Inteligência de Negócio. Brian Cowhig - PDF
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Bruno Bicalho Mangueira
1 Inteligência de Negócio Brian Cowhig
2 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
3 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
4 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
5 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
6 Níveis de Conheçimento de Negócio Inteligência Informações Dados
7 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?
8 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
9 Os Três Níveis de Inteligência de Negócio Database Query OLAP Data Mining
10 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
11 Database Query (exemplo) Exemplo: Alunos por curso (simplificado) SELECT Course, COUNT(*) FROM Courses JOIN CourseStudents ON Courses.CourseID = CourseStudents.CourseID JOIN Students ON CourseStudents.StudentID = Students.StudentID GROUP BY Course Cada relatório demora para compor e executar
12 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?
13 Exemplo (resultados)
14 Demonstração: Pivot Table
15 Data Mining O Que é Data Mining? Aplicações de Data Mining Algoritmos de Data Mining
16 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
17 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
18 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
19 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
20 Exemplo: Planos Para Universidade (Árvore de Decisão)
21 Planos Para Universidade (Árvore de Decisão) Todos Universidade Sim: 33% Universidade Não: 67% Encorajamento dos Pais Sim Universidade Sim: 52% Universidade Não: 48% Não Universidade Sim: 3% Universidade Não: 97% Universidade Sim: 72% Universidade Não: 28% QI >= 116 < 100 Universidade Sim: 2% Universidade Não: 98% Renda dos Pais > > Universidade Sim: 88% Universidade Não: 12% Universidade Sim: 3% Universidade Não: 97%
22 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: 95 Renda dos Pais: Chance de 58% de pretender continuar até a universidade
23 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?
24 Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com
25 Exemplo de Análise de Cesta de Mercado: Amazon.com (cont.)
26 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
27 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
29 Muito Obrigado! Brian Cowhig
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