Grandes dados têm estado no centro das atenções nos últimos anos. Isto porque se espera que, analisando grandes dados, seja possível fazer o que foi baseado na experiência e intuição de forma racional. Vamos explicar brevemente a definição de grandes dados e mineração de dados, que está intimamente relacionada aos grandes dados, e considerar o impacto da análise de grandes dados na sociedade. Mencionaremos também nossa relação com edge computação.
O que são grandes dados?
O que são grandes dados? Em geral, significa “um termo genérico de tecnologia para acumular, analisar e processar dados estruturados ou não estruturados que ocorrem em grandes quantidades e em tempo real, ou os próprios dados”.
Dados estruturados são dados que tradicionalmente eram gerenciados em um banco de dados, os chamados dados organizados. Dados não estruturados, por outro lado, se referem a dados brutos que ainda não foram organizados.
Antes de grandes análises de dados, as informações do campo eram analisadas por humanos e tomadas decisões da empresa com base nelas. Ali, foram necessários muitos anos de experiência e intuição do ser humano. Entretanto, nos últimos anos, a quantidade e o tipo de dados coletados automaticamente do campo devido ao desenvolvimento de equipamentos de informação aumentou a um ritmo acelerado, e a carga sobre os humanos aumentou, e a experiência e a intuição necessárias para a análise não são adquiridas da noite para o dia. Em outras palavras, o número de pessoas com experiência e intuição suficientes está diminuindo, embora os dados da fonte da análise estejam aumentando.
Portanto, a tecnologia de mineração de dados foi desenvolvida para apoiar a análise de dados e a tomada de decisões. A mineração de dados é uma tecnologia que ajuda a encontrar correlações entre dados e descobrir relações úteis entre grandes quantidades de dados, e é inseparável de grandes análises de dados. Em outras palavras, é uma tecnologia que apóia a tomada de decisões agindo em nome de processos como a intuição humana e a experiência que têm sido usadas para derivar a análise até agora.
O conceito de mineração de dados para analisar grandes dados
Vamos dar uma olhada mais detalhada na mineração de dados para analisar os grandes dados. Em geral, a análise de grandes dados é freqüentemente baseada nos seguintes modelos (modelos DIKW):
“Dados”: Data“
Isto é o que chamamos de dados brutos que permanecem coletados. Também são dados não estruturados. Normalmente é o tamanho que se deve ter em um pequeno espaço de terabytes.
“Informação”: Informação“
Esta é uma versão organizada dos dados brutos, e é basicamente nesta fase que a mineração de dados pode ajudar. Também são dados estruturados.
Conhecimento: Conhecimento
Refere-se a tendências e conhecimentos obtidos a partir de informações. Nos últimos anos, ferramentas de mineração de dados têm usado inteligência artificial e análise estatística para apoiar o conhecimento nesta fase.
“Sabedoria”: Sabedoria“
Refere-se ao julgamento humano a partir do conhecimento.
É importante observar que as ferramentas de mineração de dados podem gerar informações a partir de dados, mas, em última instância, cabe ao julgamento humano gerar conhecimento e sabedoria a partir da informação.
A tecnologia atual requer correlação entre os dados, mas é necessário que os humanos inferam fenômenos reais a partir dos resultados da correlação. É uma profissão chamada de cientista de dados que faz isso, mas é um trabalho muito difícil.
A razão pela qual a dificuldade é alta é que, além do conhecimento para analisar dados (análise estatística, inteligência artificial, etc.), é necessário estar familiarizado com as tendências atuais do mercado e com o comportamento humano e a psicologia. Além desse conhecimento altamente especializado, também são necessários insights para inferir fenômenos a partir de correlações de dados. Pode-se dizer que se trata de uma profissão que deve equilibrar expertise com conhecimento em uma ampla gama de campos. Além disso, tais recursos humanos não podem ser desenvolvidos da noite para o dia, e há uma escassez de recursos humanos. Pode ser dito que é um problema no estado atual de grande análise de dados.
Por outro lado, a análise que se baseia unicamente na experiência humana convencional e na intuição pode ignorar conhecimentos e sabedoria importantes através da especulação da pessoa que realiza a análise. Há muitos casos em que a análise objetiva de grandes dados através da mineração de dados pode obter conhecimentos que derrubam a especulação convencional e o senso comum. Esta é uma grande vantagem da análise de dados de grande porte.
Grande Análise de Dados Causa Impacto na Sociedade
Como mencionado até agora, à primeira vista, a lei pode ser encontrada a partir de dados não relacionados, de modo que é possível reduzir as falhas devido à experiência e à intuição através de uma grande análise de dados. Alternativamente, podemos apoiar objetivamente a intuição e a experiência humana. Como há um caso famoso como “fraldas e cerveja”, há exemplos em que o bom senso e a especulação de medidas de vendas foram anulados a partir dos resultados de grandes análises de dados. Ao extrair novos conhecimentos através da mineração de dados, ele também é eficaz na revisão das estratégias de vendas e marketing.
No campo da logística, os dados são coletados anexando etiquetas IC a produtos e caixas, e grandes análises de dados são realizadas. Analisando quais rotas logísticas e quantos produtos estão concentrados, é possível otimizar as rotas logísticas. Além disso, a otimização das rotas logísticas reduz os custos e o tempo de transporte.
No setor de produção, você pode melhorar a qualidade do produto, coletando dados de inspeção de produto e analisando tendências. Além disso, instalando sensores em pontos-chave da linha de produção e analisando o tempo takt coletado com grandes dados, também é possível detectar estrangulamentos em toda a linha de produção. Os sensores podem ser instalados em equipamentos de fabricação para monitoramento constante, e os dados podem ser coletados e analisados para prever falhas.
Desta forma, a maior vantagem é que novos conhecimentos podem ser obtidos através de grandes análises de dados para melhorar a eficiência e otimização das operações. Pode-se dizer que é um meio poderoso que pode corresponder à diminuição da população ativa e à reforma do estilo de trabalho que se espera que o problema se torne sério no futuro.
Nos campos de logística e produção, muitas vezes são geradas grandes quantidades de dados em tempo real, e é difícil parar cada linha e coletar dados. Portanto, quando grandes análises de dados são realizadas em tempo real sem parar a linha, é considerado eficaz realizá-las com edge AI por edge computação.
Grandes análises de dados tornam a sociedade mais significativa
Até agora, explicamos brevemente os grandes dados. Há um problema de escassez de cientistas de dados, mas a necessidade de grandes análises de dados irá aumentar cada vez mais no futuro. Assim, com a ajuda da inteligência artificial e edge computação, a tecnologia de análise de dados de grande porte continuará a se desenvolver. E isso irá mudar a sociedade pouco a pouco. Espera-se que seja uma mudança significativa para os seres humanos.
