A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI Business Intelligence v. 4.0 – 12 horas Prof. André Valle.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI Business Intelligence v. 4.0 – 12 horas Prof. André Valle."— Transcrição da apresentação:

1 FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI Business Intelligence v. 4.0 – 12 horas Prof. André Valle

2 Objetivo Estudar a tecnologia de Business Inteligence, entendendo e analisando os seus cenários e tendências. Isso inclui os seguintes tópicos: - O que é Business Intelligence - Data Mining - Data Warehouse - Data Webhouse - Ferramentas - Cases

3 Bibliografia Introdução à Mineração de Dados – Luis Paulo Vieira Braga – Editora E- books, Business Intelligence Software at Sysco – Harvard Business School Publishing, 2004 Implementing Successful Enterprise Business Intelligence - Philip Russom e Keith Gile, GIGA, 2003 IT Must Take the Lead in Making Business Intelligence Strategic - Keith Gile, GIGA, 2002

4 O que é Business Intelligence?

5 O cenário Um dos maiores desafios das empresas atuais é a manutenção de uma base estável de clientes. No passado, quem conseguisse organizar sua produção com eficiência, reduzir custos e atender bem, frequentemente era levado a uma posição de destaque no seu mercado.

6 O cenário Hoje, com a disseminação de melhores práticas empresariais, normas técnicas e de qualidade, sistemas integrados de gestão, estas condições já não são mais suficientes para garantir uma vantagem competitiva para as empresas. É necessário, a partir do conhecimento adquirido sobre seus clientes, ser capaz de interpretar seus objetivos, expectativas e sonhos.

7 O desafio Existe um elevado grau de insatisfação em relação ao nível de informações disponíveis para a tomada de decisões. A maior parte destas informações está dormindo no Banco de Dados, ou em uma planilha, ou mesmo na gaveta de alguém. A revista E-Manager fez uma pesquisa e comprovou que apenas 10% dos dados disponíveis são utilizados para auxiliar o processo de tomada de decisões.

8 O cenário Uma das formas de melhorar este cenário chama-se Business Intelligence. O Business Intelligence pode ser descrito como um conjunto de técnicas, métodos e ferramentas que são utilizadas para a tomada estratégia de decisões por parte da alta gerência da empresa, permitindo a aquisição e manutenção do seu market-share.

9 A falta de informação leva os executivos a tomarem decisões erradas. O excesso de informações também.

10 Business Intelligence Através destas técnicas, é possível proporcionar a descoberta de padrões em dados, sem a tendenciosidade e a limitação de uma análise baseada exclusivamente na intuição humana. O sucesso das organizações depende da utilização inteligente da informação disponível. Peter Druker

11 Exemplos de empresas que foram surpreendidas por tendências não previstas em seus planos No início da década de 90, a Motorola era o maior fabricante de telefones celulares do mundo. No entanto, optou por continuar a desenvolver a tecnologia analógica, enquanto que o mercado começava a dar sinais de preferência pelos telefones de segunda geração (digitais). O resultado foi a perda da liderança para a Nokia.

12 Características do BI Extrair e integrar dados de múltiplas fontes Fazer uso da experiência Analisar dados contextualizados Trabalhar com hipóteses Procurar relações de causa e efeito Transformar os registros obtidos em informação útil para o conhecimento empresarial

13 Principais vantagens de um sistema de BI Antecipar mudanças no mercado Antecipar ações dos competidores Descobrir novos ou potenciais competidores Aprender com os sucessos e as falhas dos outros Conhecer melhor suas possíveis aquisições ou parceiros Conhecer novas tecnologias, produtos ou processos que tenham impacto no seu negócio Conhecer sobre política, legislação ou mudanças regulamentais que possam afetar o seu negócio Entrar em novos negócios Rever suas próprias práticas de negócio Auxiliar na implementação de novas ferramentas gerenciais

14 Exemplos de informações valiosas que podem ser obtidas Identificação sistemática dos clientes mais rentáveis. Identificação de correlação de vendas entre os diferentes produtos Identificar diferentes elasticidades de preços nos diferentes produtos, diferentes lojas ou regiões e para diferentes consumidores.

15 O processo O conceito de Business Intelligence pode também ser descrito como um conjunto de conceitos e tecnologias que, fazendo o uso de acontecimentos (fatos) e sistemas baseados nos mesmos, apóia a tomada de decisões nos negócios. Para isso ser possível, é necessário adquirir os dados, através de um sistema de processamento online de transações (OLTP), armazená-los em um sistema de banco de dados (Data Warehouse),do qual se pode extrair um subconjunto específico de dados (o Data Mart).

16 O Processo OLTP Data Warehouse Data Mart EIS DSS OLAP Data Mining A partir do Data Mart, podemos processar estes dados com uma ferramenta de análise: -uma ferramenta de processamento analítico online (OLAP) -Um sistema de informações para executivos (EIS) -Um sistema de apoio à decisão (DSS) -Um sistema de descoberta e previsão (Data Mining)

17 O Data Warehouse A viabilização destes sistemas só acontece com o uso do Data Warehouse. O Data Warehouse difere de outros SGBD pelo fato de ser multidimensional, e não relacional. O DW pode conter tanto cópias de dados de transações, quanto combinações, cruzamentos e agrupamentos destes dados, estruturados diretamente para consultas e análises; Outras funcionalidades do DW são extrair, tratar e agregar dados de múltiplos sistemas em Data Marts ou DW separados.

18 O Data Warehouse Além disso, permite a integração dos dados corporativos da empresa em um repositório único, a partir do qual os usuários finais podem facilmente obter consultas, relatórios e análises. Os dados, antes de serem armazenados, são filtrados, normalizados, reorganizados e sumarizados para constituírem uma base de dados confiável e íntegra. Ele é projetado para garimpar informações escondidas nas montanhas de dados de uma empresa.

19 Exemplo de DW

20 Data Mart Trata-se de um DW departamental, ou parcial, ou ainda orientado a uma área da empresa, descentralizando o conceito de DW mas utilizando a mesma tecnologia. DW DM VendasComprasClientes

21 OLAP Processamento analítico em tempo real, ou seja, uma categoria de software que permite aos analistas, gerentes e executivos obter análise on-line nos dados, através de um acesso rápido, consistente e interativo, para uma larga variedade de possibilidades de visões da informação. O OLAP permite todas as para responder rapidamente às questões mais urgentes dos seus usuários.

22 Data Mining Técnica que utiliza ferramentas de software geralmente orientadas para o usuário que não sabe exatamente o que está pesquisando, mas procura identificar determinados padrões ou tendências. É um processo que separa grandes quantidades de dados de forma a identificar relacionamento entre eles. Explora a base de dados através de centenas de pontos de vistas diferentes. Toda a informação escondida relacionada ao comportamento dos clientes será mapeada e enfatizada

23 Executive Information Systems São sistemas desenvolvidos para atender a camada executiva da corporação, e que normalmente fazem uso de interfaces gráficas muito amigáveis. Por meio de indicadores ou dimensões predefinidas, os dados do DW serão sumarizados possibilitando o acesso direto a informações que demonstram os resultados e as principais tendências da sua carteira de clientes ativos.

24 Ferramentas para BI As diversas ferramentas para BI podem ser exemplificadas a seguir: Tipo de FerramentaQuestão BásicaExemplo da resposta Pesquisas e RelatóriosO que aconteceu?Vendas no último mês Sistemas de Suporte à Decisão / Sistemas de Informações para Executivos O que eu preciso saber agora? Diversas Cotações Ferramenta de Processamento Analítico Online (On- line Analytical Processing - OLAP) O que aconteceu e porque? Vendas mensais versus mudanças de preços de competidores Sistema de Descoberta e Previsão (Data Mining) O que interessante? O que pode acontecer? Tipos de clientes versus previsão de vendas

25 Ferramentas para BI Estas ferramentas não concorrem entre si, apenas respondem a perguntas em níveis diferentes. O Data Mining é o de maior alcance estratégico.

26 Ecossistema de InformaçãoERPERP VendasComprasLogísticaProdução CRMCRM Customer Care SFA Automação de Marketing Help-Desk PersonalizaçãoE-BusinessE-Business SCM Auto Atendimento Vendas/Pedidos Captura de Informações Config de Produtos Business Intelligence ETL Administração / Armazenamento Acesso / Exploração Retro- Alimentação Aplicações Analíticas

27 Data Webhouse

28 O Data Webhouse A concepção mais avançada de DW é implementada na Web, dando origem ao Data Webhouse, que armazena e publica dados de cliques e outros dados comportamentais da Web que guiam uma compreensão do comportamento do cliente. Isso a difere da tecnologia OLAP, que registra a transação efetuada, mas não os movimentos preliminares a esta transação.

29 Data Webhouse Nunca utilize contadores de acesso para ser o seu Data Webhouse.

30 Por que os consumidores abandonam os carrinhos de compra? 35% dos consumidores abandonam as compras online devido a custos adicionais, como frete, e devido à demora na entrega. 30% deles reclamam do excesso de informações necessárias para fazer a compra. Somente 17% abandonaram o carrinho devido à falta de informações sobre o produto. 14% mudaram de idéia e optaram por comprar em uma loja convencional.

31 Conceitos Importantes Ad view: uma exposiçao de um banner ou outro elemento publicitário. Também chamada 'impressao'. Alcance: percentual de internautas que acessam determinado site. A mesma coisa que 'reach'. Click rate: percentual de clicks que um banner ou outro elemento publicitário produziu. É calculado dividindo-se o número de clicks pelo numero de exibiçoes do banner. É a mesma coisa que click through. A taxa média nacional de clicks é de 0,22%, dados de setembro 2003 do Ibope eRatings. O retorno de um banner nao deve ser verificado somente pela clicagem mas tambem pela exposiçao adequada de uma marca, informação, idéia ou conceito, como em um outdoor ou um anúncio de revista.

32 Conceitos Importantes Cookie: arquivo de texto que um site envia para o browser de um usuário contendo numero que servirá para identificar aquele usuário em suas proximas visitas ao site. CPM: valor cobrado por cada 1 mil impressões de um banner ou outro elemento publicitário. A sigla traduz 'custo por mil'. Document requested: documento solicitado direta ou indiretamente pelo usuário, incluídos os de redirecionamento e os que formam frames. Comumente chamado no Brasil de page view IAB non compliant. Frequência: quantidade de vezes que um usuário visita um site.

33 Conceitos Importantes Log: registro mantido pelo servidor de um site de uma ação ocorrida, como, por exemplo, a solicitaçao de um usuário por uma página ou imagem. Padrão IAB: de acordo com as normas do IAB, mesmo se a solicitação de uma página provoca a exibição de uma série de frames para que ela seja mostrada, deve ser contada apenas 1 (uma) page view. Padrao IAB non compliant: informa o número de page views fora das normas do IAB. Mede, amplamente, todas as solicitações diretas ou indiretas do usuário, incluídos os documentos de redirecionamento e os que formam frames.

34 Conceitos Importantes Page view: página solicitada expressamente por ordem do usuário atraves de um click ou comando. A mesma coisa que page requested. Visita: registro de uma 'entrada' de um usuário no site. Visitante único: também chamado unique visitor. Usuário identificável que visita um site. Para identificar os visitantes únicos, os sites utilizam sistemas por senha ou cookies. Cada visitante é contado uma única vez no período verificado. Fonte: Bluebus

35 Data Webhouse A análise do log de acesso permite a obtenção de importantes informações a respeito do site: números de acessos (dia, mês, ano) demografia de usuários domínio país tipo de browser plataforma levantamento de erros análise de tráfego

36 Ferramentas Indicadas WebTrends O WebTrends é uma das mais tradicionais ferramentas para Data Webhouse, e além das estatísticas faz uma análise do trafégo Web, análise do servidor de proxy, análise de link e controle de qualidade.

37 Webalizer É uma das ferramentas mais populares para análise de logs. Uma das suas maiores vantagens é ser totalmente gratuita (software livre) Ferramentas Indicadas

38 Exercício Acompanhar a execução de uma análise de log utilizando uma das ferramentas indicadas. Interpretar os resultados obtidos.

39 Publicidade na Web

40 Introdução Marketing x Publicidade Marketing é a tarefa de descobrir e satisfazer necessidades No mundo corporativo, marketing é a tarefa, assumida pelos gerentes, de avaliar necessidades, medir sua extensão e intensidade e determinar se existe oportunidade para lucros. Philip Kotler Publicidade trabalha a comunicação (promoção) de um determinado bem.

41 Objetivos Antes de pensarmos em como chegarmos, precisamos saber onde queremos ir. Umas das partes mais importantes do planejamento estratégico é a determinação de todos os objetivos que devem ser alcançados. Somente depois podemos decidir como iremos atingi-los.

42 Objetivos Objetivos comuns de ações online: –Fixação / Construção de marca –Aumento da percepção/presença online –Aumento de audiência no site –Aumento de vendas e/ou transações realizadas –Teste para diversos fins –Enquetes x Pesquisas

43 O que medir? Números a serem analisados: –Exposição (número de impressões) –Impacto (número de impressões por usuário) –Interesse pela chamada (número de clicks) –Alcance de uma campanha (reach) –Número e tipo de transações (conversões) –Estatísticas temporais, demográficas e criativas –Carga gerada nos servidores –Caminho no site –Aumento do Ticket Médio –Resultados Offline

44 Modelos de Pagamento Patrocínio Custo por Mil Impressões (CPM) Custo por Click (CPC) Custo por Transação (CPT)

45 Modelos de Pagamento Impasse: –Site prefere vender patrocínio (menor risco) –Anunciante prefere comprar resultados (menor risco)

46 Mercado Brasileiro Negociações com: Portais Redes de Sites Sites de Veiculação de Publicidade Individuais

47 Preços reais praticados no mercado

48 $

49 Análise Temporal Eventos, feriados e festas especiais no ano Momento de acesso do público-alvo Momento de tomada de decisão do público-alvo Momento crítico para venda de produtos especiais Aumento de demanda em épocas sazonais Importante: A sazonalidade do mundo virtual nem sempre é a mesma do mundo real!

50 Como Medir? Informações disponibilizadas pelo veículo Informações levantadas no próprio site Sistemas de alocação e mensuração Instituições ou empresas de mensuração Importante: armazenar histórico de tentativas e resultados, criando uma base de conhecimento!

51 Exercício: Planejando uma campanha no Google

52 Personalização

53 É a técnica que torna um website aderente às necessidade individuais de cada usuário. Também pode ser chamada de customização. Praticamente todos os grandes sites de comércio eletrônico B2C implementam técnicas de personalização.

54 Como implementar um site customizado Através de interação com o usuário, como por exemplo o preenchimento de um formulário eletrônico ou de uma árvore de decisão. Utilizando técnicas como o uso de cookies ou a verificação do IP do usuário, pode-se carregar versões específicas de um site.

55 Principais fornecedores ATG Dynamo Broadvision NetPerceptions

56 ATG Dynamo Ferramenta baseada em Java que implementa uma série de módulos de personalização e comércio eletrônico. Principais clientes: American Online, BMG Direct, 3M, AT&T, Opel, RealNetworks, Sun, Sony. Vantagens: integração com diversas plataformas e com o módulo de comércio eletrônico. Desvantagem: alto custo

57 NetPerceptions Grouplens Ferramenta de filtragem colaborativa, permite a criação de uma base de dados dos clientes com seus respectivos perfis. Principais clientes: Amazon, CDNow. Vantagens: excelente desempenho. Desvantagem: alto custo

58 Broadvision Marketing de Relacionamento ON THE WEB - Data Base Marketing. Ferramenta para não técnicos administrar o site Escalona até Milhões de Usuários Principais clientes: American Airlines, HP, Samsung, Compusa. Vantagens: excelente desempenho. Desvantagem: alto custo

59 O Modelo 1 to 1 Peppers & Rogers Group IDENTIFICAR DIFERENCIAR CLIENTES MAIS VALIOSOS INTERAGIR PERSONALIZAR Não pergunte a mesma coisa 2 vezes: Identidade Contatos Transações Perfil Clientes não são todos iguais: Necessidades Valor p/empresa Potencial Estabeleça um diálogo e aprenda: Preferências Motivações Conceito de Valor p/o cliente Reclamações/outros feedbacks Ganhe o cliente para sempre: Prod./Serviços personalizados Timing apropriado Ofertas relevantes Recompensas

60 Como funciona o Broadvision 1:1 HTTPDBrowser BD/Arquivos Browser envia um request HTTP para o Web server 1. Aplicação 1:1

61 Browser Aplicação 1:1 BD/Arquivos Web server envia request ao One-to-One Application System 2. HTTPD Como funciona o Broadvision 1:1

62 Browser BD/Arquivos A aplicação One-to-One avalia o request e estabelece uma sessão com o usuário, mantendo seu estado 3. Aplicação 1:1 HTTPD Como funciona o Broadvision 1:1

63 BrowserBD/Arquivos Baseado no request do usuário, a aplicação One-to-One seleciona o template e expande cada objeto para gerar uma página HTML personalizada 4. Aplicação 1:1 HTTPD Como funciona o Broadvision 1:1

64 BrowserDatabase/Files A aplicação One-To-One retorna uma página HTML ao HTTPD server 5. 1:1 Application HTTPD Como funciona o Broadvision 1:1

65 BrowserDatabase/Files O usuário recebe a página HTML com conteúdo personalizado, em uma comunicação momento-a- momento 6. 1:1 Application HTTPD Como funciona o Broadvision 1:1

66 Endereçando o indivíduo Application Template HTML JAVA Dyn.Object HTML Critério Atingido Mostra Anúncio banco de dados de conteúdo Origem Milhagem Tipo Cliente =>=>=>=> RJ GOLD 3 Anos Fazer Oferta para NEW YORK Atributo PredicadoValor Regras de negócio são avaliadas em tempo de execução

67

68 Exemplo de Portal Financeiro Personalizado Acompanha- mento da Carteira pessoal Propaganda Personalizada Template (cores, config,) Anúncio Personalizado Alertas e mensagens personalizadas Usuário seleciona suas notícias e ferramentas de planej. financeiro Greeting e Previsão do Tempo Notícias Importantes Link para personalização Conta Pessoal resumida com Link para Detalhes

69 U·mail envia s per- sonalizados por cliente colocando o nome de cada um no Header do HTML Nome personalizado Ex: Para pessoas que gostam de música (informação dada, histórico de compras, clickstream), poderia ser mostrada a lista dos Top 10 da Billboard Conteúdo Personalizado Submarino Click-through: aprendizado Real-time André Valle


Carregar ppt "FGV - MBA em Gestão Empresarial com Ênfase em TI Business Intelligence v. 4.0 – 12 horas Prof. André Valle."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google