BIG DATA NA INDÚSTRIA AUTOMOTIVA
T-Systems do Brasil.
Fatos e Números.
Empresa
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Fundação: 1982
Matriz em São Paulo
10 Filiais distribuídas em 8 cidades
brasileiras
Colaboradores: aprox. 2.000
Campinas -SP
S.B.Campo – SP (3)
Filiais
Juiz de Fora - MG
Barueri - SP
São Paulo
Curitiba - PR
S.José dos Pinhais - PR
Blumenau - SC
Segmentos de Atuação
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Manufatura
Automotivo
Finanças / Seguradora
Serviços
Utilities
Varejo
Saúde
Logística
Marketing & Comunicação
Março 2013
2
Automotivo e Manufatura
Finanças
Manufatura
Varejo
Logística
Serviços
Outros
Concessionárias
VW e MBB
Marketing & Comunicação
Março 2013
3
Tendências Globais
• Entre 2005 e 2012 o volume de dados gerado foi maior
que nos últimos 50 anos.
• Este volume irá dobrar à cada 1 ano e dois meses.
• 75% Dos dados gerados no mundo não são estruturados.
• Mais de 5 bilhões de pessoas utilizam
celulares.
• ½ bilhão de Tweets por dia.
• 2 ½ bilhões de likes por dia.
Como coletar, organizar, analisar e tirar o melhor
proveito deste comportamento e das tendências
globais e organizacionais?
Conceito
 Desde o inicio dos anos 90 fala-se em Big
Data.
 É um conjunto de tecnologias e arquiteturas,
projetadas para analisar dados e identificar
tendências, em grandes volumes de dados
em alta velocidade.
 Capacidade de processar dados Estruturados
e Não Estruturados.
 Os 5V’s de um Big Data: Velocidade, Volume,
Variedade, Veracidade e Valor.
5Vs do Big Data
Variedade
Volume
Velocidade
Valor
Veracidade
 Diferentes fontes
de dados,
databases, lojas
virtuais, serviços
on-line, GPS,
celular, redes
sociais,
manufatura,
RFID, logs.
 De forma
instantânea
gera-se um
volume altíssimo
de informação.
Além de
Velocidade, é
necessário poder
gerenciar
grandes Volumes
de informação.
 Redução do
tempo de
processamento.
Para grandes
volumes de
informação é
necessário uma
solução com alto
poder
computacional
(performance).
 Informação é
patrimônio. Uma
solução de Big
Data deve trazer
resultados e
benefícios
significativos e
que compensem
o investimento.
 Confiabilidade e
exatidão na
informação são
importantes para
gerar
confiabilidade no
Big Data.
A maneira como eles passarão a ser geridos, estudados e analisados para extrair deles informações que se transformarão em negócios será
totalmente nova.
Tipos de Informações:
Informações Estruturadas
 Informações armazenadas obedecendo uma metodologia, padrão, nomenclatura...
 Informações oriundas de banco de dados, data warehouses, planilhas...
Informações Não Estruturadas
 Informações entendidas até então por pessoas.
 Mídias sociais, serviços on-line, GPS, celular, manufatura, RFID, logs, imagens, videos.
 Representam 75% das informações com as quais as empresas lidam atualmente.
Inovação em Hardware
Aplicação Classica
Disco Rígido
Inovação
Memória RAM
CPU
Computação em Memória
SSD
Memória Principal
CPU
System /
Logfile
Armazenamento
& Cache
WestmereEX
MEMÓRIA
VOLUME
LATÊNCIA(~)
L1Cache CPU
64 KB
1 ns
L2 Cache CPU
256 KB
5 ns
L3 Cache CPU
8 MB
20 ns
RAM
GBs a
TBs
100ns
Discos
TBs
>1.000.000 ns
Gargalo I/O
 Arquitetura Multi-Core, 10 núcleos em
um chip.
 Comunicação otimizada entre os Chipsets
e os processadores através da tecnologia
QPI.
 Suporte de 2 TB de memória RAM por
placa-mãe.
Casos:
• Energia Eólica
Em busca dos melhores lugares para instalar turbinas eólicas, a dinamarquesa Vestas Wind analisou
petabytes de dados climáticos, de nível das marés, mapas de desmatamento. O que costumava levar
semanas durou algumas horas.
Fonte: Jornal O Globo
oglobo.globo.com/infograficos/bigdata/
• Nações Unidas
O Projeto “Global Pulse” das Nações Unidas, vai utilizar um programa que decifra a linguagem humana na
análise de mensagem de texto e posts em redes sociais para prever o aumento do desemprego,
esfriamento economico e epidemias de doenças.
Fonte: www.unglobalpulse.org/
• Big Data ajudou Obama a ganhar as eleições.
Utilizando um gigantesco banco de dados, com detalhes de cada eleitor e de como as pessoas reagiam a
diferentes abordagens, as informações orientaram voluntários, indicaram as melhores formas de
arrecadar fundos e apontaram quem poderia ser convencido a apoiar a reeleição.
Fonte: Info Exame 15/01/2013
info.abril.com.br/noticias/ti/big-data-ajudou-obama-a-ganhar-eleicoes-15012013-25.shl
Casos do setor automotivo:
• McLaren usa análise de dados de alta velocidade para ganhar vantagem Formula 1 .
O Grupo McLaren voltou-se para a análise de dados em alta velocidade com objetivo de obter vantagem
competitiva em corridas de F1, mas atualmente trabalha em solução semelhante às utilizadas nos carros
de F1 em sistemas de cuidado intensivo e monitoramento de pacientes através de telemetria de forma
preditiva.
• Montadora Nacional acelera seu processo de Just-in-Time
em 18x.
Grande montadora nacional consegue melhorar de forma significativa
seu processo de geração de releases de fornecedores utilizando
processamento In-Memory em grande volume de informação.
SETOR AUTOMOTIVO
O BIG DATA pode trazer uma melhor resposta para
algumas questões do mercado automotivo:
♦ Otimização de Produto
♦ Satisfação do cliente.
♦ Engenharia de produto.
♦ Melhora na garantia e performance do
veículo.
♦ Previsão de produção de peças e logística.
♦ After Sales
♦ Analise do Consumidor.
♦ Otimização do Intervalo dos Serviços.
♦ Satisfação do revendedor.
♦ Outros
♦ Seguro de automóvel.
♦ Sistema de orientação personalizados.
♦ Supply Chain / Logística.
♦ Manutenção dos Ativos (Preditiva).
PERFIS DE CONSUMIDORES
Alguns veículos já possuem computadores embutidos em
forma de tablet, mostrando as principais informações
utilizando a "telemática”.
Indicadores
Sensores
 Muitos sensores embutidos coletam
constantemente diversos níveis de
informação:





DISTÂNCIA
VELOCIDADE
DURAÇÃO
PERCURSO
AUTONOMIA
 Indicadores Sugestivos:




PADRÃO DE CONDUÇÃO
NÍVEIS DE CONSUMO
NÍVEIS DE DESGASTE
ESFORÇOS DE COMPONENTES
Importantes informações para avaliar riscos para montadoras e seguradoras, fornecendo de forma
proativa vários alertas em tempo real.
CONNECTED CAR TRAFFIC
& DIAGNOSTIC

Motoristas recebendo informações em tempo
real sobre a próxima revisão com base no
desgaste real do veículo, caracteristicas da sua
dirigibilidade. Condições das estradas com base
em seu trajeto.

Montadoras e auto peças analisam um rico
banco de dados com informações dos seus
veículos e componentes.

Concessionárias reconhecem e respondem as
reais necessidades dos clientes.
BIG DATA E A
INTERNET DAS COISAS

Dispositivos existentes nos produtos são conectados à
Internet e geram os mais diversos tipos de dados, como
o desempenho do automóvel, monitoramento dos
preços de combustível ou até localizar um posto mais
próximo.

Com base em pesquisas realizadas pela CISCO, 74% das
pessoas permitiriam o monitoramento dos seus hábitos
de direção, peso, altura e opções de entretenimento.

A Olyver Wiman afirma que em 2016 80% dos veículos
vendidos estarão conectados
LEADS QUALIFICADOS
Mineração de dados em Redes Sociais e Sites da Internet
para analise de opiniões de proprietários, pesquisa de
preço dos possíveis carros utilizados numa troca.
♦ Identificar leads qualificados com maior assertividade.
♦ Disponibilizar produtos com maior confiabilidade e
satisfação do cliente.
♦ Oferta de serviços de mobilidade a partir do seu
produto. O que realmente seu cliente gostaria de
comprar ?
♦ Otimizar recursos em seu Market Share.
Obrigado pela atenção.