Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva (parte II) Ponto II.2 1.
Transcript of Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva (parte II) Ponto II.2 1.
Métodos e Técnicas de Inteligência Métodos e Técnicas de Inteligência Competitiva (parte II)Competitiva (parte II)
Ponto II.2Ponto II.2
1
2
Bibliografia
• Tarapanoff, Kira. Inteligência organizacional e competitiva. (2001) p. 164-278.
3
ConteúdoConteúdo
• Fatores Críticos de Sucesso
• Balanced Scorecard
• Benchmarking
• KDD e Data Mining
Fatores Críticos de Sucesso
• Ferramenta importante em ambientes em sérias transformações.
• Permite às empresas focalizarem estrategicamente focalizarem suas ações e monitorarem as tendências e os sinais de mudança do ambiente social e produtivo em que atuam.
Fatores Críticos de Sucesso
• O método dos fatores críticos de sucesso tem por objetivo geral identificar as características, condições ou variáveis que devem ser devidamente monitoradas pela organização para que ela fique bem posicionada em seu ambiente de competição.
O que são Fatores Críticos de Sucesso?
• Variáveis cujo gerenciamento poderá afetar significativamente a posição competitiva de uma empresa.
• São aquelas poucas áreas, para qualquer negócio, nas quais os resultados, se satisfatórios, irão assegurar um desempenho competitivo e de sucesso para a organização.
• São aquelas características, condições ou variáveis que, quando devidamente gerenciadas, podem ter um impacto significativo sobre o sucesso de uma empresa.
Características dos fatores críticos de sucesso
Natureza hierárquica
Alguns se relacionam ao ramo de negócio como um todo, outros são específicos de uma empresa, outros se referem à determinadas unidades de negócios da empresa/organização.
Características dos fatores críticos de sucesso
•Arborescência
– Um fator crítico de sucesso pode ser desdobrado em diversas ramificações, segundo a sua importância.
– O desdobramento dos fatores críticos em árvores de pertinência permite reconhecer a importância relativa de cada ramificação da árvores e identificar melhor as necessidades de informação por processo-chave, por área funcional, projeto ou indivíduo.
Características dos fatores críticos de sucesso
• Caráter dinâmico
– Em função das freqüentes mudanças no ambiente de atuação das organizações, estas deverão rever sistematicamente o conjunto de fatores críticos que monitoram e administram.
Cinco níveis para identificar os fatores críticos de sucesso
1. Indústria ou ramo de negócio2. Estratégia e comportamento
competitivo3. Fatores-chave do ambiente externo4. Fatores temporais5. Posição gerencial
Exemplos de fatores críticos de sucesso
Indústria automobilística
1. Estilo do veículo2. Economia de combustível3. Atendimento à legislação ambiental4. Rede de distribuição eficiente5. Rígido controle sobre os custos de
produção
Exemplos de fatores críticos de sucesso
Área de informática
1. Capacidade de inovação2. Qualidade nas vendas e na literatura
do usuário3. Facilidade de uso dos produtos
Exemplos de fatores críticos de sucesso
Indústria de alimentos
1. Eficácia na propaganda2. Eficácia na distribuição dos produtos3. Capacidade de inovação de produtos
Exemplos de fatores críticos de sucesso
Empresas de treinamento
1. Instrutores de competência2. Qualidade e tamanho da mala direta3. Identificação de temas atuais e
relevantes4. Imagem reconhecida no mercado
Exemplos de fatores críticos de sucesso
Empresas de alta tecnologia
1. Capacidade gerencial para atuar em ambiente competitivo.
2. Capacidade de inovação3. Marketing tecnológico.4. Integração com a comunidade
científica e tecnológica.
Descrição do método
Primeira etapa
1. Entrevistas individuais com os executivos para relacionar os objetivos da empresa e discutir os fatores críticos de sucesso com cada um.
2. Verificar as inter-relações entre os fatores críticos de sucesso e os objetivos relacionados.
3. Os resultados da matriz permite combinar, eliminar ou até mesmo identificar novos fatores críticos.
Descrição do método
Segunda etapa
1. Análise dos resultados de todas as entrevistas e formulação de um proposta consolidada
• Nesta etapa os executivos voltam a discutir sobre os fatores críticos de sucesso, quando buscam consenso.
Descrição do método
Oito técnicas para identificação dos FCS
1. Análise ambiental2. Análise da estrutura da indústria (5 forças de
Porter)3. Consulta a especialistas (indústria/negócio)4. Análise da concorrência5. Análise da empresa líder no segmento industrial6. Avaliação da empresa7. Fatores temporais/intuitivos (específicos da
empresa)8. Análise dos dados da base PIMS (Profit Impact of
Market Strategy).
Descrição do método
Análise ambiental
Permite identificar as forças econômicas, políticas e sociais que estão impactando ou irão impactar o desempenho do segmento industrial ou da empresa. Trata-se de uma análise em nível macro.
Esta técnica pode ser especialmente útil para análise de empresas, cuja sobrevivência esteja fora do controle do ambiente competitivo em que atuam.
Descrição do método
Análise da estrutura da indústria
Baseia-se no modelo de Porter para analisar a estrutura da indústria ou ramo de negócio segundo cinco forçar competitivas:
- ameaça de novos entrantes- ameaça de produtos substitutos- intensidade de competição ou padrão de
concorrência- poder de barganha dos clientes- poder de barganha dos fornecedores
Descrição do método
Análise da estrutura da indústria
Quatro dimensões de monitoração das questões do ramo de negócios no macroambiente
- concorrencial- comercial (clientes e fornecedores)- tecnológica (estado-da-arte da tecnologia)- do macroambiente (aspectos legais,
políticos, culturais e do meio ambienteque impactam diretamente o negócio)
22
O PROCESSO
DE BENCHMARKING
23
POR QUE PRATICAR “BENCHMARKING”
VOCÊ SABE COMO ESTÁ SEU DESEMPENHO
QUANDO COMPARADO COM O DOS OUTROS?
VOCÊ QUER SAIR DA “CEGUEIRA EMPRESARIAL”
E ENTENDER AS PERSPECTIVAS DE SEU NEGÓCIO?
VOCÊ PODE ESTAR TENDO MUITO SUCESSO, MAS
VOCÊ TEM CERTEZA QUE NÃO PODERIA SER MELHOR?
24
É UM PROCESSO QUE NOS AJUDA A AVALIAR ONDE ESTAMOS EM RELAÇÃO AOS OUTROS E A MELHORAR.
É UM MEIO PARA IDENTIFICAR AS MELHORES
PRÁTICAS DO MERCADO, ESTEJAM ONDE ESTIVEREM,
E DE IMPLEMENTAR AS MUDANÇAS CERTAS EM
NOSSA EMPRESA, NOS LOCAIS AONDE AQUELAS
PRÁTICAS SÃO OU PODEM SER UTILIZADAS.
É UM PROCESSO REPETITIVO DE MELHORIA CONTÍNUA QUE MANTÉM A EMPRESA COMPETITIVA.
O QUE É “BENCHMARKING”?
25
É UM PROCESSO DE MEDIÇÃO SISTEMÁTICA E DE COMPARAÇÃO CONTÍNUA DAS ESTRATÉGIAS, DOS PRODUTOS, DOS PROCESSOS E DOS RESULTADOS DE UMA ORGANIZAÇÃO COM AS MELHORES EMPRESAS DO MUNDO,PARA OBTER INFORMAÇÕES QUE INDICARÃO PARA A ORGANIZAÇÃO QUAIS AÇÕES DEVE IMPLEMENTAR PARA MELHORAR SEU DESEMPENHO TORNANDO-SE MAIS COMPETITIVA.
O QUE É “BENCHMARKING”?
26
PLANEJAR
A P
C D
ADAPTAR, CRIAR
E
IMPLEMENTAR DESCOBERTAS
PLANEJAR O PROCESSO DE
BENCHMARKING
ANALISAR AS INFORMAÇÕES
COMPARATIVAS
CONDUZIR A PESQUISA DE
INFORMAÇÕES
O PROCESSO DE FAZER BENCHMARKING
AGIR
CHECAR FAZER
27
FAZER “BENCHMARKING” DO QUE?
1. BENCHMARKING DE NOSSOS PRODUTOS – ENGENHARIA REVERSA
2. BENCHMARKING COMPETITIVO DE NOSSAS ESTRATÉGIAS COM AS DOS CONCORRENTES
3. BENCHMARKING DE UM PROCESSO ESPECÍFICO
4. BENCHMARKING DE UMA FUNÇÃO
5. BENCHMARKING DE NOSSOS RESULTADOS
6. BENCHMARKING GLOBAL EM RELAÇÃO AOS REFERENCIAIS INTERNACIONAIS
28
COM QUEM FAZER “BENCHMARKING”?
1. COMPETIDORES DIRETOS
2. EMPRESAS DE OUTROS SETORES
3. ASSOCIAÇÕES DE CLASSE
4. FORNECEDORES E CLIENTES
5. EMPRESAS CLASSE MUNDIAL (PNQ, ETC)
6. GRUPOS DE BENCHMARKING
29
1. UNIFORMIZAMOS A AÇÃO DENTRO DA EMPRESA
2. GANHAMOS TEMPO E CLAREZA, FACILITAMOS A COMPREENSÃO DE TODOS
3. MELHORAMOS A COMUNICAÇÃO, ANTES, DURANTE E DEPOIS
4. IDENTIFICAMOS OS INDICADORES ADEQUADOS
5. SIMPLIFICAMOS O TREINAMENTO
6. CONSTATAMOS SE SOMOS CAPAZES DE FAZER BENCHMARKING
OLHANDO PARA O PRÓPRIO UMBIGO
30
AS PRÁTICAS DE BENCHMARKINGNAS GANHADORAS DO PNQ
PRÊMIO NACIONAL DA QUALIDADE
31
AS EMPRESAS PREMIADAS COM O PNQCONSIDERADAS “CLASSE MUNDIAL”
• 2002 – GERDAU AFP• 2002 – POLITENO• 2002 – STA CASA
PORTO ALEGRE• 2001 – BAHIA SUL
CELULOSE• 2000 – SERASA• 1999 – CETREL• 1999 – CATERPILLAR• 1998 – SIEMENS
• 1997 – WEG• 1997 – COPESUL • 1997 – CITIBANK
(CORPORATE)• 1996 – ALCOA POÇOS
CALDAS• 1995 – SERASA• 1994 – CITIBANK
(CONSUMER)• 1993 – XEROX• 1992 – IBM SUMARÉ
32
OUTPUT, RESULTADOSFATORES DE SUCESSO
N
Ó
S
E
L
E
S
PROCESSOS, PRÁTICAS, MÉTODOS
ANÁLISE
1. BENCHMARKING DE QUE?
2. QUEM/QUAL É O MELHOR?
3. COMO NÓS
FAZEMOS?
4. COMO ELES FAZEM?
COLETA DE
DADOS
O PROCESSO DE BENCHMARKING DA XEROX
FONTE: RELATÓRIO DE GESTÃO PNQ DA XEROX
33
1. IDENTIFIQUE O QUE SERÁ OBJETO DE BENCHMARKING EM ALINHAMENTO COM AS NECESSIDADES DO NEGÓCIO.
2. DECIDA QUEM SERÃO SEUS PARCEIROS E CONQUISTE COMPROMETIMENTO
3. DECIDA QUAL SERÁ SEU TIME DE TRABALHO
4. TREINE SUA EQUIPE E SEUS PARCEIROS, SE NECESSÁRIO
5. IDENTIFIQUE AS INFORMAÇÕES NECESSÁRIAS, OS MÉTODOS DE COLETA,
PROCESSAMENTO, DIVULGAÇÃO E USO PARA A MELHORIA
6. TESTE SEU PROCESSO (FLUXOGRAMA, INDICADORES, RESULTADOS)
7. COLETE AS INFORMAÇÕES DOS PARCEIROS E DE BENCHMARKS
8. FAÇA UMA ANÁLISE COMPARATIVA E IDENTIFIQUE AS MELHORES PRÁTICAS
9. IMPLEMENTE AS MUDANÇAS PARA MELHOR E REINICIE AS MEDIÇÕES
10. AVALIE SEU PROCESSO DE FAZER BENCHMARKING, MELHORE E RECOMECE.
BENCHMARKING EM 10 GRANDES PASSOS
34
CÓDIGO BRASILEIRO DE ÉTICA E CONDUTA PARA A PRÁTICA DO BENCHMARKING
1. PRINCÍPIOS DA LEGALIDADE
2. PRINCÍPIOS DO INTERCÂMBIO
3. PRINCÍPIOS DA CONFIDENCIALIDADE
4. PRINCÍPIOS DO USO
5. PRINCÍPIOS DO CONTATO EM BENCHMARKING
6. PRINCÍPIOS DO CONTATO COM TERCEIROS
7. PRINCÍPIOS DA PREPARAÇÃO
8. PRINCÍPIOS DO PLENO CUMPRIMENTO
9. PRINCÍPIOS DO ENTENDIMENTO E AÇÃO
10. PRINCÍPIOS DO RELACIONAMENTO
35
Balanced Scorecard
BSC
36
Retorno doRetorno doInvestimentoInvestimento VendasVendas ProdutividadeProdutividade
PreçoPreço
QualidadeQualidade
TempoTempo
FunçõesFunções
ImagemImagem
RelaçõesRelações
Marca Vender EntregarServiçoCliente
Core/StaffCompetências
Core/StaffCompetências
TecnologiaInfra-estrutura
TecnologiaInfra-estrutura
Clima p/Ação
Clima p/Ação
Modelo econômicodo negócio
Proposta de Valorpor segmento de
Mercado
Cadeia de Valor
Mudança Crítica ouHabilitadores de valor
Modelo econômicodo negócio
Proposta de Valorpor segmento de
Mercado
Cadeia de Valor
Mudança Crítica ouHabilitadores de valor
Entendendo os blocos básicos da estratégia
37
A execução da estratégia
“ Menos de 10% das estratégias efetivamente formuladas são
efetivamente executadas”
Fonte: Fortune
“ Menos de 10% das estratégias efetivamente formuladas são
efetivamente executadas”
Fonte: Fortune
38
O Balanced Scorecard como uma estratégia para ação
BalancedBalanced
ScorecardScorecard
Comunicação e IntegrandoComunicação e IntegrandoComunicação e educaçãoComunicação e educação
Definindo ObjetivosDefinindo ObjetivosIntegrando a premiação à Integrando a premiação à medidas de performancemedidas de performance
Clarificar e Traduzir Clarificar e Traduzir Visão e a EstratégiaVisão e a EstratégiaClarificando a visãoClarificando a visãoObtendo o consensoObtendo o consenso
Feedback da Estratégia e AprendizagemFeedback da Estratégia e AprendizagemCompartilhando a VisãoCompartilhando a Visão
Provendo Informações sobre a estratégiaProvendo Informações sobre a estratégiaFacilitando o processo de revisão da Facilitando o processo de revisão da
estratégiaestratégia
Planejamento e ObjetivosPlanejamento e ObjetivosAlinhando iniciativas Alinhando iniciativas
estratégicasestratégicasAlocando os recursosAlocando os recursosEstabelecendo prazosEstabelecendo prazos
39
BSC: Uma ferramenta de gestão da performance empresarial
EPM envolve as medições e análises dos IndicadoresChaves de Performance (KPIs) para planejar e gerenciaros processos de negócio e a estratégia da empresa.
EPM: ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENTEPM: ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT
40
Por quê o negócio precisa de um Balanced Scorecard ?
Por que não continuar usando só as medidas financeiras?Um exemplo:
Larry Brady, Presidente da FMC:
“Como uma empresa altamente diversificada, … a medição do retorno
do capital investido (ROCE) foi muito importante para nós. No final de cada ano nós premiávamos os diretores das unidades que atingiam as metas financeiras.Nós fizemos isso nos últimos 20 anos com sucesso. Mas estava ficando pouco claro para nós onde crescer e como se preparar para o futuro. Nós tínhamos um alto retorno do investimento mas pouco potencial para continuar crescendo. E os nossos relatórios financeiros não eram claros sobre os progressos de nossa estratégia de médio e longo prazo.”
41
BSC – Balanced Scorecard
O nome deste processo deriva de uma nova visão “balanced” de
métricas de performance. Formaliza o processo de mensuração
permitindo os gerentes de toda a organização trabalhar com os
mesmos objetivos e processos.
Adoção de indicadores da futura performance, segmentadas em
quatro categorias: Financeira, Clientes, Processos, Aprendizagem e
Crescimento.
42
BSC – Balanced Scorecard
Cinco medidas financeiras, como taxa de utilização dos ativos, vendas por funcionário e retorno do capital empregado (ROCE);
Cinco medidas sobre clientes, como satisfação, participação no cliente e taxa de retenção;
Oito a dez medidas internas, % de vendas de novos produtos; introdução novos produtos vs. concorrência e “time to market” da nova geração de produtos; e
Cinco medidas para crescimento e aprendizagem, como Satisfação de funcionários, % de saída de pessoas-chave e, % de processos realizados excepcionalmente.
43
Aumento e mixAumento e mixde receitasde receitas
• Ferramentas: EVA, ABC, Dupont
Melhoria dos custosMelhoria dos custose produtividadee produtividade
Incremento naIncremento nautilização dos ativosutilização dos ativos
Benefícios Benefícios esperados esperados
Perspectiva Financeira
Redução dos riscos:Redução dos riscos:liquidez, crédito liquidez, crédito e concentraçãoe concentração
44
• Receita operacional
• Retorno sobre o capital empregado, Retorno sobre os ativos
• Valor agregado econômico (lucro operacional pós-tributação menos custo de capital)
• Crescimento de vendas, Crescimento de receita
• Percentual de receita decorrente de novos produtos e serviços
• Lucratividade por produto / serviço / cliente
• Receita por funcionário
• Despesas de vendas, gerais e administrativas como percentual do total de custos ou receitas.
Indicadores vinculados à área financeira
45
Participação de Participação de mercadomercado
• Ferramentas: Segmentação mercado, segmentação clientes, pesquisas e matriz produtos x clientes,
Captação de novosCaptação de novos clientes, retençãoclientes, retenção
e satisfação e satisfação
Rentabilidade Rentabilidade proporcionadaproporcionadapelos clientespelos clientes
Benefícios Benefícios esperadosesperados
Perspectiva Cliente
Ambiente: Ambiente: análise dos análise dos
competidorescompetidores
46
Índice de Reclamações dos clientes
Grau de insatisfação dos clientes com a empresa
Duração do relacionamento com os clientes
Atividades de consultoria ao cliente
Crosselling
Chamadas a clientes
Contatos eletrônicos com o cliente
Novas vendas
Duração média do relacionamento sobre a vida média do
produto
Indicadores vinculados ao Cliente
47
% de fornecedores com certificação ISO
Vendas geradas por parceiros
% de novos produtos desenvolvidos com parceiros
Avaliar mix da base de clientes e sua composição
Quedas de preço
Esforço de venda em novos clientes
Satisfação da rede de distribuição
Canal de distribuição, produtividade e qualidade
Compromissos não cumpridos
Taxa de queixas dos Cliente
Indicadores vinculados ao Cliente
48
Análise da inter-Análise da inter-relação com relação com
departamentosdepartamentos
• Ferramentas: Análise de processos, racionalização, automação, pesquisa de qualidade
Processo de identifi-Processo de identifi-cação necessidadescação necessidadesdos clientes e servi-dos clientes e servi-
ços pós vendasços pós vendas
Processo de Processo de inovação e novosinovação e novos
produtosprodutos
Benefícios Benefícios esperadosesperados
Processo Processo dede
operaçõesoperações
Perspectiva Processos Internos
49
Desvio do tempo de entrega.
Tempos dos Ciclos / Processo
Tempo médio de resposta
Chamadas interrompidas
Tempo médio para solução de problemas
Capacidade total de produção sobre a capacidade interna
utilizada
Produtividade real vs projetada
Custo da Qualidade sobre custo total
Utilização da capacidade de produção
Indicadores vinculados ao Processo
50
Investimento em TI (sistemas e automação) sobre vendas
Custo do Capital
Taxa de não-conformidade
% do tempo investido em padronizar as operações
Número de pagamentos automatizados
Disponibilidade de sistemas para gestão comercial
Número de informações estratégicas não confiáveis
Indicadores vinculados ao Processo
51
Avaliação da Avaliação da capacidadecapacidade
dos funcionáriosdos funcionários
• Ferramentas: Inventário de competências, gap analisys, treinamento, valores organização, cultura organizacional, estrutura
Capacidade dosCapacidade dos Sistemas de Sistemas de InformaçãoInformação
Motivação e Motivação e alinhamento com alinhamento com
as estratégiasas estratégias
Benefícios Benefícios esperadosesperados
EmpowermentEmpowerment
Perspectiva Aprendizagem e Crescimento
52
Vendas geradas por novos clientes sobre o total das vendas
% das vendas geradas por novos produtos
Orçamento de Pesquisa e Desenvolvimento
Taxa de êxito de projetos de desenvolvimento de novos
produtos
Grau de customização de produtos
Número de horas em desenvolvimento de TI
Funcionários com Graduação
Índice de Motivação
Índice de Liderança
Indicadores vinculados a Crescimento e Aprendizagem
53
Promoções Internas
Níveis de Aprovação de Gastos
Numero de Funcionários
Número de funcionários temporários sobre o total
Índice de medição de sistemas de apoio a decisão
Índice de Empowerment
Numero de dias de treinamento
Clima Organizacional
Investimento em criatividade e aprendizagem
Disponibilidade de Informações
Indicadores vinculados a Crescimento e Aprendizagem
54
ROCEROCE
LealdadeLealdadeClientesClientes
Entregas Entregas corretascorretas
ProcessoProcessoProduçãoProdução
Processo Processo QualidadeQualidade
PerfilPerfilFuncionáriosFuncionários
Finanças
Cliente
Processos de Negócios
Crescimento e Aprendizagem
55
Construindo o BSC: respondendo as quatro perguntas chave
Visãoe
Estratégia
Obj
etiv
osM
edid
asM
etas
Inic
iativ
as
Finanças“Para ter sucesso financeiro, qual a nossa imagem para os nossos acionistas?”
Processos de Negócio“Para satisfazer nossos acionistas e clientes,que processos faremos melhor?”
Clientes“Para cumprir nossa visão, qual a nossa imagem para os nossos clientes?”
Crescimento e Aprendizagem“Para cumprir nossa visão, quais as competências necessárias?”
Obj
etiv
osM
edid
asM
etas
Inic
iativ
as
Obj
etiv
osM
edid
asM
etas
Inic
iativ
as
Obj
etiv
osM
edid
asM
etas
Inic
iativ
as
Descoberta de Conhecimento em Bases de Dadose Mineração de Dados
Eduardo Massao Arakaki([email protected])
Marcela Fontes Lima Guerra([email protected])
Roteiro Motivação Exemplo preliminar Conceitos básicos Processo de kdd Métodos de mineração de dados Técnicas Exemplos Referências
Motivação
A informatização dos meios produtivos permitiu a geração de grandes volumes de dados:– Transações eletrônicas;– Novos equipamentos científicos e industriais
para observação e controle;– Dispositivos de armazenamento em massa;
Aproveitamento da informação permite ganho de competitividade: “conhecimento é poder (e poder = $$!)”
Motivação
Motivação
Os recursos de análise de dados tradicionais são inviáveis para acompanhar esta evolução
“Morrendo de sede por conhecimento em um oceano de dados”
Motivação
Motivação
Solução: – ferramentas de automatização das tarefas
repetitivas e sistemática de análise de dados– ferramentas de auxílio para as tarefas
cognitivas da análise– integração das ferramentas em sistemas
apoiando o processo completo de descoberta de conhecimento para tomada de decisão
Motivação
Exemplo Preliminar
Um problema do mundo dos negócios: entender o perfil dos clientes– desenvolvimento de novos produtos;– controle de estoque em postos de
distribuição;– propaganda mal direcionada gera maiores
gastos e desestimula o possível interessado a procurar as ofertas adequadas;
Quais são meus clientes típicos?
Exemplo
Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (KDD)
“O processo não trivial de extração de informações implícitas, anteriormente desconhecidas, e potencialmente úteis de uma fonte de dados”;
“Torture os dados até eles confessarem”; O que é um padrão interessante ?
Conceitos
KDD x Data Mining
Mineração de dados é o passo do processo de KDD que produz um conjunto de padrões sob um custo computacional aceitável;
KDD utiliza algoritmos de data mining para extrair padrões classificados como “conhecimento”. Incorpora também tarefas como escolha do algoritmo adequado, processamento e amostragem de dados e interpretação de resultados;
Conceitos
Etapas do Processo
Seleção Pré-processamento Transformação Data mining (aprendizagem) Interpretação e Avaliação
Processo
Processo mínimo de descoberta do conhecimento
Compreensão do domínio e dos objetivos da tarefa;Criação do conjunto de dados envolvendo as variáveis necessárias;
Processo
66
Seleção de Dados
Selecionar ou segmentar dados de acordo com critérios definidos:
• Ex.: Todas as pessoas que são proprietárias de carros é um subconjunto de dados determinado.
Processo
Processo mínimo
Operações como identificação de ruídos, outliers, como tratar falta de dados em alguns campos, etc.
Processo
68
Pré-Processamento
Estágio de limpeza dos dados, onde informações julgadas desnecessárias são removidas.
Reconfiguração dos dados para assegurar formatos consistentes (identificação)
– Ex. : sexo = “F” ou “M”
sexo = “M” ou “H”
Processo
Processo mínimo
Redução de dimensionalidade, combinação de atributos;
Processo
70
Transformação
Transformam-se os dados em formatos utilizáveis. Esta depende da técnica data mining usada.
Disponibilizar os dados de maneira usável e navegável.
Processo
Processo mínimo
Escolha e execução do algoritmo de aprendizagem de acordo com a tarefa a ser cumprida
Processo
72
Data Mining
É a verdadeira extração dos padrões de comportamento dos dados (exemplos)
Processo
Processo mínimo
Interpretação dos resultados, com possível retorno aos passos anteriores;
ProcessoConsolidação: incorporação e documentação do conhecimento e comunicação aos interessados;
74
Interpretação e Avaliação
Identificado os padrões pelo sistema, estes são interpretados em conhecimentos, os quais darão suporte a tomada de decisões humanas
Processo
Métodos de mineração de dados
Métodos de mineração de dados normalmente são extensões ou combinações de uns poucos métodos fundamentais;
Porém, não é viável a criação de um único método universal: cada algoritmo possui sua própria tendência indutiva;
Métodos
Tarefas básicas
Previsão– Cálculo de variáveis de interesse a partir dos
valores de um conjunto de variáveis de explicação;
– É comumente visada em aprendizado de máquina/estatística;
– Exemplos: classificação e regressão;
Métodos
Tarefas básicas
Descrição– Reportar relações entre as variáveis do
modelo de forma simétrica;– À princípio, está mais relacionada ao
processo de KDD;– Exemplos: agrupamento, sumarização
(incluindo sumário de textos), dependências, análise de desvio;
Métodos
Exemplo de previsão (I) Um hiperplano paralelo de
separação: pode ser interpretado diretamente como uma regra:– se a renda é menor que t,
então o crédito não deve ser liberado
Exemplo: – árvores de decisão;– indução de regras
renda
déb
ito
xx
xx
x
x
x
o
oo
oo
o
o
o
o
t
sem crédito
o
o: exemplo aceitox: exemplo recusado
Análise de crédito
Métodos
Exemplo de previsão (II)
Hiperplano oblíquo: melhor separação:
Exemplos: – regressão linear;
– perceptron;
Análise de crédito
renda
déb
ito
xx
xx
x
x
x
o
oo
oo
o
o
o
o
t
sem crédito
o
o: exemplo aceitox: exemplo recusado
Métodos
Exemplo de previsão (III)
Superfície não linear: melhor poder de classificação, pior interpretação;
Exemplos: – perceptrons
multicamadas;
– regressão não-linear;
Análise de crédito
renda
déb
ito
xx
xx
x
x
x
o
oo
oo
o
o
o
o
t
sem crédito
o
o: exemplo aceitox: exemplo recusado
Métodos
Exemplo de previsão (IV)
Métodos baseado em exemplos;
Exemplos:– k-vizinhos mais
próximos;
– raciocínio baseado em casos;
Análise de crédito
renda
déb
ito
xx
xx
x
x
x
o
oo
oo
o
o
o
o
t
sem crédito
o
o: exemplo aceitox: exemplo recusado
Métodos
Exemplo de descrição (I)
Agrupamento Exemplo:
– vector quantization;
renda
déb
ito
++
++
+
+
+
+
++
++
+
+
+
+
t
+
+: exemplo
Análise de crédito
Métodos
Exemplo de descrição (II)
Regras de associação– “98% dos consumidores que adquiriram
pneus e acessórios de automóveis também se interessaram por serviços automotivos”;
– descoberta simétrica de relações, ao contrário de métodos de classificação
qualquer atributo pode ser uma classe ou um atributo de discriminação;
Métodos
84
Exemplos
Áreas de aplicações potenciais:– Vendas e Marketing
• Identificar padrões de comportamento de consumidores
• Associar comportamentos à características demográficas de consumidores
• Campanhas de marketing direto (mailing campaigns)
• Identificar consumidores “leais”
Exemplos
85
Exemplos
Áreas de aplicações potenciais:– Bancos
• Identificar padrões de fraudes (cartões de crédito)
• Identificar características de correntistas • Mercado Financeiro ($$$)
Exemplos
86
Exemplos
Áreas de aplicações potenciais– Médica
• Comportamento de pacientes• Identificar terapias de sucessos para diferentes
tratamentos• Fraudes em planos de saúdes• Comportamento de usuários de planos de saúde
Exemplos
87
Introdução
Exemplo (1) - Fraldas e cervejas– O que as cervejas tem a ver com as fraldas ?
– homens casados, entre 25 e 30 anos;
– compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras à tarde no caminho do trabalho para casa;
– Wal-Mart otimizou às gôndolas nos pontos de vendas, colocando as fraldas ao lado das cervejas;
– Resultado: o consumo cresceu 30% .
88
Exemplos
Exemplo (2) - Lojas Brasileiras (Info 03/98)– Aplicou 1 milhão de dólares em técnicas de
data mining – Reduziu de 51000 produtos para 14000
produtos oferecidos em suas lojas.– Exemplo de anomalias detectadas:
–Roupas de inverno e guarda chuvas encalhadas no nordeste
–Batedeiras 110v a venda em SC onde a corrente elétrica é 220v
Exemplos
89
Exemplos
Exemplo (3) - Bank of America (Info
03/98)– Selecionou entre seus 36 milhões de clientes
• Aqueles com menor risco de dar calotes • Tinham filhos com idades entre 18 e 21 anos• Resultado em três anos o banco lucrou 30
milhões de dólares com a carteira de empréstimos.
Exemplos
90
Exemplos
Empresas de software para Data mining:– SAS http://www.sas.com
– Information Havesting http://www.convex.com
– Red Brick http://www.redbrick.com
– Oracle http://www.oracle.com
– Sybase http://www.sybase.com
– Informix http://www.informix.com
– IBM http://www.ibm.com
Exemplos
91
Conclusões
• Data mining é um processo que permite compreender
o comportamento dos dados.
• Data mining analisa os dados usando técnicas de
aprendizagem para encontrar padrões e
regulariedades nestes conjuntos de dados.
• É um problema pluridisciplinar, envolve Inteligência
Artificial, Estatística, Computação Gráfica, Banco de
Dados.
• Pode ser bem aplicado em diversas áreas de negócios
Conclusões
92
Referências– Fayyad et al. (1996). Advances in knowledge discovery and data mining,
AAAI Press/MIT Press.– Holsheimer, M. & Siebes, A.P.J.M. Data Mining: The Search for
Knowledge in Databases, 1994.– http://www-pcc.qub.ac.uk/tec/courses/datamining– http://www.rio.com.br/~extended– http://www.datamining.com– http://www.santafe.edu/~kurt– http://www.datamation.com– http://www-dse.doc.ic.ac.uk/~kd– http://www.cs.bham.ac.uk/~anp– http://www.dbms.com– http://www.infolink.com.br/~mpolito/mining/mining.html – http://www.lci.ufrj.br/~labbd/semins/grupo1
Referências