Wiseminer Data Intelligence - Transformando Dados em Vantagem Competitiva

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Wiseminer Informática LTDA White Paper WISEMINER DATA INTELLIGENCE SOFTWARE Transformando Dados em Vantagem Competitiva 2014 www.wiseminer.com +55 21 2711 4359 [email protected]

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O Wiseminer Data Intelligence é um software revolucionário que combina avançados conceitos e tecnologias de Data Extraction, Transformation and Load (ETL), Business Intelligence (BI), Data Mining, Analytics e Data Visualization em uma única ferramenta, totalmente integrada. Utilizando os componentes de Extração e criação do fluxo de dados; Modelagem de relacionamento de dados e entidades (Link Analysis); Criação das regras de negócios e cálculos de risco e pontuação (Scoring); e a Automação de tarefas e rotinas de processamento, os analistas podem usar o engine de análise de dados para testar cenários e modelos preditivos, criar alertas e ações automatizadas para detecção e prevenção de desvios, fraudes e anomalias de processos, e através do componente de Visualização, o usuário final, ou os gestores da empresa podem rapidamente analisar a informação e tomar uma decisão de negócios com maior agilidade e assertividade. Tudo isso através de uma interface amigável, flexível e customizada, uma ferramenta “end-to-end”, com uma implementação simples e rápida, sem estourar orçamento e entregue dentro do prazo, maximizando o retorno sobre investimento para o cliente.

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A questão é: os gestores de TI estão aplicando seus recursos, tempo e dinheiro, em análises de dados que realmente vão gerar algum valor para a empresa e criar uma vantagem competitiva? Ou, estão disperdiçando seus recursos, tempo e dinheiro fazendo integrações e desenvolvendo ferramentas internas, apenas respondendo reativamente aos requerimentos das áreas de Negócio?

Um estudo da consultoria McKinsey apontou que “o problema não é a disponibilidade do dado, mas sim como extrair e transformar os dados em informação e inteligência, parar tomar as melhores decisões para o Negócio”.

Vencendo o Desafio

Antes de se engajar em um projeto de Inteligência de Dados, os gestores de TI tem que saber que não existe mágica. Evidências empíricas e pesquisas acadêmicas demonstraram que, entrar de cabeça em um projeto de longo prazo, complexo (e obviamente caro) de Business Intelligence e Big Data vão, na grande maioria das vezes, resultar em frustração e perda de tempo e muito dinheiro.

Uma das razões é a dificuldade da TI em saber interpretar, analisar e criticar os requerimentos das áreas de Negócios, e a tentação de se optar por soluções exageradamente complexas, e pouco flexíveis para atender a real demanda do usuário final, o que acaba por expor a credibilidade de toda a área de TI.

A solução não é difícil de implementar, mas é essencial que as áreas de TI e Negócios trabalhem juntas, com uma visão clara e objetiva dos quatro elementos essenciais para o sucesso de qualquer projeto de Inteligência de Dados, que são:

O Cenário

O volume de dados que trafegam pela rede não para de crescer. Os gestores precisam levar em consideração que qualquer mudança nos processos de negócios, no mercado e na demanda dos clientes, reflete diretamente em bilhões de novos dados. O desafio dos gestores de TI é transformar esses dados em uma Base de Inteligência orientada ao Negócio, que possibilita a tomada de decisões mais rápida, eficiente e com maior assertividade para ganhar uma vantagem competitiva sobre os concorrentes. Para os gestores que ainda não sabem como lidar com esse volume de dados uma coisa é certa: isso não vai parar e o crescimento do volume de dados continuará exponencial!

Para contextualizar o nosso entendimento sobre Big Data, um estudo global realizado pela Intel revelou que, em apenas um minuto são 1.300 novos usuários de aparelhos móveis que se conectam na internet, 100 mil novos Tweets e 6 milhões de ‘page views’ no Facebook trafegando dados pela rede e neste mesmo minuto são detectadas 20 novas tentativas de fraude. Previsões apontam que o número de aparelhos conectados na internet chegará a 50 bilhões em 2015! Segundo previsões da ONU, a população da Terra em 2015 deve chegar a 7,5 bilhões, uma relação de 6,7 aparelhos por habitante!

Com o volume de dados gerados a cada minuto, a maioria dos gestores de TI estão “enxugando gelo”, para atender a novos requerimentos e gerar novos relatórios de diferentes fontes e bases de dados agregadas. Fato é que enquanto as áreas de Negócio solicitam relatórios cada vez mais sofisticados, com análises e modelos preditivos, a maioria das empresas ainda enfrentam desafios enormes para gerar relatórios mais básicos e operacionais.

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● Aplicar a metodologia correta;

● Entender as demandas das áreas de Negócios;

● Uma equipe multidisciplinar formada por TI e outras áreas de Negócios; e

● A ferramenta mais adequada para realizar o trabalho no tempo certo, no custo previsto e com melhor retorno de investimento para o cliente.

Aplicando a Metodologia Correta

Em qualquer projeto de tecnologia, a chave para mitigar riscos é aplicar a metodologia de trabalho correta. Esta necessidade se torna mais evidente em projetos de inovação tecnológica e de média a alta complexidade como projetos de Big Data. Quanto maior for a necessidade de integração, desenvolvimento de conectores e de aplicações internas e a customização, maior será o risco do projeto atrasar, estourar o orçamento ou mesmo ser cancelado.

As melhores metodologias são também as mais objetivas e diretas, tornando possível que a solução apresentada seja centrada na capacidade de manipular os dados, criando a base de inteligência. Uma boa dose de bom senso também deve ser aplicada na hora de escolher os dados que irão compor a base de inteligência. A escolha da ferramenta também deve ser orientada a resolução do problema levando em consideração as variáveis de tempo, custo e simplificação dos processos. A ferramenta escolhida deve ser capaz de minimizar custos adicionais de desenvolvimento de novas interfaces e customizações, e o fluxo de dados baseado nas dimensões dos 5V de Big Data: Volume, Velocidade, Variedade, Veracidade e Valor.

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Uma abordagem passo-a-passo também é aconselhável. Deve-se começar com a revisão das variáveis e do modelo de dados analítico que será utilizado. O passo seguinte é executar uma verificação preliminar do relacionamento de dados, para análise da correlação dos dados e da base histórica. Depois de ajustar o modelo, para atender às reais necessidades do Negócio, e para extrair o máximo de ‘insights’, um modelo final de análise de dados pode ser construído, testado e validado, com vista a torná-lo flexível e dinâmico para que seja rapidamente alterado e customizado para atender a novas necessidades decorrentes do dinamismo do mercado e do cliente.

Entendendo a Linguagem de Negócios

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

A construção do modelo de análise de dados não deve ser executada sem que todas as perguntas tenham sido respondidas, para permitir aos analistas o completo entendimento dos requerimentos para se construir a melhor estruturação e relacionamento dos dados, e depois realizar a modelagem e manipulação destes dados que irão formar uma Base de Inteligência.

Em seguida, os dados - já transformados em informação - devem ser apresentados aos usuários com clareza, de forma que o usuário possa entender e confiar na informação que foi passada.

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O sucesso vai depender do conhecimento e da habilidade desse gestor em entender as reais demandas das áreas de TI e Negócos, e tornar o ambiente de trabalho o mais aberto e colaborativo possível, promovendo o bom relacionamento entre os colaboradores da equipe. Isso parece um tanto quanto básico, mas a gestão eficaz de uma equipe multidisciplinar, reportando a diferentes verticais, como TI e Negócios, é um dos maiores desafios.

Escolha a ferramenta ideal

Todo o esforço em utilizar a melhor tecnologia, entender os requerimentos de negócios e formar e gerir de forma eficaz uma equipe poderá ser em vão se a ferramenta utilizada não for a mais indicada para resolver o problema.

Os usuários de Negócios devem ter uma interface simples e fácil de usar, que dê a eles o poder de interagir e manipular diretamente as informações e achar as soluções para os problemas do Negócio. Portanto, deve-se evitar que estes usuários tenham que alternar seu trabalho entre diversas ferramentas, sistemas e interfaces, ou ter que aprender a utilizar um novo componente toda vez que o mercado, ou o consumidor, apresentar uma mudança comportamental.

A ferramenta ideal, pode não ser a líder de mercado, ou a ferramenta da “moda”. A ferramenta ideal deve ser escolhida em consenso pela equipe de TI e de Negócios, e deve ser aquela que permita os gestores da companhia tomar as decisões mais rápidas e com maior assertividade. Para isso a ferramenta deve ser flexível e dinâmica, para responder rapidamente às mudanças mercadológicas, confiável e segura, para dar confiança aos gestores e fácil de implementar e com custo acessível, para não estourar o orçamento e o prazo de entrega do projeto.

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Um desalinhamento entre o que a área de Negócios considera relevante e a informação que a TI apresenta e entrega aos usuários resulta em uma grande perda de tempo e dinheiro para as organizações.

Um dos pilares para se construir uma base de Inteligência de Dados funcional e eficaz, e que irá suportar o processo de decisão nas empresas, é a confiança que os gestores e os analistas terão nas informações que recebem. Uma base de Inteligência de Dados que fornece relatórios confiáveis, e com alta assertividade, poderão gerar relatórios mais sofisticados, o mais similar possível do que os gestores da empresa desejam receber, para suportar e agilizar o processo de decisão, criando uma vantagem competitiva.

A simples abordagem de falar e entender melhor a linguagem de Negócios, antes de mergulhar em projetos altamente complexos e muito caros, é que vai possibilitar uma implementação mais rápida de uma solução otimizada de Inteligência de Dados (BI, Big Data, Data Mining), para resolver “O Problema” tendo como resultado um alto índice de assertividade da ferramenta, com o menor custo e um maior retorno para o cliente.

Forme uma equipe multidisciplinar

Uma das razões mais comuns, e que resultam no fracasso de projetos complexos é a má gestão de uma equipe multidisciplinar. Usuários de TI e das áreas de Negócios tem opiniões e visões divergentes sobre o mesmo problema e solução. O gestor do projeto deve ser capaz de formar uma equipe homogênea, com os mesmos objetivos, respeitar e ouvir a opinião de todos e saber gerenciar egos, conflitos e não ter medo de tomar decisões que possam desagradar a qualquer um dos lados.

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Em resumo, as chances de um projeto de Inteligência de Dados dar certo aumentam consideravelmente se você seguir a metodologia correta, falar e entender a linguagem de Negócios, e escolher um bom gestor de pessoas e de projetos, que seja capaz de realizar uma gestão eficaz e harmônica entre as equipes de TI e Negócios.

Por fim, mas não menos importante, deve-se escolher a ferramenta ideal para o trabalho. Olhe para os lados, não siga o líder, por modismo ou comodidade, fuja e mantenha-se longe de implementações complexas e de longo prazo, de 12 a 24 meses, sistemas que demandam a integração de vários componentes de software e desenvolvimento de conectores para resolver um problema. Pense simples e mantenha simples.

O Wiseminer Data Intelligence é um software revolucionário que combina avançados conceitos e tecnologias de Data Extraction, Transformation and Load (ETL), Business Intelligence (BI), Data Mining, Analytics e Data Visualization em uma única ferramenta, totalmente integrada.

Utilizando os componentes de Extração e criação do fluxo de dados; Modelagem de relacionamento de dados e entidades (Link Analysis); Criação das regras de negócios e cálculos de risco e pontuação (Scoring); e a Automação de tarefas e rotinas de processamento, os analistas podem usar o engine de análise de dados para testar cenários e modelos preditivos, criar alertas e ações automatizadas para detecção e prevenção de desvios, fraudes e anomalias de processos, e através do componente de Visualização, o usuário final, ou os gestores da empresa podem rapidamente analisar a informação e tomar uma decisão de negócios com maior agilidade e assertividade.

Tudo isso através de uma interface amigável, flexível e customizada, uma ferramenta “end-to-end”, com uma implementação simples e rápida, sem estourar orçamento e entregue dentro do prazo, maximizando o retorno sobre investimento para o cliente.

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