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Traduzindo as Novas Tecnologias para seu Negócio

Uma nova era da tecnologia da informação já está implementada. Entenda suas consequências.

As novas tecnologias para o seu negócio (e como aplica-las)

Diariamente ouvimos que novas tecnologias estão disponíveis para todos. Daí começamos a questionar: Isso é aplicável no meu negócio? O que eu ganho com isso? Custa caro? Vou precisar contratar mais gente? Não entendo nada disso! Como é que eu faço?

Sem panico. O objetivo desse artigo é ajudar a responder essas perguntas e mostrar o que há de mais recente (estamos em Setembro de 2018, ok?) em termos de tecnologia.

Dados e Informação

Talvez este seja um aspecto em comum em todas as empresas. Todas tem dados. Estes dados podem ter sido registrados ou não, podem ter sido traduzidos em informações ou não, mas fato é que todas as empresas tem dados.

A primeira tecnologia que vamos abordar é a IoT – Internet of Things ou Internet das Coisas.

 

Internet das Coisas

Esse é um termo que não é exatamente auto-explicativo, então vamos a definição:

“Novos aparelhos, máquinas e objetos que tem sensores, sistemas e conectividade que geram e utilizam dados.

Traduzindo: não é só mais seu computador ou Smartphone que tem acesso à Internet. Uma infinidade de outros objetos conseguem gerar e responder à informações.

Por exemplo: o seu dispositivo para cobrança automática de pedágio é um exemplo de internet das coisas. O dispositivo no seu carro é captado pelo sensor na praça de pedágio que envia a informação para o servidor do “Sem Parar” por exemplo. Se tudo estiver certo, a cancela do pedágio abre.

Imagine para o seu negócio o que um sensor especifico poderia fazer?

Não fique restrito aqui a apenas executar uma tarefa (como no caso acima de abrir a cancela do pedágio). Imagine o registro de uma informação – que aparentemente seria irrelevante – mas que em um outro contexto te ajudaria a entender melhor sua atividade.

Uma ideia de valores e como isso funciona:

Vamos imaginar um outro exemplo bem simples:

Você tem uma padaria e quer entender porque em alguns dias o pão permanece crocante por mais tempo. Você sabe que existe uma variação, mas ela não é tão simples de explicar por que ocorre.

Colocando uma série de sensores (como temperatura ambiente, pressão atmosférica, umidade do ar, incidência de luz, temperatura da luz, ventilação etc ) vão te dar uma quantidade enorme de dados que vão te ajudar a entender porque seus pães as vezes ficam mais crocantes por mais tempo.

Existem diversas placas eletrônicas que são responsáveis por conter os sensores de seu interesse. As mais utilizadas são o Arduíno e o Raspberry pi . Essas plaquinhas conseguem ligar os sensores e enviar as informações à um computador.

Como referência de preço:

Uma placa de Arduíno custa 20 dólares e um sensor simples como de temperatura custa em média 10 dólares.

Maravilha. Agora tenho os sensores. O que faço com isso?

Essa pergunta nos leva a segunda tecnologia abordada: Big Data:

 

Big Data

Big data não é  um conceito exatamente novo, mas sua aplicabilidade sim. Definição:

“Big Data é um termo amplamente utilizado na atualidade para nomear conjuntos de dados muito grandes ou complexos

Imagine o problema que é armazenar as informações dos sensores do exemplo quando as medições acontecem várias vezes por segundo. O volume de dados gerado é enorme e crescente.

Existem atualmente uma série de tecnologias que possibilitam o armazenamento e processamento destes dados de forma robusta e confiável. Principalmente no que chamamos de Nuvem.

 

Cloud ou Nuvem

Este sim é um conceito que está mais difundido atualmente. Por definição:

“É o armazenamento e/ou processamento das informações em servidores externos, conectados pela internet.”

Estes servidores normalmente são de gigantes da tecnologia como Amazon, Google e Microsoft.

Conceitualmente você não tem mais a necessidade de ter uma máquina dedicada para salvar suas informações. Você precisa de um aparelho (computador simples ou Smartphone ou alguma coisa de IoT – Internet das Coisas) e uma conexão com a Internet.

Uma ideia de valores e como isso funciona:

O custo de armazenamento cai de forma expressiva. Veja este gráfico:

fonte: http://karthavya.com/blog-whats-the-right-archival-media-for-you/

Vamos seguindo nosso exemplo.

Conectei meus sensores onde meus pães ficam expostos e já estou gerando muitos dados. E aí? O que eu faço com isso?

Tenho a honra de apresentar-lhes o:

 

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquinas)

Esta é a verdadeira “cereja do bolo”. Aqui serão produzidos modelos que tratarão a enorme quantidade de dados gerados pelos sensores ou outras fontes de informação. A grande, ou melhor, enorme diferença nesta nova era é como os dados são utilizados.

Tentarei explicar de uma maneira bem simplificada a lógica do Machine Learning.

Um programa de computador é uma sequencia de comandos que um programador insere. Fazendo uma analogia com uma equação matemática, o programador escreve a equação e o programa resolve. Por exemplo:

Quando usamos uma calculadora, colocamos os valores e a operação e esperamos o resultado.

O Machine Learning funciona de maneira diferente. Nós apresentamos os valores e a máquina é  responsável por nos dizer a operação.

 

Existem dois tipos básicos de problemas que as máquinas podem aprender: problemas de classificação e problemas de regressão.

Os modelos de classificação aprendem a diferenciar classes de dados, podendo por exemplo identificar objetos, imagens etc.

Já os modelos de regressão criam resultados baseados em dados contínuos, como exemplo o preço de algum ativo ou a probabilidade do resultado acontecer.

 

Uma ideia de valores e como isso funciona:

Então nossa padaria já está com os dados armazenados e nosso modelo criado. A partir disso, conseguiremos :

  1. Fazer uma análise baseada na situação atual (com esses dados de hoje, o pão ficará crocante por 2 horas);
  2. Fazer uma análise de sensibilidade (a umidade da sala é mais importante do que a cor da luz incidente);
  3. Projetar cenários com as variáveis (se eu mudar algumas condições, o que significaria em termos de duração da crocância?)

Ou seja: você está usando a máquina para ser mais eficiente e no final do dia ganhar mais dinheiro!

Para implementar:

Existem maneiras diferentes de se implementar o machine learning.

  1. Desenvolvimento próprio – você contrata um cientista de dados e ele faz o modelo para você;
  2. Contratar uma empresa que já tenha alguma solução e faça uma customização para seu negócio (como a D4B 🙂 );
  3. Contratar softwares prontos que atendam suas necessidades (como a D4B  também! 🙂 );.

 

Resumindo:

  1. Essas novas tecnologias podem e devem ser aplicadas em todo tipo de negócio por questão de sobrevivência e melhoria continua.
  2. O acesso a essas novas tecnologias fica mais barato a cada ano.
  3. Existe sim uma parte técnica sensível na implementação que deve ser direcionada à um profissional.

Sobre Rafael Tenorio

Empreendedor inclinado a facilitar a vida das pessoas, com MBA em Gestão Financeira Auditoria e Controladoria pela FGV, Graduação em Administração de Empresas pela PUC - Campinas, com passagem por empresas líderes em seus segmentos como HP e Banco do Brasil.

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