A Know Solution tem a honra de ter a multinacional em telecomunicações NOKIA como parceira e cliente.
Essa parceria iniciou em 2014 e continua perdurando com bastante sucesso.
Por questões contratuais, não podemos entrar em muitos detalhes, mas podemos dizer que estamos ajudando eles a organizar e reunir seus dados através de Business Intelligence, Data Warehousing e Big Data. A solução que foi desenvolvida pela Know Solutions os ajuda a entender melhor os indicadores dos seus clientes, que eram muito difíceis de organizar devido à quantidade de fontes de dados diferentes.
Com gráficos extremamente práticos e funcionais, é possível ver inúmeras informações cruzando diferente realidades através da integração de diferente tipos de arquivos: Arquivos .csv, Arquivos Excel, Bancos de Dados, entre outros..
A solução de Business Intelligence (batizada de SAMBA pela NOKIA) está ganhando tanta visibilidade devido à sua qualidade que foi escrito um artigo no blog oficial da NOKIA e há fortes indícios que ela será utilizada como uma solução global (atualmente atende toda a América Latina).
Artigo Original
Segue a tradução, caso prefira ler o artigo original, clique aqui.
Tradução livre do artigo anteriormente citado:
“A frase “Pensar globalmente, agir localmente” tem sido usada e aplicada de muitas maneiras diferentes ao longo dos anos. No entanto, quando se trata de oportunidades de inovação, os desafios são freqüentemente encontrados em um contexto local e não global.
Gostaria de compartilhar um bom exemplo de um centro de qualidade de serviços na América Latina. Alguns anos atrás, ele enfrentou inúmeros eventos de código vermelho, versões antigas de software em redes de clientes, notas técnicas não implementadas de acordo com planos estruturados e pobre compartilhamento de conhecimento. Havia a necessidade de passar de uma abordagem reativa para uma abordagem mais proativa e preditiva.
A Nokia respondeu com sua solução de serviços de atendimento SAMBA. O SAMBA, que significa “Smart Application for Mobile Business Analysis”, leva os dados da rede e os combina com os conhecimentos, insights e motores internos da Nokia.
Essencialmente, o SAMBA analisa registros e tendências de dados para obter uma previsão mais rápida e eficiente de problemas. Os dados brutos são coletados de diferentes fontes, principalmente ferramentas de operação e manutenção, ferramentas de manuseio de casos, bases de dados comuns e serviços online. O SAMBA processa os dados e apresenta-os como uma série de painéis.
O resultado é uma melhor visibilidade do desempenho da rede, oferecendo aos operadores uma melhor compreensão do seu negócio existente, bem como ajudá-los a desenvolver novas oportunidades.
Os operadores da América Latina estão usando o SAMBA para monitorar ações preventivas, analisar o desempenho da rede e manter um olho nos ciclos de vida do software, entre outras coisas.
No entanto, esse não é o fim da história. SAMBA está sendo desenvolvido continuamente, mais recentemente para incluir análise de monitoramento de alarme e correlação entre as áreas de análise. A solução também inclui alertas automáticos por e-mail ou SMS com base em limites pré-definidos para cada uma das áreas de foco.
A solução tem sido bem recebida pelos operadores latino-americanos e está sendo fortemente considerada em outros continentes. Um operador disse que o serviço ajudou a impulsionar o desempenho da rede e aumentar a disponibilidade para níveis sem precedentes. Isto é vital para atrair novos assinantes, ganhar novos negócios IoT e estar pronto para 5G.
SAMBA está sendo integrado no Nokia AVA. Lançada no MWC 2016, esta nova plataforma cognitiva baseada na nuvem oferece rápida e perfeita prestação de serviços a operadores em todo o mundo.”
Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.