Como big data e business analytics podem mudar o rumo do seu ...
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Com o Big Data, o volume de dados produzidos e a diversidade de novas fontes de dados
que apareceram nos últimos anos, organizações de todo o mundo estão tendo que mudar
seus paradigmas em relação aos dados, e pensar em como usar essas informações para
gerar importantes insights nos negócios.
E essa mudança não será fácil: muitas empresas ainda colocam a maior parte dos seus
esforços na análise dos dados estruturados, e na utilização de ferramentas tradicionais de
business intelligence e data warehousing.
Mas um mundo novo de possibilidades está se revelando com o volume crescente de dados
não estruturados e semi estruturados, vindos especialmente de fontes como máquinas,
sensores, logs e mídias sociais. Um dos desafios das ferramentas tradicionais de business
intelligence é agregar essas outras fontes de dados, já que elas foram criadas para analisar
apenas dados estruturados. De qualquer maneira, business analytics desponta como uma
alternativa que complementa às soluções tradicionais, e gera novos insights para o negócio.
COMO BIG DATA E BUSINESS ANALYTICS PODEM
MUDAR O RUMO DO SEU NEGÓCIO
INTELIGÊNCIA OPERACIONAL
Soluções de Inteligência Operacional podem correlacionar e analisar dados de fontes
variadas em várias latências (desde o batch, até o tempo real), para revelar informações
importantes. Com isso, é possível reagir imeadiatamente.
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Inteligência Operacional é uma nova tecnologia para análise de dados que oferece visibilidade aos
processos de negócios, eventos e operações que estão acontecendo, em tempo real. Existem ferramentas
específicas que podem entender, analisar e organizar os dados de máquina, dados de sensores, streams de
eventos, e outros dados de streaming e big data.
Soluções de business analytics também podem correlacionar e analisar dados de fontes variadas em várias
latências (desde o batch, até o tempo real), para revelar informações importantes. Com isso, é possível
reagir imeadiatamente a uma ameaça, por exemplo,
enviar um alerta ao gestor responsável, atualizar um dashboard de negócios, oferecer um incentivo a um
cliente que está saindo, ajustar a operação das máquinas, ou prevenir fraudes.
CASOS DE USO
O principal ponto da Inteligência Operacional é o ganho de insights utilizando novas fontes de dados, o que
permite que oportunidades de negócios, ameaças organizacionais, ou problemas de performance sejam
detectados e endereçados o mais rápido possível.
Implementações bem-sucedidas de ferramentas de inteligência operacional para monitorar e analisar as
atividades do negócio, oferecendo a um número grande de usuários internos a visibilidade necessária para
identificar um problema ou uma oportunidade, ou para a tomada de decisão. Por exemplo:
Permitir que um e-commerce identifique que um
determinado produto tem ficado abandonado no carrinho. É
possível decidir, por exemplo, fazer uma promoção para
fomentar mais vendas daquele produto;
Criar um plano para aumento da capacidade de uma
operadora de telefonia à medida que são introduzidos novos
serviços de banda larga. Melhorar a experiência do
consumidor;
Identificar um padrão de comportamento do usuário nas
mídias sociais;
Identificar atividade fraudulenta em potencial em tempo real.
Prevenir a fraude e mitigar o impacto de forma proativa;
Identificar que a sua planta hidrelétrica tem capacidade
ociosa. Vender a capacidade ociosa nos períodos em que
estiver disponível;
Entender o comportamento do consumidor através de vários
canais - web, mobile e social.
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Análise em tempo real. A velocidade dos negócios continua
aumentando, e a rápida tomada de decisão, baseada em
dados novos praticamente se tornou uma vantagem
competitiva. A inteligência operacional permite a análise dos
dados não estruturados ou semi-estruturados em tempo real.
O PAPEL DA INTELIGÊNCIA OPERACIONAL EM BUSINESS ANALYTICS
Maior velocidade e agilidade. O crescimento do negócio é
sustentado diariamente pela rápida tomada de decisão, baseada em
informações recentes e o mais completas possíveis, com insights
provindos de crescentes volumes de dados, vindos de várias partes. E
isso é fato, independente se você quer reduzir o churn, ou evitar uma
fraude. A Inteligência Operacional permite insights a partir de outras
fontes, e habilita gestores a tomar decisões rápidas, baseadas em
Um complemento ao business intelligence e ao data
warehousing. Essas tecnologias mais tradicionais originalmente
surgiram para dar suporte à tomada de decisão nos negócios, com
o apoio de dados estruturados, e para trazer informações analíticas
apartir de séries históricas. A Inteligência Operacional
complementa essas tecnologias ao prover insights a partir de
dados não estruturados ou semi-estruturados em tempo real.
Visão completa das entidades e situações do negócio. Dados de
latências diferentes podem dizer muito sobre uma entidade de negócio,
como um cliente, uma transação, ou um processo. A Inteligência
Operacional permite correlacionar a análise em tempo real do big data,
com dados de máquina e dados históricos, para apresentar uma visão
completa.
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AS PRINCIPAIS HABILIDADES DA INTELIGÊNCIA OPERACIONAL
Uma das maneiras de pensar em Inteligência Operacional é a possibilidade de se combinar múltiplas
tecnologias que oferecem uma visibilidade única do negócio. Veja quais são as grandes habilidades desta
nova tecnologia:
1. Gestão de dados em tempo real. Capture e processe dados em
segundos ou milissegundos, a partir de fontes variadas, incluindo
streaming de dados, streaming de eventos, e filas de mensagens.
2.Análise avançada. Correlacione e anal ise eventos,
independentemente de sua origem ou latência, para descobrir
problemas ou oportunidades que precisam de atenção imediata.
3. Big Data e dados de máquina. Analise terabytes de dados
diariamente, e petabytes de dados históricos, desde dados
relacionais até dados gerados por pessoas.
4. Visibilidade do negócio. Tenha uma visão completa das
entidades do negócio, tanto a partir do tempo real, quanto a partir
de dados com latência.
INTELIGÊNCIA OPERACIONAL & DADOS DE MÁQUINA
A Inteligência Operacional está provocando uma série de mudanças na forma como capturamos e
analisamos dados de negócio. E é por isso que a empresas que confiam apenas em dados estruturados para
fazer business analytics estarão em desvantagem frente ao mercado.
Arquitetos de dados, analistas de negócios, desenvolvedores, e líderes em TI estão expandindo o escopo da
análise de dados para incorporar novas fontes de dados não estruturados e semi-estruturados,os dados de
máquina.
Dados de máquina são gerados por fontes diferentes na infraestrutura de TI, como aplicações,
equipamentos mobile, sensores, sites, servidores e bases estruturadas de dados. Toda organização gera
dados de máquina em enormes volumes, a uma velocidade alta de uma variedade de fontes –esse é o Big
Data. Dados de máquina contêm um registro definitivo de toda a atividade e comportamento dos
consumidores, usuários, produtos, serviços, transações, aplicações, redes e equipamentos. Muitas
organizações já utilizam dados de máquina para nortear suas decisões em TI. Mas alguns líderes de
mercado já utilizam os dados de máquina para novos insights de negócios, gerados em tempo real, sobre
áreas como Vendas, Marketing, Produtos, Operações, e Atendimento ao Cliente.
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O resultado? Insights de negócio, gerados em tempo real, a partir de dados de máquina, que geram
respostas para perguntas como: quais produtos são populares em determinada região? Como melhorar a
experiência do consumidor? Como diminuir as perdas em determinados processos logísticos?
O tratamento dessa quantidade de dados apenas é possível a partir do Big Data. Os DWs (DataWare House)
atuais não conseguem analisar dados de máquina, pois precisam normalizar os dados em uma estrutura
muito rígida. Para além disso, o Business Intelligence tradicional não oferece um modelo preditivo tão
abrangente quanto o Business Analytics, que permite a análise das informações de maneira muito mais rica,
em tempo real, e a geração de insights preditivos para o negócio.
PROOF & SPLUNK>
Arquitetos de dados podem utilizar as ferramentas Splunk para expandir o escopo dos
dados que utilizam em suas análises. Desenvolvedores podem usar os SDKs e APIs para
acessar os dados e torná-los disponíveis.
SPLUNK: INSIGHTS PARA O NEGÓCIO A PARTIR DE DADOS DE
MÁQUINA
O Splunk Enterprise é a plataforma para análise dos dados de
máquina. É a forma mais fácil, simples e resiliente de coletar,
armazenar e segurar um volume massivo de dados gerados
por todos os sistemas e infraestrutura em TI. As ferramentas
da Splunk permitem às empresas reunir e indexar todos os
tipos de dados gerados por máquinas, em tempo real, de
qualquer fonte ou formato, e armazenadas em qualquer lugar.
O software da Splunk transforma dados de máquina em
Inteligência Operacional em tempo real, para oferecer novos
insights de negócio.
BUSINESS ANALYTICS
O Business Intelligence tradicional não oferece um modelo preditivo tão abrangente quanto
o Business Analytics, que permite a análise das informações de maneira muito mais rica, em
tempo real, e a geração de insights preditivos para o negócio.
UMA NOVA CLASSE DE DADOS PARA BUSINESS ANALYTICS
Com o Splunk Enterprise, você pode ir além do data warehouse para incluir os dados de máquina como
uma nova e importante fonte de insights para o negócio. O Splunk Enterprise permite:
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Analisar e correlacionar dados de máquina para identificar padrões, desvios e tendências;
Criar dashboards customizados de forma rápida e compartilhar com usuários de
diferentes cargos dentro da organização;
Visualizar os dados no desktop, tablet ou smartphone.
PROOF, LÍDER EM SPLUNK NA AMÉRICA LATINA
A PROOF, em parceria com a Splunk, reconhecida no Quadrante Mágico do Gartner como líder em Business
Analytics, oferece ao mercado um portfólio completo de serviços em Business Analytics e Big Data, tais
como:
Analytics as a Service: Uma funcionalidade da computação sob
demanda da nuvem, com a democratização da informação trazida
pelo Big Data, para gerar uma análise estratégica das informações,
em tempo real;
Analytics Insights: Faça análise em tempo real dos dados,
correlacionando fontes de informação diferentes, com o objetivo
de analisar e prever cenários a partir da análise de dados não
estruturados, semiestruturados, ou estruturados;
Business Strategy: Muitas empresas já possuem ferramentas de business intelligence e data warehouses.
As soluções da Splunk complementam essas tecnologias oferecendo a seus usuários novos insights de
negócio a partir de dados de máquina. Arquitetos de dados podem utilizar as ferramentas Splunk para
expandir o escopo dos dados que utilizam em suas análises. Desenvolvedores podem usar os SDKs e APIs
para acessar os dados e tornálos disponíveis. Analistas de negócio podem utilizar a interface intuitiva da
Splunk para criar strings de busca, dashboards, e fazer análises mais aprofundadas.
Fraudes: Conte com as soluções da Splunk e a inteligência em Segurança da PROOF para realizar detecção
e investigação de fraudes, análises e geração de relatórios, integração com outros sistemas antifraude,
entre outras funcionalidades.
Matriz
Rio de Janeiro - RJ
R. Sete de Setembro, 99 - 14º andar
Centro | CEP: 20050-005
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EFETIVA DE BUSINESS ANALYTICS NA SUA EMPRESA
PROOF,MAIOR PARCEIRO SPLUNK> DA AMÉRICA LATINA