Expressões tecnológicas da moda na indústria 4.0

Quando explicamos nossa consultoria em otimização matemática, frequentemente somos questionados sobre onde nossa solução se encaixa em termos de tecnologia. E de fato, essa é uma boa pergunta! Se estamos falando sobre uma solução da Indústria 4.0, precisamos necessariamente falar sobre algo absolutamente novo, certo? Claro que não! Muitas tecnologias que estão em alta, na verdade foram desenvolvidas há muito tempo e estão apenas mais acessíveis, mais desenvolvidas ou simplesmente mais disseminadas nos dias de hoje.

 

Muitas dessas "palavras da moda" que sempre ouvimos nas conversas sobre a indústria 4.0 são conceitos, ciências ou ferramentas. A otimização matemática é uma ferramenta que faz parte do conceito de Advanced Analytics e pode ser usada com outras ferramentas como data warehouse, inteligência artificial, big data, bancos de dados ... Você entendeu o que quero dizer? Eles podem trabalhar juntos! E estar ciente disso é muito importante. Discutimos sobre essas ideias e os problemas de escolha das tecnologias ao invés de soluções em um conteúdo anterior "projetos orientados para a tecnologia".

 

As pessoas costumam ser confundir os diferentes conceitos e ciências, então para acabar com todas as dúvidas de uma vez por todas, preparamos um pequeno dicionário sobre essas "palavras da moda". Compartilhe com seus colegas e se depois de ler este post ainda estiver confuso, por favor, escreva para que possamos esclarecer.

 

ADVANCED ANALYTICS

 

Representa uma coleção de técnicas e ferramentas usadas para modelar dados internos e externos para produzir insights valiosos que podem conduzir a ações de melhoria de negócios. Advanced Analytics exerce o poder de gerar insights mais profundos, mais estratégicos e mais acionáveis ​​de seus dados do que os relatórios de BI tradicionais.

 

O Gartner define plataformas de Advanced Analytics como capazes proporcionar um ambiente de end-to-end para o desenvolvimento e implementação de modelos. Essas plataformas devem incluir (1) acesso a dados de fontes múltiplas; (2) preparação, exploração e visualização de dados; (3) a capacidade de implantar modelos e integrá-los a processos de negócios e aplicações; (4) recursos de desempenho de plataforma, projeto e modelo de gestão; e (5) alta escalabilidade de desempenho para desenvolvimento e implantação.

 

Advanced Analytics pode ser usado em diversas áreas, como tecnologia, marketing, análise de risco e operações, por exemplo. A tomada de decisão torna-se mais rápida e baseada em informações relevantes.

 

APRENDIZADO DE MÁQUINA (MACHINE LEARNING)

 

É uma das tecnologias utilizadas pela IA para alcançar os resultados esperados. Essa metodologia torna os sistemas capazes de aprender parcial ou totalmente de forma autônoma a partir de grandes volumes de dados.

 

E isso é feito por meio do processamento de dados e da identificação de padrões, que possibilitam tomar decisões baseadas na experiência, sem a necessidade de o sistema estar programado para chegar a uma determinada conclusão.

 

APRENDIZAGEM PROFUNDA (DEEP LEARNING)

 

É um aprofundamento do aprendizado de máquina. No entanto, com a capacidade de aprender sistemas mais complexos e fornecer resultados ainda mais precisos.

 

O Deep Learning usa redes neurais complexas, que são inspiradas na conexão entre neurônios do cérebro humano. Aliado ao avanço do poder computacional, o sistema aprende padrões complexos e interpreta grandes quantidades de dados.

 

Uma das aplicações mais comuns do Deep Learning é no reconhecimento de imagem e fala, sendo utilizado também no desenvolvimento de veículos autônomos.

 

ARMAZÉM DE DADOS

 

É um sistema que funciona como um banco de dados robusto que visa centralizar os dados retirados de diferentes fontes, armazenando-os e organizando-os. O Armazém de dados dá suporte ao trabalho de Advanced Analytics, consultando dados históricos para obter insights e auxiliar na tomada de decisões.

 

Esses dados são obtidos de diversas fontes, que geram um histórico organizacional, como planilhas, ERP's, CRM, entre outros. Por ser alimentado por fontes confiáveis, costuma ser considerado a principal fonte de informações da organização.

 

BANCO DE DADOS

 

Uma coleção sistematizada de dados armazenados em um sistema de computador que pode ser facilmente acessado e / ou manipulado por um sistema de processamento de dados para uma finalidade específica. Um uso comum é com CRM.

 

BIG DATA

 

Big data é um termo que descreve o grande volume de dados -estruturados e não estruturados- que inunda uma empresa diariamente. Os desafios de big data incluem captura, armazenamento, fornecimento e análise de dados, além de pesquisa, compartilhamento, transferência, visualização, consulta, atualização e privacidade de informações. Tudo isso em tempo real.

 

Embora centralizadas e analisadas em um único local, as informações podem vir de diferentes fontes internas e externas, como análises de mercado, redes sociais, dispositivos eletrônicos, processos internos ou até pesquisas em meios off-line. Os dados chegam de forma desestruturada e trabalha com algoritmos altamente complexos, capazes de agrupar e relacionar esses dados.

 

Com esse imenso volume de dados, as áreas de TI e negócios usam Business Intelligence (BI) para organizar os dados e realizar análises com eficiência e rapidez para que possam identificar padrões e prever tendências com maior precisão.

 

 

BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

 

Business Intelligence é um termo utilizado para definir as análises internas do negócio e do mercado em que está inserida, por meio de dados estruturados que a empresa possui (tabelas, relatórios de desempenho, dashboards) com o auxílio de um software. Com os dados organizados e analisados ​​de forma explicativa, a tomada de decisão torna-se mais estratégica e assertiva.

 

CIÊNCIA DE DADOS

 

É um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. A ciência de dados está relacionada à mineração de dados, aprendizado de máquina e big data.

 

DATA ANALYTICS

 

Data analytics é a ciência de analisar dados brutos para tirar conclusões sobre essas informações. Muitas das técnicas e processos de análise de dados foram automatizados em processos mecânicos e algoritmos que trabalham com dados brutos usando, por exemplo, relatórios de BI.

 

DATACENTER (DC)

 

Um datacenter (DC) é um ambiente projetado para hospedar servidores e outros componentes, como sistemas de armazenamento de dados e ativos de rede.

 

DATA-DRIVEN

 

Data-Driven é uma metodologia aplicada em empresas que fundamentam as decisões e o planejamento estratégico na coleta e análise de informações. Essas empresas têm processos organizacionais baseados em dados e ferramentas para aplicar esta metodologia.

 

A cultura da ciência de dados faze com que decisões baseadas apenas na intuição ou experiências anteriores não se apliquem. As ferramentas de coleta e cruzamento de dados permitem que as organizações sejam mais precisas e mais capazes de aproveitar oportunidades, bem como antecipar tendências e problemas. Afinal, o panorama dos fatores internos e externos à organização fica mais claro.

 

DATA TECHNOLOGY

 

Data Technology ou DataTech (DT) é um setor que utiliza análise de big data, inteligência artificial e algoritmos de machine learning para gerenciamento de dados. Este setor inclui diversas soluções que processam informação digital, como Internet das Coisas (IoT) e Data Consulting. Pode ser usado para gerenciar fluxos de dados crescentes, descobrir insights ou encontrar soluções para integrar várias fontes de dados.

 

 

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

 

Presente deste tecnologias que utilizamos diariamente até em sistemas de controles estratégicos industriais, Inteligência Artificial é um conceito que pertence à computação e consiste na capacidade que as máquinas (ou software e outros sistemas) têm de interpretar dados externos, aprender com essa interpretação e utilizar o aprendizado para resolver arefas específicas e atingir objetivos determinados.

 

A Inteligência Artificial faz com que as máquinas pensem como humanos para que possam analisar, raciocinar, aprender e decidir de maneira lógica e racional. Para que todo esse processo aconteça é necessário combinar diferentes tecnologias, como modelagem de dados, big data e capacidade de processamento.

 

MINERAÇÃO DE DADOS

 

Mineração de dados é quando as informações são processadas com métodos de Inteligência Artificial para encontrar padrões que podem ser úteis para objetivos específicos.

 

REDE NEURAL

 

As chamadas redes neurais artificiais (RNAs) são sistemas de computação interconectados que funcionam de forma muito semelhante aos neurônios do cérebro humano. Usando algoritmos, a coleção desses neurônios artificiais pode reconhecer padrões ocultos e correlações em dados brutos - agrupá-los e classificá-los - aprendendo e melhorando continuamente.

 

Uma grande rede neural artificial pode ter centenas ou milhares de unidades de processamento. As técnicas computacionais apresentam um modelo matemático inspirado na estrutura neural de organismos inteligentes e que adquirem conhecimento por meio da experiência.

 

A maioria dos modelos de rede neural possui alguma regra de treinamento, onde os pesos de suas conexões são ajustados de acordo com os padrões apresentados. Em outras palavras, eles aprendem pelo exemplo. Existem diferentes tipos de redes neurais profundas - e cada uma tem vantagens e desvantagens, dependendo do uso

 

Você viu como tudo está interligado?

 

As indústrias têm usado essas tecnologias para fazer a chamada transformação digital para conferir vantagem competitiva. As aplicações mais comuns são para simulação de cenários, análise de previsibilidade, automação, interpretação de dados, análise de investimento e muitos outros! Então, depois de ler, você teve alguma ideia das soluções aplicáveis ao seu negócio? Procure sempre uma empresa ou consultoria especializada para diagnosticar a melhor solução e garantir uma implementação que de fato gere resultados e melhorias para a organização.

 

 

Coautores: 

Vinícius Mello - Consultor na Cassotis Consulting

Fabio Silva - Gerente Sênior na Cassotis Consulting