Video sobre Data Analytics

1. DATA ANALYTICS
Alan Barzotti
Celso Machado
Fabio Luis
Rayssa Ferreira

2. Tópicos:
• O que é Data Analytics ?
• Quais as ferramentas ?
• Qual a aplicação do Data Analytics na
vida real ?
• Qual a importância desse tipo de
estudo para o futuro?

3. O Data Analytics é a ciência de
examinar dados brutos com o
objetivo de encontrar padrões e
tirar conclusões sobre essa
informação, aplicando um
processo algorítmico ou mecânico
para obter informações.
O que é Data Analytics ?

4. QUAIS AS FERRAMENTAS ?
EXCEL TABLEAU ORACLE
B.I

5. EXCEL X TABLEAU X POWER B.I
IMPORTÂNCIA
DO EXCEL
FACILIDADE AO
UTILIZAR
MELHOR
VIZUALIZAÇÃO
ECOSSISTEMA

8. MODELAGEM
TABLEAU PREP X POWER QUERY

13. QUAL É O MELHOR
ENTÃO ?
ANALOGIA ENTRE APPLE E SAMSUNG

14. • A análise de dados está ajudando cada vez mais
organizações a aproveitar seus dados e usá-los para
identificar novas oportunidades, possibilitando identificar o
melhor rumo a tomar dentro de uma empresa deixando-a
melhor capacitada e informada para tomar decisões.
• Por trás das combinações de todos esses dados, existem
informações relevantes sobre um determinado público-alvo o
que facilita explorar as principais necessidades do
consumidor e identificar quais pontos carecem de melhoria
na empresa.
• Isso, por sua vez, leva a movimentos de negócios mais
inteligentes, operações mais eficientes, lucros mais altos e
clientes mais felizes.
Qual a aplicação do Data Analytics ?

15. Como os grandes mercados estão
explorando a análise de dados?
É possível usar o Data Analytics em diversos segmentos de
mercado:
• Os bancos utilizam essa estratégia para evitar possíveis
fraudes;
• Na educação, é possível medir o progresso dos alunos e se
os sistemas de avaliação estão sendo eficazes;
• No varejo, o principal uso é traçar o perfil social e
comportamental dos clientes, de forma a prever tendências e
hábitos;
• Na prevençao do crime, o combate com eficiência depende
muito de análises, pois são essas análises que irão identificar
e prever a atividade criminal.

16. Principais vantagens:
• Análise de concorrência;
• Análise do que os seguidores sentem nas redes
sociais;
• Desenvolvimento de produtos/serviços com
base na coleta de dados sólidos dos
consumidores;
• Previsão de faturamento;
• Tomadas de decisão mais precisas;
• Visibilidade no mercado.

17. Benefícios para instituições financeiras
Melhorar o gerenciamento de risco nas
concessões de crédito: A partir de
ferramentas como o Dada Analytics, é
possível cruzar informações do
background financeiro dos clientes,
comportamento adotado nas relações
de compra no passado, patrimônio
atual e potencial, tendências de
crescimento/inadimplência, o que pode
garantir maior chance de acerto na
concessão de produtos de alto risco,

18. Combate a fraudes
Esta é, talvez, a finalidade que mais tem
sido usada pelos bancos com as
soluções em análise de dados. O
monitoramento permanente de
datacenters, da rede de dados e dos
sistemas bancários pode ser feito por
meio de data mining. Este processo
cruza todas as informações de acesso,
gerando padrões de utilização para
cada cliente. Ao mínimo sinal de
desvios, o acesso é bloqueado. Além

19. O futuro do Data Analytics
Umas das principais dificuldades da
expansão e uilização de ferramentas
para Data Analytics vem da falta de
funcionários qualificados.
A criação de novas equipes e
reestruturação de algumas áreas pra
entrada do uso de Data Analytics tem
assustado muio gente. É preciso estar
adapto com as ferramentas do futuro.

20. Umas das principais dificuldades da
expansão e uilização de ferramentas
para Data Analytics vem da falta de
funcionários qualificados.
A criação de novas equipes e
reestruturação de algumas áreas pra
entrada do uso de Data Analytics tem
assustado muio gente. É preciso estar
adapto com as ferramentas do futuro.
O futuro do Data Analytics

21. O futuro do Data Analytics
Para aqueles que trabalham ou pensam
em trabalhar na área, é importante
fazer alguns cursos mas não é
necessário graduação na área. Por falta
de mão de obra o mercado está aberto.
As tendências de crescimento são cada
vez mais altas, dados que esse tipo de
ferramenta pode/deve ser usada por
todo tipo de empresa.

22. Quais novos cargos estão surgindo ?
À medida que a transformação em
direção a negócios digitais e
algorítmicos continua, novas funções
que combinam habilidades de TI e
negócios surgirão.
Por exemplo, quando os líderes de
negócios e informações concordam em
monetizar dados gerando receita ou
outros benefícios financeiros, é vital
contratar um gerente de produtos de

23. Quais novos cargos estão surgindo ?
Outras posições que podem agregar valor
são os gerentes de terceirização de
dados, funções contínuas de
inteligência, especialistas em domínio
de negócios algorítmicos e
rastreadores de negócios algorítmicos.
Um especialista em dados também pode
desempenhar um papel importante
para recomendar para sua organização
sobre novas maneiras de utilizar as

24. OBRIGADO
Alan Barzotti
Celso Machado
Fabio Luis
Rayssa Ferreira