Linha 1: Linha 1:
= Fase I - Estudo =
= Step I - Project Presentation =


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Linha 5: Linha 5:


  Telco Analytics
  Telco Analytics
  link da apresentacao:  [https://docs.google.com/presentation/d/1MU4oSvaPymDCDg-cJnSJU7Fuh_kVGYKxWfm_zBhrjFo/edit?usp=sharing]
   


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== Objetivos ==
== Purpose ==


  Descrever o que pretende com esta pesquisa
  Investment optimization and generation of new revenues to support Digital Transformation based on Data


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== Conceito ==
== Project Keys ==


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Explique em que contexto macro esta pesquisa será inserida
  1- Semantic Data Integration
Relacione com outros projetos e pesquisas na área, na empresa ou mesmo no mundo
  2- Analytics - Correlação de Dados
Identifique algumas possibilidades de evolução desta idéia
  3- Advanced Anomaly Detection
  Tente enquadrar esta idéia em um grupo, propósito ou categoria específica
  4- Embedded IoT Analytics to the Edge
  5- Machine Learning
  6- Open Data - For Peoples (PL 53/2018)
  7- Decision Management
  8- Immersive User Experience
  9- Geospatial And Location Intelligence
  10- Digital Twins


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== Características&nbsp; ==
== Presentation ==
 
<br>
 
Informe sobre as particularidades, aspectos e atributos desta idéia.


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Link to the presentation [https://docs.google.com/presentation/d/1MU4oSvaPymDCDg-cJnSJU7Fuh_kVGYKxWfm_zBhrjFo/edit?ts=5bd1ce1a#slide=id.g465dc625f9_1_153]
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== Estudo Dirigido  ==
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Coloque aqui o plano de estudos bem como as possíveis fontes de informação.


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Edição das 13h24min de 6 de novembro de 2018

Step I - Project Presentation



Telco Analytics


Purpose

Investment optimization and generation of new revenues to support Digital Transformation based on Data


Project Keys


 1- Semantic Data Integration
 2- Analytics - Correlação de Dados
 3- Advanced Anomaly Detection
 4- Embedded IoT Analytics to the Edge
 5- Machine Learning
 6- Open Data - For Peoples (PL 53/2018)
 7- Decision Management
 8- Immersive User Experience
 9- Geospatial And Location Intelligence
10- Digital Twins


Presentation


Link to the presentation [1]



Fase II - Ensino


Conteúdo

Desenvolva um conteúdo que possa transmitir o conhecimento adquirido para outros
Crie um material (Wiki, PDF, PPT, ...) que possa ser armazenado e facilmente atualizável


Apresentação

Apresente ao grupo (reunião, EAD, Blog, ...)
Publique aqui


Methodology


CRISP-DM stands for cross-industry process for data mining.
The CRISP-DM methodology provides a structured approach to planning a data mining project.
Phase of the process:
     1- Business understanding
     2- Data understanding
     3- Data preparation
     4- Modeling
     5- Evaluation
     6- Deployment


Fase III - Exemplo de Caso de Negócio


Benefícios para quem for oferecer esta solução

    Descrever em tópicos os benefícios que uma pessoa ou uma empresa podem obter: ganhos, receitas, novos negócios, novos produtos, novas parcerias



Benefícios para o usuário

    Descrever em tópicos os benefícios para os usuários desta solução.
    Pode se inspirar no Canvas.


Direcionadores chave para esta iniciativa

    Descrever em tópicos o que esta iniciativa pode proporcionar



Possíveis modelos de negócios

    Descrever em tópicos os possíveis modelos de negócios

Business Case

    Descrever um exemplo de negócio que permita avaliar a solução comercialmente


Barreiras encontradas


    Aponte aqui quais foram os principais obstáculos encontrados para o desenvolvimento desta solução


Fase IV - Protótipo orientado ao Negócio


Escopo


Explique o escopo deste protótipo


Limitações


Informe sobre as limitações técnicas, comerciais, operacionais, recursos, etc.


PoC


Desenvolva um PoC (Proof of Concept)


Detalhamento Técnico


Descreva especificamente os aspectos técnicos desta pesquisa





Cronograma Macro


Histórico



Pesquisadores