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WEB 3.0 Internet of things ELIFAS FERREIRA 12.110.060-6 FELIPE POZEBON 12.210.139-0 GUILHERME LAVIERI 12.110.597-7 RENATO HIROTA 12.108.456-4 EI Engenharia de produção 1º Semestre 2013

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Centro universitário da fei Engenharia de produção

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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

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Valor da informação

Business Inteligence

Cloud Storage

Data Mining

Aprisionamento no sistema

Batalha das redes

REMIX

Cultura Digital

Web 3.0

AGENDA

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Estratégia de sobrevivência das empresas

Valor da Informacao

Fonte: www.tenfour.com.br

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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

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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

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Cloud storageEnergia elétrica

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Cloud storageInternet

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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

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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 )

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DATA MININGProcesso KDD

FAYYAD; PIATETSKY-SHAPIRO; SMYTH, From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases 1996

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DATA MININGAplicações

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Processo de tomada de decisão

Árvore de decisão

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DATA MININGÁrvore de decisão

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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

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DATA MININGAglomeração

Definir critérios a serem avaliados

Identificar grupos Definir os limites

de cada grupo

Dados não homogênios nem muito dispersos

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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

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DATA MININGAnálise de associação

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DATA MININGAnálise de associação

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Data MiningCase

A partir de: Número de identificação Palavras-chave de busca

Repórteres descobriram: Nome Endereço Número de telefone Estado civil

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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?

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DATA MININGCase

Social data mining Grupo Engenharia de produção na FEI

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DATA MININGData brokers

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APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

Dependência gerada por alguma opção previamente tomada;

Dificuldade para realizar a troca: Custos; Tecnologia; Contratos; Conhecimento específico.

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APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

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APRISIONAMENTO NO SISTEMA (LOCK-IN)

Cite exemplos de Lock-in, comuns no seu dia-a-dia:

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THE FUTURE OF THE INTERNET AND HOW TO STOP IT

Jonathan Zittrain Internet Law Governança de Internet Propriedade intelectual Censura

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The Battles

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BATTLE OF THE BOXES

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BATTLE OF THE BOXES

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BATTLE OF THE NETWORKS

• “Rede” de 2 computadores• Redes para comunicação entre computadores

de mesma localidade• Restrições de acesso por empresas

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BATTLE OF THE NETWORKS

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THE GENERATIVE PATTERN

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Remix

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-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

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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

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Economias comerciais

constroem valores com

dinheiro em seu

núcleo.

Cultura Read-Only

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Economias que compartilham

construir valor, ignorando dinheiro.

Cultura Read-Write

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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

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CÓPIA REMIX

PROFESSIONAL FAIR

AMADOR FAIR FREE

Cópia vs RemixProfissional vs Amador

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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.

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Ciberativismo

http://naofoiacidente.org/blog/ http://www.facebook.com/EuQueroORenanFora

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Videos

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Web 3.0

Fonte: ecrimeexpertblog.wordpress.com

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WEB 1.0 Comunicação Read only

WEB 2.0 Read and write

WEB 3.0 Acesso móvel à todos os dados

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WEB 3.0Web Semântica

Interpretação do contexto da busca

Capacidade de conhecimento do usuário

Encontrar respostas mais precisas

Fonte: www.glasbergen.com

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“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

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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;

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Dúvidas

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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.

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