Thales Alberto
Priscila Tavares
Kali Fauaze
Igor Daniel
William Martin
Data Warehouse, Data Mining
Business Intelligence
Data Mining
O que é ??
Mineração de dados
Como Implementar um Data
Mining
Pode ser dividida em seis fases interdependentes:
 Entendimento de negócios;
 Entendimento dos dados;
 Preparação dos dados;
 Modelagem;
 Avaliação de modelo;
 Publicação;
Aplicações de Data Mining
 Cross-selling;
 Up- Selling;
 Fidelização.
Aplicações de Data Mining
 Fidelização: Descobrir o perfil, situação e combinação
de fatores que estão relacionados com a perda de
clientes, para que se trabalhe estes clientes e mantenha
o relacionamento, dentro da filosofia de que manter
um cliente conquistado é mais barato que conquistar
novos clientes.
Algumas barreiras do uso de DM
 Altos custos;
 Complexidade de ferramentas;
 Preparação dos dados para mineração(80% do
trabalho). Os dados devem estar limpos, consistentes
e livres de excessivas nulidades;
Data Warehousing
 O data warehouse nada mais é do que um “depósito de
dados”. Sua função principal é o armazenamento de
informações de um banco de dados referente a uma ou
mais atividades de uma empresa de forma consolidada,
voltada à tomada de decisões.
 Os dados contidos nos data warehouse são
sumarizados, periódicos e descritivos. Por definição
esses dados armazenados não mudam, exatamente por
serem dados históricos, salvo quando é necessário
executar correções em alguma informação específica.
Surgimento do Data Warehousing
 Surgiu como conceito acadêmico na década
de 80. Com o amadurecimento dos sistemas
de informação empresariais, as necessidades
de análise dos dados cresceram
paralelamente.
 Objetivos: A possibilidade de manipular dados e
formas de apresentação de maneira rápida é um
dos pontos fortes de um data warehouse.
 Ferramentas: Ferramentas: As ferramentas de
prospecção e análise de dados são baseadas em
OLAP, On-line Analytical Processing.
 Exemplo teórico: Um site de vendas quer que o seu
cliente, ao entrar no site, veja produtos similares
aos que ele já havia comprado ou olhado.
Business Intelligence
Benefícios do uso de BI:
•Maior capacidade de Análise
•Maior acompanhamento dos processos de negócios
•Agilidade na montagem de informações
•Possibilidade de uso de indicadores de gestão
•Padronização ao acesso de dados
•Padronização de regras ao negocio
•Automação de processos de informação
Administrativo
Financeiro:
Vendas e
Faturamento:
Compras,Pagamento,
Recebimento,Fluxo de
caixa,Inadimplência, Controle
de custos,
fechamentos,contabilidade,
estoques e movimentação de
materiais, logísticas e
distribuição
Volumes de
venda,Análise
corporativa,
Desempenho de
lojas e filiais,
ranking(melhores e
piores),lucrativa de
vendas, alocação
de receitas
Processos
diversos:
Pesquisa de
dados,análises
comportamentais do
ambiente, mineração
de dados(descoberta
de padrões)estudo
para novos padrões,
oportunidade e
contenção de perdas
Desenhando e Implementando BI:
•Questão de alinhamento de metas: Primeiro passo para determinar propostas de
curto e médio prazo do programa
•Questões de base: Coleta de informações de competência atual
•Custos e riscos: As consequências financeiras da nova iniciativa de BI devem ser
estimadas
•Cliente e “Stakeholder”: Determina quem serão os beneficiados da iniciativa e
quem pagará por ela
•Métricas relacionadas: Estes requerimentos de informações devem ser
operacionalizadas com clareza
•Mensuração Metodológica: Deve ser estabelecido um método ou procedimento
para determinar a melhor ou aceitável maneira de medir os requerimentos métricos
•Resultados relacionados: Alguém deve ser o monitor do programa de BI para
assegurar que os objetivos estão ocorrendo. Ajustes no programa podem ser
necessário.