Analytics

(08/03/2017)
A busca por tecnologias adaptáveis e contextuais impulsionam projetos em Big Data e Analytics
O termo Big Data é relativamente novo, mas o ato de recolher e armazenar grandes quantidades de informações para eventual análise de dados já é considerado antigo. No início de 2001, o conceito ganhou força com a definição feita por Doug Laney, analista do Gartner, baseada em três Vs: volume, que se refere à quantidade de dados coletados pelas organizações, velocidade, que remete à frequência com que os dados são gerados, e variedade, que são as diversas fontes e formatos nos quais os dados são encontrados.
É praticamente incalculável a quantidade de dados que estão sendo gerados e armazenados mundialmente, algo que só tende a aumentar, especialmente pelo uso crescente de redes sociais, aplicativos, sistemas em nuvem e pelos sensores físicos. A cada dia que passa, a Internet das Coisas (Internet of Things – IOT) está mais próxima da realidade das pessoas, aumentando o volume de dados gerados a todo momento, especialmente pelos sensores (wearables) focados em saúde. Isso ressalta o potencial para a extração de insights de negócios provenientes de todas essas informações.
Mais do que a quantidade de dados, o diferencial está em como eles são utilizados para criar soluções melhores e mais adaptadas para a realidade de cada usuário. Segundo previsões do Gartner, a tecnologia vai se tornar mais centrada no ser humano ao introduzir uma transparência entre pessoas, negócios e coisas. Estamos vendo as tecnologias evoluírem para a criação de uma experiência mais adaptável e contextual para o usuário. É justamente nessa vertente que vem crescendo o mercado de Data Analytics (ou simplesmente Analytics).
“O termo Analytics refere-se exatamente a habilidade de utilizar dados, análises e raciocínio sistemático para tomadas de decisões cada vez mais eficientes. É possível analisar dados de qualquer fonte para encontrar diversos tipos de resposta, como soluções para redução de custos e de tempo, desenvolvimento de novos produtos com melhor experiência para o usuário, ofertas otimizadas, decisões mais inteligentes, busca por padrões e correlações que mostram respostas não óbvias, predição de eventos futuros, otimização de agendas, de manutenções, entre outras”, explica André Guarido, Gerente de Pesquisa e Desenvolvimento no Eldorado.
Complementando esse cenário, existem também as técnicas de Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning. “Cada pessoa utiliza equipamentos e software de forma diferente. Podemos projetar e desenvolver o software para que ele se adapte a cada um de seus usuários, sempre baseado em dados coletados mediante seu uso. Imagine que seu computador, automóvel, tablet, celular, TV, até mesmo sua casa, possam aprender como você os usa e se adaptem, melhorando seu desempenho e de forma a melhor atendê-lo? O Aprendizado de Máquina também permite que computadores encontrem insights ocultos, sem serem programados para procurar alguma informação específica. Com o uso de técnicas desse tipo, o trabalho de Analytics se torna mais assertivo”, explica Fernando Artmann, Líder de Projetos em Analytics no Eldorado.

Eldorado intensifica pesquisas e projetos na área
Com o olhar sempre atento, o Eldorado vem trabalhando com Analytics desde 2010, por meio de projetos e pesquisas tecnológicas. Com isso, tem desenvolvido soluções para a predição do fluxo de internação de pacientes, otimização da alocação de recursos em hospitais, avaliação automática da opinião de usuários em mídias sociais e e-commerce, monitoramento automático de qualidade de dados, reconhecimento de padrões em imagens, identificação de anomalias em campanhas de atualização de software, probabilidade de clientes abandonaram marcas, identificação de anomalias em vendas, entre outras.
Além disso, o Instituto, em parceria com a Motorola e PUC-RS, trabalha, desde 2014, em projetos, que visam a pesquisa e desenvolvimento nas tecnologias Analytics, Big Data e BI. “Esse é um projeto bem interessante, emblemático. Enquanto o time de especialistas do Eldorado trabalha nas informações que a Motorola gera e na mineração desses dados, de forma a melhorar a qualidade dos produtos desenvolvidos, a PUCRS pesquisa sobre linhas temáticas estabelecidas pela Motorola. ”, conta André.
Sem dúvida, os avanços na área de Tecnologia da Informação e o aumento da quantidade de dados disponíveis oferecem excelentes oportunidades de aplicação de Analytics. “Sabemos do potencial que a área oferece e reconhecemos que as novas tecnologias para armazenamento, processamento e aprendizado de dados vão impulsionar os projetos em Big Data e Analytics. Ter nos adiantado a isso, com pesquisa, protótipos e desenvolvimento de projetos, deixa-nos confiantes para abraçar os novos desafios que estão vindo”, finaliza Guarido.