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

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"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

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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.