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MaRS Solutions Lab is a social innovation
lab that helps tackle complex societal
challenges which require system change.
TORONTO CANADA
Across the world, we observe efforts to promote
radical innovations in the public lm being
followed by the creation of different types of
“authorizing environments” that foster these
experiments. We call them Public Innovation
Places. By this we mean experimental sites,
agencies, or labs created to develop innovative
solutions to pressing social problems, and
dedicated to the creation of networks and
partnerships by launching new projects, events,
and platforms.
In this first map we pay particular attention to
the rise of Government Innovation Labs, a
range of organizations characterized by a direct
connection with the public sector and developed
to challenge complex public issues that more
traditional governmental structures seek to resolve.
PUBLIC INNOVATION PLACES MAPPING SERIES
GOV INNOVATION LABS
FALL 2013
Social Innovation Lab for Kent is a municipal
innovation lab that tackles complex social
problems through a citizen-centered,
multidisciplinary approach.
The Studio is a team working to
grow Dublin City Council's capacity
to innovate and improve the quality
of services.
DUBLIN IRELAND
iZone is an office situated in the city’s
Department of Education that designs,
tests, and diffuses innovative
personalized learning models.
NEWYORK CITY UNITED STATES
Innovate SF looks at how innovation
can drive economic growth and make
government more efficient, transparent
and responsive.
SAN FRANCISCO UNITED STATES
Public Policy Lab is a non-profit
organization dedicated to
improving the design and
delivery of public services.
NEWYORK CITY UNITED STATES
New Urban Mechanics is a civic R&D
lab that develops and implements
innovative services within the city.
BOSTON / PHILLY UNITED STATES
The Office for Personnel Management's
Innovation Lab helps federal employees
learn and apply a design-led approach to
developing and implementing better policy,
programs, and government services.
WASHINGTON, DC UNITED STATES
MEXICO CITY MEXICO
Kennisland is a social innovation lab
designing interventions for public
sector innovation.
AMSTERDAM NETHERLANDS
Nesta Public Service Lab supports
innovators who are developing ideas to
solve big social challenges.
LONDON UNITED KINGDOM
La 27e Région is a non-profit
innovation lab supported by the
26 rench regional governments.
PARIS FRANCE
MindLab is a lab within the Danish
government that generates innovative
solutions for the public sector.
COPENHAGEN DENMARK
Human Experience Lab is a unit inside
the Public Service Division that helps
public agencies develop more citizen-
centered public policy and services.
SINGAPORE
DesignGov is an 18-month pilot program
of the Australian Public Service that looks
to bring an innovative design culture to
Australia’s public sector.
CANBERRA AUSTRALIA
The Australian Centre for Social
Innovation is a “do-tank” that
ADELAIDE AUSTRALIA
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Open data can help unlock $3.2 trillion to $5.4 trillion in economic value
per year across seven “domains”
Exhibit E3
SOURCE: McKinsey Global Institute analysis
NOTE: Numbers may not sum due to rounding.
$ billion
3,220–5,390Total
Consumer finance
Five domains
210–280
Health care1 300–450
Consumer products
2,710–4,660
Oil and gas 240–510
Electricity 340–580
520–1,470
Transportation 720–920
Education 890–1,180
Values represent examples of
open data potential, not
comprehensive sizing of
potential value across sectors
1 Includes US values only.
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Extraindo valor!
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Ampliando receitas
através de multiplas
áreas
Redução de Custos e
aumento de eficiência
Novas fronteiras de
serviço e emprego
Beneficios para o
Governo
๏ Aumento de receitas de tributos a
partir do aumento da atividades
econômica
๏ Receitas das vendas de
informações de alto valor
๏ Redução dos custos de
transação
๏ Aumento da eficiência ligada ao
dado analisado
๏ Redução de perdas e fraudes,
devido a cruzamento de dados
๏ Criação de empregos durante
períodos de crise, dado alta
demanda
๏ Encorajamento do
empreendedorismo
Beneficios para o
Setor Privado
๏ Impulsionador de novos
negócios e oportunidades;
๏ Redução do investimento pela
não conversão dos dados brutos
de Governo
๏ Melhor tomada de decisões
baseado na acurácia da
informação
Aumento de habilidades dos
empregados (better job)
Fonte: Capgemini
28. Fato: Hadoop mais usado para dados estruturados
28
E mais uma coisinha… pesquisas da TDWI e Gartner
indicam que Data Warehouses maduros, hoje, já
acomodam diversos dados não-estruturados ou semi-
estruturados!
✓ Maior parte das aplicações em Hadoop são
utilizando fontes de repositórios
estruturados;
✓ Muitos dados ditos como “não
estruturados” em uso no Hadoop, na
verdade são estruturados (ex.: web log
analytics e analise de sentimento são
tipicamente impusionados por JSON ou
XML)
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Open Data: Existe um ciclo virtuoso
Abertura e Disponibilização do Dado:
O que? Como? Periodicidade adequada.
Formato Padronizado.
Alguém utiliza o dado:
Através de um aplicativo, de um site, de um
centro de pesquisa, etc. De forma gratuita.
Quem disponibiliza, ganha um retorno
Conhecimento sobre tendências, análise das
interações e interesses dos “consumidores dos
dados”..
Ambas as experiências retro-alimentam no
clcli:
Tanto no ponto de vista de quem abre,
abrindo novos dados (seja pela análise dos
interesses, das interações, das propagações),
seja por rollout das iniciativas.
1
3
2
Quem usa o dado, gera um retorno:
Inovação, Desenvolvimento , Descoberta
4
5
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Exemplos reais de estruturação de Ambientes: Exemplo 1
Camada de Interação
Usuários
Clientes
Camada de Gestão da InformaçãoOrigens de Dados
Dados
Dados Externos
Mídias Socias:
•Facebook
•Twitter
•ReclameAQUI
•Instagram
Dados Next to Real Time:
• Log PW AT
• Log Vendas
eCommerce
• Log Navegação Site
Dados D-1:
• 1 Base de Clientes
(Cartões)
• 1 Base de Produtos
Aquisição Organização Análise
Decisão
NRT Venda
Loja
- NSQ
- SKU
- Data Hora
- Valor
- [CPF]
- [Cartão C&A]
NRT Log Navegação
- Localidade/IP
- SKU
- Evento (Click, carrinho, etc.)
- [Usuário]
NRT Venda
eCommerce
- NSQ
- SKU
- Data Hora
- Valor
- Usuário (email,
CPF)
D-1 Clientes
- CPF
- # Cartão
- ...
D-1 Produtos
- SKU
- Modelo
- ...
D-1 Mídias Sociais
Twittes, postagens FB, RA e Instagram
NRT Dados Vendas
(Físico e eletronico):
- Produto
- Tempo
- Região
- Forma PGTO
- Cliente (Casos
Identificados)
NRT Log Navegação
SKUs correlatos por:
Localidade, Tempo,
atributos de cliente
(casos identificados)
D-1 Classificação e
Text Enrichment MS
Classificação de
sentimento twittes e
postagens nas Midias e
enriquecimentos de
textos
NRT Vendas:
- Agregações : Produto, Tempo, Região, etc.
- Geração Métricas Derivadas (ex.: Ticket Médio)
D-1/2 Correlações e Comparações:
- Comportamento clientes não vendas
- Comparativo usuário logado vs. usuário não
logado
- Compartivo comportamento site (análise
cliques), vendas (Loja Física e eCommerce)
produtos carrinho compras vs. NSQ
- Análise nova loja e adição de produtos lojas
físicas (baseado em comportamento )
- Sugestão de promo por região, Genero, Faixa
Etária
Evento Oferta:
- Oferecer para os clientes (capturados do login do
site) os produtos mais propensos com base nas
análises comportamentais
NRT Vendas:
Acesso às análises de Vendas
(Next to Real Time) através
de dispositivos Móveis
D-1 Comportamento:
Acesso de comportamento,
Sentimento Analysis,
Comparativos , Sugestão de
Promo, Demanda Declarada
Por Evento:
Envio de oferta de Produtos
(recuperada das análise de
comportamento).
Cliente,
Produto,
Local