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Influência de big data vai além de conhecer consumidor e previsão de vendas

06/05/2016 às 12h07

Influência de big data vai além de conhecer consumidor e previsão de vendas
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Se no começo muitos profissionais rejeitavam a tese de big data dizendo que não passava de um nome novo para algo existente, hoje, com ascensão de internet das coisas (IoT), expansão de análise em tempo real, entre outros pontos acelerados pela transformação digital, falar em big data virou algo comum em TI. E os número traduzem isso. A IDC, por exemplo, fala que em 2019 a receita das tecnologias que compõem o big data deverá atingir US$ 48,6 bilhões. Outras consultorias projetam números mais à frente e falam em quase US$ 70 bilhões em 2021. Isso porque, enquanto muitas empresas quando investem no tema ainda insistem no feijão com arroz, outras entenderam o potencial e um segundo grupo já captou inclusive a possibilidade de monetização pós-projeto.

Como explicou Karin Breitman, especialista no tema e general manager do centro de pesquisa em big data da EMC no Brasil, é cada vez maior o número de empresas que enxerga diferentes possibilidades com essas tecnologias. No caso do centro instalado no Brasil, existe um veia muito forte voltada para trabalhar big data com IoT e diversos projetos têm surgido nesse sentido. Um que é público foi realizado com a Petrobrás. Ao olhar séries temporais de dados, eles começaram a fazer predição de instalação de plataforma de petróleo.

“Outro exemplo é olhar IoT no transporte de pessoas. O preço do combustível está crescendo, podemos ajudar a economizar? O que acontece na maior parte das empresas é que os dados estão lá, mas não sabem usar para trazer as respostas necessárias”, comentou Karin. Neste caso específico, cujo nome da empresa não pode ser divulgado, ela informou que três fatores são observados: pessoas, ônibus (modelo, anos de uso, manutenção, etc.) e o ambiente (dia do mês, clima, condições de estradas, entre outros).

"De alguma forma eles fazem as contas, têm certo controle. Um exemplo, se você vai de São Paulo a Campos do Jordão, gasta mais combustível na ida que na volta, porque é uma subida. Se estiver chovendo, dirige diferente. Começamos a olhar isso, era uma empresa bem organizada, tinha informações do tanque, filmava motorista e estrada e criamos modelo combinado onde olhamos informação de sensor, mais informação do vídeo, onde faz reconhecimento de movimento, tipo de padrão de direção do motorista, além de informações do Twitter, do clima, das condições das estradas e criamos modelos que em tais rotas se gasta X, mas se pode gastar Y”, detalhou.

Com isso, foram construídos modelos de motoristas, onde se destacavam os que dirigiam melhor, criando uma espécie de robocop dos condutores, como ela mesma diz, mostrando quais seriam as melhores possibilidades e ajustando o padrão de direção. No caso dessa empresa, como eles filmam a viagem, o projeto ajudou ainda a ter uma monitoria mais certeira. Por meio de técnicas de inteligência artificial projetaram eventos que seriam estranhos à condução e que precisariam de atenção. Desta maneira, explicou Karin, em vez de assistir a um vídeo de duas horas, a pessoa passou a avaliar apenas cenas específicas.

Um dos pontos fortes deste projeto é que ele é escalável e replicável, assim como praticamente todos os que o centro da EMC realiza, e já está em aplicação em uma rede de hospitais para melhorar a distribuição de medicamentos. O centro comandado por Karin já conta com 41 patentes registradas no tema e a tendência é que isso aumente. Com uma carreira muito próxima ao mundo acadêmico, a especialista dá um peso a isso, o que influencia toda a equipe a buscar soluções diferentes para os mais diversos clientes.

Outro caso interessante foi o do Rock In Rio, onde técnicas foram aplicadas para entender a movimentação das pessoas nos dias do evento, mas, como lembrou Karin, isso pode ser aplicado no dia a dia para entender a movimentação em dias normais e utilizado por governo ou outras empresas. "Saber o descolamento é importante porque a polícia se descola, se programa quantidade de ônibus, e para uma empresa de telecom, que fez um projeto com a gente, ela pode entender as rotas das pessoas e possíveis clientes para distribuir os vendedores de chips, investir em antenas, identificando esse deslocamento até pelo tipo de uso de rede.”

De milhares para dezenas

Quem também aderiu a esse tipo de técnica num trabalho junto com a EMC foi o Banco Bradesco. A instituição havia enfrentado há três anos uma série de ataques a caixas eletrônicos e convidou a fabricante a fazer uma prova de conceito para entender como era a mecânica do ataque. A partir disso, eles identificaram, por exemplo, que centenas de ATMs haviam sido atacados simultaneamente. Naquela ocasião, milhares de equipamentos do mesmo fabricante foram desligados para evitar qualquer outro problema.

O desafio da EMC, explicou Fabrizio Pinna, superintendente executivo do banco em canais digitais e responsável pela rede de ATMs, era dizer onde eles haviam sido atacados, se os ataques eram possíveis de prever e porque o grupo de monitoração não conseguiu notificar a ação dos criminosos. Foi pedido ainda para verificar se o bandido havia testado o ataque. Ao final do projeto descobriu-se que, sim, era possível prever, mas que a simultaneidade das ações não era tratável com as tecnologias existentes naquele momento.

"Hoje temos big data que analisa o tempo todo, são milhares de incidentes candidatos por dia, de toda natureza. Pode ser porta de cofre aberta, queda de comunicação, erro de dispensa de dinheiro, são dois mil status diferentes da máquina. Uso de big data é fundamental nessa situação, a fabricante nos vendeu algoritmos desenvolvidos especificamente para o banco, software Pivotal e hardware EMC no pacote; foi alocado um cientista de dados que analisou nossas informações”, explicou.

Como resultados práticos pós-projeto o Bradesco garantiu: os incidentes que a equipe precisava monitorar caíram de dez mil para cinco, já que as técnicas garantiram um monitoramento automático e mais inteligente. Além disso, em tentativa de ataque mais recente aos ATMs, tudo foi descoberto em apenas três horas e, diferentemente do ataque de 2013, em vez de milhares de equipamentos desligados, menos de uma centena ficou fora de operação. "O tempo de reação do Bradesco diminuiu muito e neste último caso os criminosos nem conseguiram extrair o dinheiro”, afirmou, dizendo que o projeto liderado pela área de consultoria da EMC e que contou com ajuda do centro dirigido por Karin levou seis meses para ser concluído.

*O jornalista viajou a Las Vegas a convite da EMC

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