O armazenamento e a análise de dados têm se mostrado cada vez mais importantes para o crescimento e o sucesso das empresas. Os dados, quando bem utilizados, se transformam em informações valiosas que permitem realizar previsões e, consequentemente, definir ações e estratégias para negócios de diferentes áreas.
Enquanto isso, a geração de dados é cada vez mais rápida e intensa e as informações chegam em fluxos cada vez maiores. Para conseguir analisá-los, em tempo real, ou então, no menor tempo possível, são necessárias técnicas específicas.
Por isto, desenvolveu-se um conjunto de técnicas específicas de análise destes fluxos, com o nome de Data Stream Mining, ou, em português, Mineração de Fluxo de Dados. Estas técnicas consistem na extração de conhecimento de registros de dados rápidos e contínuos que chegam ao sistema em um fluxo.
Um fluxo de dados, por sua vez, é uma sequência ordenada de instâncias no tempo, digitalmente codificadas e utilizadas para representar as informações coletadas. Os fluxos de dados podem ser conversas telefônicas, transações bancárias, pesquisas no motor de buscas da internet ou até mesmo os dados registrados por um sensor.
Principais desafios dos algoritmos de Machine Learning
Segundo o professor da PUCPR e fundador da 4KST, Fabrício Enembreck, os fluxos de dados apresentam vários desafios para os algoritmos, entre eles: mudança de conceitos, dependências temporais, grandes quantidades de dados, tempo de resposta, geração de modelos restritivos e limitação de memória.
“Os problemas do mundo real, em geral, tendem a ser muito dinâmicos. Por exemplo, o comportamento de um consumidor pode mudar à medida que o mesmo envelhece, um grupo de pessoas pode mudar sua opinião sobre um produto ou um partido político, os ataques que uma rede recebe podem mudar à medida que novas barreiras são criadas, e assim por diante”, explica.
Aprender com dados dos quais a distribuição pode mudar ao longo do tempo é uma tarefa desafiadora, já que os algoritmos convencionais assumem que a distribuição de dados é estática.
Uso do Data Stream Mining nas empresas
O Data Stream Mining está sendo usado em uma grande variedade de setores do comércio e da indústria para identificar problemas e prever resultados. Por meio deste processo, é possível aumentar a renda da sua empresa, cortar custos, melhorar o relacionamento com os clientes, diminuir riscos financeiros etc.
Na educação, por exemplo, é possível prever o desempenho dos alunos e desenvolver estratégias para que mantenham bons resultados e identificar quem precisa de maior orientação. Ou ainda, prever taxas de evasão e inadimplência com alta assertividade.
Já no setor de varejo, por meio da mineração de dados, é possível conhecer os gostos de seu cliente, aperfeiçoar as estratégias de relacionamento e marketing, diminuir os riscos de inadimplência e, até mesmo, recomendar produtos e prever vendas.
Nossa expertise
A 4KST é especializada em tecnologias para mineração de fluxos de dados, contando com algoritmo próprio. Oriundo da área de Pesquisa da PUCPR, e testado em ambientes corporativos.
Nosso algoritmo pode ser utilizados para a geração de modelos preditivos em tempo real (anytime – on the fly) a partir de fluxos contínuos e infinitos de dados, superando as abordagens convencionais em termos de escalabilidade, adaptabilidade e precisão.
As características da tecnologia desenvolvida pela 4KST apresentam inúmeras vantagens sobre os modelos de Estatística e Machine Learning convencionais.
Vantagens da tecnologia de Data Stream Mining 4KST
Custo: enquanto os modelos estatísticos e de Machine Learning tradicionais têm ciclo de vida curto, os modelos gerados pela 4KST são perenes e não exigem atualização, diminuindo custos de pessoas e processamento.
Assertividade: nossa abordagem não utiliza o tradicional modelo de treinamento, validação e teste de modelos preditivos. Nossos algoritmos são especializados em adaptar o modelo preditivo a cada nova instância. O aumento da assertividade pode significar o ganho de milhões para nossos clientes.
Custo computacional: enquanto técnicas estatísticas e de Machine Learning necessitam que todos os dados estejam disponíveis em memória para serem analisados, a tecnologia proposta pela 4KST emprega abordagens incrementais, reduzindo drasticamente a demanda por memória e processamento.
Simplicidade de uso: os algoritmos são desenvolvidos para trabalhar de forma autônoma, com o mínimo de intervenção humana. Isso significa que processos de pré-tratamento de dados, seleção de variáveis e instâncias, podem ser customizados, mas também podem ocorrer de forma automática.
Risco: os modelos preditivos desenvolvidos com a tecnologia da 4KST são projetados para resistir e se adaptar às alterações que os dados de entrada sofrem ao longo do tempo. Isso significa que uma vez desenvolvido, caso o domínio de aplicação seja dinâmico, o modelo continuará funcionando, pois detecta e se adapta a essas alterações de padrões temporais.
Cloud: tanto a 4KST quanto seus concorrentes oferecem modelos de negócio baseados em serviços na nuvem. No entanto, por conta de nossa tecnologia utilizar técnicas de data streams, podemos oferecer aos nossos clientes um orçamento fixo para o custo de geração de um modelo, independente da quantidade de dados que o cliente pretenda utilizar para alimentar o algoritmo.
Para saber mais sobre os nossos modelos preditivos, entre em contato conosco através do formulário abaixo.
