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Conteúdo ministrado na disciplina de Sistemas de Informação de Marketing na pós-graduação do Univem

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Big Data Big Data Presentation Transcript

  • Disciplina: Sistema de Informação em Marketing Prof. Dr. Elvis Fusco MBA EM MARKETING E PROPAGANDA - TURMA 2013
  • “Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.”
  • Só nos últimos anos produzimos mais dados do que em toda a história humana.
  • http://olhardigital.uol.com.br/smarter_analytics/video/38254/38254
  • GARTNER: • “Big Data é grande volume, alta velocidade e alta variedade de ativos de informação que exigem formas inovadoras de baixo custo de processamento de informação para uma melhor percepção e tomada de decisão.”
  • IBM: • “Big Data é qualquer tipo de dado – estruturado ou não – como um texto, áudio, vídeo, cliques, registros e outros. Novos insights surgem ao analisar esses tipos de dados em conjunto. (…) Big Data é mais do que apenas uma questão de tamanho: é uma oportunidade de descobrir insights em novos tipos de dados e conteúdos, para tornar o seu negócio mais ágil e responder a questões que antes eram consideradas fora do seu alcance. Até agora, não havia uma forma prática de colher essa oportunidade.”
  • FORRESTER: • “Medido em termos de volume, velocidade e variedade, Big Data representa uma grande ruptura na inteligência de negócios e gerenciamento de dados, derrubando noções fundamentais sobre governança e entrega de TI. Com as soluções tradicionais se tornando muito caras para escalar ou se adaptar às condições em rápida evolução, as empresas estão lutando para encontrar tecnologias acessíveis que irão ajudá-las a armazenar, processar e consultar todos os seus dados. Soluções inovadoras permitirão às empresas extrair o máximo valor do Big Data e criar as experiências dos clientes mais pessoais e diferenciadas.”
  • O mercado de Big Data já movimenta mais de 26 bilhões de dólares em todo o mundo. Das 500 maiores companhias globais, 450 têm projetos nessa área. Como a partir de agora empresas de menor porte devem passar a usar essa ferramenta, estima-se que o mercado de Big Data chegue a 38 bilhões de dólares em 2015. Cuidado com os número!!!
  • Big Data reflete a quantidade cada vez maior de dados brutos e informações geradas pelas redes digitais, sensores e tecnologias de captura de dados. Redes Digitais • Facebook • Google • Twitter • Linkedin • Youtube • Redes celulares Sensores • Smartphones • GPS • Pulso • Temperatura • Tempo • RFID Tecnologia de Captura • Pesquisa Online • Google Analytics • Callcenter • Formulários de Feedback
  • http://www.youtube.com/watch?v=LsMt5jp1a9k
  • Big Data sempre existiu... diferença está na disponibilidade e velocidade “a capacidade do chips teria um aumento de 60%, pelo mesmo custo, a cada período de 18 meses” “Banda larga na geração e disponibilização de informações” Intel 1965 Gordon Moore
  • Fontes de Big Data 2+ billion people on the Web by end 2011 30 billion RFID tags today (1.3B in 2005) 4.6 billion camera phones world wide 100s of millions of GPS enabled devices sold annually 76 million smart meters in 2009… 200M by 2014 12+ TBs of tweet data every day 25+ TBs of log data every day ?TBsof dataeveryday
  • Definindo o que é Big Data na Visão dos executivos mundiais Maior alcance da informação Novos tipos de dados Maior alcance da informação e análises Informação em tempo real Fluxo de dados a partir de novas tecnologias Formas não tradicionais de mídia Grande volumes de dados Mídia Social 18% 16% 15% 13% 13% 10% 8% 7% Fonte: IBM Smarter Analytics / CIAB 2013
  • Dados disponíveis cada vez mais rápido... Nem bem nasceu! Fonte: Revista Veja – “Entenda o que é Big Data” / Maio 2013 92% das crianças com menos de 2 anos estão na WEB
  • Crescimento exponencial do volume de dados registrados e disponibilizados diariamente Fonte: Revista Galileu Julho 2013 1 pessoa com 11 milhões de fotos em 7 anos...
  • Velocidade do crescimento e multiplicação das informações Fonte: IBM Smarter Analytics / CIAB 2013
  • Big Data Analytics Profissionais de marketing precisam fazer com que dados, muitas vezes desestruturados – como é o caso das mídias sociais – sejam transformados em informações que possam incrementar os negócios da empresa, por meio de metodologias de Business Analytics, tarefa que somente com a colaboração da TI pode ser bem executada.
  • Big Data Analytics
  • Big Data Analytics Compromisso com a sustentabilidade do negócio Valor dos dados
  • Com BIG DATA Analytics... Aprendizagem e Mudança Organizacional Monetização dos Ativos de Informação Geração de Valor para os Negócios Aumento da Capacidade Analítica Criação de Novos Horizontes Inovação
  • Como Big Data Analytics pode impactar positivamente o Negócio ? Vantagem Estratégica Inteligência Operacional Visão do Cliente Alcançar um alto nível de performance do negócio com inteligência externa e interna Otimizar as operações do dia-a-dia com entendimento detalhado de eventos e processos Derivar entendimento detalhado de atitudes, tendências e relacionamentos
  • Como Big Data Analytics pode impactar positivamente o Negócio ? Vantagem Estratégica Descobrir novas oportunidades mais rapidamente para oferecer vantagem ao meu cliente Inovar com novos produtos orientados pela visão dos clientes dos nossos produtos Vantagem Estratégica
  • Como Big Data Analytics pode impactar positivamente o Negócio ? Maior percepção para inovar na tomada de decisão Prever falhas em equipamentos e processos antes que ocorram Inteligência Operacional
  • Como Big Data Analytics pode impactar positivamente o Negócio ? Entender o indivíduo e seu comportamento, para maximização da visão de nossos clientes Obtenção de novos dados para agregar mais valor de negócio Visão do Cliente
  • Domínio sobre o comportamento do consumidor brasileiro que possibilita a análise do comportamento de credito 200+ milhões 42milhões Administradora do SCPC, banco de dados com mais de de informações comerciais sobre consumidores e empresas de registros de transações 40% do mercado +1000 pessoas 7milhões de consultas por dia 30mil clientes diretos 80+ Produtos e Soluções 2+milentidades de classe e distribuidores em todo o Brasil CASE BOA VISTA SERVIÇOS
  • A base de dados Boa Vista viabiliza análise de diversos fenômenos... 50+ 40%Milhões de consumidores foram consultados nos últimos 3 anos e não apresentaram débito dos clientes com registro no SCPC possuem apenas 1 apontamento dos CPFs estão classificados em baixo e baixíssimo risco Menos de 1%Dos CPFs consultados não apresenta qualquer informação na base 46% 18,4milhões de CPFs vinculados à empresas 900+ milhões Histórico de de registros de débito
  • ... refletindo o perfil de crédito e risco do consumidor brasileiro 6+ milhões NOVOS CPFs /ano incluídos na base 87%de reincidência de consultas em um ano 59%de reincidência no SCPC em um ano Inadimplência dos NOVOS consumidores é em média 19% superior 5+bilhões Histórico de de ocorrências
  • Ecossistema de Dados Capital Intelectual Qualidade de Dados Ética CASE BOA VISTA SERVIÇOS Big Data: Modelo de Implantação
  • Desafios do Big Data - plataforma Ecossistema de Dados Conceitos do Negócio Organização e Integração Fontes e Origem de Dados Veracidade, Velocidade, Volume, Variedade e Valor Uso da Tecnologia CASE BOA VISTA SERVIÇOS Big Data: Modelo de Implantação
  • CASE BOA VISTA SERVIÇOS Big Data: Modelo de Implantação Desafios do Big Data – as novas velhas funções em destaque Gestor de Dados Cientista de Dados Analista de Negócios Arquiteto de Dados Modelador de Dados Desenvolvedor de Big Data Desenvolvedor de Integração de Dados Administrador do Sistema de Gestão de Dados Capital Intelectual Analista de Dados Administrador de Banco de Dados Arquiteto de Integração de Dados Analista de Qualidade de Dados Analista de Mídias Sociais
  • CASE BOA VISTA SERVIÇOS Big Data: Modelo de Implantação Desafios do Big Data – a importância da qualificação Ciclo de Vida do Dado e Processo Operacional Validade, volatilidade, acuracidade, completude, regras de transformação Processo de uso como fator de diferenciação (dado certo para pessoa certa e/ou negócio certo) Qualidade de Dados
  • CASE BOA VISTA SERVIÇOS Big Data: Modelo de Implantação Desafios do Big Data – o compromisso Captura e uso da informação Privacidade Propriedade dos Dados “Dados pessoais como um novo ativo econômico” Marco Legal da Internet (legislação específica) Privacidade dos Dados Ética
  • CASE BUSCAPÉ COMPANY http://olhardigital.uol.com.br/smarter_analytics/video/37472/37472
  • Big Data no Marketing A mensagem certa Para a pessoa certa No tempo certo Para o lugar certo
  • • As empresas das próximas gerações serão capazes de acompanhar o comportamento individual dos clientes por meio dos seus rastros/cliques na Internet, atualizar suas preferências e modelar o seu provável comportamento em tempo real. Big Data no Marketing
  • Big Data no Marketing Como um consumidor você gera dados! O que as empresas fazem com esses dados?
  • Big Data no Marketing Big Data em pequena escala
  • Big Data no Marketing
  • Big Data no Marketing Big Data no Marketing é mais sobre o consumidor do que sobre o produto.
  • Atual Então Beba isto e você se sentirá bem Encontre consumidores que estão altamente ativos nos esportes, entregue a eles a mensagem certa sobre as necessidades que eles têm Big Data no Marketing
  • Atual Então Big Data no Marketing Faça uma campanha, a estratégia, o formato do anúncio e execute a campanha. FAÇA - OUÇA - ITERE - OUÇA - ITERE
  • Big Data no Marketing Esta estratégia gera uma vantagem: Pode-se medir todas as ações e ajustá-las em tempo real.
  • O que pode ser feito com os dados coletados? Big Data no Marketing
  • Onde foram obtidas essas informações? Big Data no Marketing
  • Big Data no Marketing • Série House of Cards • A partir da análise de navegação e reviews, Netflix percebeu que poderia criar uma série de sucesso; • Viu que Kevin Spacey tinha grande aceitação a partir da análise de dados; • Entendeu que thrillers políticos tinham grande apelo com o seu público; • Recomendação de filmes • Utiliza machine learning com técnicas de filtro colaborativo e k- nearest neighbor. • Recomenda filmes com precisão com um catálogo gigantesco. No Brasil o catálogo é menor, mas ainda assim a precisão é muito boa.
  • Big Data no Marketing • Big Data na Amazon: recomendações • Recomendações por e-mail • Recomendações no momento da compra • Compras casadas • Análise do comportamento dos usuários
  • http://www.youtube.com/watch?v=OoEdtj 90eeE Big Data no Marketing Uso do Big Data em marketing: case Casas Bahia
  • Você é DATA-DRIVEN???
  • Social Media Big Data O que mudou com as redes sociais? Atendimento Pesquisa de opinião Controle de qualidade CRM Marketing Branding BI
  • Social Media Big Data permite Identificação de tendências Detecção de problemas Previsão de comportamento Grandes volumes de dados não estruturados em tempo real
  • Social Media Big Data O que pode nos dizer? O grafo social – Quem está conectado com quem? Interesses – Quem gosta do quê? Compartilhamentos – Quem compartilha o quê? Geolocalização – Quem anda por onde? Comportamento – Quem faz o quê, quando e com qual frequência?
  • Social Media Big Data Previsão de fraudes – O círculo de amizades diz muito sobre uma pessoa. Gestão de Pessoas – Informações nas redes sociais podem ajudar a empresa a encontra a pessoa certa para um cargo. Credit Score – As atividades das pessoas nas mídias sociais dão pistas sobre o perfil de crédito.
  • Social Media Big Data Desafio Solução GE queria melhorar o processo de reparo em casos de queda de energia Como os dados são georeferenciados, a empresa obtém alertas regionais sobre interrupções de energia GE Grid IQ Insight foi criado para minerar os textos das redes sociais contendo termos sobre queda de luz Resultado
  • Social Media Big Data Desafio Solução Em 2011, um terremoto de 5.8 de magnitude atingiu a Virgínia O US Geologic Survey está utilizando os dados das mídias sociais para melhorar seus próprios reports Foram criadas visualizações do espalhamento do desastre através da análise do Twitter Resultado
  • Social Media Big Data
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS Questões  Sua empresa monitora alguma mídia social?  Você sabe quais são as mídias sociais que sua empresa deve monitorar?  Você sabe o que os clientes falam da(s) sua(s) marcas nas mídias sociais?  Você tem conhecimento de qual deve ser a postura corporativa nas mídias sociais?
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS Acompanhar o desempenho da sua empresa nas mídias sociais e na web demanda duas coisas: ferramentas eficientes e tempo. O mercado dispõe hoje de inúmeras ferramentas que possibilitam às empresas a mensuração de sua reputação online e um relacionamento mais ágil com seus clientes.
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS http://www.tweetdeck.com
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS http://blogsearch.google.com.br
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS http://socialmention.com
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS http://www.scup.com
  • MONITORAMENTO DE REDES SOCIAIS http://seekr.com.br
  • Outras Ferramentas de Monitoramento Ferramentas Multimídias http://www.alterian-social-media.com http://www.filtrbox.com http://www.ubervu.com http://www.radian6.com http://www.elifemonitor.com http://www.trackur.com http://www.scoutlabs.com http://www.trendrr.com http://www.postx.com.br http://www.socialmediamonitor.com.br http://www.socialmetrix.com http://www.radian6.com http://elife.com.br Blogs http://www.blogpulse.com http://attentio.com Twitter http://www.twazzup.com http://tweetscan.com http://tweetmeme.com http://twitalyzer.com http://tweetbeep.com Facebook http://www.webtrends.com
  • As distinções fundamentais do Hadoop são: • Acessível-Hadoop é executado em grandes conjuntos de máquinas (Clusters) ou em Cloud como o Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). • Robustez – Uma vez que se destinam a executar em hardware numa arquitetura de Clusters, o Hadoop é arquitetado com a suposição de avarias de hardware freqüentes. Ele possui suporte para lidar com esses tipos de falhas. • Escalabilidade-Hadoop escala linearmente para manipular dados maiores, adicionando mais nós ao cluster, Escalabilidade Horizontal (ScaleOut). • Simplicidade-Hadoop permite aos usuários rapidamente escrever código paralelo eficiente. Criador do Projeto : Doug Cutting - 2004 Hadoop é uma plataforma de software em Java (Open Source) de computação distribuída voltada para clusters e processamento de grandes massas de dados. Foi inspirado pelo MapReduce e GoogleFS (GFS). Trata-se de um projeto de alto-nível da Apache que vai sendo construído por uma comunidade de contribuidores utilizando a linguagem de programação Java. A Yahoo! tem sido o maior contribuidor do projeto, utilizando-o intensivamente no seu negócio.
  • Big Data pode ser utilizada como ferramenta essencial não só para os departamentos de tecnologia e análise das empresas, mas também para as áreas de marketing, negócios e relacionamento, uma vez que há a necessidade de ser entender não só o perfil do consumidor, mas seu comportamento nas redes sociais, hábito de consumo, intenção de compras, relevância e influência.
  • Download gratuito! http://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm /en/iml14296usen/IML14296USEN.PDF