Sistemas de Informações #AD290

Aula 16: Business Intelligence e Analytics e Big Data

1/30

Briefing

• Nessa aula você irá:

1. Conhecer os conceitos de Business Intelligence,Business Analytics e Big Data;

2. Aprender a respeito dos fundamentos de cada umdestes elementos;

3. Discutir sobre as diferenças entre BI e BA;

4. Tomar ciência sobre os desafios que permeiam o BigData.

2/30

Sumário

• Introdução ao Business Intelligence;

• Contribuições do Business Intelligence;

• Medindo o Business Intelligence;

• Introdução ao Business Analytics;

• Contribuições do Business Analytics;

• Business Intelligence vs Business Analytics;

• Introdução ao Big Data;

• Desafios para o Big Data.

3/30

Introdução ao Business Intelligence

4/30

Introdução ao Business Intelligence

“Um processo organizado e sistemático pelo qual asorganizações adquirem, analisam e disseminaminformações, tanto de fontes internas e externas,importantes para suas atividades de negócios e para atomada de decisões” (LÖNNQVIST; PIRTTIMÄKI, 2006,p. 32).

5/30

Introdução ao Business Intelligence

• Data Warehouse;

• Data Mart;

• ETL (Extract, Transform andLoad);

• Data Mining;

• OLAP (On-line AnalyticalProcessing).

6/30

Contribuições do Business Intelligence

• Aumentar as vendas;

• Estreitar as relações comclientes;

• Criar produtos melhores;

• Tornar as operações maiseficientes;

• Reduzir custos;

• Tomar melhores decisões.

7/30

Contribuições do Business Intelligence

8/30

Medindo o Business Intelligence

9/30

Fonte: (LÖNNQVIST; PIRTTIMÄKI, 2006, p. 33)

Medindo o Business Intelligence

• Determinando o valor do BI:

– Quanto custa aplicar o BI?;

– Custo total de propriedade (TCO – Tocal Cost ofOwership);

– Quais os benefícios de aplicar o BI?;

– ROI, VPL e Payback; CIMM (Competitive IntelligenceMeasurement Model);

– Satisfação percebida pelo usuário.

10/30

Medindo o Business Intelligence

• Medindo a gestão do processo de BI:

– Agilidade e qualidade das entregas do BI;

– Aderência das entregas do BI às oportunidades donegócio;

– Usabilidade do software de BI.

11/30

Introdução ao Business Analytics

12/30

Introdução ao Business Analytics

Business Analytics é o estudo dos dados por meio deanálise estatística e operacional, da formação demodelos preditivos, da aplicação de técnicas deotimização e da comunicação desses resultados paraclientes e parceiros (DHAR; JARKE; LAARTZ, 2014).

13/30

Introdução ao Business Analytics

• É utilizado para obter insights que auxiliam nasdecisões de negócios e para automatizar e otimizarprocessos de negócios.

• Trata os dados para produzir uma vantagemcompetitiva.

• É a interseção entre o negócio e a tecnologia dainformação.

14/30

Introdução ao Business Analytics

15/30

• Data Mining• ModelagemEstatística

• AnáliseExplicativa

• AnálisePreditiva

Padrões Modelos

CenáriosPrevisões

Contribuições do Business Analytics

• Explorando dados para encontrar novos padrões erelacionamentos (mineração de dados).

• Explicando por que um determinado resultadoocorreu (análise estatística, análise quantitativa).

• Experiências para testar decisões anteriores (testesvariados).

• Previsão de resultados futuros (modelagempreditiva, análise preditiva).

16/30

Contribuições do Business Analytics

17/30

Business Intelligence vsBusiness Analytics

18/30

Business Intelligence vsBusiness Analytics

19/30

BI vs BA Business Intelligence Business Analytics

Responde às perguntas:

• O que aconteceu?• Quando?• Quem?

• Por que isso aconteceu?• Será que vai acontecer denovo?• O que vai acontecer semudarmos x?• O que mais os dadosmostram?

Inclui:

• Relatórios (KGIs, KPIs emétricas)• Monitoramentoautomatizado• Alertas (limiares)

• Análise Estatística• Análise Quantitativa• Data Mining• Modelagem preditiva

Introdução ao Big Data

20/30

Introdução ao Big Data

Conjuntos de dados extremamente grandes e que, poreste motivo, necessitam de ferramentas especialmentepreparadas para lidar com grandes volumes, de formaque toda e qualquer informação nestes meios possa serencontrada, analisada e aproveitada em tempo hábil(ZHANG; CHEN; LI, 2013).

21/30

Introdução ao Big Data

22/30

Introdução ao Big Data

• Volume: o tamanho enorme do conjunto de dadosdesafia os métodos tradicionais de armazenamento;

• Variedade: os tipos de dados são diversos e provêmde várias fontes dificultando o armazenamento.

23/30

Introdução ao Big Data

• Valor: o valor da informação é diluída no grandevolume de dados, provocando sua baixa densidade edispersão;

• Velocidade: os dados são produzidos edisponibilizados por um número maior de fontessimultâneas e de forma cada vez mais rápida.

24/30

Desafios para o Big Data

• Ampliar a escalabilidade e baratear os custos;

• Tornar as soluções de armazenamento de dadosmais dinâmicas e seguras;

• Melhorar as interfaces de visualização dainformação;

• Impulsionar a capacidade de processamentosimultâneo de grandes volumes de dados.

25/30

Desafios para o Big Data

O NoSQL (Not Only SQL) fazreferência às soluções debancos de dados quepossibilitam armazenamentode diversas formas, não selimitando ao modelo relacionaltradicional.

26/30

Desafios para o Big Data

Plataforma open sourcedirecionada paraprocessamento e análise degrandes volumes de dadosestruturados ou nãoestruturados. O projeto émantido pela ApacheFoundation, mas conta com acolaboração de váriasempresas, como Yahoo!,Facebook, Google e IBM.

27/30

Atividade Extraclasse

28/30

Aula 16: Business Intelligence e Analytics e Big Data

Atividade em Sala de Aula

• Os alunos deverão se reunir em grupos de até 3 pessoas;

• Com base nesta aula e por meio de consultas a blogsespecializados, reportagens, etc, apresente o seguinte:– Uma experiência de uso do Big Data no ambiente corporativo ou na

gestão pública;

– O(s) problema(s) enfrentado na aplicação da tecnologia;

– O(s) ganho(s) obtido a partir dos resultados aferidos;

– Novos usos e possibilidades da experiência apresentada.

• A análise deve ser entregue em um breve resumo (umapágina completa) contendo imagens e os comentários dogrupo.

29/30

Encerramento

Fim da Aula 16: Business

Intelligence e Analytics e Big Data

Prof. MSc. Marcus Araújo

envieparamarcus@gmail.com

br.linkedin.com/in/araujomarcus

@marcus_araujo30/30