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Ciência de dados - Sistemas de recomendação

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Ciência de dados - Sistemas de recomendação

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Por: Gabriel Dillenburg Martins

O texto discute como a Ciência de Dados, especialmente em sistemas de recomendação, transforma a maneira como as empresas entendem e monetizam dados, impulsionando conversões. Esses sistemas, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, preveem preferências do consumidor para melhorar a satisfação do cliente e lucratividade. A análise abrange desde a coleta de dados dos usuários até a implementação de estratégias de marketing e machine learning, destacando os benefícios para o negócio, como eficiência na distribuição de leads e aumento das taxas de conversão.

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O crescimento exponencial dos dados não é novidade. A nova era mudou a forma como as empresas pensam e monetizam seus dados. Data Science é a estrela da noite nesse processo, aumentando exponencialmente as conversões. Confira nosso artigo sobre os sistemas de recomendação. Em tempos de crise, a solução cai como uma luva para atingir em cheio o coração do seu usuário!

Em um mundo cada vez mais digital, a experiência do usuário vale ouro! E a concorrência sabe disso. Os sistemas de recomendação surgem como solução para trazer o usuário para o centro da sua estratégia de negócios.

Sistemas de recomendação são conjuntos de algoritmos que usam machine learning para guiar usuários até a tomada de decisão - ou até o próximo clique.

Esses sistemas de recomendação são usados em e-commerces, sites de conteúdo e streaming, com objetivo de prever as preferências do consumidor e aumentar conversões e a satisfação do cliente. Com uma boa análise do consumidor e mapeamento da jornada, é possível alcançar um belo incremento nas margens de lucro.

Lá em 2019 - que agora parece residir no século passado -, já tínhamos feito uma previsão importante e bem assertiva em nosso Report para o mercado segurador.
A Transformação Digital é o primeiro passo para se manter no jogo, não há mais nenhuma dúvida com relação à essa decisão. Somente um modelo de negócio 100% digital e centrado no usuário confere sustentação para que empresas adotem novas tecnologias e se alinhem às tendências emergentes.
Pode ser uma previsão antiga, mas se mantém bastante atual e capaz de ajudar bastante a guiar esses novos tempos.

Nesse cenário, quem virá para ocupar o espaço de diferencial estratégico?

Não é novidade para ninguém o crescimento exponencial dos dados. A nova era de dados está mudando a forma como as empresas pensam e monetizam seus dados.

Preparamos esse material para falar sobre os sistemas de recomendação. Data Science entra como a estrela da noite nesse processo, aumentando exponencial e rapidamente o número das suas conversões.

Em tempos de crise, a solução cai como uma luva para atingir em cheio o coração do seu usuário. Confira!

O cenário ideal para sistemas de recomendação: a Sociedade dos dados

Dados são a próxima fronteira no ambiente empresarial. Com eles, as empresas podem acessar mercados inexplorados de maneira mais rápida, eficiente e econômica.

Nesse contexto, as corporações estão mudando a forma como enxergam e processam seus dados.

92% veem potencial valor nos dados

36% veem os dados como de extremo valor e estão atualmente monetizando esses dados

Mas como converter os dados em informações que aumentem a assertividade na tomada de decisão, gerando valor para o negócio? Acompanhe esse esquema que explica como essa transformação acontece.

Você já deve ter escutado ou lido a célebre frase que "dados são o novo petróleo", não é? Pois então. Vamos pegar o gancho para fazer uma analogia simples do esquema acima.

Veja:

Dados são o petróleo em si

A informação é o produto do refino do petróleo (gasolina)

O conhecimento é a utilização do produto do refino para um fim (transporte)

Como funcionam os sistemas de recomendação

Com o advento das ferramentas de Machine Learning e Big Data, empresas podem utilizar essas tecnologias para modelar eficientemente riscos relativos a investimentos para tomar decisões baseadas em dados.
Integrar insights baseados em dados em um processo de decisão é crucial para ganhar vantagem competitiva.
A Ciência de Dados torna esse processo mais automatizado, preciso, produtivo e menos dispendioso em relação ao tempo do funcionário.

Esse processo é fundamentado em 3 pilares:

Analytics

Caso não saiba quais decisões irá tomar, Analytics é um ótimo começo para procurar inspiração.

Também conhecida como Data Mining, Exploratory Data Analysis (EDA) e Knowledge Discovery (KD).

Statistical Inference

Se você pretende tomar decisões importantes, com controle de risco, que dependem de conclusões sobre o mundo além dos dados disponíveis, você precisará trazer habilidades estatísticas para sua equipe.

Machine Learning

O foco principal é o desenvolvimento de algoritmos capazes de acessar a amostra de dados e usá-la para aprender as relações intrínsecas entre eles.

O machine learning é, sem dúvida, crucial para o desenvolvimento de sistemas de recomendação bastante precisos. A tecnologia aprende as preferências do usuário, levando-o sempre para a próxima etapa até chegar à conversão.
É essa a lógica que escala conversões e aumenta a rentabilidade da sua empresa.
Marketing + Data Science: o novo funil de conversão

Agora, let's get down to business. Para desenvolver um processo baseado em dados que permita inteligência na qualificação e distribuição de recomendação são necessárias 4 etapas.
1ª etapa:
Enriquecimento nos dados dos usuários e leads

Esse é o momento em que vamos buscar conhecer ao máximo todos os dados legais sobre os usuários.

De acordo com o objetivo da sua empresa, é possível capturar perfis de indivíduos de acordo com seus interesses em produtos e serviços.

Depois, é interessante enriquecer esses perfis de acordo com outros fatores para realizar um cruzamento de dados.
2ª etapa:
Métricas

Em seguida, é o momento de criar métricas baseadas no perfil da corporação.

O pulo do gato é que essas métricas precisam estar alinhadas com os objetivos do negócio. Somente dessa forma terão sucesso em sua missão de gerar valor. Para isso, é essencial que os stakeholders participem do processo.

São as métricas que vão, por exemplo, que vão separar os melhores perfis de usuários e os produtos e serviços oferecidos para determinado cliente.
3ª etapa:
Scores

Os scores são relacionados à possibilidade do lead se tornar um cliente e a similaridade do lead com o perfil dos clientes que efetivamente convertem.
4ª etapa:
Sistema de recomendação

É o momento de desenvolver, de fato, o sistema de recomendação de produtos e serviços.

A essa altura, já é possível basear essa construção nas regras do negócios. Dessa forma, o sistema será capaz de apoiar os colaboradores na escolha mais assertiva de produtos e serviços para os leads.

É importante lembrar que a utilização das técnicas de aprendizado de máquina ajudam muito no processo de desenvolvimento para segmentar clientes. É o Machine Learning que vai efetuar a formulação matemática de indicadores, selecionando os matchs necessários para gerar valor para o negócio, combinando scores e realizando otimizações combinatórias.

No radar:

Após a implementação dessas duas etapas, é preciso acompanhar o processo de perto, fazendo testes recorrentes para tangibilizar o impacto.

7 benefícios dos sistemas de recomendação

1. Aumento direto na eficiência da distribuição de leads

2. Estreitamento da relação cliente-empresa

3. Aumento na taxa de conversão dos leads

4. Aumento do ticket médio

5. Exploração de novos nichos de clientes

6. Impactar diretamente nas conversões

7. Maximizar a adesão, a compra e o fechamento de negócios

Ajustando o plano: usando Data Science para sistemas de recomendação

Como falamos lá em cima, foi a Revolução Digital que proporcionou intensas e rápidas mudanças tecnológicas, transformando nossa vida cotidiana e o próprio mercado.

Depois dela, nada foi o mesmo. Não é à toa que só a Transformação Digital seja capaz de proporcionar a infraestrutura e o mindset necessários para esse novo presente. Só ela é capaz de amplificar o acesso.

Qualquer reposicionamento estratégico deve mergulhar bem fundo em suas águas.

O plano, agora, é se adaptar ao novo paradigma. Para isso, nossos especialistas mergulharam fundo nesse novo momento e desenharam uma série de soluções que podem fazer diferença na execução eficiente do Plano de Continuidade de Negócio.

A gente espera que um sistema de recomendação de boa precisão garanta vantagem competitiva à sua empresa. Vamos conversar sobre os seus desafios? Entre em contato conosco e vamos marcar um cafézinho remoto.

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Data Science para sistemas de recomendação: aumente suas conversões

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Você sabia que 92% das empresas veem potencial valor nos dados? A sua não pode remar contra a maré. Confira como aumentar suas conversões!

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No caso do Airbnb, a ciência de dados ajudou a renovar completamente sua função de pesquisa, destacando áreas mais requisitadas. O algoritmo do Airbnb hoje, nos rankings de busca, dá prioridade a aluguéis que estiverem em uma área com alta densidade de reservas. Antes, entretanto, os melhores aluguéis estavam localizados a uma certa distância dos centros da cidade. Isso implicava que, apesar de encontrar aluguéis legais, os locais não eram tão bons.

Por: Marcelo Zilio Correa

Detalhes em: https://www.insightlab.ufc.br/a-ciencia-de-dados-no-mercado-7-casos-de-sucesso/amp/

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A Ciência de Dados no mercado: 7 casos de sucesso

A ciência de dados tem revolucionado praticamente todas as áreas. Na educação, utilizando modelos para uma melhor avaliação de estudantes, na medicina, identificando e prevendo doenças, no futebol, obtendo o máximo valor das escalações de um time.

Neste artigo, apresentaremos 7 exemplos onde a ciência de dados é utilizada como uma poderosa ferramenta, com modelos e algoritmos que ajudam a analisar, prever e, consequentemente, obter melhores resultados em cada uma dessas áreas.

1- Segurança Pública

Em uma ação criminosa existem diversos elementos envolvidos. Informações colhidas anteriormente sobre os suspeitos (a exemplo, a ficha criminal) e sobre a região na qual um crime foi cometido (como entorno e vias de acesso) são fatores importantes na elucidação de delitos.

No entanto, muitas vezes esses dados coletados em diferentes regiões e por diferentes órgãos não estão integradas em uma mesma base de dados, o que prejudica o trabalho dos agentes policiais.

O Ceará tem sido um exemplo do uso inteligente da ciência de dados na segurança pública . Em 2019, o estado ganhou interesse nacional pela grande redução de seus índices criminais . Entre as diversas ações tomadas para atingir esse resultado, um dos maiores destaques é o uso de soluções tecnológicas baseadas em ciência de dados.

Em parceria com a Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social (SSPDS), o Insight Lab desenvolveu ferramentas que têm ajudado a entender e combater práticas criminosas.

Conheça algumas dessas ferramentas:
Sistema Policial Indicativo de Abordagem (SPIA)
O Spia tem sido usado no enfraquecimento da mobilidade de criminosos, pois ajuda na identificação de veículos roubados. É um sistema de inteligência artificial que integra as bases de dados de órgãos federais, estaduais e municipais aos dados captados por mais 3.300 câmeras espalhadas pelo Ceará.
Portal do Comando Avançado (PCA)
Como apresentado no portal do Governo do Estado do Ceará, o sistema de Odin "armazena e cruza dados obtidos por mais de 50 sistemas dos órgãos de segurança e de entidades parceiras. Todas as informações podem ser vistas em tempo real dentro de um painel que simplifica os processos de investigação e de tomadas de decisão, o Cerebrum."

Exclusivo para profissionais da segurança pública do Ceará, é um aplicativo para celular que reúne informações civil e criminal da população cearense, dados de veículos e motoristas, biometria e o reconhecimento facial.

2 - Evasão fiscal e detecção de fraude

Um grande desafio dentro de empresas e organizações é a detecção de fraudes e a evasão fiscal. Uma pequena porcentagem dessas atividades pode representar perdas bilionárias para as instituições.

Entretanto, os avanços na análise de fraudes, com o uso de ciência de dados e o Big Data, são uma perfeita ferramenta para prevenir tais atividades. Além da redução de informações, com essas ferramentas pode-se diferenciar entre contribuinte legítimo e fraudador, utilizando classificação de dados, clustering e reconhecimento de padrão, por exemplo. Diferentes fontes de dados são usadas para a análise, sejam dados estruturados ou não estruturados.

Diversos estudiosos estão empenhados em desvanecer esse problema. Veja um exemplo disso: a partir de dados reais da Secretaria da Fazenda do Estado do Ceará (Sefaz-CE), sete pesquisadores (entre eles o coordenador do Insight Lab , José Macêdo ) aplicaram um novo método, , para detectar potenciais fraudadores fiscais. Esse método de seleção de recursos é baseado em regras de associação e lógica proposicional.

Os autores explicam que ALICIA é estruturado em três fases:

1. Ele gera um conjunto de regras de associação relevantes a partir de um conjunto de indicadores de fraude (recursos).

2. A partir de tais regras de associação, ALICIA constrói um gráfico, cuja estrutura é então usada para determinar as características mais relevantes.

3. Para conseguir isso, ALICIA aplica uma nova medida de centralidade chamada de Importância Topológica do Recurso.

Os teste feitos com ALICIA em quatro diferentes conjuntos de dados do mundo real mostram sua eficiência superior a outros oito métodos de seleção de recursos. Os resultados mostram que Alicia atinge pontuações de medida F de até 76,88% e supera de forma consistente seus concorrentes.

3 - Saúde

Uma das principais aplicações da ciência de dados é na área da saúde. Esse setor utiliza intensamente data science para descoberta de novas drogas, na prevenção, diagnóstico e tratamento de doenças e no monitoramento da saúde de pacientes.

E durante a pandemia de Covid-19, a ciência de dados foi um dos primeiros auxílios buscados para que se pudesse entender o comportando do vírus na população mundial, criar modelos preditivos sobre seus impactos e divulgar ao público, especialmente através da visualização de dados, estatísticas relacionadas à doença.

Como exemplo de transparência dos dados durante a pandemia, destacamos a plataforma cearense IntegraSUS Analytics.

Como descrito pela Secretaria da Saúde do Ceará, o IntegraSUS Analytics é uma ferramenta com a qual "pesquisadores, profissionais e estudantes de ciência de dados ou de tecnologia da informação poderão ter acesso ao cenário atual da saúde no Estado. Tudo por meio dos códigos e modelos utilizados na construção do IntegraSUS. A plataforma também oferece datasets sobre diferentes áreas da saúde para aprendizado e treinamento."

Além do IntegraSUS Analytics, o Governo do Estado esteve em parceria com o Insight Lab para desenvolver outras ações de enfrentamento ao Covid-19. Nossos pesquisadores produziram Mapas de Kernel para observar como está acontecendo o espalhamento da doença no Ceará. Junto a isso, a professora Ticiana Linhares comandou o desenvolvimento de um algoritmo de IA para entender a evolução dos sintomas do Covid-19.

Como isso acontece? Através dos textos trocados via chat (Plantão Coronavírus) entre os cidadãos e a Secretaria de Saúde, o algoritmo extrai dessas conversas os sintomas mais frequentes e avalia sua evolução.

Uma das indústrias em maior expansão é a de games. Contabiliza-se atualmente mais de 2 bilhões de jogadores no mundo todo, com estimativas para que esse número passe de 3 bilhões até 2023, segundo o site Statista .

Com esse super número de jogadores e a criação diária de novos jogos, uma enorme quantidade de dados são coletados, tais como o tempo de jogo do usuário, pontos de início e parada e pontuação. Essa coletânea de dados representa uma rica fonte para que especialistas estudem, aprendam e possam otimizar e melhorar os jogos.

Com a ciência de dados aplicada no mercado de jogos, é possível realizar o desenvolvimento, a monetização e o design de games, e ainda melhorar efeitos visuais, por exemplo. Com modelos que permitem a identificação de objetos, jogos tornam-se mais realistas tornando possível diferenciar jogadores pertencentes a equipes diferentes e dar comandos ao personagem específico dentro de um grupo.

A King, empresa criadora do famoso Candy Crush, tem, segundo seu diretor de produtos de serviços, Jonathan Palmer, uma cultura baseada em dados. Na King, depois que um jogo é lançado, ele continua sendo monitorado e os ajustes necessários são feitos. Eles analisam, por exemplo, se um jogo é muito difícil, então eles podem perder jogadores, e se muito fácil, os usuários ficam entediados e abandonam o jogo.

Palmer cita o nível 65 do Candy Crush Saga: "É um nível incrivelmente difícil, tinha seu próprio culto em torno dele. Percebemos que isso estava causando a agitação de muitas pessoas. Usando dados, pudemos dizer: 'precisamos diminuir um pouco a dificuldade desse nível'."

5 - Vida Social

O surgimento das redes sociais alterou completamente a forma como nos relacionamos, sejam relacionamentos amorosos, amizades ou relações de trabalho. Nos conectamos diariamente com inúmeras pessoas que jamais vimos. E todas as relações e ações nessas redes deixam extensos rastros de dados que influenciam, entre outras coisas, em quem você conhecerá a seguir.

Não é impressionante como o Facebook sempre acerta nas recomendações de novas amizades? Em artigo do Washington Post é dito que ele se baseia em " really good math ", mais especificamente, o Facebook utiliza um tipo de ciência de dados conhecido como network science , que basicamente busca prever o crescimento da rede social de um usuário baseado no crescimento das redes de usuários semelhantes.

Um outro exemplo é o Tinder. Ele utiliza um algoritmo que visa aumentar a probabilidade de correspondência. Esse algoritmo prioriza correspondências entre usuários ativos, usuários em uma mesma região e usuários que parecem os "tipos" uns dos outros com base em seu histórico de deslize.

6 - Esportes

A indústria do esporte é uma das mais rentáveis do mundo, gerando lucros bilionários todos os anos e, é claro, cheia de dados e estatísticas. Cada esporte está repleto de variáveis a serem estudadas, que vão desde o clima, a fisiologia de cada jogador, as decisões dos árbitros, até as escolhas feitas pelos jogadores durante uma partida. Assim, a ciência de dados vem para "decifrar" o que fazer com esses dados, revelando insights preditivos para a melhor tomada de decisão dentro de cada modalidade de esporte.

Um caso interessante para analisarmos é o da liga de basquete americana. A NBA usa o sistema de análise de arremesso da RSPCT, no qual uma câmera rastreia quando e onde a bola bate em cada tentativa de cesta. Os dados são canalizados para um dispositivo que exibe detalhes da tomada em tempo real e gera insights preditivos.

Leo Moravtchik, CEO da RSPCT, disse à SGV News que "com base em nossos dados ... Podemos dizer [a um jogador]: 'Se você está prestes a dar o último arremesso para ganhar o jogo, não tente do topo da chave, porque sua melhor localização é, na verdade, o canto direito "

7 - Comércio eletrônico (e-commerce)

O comércio eletrônico (ou e-Commerce) é um tipo de negócio em que empresas e indivíduos compram e vendem coisas pela internet. Nesse tipo de comércio, a interação com os clientes passa por vários pontos, desde o clique em um anúncio e em produtos de interesse, até a compra e avaliação do produto.

Os dados obtidos nas plataformas de e-commerce ajudam os vendedores a construir uma imagem dos consumidores, seus hábitos de compra, quais as estratégias para "transformá-los" em clientes e ainda o tempo que isso leva.

Nesse sentido, a aplicação da ciência de dados permite a previsão da rotatividade de clientes, a segmentação destes, o impulsionamento das vendas com recomendações inteligentes de produtos, a extração de informações úteis das avaliações dos compradores, a previsão de demanda, a otimização de preços e tantas outras possibilidades.
Referências How data science and big data analytics leads to better tax fraud prevention Top 8 Data Science Use Cases in Gaming Number of active video gamers worldwide from 2015 to 2023 (in billions) How King is crushing games data How Facebook knows who all your friends are, even better than you do Data Science in the Sports Industry Applying Data Science tools and techniques to eCommerce
No caso do , a ciência de dados ajudou a renovar completamente sua função de pesquisa, destacando áreas mais requisitadas. O algoritmo do Airbnb hoje, nos rankings de busca, dá prioridade a aluguéis que estiverem em uma área com alta densidade de reservas. Antes, entretanto, os melhores aluguéis estavam localizados a uma certa distância dos centros da cidade. Isso implicava que, apesar de encontrar aluguéis legais, os locais não eram tão bons.

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A Ciência de Dados no mercado: 7 casos de sucesso - Insight Data Science Lab

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A ciência de dados tem revolucionado praticamente todas as áreas. Na educação, utilizando modelos para uma melhor avaliação de estudantes, na medicina, identificando e prevendo doenças, no futebol, obtendo o máximo valor das escalações de um time. Neste artigo, apresentaremos ...

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Cada vez mais frequentes nas mídias sociais, covers de músicas na voz de outros artistas estão sendo feitos com ferramentas de IA. Através de modelos como RVC (Retrieval-based-voice-conversion), é possível sintetizar voz a partir de uma amostra de áudio.

As aplicações desta tecnologia vão além do campo criativo e trazem uma série de questões éticas e legais.

https://aibusiness.com/ml/ai-covers-flood-youtube-creativity-or-controversy-

Por: Victor Gago

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Marketing personalizado com Ciência de Dados

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Marketing personalizado com Ciência de Dados

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Referência - case Ifood:
Big data: o que é, como funciona e suas ferramentas
https://www.news.ifood.com.br/big-data-o-que-e-como-funciona-e-suas-ferramentas/

Para ter insights de usuários e oferecer sugestões de conteúdo, o iFood usa ferramentas analíticas para analisar grande quantidade de dados e interpretar padrões que se revelam.
Esses padrões viram informações, conhecimentos e insights para a tomada de decisões da empresa.

Nome: Kátia Jantsch

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Dados são o novo petróleo. Você já deve ter ouvido essa frase que ilustra bem a importância que o big data tem para qualquer organização, seja empresas ou governos, e a sociedade.

Big data é um grande volume de dados que analisados e interpretados podem prever ou responder algo. Hoje, ter projetos de dados é uma questão de sobrevivência.

Portanto, nesse artigo, você encontra tudo sobre conceito, como funciona, quais são suas aplicações e como lidar com tantos dados de fontes diversas.

O que é big data?

Primeiramente, big data é o termo usado para definir um grande volume de dados. Além disso, significa a coleta, o gerenciamento e análise desses dados.

Em inglês, big significa grande, e data quer dizer dados. Diariamente, é possível gerar 2 quintilhões de bytes em todos os setores.

Assim, a estimativa é de que o mercado global de big data alcance o valor d e 234 bilhões de dólares em 2026.

Portanto, o conceito é a soma de dados estruturados e desestruturados de fontes diversas - nuvem, rede de servidores e algoritmos - que podem ser usados em diferentes aplicações.

Dados são todas informações obtidas internamente ou externamente de fontes diversas, como cadastro de clientes, redes sociais, pesquisa externa, análises de mercado, etc.

Para que serve o big data?

O big data vai servir para coletar, armazenar e analisar os dados para fornecer uma visão holística do que está acontecendo em uma determinada área.

Essa visão orienta a tomada de decisões das empresas em seus planejamentos estratégicos.

Um exemplo desse funcionamento é a investigação sobre como o humor de usuários do Twitter afeta o índice Dow Jones, um dos principais indicadores do mercado norte-americano.

Quando o big data surgiu?

O termo big data apareceu pela primeira vez, em 1997, em um artigo escrito pelos pesquisadores da NASA Michael Cox e David Ellsworth sobre grandes volumes de dados.

No artigo sobre Dinâmica dos Fluidos Computacionais, eles usaram a expressão em referência ao grande volume de dados que não cabiam na memória, disco local ou disco remoto de um computador.

Exemplos de big data

Exemplos de big data estão presentes em diferentes aplicações de variadas áreas do conhecimento, de marketing e entretenimento ao transporte.

Quando se deparar com um anúncio no Facebook, por exemplo, ali tem big data, pois o que aparecer para nós, vai se resultar do uso de nossos dados para a personalizr este.

Outro exemplo acontece na Amazon, que consegue direcionar seu marketing com base nos hábitos de navegação dos usuários por meio de análises preditivas.

Para mobilidade urbana, por exemplo, vamos usar em locadoras de carros, aluguel de bicicletas e bicicletas elétricas.

Qual é a importância do big data?

Big data é importante para diferentes setores de negócios, governos e sociedade, pois a análise de dados ajuda na tomada de decisões e identificação de novas oportunidades.

Além disso, o uso permite detectar e reduzir fraudes, aumentar lucros, conquistar eleitores, reduzir custos de produção, melhorar a segurança e ter eficiência energética.

Para uma empresa, o big data pode ajudar a encontrar novas oportunidades de negócio, estudar o perfil dos clientes e avaliar sua satisfação e desenvolver e vender novos produtos.

Quais são os 7 vs do big data?

Os cinco Vs são: velocidade, volume, variedade, variabilidade, veracidade, visualização e valor. As duas últimas características já estavam presentes na análise de dados tradicional.

Veja abaixo mais sobre cada um desses conceitos:

Velocidade

A velocidade dos dados é a propriedade, e vai se relacionar com a rapidez com que eles são gerados, coletados, analisados e utilizados.

Volume

Refere-se à quantidade de dados processados na internet. Em média, vão se gerar 2,5 quintilhões de bytes diariamente.

Variedade

Tem relação com as diferentes estruturas de dados para se armazenar. Diz respeito aos tipos, formato, natureza e origem dos dados. Gerar dados via satélite é diferente de obter por vias online.

São três tipos: estruturados, como tabelas e planilhas; semi-estruturados, um exemplo são os arquivos XML; não estruturados, que são fotos e vídeos em redes sociais, apps, por exemplo.

Veracidade

A grande variedade de dados deve ser verdadeira, útil e precisa para que seja armazenada e processada na velocidade certa. Isso evita o acúmulo de dados ruins no sistema.

Variabilidade

Diz respeito à mudança que ocorre em um dado ou um conjunto de dados ao longo do tempo. Se os dados mudam constantemente, isso compromete a homogeneidade deles.

Visualização

É a forma de apresentar e ver os dados. Tabelas e gráficos, por exemplo, são recursos eficientes para a apresentação de grandes volumes de dados.

Valor

É o resultado da soma dos aspectos anteriores. Assim, depois de armazenar, processar, avaliar e visualizar os dados, a empresa precisa ter certeza de que está obtendo valor com os dados.

5 ferramentas de big data para conhecer

Dados que não fazer sentido até se transformar em informações úteis e conhecimento para poder se utilizar para tomar decisões ou montar estratégias de negócios.

Para isso, são necessários programas e aplicativos certos.. Veja cinco ferramentas de big data que você deve conhecer.

É uma plataforma de 100% código aberto para processamento de dados em larga escala. O ecossistema Hadoop é uma das ferramentas mais importantes para esses dados.

É uma solução de para marketing digital para gerenciar e unificar dados de clientes por meio da Inteligência Artificial e Machine Learning.

Software de visualização de dados, faz a transformação de dados em informação visual.

É uma solução da Microsoft que reúne um conjunto de softwares e aplicativos usados para a organização e interpretação de grandes volumes de dados.

A plataforma do Google é provedor de recursos de computação em nuvem com diversas funcionalidades, do armazenamento e processamento de dados à criação de aplicativos.

Como funciona o big data?

O big data é a soma dos dados gerados por tecnologias digitais quando usamos apps, interagimos em redes sociais e fazemos buscas, por exemplo, e de outras fontes.

No entanto, não apenas o volume de dados - texto, imagens, fotos e áudio - que vamos criar diariamente, mas também a forma de processar e armazenar.

Esses dados são processados e analisados pelas organizações de modo que tragam insights, soluções de problemas, novas oportunidades, melhora na qualidade de serviços e produtos.

Onde é usado o big data?

Vamos usar em praticamente todos os setores que impactam o dia a dia. Hoje, quase tudo o que fazemos tem o uso de big data, da indústria ao varejo.

Detectar fraudes, otimizar o relacionamento com o cliente, gerenciar riscos e ter um marketing personalizado são algumas ações de bancos em que há o uso de big data.

Em empresas de mídia e entretenimento, como streamings de vídeo e áudio, o conceito serve para coletar, analisar e utilizar insights de usuários e oferecer sugestões de conteúdo.

A meteorologia é outra área em que o conceito é aplicado, seja para a previsão do tempo como para o estudo de padrões de desastres naturais até o impacto do aquecimento global.

Como interpretar o big data?

Interpretar o big data requer uma série de ações e medidas que começa com a coleta de dados. Antes de mais nada, é preciso determinar a fonte e a qualidade dos dados.

Após finalizar, os dados vão precisar visualizar os dados de forma que fiquem compreensíveis a todos. Cada tipo de dado demanda um tipo de visualização.

Outro ponto importante é ter a pessoa certa para interpretar dados. Um especialista em suporte ao cliente pode entender padrões de consumidores em um site.

A partir dessas observações, esse profissional consegue pensar em soluções para melhor a avaliação da empresa junto ao seus clientes, por exemplo.

Qual é a diferença entre big data e data science?

A diferença entre big data e data science (ciência de dados) é que o primeiro conceito diz respeito ao conjunto de dados e o segundo é a ciência que estuda esses dados.

A ciência dedados tem como objetivo tirar valor do volume de dados reunidos no big data. O estudo envolve os dados em si, processo de captura, transformação, geração e análise.

Por ser uma área interdisciplinar, data science envolve uma variedade de disciplinas como estatística, ciência da computação e matemática.

Big data e inteligência analítica: entenda as relações

A relação de big data com inteligência analítica é de interdependência uma vez que para interpretar um grande volume de dados são necessárias ferramentas de análise.

Ou seja, a inteligência analítica transforma uma quantidade de dados brutos para descobrir e interpretar padrões que eles revelam.

Esses padrões podem virar informações, conhecimentos e insights para a tomada de decisões de uma empresa.

O que é big data analytics?

É o processo de extrair, organizar, processar e analisar uma grande quantidade de dados brutos.

Existem três categorias de dados para a análise: social data, enterprise data e personal data.

Social data são dados sobre pessoas, em geral de redes sociais. Enterprise data ou dados corporativos são as informações geradas por operações de empresas.

Já personal data é qualquer informação relativa a uma pessoa, como idade, nacionalidade, cor, religião, sexo, escolaridade, etc.

Big data: como pode ser aplicado nas empresas?

Poderá aplicar nas empresas para trazer vantagem competitiva, como vender mais ou reduzir gastos, criar um produto ou serviço ou em projetos de inovação.

Aliás, ser uma empresa data-driven, ou seja, orientada por dados, está no centro dos projetos de inovação do iFood. Um deles é o uso de drones para otimizar a logística das entregas.

Outras aplicações do big data são auditorias- encontrar fraudes, erros e desperdícios, para atender normas de órgãos reguladores, em atividades operacionais e projetos de pesquisa.

5 dicas para colocar o big data em prática nas empresas

Antes de um projeto de big data ser colocado em prática, ele deve ser tecnicamente viável, ou seja, com equipe preparada, os riscos calculados e conhecimento do valor de negócio.

Segundo o livro Big Data: Uma Visão Gerencial, de Fernando Amaral, um projeto bem sucedido tem usuários satisfeitos, aumento de vendas, redução de fraudes e de custos.

Veja abaixo dicas para colocar o big data em prática.

1. Tenha uma meta de projeto: De nada adianta um projeto entregar valor mas exceder o tempo estipulado para sua realização. Manter o controle da meta do prazo definido é fundamental.

2. Faça um projeto orientado a negócio: Antes de escolher qual tecnologia será utilizada em um projeto de big data, deve-se avaliar o que se quer produzir e qual o objetivo do projeto.

3. Envolva a equipe e interessados: Deve priorizar todos que se envolver. Equipe e patrocinadores devem ver valor no projeto.

4. Monte um business case: Nesse documento, deve constar a justificativa do projeto, qual requisito de negócio ele vai atender e qual será a entrega de valor de negócio.

Avalie a viabilidade técnica: Questões como acessibilidade da fonte dados, o custo de implementação, volume do stream de dados devem ser estudados e bem avaliados.

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Você sabe o que é o big data? Entenda como funciona:

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O big data pode ter um papel fundamental entre o sucesso e o fracasso de uma empresa? Mas como utilizá-lo? Veja algumas dicas

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Microsoft faz parceria com empresa de jogos chinesa (BigData)

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Microsoft faz parceria com empresa de jogos chinesa (BigData)

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“A empresa chinesa de jogos CMGE anunciou na segunda-feira que assinou um contrato de estrutura de serviços em nuvem com a Microsoft. A dupla terá uma cooperação mais ampla em computação em nuvem, big data e Azure OpenAI. Os principais jogos da China Mobile Games serão conectados ao Azure

Por: José Eraldo Dos Santos Junior

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De acordo com o que foi relatado pelo National Business Daily, perfil especializado em notícias da China, a Microsoft fez uma parceria com uma empresa de jogos chinesa.

Segundo o jornal, a nova parceria da Microsoft com a CMGE, uma grande conhecida empresa da China, permitirá que seus jogos se conectem ao servidores da Azure, bem como serviços de armazenamento em nuvem, e acesso ao ChatGPT na versão da Microsoft. No entanto, o acordo parece não envolver a aquisição da Activision Blizzard. Confira:

(1/2)Chinese gaming company CMGE on Monday announced that it has signed a cloud service framework agreement with Microsoft. The pair will have more extensive cooperation in cloud computing, big data, Azure OpenAI. Main games under China Mobile Games will be connected to Azure pic.twitter.com/P6nl6sZrM8

- National Business Daily (@NBDPress) May 15, 2023

" A empresa chinesa de jogos CMGE anunciou n a segunda-feira que assinou um contrato de estrutura de serviços em nuvem com a Microsoft. A dupla terá uma cooperação mais ampla em computação em nuvem, big data e Azure OpenAI. Os principais jogos da China Mobile Games serão conectados ao Azure. "

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Microsoft faz parceria com empresa de jogos chinesa

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De acordo com o que foi relatado pelo National Business Daily, a Microsoft fez uma parceria com uma empresa de jogos chinesa.

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"Também conhecida pela nomenclatura em inglês Health Data Science, a ciência de dados na saúde é utilizada principalmente para analisar informações e construir soluções baseadas nos problemas e situações identificados. Essa área nasce da união entre conhecimentos de ciência da computação, bioestatística e da própria área da saúde. Assim, possibilita que os analistas de dados tenham insights para os cuidados e tratamentos médicos aplicados aos pacientes, mas também sobre gestão."

Referência:
"https://portaltelemedicina.com.br/ciencia-de-dados-aplicada-a-saude-usos-e-tendencias"

Nome: Gonzalo Andres Muñoz Rodriguez

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Certamente você já ouviu falar sobre ciência de dados e como essa área vem evoluindo e inovando nos últimos anos. Mas você sabe como ela pode contribuir para o avanço da saúde digital ?

Neste artigo, você vai entender melhor as aplicações da ciência de dados na saúde e algumas das tendências mais do segmento.

Ciência de dados na saúde

Também conhecida pela nomenclatura em inglês Health Data Science , a ciência de dados na saúde é utilizada principalmente para analisar informações e construir soluções baseadas nos problemas e situações identificados. Essa área nasce da união entre conhecimentos de ciência da computação, bioestatística e da própria área da saúde. Assim, possibilita que os analistas de dados tenham para os cuidados e tratamentos médicos aplicados aos pacientes, mas também sobre gestão.

A presença de tecnologias inovadoras em saúde permite que o relacionamento entre médico, paciente e clínica seja cada vez mais eficiente, tendo como base a personalização e a integração de dados . Por meio da análise dos dados coletados, é possível realizar a gestão da jornada do paciente em todo o processo, desde o atendimento na consulta até a central de relacionamento.

No entanto, o fluxo de dados coletados e armazenados é imenso, o que torna o setor de saúde um dos mais complexos e desafiadores para se analisar. Por isso, é importante que médicos, clínicas e hospitais contem com ferramentas que auxiliem nesse processo, como Data Analytics ou Big Data.

Utilizando-as, é possível extrair informações de todos os departamentos da clínica e fazer uma análise completa, com uma abordagem holística que permite oferecer serviços de mais qualidade e mais personalizados para necessidades específicas.

Tendências da ciência de dados na saúde

Veja alguns dos principais usos da ciência de dados na área de saúde:

Uso de Business Analytics (BA) e Business Intelligence (BI) na análise de dados

São muito utilizados para auxiliar em tomadas de decisão mais assertivas. Por meio dos dados coletados, armazenados e analisados via software, é possível direcionar a gestão das clínicas e hospitais de forma a se tornarem mais qualificadas e eficientes. Tudo é feito de forma automatizada pelas ferramentas, que geram melhor visualização das informações sobre os pacientes.

Gestão unificada

Por meio de uma central única de comando da gestão, é possível reunir, em um só lugar, todos os dados necessários para a gestão de saúde. Isso é feito através de uma infraestrutura de tecnologia inteligente, composta por ferramentas como softwares de gestão, de análise de dados, personalizado, inteligência artificial , entre outros. Assim, a administração e os gestores podem ter uma visão global da situação tanto dos colaboradores quanto de seus pacientes.

Automação com inteligência

A aplicação combinada de Inteligência Artificial e Robotic Process Automation (RPA) contribui para a melhora da eficiência das operações do dia a dia, como assistência e backoffice , bem como a experiência do paciente com a clínica ou hospital (no agendamento de exames e consultas ou no acompanhamento médico à distância).

Process mining

A mineração de dados ( process mining , em português) é, basicamente, a aplicação da inteligência artificial com o objetivo de encontrar erros e falhas em projetos. Costuma ser utilizado em processos mais longos, especialmente para monitoramento constante e para evitar qualquer lacuna nos dados.

Benefícios da ciência de dados para a área da saúde

A perspectiva data-driven (guiada por dados) ainda é incipiente no Brasil. Em artigo publicado em 2021 na revista Saúde.com (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia), o pesquisador e pesquisador do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina da Unifesp, Antonio Valerio Netto, afirma que "as organizações precisam capturar o valor de suas informações investindo na análise de dados e estabelecendo essa habilidade como uma competência essencial".

Segundo o autor, a ciência de dados em saúde tem como objetivo "gerar soluções por meio da compreensão de problemas reais da área de saúde, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento".

Em sua tese de doutorado em Informação e Comunicação em Saúde no Instituto de Comunicação e Informação em Saúde (Icict/FioCruz) , o pesquisador Raphael Saldanha explica que o debate sobre dados abertos em entidades governamentais brasileiras está acontecendo, e "pode-se afirmar que o Ministério da Saúde, por intermédio do DATASUS, detém ampla experiência neste quesito, demonstrando um inegável pioneirismo na disseminação de dados em um sistema de cobertura universal".

Ou seja, embora ainda inicial no Brasil, a perspectiva data-driven vem ganhando espaço e crescendo nas instituições de saúde. Na prática, isso significa que a gestão deve ficar cada vez mais eficiente, e o atendimento, cada vez mais direcionado às necessidades individuais de cada paciente.

A tendência é de aumento no investimento e aplicação de tecnologias digitais e de ampliação da saúde digital, como por meio da telemedicina, que, segundo a pesquisa TIC Saúde 2022 , foi utilizada por mais de um terço dos médicos brasileiros.

Crescendo exponencialmente nesta década, a saúde digital e a ciência de dados em saúde devem continuar em alta, especialmente por causa dos avanços e contribuições trazidos para a medicina de forma geral. Com um atendimento médico mais direcionado, pacientes se beneficiam da personalização dos tratamentos e do acompanhamento médico, enquanto hospitais e clínicas podem fidelizar seus clientes ao oferecer serviços de mais qualidade.

A Portal Telemedicina é referência na área desde sua fundação em 2013 e vem constantemente investindo nas principais inovações tecnológicas da medicina. Para conhecer os produtos e serviços, entre eles a plataforma de teleconsulta SOS Portal, acesse nosso site .

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Ciência de dados na saúde: aplicações e tendências

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Saiba mais sobre a ciência de dados na saúde, possíveis aplicações e tendências como Big Data e Inteligência Artificial.

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Nome: Willian Keji Yamashita Rosa

Na área dos jogos digitais, a análise de dados hoje está sendo utilizada por grandes empresas como a Blizzard responsável pelo jogo World Warcraft, EA responsável pelo jogo EA Sports FC (Antigo Fifa) e Nintendo responsável pelo Mario. Para isso, essas empresas fazem coletas de dados com ações no jogo que vão de itens a tempo de jogatina, gastos em dinheiro dentro das plataformas e até dados demográficos para definir as características de seus players.

Alguns exemplos de casos de usos para esse contexto, podem ter relação com manutenções preditivas, que pode prever que é necessário realizar manutenções e reparos nos servidores dos jogos eletrônicos e análise no jogo para procurar e analisar iterações e o andamento do gamer em real time para criação de uma melhor programação visual e melhorias no jogo.

Matérias sobre o assunto:

https://www.cienciaedados.com/data-science-na-industria-de-videogames/

https://shivaix.com/the-role-of-data-science-in-the-gaming-industry

https://www.analyticsinsight.net/advent-of-data-science-and-ai-in-the-gaming-industry/

https://www.financialexpress.com/business/blockchain-how-data-science-and-ai-have-transformed-gaming-industry-3172757/

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A empresa em que trabalho utiliza a ciência de dados em diversas aplicações. Esse conjunto de aplicações  viraram uma solução chamada "visão computacional", que visa atender diferentes situações na indústria, como por exemplo a Inspeção de Qualidade,  que a partir da Visão Computacional, aliada à criação de um algoritmo de inteligência artificial, inspeciona componentes, partes, peças ou o produto acabado, identificando defeitos, a partir de comparações com imagens previamente classificadas. Outras soluções apresentadas são o Controle de Segurança, Identificação de Ativos e Otimização de Processos.

Nome: Iuri Mignoni

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A Sirros IoT é especializada em internet das coisas, voltada para a Indústria 4.0. Nossa missão é levar inovação ao ambiente fabril, afim de viabilizar a digitalização de processos de forma simples, segura e amigável.

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Mineração de Dados aplicada à fisioterapia

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Mineração de Dados aplicada à fisioterapia

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Este artigo propõe-se a discutir o potencial da ciência de dados para auxiliar no acompanhamento de processos fisioterapêuticos e no apoio à decisões terapêuticas ou profiláticas.

https://www.scielo.br/j/fm/a/zbyQLMvktMXBLWS6VhCH3Yt/?lang=pt

Nome: Renan C. de O. Fernandes

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ARTIGOS ORIGINAIS

Mineração de Dados aplicada à fisioterapia

Data Mining applied to physiotherapy

Deborah Ribeiro CarvalhoI; Auristela Duarte MoserII; Verônica Andrade da SilvaIII; Marcelo Rosano DallagassaIV

IDoutora em Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), docente dos cursos de Ciência e Engenharia da Computação da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Curitiba, PR - Brasil, e-mail: ribeiro.carvalho@pucpr.br

IIFisioterapeuta, doutora em Ergonomia pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), docente do curso de Fisioterapia da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Curitiba, PR - Brasil, e-mail: auristela.lima@gmail.com

IIIDiscente do curso de Fisioterapia da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Curitiba, PR - Brasil, e-mail: veronicalirio@hotmail.com

IVMestre em Tecnologia Aplicada em Saúde pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR), Curitiba, PR - Brasil, e-mail: dallagassa@unimedpr.com.br

RESUMO

INTRODUÇÃO: Com o aumento da quantidade de dados armazenados na prática da Fisioterapia e da área de saúde em geral, amplia-se, também, a possibilidade de obtenção de informações importantes no apoio ao processo decisório dos profissionais de saúde. Porém, muitas vezes, o volume de dados gerados é tão grande que dificulta sua utilização, demandando processos mais sofisticados para a manipulação de tais dados.

OBJETIVO: Este artigo se propõe a apresentar e discutir o potencial de utilização do processo KDD sobre um conjunto de dados de acompanhamento fisioterapêutico de pacientes, bem como sua utilidade na tomada de decisões terapêuticas ou profiláticas.

METODOLOGIA: Selecionou-se um subconjunto de dados, referentes a prontuários disponíveis em uma clínica de fisioterapia, do qual foram extraídos três grandes grupos-alvo de tarefas de Mineração de Dados: associação, classificação e agrupamento, explicitados no texto.

RESULTADOS: Foram extraídos padrões a partir dos dados, de tal forma que se permitisse ao leitor entender passo a passo o processo, ampliando sua compreensão dos resultados obtidos. Foram descobertos padrões em diversos formatos, os quais evidenciaram as possíveis relações entre as variáveis disponíveis. Em seguida, não apenas os padrões foram discutidos, mas, também, a importância da qualidade dos dados coletados.

CONCLUSÕES: As etapas de classificação, descoberta de regras de associação e agrupamento dos dados oportunizou melhor entendimento das especificidades de pacientes atendidos pela clínica em questão, ampliando, assim, o conhecimento do profissional na identificação das condutas a serem adotadas.

Palavras-chave: Descoberta de conhecimento. Mineração de Dados. Acompanhamento de processos fisioterapêuticos. Apoio à decisão.

ABSTRACT

INTRODUCTION: With the increasing amount of data stored in the practice of physiotherapy and health area in general, expands the possibility of obtaining important information to decision support of health professionals. However, many times the volume of generated data is so great that their use is difficult, requiring more sophisticated procedures for data manipulation.

OBJECTIVE: This article aims to present and discuss the potential use of the KDD process on a set of monitoring data for physical therapy patients, as well as its usefulness in decision-making therapeutic or prophylactic.

METHODS: We selected a subset of data, referring to records available in a physical therapy clinic, from which were extracted three major groups of data mining tasks: association, classification and clustering.

RESULTS: Knowledge was extracted from the data in such a way that allows the reader to understand step-by-step process, broadening their understanding of the results. Knowledge was discovered in various formats, which showed the possible relationships among the variables available. Not only the knowledge was discussed, but also the importance of quality of data collected.

CONCLUSIONS: The tasks of classification, association rules and clustering allowed a better understanding of the patient's characteristics seen by the clinic in question, thus expanding the knowledge of professionals in the identification of actions to be adopted.

Keywords: Knowledge discovery. Data Mining. Process monitoring in physiotherapy. Decision support.

Introdução

A "era da informação" é caracterizada pela crescente expansão no volume de dados gerados e armazenados (1), situação que também é identificada quando do acompanhamento dos pacientes em atendimentos fisioterapêuticos. Se considerarmos os dados referentes a cadastro pessoal, diagnóstico clínico e fisioterapêutico, anamnese, exame físico, exames complementares e evolução, eles geram aproximadamente 80 variáveis por paciente. Considerando que para os dois primeiros conjuntos de dados existe uma única ocorrência por paciente e que os demais podem ocorrer várias vezes, percebe-se o grande volume de dados gerados e armazenados.

Esse grande volume de dados demanda técnicas e ferramentas que, com eficiência, potencializem a transformação dos dados em informação útil e oportuna, viabilizando sua efetiva utilização pelo fisioterapeuta, como apoio na identificação das melhores práticas a serem adotadas no tratamento em questão. Vale destacar que as boas práticas estão fortemente dependentes do estabelecimento do diagnóstico.

Para potencializar a recuperação e o uso desses dados, uma das alternativas é o processo de KDD – Knowledge Discovery in Database, o qual permite descobrir relações entre os dados armazenados mais facilmente do que com as técnicas tradicionalmente utilizadas. Pesquisadores da área de Computação têm pesquisado e desenvolvido diversos métodos e programas computacionais que, constantemente, são incorporados ao processo KDD.

O processo KDD foi originalmente desenvolvido com objetivos comerciais, mas tem sido amplamente adotado por outras áreas, inclusive a da saúde, podendo ser identificados vários exemplos, tais como os seguintes:

- Kobus (2) propôs um modelo, baseado em KDD, para apoiar a indicação de usuários de planos de saúde com doenças cardiovasculares elegíveis para o ingresso em programas de gerenciamento de casos.

- Lopes (3) comparou o desempenho entre métodos de descoberta de padrões mais simples versus métodos mais sofisticados, sobre 15 bases de dados da saúde.

- Vianna et al. (4) integraram bases de dados de três diferentes sistemas de informação (SINASC, SIM e SIMI), no período de 2000 a 2004, demonstrando não apenas a viabilidade, mas, também, a utilização do KDD, minimizando, assim, a subjetividade (o viés) do gestor no contexto da mortalidade infantil.

- Von Stein et al. (5) adotaram o KDD para apoiar as equipes de saúde na identificação e na delimitação das microáreas de risco, objetivando priorizar ações com vistas a modificar suas condições de vida.

- Dallagassa (6) propõe uma metodologia, baseada em KDD, para a detecção precoce de pacientes com propensão a determinadas doenças. As experimentações realizadas validam a metodologia para a predição de pacientes com diabetes mellitus tipo 2.

- Kuretzki (7), objetivando aperfeiçoar o uso dos dados coletados a partir do Sistema Integrado de Protocolos Eletrônicos (SINOE), propôs a utilização do KDD para avaliar até que ponto pacientes que, no exame físico, apresentaram sinal de Blumberg, passando por cirurgia do tipo apendicectomia com dor abdominal, estão propensos a terem apendicite aguda etc.

- Fengyinga et al. (8), a partir da análise de agrupamento, avaliam a segurança alimentar em províncias chinesas, bem como o estado de pobreza, entre 2002 e 2007, utilizando as perspectivas de disponibilidade de alimentos, acesso, consumo, nutrição e vulnerabilidade à insegurança alimentar.

- Machado (9) adotou o processo KDD para a identificação de características desenvolvimentais em relação ao desenvolvimento humano, com base em estudos sobre a imagem corporal interna.

Esse processo é composto de diversas etapas, que podem ser agrupadas em três grandes grupos: a preparação dos dados; a Mineração de Dados propriamente dita; e o pós-processamento dos resultados obtidos pela mineração. Na etapa de pré-processamento, o foco principal está em sistematizar as diversas fontes de dados e compatibilizá-los. O pós-processamento contempla a depuração e/ou a síntese das relações descobertas, que usualmente são denominadas de "padrões descobertos". Na maioria das experimentações KDD, a etapa de pós-processamento se justifica, pois o volume de conhecimento descoberto é tão grande que dificulta sua análise, chegando ao limite de inviabilizar seu uso no apoio à tomada de decisão. Isso se deve a vários fatores, como padrões redundantes ou relações irrelevantes, entre outros (10).

Na etapa de Mineração de Dados, podem ser identificados programas computacionais correspondentes a três tarefas principais: classificação, descoberta de regras de associação e agrupamento, as quais são comentadas a seguir.

O principal objetivo da classificação é que o programa computacional construa um classificador que represente a descoberta de algum tipo de relação entre as variáveis disponíveis no conjunto de dados de entrada. Nessa tarefa, deve ser identificada, entre as diversas variáveis de entrada, aquela que representa a classe a ser predita pelo classificador, a qual se denomina "variável classe" (11).

Segundo Breiman et al. (12), um classificador extraído de um conjunto de dados serve a dois propósitos: predição de um valor e entendimento da relação existente entre aquela indicada como a classe e as demais variáveis do conjunto disponível. Como exemplo, pode-se ter uma aplicação na área da saúde, na qual um médico poderia classificar alguns de seus pacientes em duas classes: "tem" ou "não tem" determinado diagnóstico. Para cumprir o segundo propósito, é exigido do classificador que ele não apenas classifique, mas, também, explicite as relações entre as variáveis, baseado em conhecimentos extraídos da base de dados, de forma compreensível.

Um classificador permite verificar a relação entre variáveis como profissão, idade e diagnóstico. Dessa forma, todas as relações descobertas ajudarão a caracterizar o diagnóstico (variável classe) com base nas demais disponíveis. Um exemplo dessa afirmação será apresentado no Quadro 2, tópico "Resultado".

Na segunda tarefa – descoberta de regras de associação –, os padrões descobertos são apresentados na forma de regras do tipo A → C (lidas como: SE (A), ENTÃO (C)), em que A e C representam, respectivamente, o Antecedente e o Consequente da regra. Ao contrário da tarefa de classificação, para o processo de descoberta de regras de associação não se elege uma variável como sendo a variável classe a ser predita, ou seja, todas as regras descobertas podem associar indistintamente os atributos disponíveis no conjunto de dados de entrada. Por exemplo, uma regra de associação descoberta poderia ser: SE fraqueza muscular, ENTÃO encurtamento muscular. Em geral, os programas computacionais disponíveis para descobrir regras de associação permitem identificar o quanto o padrão descoberto é representativo no conjunto de dados oferecido como entrada. Dentre as diversas formas de avaliar as regras descobertas, pode-se utilizar a probabilidade. Por exemplo, 18,8% dos indivíduos representados nos dados apresentam fraqueza muscular; dentre eles, em torno de 1/3 (66,7%) também apresentam encurtamento muscular.

A tarefa de agrupamento de dados procura agrupar o conjunto de registros disponíveis em dois ou mais grupos, com base em alguma medida de proximidade ou de semelhança entre os valores das variáveis que constituem cada um dos registros. Dá-se o nome de "modelo de agrupamento", ou simplesmente "agrupamento", ao conjunto de grupos formados a partir dos registros da base de dados oferecida como entrada para o programa computacional. O objetivo é que registros pertencentes a um mesmo grupo sejam bastante similares e, ao mesmo tempo, distintos de registros pertencentes a outros grupos.

Qual seria uma possível aplicabilidade da criação de grupos a partir dos registros de dados disponíveis? Por exemplo, um conjunto de pacientes pode ser agrupado em vários grupos baseados nas similaridades dos seus sintomas, e os sintomas comuns aos pacientes de cada grupo podem ser usados para descrever a qual grupo um novo paciente pertencerá. Assim, um dado paciente seria inserido em um grupo cujos pacientes têm sintomas similares aos dele. Dessa forma, a tarefa de agrupamento tem como resultado a criação de uma nova variável que represente o grupo (ou classe) ao qual o registro mais se assemelhe.

Existem alguns experimentos de KDD que relacionam a tarefa de agrupamento com a classificação, sendo a etapa de agrupamento uma fase anterior à de classificação quando, originalmente, não se tem no conjunto de dados uma variável que represente naturalmente a classe na qual o registro se enquadre. Assim, a variável classe pode ser criada, a partir da identificação dos grupos, para posterior busca pela explicação sobre os critérios determinantes, envolvendo as variáveis para a criação dos grupos com base na descoberta de classificadores (13).

Muitas vezes, o conjunto de padrões/regras descobertos é tão grande que chega a inviabilizar a análise por parte do especialista, demandando formas que facilitem esse trabalho. Uma das formas mais simples de pós-processar as regras descobertas é a eliminação das regras ditas redundantes. Por exemplo, na eventualidade do algoritmo, descobrir duas regras, tais como:

A → C (Se A, então C);

A, B → C (Se A e B, então C).

Nesse caso, a segunda regra não acrescenta nenhum conhecimento em relação à primeira, e, dessa forma, o especialista poderia apenas se limitar à avaliação da primeira, evitando, assim, um sobre-esforço em avaliar ambas as regras.

Hussain et al. (14) apresentam outro método, o qual objetiva identificar, dentre as regras descobertas, aquelas com mais chance de serem úteis ao especialista, que identifica, com base em um conjunto descoberto, um subconjunto de regras que representam regras de exceção. A Figura 1 mostra um par de regras que representam a regra geral e a(s) respectiva(s) regra(s) de exceção. O símbolo "¬" denota a negação lógica, a qual pode representar a simples alteração do valor possível da variável que se apresenta no consequente da regra. É importante observar que uma regra de exceção é uma especialização de uma regra geral, e uma regra de exceção associa um consequente distinto em comparação com a regra geral. Esse método assume que regras gerais representam padrões conhecidos pelo usuário, tendo em vista que elas têm uma grande cobertura, ao contrário das regras de exceção, que, em geral, tendem a ser mais interessantes, uma vez que têm baixa cobertura. Entende-se como bque satisfazem a condição que compõe o antecedente da regra. Sendo assim, as regras de exceção tendem a ser surpreendentes, dado o fato de representarem uma contradição em relação à regra de senso comum (regra geral). É importante observar que a regra geral auxilia na explicação da causa da regra de exceção.

Tendo em vista a pouca apropriação do processo KDD pela fisioterapia, este artigo objetiva exemplificar e discutir a exploração de dados oriundos de acompanhamentos de pacientes utilizando Mineração de Dados e o pós-processamento dos padrões (regras) descobertos. A contribuição decorre do fato de buscar não apenas apresentar os conceitos, mas, também, demonstrá-los com exemplos de fácil compreensão, permitindo ao leitor replicar o comportamento dos algoritmos e melhor entender o processo, identificando possibilidades de aplicação em seu dia a dia profissional.

Materiais e métodos

Para demonstrar a aplicação de cada uma das três tarefas de Mineração de Dados, foi utilizado um conjunto de dados que registra o acompanhamento de 16 pacientes em uma clínica de fisioterapia. Para essa clínica, especificamente, existem dados disponíveis desde 2005, porém, para facilitar a demonstração e o entendimento dos resultados obtidos, foram selecionados, dentre os registros com o preenchimento mais completo, aleatoriamente, os registros de 16 pacientes. Como o artigo tem como objetivo demonstrar a potencialidade dessas novas tecnologias, caso o número de registros fosse muito grande, não seria possível ao leitor entender passo a passo o processo, nem mesmo replicá-lo.

Para o experimento em relação à tarefa de classificação, foi adotado o programa computacional C4.5 (15). Esse programa foi escolhido por atender a duas recomendações: predição e explicitação da relação entre as variáveis e a classe predita. O classificador descoberto é representado por uma estrutura hierárquica, na qual as ramificações internas representam as condições que compõem o antecedente das regras, por exemplo: se profissão = estudante e idade > = 15 anos, então a situação prevista é lesão.

Para demonstrar a tarefa de descoberta de regras de associação, foi utilizado o programa computacional Apriori (16). Essa escolha se deve ao fato de os dados coletados apresentarem várias ocorrências para uma mesma variável. Por exemplo: a variável diagnóstico fisioterapêutico pode apresentar um ou mais valores possíveis para um mesmo paciente, situação que não é permitida por outros programas computacionais que desempenham essa tarefa.

Para exemplificar a tarefa de agrupamento, foi utilizado o ambiente Weka (17), por se tratar de um ambiente bastante utilizado, de fácil operacionalização.

O uso de distintos programas computacionais permite ao leitor ampliar seu conhecimento sobre as diversas alternativas disponíveis.

Resultados

Como exemplo de base de dados sobre a qual é possível descobrir padrões na forma de classificadores, pode-se considerar a Tabela 1, que representa o cadastro de dados pessoais, bem como o respectivo diagnóstico de um grupo de pacientes de uma clínica de fisioterapia. As variáveis idade, sexo, peso, altura, estado civil, profissão, jornada, intervalo entre as horas trabalhadas, dieta alimentar ou atividade física são ditas variáveis "previsoras", e a variável diagnóstico clínico corresponde à variável classe. A presença do ponto de interrogação ("?") representa a ausência de valor para esse registro na variável correspondente, sendo que não é permitida a ausência de valor para a variável classe.

Desse conjunto de dados ( Tabela 1), é possível extrair o classificador representado no Quadro 1.

A fim de contribuir para a compreensibilidade dos padrões descobertos, essa estrutura de árvore de decisão pode ser transformada em um conjunto de regras "se"... (condições), "então"... (classe), cuja interpretação é: "se" os valores das variáveis previsoras satisfazem as condições da regra, "então" a situação a ser classificada pertence à classe (valor da variável classe) prevista pela regra (consequente).

Dessa forma, a árvore de decisão representada no Quadro 1, que contém 12 ramificações distintas, é passível de ser transformada em 12 regras (R), podendo-se destacar algumas, tais como:

- R1: Se profissão = motorista ou representante comercial, então diagnóstico = lesão

(cobertura de três exemplos).

- R2: Se profissão = auxiliar de limpeza, então diagnóstico = escoliose

(cobertura de um exemplo).

- R3: Se profissão = estudante e idade > 15, então diagnóstico = lesão

(cobertura de dois exemplos).

- R4: Se profissão = estudante e idade < 12, então diagnóstico = cifose

(cobertura de dois exemplos).

- R5: Se profissão = estudante e idade < 15 e > 12, então diagnóstico = cifose

(cobertura de dois exemplos).

O número entre parênteses (árvore de decisão) representa a cobertura da regra, ou seja, o número de exemplos da base de dados que satisfazem as condições que correspondem ao antecedente da regra. Para melhor identificar, o oitavo e o nono exemplos de dados ( Tabela 1) são cobertos pela regra R1. Porém, o classificador descoberto pode, também, apresentar o que se denomina erro de classificação; por exemplo: nem todos os registros cobertos pela regra que compõem a base de dados apresentam como valor da variável classe aquele valor predito pelo consequente da regra. Um exemplo de erro é evidenciado a partir da regra R4, quando dois registros, representados pela primeira e pela última linhas da Tabela 1, satisfazem as duas condições do antecedente, mas apenas um desses (o primeiro) tem como valor para a variável classe – diagnóstico – o valor predito cifose, o que caracteriza um erro de predição da regra em questão.

Como exemplo de base de dados para os experimentos de descoberta de regras de associação, para a tarefa de Mineração de Dados, pode-se considerar os dados de diagnóstico clínico e fisioterapêutico para cada um dos pacientes em questão ( Quadro 2).

Conforme pode ser observado no Quadro 2, cada paciente apresenta, obrigatoriamente, um diagnóstico clínico e pelo menos um diagnóstico fisioterapêutico. Ao contrário do que ocorreu na preparação dos dados para a descoberta de padrões na forma de classificadores, os dados não apresentam formatação estruturada, podendo ter um ou mais valores para uma mesma variável, e não se faz necessária a indicação de valor ausente com a utilização do ponto de interrogação ("?").

Com base nos dados apresentados no Quadro 2, é possível descobrir uma série de regras de associação, como:

- R6 – SE encurtamento muscular, ENTÃO diminuição da ADM (37,5%, 83,3%).

- Onde se lê que: 37,5% dos pacientes apresentam encurtamento muscular, dos quais 83,3% também apresentam diminuição da ADM.

- R7 – SE diminuição da ADM, ENTÃO encurtamento muscular (68,8%, 45,5%).

- Onde se lê que: 68,8% dos pacientes têm diminuição da ADM, dos quais 45,5% também apresentam encurtamento muscular.

A aplicação do programa computacional Apriori (16) nos dados do Quadro 2 resultou em 278 regras descobertas. Como forma de facilitar a etapa de avaliação dessas quase três centenas de regras, inicialmente foram eliminadas as regras ditas redundantes, restando, assim, apenas 109, o que representa 39% das regras originalmente descobertas.

Outra forma de facilitar a avaliação das regras descobertas, potencializando a chance de identificação daquelas que venham a ser úteis, bem como das que agreguem conhecimento ao que o especialista já conhece, é a busca por situações que expressem exceções, tais como:

- Regra Geral 1:

- SE encurtamento muscular, ENTÃO diminuição da ADM (37,5%, 83,3%). Onde se lê que: 37,5% dos pacientes têm encurtamento muscular, dos quais 83,3% também apresentam diminuição da ADM.

- Regra de Exceção 1.1:

- SE encurtamento muscular E ruptura de tendão do quadríceps, ENTÃO atrofia muscular (6,3%, 100,0%). Isso indica que, se o encurtamento muscular estiver associado a ruptura de tendão do quadríceps, então os pacientes também apresentam atrofia muscular.

- Regra de Exceção 1.2:

- SE encurtamento muscular E lesão parcial de LCM, ENTÃO fraqueza muscular (6,3%, 100,0%). Isso indica que, se o encurtamento muscular estiver associado a lesão parcial de LCM, então os pacientes também apresentam fraqueza muscular.

- Regra de Exceção 1.3:

- SE encurtamento muscular E cifose torácica, ENTÃO lombalgia (6,3%, 100,0%). Ou seja, se o encurtamento muscular estiver associado a cifose torácica, o diagnóstico fisioterapêutico se altera para lombalgia.

Ampliando a complexidade dos dados a serem trabalhados, poder-se-ia complementar os dados do Quadro 2 com outros, relacionados à anamnese e a testes específicos, possibilitando a descobertas das seguintes regras:

- Regra Geral 2:

- SE teste gaveta anterior E teste gaveta posterior, ENTÃO diminuição da ADM (25,0%, 100,0%).

- Regra de Exceção 2.1:

- SE teste gaveta anterior E teste gaveta posterior E lesão de LCM, ENTÃO instabilidade articular (6,3%, 100,0%).

- Regra de Exceção 2.2:

- SE teste gaveta anterior E teste gaveta posterior E teste patrickfabere, ENTÃO lombalgia (6,3%, 100,0%).

Onde se lê que 25% dos pacientes realizam testes de gaveta anterior e posterior, sendo que todos apresentam diagnóstico fisioterapêutico de diminuição de ADM. Porém, se esses mesmos testes estiverem combinados ao diagnóstico clínico de lesão de LCM, o diagnóstico fisioterapêutico se altera para instabilidade articular, comprovando as consequências da sobreposição de quadros clínicos que acarretam consequências limitantes. Da mesma forma, se esses mesmos testes estiverem combinados ao teste patrickfabere, o diagnóstico fisioterapêutico se altera para lombalgia.

Finalmente, para demonstrar a terceira e última tarefa da Mineração de Dados, pode-se aplicar o programa computacional que agrupa os registros de dados conforme características de maior similaridade entre os valores disponíveis para cada uma das variáveis da Tabela 2, que resultou no agrupamento dos 16 registros em apenas dois grupos, rotulados como grupo 0 e grupo 1.

A partir da execução do programa que identifica os grupos e rotula, para cada registro, a qual grupo ele pertence, pode-se perceber que os 16 registros foram distribuídos em dois grupos, um com sete e o outro com nove registros.

Conforme já foi mencionado anteriormente, com a identificação do grupo ao qual pertence cada registro de dados, é possível construir um classificador ( Quadro 3), considerando como variável classe a própria identificação do respectivo grupo e buscando, assim, explicitar quais variáveis presentes no conjunto de dados tiveram participação efetiva na identificação desses grupos.

A partir do classificador descoberto na forma de árvore de decisão, é possível perceber que, a despeito de o conjunto de dados disponibilizar 12 variáveis previsoras além da própria variável classe, a única que de fato determinou a criação dos grupos foi a variável profissão. Vale destacar que, quando da construção do primeiro classificador demonstrado no Quadro 1, a mesma variável foi determinante na construção do classificador em questão.

Discussão

Para melhor entender o processo de descoberta de classificadores na forma de árvore e sua posterior transformação em regras, note que os registros de dados ( Tabela 1) de sequência 8, 9 e 10 apresentam, como profissão, motorista ou representante comercial, e que o respectivo valor para a variável classe é lesão. Ou seja, a regra R1 expressa exatamente essa relação, ou seja, se a profissão for motorista ou representante comercial, então o diagnóstico predito é lesão. Pode-se inferir que essas ocupações apresentam características que devem ser mais exploradas para efeito de adequações de rotinas de trabalho ou fomento a comportamentos de autocuidado, além de outras intervenções, nos níveis primários, secundários ou terciários, na área da saúde.

Essa relação num primeiro momento pode parecer trivial e facilmente identificada em um conjunto de dados de pequena magnitude, porém em geral as clínicas dispõem de milhares de dados que refletem o acompanhamento de pacientes por longos períodos de tempo. Desnecessário dizer que para estes conjuntos de maior magnitude a identificação não será possível sem contar com o apoio de programas computacionais tais como o C4.5.

Vale também destacar que essas regras descobertas podem alimentar um sistema de apoio à identificação de diagnósticos durante a atividade do fisioterapeuta. Durante a consulta, esse profissional colhe uma série de dados do paciente, os quais, fornecidos ao sistema, poderão retornar como resposta na forma dos possíveis diagnósticos preditos, inclusive indicando a margem de segurança de acerto de cada um deles. Uma ferramenta como essa, além de facilitar a atividade do fisioterapeuta, potencializa a utilização das bases de dados que estão disponíveis.

Sobre a potencialidade de uso dos padrões descobertos na forma de regras de associação, bem como a identificação de situações de exceção, é importante ressaltar que a relação (Regra Geral 1) não é necessariamente de causalidade linear, mas, sim, decorrente de uma combinação de condições disfuncionais que podem apresentar congruência ou incongruência. As incongruências, quando ocorrem, podem ser reveladoras de incompatibilidade de linguagens para o registro dos dados, preenchimento incorreto ou, ainda, necessidade de que se refaça o processo diagnóstico ou de que outros exames sejam pedidos.

Já observando a Regra de Exceção 1.2, se o encurtamento muscular estiver combinado à lesão parcial de LCM, o diagnóstico fisioterapêutico se altera para fraqueza muscular. Nesse caso, percebe-se a sobreposição de condições de origem crônica e aguda que, somadas, podem resultar em consequência negativa para a função: a fraqueza muscular por desuso. Poderia, além disso, ser inferido que a condição crônica de encurtamento muscular, ao comprometer a postura estática e dinâmica, predispõe em médio e longo prazo a uma diminuição da capacidade funcional.

A oportunidade de adoção de descobertas de regras de associação sobre os dados de pacientes submetidos à fisioterapia pode oportunizar melhor entendimento das especificidades que podem ocorrer com o grupo de pacientes atendido pela clínica em questão, ampliando, assim, o conhecimento do profissional na identificação das condutas a serem adotadas.

Sobre a tarefa de agrupamento, foi possível perceber que, a despeito das diversas variáveis disponíveis para caracterizar os pacientes envolvidos na amostra, aquela que melhor caracterizou não apenas a variável classe, mas, também, o agrupamento por similaridades foi a variável profissão. Esse tipo de informação poderia ser importante na identificação do critério de agrupamento dos clientes, para o desenvolvimento de alguma atividade para a qual fosse interessante reunir os pacientes mais "parecidos entre si", como é o caso das práticas de educação em saúde ou das terapias em grupo.

Outra contribuição pode ser a importância da variável profissão para a avaliação, apesar de nem sempre ser devidamente explorada em anamnese, o que poderia elucidar a gênese do problema e os fatores desencadeantes da dor, além do deficit de funcionalidade e da recorrência dos distúrbios.

Nesse exemplo específico em Mineração de Dados, a visibilidade dada ao atributo profissão gerou, também, possibilidades aos fisioterapeutas de, com a devida apropriação desse conjunto de dados, identificar novos padrões de associação de variáveis, as quais possam dar significado às ações diagnósticas e terapêuticas na área de Fisioterapia do Trabalho.

Conclusão e trabalhos futuros

O processo KDD envolve uma série de etapas, desde a preparação dos dados, a descoberta de padrões até a avaliação do quanto esses padrões agregam valor ao que o especialista já conhece sobre o problema em questão. Este artigo, além de apresentar essas etapas, detalhou o comportamento de alguns programas computacionais em relação a conjuntos de dados de pequena magnitude, permitindo, assim, que o leitor entenda um pouco melhor o seu funcionamento. Para a etapa de Mineração de Dados, foram simulados programas para a descoberta de padrões, na forma de regras de associação, classificadores e agrupamento. Para a etapa de pós-processamento, foram simulados processos de redução de redundâncias, bem como identificados os pares de regras (Regra Geral e suas respectivas Regras de Exceção) sobre o conjunto total descoberto.

Este estudo demonstra que a aplicação de tecnologias alternativas para melhor aproveitar o potencial dos dados disponíveis demanda grande esforço, na busca de um conjunto de dados que configure uma fonte confiável de pesquisa. As maiores dificuldades podem residir na construção de bancos de dados baseados em prontuários incompletos ou ilegíveis, nas informações contraditórias ou na ausência de preenchimento de campos importantes.

A falta de cuidado no preenchimento dos prontuários pode ser creditada ao contexto de trabalho do fisioterapeuta, o qual o obriga, muitas vezes, a buscar o resultado terapêutico com base em seu conhecimento empírico. Isso pode resultar em remissão dos sintomas, mas não contribui com o registro e o armazenamento adequado das informações do exame clínico.

Outro fator explicativo é o fato de que, mesmo com o avanço da informática em saúde, o registro das informações na área da fisioterapia encontra-se, em sua maioria, em prontuários de papel (18). As variadas condições que podem estar associadas à avaliação e ao diagnóstico fisioterapêutico tornam a utilização dos registros em papel ineficazes no auxílio ao profissional, em virtude da falta de praticidade na coleta dos dados e na visualização de seus resultados, dificultando, ainda mais, o tratamento dos dados e escondendo todo seu potencial revelador.

Os devidos registro e armazenamento podem contribuir não apenas com a composição de valioso banco de dados, mas, principalmente, com o uso desses dados, visando a minerar o que está subjacente aos dados brutos e trazer à tona informações que levarão a descobertas importantes para o redirecionamento de práticas e a tomada de decisões.

Neste estudo, não foram considerados todos os prontuários disponíveis, por se tratar de uma demonstração do potencial das técnicas. Assim, sugere-se que novos experimentos sejam realizados, considerando todo o conjunto de dados, bem como, que se avalie a oportunidade de incorporar os padrões descobertos num sistema que apoie o fisioterapeuta no momento do estabelecimento dos diagnósticos.

Vale destacar que, em outras áreas da saúde, a utilização do processo KDD permitiu agregar significativo poder de decisão aos gestores, como relatado no estudo de classificação de beneficiários para o programa de gerenciamento de casos (6). Em um primeiro momento, o método foi adotado para o gerenciamento de casos de diabetes, mas, atualmente, esse modelo já está sendo aplicado para diversas outras doenças crônicas.

Recebido: 03/07/2011

Aprovado: 18/01/2012

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Mineração de Dados aplicada à fisioterapia

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INTRODUÇÃO: Com o aumento da quantidade de dados armazenados na prática da Fisioterapia e da...

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Ciência de dados na prevenção de desastres naturais

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Ciência de dados na prevenção de desastres naturais

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Desastres naturais podem ser evitados com utilização de ciência de dados - MundoGEO

Se tem um problema que afeta os humanos e que se houver estudo podem ser prevenidos de maiores danos são desastres naturais.

Conseguir agir antes de enchentes, terremotos, grandes tempestades, erupções pode salvar inúmeras vidas. E com a ciência de dados, criando modelos e predições vem para aumentar a capacidade dessa prevenção.

Jonathan Madeira Pedroso

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Usar a ciência de dados para atingir objetivos de produtividade ou de redução de custos dentro das empresas tem sido um ponto cada vez mais discutido entre empresários de diferentes setores. Mas, o potencial de extrair informações valiosas dos dados não está restrito ao universo corporativo. De acordo com a Indra, empresa global de tecnologia e consultoria, é possível expandi-lo ao nível de mitigação de danos em caso de desastres naturais.

A companhia tem vasta experiência no uso de dados para prevenir danos. Do desenvolvimento de aplicações ao estudo de fluxos de trabalho para contingências, a companhia já atuou em países como o Nepal e busca frequentemente novas oportunidades de atuar nessa frente.

Além disso, trabalha no programa Copernicus com a ESA usando imagens dos satélites de Séntinel para elaborar produtos cartográficos com dados e inteligência que ajudam a mitigar os riscos. Com eles, é possível planejar com antecedência a evacuação de uma cidade em caso de terremoto, detectar áreas expostas ao risco de inundação ou avaliar os riscos de deslizamento após um grande incidente, por exemplo.

Um dos projetos mais recentes da companhia é o EO4SD, iniciativa com foco no uso de satélites para monitorar regiões potencialmente sensíveis. Usando big data e analytics, as informações são reunidas e a análise de efeitos catastróficos - como inundações ou deslizamentos de terra - ganha agilidade e eficiência.

A iniciativa entrou em vigor no ano passado e visa atrair principalmente os países emergentes, cujo acesso a financiamento privado para esse tipo de tecnologia é usualmente precário - e em que grande parte do valor arrecadado tem como foco iniciativas de reconstrução pós-desastre, de acordo com a companhia.

Para manter a operação funcionando, a Indra conta com o trabalho de uma equipe de diferentes empresas e consórcios para realizar essa tarefa, como o GISAT (República Checa), Planetek (Itália), OHB LuxSpace (Luxemburgo), Argans (França) e Nazka (Bélgica), bem como o instituto meteorológico austríaco (ZAMG).
Garantir o bem-estar dos cidadãos e preservar as infraestruturas críticas
Como forma de maximizar a proteção oferecida aos cidadãos, a companhia desenvolveu ao longo do tempo uma metodologia de Centro Integrado de Segurança e Emergência, que tem como foco garantir o bem-estar dos cidadãos e proteger a infraestrutura crítica das cidades.

Com base no software iSafety, a companhia oferece uma gestão centralizada dos recursos disponíveis e a possibilidade de acompanhar passo a passo a resolução de incidentes.

"O sistema facilita a tomada de decisões por parte de agentes em diversos órgãos, propondo, para cada situação, as opções de resposta que melhor se adaptam a cada cenário, com base em informações em tempo real", afirma a companhia.

O ciclo sobre o qual a ferramenta se baseia tem quatro fases, que vão do monitoramento à produção de relatórios, ajudando na tomada de decisão de lideranças.

"Alguns benefícios práticos desse sistema são: a possível coordenação entre diversos órgãos para um suporte multicentrado, estabelecer protocolos de ativação e desativação, aperfeiçoar sistemas de administração e cuidar dos portadores de necessidades especiais com maior afinco", finaliza a companhia.
Geotecnologias e Drones na Indústria 4.0
Os eventos MundoGEO Connect e DroneShow 2019 aconteceram de 25 a 27 de junho em São Paulo, reunindo mais de 3.800 participantes, 120 marcas na feira e 240 horas de conteúdo com o tema Geotecnologias e Drones na Indústria 4.0. Confira os destaques do evento:

Imagem: Pixabay

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Desastres naturais podem ser evitados com utilização de ciência de dados - MundoGEO

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Empresa Indra emprega tecnologia de vanguarda no desenvolvimento de sistemas com foco na proteção de pessoas durante situações extremas Usar ...

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Aplicações da ciência de dados permitem hoje analisar com muito mais profundidade a situação do mercado em cada região

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Aplicações da ciência de dados permitem hoje analisar com muito mais profundidade a situação do mercado em cada região

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A ciência de dados vem mudando radicalmente a maneira como fazemos negócios. Não importa para qual setor da economia se olhe, ferramentas inovadoras de Big Data e de inteligência artificial estão viabilizando maneiras mais eficientes de gerir uma empresa, identificar tendências de mercado e se comunicar com novos clientes.

No centro dessa revolução está o uso intensivo de dados. Não é novidade que a digitalização dos negócios está criando um mercado muito mais data driven, no qual as empresas precisam investir em infraestrutura digital e em estratégias inteligentes para aproveitar o potencial econômico das informações cedidas por clientes e fornecedores.

O mercado imobiliário também é parte dessa revolução. Aplicações da ciência de dados permitem hoje analisar com muito mais profundidade a situação do mercado em cada região, orientando, por exemplo, a construção de novos empreendimentos. A tomada de decisão por parte de empresas ou investidores torna-se, portanto, mais embasada e segura.

Por: Fleyber Tedesco Thoffollo

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A ciência de dados vem mudando radicalmente a maneira como fazemos negócios. Não importa para qual setor da economia se olhe, ferramentas inovadoras de Big Data e de inteligência artificial estão viabilizando maneiras mais eficientes de gerir uma empresa, identificar tendências de mercado e se comunicar com novos clientes.

No centro dessa revolução está o uso intensivo de dados. Não é novidade que a digitalização dos negócios está criando um mercado muito mais data driven, no qual as empresas precisam investir em infraestrutura digital e em estratégias inteligentes para aproveitar o potencial econômico das informações cedidas por clientes e fornecedores.

Um levantamento da empresa de consultoria McKinsey, uma das mais prestigiosas do mundo, apontou que as companhias que investem em Big Data têm 23 vezes mais chances de conquistar novos clientes e estão 19 vezes mais aptas a permanecerem lucrativas no médio e longo prazo.

O mercado imobiliário também é parte dessa revolução. Aplicações da ciência de dados permitem hoje analisar com muito mais profundidade a situação do mercado em cada região, orientando, por exemplo, a construção de novos empreendimentos. A tomada de decisão por parte de empresas ou investidores torna-se, portanto, mais embasada e segura.

Comportamento dos usuários

Os portais de compra, venda e aluguel de imóveis também são responsáveis por impulsionar essa revolução, uma vez que conseguem identificar tendências de mercado, preferências das diferentes fatias demográficas e padrões gerais de consumo, tudo a partir do comportamento dos usuários.

No passado, informações desse tipo demandavam custosas pesquisas de mercado que eram inacessíveis para parcela relevante dos agentes, levando empresas a seguirem o comportamento dos demais players, o que gerou no mercado imobiliário regiões com projetos homogeneizados. Hoje, usando essa robusta base de dados, é possível chegar a conclusões muito mais confiáveis, detalhadas e específicas sobre o comportamento e os desejos dos consumidores, as quais, por sua vez, devem balizar o planejamento estratégico das imobiliárias, construtoras e incorporadoras. Isso, é claro, sempre em conjunto com profissionais qualificados, com conhecimento específicos do setor, para analisar as informações e trazer insights relevantes a partir delas.

As soluções estão aí, ao alcance de todos, e cabe ao setor saber aproveitar plenamente seu potencial. Há iniciativas importantes nesse sentido, como a publicação do Anuário do Mercado Imobiliário DataZAP+, que compila e disponibiliza para todo o mercado informações sobre os mercados primário e secundário, dados sociodemográficos e comportamentais de compradores e locatários e análises de demanda e de liquidez considerando as cinco regiões do país .

Quando comparado a outros setores da economia, o imobiliário ainda se prende a práticas "analógicas", mas o fortalecimento do segmento no país, com a promoção de serviços mais inteligentes e eficientes, resultando em jornadas de consumo menos penosas e aumento da lucratividade das empresas, passa necessariamente pelo uso intensivo de dados.
*Marcelo Dadian é VP de Incorporadoras e Novos Negócios na OLX Brasil

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Como o Big Data está revolucionando o mercado imobiliário | Exame

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Aplicações da ciência de dados permitem hoje analisar com muito mais profundidade a situação do mercado em cada região

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George Redivo Pinto

https://spotify.design/article/designing-data-science-tools-at-spotify

No texto, a autora fala brevemente sobre o uso de ciência de dados no sistema de sugestões do Spotify, que é uma das grandes funcionalidades da plataforma, e conta detalhes dos desafios da criação/refatoração de uma ferramenta de ciência de dados para a plataforma.

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Métodos Quantitativos E Ciência De Dados Nos Estudos Do Esporte: Prolegômenos A Uma Relação Emergente

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Métodos Quantitativos E Ciência De Dados Nos Estudos Do Esporte: Prolegômenos A Uma Relação Emergente

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O esporte já utiliza a ciência de dados fortemente. O artigo citado explora a aplicação de métodos quantitativos e da ciência de dados em pesquisas sobre esporte nas ciências sociais brasileiras. Os autores fazem um balanço da produção acadêmica na área, mapeando pesquisas já realizadas e explorando a subárea emergente da ciência de dados. Eles também utilizam o caso de excelência internacional do Football Observatory para exemplificar a aplicação desses métodos na monitoração do sistema de circulação internacional de jogadores de futebol.

Aluno: Charles Müller da Silva

Referência: https://revistas.ufrj.br/index.php/Recorde/article/download/39584/21566

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Meta e Ray-Ban lançam óculos inteligentes com IA

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Meta e Ray-Ban lançam óculos inteligentes com IA

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Os óculos contam com câmeras, microfones e alto-falantes e permitem que o usuário solicite informações sobre o que está vendo ou obtenha ajuda para traduzir placas ou menus - o sistema usa informações em tempo real, cruzadas com uma biblioteca de imagens e dados, para fornecer feedback instantâneo.

O grande destaque é que o dispositivo incorporou a tecnologia de inteligência artificial ao ser equipado com o Meta AI, assistente com o qual é possível conversar como uma pessoa.

Por: Leonardo Lorea Gomes

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Meta e Ray-Ban lançam óculos inteligentes com IA

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Os óculos contam com câmeras, microfones e alto-falantes e permitem que o usuário solicite informações sobre o que está vendo ou obtenha ajuda para traduzir placas ou menus - o sistema usa informações em tempo real, cruzadas com uma biblioteca de imagens e dados, para fornecer feedback instantâneo

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Nome: Henrique Granatto

Crescendo exponencialmente nesta década, a saúde digital e a ciência de dados em saúde devem continuar em alta, especialmente por causa dos avanços e contribuições trazidos para a medicina de forma geral. Com um atendimento médico mais direcionado, pacientes se beneficiam da personalização dos tratamentos e do acompanhamento médico, enquanto hospitais e clínicas podem fidelizar seus clientes ao oferecer serviços de mais qualidade.

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Certamente você já ouviu falar sobre ciência de dados e como essa área vem evoluindo e inovando nos últimos anos. Mas você sabe como ela pode contribuir para o avanço da saúde digital ?

Neste artigo, você vai entender melhor as aplicações da ciência de dados na saúde e algumas das tendências mais do segmento.

Ciência de dados na saúde

Também conhecida pela nomenclatura em inglês Health Data Science , a ciência de dados na saúde é utilizada principalmente para analisar informações e construir soluções baseadas nos problemas e situações identificados. Essa área nasce da união entre conhecimentos de ciência da computação, bioestatística e da própria área da saúde. Assim, possibilita que os analistas de dados tenham para os cuidados e tratamentos médicos aplicados aos pacientes, mas também sobre gestão.

A presença de tecnologias inovadoras em saúde permite que o relacionamento entre médico, paciente e clínica seja cada vez mais eficiente, tendo como base a personalização e a integração de dados . Por meio da análise dos dados coletados, é possível realizar a gestão da jornada do paciente em todo o processo, desde o atendimento na consulta até a central de relacionamento.

No entanto, o fluxo de dados coletados e armazenados é imenso, o que torna o setor de saúde um dos mais complexos e desafiadores para se analisar. Por isso, é importante que médicos, clínicas e hospitais contem com ferramentas que auxiliem nesse processo, como Data Analytics ou Big Data.

Utilizando-as, é possível extrair informações de todos os departamentos da clínica e fazer uma análise completa, com uma abordagem holística que permite oferecer serviços de mais qualidade e mais personalizados para necessidades específicas.

Tendências da ciência de dados na saúde

Veja alguns dos principais usos da ciência de dados na área de saúde:

Uso de Business Analytics (BA) e Business Intelligence (BI) na análise de dados

São muito utilizados para auxiliar em tomadas de decisão mais assertivas. Por meio dos dados coletados, armazenados e analisados via software, é possível direcionar a gestão das clínicas e hospitais de forma a se tornarem mais qualificadas e eficientes. Tudo é feito de forma automatizada pelas ferramentas, que geram melhor visualização das informações sobre os pacientes.

Gestão unificada

Por meio de uma central única de comando da gestão, é possível reunir, em um só lugar, todos os dados necessários para a gestão de saúde. Isso é feito através de uma infraestrutura de tecnologia inteligente, composta por ferramentas como softwares de gestão, de análise de dados, personalizado, inteligência artificial , entre outros. Assim, a administração e os gestores podem ter uma visão global da situação tanto dos colaboradores quanto de seus pacientes.

Automação com inteligência

A aplicação combinada de Inteligência Artificial e Robotic Process Automation (RPA) contribui para a melhora da eficiência das operações do dia a dia, como assistência e backoffice , bem como a experiência do paciente com a clínica ou hospital (no agendamento de exames e consultas ou no acompanhamento médico à distância).

Process mining

A mineração de dados ( process mining , em português) é, basicamente, a aplicação da inteligência artificial com o objetivo de encontrar erros e falhas em projetos. Costuma ser utilizado em processos mais longos, especialmente para monitoramento constante e para evitar qualquer lacuna nos dados.

Benefícios da ciência de dados para a área da saúde

A perspectiva data-driven (guiada por dados) ainda é incipiente no Brasil. Em artigo publicado em 2021 na revista Saúde.com (Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia), o pesquisador e pesquisador do Departamento de Informática em Saúde da Escola Paulista de Medicina da Unifesp, Antonio Valerio Netto, afirma que "as organizações precisam capturar o valor de suas informações investindo na análise de dados e estabelecendo essa habilidade como uma competência essencial".

Segundo o autor, a ciência de dados em saúde tem como objetivo "gerar soluções por meio da compreensão de problemas reais da área de saúde, empregando o pensamento crítico e a análise para obter conhecimento".

Em sua tese de doutorado em Informação e Comunicação em Saúde no Instituto de Comunicação e Informação em Saúde (Icict/FioCruz) , o pesquisador Raphael Saldanha explica que o debate sobre dados abertos em entidades governamentais brasileiras está acontecendo, e "pode-se afirmar que o Ministério da Saúde, por intermédio do DATASUS, detém ampla experiência neste quesito, demonstrando um inegável pioneirismo na disseminação de dados em um sistema de cobertura universal".

Ou seja, embora ainda inicial no Brasil, a perspectiva data-driven vem ganhando espaço e crescendo nas instituições de saúde. Na prática, isso significa que a gestão deve ficar cada vez mais eficiente, e o atendimento, cada vez mais direcionado às necessidades individuais de cada paciente.

A tendência é de aumento no investimento e aplicação de tecnologias digitais e de ampliação da saúde digital, como por meio da telemedicina, que, segundo a pesquisa TIC Saúde 2022 , foi utilizada por mais de um terço dos médicos brasileiros.

Crescendo exponencialmente nesta década, a saúde digital e a ciência de dados em saúde devem continuar em alta, especialmente por causa dos avanços e contribuições trazidos para a medicina de forma geral. Com um atendimento médico mais direcionado, pacientes se beneficiam da personalização dos tratamentos e do acompanhamento médico, enquanto hospitais e clínicas podem fidelizar seus clientes ao oferecer serviços de mais qualidade.

A Portal Telemedicina é referência na área desde sua fundação em 2013 e vem constantemente investindo nas principais inovações tecnológicas da medicina. Para conhecer os produtos e serviços, entre eles a plataforma de teleconsulta SOS Portal, acesse nosso site .

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Ciência de dados na saúde: aplicações e tendências

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Saiba mais sobre a ciência de dados na saúde, possíveis aplicações e tendências como Big Data e Inteligência Artificial.

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No meu TCC do curso de Sistemas de Informação utilizei a mineração de dados para identificar a solicitude dos alunos em um grupo de trabalho. Com essa ferramenta o professor tem a capacidade de identificar os alunos que não estão contribuindo ao longo das atividades desenvolvidas pelo grupo e consegue realizar ações com base nesses dados. Sendo assim, é possível fazer trocas de integrantes entre os grupos a fim de equilibrar os perfis de alunos e equilibrar o conhecimento entre todos os alunos. Meu trabalho pode ser conferido em: https://www.univates.br/bdu/items/51d3fdd3-5819-4e54-8d2a-dac111c4a176

Tainá SCHAEFFER

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Renan Osório da Rosa

A aplicação de Big Data na Indústria 4.0 pode ser uma solução valiosa para empresas que possuem centenas de fábricas espalhadas pelo mundo. O uso de Big Data e análise de dados pode ajudar a melhorar a eficiência e a produtividade da empresa, além de reduzir custos e minimizar falhas.

Por exemplo, a análise de dados pode ajudar a empresa a identificar padrões e tendências em seus processos de produção, permitindo que eles otimizem a produção e reduzam o tempo de inatividade. Além disso, a análise de dados pode ajudar a empresa a prever falhas em equipamentos e sistemas, permitindo que eles realizem manutenção preventiva antes que ocorram falhas.

Outra aplicação de Big Data na Indústria 4.0 é a análise de dados de sensores em tempo real. Isso pode ajudar a empresa a monitorar a produção em tempo real e a tomar decisões em tempo hábil.

A segurança de dados também é uma preocupação importante na Indústria 4.0. A análise de dados pode ajudar a empresa a identificar possíveis ameaças à segurança e a tomar medidas preventivas para proteger seus dados.

Referências

https://www.totvs.com/blog/gestao-industrial/big-data-na-industria-40/

Big Data na Indústria 4.0: Tudo que você sempre quis saber a respeito (logiquesistemas.com.br)

Big Data na Indústria 4.0: Tudo que você sempre quis saber a respeito (logiquesistemas.com.br)

Big Data na Indústria 4.0: descubra quais são os impactos? (totvs.com)

A segurança de dados na Indústria 4.0 (automacaoindustrial.info)

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Ciência de Dados em Transmissão de Energia Elétrica

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Ciência de Dados em Transmissão de Energia Elétrica

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Devido ao crescimento do volume, velocidade e variedade de dados no contexto de transmissão de energia elétrica há um grande desafio para com os limites de bancos de dados relacionais tradicionais. Além da adoção das tecnologias de Big Data, também estuda-se a adoção de tecnologias NoSQL e bases de dados de grafos como a Neo4j para modelagem e processamento em dados de grid de subestações de transmissão de energia.

Mais detalhes: www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705091731685X

Arthur Christoff Koucher

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Referência: https://www.mundoconectado.com.br/noticias/minority-report-da-vida-real-algoritmo-preve-crimes-com-uma-semana-de-antecedencia/

Achei bem interessante o uso de informações de dados públicos sobre crimes violentos para o mapeamento de informações, definição de padrões e a previsão em si de possíveis delitos. Interessante que o estudo realizado teve 90% de precisão nas informações apresentadas.

Por: Nícholas Cassano Bairros.

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Minority Report da vida real: algoritmo prevê crimes com uma semana de antecedência

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Algoritmo revela diferença nas ações policiais em bairros ricos e bairros pobres

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Como o Spotify usa ciência de dados para engajar usuários

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Como o Spotify usa ciência de dados para engajar usuários

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https://blog.somostera.com/data-science/como-spotify-usa-ciencia-de-dados-para-engajar-usuarios

Um dos focos da ciência de dados no Spotify é a personalização, que se tornou um peça chave do serviço da plataforma. Um exemplo são os “taste profiles” (ou perfis de gosto), que são construídos em torno de cada usuário e deram origem a recursos como:

O “Radar de Novidades”, que lista os últimos lançamentos dos artistas favoritos do usuário e novos singles parecidos para descobrir;

Os “Daily Mix”, junta músicas que já fazem parte da biblioteca da conta e as organiza em playlists infinitas, categorizadas por estilo, acrescentadas de outras faixas relacionadas;

O “Descobertas da Semana”, uma mata inexplorada de novos sons quase sempre certeiros quanto às preferências de quem escuta. Só no primeiro ano em que foi introduzido, em 2015, alcançou 40 milhões de usuários.

Nome: Rafael Trapp da Silva

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O Spotify transforma Ciência de Dados em ações humanizadas e criativas. Entenda como o comportamento das pessoas na plataforma ajuda a crescer exponencialmente o negócio da gigante do streaming.
uerida pessoa que escutou 'Sorry' 42 vezes no dia dos namorados, o que você fez?" - dizia o outdoor em uma avenida movimentada de Nova York. A campanha era do Spotify, uma das maiores plataformas de streaming de música do mundo, para se despedir do ano que terminava - "obrigado, 2016, você foi estranho". Mas não dê atenção ao hit do Justin Bieber: o que importa aqui é como eles chegaram à informação do anúncio.

Acontece que dentre bilhões de números e códigos, a empresa foi capaz de separar aqueles que podiam ser transformados de uma forma criativa e humanizada: identificou que uma única pessoa, em um determinado contexto, escutou uma música pop sobre amor e arrependimento. 42 vezes. O Spotify utilizou a análise de dados com maestria, e ganhou holofotes globais por isso.

Todas as suas campanhas desde então usaram de princípio semelhante. Outras frases espalhadas pelo mundo foram "Queridas 3.749 pessoas que tocaram 'It's the End of the World as We Know It' ('é o fim do mundo como o conhecemos') no dia da votação do Brexit, aguentem firme" e "Mais de 3 milhões de pessoas têm uma playlist chamada 'playlist'. Esperamos que a senha delas não seja 'senha'".

Sem ciência de dados, nenhuma dessas sacadas teria sido possível. Ou melhor: sem ciência de dados, o Spotify nem existiria. Por quê? Porque além de bom marketing, é a ciência de dados que estás por trás da experiência do usuário.

Personalização por dados no spotify

Dados são processados e utilizados no Spotify para diferentes motivos: dando suporte à tomada de decisões, fornecendo informações de previsão e análise de negócios, segmentando ofertas de publicidade e insights de artistas. A maior parte das ações, no entanto, são centradas na pessoa usuária, permitindo ao Spotify fornecer recomendações de músicas ou selecionar, por exemplo, a próxima faixa da rádio.

Os dados fazem parte de sua cultura desde os primórdios da plataforma, em 2008. Por isso, os times de Data & Analytics da empresa sempre foram robustos. Os cientistas de dados devem ter visão estratégica, entendimento de modelos de negócio, capacidade de identificação e priorização de problemas reais por meio de análises de bancos de dados, e conhecimentos de estatística, programação e machine learning para solucioná-los.

Dados são a base da cultura do Spotify e permite alta personalização como os "tastes profiles".

Não à toa, a profissão é quente em todo o mercado e eles sempre têm posições abertas em pelo menos 6 cidades. Pudera, são 140 milhões de usuários na plataforma, bilhões de músicas sendo tocadas todos os dias em mais de 60 países e milhares de novas canções adicionadas ao catálogo a cada novo amanhecer.

Um dos focos da ciência de dados no Spotify é a personalização, que se tornou um peça chave do serviço da plataforma. Um exemplo são os " taste profiles " (ou perfis de gosto), que são construídos em torno de cada usuário e deram origem a recursos como:

O "Radar de Novidades", que lista os últimos lançamentos dos artistas favoritos do usuário e novos singles parecidos para descobrir;

Os "Daily Mix", junta músicas que já fazem parte da biblioteca da conta e as organiza em playlists infinitas, categorizadas por estilo, acrescentadas de outras faixas relacionadas;

O "Descobertas da Semana", uma mata inexplorada de novos sons quase sempre certeiros quanto às preferências de quem escuta. Só no primeiro ano em que foi introduzido, em 2015, alcançou 40 milhões de usuários.

Para traçar os perfis, são cruzadas informações sobre as faixas e artistas mais escutados pela pessoa, além do número de vezes que cada um é tocado, com um mapeamento mais amplo do contexto cultural desses artistas e as características de suas músicas. Alguns critérios analisados incluem acústica, organicidade, ritmo e até "dançabilidade".

Mas as informações são obtidas não apenas sobre os hábitos musicais dos usuários, como também sobre onde e em que contexto, além de idade, gênero e localização de quem escuta.

Elas são ainda comparadas às de outros usuários do Spotify para agrupar o que estão escutando, compartilhando e salvando como preferidas, e assim gerar novas playlists, abertas a todos: as mais populares no Brasil, por exemplo, ou algo tão específico quanto "Corrida Sertaneja 140-145 BPM" (sim, essa lista existe).

Isso quer dizer que uma pessoa não precisa ter uma extensa seleção de músicas salvas e um perfil super completo para receber recomendações de qualidade: as recomendações acontecem em tempo real, desde a primeira interação com o Spotify.

Outro exemplo: mais de 400 mil playlists foram criadas com temática de churrasco nos últimos anos. Quando uma delas é tocada, você pode ter quase certeza do que a pessoa está fazendo, em que tipo de humor está, e de que está acompanhada. Isso ajuda, claro, a direcionar melhor os anúncios para usuários não-pagantes.

O Modelo Freemium no spotify

Quem usa o serviço gratuitamente não pode desfrutar uma programação customizada sem intervalos comerciais - afinal, o Spotify precisa pagar as gravadoras que disponibilizam suas produções - , mas o nível de personalização que a plataforma oferece tende a compensar.

Não é comum um modelo freemium dar certo com tanta facilidade: de acordo com a Harvard Business Review, a média das taxas de conversão de usuários gratuitos para premium costuma ficar entre 2% e 5%.

Para quem quiser chutar a taxa do Spotify, no entanto, é bom chutar alto. Dos 140 milhões totais, 60 milhões são assinantes, o que representa impressionantes 42% de conversões.

Com isso, eles mostram que ter uma inteligência de dados por trás faz toda a diferença. Não que usuários não-pagantes não tragam receita, mas às vezes eles só precisam de um empurrãozinho para dar o próximo passo. A análise de dados no Spotify também cumpre sua função em indicar qual é o melhor momento para isso e, assim, oferecer descontos e planos especiais.

Porém é graças à versão gratuita que os usuários podem perceber o valor oferecido pela plataforma e se engajar com ela, antes de tomar sua decisão.

O modelo freemium acaba permitindo também ao Spotify ganhar escala ao gerar uma massa de usuários e uma quantidade tão significativa de dados com os quais trabalhar - inclusive entendendo o comportamento e a jornada de cada usuário na plataforma para identificar problemas e oportunidades rapidamente, em termos de desenvolvimento de produto.

Vale ressaltar, no entanto, que nenhuma máquina faz esse trabalho sozinho. Ciência de Dados e Analytics podem revelar informações extraordinárias, às vezes até contraintuitivas, mas não por que elas existem ou como utilizá-las. É preciso um ser humano por trás dos dados: para prepará-los, compreendê-los, criar soluções e aplicar seus esforços sobre elas.
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O Spotify não teria chegado onde chegou sem os dados, mas menos ainda sem cientistas de dados. Se você gostou deste artigo, leia também como os dados são usados pela Zara.

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Como o Spotify usa Ciência de Dados para engajar usuários

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O Spotify transforma Ciência de Dados em ações humanizadas e criativas. Entenda como a gigante do streaming cria suas estratégias de engajamento.

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"O GitHub Copilot é um assistente de programação alimentado por inteligência artificial. Ele foi treinado com base em uma grande quantidade de códigos-fonte de código aberto e pode gerar sugestões de código automaticamente, ajudando os desenvolvedores a escreverem de forma mais rápida e eficiente."

https://medium.com/itautech/github-copilot-o-potencial-da-ferramenta-em-jornadas-de-desenvolvimento-175936f588a9#:~:text=O%20GitHub%20Copilot%20%C3%A9%20um,forma%20mais%20r%C3%A1pida%20e%20eficiente

https://github.com/features/copilot

Nome: Jaqueline Prass

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GitHub Copilot: o potencial da ferramenta em jornadas de desenvolvimento

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O desenvolvimento de software e a criação de documentação técnica são tarefas complexas que demandam tempo e conhecimento especializado. Felizmente, a evolução da inteligência artificial tem...

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O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) participou do 4º Fórum Mundial de Dados das Nações Unidas na China, realizado de forma híbrida (presencial e online) entre os dias 24 e 27 de abril. Durante o evento, o IBGE, que é o anfitrião do Hub Regional da ONU para Big Data da América Latina e do Caribe, assinou acordos de cooperação com hubs regionais sediados na China, nos Emirados Árabes e em Ruanda, com o objetivo de promover o uso de big data na produção estatística e modernizar a produção de estatísticas oficiais.

Por: Victor Batista

https://agenciadenoticias.ibge.gov.br/agencia-noticias/2012-agencia-de-noticias/noticias/36798-ibge-assina-acordo-de-cooperacao-para-estimular-uso-de-big-data-e-ciencia-de-dados

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A Ciência de Dados está transformando o setor de viagens, permitindo experiências únicas e alta satisfação. Nos últimos anos, essa tecnologia promissora mudou a forma como viajamos e planejamos. Com diversas soluções de aprendizado de máquina, as empresas de turismo podem entender as necessidades dos clientes e oferecer serviços personalizados, mudando a indústria de viagens.

Referencia: https://blog.dsacademy.com.br/7-casos-de-uso-de-data-science-no_turismo/

Nome: Kevilin Machado Rodrigues

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A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.

Viajar está em ascensão hoje em dia. Isso pode ser explicado pelo fato de que se tornou acessível a um público mais amplo. Assim, o mercado-alvo mudou drasticamente, ficando mais extenso do que nunca. Não é mais um privilégio dos ricos e nobres. Além disso, viagens e turismo se tornaram uma tendência mundial.

Para satisfazer todas as necessidades do crescente número de consumidores e processar enormes blocos de dados, os algoritmos da ciência de dados são vitais. Analisar torna-se uma atividade crítica na medida em que companhias aéreas, hotéis, sites de reservas e muitos outros estão se esforçando para melhorar seus serviços todos os dias. Vamos considerar vários casos de uso de ciência de dados amplamente difundidos e eficientes no setor de turismo.

1- Marketing Personalizado e Segmentação de Clientes

As pessoas, de alguma forma, tendem a apreciar a personalização da experiência de viagem. A segmentação de clientes implica dividir todos os seus clientes de acordo com suas preferências e adaptação geral a serviços, para satisfazer as necessidades de cada grupo. Assim, a ideia chave é encontrar uma solução que sirva para todos os casos. Por sua vez, a personalização é um truque que permite fornecer um serviço específico a uma pessoa em particular. Assim, a personalização torna esse processo mais profundo.

O marketing personalizado e a segmentação de clientes são voltados para o comportamento e os metadados dos usuários, dados de CRM, geolocalização e dados de mídia social. Tudo é processado e conseguimos fazer previsões sobre as preferências do usuário no futuro. Para o mercado de viagens, esse conhecimento é essencial.

2- Análise do Sentimento do Cliente

A análise de sentimentos é um ramo da aprendizagem de máquina que visa analisar dados textuais e reconhecer elementos emocionais no texto. A análise de sentimentos permite que o proprietário da empresa ou o provedor de serviços aprendam sobre a atitude real dos clientes em relação às suas marcas. No mercado de viagens, as avaliações de clientes desempenham um papel importante. Os viajantes muitas vezes leem avaliações postadas em várias plataformas e sites da Web e tomam decisões com base nelas. É por isso que muitos sites de reservas oferecem análise de sentimentos como parte de seu pacote de serviços para as agências de viagens, hotéis e albergues.

3- Mecanismos de Recomendação

Alguns especialistas geralmente consideram esse caso de uso como um dos mais eficientes e promissores. Plataformas web de viagens e reservas estão usando ativamente os mecanismos de recomendação em seu trabalho diário.

Essas recomendações geralmente são fornecidas pela correspondência dos desejos e necessidades do cliente com as ofertas disponíveis. Em geral, aplicando as soluções de motores de recomendação com base em dados, as empresas de viagens e turismo podem oferecer as ofertas de aluguel, datas de viagem alternativas, novas rotas, destinos e atrações com base em pesquisas e preferências anteriores. Devido aos mecanismos de recomendação, as agências de viagens e os prestadores de serviços de reservas podem fazer ofertas adequadas a todos os seus clientes.

4- Otimização de Rotas

A otimização de rotas desempenha um papel significativo no mercado de viagens e turismo. O planejamento de viagens, levando em consideração diferentes destinos, horários e distâncias pode ser bastante desafiador. Aqui entra a otimização da rota de viagem.

Os principais objetivos dessa otimização são os seguintes:

Minimização dos custos de viagem

Gerenciamento de tempo

Minimização da distância

Assim, a otimização das rotas de viagens contribuem em grande parte para a satisfação do cliente.

5- Bots de Suporte de Viagem

Hoje em dia, os robôs de viagens estão realmente mudando esse mercado, fornecendo assistência excepcional em planos de viagem e suporte para os clientes. Um bot de viagem com tecnologia baseada em Inteligência Artificial pode responder a perguntas, economizar tempo e dinheiro do usuário, organizar a viagem e sugerir novos lugares para visitar. O modo de acessibilidade 24 horas por dia, 7 dias por semana e o suporte de vários idiomas, tornam o bot de viagem a melhor solução possível para o suporte ao cliente.

O fator mais importante a ser mencionado aqui é que esses bots estão constantemente aprendendo, portanto eles se tornam mais inteligentes e até mais úteis a cada dia. Assim, o chatbot é capaz de resolver grandes tarefas de viagem e turismo. A integração de um bot no site seria muito benéfica. Empresas como JetBlue, Marriott, Ryanair, Hyatt, Hipmunk, Kayak, Booking e muitas outras sabem disso com certeza, pois já o implementaram.

6- Análise em Tempo Real

Ao obter vantagens competitivas, as empresas procuram usar Big Data com o máximo benefício. Ao tomar decisões e ações, as empresas de viagens e turismo dependem muito de análises. As análises preditivas e em tempo real têm muitas aplicações no setor de viagens.

Um dos casos de uso mais vívidos da análise em tempo real em viagens é a análise do turismo. Os modelos de previsão de turismo permitem prever a atividade de viagens para períodos específicos e segmentos de clientes. Sua principal tarefa é identificar oportunidades de longo prazo e de curto prazo para novos negócios. Devido à análise das atividades, preferências e compras dos clientes anteriores, as empresas podem prever oportunidades futuras de expansão de negócios.

7- Análise Preditiva

A análise preditiva encontra sua implementação em precificação dinâmica e previsão justa. As práticas de precificação dinâmica e previsão justa não são novidade no setor de viagens. Todos os anos, mais e mais empresas aplicam esta técnica para atrair tantos clientes quanto possível.

Como todos sabemos, os preços estão sujeitos a mudanças contínuas, dependendo da estação, do clima, do fornecedor e da disponibilidade de lugares, assentos e quartos. Com a ajuda de ferramentas inteligentes, o monitoramento simultâneo dessas mudanças de preço em vários sites se torna possível. Algoritmos de Machine Learning são capazes de coletar dados históricos e prever movimentos futuros de preços levando em conta todos os fatores externos.

Por exemplo, na indústria hoteleira, esses algoritmos costumam ser usados ​​para realizar as seguintes tarefas:

Evitar descontos para os dias que não precisam de promoção especial

Aumentar as taxas de fim de semana

Manter a relevância da informação entre os sites oficiais e provedores de serviços de reserva de terceiros

A Ciência de Dados está mudando a cara do mercado de viagens. Ajuda empresas de viagens e turismo a oferecer uma experiência única de viagem e altos índices de satisfação, preservando o toque pessoal. Nos últimos anos, a ciência de dados tornou-se uma das tecnologias mais promissoras, trazendo mudanças para vários setores. Mudou a maneira como viajamos e nossa atitude em relação aos planos de viagem. Os casos de uso apresentados neste artigo são apenas a ponta de um iceberg. Com uma ampla variedade de soluções fornecidas pela aplicação da ciência de dados e aprendizado de máquina, o mercado de turismo pode aprender as necessidades e preferências de seus clientes para fornecer os melhores serviços e ofertas possíveis.

Em um país com tantas opções turísticsas como o Brasil, os Cientistas de Dados tem terreno fértil para suas análises e empregabilidade garantida!

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7 Casos de Uso de Data Science no Turismo - Data Science Academy

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A Ciência de Dados trouxe novas oportunidades maravilhosas para muitos setores. Juntamente com essas possibilidades, também trouxe mudanças e desafios constantes. E o mercado de viagens e turismo não é uma exceção. Vejamos 7 Casos de Uso de Data Science no Turismo.

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Nome: Vítor Ferreira Michel

O Varejo 1.0 teve início em 1916, com a primeira loja Piggly Wiggly, marcando o advento do autosserviço. Essa revolução permitiu aos consumidores ver os produtos, movimentar-se pela loja e transportar os itens até o caixa de forma independente. Esse modelo se expandiu rapidamente.

O Varejo 2.0 surgiu com o comércio eletrônico e a venda online de mercadorias. A tecnologia e a internet transformaram completamente a maneira como as pessoas compram e vendem produtos.

O Varejo 3.0 representa a fusão do mundo físico e virtual, combinando lojas físicas com plataformas de comércio virtual. A gestão da experiência do consumidor é o foco central, independentemente do canal de interação. As tendências de compra e a experiência do consumidor se tornaram mais consistentes e personalizadas. A abordagem de vendas agora se concentra no consumidor individual, exigindo o uso de disciplinas como Data Analytics e Ciência e Engenharia de Dados para uma abordagem eficaz.

O Varejo 3.0 é uma tendência inegável que deve receber a atenção de varejistas de todos os tamanhos e investidores do mercado.

Mais detalhes: https://www.ecommercebrasil.com.br/artigos/por-que-a-ciencia-de-dados-e-tao-importante-para-a-construcao-do-varejo-3-0

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E-Commerce Brasil - Artigos e Dicas sobre comércio eletrônico

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É CEO da Always On Ciência e Engenharia de Dados. Tem mais de 20 anos de experiência em posições de liderança estratégica tanto em grandes empresas como em startups do mercado digital. Trabalhou no desenvolvimento e na implantação de algumas das principais ferramentas de martech no Brasil, sendo hoje parceiro certificado da Oracle (CX) Responsys. Tem reconhecida autoridade em transformação digital, ajudando empresas a obterem resultados financeiros expressivos por meio de estratégias em dados, CRM, vendas (on e offline) e integração multicanal.

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Imagine os seguintes cenários:

Um supermercado que entrega ofertas personalizadas para cada um dos seus clientes não apenas através dos canais digitais, mas automaticamente durante a transação no caixa, aumentando as vendas, as visitas de compras e a retenção de clientes.

Um portal de marketing colaborativo em que os parceiros criam conteúdo e promoções para diferentes segmentos de compradores, medindo a eficácia de cada ação e de cada canal.

Um novo modelo de distribuição que fornece visualizações em tempo real do movimento de estoque, desde a fabricação até a doca de entrega da loja, e obtém reduções de custo significativas por meio da aceleração do ciclo de distribuição, redução do estoque e criação de novas eficiências no nível da loja.

Um sistema de última geração que torna os dados dos compradores acionáveis e cria automaticamente extensas segmentações de compradores com base no comportamento e obtém um ROI aprimorado, integrando o gerenciamento tradicional de categorias de produtos com a gestão de categorias de clientes.

Serviços de marketing móvel baseados em tempo e localização, capazes de comunicar uma promoção na hora do almoço ao celular de um comprador a um quilômetro de distância da loja ao meio-dia - o sistema então passa a fornecer promoções de marketing com base em onde o comprador está na loja.

E imagine o que acontece quando você começa a conectar essas peças aparentemente díspares, quando você começa a alavancar as sinergias que podem ser criadas em toda a cadeia de suprimentos, tanto na eficiência do produto quanto na eficácia do marketing - tudo com o comprador individual como foco.

Parabéns! Você acaba de imaginar o que é o Varejo 3.0.

Vale a pena uma espécie de retrospectiva histórica. Afinal, se estamos entrando na era do Varejo 3.0 significa que atravessamos o Varejo 1.0 e o 2.0. Então vamos entender um pouco mais dessa evolução.

Quando começou a história?

O Varejo 1.0 começou exatamente no dia 11 de setembro de 1916, quando Clarence Saunders inaugurou a primeira loja Piggly Wiggly em Memphis, Tennessee, e iniciou a revolução do autosserviço.

Simplificadamente, ele conseguiu convencer um grande distribuidor, Shanks, Phillips & Co, com quem tinha outros negócios em parceria, a criar uma loja com prateleiras expostas para as pessoas poderem ver as mercadorias e seus preços, movimentar-se livremente ao longo de um caminho guiado e transportar os produtos de forma independente até o caixa. Não muito diferente, portanto, de um supermercados atual. Em pouco mais de dez anos, o distribuidor abriu mais de 2.500 supermercados nos Estados Unidos com base na ideia de autoatendimento para os clientes. O Walmart foi pioneiro em um conceito que levou a ideia ainda mais longe, introduzindo as lojas "Tudo sob o mesmo teto" - uma loja que poderia oferecer todos os tipos de bens/produtos sob o mesmo teto.

A segunda etapa

O Varejo 2.0 foi a era do varejo de comércio eletrônico, a compra e venda de mercadorias pela internet usando uma plataforma de experiência digital para transferir dinheiro e dados para facilitar as transações envolvidas. A tecnologia e a internet foram os verdadeiros fatores disruptivos porque juntos transformaram completamente os modelos de venda/compra. Vimos assim a Amazon se transformar de apenas uma livraria online na maior plataforma de comércio eletrônico do mundo no menor tempo possível. Isso só foi possível com o uso das mais avançadas tecnologias e eficiente cadeia de suprimentos global.

No comércio eletrônico, o foco está na gestão da experiência do cliente como elemento capaz de mudar o equilíbrio do negócio. Do final dos anos 90 até hoje, os conceitos de multicanal e omnichannel tornaram-se cada vez mais populares.

Sai offline ou online, entra offline + online

A linha divisória entre offline e online está cada vez mais tênue. E isso empurrou o mundo para o Varejo 3.0, caracterizado por um entrelaçamento contínuo entre o mundo físico e o digital. O novo ecossistema representa basicamente uma mistura de lojas físicas regulares e plataformas de comércio eletrônico com foco na gestão da experiência do cliente em sua jornada digital.

O fato é que isso implica não haver mais distinções entre as identidades físicas e digitais dos consumidores. Da mesma forma, verifica-se que as tendências de compra e experiência do cliente passaram a ser muito mais semelhantes, independentemente do canal de interação. Agora, elas tendem a ser cada vez mais consistentes e personalizadas.

A estratégia de abordagem, portanto, deixa de ter a ver com o canal de interação e passa a se focar de fato no cliente. Deixa de haver uma jornada de compra do cliente abstrata e passa a ser importante conhecer a jornada de compra concreta de cada cliente. E, assim, a eficácia da abordagem vai depender exclusivamente do quanto estejamos preparados para usar disciplinas como Data Analytics e Ciência/Engenharia de Dados.

Os números são impressionantes. Quando se trata de um varejo de nicho, segundo a experiência da consultoria Company Expert, ter os dados sobre quem é e como se comporta o seu cliente pode resultar em um aumento de vendas entre 30% e 50%.

Mesmo quando se trata de um varejo de massa, onde a briga costuma se dar principalmente na arena do desconto e cada centavo conta, as iniciativas dirigidas por dados têm apresentado um índice de crescimento superior a 3%. E isso é algo que era até então inédito, nas palavras de Stacey Widlitz, presidente da SW Retail Advisors, ao analisar o crescimento das vendas da Target - 3,4% - comparado ao dos concorrentes. Ele chamou a atenção para o fato de os varejistas que usam a análise de dados estão vencendo a guerra pela preferência do consumidor.

No próximo artigo, vamos mergulhar um pouco nas tecnologias-chave do Varejo 3.0. Até lá.

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Por que a Ciência de Dados é tão importante para a construção do varejo 3.0

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Imagine os seguintes cenários: Um supermercado que entrega ofertas personalizadas para cada um dos seus clientes não apenas através dos canais digitais, mas automaticamente durante a transação no caixa, aumentando as vendas, as visitas de compras e a retenção de clientes.

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A ciência de dados tem ganhado crescente importância no cenário político. Nas últimas eleições, ela desempenhou um papel significativo na potencialização das campanhas. Isso se deve, em grande parte, à prevalência da internet como o principal veículo de informações e à força das redes sociais como plataformas de troca de ideias.

A razão primária para a aplicação da ciência de dados na política é mapear o perfil dos eleitores. Embora essa seja uma prática antiga, as redes sociais tornaram possível a obtenção de dados com maior precisão. Observando interações, como comentários e postagens, as equipes de campanha podem ajustar discursos e estratégias para atrair votos.

As vantagens da ciência de dados para políticos incluem:

Medição de preferências nas redes sociais.

Compreensão das expectativas dos eleitores.

Ajustes de estratégias baseadas em opiniões públicas.

Modelagem de mensagens políticas.

Insights sobre prioridades de diferentes regiões.

Por exemplo, a campanha presidencial de Barack Obama em 2012 utilizou análise de dados para entender as estratégias e discursos mais influentes. Similarmente, João Dória, prefeito de São Paulo, usou agências especializadas para analisar a repercussão de suas mensagens durante a campanha.

Concluindo, a ciência de dados é fundamental para a moderna política e tende a ser cada vez mais determinante nos resultados eleitorais.

Henrique Menna Barreto Araujo

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Fundamental e de extrema importância para a potencialização das campanhas, a ciência de dados na política nunca trouxe resultados tão significativos quanto aos ocorridos nas últimas eleições.

E a tendência é de que a sua relevância para a obtenção dos números desejados pelos partidos políticos só aumente, visto que está na internet o principal veículo de informações da atualidade.

Embora as mídias tradicionais (TVs, rádios, revistas e jornais) também tenham o seu peso, é o ambiente online que as pessoas utilizam para trocar as suas ideias e opiniões. Nesse contexto, as redes sociais merecem uma atenção toda especial.

Neste artigo, especificamente, vamos mostrar como a ciência de dados tem sido usada pelos políticos. Continue a leitura e confira. Não perca!

Ciência de dados na política

Para começar, nada melhor do que abordarmos o porquê a ciência de dados na política promete ser cada vez mais utilizada pelos partidos. O motivo é bem simples: fazer o mapeamento de perfil dos eleitores.

Apesar de ser uma prática antiga (aplicada pelos marqueteiros eleitorais antes mesmo da popularização da internet), foram as redes sociais que permitiram a sua aplicação de uma forma mais precisa, pois são nesses canais (Facebook, Instagram, Twitter, Youtube etc) que a recepção dos conteúdos se tornou mais seletiva.

Em outras palavras, é por meio da observação dos eleitores (comentários, postagens, opiniões e discussões) que as equipes de campanha poderão adequar o discurso dos candidatos em prol do angariamento de votos.

Como ela ajuda os políticos

Agora que você já sabe a razão por trás da ciência de dados na política, mostraremos como ela pode ajudar os políticos. Acabamos de falar que ela contribui para a adequação dos discursos, o que por si só já é um grande benefício.

Entretanto, ainda existem outras vantagens, como:

medição de preferência em redes sociais;

compreensão das expectativas do eleitorado;

mudanças de estratégias de acordo com a opinião dos eleitores;

modelagem do comportamento e mensagens políticas;

gerar insights;

conhecer as prioridades conforme os diferentes pontos geográficos;

entre outras.

Em resumo, pode-se dizer que ela ajudará os políticos a se aproximar dos diversos tipos de eleitores. Cada qual tem suas próprias necessidades, por isso, é importante conhecê-las de modo a se adaptar a cada um deles, esse é o objetivo primário da ciência de dados na política.

Exemplos de uso

Antes de concluirmos, daremos alguns exemplos de como a ciência de dados na política vem sendo utilizada. Para isso, pegaremos a campanha presidencial do até então Presidente dos Estados Unidos, Barack Obama, em 2012, e a campanha do atual prefeito de São Paulo, João Dória.

A primeira se aproveitou das redes sociais para compreender as exigências e a percepção dos eleitores. Com analistas de dados muito bem treinados, a equipe do presidenciável procurou entender quais estratégias e discursos seriam mais influentes na população.

Já a segunda contou com agências especializadas para analisar a repercussão das mensagens do hoje prefeito de São Paulo. Foi isso que permitiu que João Dória mantivesse a sua imagem pública irretocável durante a sua campanha.

Enfim, o que não se discute é o fato de que a ciência de dados na política será cada vez mais importante para os resultados das eleições.

O que achou deste artigo? Gostou? Então o compartilhe em suas redes sociais para que os seus amigos também o vejam!

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Como a ciência de dados tem sido usada pelos políticos?

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Neste artigo, especificamente, vamos mostrar como a ciência de dados tem sido usada pelos políticos. Continue a leitura e confira. Não perca!

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A startup farmacêutica de Boston, Berg, usa uma IA para analisar terabytes de dados sobre câncer

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A startup farmacêutica de Boston, Berg, usa uma IA para analisar terabytes de dados sobre câncer

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Através dos dados combinado com IA for criado pela startup uma recomendação para pacientes oncológicos.

A história do BPM 31510 começa com a extração de dados biológicos de amostras de tecidos saudáveis ​​e cancerígenos de mais de 1.000 pacientes. Esses dados foram então processados ​​por algoritmos de inteligência artificial, que os analisaram e sugeriram possíveis tratamentos medicamentosos.

Nome: Lucas Lotar

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Boston pharma startup Berg uses an AI to analyse terabytes of cancer data. It's a radical approach, but it may just work

In November 2013, more than 100 patients with cancer - including pancreatic, breast, liver and brain tumours - embarked on clinical trials involving BPM 31510, a drug discovered by an algorithm.

The story of BPM 31510 begins with the extraction of biological data from healthy and cancerous tissue samples from over 1,000 patients. This data was then processed by artificial intelligence algorithms, which analysed it and suggested possible drug treatments. "We've essentially reversed the scientific method," says Niven R Narain, the 38-year-old president and co-founder of Berg, the Boston pharma startup which makes BPM 31510. "Instead of a preconceived hypothesis that leads us to do experiments and generate a particular type of data, we allowed the biological data from the patients to lead us to the hypotheses."

Making an effective cancer-fighting drug is a notoriously difficult process: according to Narain, development and production can cost pharmaceutical companies up to $2.6 billion (£1.8bn) and take 12 to 14 years to complete. "Only one per cent of the cancer drugs that make it to clinical trials prove to be effective. It's expensive and the development process is inexcusably long," Narain says. "In any other industry we would all be fired."

To Narain, the problem lies with the method used by pharmaceutical companies to produce cancer-fighting drugs. "A scientist comes up with a hypothesis that, say, a certain deviant protein is responsible for a particular type of cancer," he says. "The pharma company then tests this hypothesis by screening the protein target against millions of compounds, looking for the few that might react chemically and potentially become a drug." This is a textbook description of the scientific method. It's a procedure that Narain describes as "hit-and-miss", a dartboard approach to curing the disease. He believes he can do better in half the time and spend less than half the money by thinking differently.

BPM 31510, a compound made with an enzyme that plays a key role in cellular metabolism, was the first treatment suggested by Berg's AI. The development of the drug effectively began back in 2009, when the startup bought cancer tissue samples from more than 1,000 cancer patients at various medical schools from across the US. These samples included over 40 types of cancer cells - multiple types of breast cancer, prostate cancer, liver cancer, kidney cancer, lung cancer, brain cancer - along with healthy tissue extracted from the same patients.

Narain didn't want to narrow down his study to just one cancer. Instead, he wanted to build a model that looked at the commonalities between the different cancers. From these samples, Berg researchers created in-vitro cell cultures that they could subject to further experimentation. To mimic the micro-environments that cells experience inside the human body, they subjected the cells in Petri dishes to different levels of sugar and oxygen and tracked their evolution by continuously identifying and measuring the lipids, metabolites, proteins and enzymes they produced. "We were measuring how the data was changing with the environment," Narain says. "Besides the genomic information, we had 14 trillion data points coming out from one single tissue sample."

This torrent of biological data helped Berg scientists to map out the cascade of molecular reactions that occur in cells - from genes to proteins to lipids and metabolites - in unprecedented detail. Using artificial intelligence, they then compared the data between the healthy cells and the diseased cells. "It would be impossible to [manually] process all that data, or even understand it from a logical point of view," Narain says. "You need to use AI to find how normal cellular processes break down, how that leads to disease and what the potential treatments are. Most people say, 'This is not how drugs are developed.' My answer to that is: 'Exactly, because this is the way drugs should be developed'."

Niven R Narain first came to the conclusion that hypothesis-driven science was flawed when he was a 25-year-old cancer researcher at the University of Miami's Miller School of Medicine. On July 22, 2003, he performed an experiment with melanoma cells in Petri dishes. He treated them with a cream containing CoQ10, an enzyme that resides inside mitochondria, the energy source of cells. To his surprise, by the next day almost all the cancer cells in the Petri dishes were dead. He later repeated the experiment on mice with melanoma. After 30 days, the tumours had shrunk by an average of 55 per cent. Narain had no idea why this was happening.

"This was two years after the completion of the Human Genome Project," Narain says. "At the time there was a belief that cancer was primarily driven by genes. Most people believed that, after the sequencing of the genome, all we had to do was find the genes responsible for cancer, modulate them, and cure most cancers." Narain, who was then a research associate of the Cutaneous Oncology and Therapeutics Research at the Miller School of Medicine, worked under the supervision of Sung "Bob" Hsia, a Chinese investigator who had studied with Nobel Prize laureate Edward Doisy, co-discoverer of vitamin K and oestrogen.

"Hsia was around 80 at the time," Narain recalls. "He would say, 'I don't grasp these new genetic technologies, but never forget that biochemistry is the foundation of the body. That's what's at the end point of either the continuum of health or the onset of disease.'" He didn't forget. Narain argued with scientists who were convinced that genomics was the answer to all medicine's problems. To Narain, genomics was part of a bigger equation that involved the study of proteins, products of metabolism and cellular lipids.

When Narain told the results of his experiment to Hsia, who had been working with CoQ10 for decades, his supervisor retorted: "There's no way that something that has lipids, enzymes and mitochondria machinery is going to kill a cancer cell, especially a melanoma. You screwed the experiment up."

Narain repeated the experiment. Other research groups replicated the experiment. It wasn't a fluke. "We didn't deliver genes, so it made me wonder what was going on. It had to go well beyond genomics. That wasn't really the cool thing to say at the time. It's still not the cool thing to say, but you have to follow the data."

He came up with a hypothesis, tested it, gathered the data and analysed it. It made no sense. He did come to one conclusion, though: hypothesis-driven science was not best suited to tackle complex diseases, especially cancer.

In March 2005, Mitch Gray, the CEO of a private-equity firm based in Nashville, Tennessee, visited the university of Miami's department of dermatology where Narain worked. Gray had bought the rights to use the brand name Sea & Ski, a suntan lotion that had been popular in the 80s, and was looking for new dermatology products. Narain had a bad cold that day and he was about to go home when his chairman asked him to join a meeting with Gray and give a quick presentation about his work. "I wasn't feeling well and really didn't want to be there, so I was just flipping through my slides," Narain says. "when I briefly mentioned the CoQ10 work, Gray asked me to stop and explain further. I said that since he was there about skincare products, this was of no interest to him. Gray replied, 'Allow me to decide what I'm interested in.' He stopped me in my tracks."

When Narain finished his presentation, Gray called him aside and asked him to meet his Nashville team and his partner, Carl Berg. Berg was a former vending-machine repairman who had invested in Silicon Valley commercial property in the 60s. He was now a billionaire and a co-founder of Cupertino-based Mission West Properties, which controlled more than 700,000m<sup>2</sup> of Silicon Valley real estate. He was also an early investor in more than 100 tech companies, including Sun MicroSystems and NetLogic.

In 2006, Gray and Berg licensed the product containing CoQ10, which Narain had been researching, and the three founded a new company, Cytotech Labs, with Narain as scientific adviser. Narain, who was still based in Miami, continued to work on the product. Six months later, he called Berg with some news. He had tested the product on a number of different cancer cells. It had killed them. "He told me, 'I think there's a chance that there's something in your product that could have an effect on cancer,'" Berg recalls. "I was very concerned because I'd always been told that every cancer cell was different. Gee, we're really stretching it now if this works on a number of cancers. I said, 'Call me when you cure somebody.'"

A year after patenting the drug, Narain was contacted by an expert in intellectual property. The man, whose name Narain won't mention for privacy reasons, explained to him that his eight-year son was dying of Ewing's sarcoma, a rare and apparently incurable cancer of the lymph nodes. They had tried lots of therapies, both conventional and experimental. All had failed and now his son had only a few months to live. He wanted to try Cytotech's new cream. Narain explained that the cream wasn't being tested for sarcomas. "He told me, 'I know all that, but the approach that you're taking is different. I want to try it,'" Narain recalls. "I didn't want to create false hopes, but he was a pretty intense father who wouldn't take no for an answer." When they met, Narain acceded, while making clear to the boy's father and doctors that he and his company didn't think this approach had a rational basis for treating his son's cancer. "I did that because I couldn't tell you how it was to look in that father's eyes," Narain says. "It was desperation and just horrible to see."

To proceed, Cytotech first had to obtain approval from the US Food and Drug Administration (FDA). When Cytotech's regulatory team submitted the paperwork to the FDA, they got approved in less than three hours.

For the treatment, the doctors applied the cream under the child's arms, behind the knees and behind the neck, where the lymph nodes are located. "Lymph nodes can absorb fats into the body," says Narain. "If you want the cream to drive into the skin, I guess if you get enough of it into lymph nodes then maybe some of it will get into the system and circulation. That was the rationale, but let me be very clear: there is no way that you would ever treat solid tumours like this. The likelihood of this working was nil."

Eight months later, the child had no sign of cancer. "He's alive today and doing great," Narain says. "We had no idea what the hell would happen. That occurrence really gave us an insight that this was probably a really special molecule. When I heard the news, I cried. No scientist expects that."

By late 2008, Narain had relocated to Cambridge, Massachusetts, and the company was renamed Berg Pharma. Narain felt frustrated with what he saw in clinics. "The way patients were treated often had nothing to do with their biology and their disease," he says. "I knew I had to start afresh and put biology at the forefront." Narain then pitched Berg the idea of developing a data-driven approach to finding drugs, using high-throughput molecular screening and artificial intelligence. Berg expressed interest. He was tired of the real-estate business and had decided to invest in companies with the potential to change the world. Narain's idea convinced him.

"For more than 50 years, I had avoided biotech because I felt the FDA was just one additional risk that I didn't want to take," Berg says. "But I believed this was so revolutionary that I was willing to take that kind of risk."

By early 2010, the team had completed the first iteration of its cancer model: a map that depicted with unprecedented detail the cascade of biological events that lead from good health to cancer. "The machine's output is like an airline map, consisting of big hubs for most of the traffic, the New Yorks and the Londons, and lines going in and out of them," Narain says. "The hubs in the map represent the molecules that are either abundant or deficient in cancerous tissue relative to healthy tissue. The molecules at the hub become our drug. This is what the AI is telling us is the difference between health and disease. The platform flags the molecules that are abundant or in deficit in diseased cells, so we either feed these proteins or these enzymes back to the system, or we decrease or inhibit them to bring the system back to normal."

The cancer map had five hubs. The biggest hub was made by a group of enzymes that live inside the mitochondria. One of those enzymes was CoQ10. "When I saw that, it was a huge 'a-ha' moment for me," Narain says. "It was a validating moment. Remember, all these years I'm harbouring the thought that it can't be genomics, and now the AI was telling me that at the fulcrum of cancer is the mitochondria. Of course, in my mind, from all my previous experiments, this made total sense."

When Narain took the CoQ10 and fed it back to the in-vitro cancerous tissues, most cancer cells started to die off. Using Berg's intensive molecular data-tracking, Narain was finally able tounderstand why. The mitochondria, where CoQ10 is active and helps produce energy within the cell, not only supplies energy to the cell but also controls its ability to die. "Cancer cells are able to turn off the mitochondria and generate energy from lactate instead of oxygen," Narain says. "Because of that, cancer cells also lose the ability to die." Feeding back CoQ10 into the mitochondria reversed this effect, turning cancer cells into normal cells. "We re-taught them how to undergo cell death."

One cloudy afternoon in December 2015, Niven R Narain gives WIRED a tour through Berg Pharma's white-walled laboratories in Framingham, 30km west of Boston. The place is more like a large biomedical research department than an eight-year-old pharmaceutical company, with more than 200 staff - including physicians, physicists and computer scientists - working in large rooms containing mass spectrometers and large servers. "What you see here is the most stringent, high-throughput, high-volume laboratory in the country," Narain explains. "We process more samples here than any academic or industry laboratory."

Narain is Guyanese born and was raised in the Bahamas, but his soft, calm voice belies no Caribbean influences. He is wearing a dark button-down shirt and a pinstripe suit. His dark hair is combed with a neat side parting, his face adorned with a goatee. As he ambles down the long corridors he stops to chat with his workmates, his manner jovial and affectionate.

Berg Pharma is currently studying more than 200 drugs, with many in pre-clinical studies, mostly targeting cancer, diabetes and neurological diseases. In the next few years, Narain expects the company to have at least one drug approved for various types of cancer and a new prostate cancer diagnostic method commercialised. Berg has ongoing drug research programmes for neurological diseases such as Alzheimer's and Parkinson's. "I think neurology is really the next cancer," says Narain. "Drug companies have shut down their neuro programmes because most trials have failed. We have no clue about the biology of those diseases."

Narain walks into a room full of freezers which store cell samples from more than 60,000 medical-school patients. Inside, the samples are stored in Eppendorf tubes. They are all annotated: Parkinson's; Alzheimer's; diabetes; cancer; lupus; inflammation. "We have cell samples and we also have the secretions that come out of the cells," Narain says. "There's a lot of information we can extract. The genome is the template of the human body, but genes produce RNA, which in turn produces proteins and metabolites and lipids. That's our starting material."

Berg is planning to launch a diagnostic test for prostate cancer in 2017 in collaboration with the US Department of Defense, which made available hundreds of thousands of tissue samples from its employees. "Prostate cancer is one of the biggest issues in the military and they wanted us to come up with a better diagnostic test than the one currently available, the prostate-specific antigen [PSA], which is not very good," Narain says. "We discovered four biomarkers that are not only more predictive than PSA, but can separate the more aggressive forms so we can see if patients might need surgery. There were no markers for that." There is also a collaboration with Harvard Medical School on Project Survival to discover the first biomarker for pancreatic cancer, which usually goes undetected until the disease is very advanced. Of course, there's nothing in Berg's approach - which Narain calls "Interrogative Biology" - that's exclusive to cancer. It has been studying tissues from patients with Parkinson's since 2013, and Alzheimer's since 2014.

Berg is undertaking its BPM 31510 clinical trial with the same data-driven approach. It is collecting urine, serum and plasma from patients at each cycle of drug infusion, which takes place regularly over a 60-day period. These samples are then analysed in turn by 12 robotic mass spectrometers: five for proteomics, five for metabolism and two for lipidomics. (The genes are sequenced at the Mount Sinai Hospital in New York.) "I can tell you what you had for dinner ten days ago because it's still in your lipids," says Michael Kiebish, vice president of Systems Medicine at Berg. "You pick it up and you're like, 'Well, what is this?' We're picking up things that haven't been detected before. It was really unexplored territory. We're going to find things that no one has ever connected to a disease because we're measuring it for the first time. There is a wide open area for health data because, right now, most people are focused on genetics. We're going beyond that."

Leonardo Rodrigues, associate director of advanced analytics at Berg, agrees. "Genomics is important, but it gives us a static picture of what happens to us," he says. "It is like trying to know whether a restaurant is good only by looking at the recipes they are using. A lot of things happen beyond genomics. We can capture those cause-and-effect events to get a dynamic picture of what's going on. That leads to better drugs and biomarkers." Every time the team collect samples from patients, they measure tumours with CAT and PET scans. They also measure the concentration of the drug in the patients' plasma and keep track of how they are eating and sleeping. "Likely we were the first trial ever approved by the FDA to do this," says Narain.

The current trial has more than 100 participants from Cornell Weill Medical Center in New York, the University of Texas MD Anderson Cancer Center and the Palo Alto Medical Foundation. Although it's still in its initial phase, the early results are encouraging, indicating that the drug is effective in treating highly metabolic solid tumours in very sick patients with minimal side effects. "We're seeing the decrease of tumour sizes and we're seeing patients feeling energetic and doing much better," says Narain. "And we're even seeing tumours disappear in first phase of the trial, which is rare for this type of patient."

There's one particular case that Narain remembers well. The patient was a male medic with bladder cancer. His doctor was one of Cornell University's leading gastro-intestinal experts but the patient had resisted all therapies. "I wrote in my notebook: 'First evidence of no sign of tumour activity in patient at the phase 1B trial,' says Narain. "The solid tumour was completely gone. Stunning. It validated everything for us. That day, I felt proud."

João Medeiros is WIRED*'s science editor. He curates the magazine's R&D section*
Updated 25/04/16, 16:25: This article originally described Niven R Narain as an oncologist at Miami's Miller School of Medicine. He was a cancer researcher.

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Boston pharma startup Berg uses an AI to analyse terabytes of cancer data. It's a radical approach, but it may just work

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A Airbnb é uma plataforma de hospedagem global que permite que as pessoas aluguem suas casas ou quartos para viajantes. A empresa utiliza intensivamente a ciência de dados para aprimorar a experiência do usuário e tomar decisões estratégicas. Alguns exemplos:

1. Preços Dinâmicos: A Airbnb utiliza algoritmos de aprendizado de máquina para ajustar dinamicamente os preços dos anúncios de acordo com a demanda e a oferta em um determinado local e momento. Isso ajuda os anfitriões a maximizarem seus ganhos e os hóspedes a encontrarem preços mais competitivos.

2. Recomendações Personalizadas: Semelhante à Netflix, a Airbnb usa ciência de dados para fazer recomendações personalizadas aos usuários. Isso inclui recomendações de propriedades com base nas preferências passadas de reserva e nas atividades de pesquisa do usuário.

3. Verificação de Identidade: A Airbnb implementa verificações rigorosas de identidade usando análise de dados para garantir a segurança dos anfitriões e hóspedes. Eles usam algoritmos para verificar a autenticidade das informações fornecidas pelos usuários e detectar atividades suspeitas.

4. Previsão de Demanda: A empresa usa modelos de previsão baseados em dados para antecipar a demanda em diferentes locais e períodos. Isso ajuda os anfitriões a ajustarem suas estratégias de preços e disponibilidade.

5. Melhorias na Experiência do Usuário: A Airbnb coleta feedback dos usuários e usa análise de sentimentos e dados de pesquisa para identificar áreas de melhoria na plataforma. Isso inclui melhorias na interface do usuário e na funcionalidade do site.

6. Seleção de Cidades para Expansão: Antes de entrar em novos mercados, a Airbnb realiza análises de dados extensas para identificar cidades com potencial de crescimento e demanda para seus serviços.

7. Combate à Discriminação: A empresa usa análise de dados para combater a discriminação em sua plataforma, monitorando e analisando padrões de comportamento que possam indicar preconceito ou viés.

Referência: https://www.linkedin.com/pulse/an%C3%A1lise-de-dados-do-airbnb-paulo-marcelo-rayner-oliveira-/?originalSubdomain=pt

Nome: Cassia Marques

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Dados são gerados o tempo todo. Basicamente todas a nossas ações são registradas em bancos de dados. Os sites que você visita na internet, aplicativos, redes sociais, o que você assiste em plataformas de streaming, dentre outros. O Airbnb é uma startup que começou foi fundada em 2008 com o objetivo de oferecer uma plataforma para reserva de hospedagem em residências. Para reduzir os custos da viagem. Interessante que é o maior serviço de hospedagem, mas o Airbnb não possui nenhum imóvel. Além disso, a empresa disponibiliza os dados de algumas cidades ao redor do mundo através do Inside Airbnb. O banco de dados de cada cidade trazem diferentes informações, que através da utilização de ferramentas de análise de dados, é possível fazer a exploração dos dados. Neste ponto a Ciência de Dados (ou Data Science) é uma forte aliada. A definição exata do que é a Ciência de Dados é bastante complexa, pois engloba diferentes áreas desde a engenharia de dados até a inteligência artificial. Mas o que todas tem em comum é a utilização de dados, em geral grandes volumes de dados. Assim, vamos utilizar a Ciência de Dados para explorar os dados da cidade de Nova York. Para isso será utilizado a linguagem de programação Python. Não é necessário a instalação de nenhum software. O projeto está hospedado em um repositório GitHub. Basta clicar aqui para ter acesso à análise.

Caso seja de seu interesse fazer a mesma análise para outra cidade, é só clicar no link Open in Colab e você será redirecionado para o Google Colaboratory, uma plataforma em Python que roda em nuvem.

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Dados são gerados o tempo todo. Basicamente todas a nossas ações são registradas em bancos de dados.

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Ciência de Dados em Análise de Processos Judiciais

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Ciência de Dados em Análise de Processos Judiciais

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A integração da Ciência de Dados no sistema jurídico está otimizando a previsão de desfechos em ações judiciais através de Inteligência Artificial e análise de Dados. A ferramenta Convex Legal Analytics, oferece uma visão abrangente dos processos em curso, antecipando cenários futuros com base em padrões comportamentais.
Essa inovação visa aprimorar a eficiência e precisão nas decisões, contribuindo para a melhoria do trabalho em escritórios de advocacia e departamentos jurídicos.

Por: Patrick Valer de Lima

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Identificar a probabilidade de ganho de ações judiciais com o uso de inteligência artificial e análise de dados com big data já é possível.

A solução Convex Legal Analytics, desenvolvida pela Softplan, empresa catarinense líder em transformação digital, é capaz de prever cenários futuros baseados no comportamentos dos processos em andamento. A Flex, uma das maiores empresas de gestão de relacionamento do país, será a primeira empresa a usar a solução.

Voltada para departamentos jurídicos de empresas, o Convex utiliza métodos avançados de ciência de dados aplicados ao conceito de jurimetria do Direito. A tecnologia pretende reduzir decisões baseadas na intuição melhorando assim a eficiência e a precisão do trabalho nos escritórios de advocacia e departamentos jurídicos.

Ciência de dados na Justiça

O Convex Legal Analytics reúne uma visão completa e detalhada de todos os processos judiciais. A partir dos dados de históricos e andamentos de uma organização com análises preditivas e prescritivas, cenários futuros são construídos, baseados no comportamento dos processos em andamento.

Convex na mídia

A solução que utiliza a ciência de dados na Justiça é destaque no portal Computer World e na coluna Plano de Voo, do jornal DCI.

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O uso da ciência de dados na Justiça aumenta agilidade de decisões

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A solução Convex Legal Analytics, desenvolvida pela Softplan, é capaz de prever cenários futuros baseados no comportamentos dos processos em andamento com o uso da ciência de dados na Justiça.

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Referências:
https://agroadvance.com.br/curso-data-science-no-agronegocio/

https://aiko.digital/o-que-e-data-science/

Nome: Luís Eduardo Davoglio Estradioto

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A gravadora Sony Records lançou uma música inteiramente composta por uma IA do seu laboratório de ciência da computação de Paris. A música foi composta a partir da análise de 13000 músicas do estilo escolhido. A IA foi solicitada a compor uma música no estilo dos Beatles. O resultado foi bastante parecido com o que se esperaria de uma música estilo Beatles composta com base em cançôes modernas: muitas pessoas perceberam a semelhança com o pop-indie Tame Impala.

Artificial Intelligence Wrote a Pop Song, and It's Better Than You Think | Inc.com

Por: Dener Werb

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Identificar a probabilidade de ganho de ações judiciais com o uso de inteligência artificial e análise de dados com big data já é possível.

A solução Convex Legal Analytics, desenvolvida pela Softplan, empresa catarinense líder em transformação digital, é capaz de prever cenários futuros baseados no comportamentos dos processos em andamento. A Flex, uma das maiores empresas de gestão de relacionamento do país, será a primeira empresa a usar a solução.

Voltada para departamentos jurídicos de empresas, o Convex utiliza métodos avançados de ciência de dados aplicados ao conceito de jurimetria do Direito. A tecnologia pretende reduzir decisões baseadas na intuição melhorando assim a eficiência e a precisão do trabalho nos escritórios de advocacia e departamentos jurídicos.

Ciência de dados na Justiça

O Convex Legal Analytics reúne uma visão completa e detalhada de todos os processos judiciais. A partir dos dados de históricos e andamentos de uma organização com análises preditivas e prescritivas, cenários futuros são construídos, baseados no comportamento dos processos em andamento.

Convex na mídia

A solução que utiliza a ciência de dados na Justiça é destaque no portal Computer World e na coluna Plano de Voo, do jornal DCI.

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O uso da ciência de dados na Justiça aumenta agilidade de decisões

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A solução Convex Legal Analytics, desenvolvida pela Softplan, é capaz de prever cenários futuros baseados no comportamentos dos processos em andamento com o uso da ciência de dados na Justiça.

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Dados de abastecimentos em bombas de combustível 

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Dados de abastecimentos em bombas de combustível 

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https://www.conecttec.com.br/

A grande maioria das bombas de combustível do país estão conectadas à algum equipamento de automação. Este equipamento é utilizado pelo software gerencial do posto para geração de cupons fiscais baseados nos dados abascidos pelas bombas.

As duas maiores empresas de equipamentos de automação no Brasil estabeleceram uma joint venture. Como praticamente todos equipamentos de automação de bombas estão conectados à internet, tanto os dados de abastecimentos quanto os de entrega nos tanques do posto são armazenados.

Os dados da bomba são coletados pelos equipamentos de automação utilizando protocolos proprietário, e então enviados para armazenamento em nuvem via protocolo MQTT.

Grandes redes de abastecedora utilizam a análise destes dados para fazer planejamento de sua operação, podendo prever o momento mais adequado de comprar combustível, programação de manutenção preditiva nas bombas, calcular rotas de entrega de combustível, entre outros.

Yuri Arbeletche

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Como funciona a Conecttec Dashboard? A ferramenta te ajuda a gerenciar a sua equipe, saber o momento de fazer pedidos de combustíveis, minimizar perdas e aumentar a lucratividade, se tornando um importante instrumento de planejamento e gestão.

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Uso de dados: a pedra no sapato da indústria de entretenimento

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Uso de dados: a pedra no sapato da indústria de entretenimento

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Segundo a Statista, plataforma online especializada em coleta e visualização de dados, a receita global de mídia deve atingir 1,051 bilhões de dólares em 2023; e o audiovisual representa 64,9% disso.

Quando há um mercado em destaque, a publicidade direciona suas verbas para ele. A Statista estima que o mercado global de publicidade chegue no final do ano em 874,47 bilhões de dólares, expansão pouco acima de 5% sobre 2022.

Mais em: https://exame.com/bussola/uso-de-dados-a-pedra-no-sapato-da-industria-de-entretenimento/

Por: Gabriel Donada

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"Há mais coisas entre o céu e a terra, do que sonha a nossa vã filosofia"

A clássica fala de Hamlet soa atualíssima no mercado de entretenimento.

É intrigante o quanto essa indústria tem crescido em todo o mundo, alavancada pelos setores de TV & Vídeo e Games, porém está em crise.

O modo de produção audiovisual enfrenta há uma década uma disrupção com o sucesso do streaming. Primeiro como modelo de negócio. Dez anos atrás, com a chegada de softwares que analisam cena a cena o projeto e dizem se tem chance de fazer sucesso ou não. Agora, a IA ameaça substituir os astros reais por avatares.

É chegada a hora de refletir sobre como a coleta de dados dos assinantes influencia na escolha e longevidade de projetos.

Curvas em alta

Segundo a Statista, plataforma online especializada em coleta e visualização de dados, a receita global de mídia deve atingir 1,051 bilhões de dólares em 2023; e o audiovisual representa 64,9% disso.

Quando há um mercado em destaque, a publicidade direciona suas verbas para ele. A Statista estima que o mercado global de publicidade chegue no final do ano em 874,47 bilhões de dólares, expansão pouco acima de 5% sobre 2022.

No Brasil, o Cenp-Meios apurou que o primeiro semestre deste ano fechou com R$ 9,14 bilhões em investimentos em mídia, o equivalente a um crescimento de 10% em relação ao mesmo período de 2022, em valores nominais.

Com gráficos positivos e a quantidade de dinheiro circulando em alta, quem perdeu espaço?

Perdeu quem não adotou tecnologia e algoritmos. Quem os usa, está e continuará em alta. Segundo a Statisa, 43,28% da receita total de mídia será gerada por mídias digitais em 2027.

A pesquisa do Cenp-Meios, mencionada anteriormente, aponta que 43% do total investido em publicidade foi em TV aberta, com a internet abocanhando 36,9% de participação no bolo.

As emissoras abertas encolhem em receita. O dinheiro tem migrado mais rápido para o streaming, que engloba tecnologias novas como FAST - a TV linear transmitida via streaming e suportada por anúncios.

No primeiro trimestre de 2023, o país ocupou o primeiro lugar em crescimento nesse setor - 54%, de acordo com o Amagi Global FAST Report, que comparou os mercados de Argentina (42%), Chile (33%), Colômbia (43%), México (43%) e Peru (35%).

De onde vem esse salto exponencial? O FAST não é um canal linear transmitido por streaming?

Não, o modelo é totalmente diferente.

Canais FAST baseiam-se em algoritmos que monitoram quais conteúdos têm boa performance. Por isso, conseguem maior retenção de audiência. Ao ter menor cancelamento de assinaturas, eles atraem mais verbas de publicidade.

Não adianta colocar um "vale a pena ver de novo" no canal e esperar o sucesso se repetir. A demografia e o perfil da audiência mudaram; os dados são em tempo real e pode-se fazer predições do que funciona mais em termos artísticos.

Os sucessos de hoje e do futuro dependerão cada vez menos da intuição ou experiência de um executivo.

Faz anos que projetos de entretenimento são qualificados por IA. Plataformas como Cinelytic e ScriptBook avaliam desde a escrita do roteiro e preveem a bilheteria, com bom nível de precisão.

Renova ou cancela?

No começo, a Netflix se considerava uma empresa de tecnologia que distribuía entretenimento. Recentemente, mudou o posicionamento para: "empresa de entretenimento apoiada por tecnologia". A ideia é que sem um Analytics de dados poderoso, ela apenas tateia a expectativa do usuário e corre risco.

Os dados coletados embasam decisões sobre quais programas e filmes produzir, se devem ser renovados ou recomendados a outros espectadores - 75% da atividade dos assinantes é baseada nessas sugestões.

Há bastante granularidade. Registra-se cada conteúdo que o assinante consumiu desde que criou sua conta e quando isso se deu; como navegou nos menus do serviço, clique a clique; se assistiu até o final, em que episódio ou cena interrompeu e o que acontecia na história neste instante; onde a pessoa estava quando assistiu, quais dispositivos usou e se saiu do app depois. Pode-se ainda rastrear assinantes e quando eles cancelam suas assinaturas.

Tudo isso sugere que um fornecimento constante de novos programas com bom desempenho atrai e retém assinantes.

As redes de televisão tradicionais não têm esse privilégio. As informações são por amostragem. Por ser uma empresa tech, a Netflix conhece bem os seus clientes.

Recentemente, a Amazon entrou em polêmica com a Nielsen em torno dos números de audiência dos jogos da NFL. Vamos lembrar que, desde o ano passado, o streaming "invadiu" os eventos ao vivo, antes um nicho premium das TVs lineares. A empresa de medição divulgou audiência média de 9,6 milhões por jogo. Mas a Amazon tem seu algoritmo e atestou que suas partidas foram vistas por mais de 11 milhões!

Quanto mais evolui a tecnologia, mais os algoritmos ficarão encarregados de medir o quanto uma cena em um determinado roteiro pode gerar uma emoção determinada e, no limite, satisfazer o sonho dos antigos magnatas de Hollywood: produzir um sucesso.

*Omarson Costa é Diretor da TNB e conselheiro de administração para empresas dos setores de telecomunicações

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Por que o Live Commerce pode transformar o varejo online no Brasil Sim, o turismo do Rio de Janeiro precisa de uma tirolesa PLAY: Grammy pode premiar música cantada por IA imitando Drake e The Weekend
Mais sobre: Ciência de Dados Streaming Televisão

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Uso de dados: a pedra no sapato da indústria de entretenimento | Exame

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O audiovisual representa quase 65% da receita global de mídia, que deve atingir U$ 1,051 bilhões em 2023

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https://www.segs.com.br/info-ti/372767-solucao-em-governanca-de-dados-da-md2-consultoria-agora-utiliza-tecnologia-apache-spark

A MD2 Consultoria lançou o MD2 Sparked Data Manager, uma solução para governança e proteção de dados que utiliza o Apache Spark para processar grandes volumes de dados de forma eficiente. Isso beneficia empresas em ambientes lakehouse, oferecendo uma visão precisa dos dados para decisões estratégicas. O Master Data Manager melhora a identificação de pessoas relacionadas com a empresa e escalabilidade de clusters para insights de negócios. A MD2 é uma empresa com 23 anos de experiência em governança e privacidade de dados, focando na transformação digital de empresas.

Por: Rodrigo Paris

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Foi selecionado alguns ambientes diferentes onde está presente a utilização deste tipo de tecnologia neste meio, onde os clubes optam por possuir seu próprio departamento ou contratam uma empresa especializada para a função. Também o livro que tem uma abordagem interessante do autor onde, o autor utiliza conceitos da Matemática para desvendar os segredos táticos do esporte. E um podcast que analisa esse tema.

StatsBomb: Sua abordagem é fundamentada na Ciência de Dados e na análise estatística para aprimorar o entendimento tático e técnico do jogo.
Referência: https://statsbomb.com/

Livro Soccermatics: A abordagem de Sumpter destaca como a Ciência de Dados e a Matemática podem ser aplicadas para compreender aspectos complexos do futebol.
Referência: http://soccermatics.com/

FC Barcelona - Sports Analytics Department: O FC Barcelona é conhecido por seu inovador departamento de análise esportiva, que adota uma abordagem abrangente de Ciência de Dados no futebol.
Referência: https://www.fcbarcelona.com/en/news/1723217/the-secrets-of-barcelona-s-sports-analytics

Podcast - Footure The Pitch Invaders: Vitor Principe, gerente de sports analytics da Red Innovation, uma conversa sobre análise de dados no futebol.
Referência: https://footure.com.br/the-pitch-invaders-286-dados-fc/

Por: Leonardo Fernandes Martins

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Nome: Maximiliano Alves da Cruz

Ciência de dados para a saúde vem crescendo no Brasil e o principal desafio é criar padrões entre a diversidade populacional brasileira, um dos cases que mais admiro é a plataforma Genera, além de identificar ancestralidade, fazem buscas de parentes, linhagens e bem-estar identificando possíveis patologias futuras e também guiando a parte nutricional.

Mais detalhes: https://www.genera.com.br/

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Teste de DNA para Ancestralidade, Saúde e Bem Estar | Genera

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Sistema Policial Indicativo de Abordagem (SPIA)

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Sistema Policial Indicativo de Abordagem (SPIA)

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O SPIA é um sistema pertencente a Polícia Civil do Ceará, ajudando na identificação de veículos roubados que utiliza ciência de dados e inteligência artificial de maneira integrada aos dados dos órgãos públicos captados através de câmeras.

https://www.ceara.gov.br/2019/12/13/big-data-da-seguranca-publica-spia-e-videomonitoramento-da-sspds-sao-utilizados-na-elucidacao-de-crime-em-fortaleza/

https://diariodonordeste.verdesmares.com.br/seguranca/ferramenta-que-mapeia-manchas-criminais-encorpa-rol-de-tecnologias-da-seguranca-publica-no-ceara-1.3052819

Por: Henrique Kalife

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Nome: Luís Eduardo Davoglio Estradioto

Referências:
https://www.embrapa.br/visao-de-futuro/agrodigital/sinal-e-tendencia/avanco-da-ciencia-de-dados-e-big-data-inteligencia-artificial-aprendizado-de-maquina-e-cooperativas-de-dados

https://agroadvance.com.br/curso-data-science-no-agronegocio/

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O que é Ciência de Dados?
https://www.oracle.com/br/what-is-data-science/

As Diversas Aplicações de Ciência de Dados
https://useargo.com/as-diversas-aplicacoes-de-ciencia-de-dados/

Conheça agora 9 aplicações de Data Science nos dias de hoje

https://www.monitoratec.com.br/blog/data-science/

Por: Marciano André Pasa

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Quem supervisiona o processo de ciência de dados?

Na maioria das organizações, os projetos de ciência de dados são normalmente supervisionados por três tipos de gerentes:

Gerentes de negócios: Esses gerentes trabalham com a equipe de ciência de dados para definir o problema e desenvolver uma estratégia para análise. Eles podem ser o chefe de uma linha de negócios, como marketing, finanças ou vendas, e ter uma equipe de ciência de dados se reportando a eles. Eles trabalham em estreita colaboração com os gerentes de ciência de dados e TI para garantir que os projetos sejam entregues.

Gerentes de TI: Os gerentes seniores de TI são responsáveis pela arquitetura e pelo planejamento da infraestrutura que oferecerão suporte para as operações de ciência de dados. Eles monitoram continuamente as operações e o uso de recursos para garantir que as equipes de ciência de dados operem de forma eficiente e segura. Esses gerentes também podem ser responsáveis pela criação e atualização de ambientes de TI para equipes de ciência de dados.

Gerentes de ciência de dados: Esses gerentes supervisionam a equipe de ciência de dados e seu trabalho diário. Eles são criadores de equipes que podem equilibrar o desenvolvimento da equipe com o planejamento e o monitoramento do projeto.

Mas o jogador mais importante neste processo é o cientista de dados.

O que é um cientista de dados?

Como especialidade, a ciência de dados é jovem. Ela cresceu a partir dos campos de análise estatística e data mining. The Data Science Journal foi lançado em 2002, publicado pelo Conselho Internacional de Ciência: Comitê de Dados para Ciência e Tecnologia. Em 2008, o título de cientista de dados surgiu e a área decolou rapidamente. Houve uma escassez de cientistas de dados desde então, embora mais e mais faculdades e universidades tenham começado a oferecer graduação em ciência de dados.

As funções de um cientista de dados podem incluir o desenvolvimento de estratégias para analisar dados, preparar dados para análise, explorar, analisar e visualizar dados, construir modelos com dados usando linguagens de programação, como Python e R, e implementar modelos em aplicativos.

O cientista de dados não trabalha sozinho. Na verdade, a ciência de dados mais eficaz é feita em equipes. Além de um cientista de dados, essa equipe pode incluir um analista comercial que define o problema, um engenheiro de dados que prepara os dados e como eles são acessados, um arquiteto de TI que supervisiona os processos e a infraestrutura subjacentes e um desenvolvedor de aplicativos que implanta o modelos ou os resultados da análise em aplicativos e produtos.

Desafios de implementação de projetos de ciência de dados

Apesar da promessa da ciência de dados e dos enormes investimentos em equipes de ciência de dados, muitas empresas não estão percebendo o valor total de seus dados. Em sua corrida para contratar talentos e criar programas de ciência de dados, algumas empresas experimentaram fluxos de trabalho de equipe ineficientes, com pessoas diferentes usando diferentes ferramentas e processos que não funcionam bem juntos. Sem um gerenciamento mais disciplinado e centralizado, os executivos podem não ver o retorno total de seus investimentos.

Esse ambiente caótico apresenta muitos desafios.

Os cientistas de dados não podem trabalhar com eficiência. Como o acesso aos dados deve ser concedido por um administrador de TI, os cientistas de dados costumam esperar muito tempo pelos dados e pelos recursos necessários para analisá-los. Depois de obter acesso, a equipe de ciência de dados pode analisar os dados usando ferramentas diferentes e possivelmente incompatíveis. Por exemplo, um cientista pode desenvolver um modelo usando a linguagem R, mas o aplicativo em que será usado é escrito em uma linguagem diferente. É por isso que pode levar semanas, ou mesmo meses, para implementar os modelos em aplicativos úteis.

Os desenvolvedores de aplicativos não podem acessar o machine learning utilizável. Às vezes, os modelos de machine learning que os desenvolvedores recebem precisam ser recodificados ou não estão prontos para serem implementados em aplicativos. E como os pontos de acesso podem ser inflexíveis, os modelos não podem ser implantados em todos os cenários e a escalabilidade é deixada para o desenvolvedor do aplicativo.

Os administradores de TI gastam muito tempo em suporte. Por causa da proliferação de ferramentas de código aberto, a TI pode ter uma lista cada vez maior de ferramentas para oferecer suporte. Um cientista de dados em marketing, por exemplo, pode estar usando ferramentas diferentes de um cientista de dados em finanças. As equipes também podem ter fluxos de trabalho diferentes, o que significa que a equipe de TI deve reconstruir e atualizar continuamente os ambientes.

Os gerentes de negócios estão muito distantes da ciência de dados. Os fluxos de trabalho de ciência de dados nem sempre são integrados aos sistemas e processos de tomada de decisões de negócios, dificultando a colaboração dos gerentes de negócios de maneira conhecida com os cientistas de dados. Sem uma melhor integração, os gerentes de negócios acham difícil entender por que leva tanto tempo para ir do protótipo à produção, e é menos provável que eles apoiem o investimento em projetos que acreditam ser lentos demais.

A plataforma de ciência de dados oferece novos recursos

Muitas empresas perceberam que, sem uma plataforma integrada, o trabalho de ciência de dados era ineficiente, inseguro e difícil de dimensionar. Essa percepção levou ao desenvolvimento de plataformas de ciência de dados. Essas plataformas são hubs de software em torno dos quais todo o trabalho de ciência de dados ocorre. Uma boa plataforma alivia muitos dos desafios da implementação de ciência de dados e ajuda as empresas a transformar seus dados em informações de maneira mais rápida e eficiente.

Com uma plataforma de machine learning centralizada, os cientistas de dados podem trabalhar em um ambiente colaborativo usando suas ferramentas de código aberto favoritas, com todo o seu trabalho sincronizado por um sistema de controle de versão.

Os benefícios de uma plataforma de ciência de dados

Uma plataforma de ciência de dados reduz a redundância e impulsiona a inovação, permitindo que as equipes compartilhem códigos, resultados e relatórios. Ele remove gargalos no fluxo de trabalho, simplificando o gerenciamento e incorporando as melhores práticas.

Em geral, as melhores plataformas de ciência de dados visam:

Tornar os cientistas de dados mais produtivos, ajudando-os a acelerar e entregar modelos mais rapidamente e com menos erros

Facilitar o trabalho dos cientistas de dados com grandes volumes e variedades de dados

Fornecer inteligência artificial confiável de nível empresarial que é livre de preconceitos, auditável e reproduzível

As plataformas de ciência de dados são construídas para a colaboração de uma variedade de usuários, incluindo cientistas de dados especialistas, cientistas de dados do cidadão, engenheiros de dados e engenheiros ou especialistas em machine learning. Por exemplo, uma plataforma de ciência de dados pode permitir que cientistas de dados implantem modelos como APIs, facilitando sua integração em diferentes aplicativos. Os cientistas de dados podem acessar ferramentas, dados e infraestrutura sem ter que esperar pela equipe de TI.

A demanda por plataformas de ciência de dados explodiu no mercado. De fato, o mercado de plataformas deverá crescer a uma taxa anual composta de mais de 39% nos próximos anos e está projetada para atingir US$ 385 bilhões até 2025.

O que um cientista de dados precisa em uma plataforma

Se você estiver pronto para explorar os recursos das plataformas de ciência de dados, há alguns recursos importantes a serem considerados:

Escolha uma interface do usuário baseada em projeto que incentive a colaboração. A plataforma deve capacitar as pessoas a trabalharem juntas em um modelo, desde a concepção até o desenvolvimento final. Ela deve fornecer a cada membro da equipe acesso de autoatendimento aos dados e recursos.

Priorize a integração e a flexibilidade. Certifique-se de que a plataforma inclua suporte para as ferramentas de código aberto mais recentes, provedores de controle de versão comuns, como GitHub, GitLab e Bitbucket e forte integração com outros recursos.

Inclua recursos de nível empresarial. Assegure-se de que a plataforma possa escalar com seus negócios à medida que sua equipe cresce. A plataforma deve estar altamente disponível, ter controles de acesso robustos e suportar um grande número de usuários simultâneos.

Torne a ciência de dados mais autônoma. Procure uma plataforma que tire o peso da equipe de TI e da engenharia e facilite para os cientistas de dados criarem ambientes instantaneamente, acompanharem todo o trabalho e implementarem modelos facilmente na produção.

Garanta uma implementação de modelo mais fácil. A implementação e a operacionalização do modelo são uma das etapas mais importantes do ciclo de vida de machine learning, mas costuma ser desconsiderada. Certifique-se de que o serviço escolhido facilite a operacionalização de modelos, seja fornecendo APIs ou garantindo que os usuários criem modelos de uma forma que permita uma integração fácil.

Quando uma plataforma de ciência de dados é a medida certa

Sua organização pode estar pronta para uma plataforma de ciência de dados, se você percebeu que:

Produtividade e colaboração estão mostrando sinais de tensão

Modelos de machine learning não podem ser auditados ou reproduzidos

Modelos nunca chegam à produção

Uma plataforma de ciência de dados pode agregar valor real ao seu negócio. A plataforma de ciência de dados da Oracle inclui uma ampla gama de serviços que fornecem uma experiência abrangente de ponta a ponta, projetada para acelerar a implementação do modelo e melhorar os resultados de ciência de dados.

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ciência de dados e inteligência artificial

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ciência de dados e análise de comportamento

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Saiba por que a ciência de dados se tornou uma tecnologia líder necessária para incluir a análise de dados coletados da web, smartphones, clientes, sensores e outras fontes.

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Número de emergência para atendimento COVID como forma de prever o esgotamento dos recursos hospitalares

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Número de emergência para atendimento COVID como forma de prever o esgotamento dos recursos hospitalares

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Foi possível estabelecer uma correlação entre o número de ligações de pessoas sintomáticas com o número de casos detectados aproximadamente 5 dias depois.

Mais detalhes: https://elpais.com/sociedad/2020-05-07/la-epidemia-que-avisa-por-telefono.html

Data Analytics in Public Safety - The European Emergency Number Association https://eena.org/knowledge-hub/documents/data-analytics-in-public-safety/

Por: Ezequiel Maraschin