BIG DATA – KRON DIGITAL

Como os dados transformam a agricultura

Thais Prado — Wed, 07 Jun 2023 14:01:13 +0000

por Rodrigo Costa, sócio-diretor & Head de Digital Business da Kron Digital

Não é de hoje que o Brasil é considerado o “celeiro” do mundo, por conta de sua vasta extensão de terra cultivável e clima apropriado para diversas culturas. Com espaço para vários modelos, desde a agricultura familiar até grandes plantações, o segmento do agronegócio no país vem colecionando recordes ano a ano, graças à adoção de inovadoras tecnologias em toda a cadeia produtiva, com melhores sementes, logística mais eficiente e complexos sistemas de informação.

Modernos equipamentos levam mais eficiência para o campo, mas todos os processos dependem de dados para que essa tecnologia se transforme em inteligência. Por meio do acesso a dados em tempo real e plataformas de informações cada vez abrangentes, os agricultores estão tomando decisões mais assertivas que lhes permitem usar os recursos de forma mais sustentável.

Soluções de coleta de dados, modelagem agronômica e monitoramento climático local proporcionam aos agricultores uma melhor compreensão de seus campos e permitem que planejem melhores colheitas e tomem decisões que também podem beneficiar nosso planeta. Com uma visão detalhada de seus campos, os agricultores podem até rastrear a quantidade de carbono que armazenam em seu solo – um passo crítico no combate às mudanças climáticas.

Cientistas do Agropensa (Sistema de Inteligência Estratégica da Embrapa), no estudo “Visão de futuro do agro brasileiro”, apontam oito megatendências para o segmento, e uma delas é a Agrodigital, que analisa a importância do avanço da Ciência de Dados e Big Data, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, entre outras, para a geração de diferenciais e elaboração de estratégias de impulsionamento do setor.

A importância da coleta e análise de dados

Segundo o relatório, o processo de modernização do campo tem como base o uso e desenvolvimento de tecnologias digitais, como modelagem e simulação, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Internet das Coisas (IoT), Realidade Aumentada, robótica, sensores, impressão 3D e 4D, conectividade ubíqua, gêmeos digitais, blockchain, 5G, computação quântica, Big Data, entre outras.

As tecnologias digitais são agora determinantes para auxiliar a tomada de decisão da gestão, a agregação de valor da produção, a otimização de insumos e recursos naturais, a rastreabilidade e a transparência do processo de produção, bem como o aumento da rentabilidade, a eficiência e a competitividade no mercado nacional e internacional.

Os agricultores não precisam mais aplicar água, fertilizantes e pesticidas uniformemente em campos inteiros. Em vez disso, eles podem usar as quantidades mínimas necessárias e atingir áreas muito específicas, ou até mesmo tratar plantas individuais de maneira diferente.

Além disso, as tecnologias permitem monitoramento e gerenciamento mais confiáveis dos recursos naturais, como a qualidade do ar e da água. Também oferece aos produtores maior controle sobre a produção, processamento, distribuição e armazenamento de plantas e animais.

Os avanços em robótica e análise de dados permitem construir um sistema alimentar mais produtivo e resiliente. E essas inovações digitais não estão apenas contribuindo para melhorar a produção atual. As aplicações dessas tecnologias são infinitas.

E, para solucionar problemas complexos e propor soluções inovadoras capazes de atender às necessidades da sociedade global, os cientistas do Agropensa defendem uma nova abordagem de pesquisa convergente, integradora e com equipes transdisciplinares, entre diversas organizações e campos de especialização, com aproveitamento de recursos e conhecimentos, o que engloba desde especialistas em agricultura até desenvolvedores de soluções e apps que vão coletar, analisar e entregar os dados, de forma intuitiva, inteligente e focada no negócio.

O potencial do Software Delivery Center para a transição à era digital

Thais Prado — Thu, 11 May 2023 19:00:43 +0000

por Rodrigo Costa, sócio-diretor & Head de Digital Business da Kron Digital

O modelo de Software Delivery Center evoluiu para oferecer o desenho e a implementação de soluções criativas com Cloud; UX/CX e User Interface; Modern Web Applications; Mobile Applications; Big Data; IoT; Inteligência Artificial e Cultura & Governança. Os mais diversos tipos de negócio podem agora contar com soluções sob medida para acompanhar as novas demandas do mercado.

Um Software Delivery Center avançado, hoje, gera soluções a partir de diferentes estruturas e modelos de trabalho das empresas – e mesmo de diferentes modelos de projetos dentro de uma mesma empresa, do waterfall ao ágil ou híbrido. Uma empresa que precisa adotar o método ágil, por exemplo, ou que prefere ou precisa seguir modelos mais tradicionais a partir de melhores ou boas práticas do mercado já encontra o que precisa no Software Delivery Center.

Embora o conceito ágil seja tendência em debates espalhados por todas as partes do mundo, nem todo o projeto vai gerar resultados a partir dele – alguns vão necessitar de uma abordagem mais tradicional mesmo. Além disso, ele também não é suficiente para salvar processos obsoletos. É interessante, então, gerar inovação a partir de um Software Delivery Center que siga metodologias avançadas de análise e desenho de soluções.

A era digital

A era digital pede um mindset digital, uma nova forma de fazer e acompanhar negócios. Empresas líderes em outras décadas podem perder a liderança e outras com ideias incríveis podem não alcançar o sucesso almejado pela ausência do planejamento, desenvolvimento e entrega adequados.

Nesse caminho, surge a necessidade de contar com equipes preparadas para entender a diversidade dos clientes e promover uma cultura e processos que viabilizem o aprendizado contínuo. À medida que progredimos, novos aprendizados e desafios surgem, e novos desafios exigem respostas, novas ou antigas, que podem encontrar no modelo de Software Delivery Center um manancial de soluções e dados.

Se estamos entrando em uma era da “internet de tudo”, toda empresa precisa se tornar tecnológica, inclusive governos e grupos sem fins lucrativos. O ideal – como tem sido frisado – seria que toda empresa funcionasse como um Software Delivery Center. Para uma escola, contudo, pode ser complicado gerar soluções tecnológicas altamente avançadas apenas com equipes internas. O mesmo pode fazer sentido para a indústria automotiva, para o agronegócio, para o setor financeiro, entre outras áreas. Contar com o auxílio externo especializado, portanto, é o que pode contribuir para a geração de valor em muitos contextos.

O Software Delivery Center do futuro

A principal inovação hoje é poder contar com uma solução que considere cada uma das necessidades de um projeto ou negócio. Diferentes empresas de um mesmo grupo podem encontrar no Software Delivery Center a possibilidade de implementar uma ferramenta de gestão de investimentos compartilhada, por exemplo. Outras podem implementar portais de controle logístico ou aplicativos de controle de produção. Lojas on-line podem centralizar e controlar o estoque de lojas próprias e parceiras. Tudo sob medida.

Em meio à evolução do Software Delivery Center, entretanto, ainda é preciso ficar atento a alguns detalhes importantes.

Encontrando soluções sob medida

Como empresas conseguem encontrar e investir na solução certa para garantir sucesso futuro? O imperativo é focar nas soluções que ofereçam recursos de negócios e capacidade de adaptação às mudanças. Segundo o Gartner, equipes de alto desempenho em engenharia de software entregam uma melhora de 53% nos resultados com a experiência e produtividade do funcionário e resultados 37% melhores na atração e retenção de clientes.

Para isso, o Software Delivery Center precisa identificar as principais necessidades de um projeto ou empresa; desenvolver a solução; e, enfim, implementar, testar, integrar e realizar a manutenção. Equipes multidisciplinares têm que entrar em campo, para transformar tudo que foi projetado em realidade.

Confira alguns pontos que você ou sua empresa podem focar na busca pelo serviço de um Software Delivery Center:

Considere os recursos que a sua empresa já tem;
Converse claramente sobre as especificidades e intenções do seu projeto;
Busque o melhor custo e ROI.

Ter ou poder contar com o know how necessário para identificar as soluções tecnológicas para chegar lá é o que está fazendo a diferença na jornada de transformação digital das organizações.

Por que e quando usar o Big Data?

Kron — Thu, 26 Nov 2020 01:51:26 +0000

O Big Data é um termo que descreve um grande volume de dados diversos, complexos e que mudam rapidamente, derivados de novas fontes. Esses conjuntos de dados são usados para que as organizações possam identificar padrões, descobrir tendências e prever o comportamento do consumidor para vendas mais assertivas.

Desse modo, o Big Data não é apenas mais um fator opcional, mas um componente crítico que pode determinar os vencedores do mercado. No entanto, não é a quantidade de dados que é importante. O que mais importa é quão bem as empresas gerenciam os dados e o que fazem com eles. No artigo de hoje, saiba como:

Mas, então, o que o Big Data pode fazer?

Se você ainda está se perguntando porque incorporar o desenvolvimento de Big Data ao seu negócio, abaixo mostramos algumas razões para usá-lo:

Pode determinar o comportamento do usuário;
É capaz de realizar análises preditivas;
Ajuda a derivar insights para estruturar estratégias de negócios;
Pode conduzir processos de modo a extrair valor de conjuntos de dados.

Em outras palavras, o Big Data permite realizar um estudo adequado dos dados para que a gestão da empresa possa tomar melhores decisões sobre os rumos a seguir.

No entanto, como a quantidade de Big Data continua aumentando exponencialmente, não é fácil analisá-la. Assim, para simplificar, é necessário entender os diferentes tipos de Big Data.

Quais são os tipos de Big Data?

O aumento do número de dispositivos, plataformas e opções de armazenamento não só aumentará o volume de dados, mas também a variedade de informações que estão por aí.

Mas nem todos os dados são criados igualmente. A maneira como você armazena e procura um número de ID em um banco de dados relacional é completamente diferente de extrair valor de um conteúdo de vídeo.

Assim, podemos classificar os dados em estruturado e não estruturado. Mas, também há um terceiro tipo de dados chamado semiestruturado.

A seguir, vamos examinar as diferenças de cada tipo:

Dados estruturados

Os dados estruturados, em sua maioria, são altamente organizados em um banco de dados relacional. Se você precisar acessar uma informação dentro do banco de dados, poderá fazê-lo facilmente com uma pesquisa rápida.

Os dados estruturados são, na verdade, muito semelhantes à linguagem de máquina, ou à única linguagem que um computador é capaz de entender. Essa informação fica armazenada perfeitamente em um campo fixo dentro de um registro ou arquivo. Um dos exemplos mais comuns de dados estruturados é algo que você vê em uma planilha.

Dados não estruturados

Seria bom se todos os dados pudessem ser estruturados de forma organizada, mas os dados gerados por humanos, como fotos nas redes sociais, correios de voz, mensagens de texto e muito mais são altamente desestruturados.

Na verdade, há um consenso de 80% de todos os dados não são estruturados. Esses são os dados que não são facilmente identificáveis por linguagem de máquina e não estão em conformidade com um banco de dados ou planilha padrão.

Você pode se surpreender, mas a maioria dos dados não estruturados contém, na verdade, muitos textos. Por exemplo, as mensagens de texto não são estruturadas pois, no que diz respeito às máquinas, os humanos não falam ou digitam de forma lógica.

É por isso que o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural são usados para dissecar linguagens humanas, gírias, jargões e muito mais.

Existem também dados não estruturados gerados por máquina, que são um pouco mais fáceis de serem processados pelas máquinas. Um exemplo disso seriam as imagens de satélite que capturam as previsões do tempo.

Dados semiestruturados

O terceiro tipo de dado fica em algum lugar entre estruturados e não estruturados, também conhecidos como dados semiestruturados.

Coisas como arquivos XML ou e-mails são exemplos de dados semiestruturados porque, embora eles contenham tags como datas, horas e informações do remetente/receptor, a linguagem usada neles não é estruturada.

Big Data Analytics: analisando os dados

O software de análise de Big Data essencialmente começa onde a inteligência de negócios convencional e outras plataformas de análise param, olhando para grandes volumes de dados estruturados e, principalmente, não estruturados.

O software de Business Intelligence ajuda as empresas a tomar decisões mais calculadas, analisando dados dentro do data warehouse de uma organização. O foco do BI está mais no gerenciamento de dados e no aumento do desempenho geral e das operações.

O Big Data Analytics, por outro lado, analisa mais os dados brutos em uma tentativa de descobrir padrões, tendências de mercado e preferências do cliente para fazer previsões. Existem várias maneiras pelas quais a análise de Big Data faz isso, incluindo:

Análise descritiva: cria relatórios, gráficos e outras visualizações simples que permitem às empresas entender o que aconteceu em um determinado ponto;
Análise diagnóstica: fornece uma visão mais profunda de um problema específico, enquanto a análise descritiva é mais uma visão geral. As empresas podem usar a análise de diagnóstico para entender por que ocorreu um problema;
Análise preditiva: ao combinar algoritmos avançados com IA e aprendizado de máquina, as empresas podem ser capazes de prever o que provavelmente acontecerá a seguir.

Os benefícios são muitos. O Big Data Analytics ajuda as organizações a aproveitar seus dados e usá-los para identificar novas oportunidades. Assim, gerando as seguintes vantagens:

Economia de custos: algumas ferramentas de Big Data, como Hadoop e Cloud-Based Analytics, podem trazer vantagens de custo para os negócios, quando grandes quantidades de dados devem ser armazenadas. Essas ferramentas também ajudam a identificar maneiras mais eficientes de fazer negócios;
Decisões informadas: as ferramentas de Big Data podem identificar facilmente novas fontes de dados que ajudam as empresas a analisar dados imediatamente e tomar decisões rápidas com base no aprendizado;
Desenvolvimento de novos produtos: conhecendo as tendências e o comportamento do cliente, você pode criar produtos que atendem exatamente às necessidades do consumidor.

Em suma, o desenvolvimento do Big Data abrirá novas oportunidades para seu negócio, permitindo realizar tarefas complexas de maneira suave e sem complicações.

Para continuar aprendendo, aproveite e veja também nosso post sobre Transformação Digital e saiba os primeiros passos para começar a sua!