLIOGRAFIA

http://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.