Escolha uma Página

As organizações geram uma grande quantidade de dados diariamente e a tendência para os próximos anos é que este volume cresça exponencialmente. Para que as empresas tenham um modelo de negócios de sucesso, a coleta criteriosa de informações é fundamental para garantir o apoio estratégico da operação e a competitividade no mercado.

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem

Atualmente, existem inúmeras maneiras de produzir e recolher informação. Planilhas e relatórios corporativos, redes sociais, blogs, sites e dispositivos wearable são apenas algumas das maneiras pelas quais os dados são coletados e armazenados de forma estruturada. 

Esse é o objetivo da “Data Science”, transformar dados brutos em informação que tenha significado para as organizações, proporcionando a solução de problemas e/ou a aquisição de diferenciais competitivos. Numa visão de alto nível, o Data Science permite a extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados, estruturados ou não. Com isso, é possível obter respostas e insights específicos que, de forma tradicional, não seriam conseguidos em tempo hábil.

Quais são as áreas do conhecimento englobadas?

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem

Pela necessidade de gerenciar dados de diversas fontes, de maneira rápida e voltada a objetivos específicos, a Data Science envolve atuação direta em áreas técnicas, como computação tradicional, matemática, estatística aplicada e engenharia.

No entanto, uma vez que seu resultado apresenta impacto também em setores como economia digital, saúde e finanças, a Ciência de Dados trabalha ainda com conceitos relacionados à inteligência competitiva, administração e negócios.

Por fim, face à versatilidade que demonstra, é uma área do conhecimento bastante utilizada também no meio acadêmico, em especial no desenvolvimento da aprendizagem de máquina, em aplicações como, por exemplo, motores de busca, tradução automática, visão computacional e reconhecimento de voz.

Ciência de Dados na Indústria 4.0

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem

Em linhas bem pontuais, podemos entender a indústria 4.0 como um novo paradigma de produção desenvolvido nas empresas, resultado da quarta revolução industrial, o qual trouxe como marca um significativo avanço na relação entre homem e máquina.

A indústria 4.0 é, hoje, o que impulsiona uma série de avanços no processo produtivo, trazendo um aspecto mais elaborado em relação ao uso da tecnologia, elevando o ideal de automação para um patamar bem acima do que a indústria está habituada.

Em razão da sua íntima relação com atributos como conectividade, inteligência artificial, Data Science, Big Data, IoT (Internet of Things – Internet das Coisas), Machine Learning e tantos outros, a indústria 4.0 efetiva um fenômeno bastante amplo dentro das organizações, transformando a maneira como máquinas se comunicam e utilizam as informações para otimizar recursos e processos de produção, tornando-os mais econômico, ágil e autônomo.

O impacto do Big Data na Indústria 4.0

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem

Um levantamento feito pela Associação Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI) aponta que a indústria brasileira pode ter uma série de impactos positivos nos próximos anos com a adoção do Big Data na Indústria 4.0.

Como já foi dito, nos dias atuais as indústrias vêm gerando um volume bastante expressivo de dados. E essa quantidade só cresce em volume e velocidade. Tal crescimento torna cada vez mais necessário o uso de técnicas especializadas para lidar com essas informações, extrair conhecimento e propiciar suporte às tomadas de decisão das organizações. 

Como complicador ao contexto exposto, as indústrias não têm conseguido dar vazão às análises dos dados gerados pelos seus diversos sensores, atuadores e sistemas, tornando o problema ainda mais evidente.

Apesar do ideal trazido pelo Big Data parecer promissor, pouco se usa desses dados de maneira efetiva. Muitas vezes só são lembrados em momentos de incidentes, quando precisam ser analisados manualmente.

Por essa razão, a relevância de um tratamento de dados eficiente, visando excelência no uso dos dados coletados, é essencial na indústria 4.0. Ou seja, se torna fundamental para automação dos processos manuais. 

Nesse ponto, podemos falar sobre as principais técnicas e ferramentas para se obter os resultados esperados na análise de dados. Atualmente, são citados diversos termos variando com a fonte da informação, mas todos relacionados à análise otimizada de informações.

Alguns destes são:

Data preparation (preparação de dados): é definido como um processo fundamental de coleta, limpeza, normalização, combinação, estruturação e organização dos dados para análise. Esse processo representa o passo inicial para que o trabalho com Data Science seja bem-sucedido. Isso se deve ao fato de que o processo busca aumentar a qualidade dos dados. Como consequência, ele auxilia no data mining (mineração de dados), servindo como um filtro inicial no processo de análise.

Data mining (mineração de dados): é o processo de exploração de grandes quantidades de dados visando encontrar anomalias, padrões e correlações para melhorar a tomada de decisões, proporcionando assim, vantagens estratégicas frente à concorrência. Abrange uma variedade de técnicas e métodos em capacidades analíticas diversas, de acordo com a necessidade específica.

Big Data Analytics:  O foco da análise de big data está na estratégia que será utilizada para gerenciar o grande volume de dados. Utiliza-se geralmente de computação distribuída através da divisão do grande problema em problemas menores. Assim, visando alcançar o objetivo de processar a grande massa de dados. Para melhor explorar o potencial do big data analytics existem diversas soluções data-driven (soluções baseadas em dados). Uma das soluções mais populares para processar grandes volumes de dados é o Apache Hadoop.

Machine Learning (aprendizado de máquina): representa um método de análise bem mais profundo que se utiliza de algoritmos capazes de armazenar e estruturar conhecimento. Nesse sentido, estes algoritmos têm a capacidade de aprender sobre um determinado problema de forma interativa. Esse processo toma como base os dados que são apresentados às máquinas e as condicionam ao aprendizado. Permitindo assim, que computadores encontrem possibilidades ocultas, insights, mesmo quando não estão programados necessariamente para buscar algo específico.

Pioneirismo em tecnologia

Não foi fornecido texto alternativo para esta imagem

Nunca se esqueça de uma coisa: Data Science é um campo que vem avançando rapidamente e que, a cada ano, evolui e exige capacidades diferentes dos profissionais com competências multidisciplinares e empresas de tecnologia que trabalham na área.

Investir em Data Science é uma ótima decisão. Nos próximos anos, a demanda por esses  serviços só tende a aumentar e implantar essa tecnologia o quanto antes pode ajudá-lo a conquistar resultados relevantes.

Agora que você já sabe o que é Data Science, vale ressaltar que estas são algumas das soluções implementadas pela Inovamall, que desenvolve projetos de engenharia, ciência de dados, análise financeira e econômica. Somos especialistas em encontrar soluções para os mais diferentes desafios de modo prático e rápido, contando sempre com uma rede internacional de parceiros e colaboradores.