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Business intelligence x Datamining
- 1. Business Intelligence XDatamining
- 2. BUSINESS INTELLIGENCE Conjunto deferramentas e técnicas que objetivam dar suporte à tomada de decisão. O que é BI?
- 3. Uma gestão empresarialeficiente, requer uma série de análises e projeções, de forma a agilizar os processos relacionados às tomadas de decisão. Necessidade por informações
- 4. ▪ Relatório deavaliação dos fornecedores de TI. ▪ É Chamado Quadrante Mágico, realizado pelo grupo Gartner. ▪ O público alvo desse relatório são as empresas que necessitam de fornecedores de TI. ▪ Principais tecnologias utilizadas no mercado ▪ Direciona seu aprendizado e sua carreira. Quadrante Mágico Gartner – ETL e BI
- 5. ▪ Representa umposicionamento competitivo gráficamente de quatro tipos de fornecedores de tecnologia. ➢Lideres: Executam bem diante sua atual visão e estão posicionados para o futuro. ➢Visionários: Entendem o potencial do mercado, possuem uma visão voltada para introdução de novas regras, mais ainda não executam bem. Como é que um Gartner Magic Quadrant funciona?
- 6. ➢Jogadores de Nicho:Concentram-se com sucesso em um segmento pequeno, ou estão fora de foco. ➢Desafiadores: Executam bem ou pode dominar um segmento grande, mas não demonstram uma compreensão da direção do mercado. Como é que um Gartner Magic Quadrant funciona?
- 7. Quadrante Mágico doGartner
- 8. 1. Engajamento dosclientes 2. Redução de custos 3. Ampliação da visão para as tendências do mercado 4. Velocidade e segurança nas tomadas de decisões Vantagens que o BI pode Trazer
- 9. ▪ Estudo deCaso aplicado a uma empresa de cobrança. Inteligência aplicada a um negocio Recepção da Dívida Processamento da Dívida Enriquecimento de Cadastro Estratégia para Criação de Mailing/Fila para Cobrança Ações Massificadas Cobrança Convencional Cobrança Digital Devolução/Baixa da Dívida
- 10. ▪ Após importaçãodos contratos é observado que alguns clientes foram enviados sem contato ou contato válido. Desta forma é necessário realizar o enriquecimento do cadastro do cliente, através de bases interna e externa, mas para que isso aconteça é necessário que o cadastro tenha um CPF ou CNPJ válido. Enriquecimento do Cadastro
- 11. ▪ Antes deiniciar a cobrança efetiva dos clientes é necessário definir qual o melhor cliente para recuperar e priorizar a atuação dos mesmos através de filas. ▪ As filas podem ser utilizadas para discagens através de discador, como também manual. A escolha do melhor modelo de discagem é realizada avaliando o perfil, quantidade de contrato, funcionários entre outros. Estratégia para Criação de Mailing/Fila para Cobrança
- 12. ✓ Faixa deAtraso ✓ Faixa de Valor ✓ Geografia ✓ Produtos Informações importantes
- 13. ▪ Inicialmente ociclo de análise de dados segue, de maneira geral, os seguintes passos: 1. Levantamento de perguntas: O que a empresa quer saber (descobrir) do seu negócio. Por exemplo, quantos clientes atendemos por mês? Qual o valor médio do produto? Qual o produto que mais vende? 2. Estudo das fontes de dados: Quais dados estão disponíveis interna/externamente para responder as perguntas de negócio. Ex. Onde estão os dados? Como consigo processá-los? 3. Definição do tamanho do projeto: Quem serão todos os envolvidos no projeto? Qual o será o tamanho da análise, quais serão as ferramentas utilizadas e os custos do projeto. 4. Desenvolvimento: Operacionalização da estratégia, realizando o processamento dos dados assim como várias interações de validação com os envolvidos do projeto, sobretudo o cliente final, para saber se as perguntas de negócio estão sendo respondidas e realmente ajudando. 7 características importantes para diferenciar BI e Data Mining
- 14. Características BI DataMining Virtude da solução Volumetria Monitorar o desempenho dos indicadores das operações Metodologia científica e algoritmos. Descobrir padrões de comportamento de dados. Detecção de pontos cegos da gestão. Análise estatística intensa e pontual. Tipos de dados Dados estruturados em planilhas, banco de dados relacionais e dimensionais, etc. Dados estruturados em planilhas, banco de dados relacionais e dimensionais, etc. Estilo de análise Reflete apenas o passado dos dados em pequena ou grande escala. Não há inteligência no sistema, sendo necessário profissionais da gestão para interpretar as informações e tomada de decisão. Permite fazer a predição e descoberta de fatores relevantes ao negócio em pequena escala usando inteligência computacional. Necessita de profissionais da gestão trabalhando em colaboração com cientistas da informação. Resultados Esperados Diversas visualizações de gráficos consolidadas em painéis de controle conhecidos como dashboards Relatório de recomendação Foco Monitorar indicadores tais como preço, valor, temperatura, custo total, etc. Identificar padrões de comportamento dos dados, criando novos indicadores de análise para o BI Comercialização Custo de implementação, integração do sistema e mensalidade por usuário Valor do projeto, envolvendo o custo da produção do relatório Volume de dados Alto, porém limitado ao processamento dos bancos de dados relacionais/dimensionais Baixo, trabalho por amostragem (pequenas parcelas) de dados com alto custo de procesamento
- 15. As análises gráficassão ferramentas que facilitam a análise e interpretação de um conjunto de dados. Existem diversas opções de representação gráfica. Analises gráficas
- 16. ▪ Use umgráfico de funil quando tiver vários agrupamentos em um conjunto classificado e quiser mostrar as proporções entre eles. Funil de Produção
- 17. ▪ Na estatísticadescritiva, um quartil é qualquer um dos três valores que divide o conjunto ordenado de dados em quatro partes iguais, e assim cada parte representa 1/4 da amostra ou população. ▪ Muito indicado para avaliar as dispersões de resultado entre os grupos da população. Quartil
- 18. ▪ Quadrante Avaliar aondeesta a concentração da população em relação resultado separados em quadrantes. Ideal para medir nível de maturidade de um grupo. ▪ Ranking Ranking é o processo de posicionamento de itens de estatísticas individuais, na escala ordinal de números, em relação a outros. Facilita na hora de analisar quem é o melhor. Tipos de Análises Gráficas
- 19. Um gráfico decolunas é um formato melhor para mostrar contagens relativas de elementos, como quantidade de atendidas. Use um gráfico de colunas quando você tiver um relatório resumido com um único agrupamento ou quiser exibir apenas um agrupamento. Tipos de Análises Gráficas Gráfico de colunas Gráfico de colunas empilhadas Use um gráfico de colunas empilhadas quando tiver vários agrupamentos e estiver interessado nas proporções entre os valores em cada agrupamento, assim como o total de cada agrupamento.
- 20. Gráficos de linhassão bons para mostrar alterações no valor de um item ao longo de uma série de pontos no tempo, como semana a semana ou trimestre a trimestre. Use um gráfico de linha quando você tiver um agrupamento importante representando um conjunto classificado de dados e um valor para exibir. Tipos de Análises Gráficas Gráfico de linha Pareto é um gráfico de barras que ordena as frequências das ocorrências, da maior para a menor, permitindo a priorização dos problemas. Mostra ainda a curva de porcentagens acumuladas. Sua maior utilidade é a de permitir uma fácil visualização e identificação das causas ou problemas mais importantes. Gráfico de Pareto
- 21. Tipos de AnálisesGráficas Use um gráfico de pizza quando você tiver vários agrupamentos e quiser mostrar a proporção de um único valor para cada agrupamento com relação ao total. Os gráficos de pizza não são ideais para comparar valores próximos ou vários valores pequenos. Gráfico de pizza Gráfico de anel Use um gráfico de anel quando tiver vários agrupamentos e quiser mostrar a proporção de um único valor de cada agrupamento em relação ao total e, também, o próprio valor total.
- 23. ▪ Principais Características ➢UnificaComputação Gráfica e Banco de Dados ➢Principio da Compreensão Visual
- 24. ▪ VizQL™ -Tecnologia que mudou completamente a forma de trabalhar com os dados ao permitir arrastar e soltar funções para criar visualizações sofisticadas. ▪ O Tableau tem a capacidade de fazer análises de bilhões de linhas em segundos com o Hyper, a tecnologia de processamento de dados do Tableau. ▪ o Hyper usa técnicas patenteadas de geração de código dinâmico e paralelismo de ponta a fim de obter um rápido desempenho para a criação de extrações e a execução de consultas. Computação Gráfica e Banco de Dados
- 25. ▪ As transaçõese as consultas analíticas são processadas no mesmo repositório de colunas, sem exigir pós-processamento após a ingestão dos dados. ▪ Reduz os dados obsoletos e minimiza a defasagem de conexão entre sistemas. ▪ Permite uma verdadeira combinação de cargas de trabalho com operações intensas de leitura e gravação em um único sistema. ▪ Criação rápida de extrações sem sacrificar a velocidade de desempenho das consultas. ▪ Modelo original de execução de compilação just-in-time Arquitetura do sistema
- 26. ▪ Especialistas empercepção de cores do mundo para criar a paleta de cores do Tableau. ▪ A análise visual cria a experiência exploratória necessária para que pessoas comuns respondam a suas perguntas com rapidez. Princípios da compreensão visual
- 27. 1. Tenha umobjetivo em mente 2. Defina o tipo de dashboard adequado para cada demanda 3. Crie um esboço do dashboard 4. Após validar, crie o layout. Ciclo da análise
- 28. Analise de exportaçõese importações brasileiras por estado no período de 2015 a 2017. Exemplo Prático
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- 32. ▪ Dimensões contêmvalores qualitativos (como nomes, datas ou dados geográficos). Você pode usar as dimensões para categorizar, segmentar e revelar os detalhes nos seus dados. As dimensões afetam o nível de detalhe na exibição. ▪ Medições contém valores numéricos e quantitativos que podem ser medidos. As medidas podem ser agregadas. Quando uma medida é arrastada para a exibição, o Tableau aplica uma agregação a ela (por padrão). Dimensões e Medidas
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