Microsoft Internet of Things konference 2015 - Microsoft og Internet of Things
Web3.0- Internet of things
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WEB 3.0Internet of things
ELIFAS FERREIRA 12.110.060-6FELIPE POZEBON 12.210.139-0GUILHERME LAVIERI 12.110.597-7RENATO HIROTA 12.108.456-4
FEI Engenharia de produção 1º Semestre 2013
Valor da informação
Business Inteligence
Cloud Storage
Data Mining
Aprisionamento no sistema
Batalha das redes
REMIX
Cultura Digital
Web 3.0
AGENDA
Estratégia de sobrevivência das empresas
Valor da Informacao
Fonte: www.tenfour.com.br
Usuários adicionam valor para as redes e empresas
Informações certas para tomada de decisões
Atualização e agilidade na informação como fator de sucesso (sistemas de gestão de informação)
Valor da Informacao
Fonte: http://www.igec.com.br
É consolidar as informações de valor para tomada de decisões
Business IntelligenceO que é?
Fonte: http://socialmedianowadays.blogspot.com.br/2013/04/bi-business-intelligence-voltado.html
Cloud storageEnergia elétrica
Cloud storageInternet
Cloud storage
Informação commodity Mecamismo de entrega de dados executados de
forma descentralizada
Modelo mais eficiente por: Ser mais barato Ser mais rápido Operados por especialistas
DATA MININGDefinição
“Mineração de dados é a aplicação de algorítimos específicos para a extração de padrões do banco de dados […]”
(FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, 1996 .p 3,tradução nossa )
DATA MININGProcesso KDD
FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases 1996
DATA MININGAplicações
Processo de tomada de decisão
Árvore de decisão
DATA MININGÁrvore de decisão
R-Squared: 0.72
Standard Error: 24.21
Observations: 50
Coef SE Sig
Intercept 25 2 0
X1 20 1 0
X2 10 4 0.01
DATA MININGAnálise de regressão
Uma variável Duas variáveis
DATA MININGAglomeração
Definir critérios a serem avaliados
Identificar grupos Definir os limites
de cada grupo
Dados não homogênios nem muito dispersos
DATA MININGSegmentação
Geográfica Região Cidade Densidade Clima
Demográfica Idade Tamanho da família Ciclo de vida da família Idade Renda Ocupação Educação Religião Raça Geração Nacionalidade Classe social
Psicográfico Estilo de vida Personalidade
Comportamental Ocasião Benefícios Status do usuário Taxa de uso Atitude em relação ao produto Lealdade Protidão
DATA MININGAnálise de associação
DATA MININGAnálise de associação
Data MiningCase
A partir de: Número de identificação Palavras-chave de busca
Repórteres descobriram: Nome Endereço Número de telefone Estado civil
Data MiningCase
Tendo as seguintes informações: Número de identificação Nome Usuário Fotos do perfil e capa Sexo Redes
Quais informações poderiam ser obtidas através de aplicativos para o Facebook?
DATA MININGCase
Social data mining Grupo Engenharia de produção na FEI
DATA MININGData brokers
APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)
Dependência gerada por alguma opção previamente tomada;
Dificuldade para realizar a troca: Custos; Tecnologia; Contratos; Conhecimento específico.
APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)
APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)
Cite exemplos de Lock-in, comuns no seu dia-a-dia:
THE FUTURE OF THE INTERNET AND HOW TO STOP IT
Jonathan Zittrain Internet Law Governança de Internet Propriedade intelectual Censura
The Battles
BATTLE OF THE BOXES
BATTLE OF THE BOXES
BATTLE OF THE NETWORKS
• “Rede” de 2 computadores• Redes para comunicação entre computadores
de mesma localidade• Restrições de acesso por empresas
BATTLE OF THE NETWORKS
THE GENERATIVE PATTERN
Remix
-EducationUniversity of Pennsylvania, Philadelphia, PAB.A. Economics, B.S. Management (Wharton), 1983.
-Employment and PositionsHarvard University, Cambridge, MAStanford Law School, Stanford, CA
-BoardsCreative Commons, San Francisco, CA,
-Honors and AwardsFastcase 50 Award WinnerHonorary Doctorate, University of AmsterdamAmerican Philosophical Society, Philadelphia, PA
-Books/Articles7 books - Remix: Making Art and Commerce Thrive in the HybridEconomy,97 articles
Lawrence Lessig
Em REMIX, Lawrence Lessig explicita uma visão muito doce e pertinente dos produtores culturais do nosso tempo. Uma visão cuidadosa sobre o que podemos fazer para que uma geração não seja considerada criminosa por seus hábitos culturais de produção em rede.
Visão de Lessig
Economias comerciais
constroem valores com
dinheiro em seu
núcleo.
Cultura Read-Only
Economias que compartilham
construir valor, ignorando dinheiro.
Cultura Read-Write
ECONOMIA READ ONLY
(RO)
ECONOMIA READ WRITE
(RW)
ECONOMIA HÍBRIDA
- Economia que se baseia tanto na partilha quanto na economias;- Uma agrega valor a outra;- Tendencia dominar a arquitetura para o comércio na web.
Economia Híbrida
CÓPIA REMIX
PROFESSIONAL FAIR
AMADOR FAIR FREE
Cópia vs RemixProfissional vs Amador
Ciberativismo
É uma forma de ativismo realizado através de meios eletrônicos, como a informática e a internet. Na visão dos que o praticam, o ciberativismo é uma alternativa aos meios de comunicação de massa tradicionais, permitindo-lhes "driblar" o monopólio da opinião pública por estes meios, ter mais liberdade e causar mais impacto, ou é apenas uma forma de expressar suas opiniões.
Ciberativismo
http://naofoiacidente.org/blog/ http://www.facebook.com/EuQueroORenanFora
Videos
Web 3.0
Fonte: ecrimeexpertblog.wordpress.com
WEB 1.0 Comunicação Read only
WEB 2.0 Read and write
WEB 3.0 Acesso móvel à todos os dados
WEB 3.0Web Semântica
Interpretação do contexto da busca
Capacidade de conhecimento do usuário
Encontrar respostas mais precisas
Fonte: www.glasbergen.com
“The more people who use the new services, the more powerful those services become.”Wade Roush - Technology Review senior editor
WEB 3.0Social Machines - Computing means
connecting
WEB 3.0Mobile Resource Management
- Recurso de Gerenciamento de frota via Celular/Aplicativo
- Consumo de combustíveis e pneus;
- Controle sobre locais visitados;
- Tempo de permanência;
- Deslocamento;
- Excesso de velocidade;
- Agendamento de revisões;
Dúvidas
Bibliografia
CARR, N. The Big Switch: Rewiring the World, from Edison to Google. W. W. Norton, [S.I.], 2008
FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases,AI MAGAZINE,[S.I.],1996
NEILL J. Multiple Linear Regression I, Canberra, 2013. Disponível em: <http://goo.gl/CeBsv>. Acesso em: 22 mai. 2013.
ZITTRAIN J. The Future of the Internet and How to Stop It. Virginia, 2008
KOTLER P. Marketing Management, 12th ed. [S.I.]: Pearson Prentice Hall, 2006. ISBN 0-13-145757-8.