2. “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.”
3. Só nos últimos anos produzimos mais
dados do que em toda a história
humana.
8. 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.”
9. 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.”
10. 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.”
11. 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!!!
12. 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
14. 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
15. 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
16. 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
17. 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
18. 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...
22. 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.
25. 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
26. 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
27. 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
28. 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
29. 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
30. 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
31. 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
32. ... 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
34. 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
35. 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
36. 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
37. 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
39. Big Data no Marketing
A
mensagem
certa
Para a
pessoa
certa
No tempo
certo
Para o lugar
certo
40. • 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
41. Big Data no Marketing
Como um consumidor você gera dados!
O que as empresas fazem com esses dados?
42. Big Data no Marketing
Big Data em pequena escala
44. Big Data no Marketing
Big Data no Marketing é mais sobre o
consumidor do que sobre o produto.
45. 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
46. Atual Então
Big Data no Marketing
Faça uma campanha, a estratégia,
o formato do anúncio e execute a
campanha.
FAÇA - OUÇA - ITERE - OUÇA - ITERE
47. Big Data no Marketing
Esta estratégia gera uma vantagem:
Pode-se medir todas as ações e
ajustá-las em tempo real.
48. O que pode ser feito com os dados
coletados?
Big Data no Marketing
50. 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.
51. 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
54. Social Media Big Data
O que mudou com as redes sociais?
Atendimento
Pesquisa de opinião
Controle de qualidade
CRM
Marketing
Branding
BI
55. Social Media Big Data
permite
Identificação de tendências
Detecção de problemas
Previsão de comportamento
Grandes volumes de dados não
estruturados em tempo real
56. 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?
57. 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.
58. 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
59. 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
62. 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?
63. 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.
71. 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.
72. 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.