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engenharia e CONSTRUÇÃO
O papel do Big Data na evolução do mercado de engenharia e construção
Inteligência Artificial, IOT, Machine Learning, BIM e muitas outras grandes tendências tecnológicas têm revolucionado o mercado de construção civil, e todas possuem um background em comum: Big Data. Isso porque elas necessitam ou se alimentam de dados para gerar insights, predição, segurança, transparência e eficiência aos processos de engenharia e construção.
Sendo assim, criar processos bem estabelecidos para coletar, armazenar e utilizar os dados de maneira estratégica é o primeiro passo para poder usufruir de todos os benefícios que estas inovações podem oferecer. Além disso, incluir a coleta, tratamento e análise de dados na gestão de obras é crucial para preparar sua empresa para o futuro e garantir que ela se mantenha competitiva no mercado.
Assim, de nada adianta, por exemplo, investir em plataformas BIM e em ferramentas de inteligência artificial se sua empresa não tiver as informações necessárias para fazer com que essas tecnologias alcancem todo o seu potencial.
Como saber se pacientes irão faltar às suas consultas?
É muito ruim ficar aguardando clientes que não vem, não é mesmo? Além de trazer prejuízos financeiros, deixa sua equipe ociosa, uma vez que, ao separar um determinado horário para um cliente, você perde a possibilidade de atender outros pacientes nesse mesmo período. Essas faltas desorganizam a rotina, comprometem o orçamento planejado e resultam em pontos ociosos na agenda que acabam gerando prejuízos financeiros no final do mês.
Você sabia que há como predizer quem tem a maior chance de faltar às suas consultas e assim não perder dinheiro?
A falta nas consultas é um problema recorrente que pode atrapalhar bastante o rendimento de toda a sua equipe. Afinal, é incômodo se preparar para receber um paciente, reservar parte de seu tempo para isso e, no final, ele não aparecer. É claro que sabemos que todos nós temos nossos compromissos e, muitas vezes, os imprevistos surgem. Entretanto, os imprevistos não são os únicos motivos que fazem com que as faltas nas consultas sejam frequentes. Existem diversos fatores externos (independentes) que influenciam nas faltas dos clientes e muitos deles podem, de alguma forma, ser utilizados para encontrar um meio de prever a chance de um cliente faltar a um horário agendado e com isso, controlar e reduzir as faltas e atrasos em consultas pré-agendadas.
Como isso funciona?
Para isso, é necessário analisar a base de clientes e consultas realizadas e identificar padrões de faltas relativas ao perfil social, sociodemográfico, etário, de procedimento realizado, além de fatores externos como os relativos ao clima. Esses dados são então georreferenciados, enriquecidos e à ele são aplicados modelos estatísticos e simulações para calcular a probabilidade de faltas em determinado período.
Ficou interessado e quer saber mais sobre como utilizar inteligência artificial e big data para predizer quem irá faltar as suas consultas e com isso, evitar futuros furos na sua agenda e reduzir custos?
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Data Lake: resolução do problema de acesso aos dados nas grandes empresas
Mas afinal, o que é um data lake?
Um data lake é um repositório que permite armazenar uma grande quantidade de dados brutos em seu formato nativo, incluindo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, que traz diversos benefícios para aqueles que o adotam, tais como:
Centralização: dados de várias fontes são centralizados em um local compartilhado;
Escalabilidade: permite armazenar uma grande quantidade de dados e tem potencial para expandir seu tamanho à medida que a quantidade de dados aumenta;
Baixo custo de armazenamento: os custos de armazenamento são uma grande preocupação que precisa ser levada em conta. O data lake oferece um armazenamento de baixo custo para os dados;
Variedade de dados: o data lake tem a capacidade de armazenar diferentes tipos de dados, como dados transacionais, dados de APIs, dados de sensores, dados binários, dados de mídias sociais, bate-papo, etc.;
Burocracia zero: usuários de vários departamentos podem rapidamente acessar o conteúdo do data lake, uma vez que ele é armazenado em um repositório central. Como resultado, um usuário pode coletar facilmente dados considerados importantes para conduzir decisões de negócios em qualquer área.
Quando os dados de origem estão em um data lake, sem uma única estrutura ou esquema de controle incorporado — em um data lake a estrutura e os requisitos dos dados não são definidos até que os dados sejam necessários — o suporte a um novo caso pode ser muito mais direto e rápido, permitindo que os colaboradores acessem qualquer informação necessária e com isso, desenvolvam os relatórios que desejam, utilizando as ferramentas que desejam. Dessa forma, a TI se torna a guardiã da infraestrutura e dos dados na nuvem, enquanto os demais assumem a responsabilidade de explorá-la e extraí-la.
Como o valor dos dados não é claro desde o início, eles não são classificados no momento que são armazenados no data lake, eles são carregados no seu formato bruto e colocados à disposição para uso. Somente quando os dados são acessados, eles então são classificados. Como resultado, a preparação dispendiosa dos dados é eliminada. Além disso, tendo em vista que o custo de armazenamento de dados é mínimo e grandes volumes de dados podem ser armazenados a qualquer momento, não há necessidade de decidir quais dados são relevantes, pode-se apenas armazenar todos os dados no data lake. Até mesmo porque, dados que parecem insignificantes no momento, podem se tornar significativos no futuro.
Em resumo, um data lake funciona como um centro de inteligência para as empresas, um banco de dados unificado cujo objetivo é estar pronto para uma necessidade de uso desconhecida.
No entanto, é importante frisar que, um armazenamento de dados centralizado é útil apenas quando os dados armazenados precisam ser extraídos para uso por departamentos diferentes. Ademais, para implantar um data lake a nível corporativo, é preciso dispor de certos recursos que permitam sua integração na estratégia geral de gerenciamento de dados e aplicativos de TI, bem como no cenário de fluxo de dados da organização. Também, é extremamente importante garantir que o data lake esteja obtendo os dados certos no momento certo. Portanto, plataformas de integração que operam em segundo plano devem ser capazes de enviar dados de várias ferramentas, em tempo real e sob demanda, com base nos diferentes casos de negócios.
Além disso, um data lake não consiste apenas em armazenar dados centralmente e fornecê-los de acordo com diferentes departamentos. Com mais e mais usuários começando a utiliza-lo diretamente ou por meio de aplicativos e ferramentas analíticas, a importância da governança para o data lake aumenta. Nesse contexto, o principal desafio é garantir que as políticas e procedimentos de governança de dados existam e sejam aplicados. Deve haver uma definição clara do proprietário para cada conjunto de dados além de informações de como e quando esses dados entram no data lake. Tudo precisa estar muito bem documentado em relação à acessibilidade, integridade, consistência e atualizações de cada dado, envolvendo rastreio e registros da manipulação de ativos de dados presentes no data lake, com base em políticas e diretrizes bem definidas.
Nas grandes empresas, talvez o impacto mais poderoso de um data lake seja a ativação da inovação. Uma vez que a tecnologia tem o potencial de ajudar a quebrar os silos de informações e outras barreiras. Ao dar aos gestores uma imagem mais clara dos negócios permite que eles entendam as restrições entre as unidades funcionais e facilita a colaboração, o que pode, a longo prazo, transformar a cultura do negócio.
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Se comprar mais artigos do que precisa, acabará por ficar com artigos não utilizados no seu stock, ou seja, imobiliza capital desnecessariamente, o que leva a custos de armazenamento e manutenção. Se não comprar artigos suficientes, ficará rapidamente sem stock. E um produto indisponível que não é procurado não é apenas uma venda perdida, mas também um cliente infeliz que pode escolher um concorrente no momento seguinte. Por esta razão, é extremamente importante compreender o comportamento das suas vendas e qual será a sua procura futura.
Previsão da procura e inventário
Os métodos de previsão utilizam a análise de projecções futuras de dados passados e outros factores que afectam os resultados, tais como sazonalidade, prazos de entrega, erros de produção e alterações do mercado. Para ajudar a determinar ciclos de planeamento, produção e inventários para facilitar a tomada de decisões. As empresas que não prestam muita atenção às suas previsões ou que não o fazem correctamente podem enfrentar problemas tais como excesso ou falta de inventário, desperdício de matérias-primas, capacidade não utilizada, etc. Por este motivo, a previsão desempenha um papel fundamental na estratégia empresarial.
Por exemplo, a previsão da procura permite às empresas estimar a procura futura e determinar como se processará a operação e o processo de produção, transformando as matérias-primas num produto final para os consumidores. Em suma, a previsão da procura significa determinar a quantidade de matérias-primas a adquirir, a quantidade de produtos a fabricar, o número de produtos a entregar, o número de empregados a contratar e o número de instalações a construir.
Ser capaz de estimar a quantidade de produtos que uma loja irá vender no futuro, ou seja, prever as vendas, permitirá aos proprietários da loja determinar o inventário necessário para evitar um excesso ou escassez de artigos. A direcção deve, portanto, prestar muita atenção a este processo, fazendo corresponder a previsão de vendas ao inventário da loja e reunindo o mix de produtos correcto, uma vez que a previsão de vendas afecta directamente os custos e lucros futuros.
Da mesma forma, os modelos de previsão de inventário são também elementos críticos do processo de previsão. Para grossistas e distribuidores de bens duradouros, a previsão de inventário é particularmente importante, uma vez que constitui a base de todos os planos de negócios em termos de previsões de mercado e vendas.
Métodos clássicos de previsão vs. modelos de aprendizagem mecânica
Contudo, a previsão está repleta de incerteza porque a maioria dos eventos que afectam o mercado simplesmente não podem ser modelados de forma determinista. Por exemplo, é difícil prever um corte de preços por parte dos concorrentes ou um evento que impeça um fornecedor de entregar os seus produtos a tempo. É ainda mais difícil prever a emergência de uma nova tecnologia superior. E é aqui que entram em jogo soluções baseadas na aprendizagem mecânica. Os métodos clássicos de previsão, tais como a previsão média, periódica e uniforme de séries temporais, eliminam quase completamente esta incerteza. Uma vez que a incerteza é total ou parcialmente ignorada, muitas situações podem simplesmente não se reflectir nas previsões. No entanto, este tipo de previsão ainda é prevalecente nas empresas.
Para enfrentar esta incerteza, é desejável prever não só o resultado futuro mais provável, mas também outros resultados alternativos. A previsão probabilística é a formalização estatística mais popular desta percepção. Produz uma estimativa estatística para todos os resultados possíveis, cobrindo assim uma gama muito mais vasta do que os métodos clássicos.
Além disso, a maioria das técnicas actualmente utilizadas estão sujeitas a erros significativos de previsão. Isto leva a dificuldades na identificação de tendências nos dados e a uma capacidade limitada de compreender as causas da variabilidade. No entanto, as técnicas clássicas baseiam-se na previsão de séries temporais, que só podem ter em conta alguns factores de procura, vendas e inventário futuros. No entanto, a previsão não se trata apenas de valores futuros. Estes são apenas alguns dos muitos elementos que precisam de ser previstos.
O seu negócio é mais inteligente
Para responder a esta necessidade, a análise preditiva, combinada com algoritmos de aprendizagem de máquinas, permite avaliar milhares de informações que vão apoiar a sua gestão.