Big Data: Inteligência Competitiva

Apresentação

Apresentação dos fundamentos da Inteligência Competitiva; O processo de construção e disseminação do conhecimento pela empresa; Processos de inovação de a Inteligência Competitiva; Oportunidades e cruzamentos com Big Data. O impacto da estrutura organizacional nos processos de Inteligência Competitiva; Os usos da Inteligência Competitiva no marketing; Formatos de sistemas de Inteligência Competitiva em tempos de Big Data; Técnicas e ferramentas. As etapas de projetos envolvendo Big Data Analytics, Data Science e Inteligência Competitiva; Métodos de análise: cluster, network e text; Modelos de previsão via regressão linear e redes neurais. Conceituação sobre a competência humana de interpretação e visualização de dados; Os dados numéricos e os não numéricos; Processo de análise exploratória de dados e a decisão dos gestores.

Objetivo

Você irá desenvolver:

Compreensão sobre os fundamentos da Inteligência Competitiva em tempos de Big Data;

Conhecimento para selecionar a ferramenta mais adequada ao projeto de Inteligência Competitiva de uma empresa;

Conhecimento para promover análises, ainda que exploratórias, e tomada de decisão.

Conteúdo programático

Módulo 1

  • Definições e características da Inteligência Competitiva;
  • Inteligência Competitiva e a disseminação do conhecimento na empresa;
  • Inovação e Inteligência Competitiva;
  • Oportunidades da Inteligência Competitiva e Big Data.

Módulo 2

  • Como a estrutura organizacional impacta na Inteligência Competitiva;
  • Inteligência Competitiva aplicada à marketing;
  • Desenhos de sistemas de Inteligência Competitiva em tempos de Big Data;
  • Introdução às técnicas e ferramentas.

Módulo 3

  • Tratamento de dados e etapas do processo de Big Data Analytics e Inteligência Competitiva;
  • Segmentação e Cluster Analysis;
  • Network Analysis e Text Analytics;
  • Previsão via Regressão Linear e Redes Neurais.

Módulo 4

  • Overview sobre visualização;
  • Visualização de dados numéricos (e.g., plots);
  • Visualização de dados não numéricos (e.g., grafos);
  • Análise exploratória de dados e tomada de decisão.
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