BI e Análise dos dados

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<p>@RANIFPASSOS T.ME/PROFRANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>/RANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>TEORIA</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>CONCEITOS</p><p>- É o Sistema de Suporte à Decisão</p><p>- Focado em processos para analise de dados</p><p>- Orientado pela operação de tecnologias</p><p>- Processar grandes volumes e diferentes tipos de dados</p><p>- São dados históricos consolidados</p><p>- Provenientes de bases multidimensionais</p><p>- Recebe e opera com dados internos e externos</p><p>- Diferentes fontes de dados</p><p>- ERP, CRM, planilhas, mídias sociais, internet...</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>CONCEITOS</p><p>- Objetivo é apresentar informações úteis e acionáveis</p><p>- Facilitar na tomada de decisões de negócios</p><p>- Permite antecipar e solucionar problemas de forma preventiva</p><p>- Engloba uma ampla variedade de ferramentas</p><p>- Diversos programas, metodologias, pessoas, recursos...</p><p>- Gera relatórios analíticos de grande valia</p><p>- Resumido, painéis gráficos, mapas, escalas...</p><p>- Informações detalhadas sobre o estado do negócio</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>CONCEITOS</p><p>- Geralmente concentra as informações (dados) em um único local</p><p>- Chamado Data Warehouse</p><p>- Opera com diferentes tipos de dados</p><p>- Estruturados, não estruturados e semiestruturados</p><p>- Possui uma arquitetura de operações em camadas</p><p>- Estrutura para organização e gestão dos dados</p><p>- Pode ser implementada de diversas formas (não padronizada)</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>ARQUITETURA</p><p>FONTES DE DADOS</p><p>- Diversas locais de captura de dados</p><p>- Formatos: texto, planilhas, banco de dados, internet...</p><p>PROCESSAMENTO (CONSOLIDAÇÃO)</p><p>- Processo de ETL (Extract, transform e load)</p><p>- Extração, transformação e carga (armazenamento) dos dados</p><p>BUSINESS INTELLIGENCE</p><p>ARQUITETURA</p><p>DATA WAREHOUSE (CONSOLIDAÇÃO)</p><p>- Armazém de dados</p><p>- Organizados para serem consumidos (Data Marts)</p><p>VISUALIZAÇÃO DOS DADOS (DECISÃO)</p><p>- É a parte de visualização dos dados pelo usuário (Front-End)</p><p>- Utiliza ferramentas para auxiliar nas tomadas de decisão</p><p>- OLAP (Online Analytical Processing)</p><p>- Ferramentas Data Mining</p><p>@RANIFPASSOS T.ME/PROFRANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>/RANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>ANALYTICS – ANÁLISE DE</p><p>DADOS</p><p>TEORIA</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>Fim...</p><p>@RANIFPASSOS T.ME/PROFRANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>/RANIPASSOS</p><p>ANALYTICS</p><p>CONCEITOS</p><p>- Inteligência Analítica ou BigData Analytics</p><p>- São técnicas de uso aplicadas na operação de dados</p><p>- Técnicas matemáticas, estatísticas, modelagem preditiva...</p><p>- Examina dados para detectar padrões e tirar conclusões</p><p>- Dados estruturados, não estruturados e semiestruturados</p><p>- Analisa dados já existentes e determina ações preditivas</p><p>- Ação direta em sistemas Data Warehouse</p><p>ANALYTICS</p><p>CONCEITOS</p><p>- Gera importantes resultados para as tomadas de decisão</p><p>- Informações ainda mais eficientes</p><p>- Pode informar novos caminhos e ações</p><p>- Aplicado em diversos tipos negócios e serviços</p><p>- É um ramo de Business Intelligence</p><p>- Utiliza diretamente a inteligência analítica</p><p>- Melhorar o desempenho utilizando a análise de dados</p><p>- Aplica a modelagem dimensional aos dados</p><p>ANALYTICS</p><p>ANALYTICS</p><p>TIPOS DE ANÁLISES</p><p>- Ferramentas e operações para estruturar as análises</p><p>- Modelagem Estatística;</p><p>- Previsão (Forecasting);</p><p>- Big Data;</p><p>- Data Mining;</p><p>- Text Mining;</p><p>- Otimização;</p><p>- Delineamento de Experimentos</p><p>- ...</p><p>ANALYTICS</p><p>TIPOS DE DADOS</p><p>- Organiza os dados em três categorias:</p><p>- Personal Data: são os gerados por dispositivos pessoais</p><p>(celular, notebook...)</p><p>- Social Data: dados que mostram tendências de</p><p>comportamento e reações nas redes sociais</p><p>- Enterprise Data: dados relacionados a operações</p><p>financeiras.</p><p>ANALYTICS</p><p>TIPOS DE DADOS</p><p>- DADOS PRIMÁRIOS</p><p>- São dados coletados pela primeira vez</p><p>DADOS SECUNDÁRIOS:</p><p>- Dados coletados de fontes já disponíveis</p><p>ANALYTICS</p><p>PERSONAGENS ENVOLVIDOS</p><p>- Envolve diversas pessoas e departamentos nas operações</p><p>- Pessoas com habilidades diferentes</p><p>- Personagens:</p><p>- Gerente de negócios: gestão nas tomadas de decisões</p><p>- Analista de negócios: explorar e visualizar os dados</p><p>- Gerente de dados e TI: processo de data preparation</p><p>- Cientista de dados: realiza análises exploratórias complexas</p><p>ANALYTICS</p><p>FERRAMENTAS PARA ANÁLISE DE DADOS</p><p>- Existem diversas ferramentas no mercado:</p><p>- Microsoft Office Excel</p><p>- Microsoft Power Bi</p><p>- Google Data Studio</p><p>- Google Analytics</p><p>- Linguagem Python</p><p>- Linguagem R e S</p><p>ANALYTICS</p><p>PÁGINA PARA LEITURA COMPLEMENTAR</p><p>- https://blog.ploomes.com/analise-de-dados/</p><p>https://blog.ploomes.com/analise-de-dados/</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>- Os 4 tipos predominantes de analytics são:</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DESCRITIVA (estatística descritiva)</p><p>- Descreve comportamentos e tendências</p><p>- Baseados em dados reais e ativos</p><p>- É a etapa introdutória na gestão de dados</p><p>- Etapa mais simples do Business Analytics</p><p>- Reúne informações para estudo e transformação</p><p>- Analise dos dados para entender:</p><p>- que e que está</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DESCRITIVA (estatística descritiva)</p><p>- Operações que podem checar tudo em uma empresa</p><p>- De forma simples e extremamente rápida</p><p>- Usar dados para compreender os eventos na empresa</p><p>- Identifica tendências/padrões em fenômenos repetidos</p><p>- Embasar decisões para o presente e não para o futuro</p><p>- Aplica uma mineração em tempo real</p><p>- Encontra respostas rápidas e seguras</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DESCRITIVA (estatística descritiva)</p><p>- Opera com informações específicas ou tudo na empresa</p><p>- Geram relatórios de análises simples</p><p>- Gráficos de pizza, barras, torres...</p><p>- Não é 100% eficaz</p><p>- Alguns dados podem ser perdidos nas etapas</p><p>- São perdas muito insignificantes comparado aos ganhos</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DESCRITIVA (estatística descritiva)</p><p>- A descrição visa identificar anomalias existentes</p><p>- Falhas, registros incorretos, dados desordenados...</p><p>- Aquilo que basicamente não seguem o padrão</p><p>- Tipos de variáveis aplicadas nas análises:</p><p>- Qualitativas: Existem várias categorias não numéricas</p><p>- Exemplo: sexo, cor dos cabelos...</p><p>- Quantitativas: Valores expressos em números</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DESCRITIVA (estatística descritiva)</p><p>- Etapas:</p><p>- 1. Identificação do problema</p><p>- 2. Recolhimento dos dados</p><p>- 3. Crítica dos dados (tratamento dos dados)</p><p>- 4. Apresentação dos dados</p><p>- 5. Análise e interpretação</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DE DIAGNÓSTICO</p><p>- Observa desempenhos em dados presentes</p><p>- Eventos que já aconteceram</p><p>- Identificar a relações de causa e efeito no objeto analisado</p><p>- São operações baseadas em PROBABILIDADES</p><p>- Analisa os dados para entender:</p><p>- que isso</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DE DIAGNÓSTICO</p><p>- Identifica como certos acontecimentos se desenvolveram</p><p>- Relaciona ações e eventos para identificar probabilidades</p><p>- Separa as informações e concretiza toda a jornada</p><p>- Determinante para revelar tendências específicas</p><p>- Verificação mais ampla e geral nas análises</p><p>- Os diagnósticos mostram padrões e informações gerais</p><p>- Traçar padrões de comportamento em pessoas e ações</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE DE DIAGNÓSTICO</p><p>- Torna mais assertivas as ações da empresa</p><p>- Exemplos:</p><p>- Constrói o perfil comportamental do consumidor</p><p>- Auxilia na criação de conteúdos mais desejados</p><p>- Aponta os canais por onde as vendas aconteceram</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PREDITIVA (Inferência)</p><p>- O objetivo é antecipar comportamentos futuros</p><p>- Baseando-se em eventos passados</p><p>- Analisa os dados para entender:</p><p>- que vai</p><p>- Obs.: Não é possível prever o que vai acontecer</p><p>- Identifica o que deve acontecer caso determinadas</p><p>condições se cumpram</p><p>- Descobre padrões para antecipar eventos futuros</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PREDITIVA (Inferência)</p><p>- Analisa grandes quantidades de dados</p><p>- Encontram significados aos dados analisados</p><p>- Uma das técnicas com mais demandas nas empresas</p><p>- Auxilia na proteção de riscos</p><p>- Apresenta melhores aproveitamentos de oportunidades</p><p>- Trabalha com probabilidades e possibilidades</p><p>- Auxilia na solução de problemas complexos</p><p>- Encontrar oportunidades de crescimento</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PREDITIVA (Inferência)</p><p>- Pode coletar dados de diversas fontes</p><p>- Aplica um cruzamento de informações</p><p>- Enriquece a análise e melhora os insights preditivos</p><p>- Combina diversas técnicas:</p><p>- Operações estatística</p><p>- Big data e mineração de dados</p><p>- Aprendizagem de máquina (Machine Learning)</p><p>- ...</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PRESCRITIVA</p><p>- Também chamada de análise de recomendação</p><p>- Apresenta recomendações de ações mais assertivas</p><p>- Pode ou não serem utilizadas ferramentas tecnológicas</p><p>- Analisa os dados para entender:</p><p>- que deve ser</p><p>- que podemos fazer caso algo</p><p>- Prescrição é uma recomendação a algo previsto</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PRESCRITIVA</p><p>- Identifica as melhores ações de acordo com os padrões</p><p>existentes.</p><p>- Busca decisões mais assertivas para tomadas de decisão</p><p>- Etapa complementar da Análise Preditiva e Descritiva</p><p>- Descritiva: encontra padrões e tendências de ações</p><p>- Preditiva: previsão de comportamentos futuros</p><p>- Prescritiva: apresenta informações finais para melhores</p><p>tomadas de decisão</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANÁLISE PRESCRITIVA</p><p>- Realiza testes de ações em dados para encontrar soluções</p><p>- Resolver problemas e melhorar as tomadas de decisões</p><p>- Alcançar melhores resultados em menos tempo</p><p>- Utiliza as técnicas:</p><p>- Análise de gráficos, dados estatísticos e simulação</p><p>- Redes neurais</p><p>- Mecanismos de recomendação</p><p>- Heurísticas</p><p>- Aprendizado de máquina</p><p>- ...</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELOS DE ANÁLISES</p><p>Fim...</p><p>@RANIFPASSOS T.ME/PROFRANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>/RANIPASSOS</p><p>ANALYTICS</p><p>MODELAGEM DIMENSIONAL</p><p>- É uma forma de organizar e consultar os dados</p><p>- Técnica usada em Data Warehouse</p><p>- Os dados são otimizados em estruturas simples</p><p>- Possui dois elementos (obrigatórios e complementares)</p><p>- Tabela Fato: Armazena as ocorrências do negócio (eventos)</p><p>- Possui caráter quantitativo</p><p>- Tabela Dimensão: Descreve os eventos da Tabela Fato</p><p>- Possui caráter qualitativo</p><p>ANALYTICS</p><p>CICLO DE VIDA ANALÍTICO (MODELO PADRÃO)</p><p>- O ciclo de vida analítico é iterativo e interativo.</p><p>- Identificar o problema</p><p>- Preparação dos dados</p><p>- Exploração dos dados</p><p>- Transformação dos dados</p><p>- Teste e validação de modelos</p><p>- Implementação dos modelos</p><p>- Monitoramento e avaliação dos modelos</p><p>ANALYTICS</p><p>ANALYTICS</p><p>ANALYTICS</p><p>Fim...</p><p>@RANIFPASSOS T.ME/PROFRANIPASSOS</p><p>WWW.RANIPASSOS.COM.BR</p><p>/RANIPASSOS</p><p>Slide 1</p><p>Slide 2</p><p>Slide 3</p><p>Slide 4</p><p>Slide 5</p><p>Slide 6</p><p>Slide 7</p><p>Slide 8</p><p>Slide 9</p><p>Slide 10</p><p>Slide 11</p><p>Slide 12</p><p>Slide 13</p><p>Slide 14</p><p>Slide 15</p><p>Slide 16</p><p>Slide 17</p><p>Slide 18</p><p>Slide 19</p><p>Slide 20</p><p>Slide 21</p><p>Slide 22</p><p>Slide 23</p><p>Slide 24</p><p>Slide 25</p><p>Slide 26</p><p>Slide 27</p><p>Slide 28</p><p>Slide 29</p><p>Slide 30</p><p>Slide 31</p><p>Slide 32</p><p>Slide 33</p><p>Slide 34</p><p>Slide 35</p><p>Slide 36</p><p>Slide 37</p><p>Slide 38</p><p>Slide 39</p><p>Slide 40</p><p>Slide 41</p><p>Slide 42</p><p>Slide 43</p><p>Slide 44</p><p>Slide 45</p><p>Slide 46</p><p>Slide 47</p><p>Slide 48</p><p>Slide 49</p>