{"id":378,"date":"2020-06-01T13:10:25","date_gmt":"2020-06-01T16:10:25","guid":{"rendered":"http:\/\/infochoice.com.br\/site\/?p=378"},"modified":"2023-10-06T14:01:38","modified_gmt":"2023-10-06T17:01:38","slug":"5-desafios-principais-na-era-atual-de-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infochoice.com.br\/site\/index.php\/2020\/06\/01\/5-desafios-principais-na-era-atual-de-big-data\/","title":{"rendered":"5 Desafios Principais na Era Atual de Big Data"},"content":{"rendered":"<p><!-- Google tag (gtag.js) --><br \/>\n<script async src=\"https:\/\/www.googletagmanager.com\/gtag\/js?id=G-FHSZNHR1FT\"><\/script><br \/>\n<script><br \/>\n  window.dataLayer = window.dataLayer || [];<br \/>\n  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}<br \/>\n  gtag('js', new Date());<\/p>\n<p>  gtag('config', 'G-FHSZNHR1FT');<br \/>\n<\/script><br \/>\nA transforma\u00e7\u00e3o digital criar\u00e1 trilh\u00f5es de d\u00f3lares em valor. Embora as estimativas variem, o F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial em 2016 estimou um aumento de US $ 100 trilh\u00f5es em neg\u00f3cios e valor social global at\u00e9 2030. Devido \u00e0 IA, a PwC estimou um aumento de US $ 15,7 trilh\u00f5es e a McKinsey estimou um aumento de US $ 13 trilh\u00f5es no PIB global anual at\u00e9 2030. No momento, estamos no meio de um renascimento da IA, impulsionado por grandes dados e avan\u00e7os no aprendizado de m\u00e1quina e no aprendizado profundo. Esses avan\u00e7os oferecem oportunidades e desafios \u00e0s empresas, dependendo da velocidade com que se adaptam a essas mudan\u00e7as.<\/p>\n<h2><strong>As empresas modernas enfrentam 5 desafios principais na era atual de Big Data<\/strong><\/h2>\n<p><strong>1. Lidando com uma multiplicidade de sistemas de origem corporativos<\/strong><\/p>\n<p>A empresa m\u00e9dia Fortune 500 possui algumas centenas de sistemas de TI corporativos, todos com seus diferentes formatos de dados, refer\u00eancias incompat\u00edveis entre fontes de dados e duplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p><strong>2. Incorporar e contextualizar dados de alta frequ\u00eancia<\/strong><\/p>\n<p>O desafio fica significativamente mais dif\u00edcil com o aumento do sensoriamento, resultando em entradas de dados em tempo real. Por exemplo, as leituras da temperatura de exaust\u00e3o do g\u00e1s para um compressor de baixa press\u00e3o offshore t\u00eam apenas um valor limitado por si s\u00f3. Mas, combinados com temperatura ambiente, velocidade do vento, velocidade da bomba do compressor, hist\u00f3rico de a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o anteriores e registros de manuten\u00e7\u00e3o, esses dados em tempo real podem criar um sistema de alarme valioso para os operadores de plataformas offshore.<\/p>\n<p><strong>3. Trabalhando com lagos de dados<\/strong><\/p>\n<p>Hoje, armazenar grandes quantidades de dados diferentes, colocando tudo em um \u00fanico local de infraestrutura, n\u00e3o reduz a complexidade dos dados, assim como deixa os dados em sistemas corporativos em silos.<\/p>\n<p><strong>4. Garantir a consist\u00eancia dos dados, a integridade referencial e o uso cont\u00ednuo downstream<\/strong><\/p>\n<p>Um quarto desafio de big data \u00e9 representar todos os dados existentes como uma imagem unificada, mantendo essa imagem atualizada em tempo real e atualizando todas as an\u00e1lises posteriores que usam esses dados. As taxas de chegada de dados variam de acordo com o sistema, os formatos de dados dos sistemas de origem s\u00e3o alterados e os dados chegam fora de ordem devido a atrasos na rede.<\/p>\n<p><strong>5. Habilitando novas ferramentas e habilidades para novas necessidades<\/strong><\/p>\n<p>As equipes de TI e anal\u00edtica da empresa precisam fornecer ferramentas que permitam aos funcion\u00e1rios com diferentes n\u00edveis de profici\u00eancia em ci\u00eancia de dados trabalhar com grandes conjuntos de dados e executar an\u00e1lises preditivas usando uma imagem de dados unificada.<\/p>\n<h2>Vamos ver o que est\u00e1 envolvido no desenvolvimento e implanta\u00e7\u00e3o de aplicativos de IA em escala<\/h2>\n<p><strong>Montagem e prepara\u00e7\u00e3o de dados<\/strong><\/p>\n<p>O primeiro passo \u00e9 identificar os conjuntos de dados necess\u00e1rios e relevantes e mont\u00e1-los. Muitas vezes, existem problemas com duplica\u00e7\u00e3o de dados, lacunas nos dados, dados indispon\u00edveis e dados fora de sequ\u00eancia.<\/p>\n<p><strong>Engenharia de recursos<\/strong><\/p>\n<p>Isso envolve analisar os dados e elaborar sinais individuais que os cientistas de dados e especialistas em dom\u00ednio acham que ser\u00e3o relevantes para o problema que est\u00e1 sendo resolvido. No caso de manuten\u00e7\u00e3o preditiva baseada em IA, os sinais podem incluir a contagem de alarmes de falha espec\u00edficos nos \u00faltimos 7 dias, 14 dias e 21 dias, a soma dos alarmes espec\u00edficos nos mesmos per\u00edodos finais; e o valor m\u00e1ximo de certos sinais do sensor nesses per\u00edodos finais.<\/p>\n<p><strong>Rotulando os resultados<\/strong><\/p>\n<p>Esta etapa envolve rotular os resultados que o modelo tenta prever. Por exemplo, em aplicativos de manuten\u00e7\u00e3o preditiva baseados em IA, os conjuntos de dados de origem raramente identificam r\u00f3tulos de falhas reais, e os profissionais precisam inferir pontos de falha com base em uma combina\u00e7\u00e3o de fatores como c\u00f3digos de falha e ordens de servi\u00e7o do t\u00e9cnico.<\/p>\n<p><strong>Configurando os dados de treinamento<\/strong><\/p>\n<p>Para tarefas de classifica\u00e7\u00e3o, os cientistas de dados precisam garantir que os r\u00f3tulos sejam balanceados adequadamente com exemplos positivos e negativos para fornecer ao algoritmo classificador dados balanceados suficientes. Os cientistas de dados tamb\u00e9m precisam garantir que o classificador n\u00e3o seja influenciado por padr\u00f5es artificiais nos dados.<\/p>\n<p><strong>Escolhendo e treinando o algoritmo<\/strong><\/p>\n<p>Atualmente, in\u00fameras bibliotecas de algoritmos est\u00e3o dispon\u00edveis para cientistas de dados, criadas por empresas, universidades, organiza\u00e7\u00f5es de pesquisa, ag\u00eancias governamentais e colaboradores individuais.<\/p>\n<p><strong>Implantando o algoritmo na produ\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n<p>Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina, uma vez implantados, precisam receber novos dados, gerar resultados e tomar algumas a\u00e7\u00f5es ou decis\u00f5es com base nesses resultados. Isso pode significar incorporar o algoritmo em um aplicativo corporativo usado por humanos para tomar decis\u00f5es &#8211; por exemplo, um aplicativo de manuten\u00e7\u00e3o preditiva que identifica e prioriza equipamentos que necessitam de manuten\u00e7\u00e3o para fornecer orienta\u00e7\u00e3o \u00e0s equipes de manuten\u00e7\u00e3o. \u00c9 aqui que o valor real \u00e9 criado &#8211; reduzindo o tempo de inatividade do equipamento e os custos de manuten\u00e7\u00e3o por meio de uma previs\u00e3o de falha mais precisa que permite manuten\u00e7\u00e3o proativa antes que o equipamento realmente falhe. Para que os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina operem na produ\u00e7\u00e3o, a infraestrutura de computa\u00e7\u00e3o subjacente precisa ser configurada e gerenciada.<\/p>\n<p><strong>Melhoria cont\u00ednua de loop pr\u00f3ximo<\/strong><\/p>\n<p>Os algoritmos geralmente exigem reciclagem frequente pelas equipes de ci\u00eancia de dados. \u00c0 medida que as condi\u00e7\u00f5es do mercado mudam, os objetos e processos de neg\u00f3cios evoluem e novas fontes de dados s\u00e3o identificadas. As organiza\u00e7\u00f5es precisam desenvolver rapidamente, treinar e implantar novos modelos conforme as circunst\u00e2ncias mudam.<\/p>\n<p>Portanto, os problemas que precisam ser resolvidos para resolver os problemas de computa\u00e7\u00e3o da IA \u200b\u200bn\u00e3o s\u00e3o triviais. Computa\u00e7\u00e3o el\u00e1stica massivamente paralela e capacidade de armazenamento s\u00e3o pr\u00e9-requisitos. Al\u00e9m da nuvem, h\u00e1 uma multiplicidade de servi\u00e7os de dados necess\u00e1rios para desenvolver, provisionar e operar aplicativos dessa natureza. No entanto, o pre\u00e7o de perder uma mudan\u00e7a estrat\u00e9gica transformacional \u00e9 alto. O cemit\u00e9rio corporativo est\u00e1 cheio de empresas outrora excelentes que n\u00e3o conseguiram mudar.<\/p>\n<p>Fonte: Makeen Technologies<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A transforma\u00e7\u00e3o digital criar\u00e1 trilh\u00f5es de d\u00f3lares em valor. Embora as estimativas variem, o F\u00f3rum Econ\u00f4mico Mundial em 2016 estimou um aumento de US $ 100 trilh\u00f5es em neg\u00f3cios e valor social global at\u00e9 2030. 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