Um Novo “ABC” das TICs: (A)nalytics + (B)ig Data + (C)loud Computing Prof. José Carlos Cavalcanti Depto. de Economia da UFPE http://www.creativante.com.br http://twitter.com/jccavalcanti http://jccavalcanti.wordpress.com http://www.facebook.com/jccavalcanti http://jccavalcanti.tumblr.com E-mail: [email protected] CICTEC/Porto Digital - Recife, 22/05/2013

AGENDA 0- Brevíssima história 1- A posição do Brasil na indústria de TICs 2- Conceitos do novo “ABC” das TICs 3- Porque o novo “ABC” das TICs importa 4- Evolução 5- Aplicações 6- Principais Players 7- Exemplos 8- Desafios futuros (Arquivo => http://www.creativante.com.br/download/cictec.pdf)

2006 = 192B 2005 = 96B 2004 = 48B

1 Billion gigabytes = 1 exabyte

2003+2004=72B

2006 = 192B 2005 = 96B 2004 = 48B

1 Billion gigabytes = 1 exabyte

2003+2004=72B

Dilúvio de Informações

Fonte: http://www.economist.com/specialreports/PrinterFriendly.cfm?story_id=15557443. 27th february, 2010.

Dilúvio de Dados/Informações => BIG DATA

= 40 Zettabytes (1 zettabyte = 1 trillion gigabytes)

(billions gigabytes)

Fonte: http://bit.ly/13QKLgj

Crescimento 4V: em Volume, Velocidade , Variedade e Veracidade.

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(Rankings do Índice de Preparo em Rede - IPR)

“Quando o GITR e o Networked Readiness Index – NRI (Índice de Preparo em Rede - IPR) foram criados, há 12 (doze) anos, a atenção dos tomadores de decisão e investidores era sobre a adoção de negócios e estratégias financeiras que os permitissem desenvolver no contexto de uma rápida, porém nascente economia da Internet. Passada mais de uma década, o IPR tem proporcionado aos líderes de decisões um arcabouço útil para avaliar o impacto das TICs ao nível global, e para fazer um benchmark do preparo e uso das TICs em suas economias. O IPR tem sido considerado um verdadeiro termômetro do preparo das nações com relação ao seu estágio de adequação e uso das TICs em suas economias”.

Princípios do IPR 1- Medir os impactos econômico e social das TICs é crucial; 2- Um ambiente proporcionador determina a capacidade de uma economia e sociedade beneficiar do uso de TICs; 3- O preparo e o uso das TICs permanecem como impulsionadores chaves e pré-condições para obtenção de qualquer impacto; 4- Todos os fatores interagem e co-evolvem no interior de uma ecossistema; 5- O arcabouço deve prover orientações claras de políticas e identificar oportunidades de colaboração público-privada.

A Estrutura do IPR

Tabela 1: O Índice de Preparo em Rede – IPR 2013 Rank

País/Economia

Score

Rank de 2012 (dentre 142 países)

1

Finlândia

5.98

3

2

Cingapura

5.96

2

3

Suécia

5.91

1

4

Holanda

5.81

6

5

Noruega

5.66

7

6

Suíça

5.66

5

7

Reino Unido

5.64

10

8

Dinamarca

5.58

4

9

Estados Unidos

5.57

8

10

Taiwan, China

5.57

8

60

Brasil

3.97

64

Fonte: World Economic Forum (2013). “The Global Information Technology Report – GITR”.

A Estrutura do IPR (Brasil dentre 142 países)

Rank: 107

Rank: 74

Rank: 44

Rank: 50

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Big Data não implica dizer que os dados pré-existentes são “pequenos” (o que não são) ou que seu único desafio é o seu tamanho (tamanho é apenas um deles). O termo Big Data se aplica à informação que não pode ser processada ou analisada usando processos ou ferramentas tradicionais. Big Data é importante devido a alguns princípios chave:

■ Soluções de Big Data são ideais para analisar não somente dados brutos estruturados, mas também dados semiestruturados e dados não estruturados a partir de uma ampla variedade de fontes; ■ Soluções de Big Data são ideais para análises interativas e exploratórias quando medidas de negócios com dados não são pré-determinadas; ■ Big Data é uma tecnologia adequada para resolver desafios de informação que não podem ser tratados pelos enfoques tradicionais de bancos de dados relacionais usuais no mercado.

Três características definem Big Data: volume, variedade, e velocidade (os conhecidos 3 V´s). Juntas, estas características definem o que a empresa IBM se refere à Big Data. Alguns autores têm acrescentado outra caraterística (outro V): a da veracidade.

O fenômeno do Big Data é impulsionado pela massiva redução em custo na gestão de dados, combinada com o aumento exponencial da capacidade de processamento computacional que vemos nos dias atuais. Novas tecnologias têm permitido a manipulação de novas dimensões de quantidades de dados rapidamente e de forma economicamente eficiente (volume e velocidade).

Enfoques de Big Data requerem novas ferramentas tais como Analítica (a descoberta e a comunicação de padrões – com significado – em dados), que permitem analisar novas quantidades de diferentes fontes de informação, como por exemplo, de redes sociais, engenhos de busca, transações de pagamentos, ou todas as categorias de e-Commerce (variedade).

O sucesso de Big Data é inevitavelmente relacionado com uma gestão inteligente de seleção e uso de dados, bem como esforços conjuntos em direção a regras claras com respeito à qualidade dos dados. Uma clara governança de dados e uma clara política de dados são inevitáveis para capacitar um uso de significado dos dados (veracidade).

As ferramentas de Analítica (tecnologia “da descoberta e a comunicação de padrões - com significado - em dados) podem ajudar as empresas a sintetizar estes dados em insights (discernimentos) que podem aumentar tanto receitas dos negócios quanto eficiências das organizações.

Perception of the significance and nature of events before they have occurred.

Capacity to discern the nature of a situation.

Perception of the significance and nature of events after they have occurred. Source: Edjlali, Roxane (2011). “Information 20/20: Focus, Connect and

lead with Information”. Gartner.

Fonte: “Analytics at Work”. Newsletter da Creativante. 28/03/2010. Livro de Tom Davenport

Cloud Computing é o uso de recursos computacionais (hardware e software) que são prestados como um serviço sobre uma rede (tipicamente a Internet). De acordo com o Gartner Group cloud computing é um fenômeno disruptivo com o potencial de tornar as organizações de TICs mais responsivas do que nunca. Cloud computing promete vantagens econômicas, velocidade, flexibilidade, elasticidade infinita e inovação.

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- Nesta pesquisa, para entender melhor as empresas que estão conformando (e estão sendo conformadas) pela revolução em analítica, foram entrevistados mais de 2.500 profissionais em duas dúzias de indústrias; - 67% dos respondentes reportaram que suas empresas estão ganhando uma vantagem competitiva no uso de analítica; - Neste grupo foi identificado um conjunto de empresas que estão se valendo de analítica tanto para conquistar vantagem competitiva quanto para inovar. Estes Inovadores Analíticos constituem os líderes da revolução analítica.

“Em termos de tendências de mercado, o Gartner Group estima que os gastos totais com cloud services vão aumentar de US$ 100 bilhões em 2012 para US$ 210 bilhões em 2016”.

AGENDA 0- Brevíssima história 1- A posição do Brasil na indústria de TICs 2- Conceitos do novo “ABC” das TICs 3- Porque o novo “ABC” das TICs importa 4- Evolução 5- Aplicações 6- Principais Players 7- Exemplos 8- Desafios futuros

Source: Chen, Hsinchun, Chiang, Roger H. L., and Storey, Veda C. (2012). “Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact.” MIS Quarterly, Vol. 36, No. 4, 1165-1188, December.

Source: Chen, Hsinchun, Chiang, Roger H. L., and Storey, Veda C. (2012). “Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact.” MIS Quarterly, Vol. 36, No. 4, 1165-1188, December.

AGENDA 0- Brevíssima história 1- A posição do Brasil na indústria de TICs 2- Conceitos do novo “ABC” das TICs 3- Porque o novo “ABC” das TICs importa 4- Evolução 5- Aplicações 6- Principais Players 7- Exemplos 8- Desafios futuros

AGENDA 0- Brevíssima história 1- A posição do Brasil na indústria de TICs 2- Conceitos do novo “ABC” das TICs 3- Porque o novo “ABC” das TICs importa 4- Evolução 5- Aplicações 6- Principais Players 7- Exemplos 8- Desafios futuros

Source: Gartner (2013). Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms.

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Example 1: Car Sales

Model Obs: O coeficiente na variável Google Trends (xt ) implica que um aumento de 1% em volume de busca está associado com aproximadamente 5% de aumento em vendas.

Example 2: Retail Sales

Example 3: Car Sales

Example 4: Home Sales

Example 5: Visitors to Hong Kong

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Mayes County, Oklahoma, US

Figura: Demanda de talento analítico nos EUA pode ser 50 a 60% maior que sua oferta projetada para 2018

Fonte: Mckinsey (2011)