Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.

Analysis of panoramio photo tags in order to extract land use information

In the recent past, hardly anyone could predict this course of GIS development. GIS is moving from desktop to cloud. Web 2.0 enabled people to input data into web. These data are becoming increasingly geolocated. Big amounts of data formed something that is called "Big Data". Scientists still don't know how to deal with it completely. Different Data Mining tools are used for trying to extract some useful information from this Big Data. In our study, we also deal with one part of these data - User Generated Geographic Content (UGGC). The Panoramio initiative allows people to upload photos and describe them with tags. These photos are geolocated, which means that they have exact location on the Earth's surface according to a certain spatial reference system. By using Data Mining tools, we are trying to answer if it is possible to extract land use information from Panoramio photo tags. Also, we tried to answer to what extent this information could be accurate. At the end, we compared different Data Mining methods in order to distinguish which one has the most suited performances for this kind of data, which is text. Our answers are quite encouraging. With more than 70% of accuracy, we proved that extracting land use information is possible to some extent. Also, we found Memory Based Reasoning (MBR) method the most suitable method for this kind of data in all cases.

Text mining e twitter : o poder das redes sociais num mercado competitivo

Actualmente, com a massificação da utilização das redes sociais, as empresas passam a sua mensagem nos seus canais de comunicação, mas os consumidores dão a sua opinião sobre ela. Argumentam, opinam, criticam (Nardi, Schiano, Gumbrecht, & Swartz, 2004). Positiva ou negativamente. Neste contexto o Text Mining surge como uma abordagem interessante para a resposta à necessidade de obter conhecimento a partir dos dados existentes. Neste trabalho utilizámos um algoritmo de Clustering hierárquico com o objectivo de descobrir temas distintos num conjunto de tweets obtidos ao longo de um determinado período de tempo para as empresas Burger King e McDonald’s. Com o intuito de compreender o sentimento associado a estes temas foi feita uma análise de sentimentos a cada tema encontrado, utilizando um algoritmo Bag-of-Words. Concluiu-se que o algoritmo de Clustering foi capaz de encontrar temas através do tweets obtidos, essencialmente ligados a produtos e serviços comercializados pelas empresas. O algoritmo de Sentiment Analysis atribuiu um sentimento a esses temas, permitindo compreender de entre os produtos/serviços identificados quais os que obtiveram uma polaridade positiva ou negativa, e deste modo sinalizar potencias situações problemáticas na estratégia das empresas, e situações positivas passíveis de identificação de decisões operacionais bem-sucedidas.

Exploraty Multivariate Statistical Methods Applied to Pharmaceutical Industry CRM Data

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Sistema de deteção de eventos adversos baseado num data warehouse

RESUMO - A Segurança do Doente tem assumido uma relevância crescente nas organizações de saúde, resultado da divulgação de diversos estudos que revelaram a magnitude deste problema e simultaneamente, de uma maior pressão por parte da opinião pública e da comunicação social. Este estudo pretende desenvolver e avaliar a performance de um sistema eletrónico de deteção de eventos adversos, baseado num Data Warehouse, por comparação com os resultados obtidos pela metodologia tradicional de revisão dos registos clínicos. O objetivo principal do trabalho consistiu em identificar um conjunto de triggers / indicadores de alerta que permitam detetar potenciais eventos adversos mais comuns. O sistema desenvolvido apresentou um Valor Preditivo Positivo de 18.2%, uma sensibilidade de 65.1% e uma especificidade de 68.6%, sendo constituído por nove indicadores baseados em informação clínica e 445 códigos do ICD-9-CM, relativos a diagnósticos e procedimentos. Apesar de terem algumas limitações, os sistemas eletrónicos de deteção de eventos adversos apresentam inúmeras potencialidades, nomeadamente a utilização em tempo real e em complemento a metodologias já existentes. Considerando a importância da problemática em análise e a necessidade de aprofundar os resultados obtidos neste trabalho de projeto, seria relevante a sua extensão a um universo mais alargado de instituições hospitalares, estando a sua replicabilidade facilitada, uma vez que o Data Warehouse tem por base um conjunto de aplicações disseminadas a nível nacional. O desenvolvimento e a consolidação dos sistemas eletrónicos de deteção de eventos adversos constitui inegavelmente uma área de futuro, com reflexos ao nível da melhoria da informação existente nas organizações e que contribuirá decisivamente para a melhoria dos cuidados de saúde prestados aos doentes.

Healthcare- Associated infections: An analysis of costs in a Portuguese Hospital

Hospital-acquired infections (HAIs) delay healing, prolong Hospital stay, and increase both Hospital costs and risk of death. This study aims to estimate the extra length of stay and mortality rate attributable to each of the following HAIs: wound infection (WI); bloodstream infection (BSI); urinary infections (UI); and Hospital-acquired pneumonia (HAP). The study population consisted of patients discharged in CHLC in 2014. Data was collected to identify demographic information, surgical operations, development of HAIs and its outputs. The study used regressions and a matched strategy to compare cases (infected) and controls (uninfected). The matching criteria were: age, sex, week and type of admission, number of admissions, major diagnostic category and type of discharge. When compared to matched controls, cases with HAI had a higher mortality rate and greater length of stay. WI related to hip or knee surgery, increased mortality rate by 27.27% and the length of stay by 74.97 days. WI due to colorectal surgery caused an extra mortality rate of 10.69% and an excess length of stay of 20.23 days. BSI increased Hospital stay by 28.80 days and mortality rate by 32.27%. UI caused an average additional length of stay of 19.66 days and risk of death of 12.85%. HAP resulted in an extra Hospital stay of 25.06 days and mortality rate of 24.71%. This study confirms the results of the previous literature that patients experiencing HAIs incur in an excess of mortality rates and Hospital stay, and, overall, it presents worse results comparing with other countries.

How small accounting firms can compete in an environment in which the big four are getting bigger

This paper sets out to determine how small accounting firms can compete in the United States in the early 21st century. The first chapter identifies the central goal of the paper: namely, to use existing literature and market data to define a business strategy for Ross & Moncure, Inc., a small accounting firm in the metropolitan Washington area. The second chapter is a literature review, and in it the author finds that large accounting firms are advantaged in terms of reputation, ability to diversify, and ability to retain employees, but are disadvantaged in their ability to form longstanding successful relationships with clients. In the third chapter, the author explores the relationship between the Big Four firms and their employees. The goal of this chapter is to determine how small accounting firms can compete for top talent in the HR market, and the author finds that this can be done by offering faster career progression and more client interaction. The fourth chapter looks at the market for accounting services in the United States, exploring the different options that consumers have to meet their accounting needs. It is found in this chapter that big and small accounting firms tend to compete for clients of different profiles. In the fifth chapter, the author uses proprietary company data to explore the composition, existing strategy and culture of Ross & Moncure. In the sixth chapter, all of the previous chapters come together to formulate a strategy and plan for action for Ross & Moncure: specifically, that the firm should further cultivate networks and relationships, and should create a fulfilling professional environment by increasing client-employee interaction, encouraging external education, and allowing employees to take on many different projects