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Brian Cowhig
Inteligência de Negócio
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Inteligência de Negócio• O Que é Inteligência de Negócio?
• Três Níveis de Inteligência de Negócio
• Database Query
• OLAP
• Data Mining
• Produtos de Inteligência de Negócio
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O Que é Inteligência de Negócio?
• Qual é a Diferença entre Dados e Informações?
• O Que é Inteligência de Negócio?
• Níveis de Conhecimento de Negócio
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Qual é a Diferença entre Dados e Informações?
• Dados ocupam o mais baixo nível de números de negócios, representando as transações individuais, os clientes, as unidades de produtos, etc.
• Informações são fatos úteis que são derivados pelos dados individuais
• Percursos e decisões podem ser determinados pelas informações, não pelos dados
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O Que é Inteligência de Negócio?
• Inteligência de negócio é um termo coletivo das ferramentas informáticas e abilidades para derivar conheçimento útil pelos dados de negócio– Negócios estão acumulando centenas (milhares, no
caso dos negócios baseados na Internet) de recordes por día de novos clientes, unidades de produtos, etc.
– Muitos negócios têem milhões de recordes de dados sem idéia como os utilisar efetivamente
– Companias que conseguem usar os dados delas efetivamente vão sobreviver e superar os concorrentes
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Níveis de Conheçimentode Negócio
Inteligência Inteligência
Dados
Informações
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Perguntas Comuns Respondidas por Inteligência de Negócio
• As vendas estão subindo ou descendo?• Quais são as lojas que estão vendendo
menos?• Quais são as caretarísticas dos nossos
clientes? Quem compra os nossos produtos?
• Como podemos desenvolver melhor os novos produtos que os nossos concorrentes?
• Como podemos identificar quais os clientes que vão provávelmente nós deixar, e como mante-los?
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Exemplo de Inteligência de Negócio
• Neste exemplo, tem uma escola secondária com centenas de alunos por ano e milhares de alunos antigos
• A escola queria saber quais fatores determinam quais estudantes querem continuar para o universidade
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Os Três Níveis de Inteligência de Negócio
• Database Query• OLAP• Data Mining
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Database Query• Inteligência de negócio da “primeira geração”• É útil quando os elementos dos dados são
conhecidos antes dos resultados• Exemplo: “Quantos estudantes estão
registrados em cada curso na atual turma?”• Utiliza a linguagem de base de dados SQL
(Structured Query Language) • A linguagem é dificil para as pessoas que não
têem conhecimentos técnicos
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Database Query (exemplo)• Exemplo: Alunos por curso (simplificado)
SELECT Course, COUNT(*)FROM Courses JOIN CourseStudentsON Courses.CourseID = CourseStudents.CourseID JOIN StudentsON CourseStudents.StudentID = Students.StudentIDGROUP BY Course
• Cada relatório demora para compor e executar
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OLAP• OnLine Analytical Processing (Processamento
Analítico On-Line)• Inteligência de negócio da “segunda geração”• Permite que os resultados comuns e esperados
podem ser comunicados imediatamente• É útil quando o utilizador precisa navigar os
dados por várias seqüencias e níveis para fazer o análise
• Por exemplo: “O que é a distribução de alunos por gênero, QI, e planos para universidade?”
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Exemplo (resultados)
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Demonstração: Pivot Table
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Data Mining
• O Que é Data Mining?• Aplicações de Data Mining• Algoritmos de Data Mining
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O Que é Data Mining?
• É o processimento automâtico de grandes quantidades de dados para descobrir relacionamentos previamente desconhecidos e prognosticar o futuro
• Inteligência de negócio da “terceira geração”
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Data Mining Pode:• Determinar os fatores mais significantes
para um resultado especificado• Classificar pessoas ou coisas em grupos
por reconhecimento de padrões• Associar quais eventos são prováveis
ocorrer juntos• Pôr em seqüencia os eventos mais
prováveis que ocorrem juntos• Prognosticar o que pode acontecer no
futuro
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Aplicações de Data Mining
• Descobrir falsificação no uso de cartão de crédito• Sugerir produtos possíveis que o cliente poderá
desejar baseado no corrente produto • Avaliar inscrições para crédito ou seguros• Sugerir melhores produtos para os clientes• Prognosticar clientes que estão em risco de ser
perdidos• Identificar páginas do Web que são ineficazes
baseado em navigação
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Algoritmos de Data Mining• Decision Tree (Árvore de Decisão)• Association Rules (Regras de
Associação)• Clustering (Agrupamento)• Sequence Clustering (Agrupamento de
Seqüencia)• Time Series (Série de Tempo)• Neural Network (Rede Neural)• Outros
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Exemplo: Planos Para Universidade (Árvore de Decisão)
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Planos Para Universidade (Árvore de Decisão)
Todos
Sim
Universidade Sim: 33%Universidade Não: 67%
Encoraja-mento
dos PaisNão
Universidade Sim: 52%Universidade Não: 48%
QI >= 116 < 100
Renda dos Pais > 49008 > 33014
Universidade Sim: 3%Universidade Não: 97%
Universidade Sim: 72%Universidade Não: 28%
Universidade Sim: 3%Universidade Não: 97%
Universidade Sim: 2%Universidade Não: 98%
Universidade Sim: 88%Universidade Não: 12%
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Modelo de Data Mining
Modelo de data mining, depois de desenvolver, pode ser utilisado para prognosticar a probabilidade do resultado
Encorajamento dos Pais: Sim
QI: 95Renda dos Pais: 60000
Chance de 58% de pretender continuar até a universidade
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Market Basket Analysis(Análise de Cesta de Mercado)
(Regra de Associação)Se os clientes estão interessados nos produtos X e Y, em quais outros produtos eles poderiam estar interessados?
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Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com
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Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com (cont.)
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Produtos Que Eu Uso Para Inteligência de Negócio
• Database Query– Microsoft SQL Server 2005
• OLAP– Microsoft Analysis Services 2005
• Data Mining– Microsoft Analysis Services 2005
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Outros Produtos Para Inteligência de Negócio
• Database Query– Oracle, IBM DB2, Microsoft Access
• OLAP– Cognos, Hyperion, Proclarity,
Business Objects, SAP, Oracle• Data Mining
– SAS, SPSS, Oracle, IBM
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Perguntas?
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Muito Obrigado!
Brian Cowhig