Nos últimos meses nós da Aquarela estivemos trabalhando pesado em uma série de projetos dentro e fora da empresa, como por exemplo, no desenvolvimento de novos cursos de capacitação, na finalização de projetos em clientes públicos/privados e até em participações voluntárias de apoio a projetos de Data Analytics como já relatei em nosso último artigo OPERAÇÃO SERENATA DE AMOR CAPÍTULO FLORIANÓPOLIS.
Este artigo é um resumo dessas atividades aos curiosos leitores interessados no desenvolvimento da Aquarela no vasto tema de Data Analytics em nosso país.
1 – Capacitação e Palestras em Data Analytics
Depois de analisar o mercado nacional de TI, participar de dezenas de reuniões e verificar artigos como este “The rise of autonomous data platforms” que revela que menos de 4% dos projetos de Data Analytics têm sucesso. Assim chegamos a duas conclusões importantes:
Conceitos bem formados, simplificados e incorporados à cultura das empresas podem reduzir o tempo, o custo e os riscos de projetos de Data Analytics. Como resultado, há uma elevação no nível de maturidade da gestão de dados.
A fase de limpeza e organização dos dados é a parte mais trabalhosa e importante do processo de análise, porém tem o menor valor percebido pela gestão. Felizmente existem diversas plataformas gratuitas e maduras para essa atividade (vide: Saindo do limitado Excel para R ou Python).
Recentemente lançamos o curso “Introdução à Cultura de Dados com Inteligência Artificial” com um foco bastante introdutório e didático (mão na massa) para técnicos e gestores, com o objetivo de ajudá-los a estruturar e comunicar a estratégia de dados de acordo com seus níveis de maturidade de gestão de dados, tecnologias e modelos de negócio.
No vídeo gravado ao vivo compartilhado via Facebook, meu sócio, Marcos Santos apresenta os fundamentos da DCIM (Data Culture Introduction Methodology) que é uma metodologia que criamos para dar foco e robustez nos projetos de Data Analytics.
2 – Aprimoramento da plataforma Aquarela Vorteris Big Data Analytics
Antes de falar dos recentes aprimoramentos da plataforma Vorteris, gostaria de fazer alguns esclarecimentos importantes baseado nas perguntas mais frequentes que recebemos, tais como:
De qual país é a plataforma Vorteris? A Aquarela é a representante oficial do Vorteris no Brasil?
Aquarela é a criadora do Vorteris, plataforma que foi concebida totalmente em inglês visando o mercado internacional. Futuramente teremos ela disponibilizada em outros idiomas. Entendemos o estigma que existe em relação às ferramentas e tecnologias nacionais quase inexistentes a nível global, mas preferimos seguir a linha de pensamento e trabalho do querido Gustavo Kuerten aqui de Florianópolis. Assim, a Aquarela está se consolidando como referência e uma das poucas empresas (no Brasil e no mundo) que desenvolvem seus próprios algoritmos de base para uso geral na área de inteligência artificial. Parece um pouco complicado de entender, mas na verdade é mesmo. De maneira bem sucinta, grande parte das empresas de analytics atua na área de criação de modelos (planilhas) ou captura de dados e utilizam algoritmos open source disponibilizados em diversas plataformas de processamento como comentado no artigo anterior falando do termo “Repacking”.
Os algoritmos do Vorteris são baseados em quais algoritmos?
Com os resultados de nossos testes em algoritmos open source, ainda na época das pesquisas de mestrado em 2008, verificamos uma grande incompatibilidade destes códigos abertos em relação aos problemas reais das empresas. Assim sendo, muito poucas empresas aplicam ou publicam de fato decisões tomadas a partir destes algoritmos. Quem chega de alguma forma a bons resultados de Analytics, por regra, não conta o segredo.
Nossa decisão foi então criar novos algoritmos do zero, baseados em paradigmas de Inteligência Artificial, ao invés de se basear em artefatos pré-fabricados. Também optamos por utilizar uma linguagem robusta e de alto desempenho chamada Scala que, uma vez compilada, roda na já consolidada infraestrutura do mundo Java, isso nos possibilitou ultrapassar barreiras técnicas impostas pelas limitações do paradigma de orientação a objetos que gera dois problemas importantes: i) o excesso verbosidade (burocracia na programação); e ii) a limitação de escalabilidade para processos paralelos e distribuídos (Não queria ser tão técnico, mas não tive como).
Quais paradigmas são utilizados pelo Vorteris?
A plataforma usa técnicas de Swarm Intelligence, Ensemble Learning, Genetic Algorithms e IA Simbólica (falamos delas aqui), as quais permitem que um usuário com pouco ou nenhum conhecimento de Advanced Analytics consiga fazer análises avançadas de dados sem apertar muitos botões, aliás sem apertar mais do que 1 botão, chegando a resultados consistentes. Dentre os problemas que nossa plataforma resolve, estão:
- Clustering – para descobrir registros gêmeos para chegar à uma segmentação ótima de mercado.
- Scenario Discovering – Descobrir fatores que levam a determinados comportamentos do mercado e os caminhos que levam a determinados desfechos como a falta em um agendamento médico ou o surgimento de uma doênça como o câncer.
- Datascoping – Visualização dinâmica com até mais de 400 variáveis dentro de um plano cartesiano (duas dimensões).
- Prediction – Prever acontecimentos (em fase de experimentos laboratoriais)
- Prescription – Sugerir ações administrativas autônomas a partir das ponderações dos dados (um conselheiro digital) (em fase de experimentos laboratoriais).
- Deteção automática de outliers sistêmicos – registros que fogem da normalidade ponderando a combinação de todas suas características. Escrevemos neste link o que é um outlier.
- Feedback da qualidade do dado de entrada no algoritmo, informar o usuário sobre a qualidade ou índice de previsibilidade de cada variável ajuda muito a não perder tempo com dados não relevantes.
A combinação destas técnicas permitem que a própria plataforma escolha a melhor abordagem ou algoritmo para cada análise de forma automática, bem como seus parâmetros. Essa inovações vão ao encontro da visão do senhor Thomas Davenport que relata sobre quão artesanal ainda são as análises de dados atualmente e a tendência de novos paradigmas para automação destes processos (Move Your Analytics Operation from Artisanal to Autonomous).
Vocês estão dizendo que possuem uma tecnologia que a Amazon, IBM e outras grandes não têm?
Sim, isso mesmo. Como já trabalhamos em empresas desse porte tanto eu como o Marcos, vemos que hoje grande parte destas empresas software ocupam grande parte do tempo em manutenção de processos ou fazendo pesquisas voltadas para o registro de patentes que são visões de longo prazo. As inovações de fato, hoje estão sendo bancadas pela coragem dos empreendedores mundo a fora (movimento startup). Quando uma solução sobrevive e emerge no mercado, os grandes preferem comprar ela pronta, mesmo pagando uma boa nota, acaba saindo mais barato no final.
Melhorias da plataforma
Das melhorias da plataforma em si, seguem algumas novidades importantes:
- A partir de agora o Vorteris permite que os conjuntos de dados (dataset) possam conter dados categóricos (campos de texto) e numéricos (escalares). Anteriormente o trabalho de transformação de dados era muito maior para gerar planilhas somente numéricas.
- Integração do motor de inferência Vorteris em sistemas parceiros, ou seja, já pode ser encapsulado a outras ferramentas para gerar produtos mais competitivos via API.
- Aumento da velocidade de processamento com a otimização dos recursos em nuvem. Anteriormente um dataset que levava de 15 de a 24 horas para ser processado agora, o mesmo dataset está levando aproximadamente 30 minutos.
- Processamento de dados georreferenciados com a criação automática de mapas.
- Disponibilização do algoritmo Classifier que recebe novos registros do cliente e retorna automaticamente os cenários no qual o registro pertence.
- Protótipo testado e validado aplicação da IA Vorteris em redes sociais. Em breve mais informações.
3 – Demais atividades.
Dentre as diversas atividades também citamos:
- Publicação de mais um case com a utilização do Vorteris na área jurídica em parceria com empresa Softplan – Big Data no Judiciário: métodos de análise do Índice de Confiança na Justiça Brasileira
- Semana passada ficamos em 11º Lugar no ranking de Startups. https://startupi.com.br/2017/04/movimento-100-open-startups-divulga-ranking-2017-das-mais-promissoras-para-negocios-e-investimentos/
- Descoberta de novos insights sobre dados do case de saúde da cidade de Vitória-ES (a serem publicados) – Redução do número de faltas em agendamentos médicos em Vitória.
- Crescimento da equipe e definição da nova sede em processo.
- Novos modelos de negócio de negócio sendo criados e validados.
- NewsLetter implementada: Assine aqui e fique por dentro das novidades!
- Diversas palestras pelo Brasil.
Bom pessoal, obrigado pelo apoio de sempre em nosso trabalho. É um trabalho de formiga, mas acreditamos muito nele. Além disso, como foi exposto, são muitas as oportunidades sendo tratadas, cada uma ao seu tempo, para trazer inovações impactantes em nosso país. Um forte abraço e até o próximo artigo!
Quem é a Aquarela Analytics?
A Aquarela Analytics é vencedora do Prêmio CNI de Inovação e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial Corporativa na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vorteris, da metodologia DCM e o Canvas Analítico (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania, Mercedes-Benz, Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (varejo alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Auren, SPIC Brasil (energia), Telefônica Vivo (telecomunicações), dentre outros.
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Autor
Fundador e Diretor Comercial da Aquarela, Mestre em Business Information Technology com especialização em logística – Universiteit Twente – Holanda. Escritor e palestrante na área de Ciência e Governança de Dados para indústria e serviços 4.0.
