Gestão de Dados | Como transformar grandes volumes de dados em informação útil? Big Data e Data Mining

Sabe como otimizar a gestão de dados na sua empresa?

Hoje em dia, é necessário que as empresas sejam ágeis e capazes de tomar decisões rápidas, para conseguirem manter-se na vanguarda do mercado – o que implica terem de analisar e gerir grandes volumes de dados em grande num curto espaço de tempo.

Esta é a razão do aparecimento de conceitos como “Big Data” e “Data Mining” – que dizem respeito à captura, gestão e processamento de um grande volume de dados, que exigem uma capacidade incomportável por parte dos softwares habituais, em tempo útil. Além do mais, estes dados também devem apresentar resultados relevantes para o utilizador e para a sua tomada de decisão.

Big Data & Gestão de Dados

No contexto da gestão de dados, o conceito de Big Data relaciona-se com 5 fundamentos, conhecidos como os 5 Vs:

Volume

O volume de dados a ser gerido é geralmente muito considerável.

Variedade

As fontes de informação podem ser diversas (bases de dados, redes sociais, captura de dados de máquinas, …) – e, em concreto, as ferramentas de Big Data são capazes de homogeneizar estas informações para posterior tratamento.

Velocidade

Essas ferramentas devem processar dados e apresentar resultados, em tempo útil.

Visualização

Os resultados apresentados devem ser gráficos e visuais, de tal forma que permitam ao utilizador compreender rapidamente o seu significado.

Valor

Os resultados apresentados têm de ajudar a tomar decisões, que resultem em melhoria de produtividade ou aumento das vendas.

No fundo, trata-se de disponibilizar uma ferramenta que permita gerir e transformar grandes volumes de dados em conhecimento.

Consideremos o seguinte exemplo: suponhamos que queremos efetuar uma análise dos colaboradores contratados e sua evolução. Os dados analisados seriam os seguintes:

Gestão de dados: Data Mining

Neste sentido, o Data Mining criaria uma segmentação dos colaboradores com base em padrões repetitivos – e, além disso, iria propor comportamentos preditivos.

Grupo 1: Colaboradores sem filhos e em casa alugada. Baixo número de atividades. Muitos dias de baixa por doença.
Grupo 2: Colaboradores sem filhos e com automóvel. Elevado número de atividades. Alguns dias de baixa por doença. Maior número de mulheres e em casa alugada.
Grupo 3: Colaboradores com filhos, casados e com automóvel. Maior número de homens e geralmente proprietários da casa. Baixo número de atividades.

Em empresas industriais ou de distribuição, a análise Data Mining poderá fornecer informações de interesse como:

identificação de perfis de consumo;
investimento em determinadas linhas de produtos;
deteção de possíveis perdas de clientes;
identificação do risco de avaria nas máquinas.

A Gestão de Dados com o RPS NEXT – o ERP Industrial

O RPS NEXT – o ERP industrial, desenvolvido pela divisão da Indústria, da Ayesa – permite processar e gerir grandes volumes de dados, previamente preparados, e extrair automaticamente informação ou padrões relevantes, previamente desconhecidos e com potencial preditivo.

As áreas a que se aplica são:

Vendas;
Compras;
Produção;
Manutenção (SAT).
Gestão de Propostas (comercial).

Em seguida, apresentamos uma breve explicação de como funciona o RPS NEXT, em termos de gestão de dados.

Neste caso, o utilizador só necessita de selecionar o objetivo que pretende analisar.

O assistente irá guiar o utilizador na criação das consultas, aplicará os algoritmos estatísticos da ferramenta e, em seguida, apresentará os resultados em modo gráfico e em poucos segundos:

Classificação ou identificação dos padrões mais representativos

Associações entre itens

Previsões de comportamento futuro

No âmbito deste tema, recomendamos, ainda, a leitura de outros artigos que já publicámos: