Tome Decisões + Inteligentes!

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Wiseminer Informática LTDA Todos os Direitos Reservados Tome Decisões + Inteligentes Capturar - Analisar - Prever - Agir Leonardo Couto Diretor Comercial [email protected] +55 21 9 7295 1422

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Big Data! Os desafios da gestão de dados e da informação

6 Milhõesde 'page views' por

minuto no Facebook

1.300novos usuários de aparelhos

móveis por minuto

Cada minuto gera

US$2,8Mde vendas globais online

(Est. 2014)

20novas vítimas de roubo de

identidade por minuto

80%dos dados do mundo estão

desestruturados

1 em 2Líderes de Negócios não tem o

acesso aos dados que eles realmente precisam

54%Das companhias usam softwares de

inteligência de dados para ganhar vantagem competitiva

83%dos CIO’s citam BI e Analytics

como parte do seu plano visionário

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Quais os problemas nós resolvemos?

● Simplificamos, aceleramos e enriquecemos todo o processo de captura, análise e relacionamento de dados

● Melhoramos a produtividade da equipe de TI, Business Intelligence e Negócios

● Enriquecimento e melhoria dos processos de decisão da empresa

● Reduzimos as perdas financeiras com fraude e desvios de processos

● Fornecemos insights valiosos possibilitando a geração de valor e vantagem competitiva para a empresa

● Respondemos perguntas de Negócios complexas que ferramentas de Business Intelligence tradicionais não conseguem responder

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E como nós resolvemos?

Inteligência de Dados é a forma e método de interação com o dado bruto, que acontece de uma forma rica e semântica, para transformá-lo em informação de valor real para a empresa e para os clientes.

“Inteligência de Dados se concentra na análise dos dados para enriquecer o processo decisório e a estratégia de negócios (...) entender e avaliar, através da análise, um processo de negócio e os dados associados a esse processo." - Cory Jansen, Techopedia.

Inteligência de Dados é a evolução do BI tradicional para o BI analítico, aplicando ferramentas analíticas avançadas, elevando a qualidade do sistema de suporte a decisão a um nível que o BI tradicional não conseguirá executar.

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Tecnologias analíticas avançadassão prioridade, afirma o Gartner

"Embora as tecnologias analíticas básicas forneçam um resumo geral dos dados, as tecnologias analíticas avançadas entregam informações mais profundas de conhecimento dos dados e dados granulares” - Alexander Linden, Diretor de Pesquisas do Gartner

A recompensa da tomada de decisão com base em dados pode ser um impulsionador poderoso para os resultados das empresas.

Fonte: http://cio.com.br/tecnologia/2014/10/29/tecnologias-analiticas-avancadas-sao-prioridade-afirma-gartner/

Líderes de TI e de negócios devem aumentar seus esforços para que empresas passem do uso tradicional de BI, que aborda análises descritivas (o que aconteceu), para analíticas avançadas, que complementam com as respostas "por que", "o que vai acontecer" e "como vamos cuidar disso".

BITradicional

Data Intelligence

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Uso de soluções de analítica avançada e Big Data contra fraudes ainda é baixo

Empresas globais podem perder até 5% das receitas com fraudes. O uso do Big Data e de Data Mining podem ser poderosas ferramentas no combate à fraude.

Fonte: "Big risks require big data thinking - Global Forensic Data Analytics Survey 2014", da Ernest & Young.

● 466 empresas em 11 países.● Profissionais de alta gerência (40

deles no BR).● 72% (75% no BR) acreditam que as

emergentes ferramentas de Big Data podem desempenhar um papel fundamental na prevenção e detecção de fraudes.

● Apenas 7% conheciam aplicações específicas para este fim.

● Apenas 2% (5% no BR) já fizeram uso de recursos de Big Data integrados ao FDA (Forensic Data Analytics).

O maior desafio das empresas é:

● O acesso às ferramentas de análise adequadas;

● As pessoas com o conhecimento necessário para o correto uso das ferramentas;

● A Melhoria da qualidade dos processo de negócio;

● A capacidade de combinação e análise das mais variadas fontes e formatos de dados;

O uso de tecnologia analítica avançada, e em tempo real, dos dados à disposição das empresas teria um impacto direto na eficácia de como elas poderiam sintetizar e interpretar os riscos de fraude e corrupção em tempo hábil para mitigá-los.

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Os pilares para o sucesso de um projeto de Inteligência de Dados

Pessoas Conhecimento Dados (5Vs) Tecnologia

Criar valor a partir de dados requer uma série de talentos, desde a integração e a preparação dos dados até arquitetar ambientes de bancos de dados especializados em computação, data mining e algoritmos inteligentes. “Extrair valor dos dados não é uma tarefa trivial”, afirma Linden. “Um dos elementos-chave de qualquer programa do tipo ‘decifrar os dados’ são as pessoas, que devem ter as habilidades e capacidades corretas”

“O conhecimento deve ser aperfeiçoado, desafiado, e constantemente aumentado, ou ele simplesmente desaparecerá” - Peter Drucker.

No entanto, para aperfeiçoar e aumentar o conhecimento e criar ‘insights’, as soluções de Inteligência de Dados devem ser construídas em cima de requerimentos claros e objetivos das Áreas de Negócios, e que vão gerar uma vantagem competitiva para a empresa.

Volume: qual é o tamanho da base de dados que será analisada?

Velocidade: qual a velocidade com que esses dados são gerados ou atualizados?

Variedade: em quais formatos esses dados estão disponívels (relacionados, tabulados, arquivos texto, planilhas)?

Veracidade: Esse dado é real e a fonte é confiável? Estou seguro que esse dado pode ser utilizado para a inteligência de negócios da empresa.

Valor: qual é o real valor de negócios que os dados analisados vão trazer para os negócios da empresa?

A ferramenta analítica para um projeto de Inteligência de Dados deve ser:

Flexível e dinâmica, para melhorar, alterar ou criar rapidamente os modelos analíticos e de regra de negócios.

Confiável e segura, para dar confiança aos gestores durante o processo de tomada de decisão.

Fácil de implementar, usar e com custo acessível, uma rápida implementação, uma interface amigável e o baixo custo aceleram o retorno sobre investimento do projeto.

Mantenha distância das soluções altamente complexas e que demandam implementações de longo prazo.

Pense simples e mantenha simples.

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TeamworkNegócios + TI

Forme uma equipe multi-disciplinar

Ter uma clara visão e conhecimento da sua indústria e do mercado

Fornecer feedback consistentes e constantes para a área de TI

Identificar e validar quais os dados são realmente importantes para formar a

base de inteligência de negócios

Ter uma boa dose de bom senso. Reunir dados desnecessários pode levar a

decisões equivocadas

Um único software de integração e inteligência analítica de dados

Selecionar as variáveis e os modelos de análise

Realizar as análises preliminares e construir os modelos de análise

Inserir os dados e rodar os modelos de inteligência de análise de dados

Testar e validar o modelo

Área de Negócios

Revisar, atualizar e criar novas análises de acordo com as necessidades da área

de negócios

Tecnologia da Informação

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O software WISEMINER

O WISEMINER é um software completo de Inteligência de Dados que permite:

● Capturar: Transações, interações, opiniões, dados demográficos, logs, dados!

● Análisar: Transformação e enriquecimento dos dados através de modelagem analítica de dados e entidades (Link Analysis).

● Prever: Regras de negócios com um avançado engine de análise para testar cenários e modelos preditivos. Criação de alertas de desvios e anomalias baseado em regas de pontuação.

● Agir: Telas customizadas (Dashboards), cálculos de risco e pontuação (Scoring) e ações automatizadas dos processos de análise, auxiliam os analistas e gestores no processo de tomada de decisão, tornando este processo mais ágil e assertivo, gerando uma vantagem competitiva para a empresa.

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ANALISARTransformar e Enriquecer

PREVERAnálises Preditivas

AGIRDecisões + Inteligentes

CAPTURARIdentificar e Capturar

Como funciona o WISEMINER

Redes Sociais

Dados Econômicos e Financeiros

(Mercado)

Dados de Cliente(CRM)

Transações (Dados)

Integração Exploração

Modelagem de Dados(Link Analysis)

Data & TextMining

Social NetworkAnalysis

Transformação e Enriquecimento

Modelagem de Dados

StatisticalAnalysis

Regras deNegócios

Redes Neurais

Classificação ePontuadores

Visualização e Dashboards

Automação deProcessos

Gerência e Evolução

Suporte a Decisão de Negócios

Base Histórica

Modelos Preditivos

Gestão de Risco

Alarmes e Alertas de Anomalias

Vantagem Competitiva

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Problemas das ferramentas tradicionais

Pouca Flexibilidade

Bancos de dados pouco flexíveis com layouts específicos pré-definidos para cargas das informações a serem trabalhadas.

AltoCusto

Projetos internos de longa duração que estouram o budget, pois demandam muita necessidade de integração com legado e desenvolvimento customizado, e que não entregam o retorno de investimento esperado em função do dinamismo do negócio.

UsabilidadeComplexa

Ferramentas pouco amigáveis, sendo necessário profissionais de alta gabaritagem técnica e estatística para operá-las.

Desenvolvimento de sistemas caseiros, baseados em bancos de dados replicados, planilhas, com pouca segurança, pouco confiáveis e que exigem muitos processos manuais, causando o atraso na entrega de resultados, reduzindo o tempo de reação dos gestores, atrasando a tomada de decisão de negócios e reduzindo a competitividade da empresa.

SoluçãoComum

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Diferenciais do WISEMINER

Flexibilidade● Orientado ao Analista de Negócios e a necessidade de cada área de

negócio.● Uma modelagem de dados e entidades, incremental e dinâmica.● Alterações em tempo real, sem necessidade de desenvolvimento.

End-to-end● Carga e manipulação de diferentes bases e formatos de arquivo.● Visualização customizada para cada Analista de Negócios. ● Automação de tarefas periódicas, de acordo com a necessidade do

Analista.● Monitoramento e detecção de desvios, fraude e anomalias.

Redução de Custo

● Dispensa projetos caros e complexos de integração com sistemas legados.

● Redução de desenvolvimento de sistemas caseiros, maior controle, segurança e otimização dos recursos.

● Rápida implementação, on-time, on-budget e de fácil utilização.

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BackupSlides Técnicos

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Integração de dados

O primeiro passo para a montagem, modelagem, de uma base de inteligência de negócios é a carga e a consolidação dos dados coletados de diversas bases de dados da própria empresa, do mercado, de redes sociais, índices econômicos e quaisquer outras fontes legalmente disponíveis e que sejam relevantes para a área de negócios da empresa.

No Wiseminer isto é feito de forma muito simples e eficiente através de uma interface intuitiva e flexível. As entradas dos dados são definidas, manipuladas e combinadas através do componente de Fluxo de Dados.

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Exploração

Pela interface de exploração é possível estudar, pesquisar e visualizar os relacionamentos existentes entre as informações. Um diagrama interativo baseado em ícones, símbolos e cores permite a realização de sofisticadas análises.

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Transformação e enriquecimento

Modelo - Entidades

Usuário

Compra

CPF

Produto

Endereço CEP

Telefone

Endereço IP

Cartão de Crédito

Usuários

Compras

Dados Externos

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Transformação e enriquecimento

Modelo - Entidades

CamposRelacionados

● Indicadores● Estatísticas● Agregações

Usuário

Compra

CPF

Produto

Endereço CEP

Telefone

Endereço IP

Cartão de Crédito

Quantos Usuários utilizaram o mesmo IP?

Quantos Usuários forneceram o mesmo Telefone?

Valor total de compras?

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A Visualização dos dados é feita através de uma interface Web totalmente dinâmica que pode ser customizada em tempo real pelo usuário. Gráficos, estatísticas e tabelas podem ser configuradas e apresentadas com as informações da base de inteligência. Telas web específicas para cada informação podem ser facilmente definidas, com recursos avançados como regras de estilos, que permitem customizar a cor e formato de exibição de cada parte da tela de acordo com os valores dos campos.

Diferentes usuários podem ter acesso a informações distintas de maneira simultânea, permitindo assim a distribuição dos dados para diversas áreas da empresa com total segurança.

Visualização

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Com base no relacionamento entre as informações carregadas é possível enriquecer os dados com novos campos calculados pelo Wiseminer.

Campos Relacionados permitem calcular indicadores, sumarizações e agregações entre entidades de um modelo, de forma simples e incremental. Ou seja, a qualquer momento novos campos relacionados podem ser adicionados conforme a necessidade.

Pontuadores definem regras que dão origem a uma pontuação, que pode ter diferentes significados dependendo do negócio. Por exemplo ela pode representar o risco de um novo cliente. O valor deste risco pode então ser usado para a tomada de decisão sobre o crédito a ser concedido ao novo cliente.

Scoring

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Pontuadores baseados em regrasde negócios e modelos preditivos

Pontuadores

RegrasMúltiplas regras definidas pelo analista se somam para formar a pontuação final

Podem representar:

Risco

Confiança

Qualidade

ClassificaçãoEtc…

Funcionamento:

PreditivoRede neural e árvore de decisão treinados com base em fotografias

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Geração de histórico - Fotografias

Informação Informação' Informação'' Informação''' Informação''''

Fotografia1

Fotografia2

Fotografia3

Fotografia4

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Todas as operações realizadas com o Wiseminer, desde a carga de dados até a execução dos pontuadores são tarefas que podem ser sequenciadas, agendadas e gerenciadas. Desta forma, um modelo inicial de análise de dados pode ir evoluindo e se tornar uma solução completa e automatizada de inteligência de dados, acessível por várias áreas da empresa.

Automação

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Com a base de inteligência já enriquecida é possível criar tarefas de monitoramento, que serão executadas periodicamente com o objetivo de detectar anomalias e riscos. Ações automáticas poderão ser disparadas, através da integração com outros sistemas, ou equipes de análise poderão trabalhar com os dados.

Detecção de anomalias e monitoramento

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Gerência e evolução

A gerência unificada da solução completa facilita a investigação de problemas e a evolução constante do modelo de inteligência.

Novos requisitos de negócio podem ser atendidos rapidamente.

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Arquitetura

Wiseminer Service

ModeloModeloModelo

Entidades

Fotografias

Conexões

Tarefas

Trabalhos

Task Manager

Analytics Engine

Database

Apache Tomcat

Wiseminer Web

Java Web Start

Wiseminer Studio

- Exploração- Administração- Analista (usuário)

- Modelagem- Exploração de Relacionamentos- Consultor Sênior

Files

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Plataformas suportadas

IBMz/Linux

IBM IFL (Integrated Facility for Linux)SuSE Linux Enterprise Server 11Java 7PostgreSQL 8.4

Processadores Intel / AMDWindows Server 2003 / 2008 / LinuxJava 7SQL Server / PostgreSQL / Oracle Database

IBM Power 7 / 7+ / 8Red Hat Enterprise Linux 6Java 7PostgreSQL 9.2

Plataformas suportadas pelo Wiseminer v4

Cloud & Hosting Services

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Versões e escalabilidadeVo

lum

e de

Dad

os

Memória RAM (GB)

* Todas as licenças sem limite de usuários registrados ou simultâneos.

Entry. Limitado a 1 socket e 16GB de memória RAM por servidor

W32. Limitado a 2 socket e 32GB de memória RAM por servidor

W64. Limitado a 2 socket e 64GB de memória RAM por servidor

W128. Limitado a 2 socket e 128GB de memória RAM por servidor

Enterprise. Limitado a 2 socket e 256GB de memória RAM por servidor

Big Data. Limitado a 2 socket e 512GB de memória RAM por servidor

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Perguntas