A Embrapii — Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial — e o Ministério de Ciência e Tecnologia farão duas chamadas para credenciamento de centros de competência nas áreas de Hardware e Internet das Coisas (IoT) e de Instituições Científicas e Tecnológicas, para que se tornem Unidades Embrapii.

Serão selecionadas oito novas ICTs, voltadas à geração de novos conhecimentos e à realização de pesquisa. Elas receberão 300 milhões de reais para desenvolver tecnologias estratégicas à competitividade nacional em Tecnologias da Informação e Comunicação, firmando-se como Centros de Competência em Internet das Coisas e Hardware.

A iniciativa pretende posicionar o Brasil em áreas específicas de novas tecnologias, focando na realização de atividades em níveis de ciência básica, formação de pesquisadores e profissionais, além de transferência de conhecimento e promoção de um ambiente de inovação aberto.

A chamada prevê, ainda, o credenciamento de cinco novas unidades Embrapii, duas das quais voltadas para pesquisas na área da Defesa, que devem se somar à rede atua, de 76 unidades de pesquisa e fomento distribuídas pelo Brasil, recebendo juntas outros 200 milhões de reais para o desenvolvimento de suas pesquisas.

Fonte: https://bit.ly/3Ahy4QW

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O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) e o Centro Universitário Facens inauguraram no último dia 30, em Sorocaba – SP, o Centro de Referência IoT e Tecnologias 4.0. O espaço é destinado a demonstrações práticas de tecnologias que fazem uso da chamada internet das coisas (IoT), advento que, graças à quinta geração da internet (5G), possibilitará o uso coordenado e inteligente de aparelhos para controlar diversas atividades.

Ao conectar objetos do cotidiano – como eletrodomésticos, smartphones, roupas e automóveis – à internet (e entre si), essa tecnologia permitirá até mesmo a realização de procedimentos médicos delicados a distância, além de sistemas de direção automática de carros e as mais diversas tecnologias de automação e inteligência artificial, inclusive para a agricultura, a indústria e as cidades.

O centro de referência inaugurado nesta sexta-feira tornará possível a demonstração de soluções em IoT em áreas consideradas prioritárias segundo o Plano Nacional de Internet das Coisas, que abrange ações em frentes como o Cidades 4.0, Saúde 4.0, Agro 4.0, Indústria 4.0, Turismo 4.0 e Educação 4.0.

“A ideia é que o centro ofereça programas para a promoção do ensino, formação, popularização e divulgação da ciência e tecnologia no país, promovendo o ensino inovador, empreendedorismo e desenvolvimento das demandas locais, com o engajamento da indústria, academia e governo”, informa o ministério.

Em nota, o ministro da Ciência, Tecnologia e Inovações, Marcos Pontes, diz que é papel da pasta direcionar o uso da internet das coisas e preparar a população para lidar com as tecnologias do futuro.

Enquanto o avanço das tecnologias vai tornando muitas tarefas mais eficientes e precisas, é preciso lembrar que é necessário criar empregos alinhados a esse progresso para as pessoas, afirma Pontes. “Nós não podemos parar a tecnologia para manter os postos de trabalho, mas podemos preparar e requalificar os profissionais, assim como formar as novas gerações já adaptadas para esse novo cenário.”

Segundo o MCTI, o centro de referência de Sorocaba estará integrado ao Smart Campus Facens – laboratório voltado para a solução de “problemas reais, conectando a comunidade acadêmica, mercado, empresas e sociedade, por meio de projetos que tornem as cidades mais humanas, inteligentes e sustentáveis”.

Fonte: https://bit.ly/3ewDiNA – Editado

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O objetivo é simples: melhorar processos de trabalho e adquirir insights valiosos acerca das tendências de mercado, comportamento dos consumidores e suas expectativas.

Todos esses indicativos representam para as corporações a possibilidade de tomar decisões mais precisas, antecipadas à concorrência. Decisões que, em um cenário de extrema competitividade, podem ser o divisor entre o sucesso e a estagnação do seu negócio.

Matérias-primas de Big Data Analytics

Big Data Analytics é o trabalho analítico e inteligente de grandes volumes de dados, estruturados ou não-estruturados, que são coletados, armazenados e interpretados por softwares de altíssimo desempenho. Trata-se do cruzamento de uma infinidade de dados do ambiente interno e externo, gerando uma espécie de “bússola gerencial” para tomadores de decisão. Tudo isso, é claro, em um tempo de processamento extremamente reduzido.

Algumas das fontes usadas por um software de Big Data Analytics:

• Dados extraídos de ferramentas de Inteligência de Negócios (Business Intelligence – BI);
• Arquivos de log de servidores web;
• Conteúdos de mídias sociais;
• Relatórios empresariais;
• Textos de e-mails de consumidores à empresa;
• Indicadores macroeconômicos;
• Pesquisas de satisfação;
• Estatísticas de ligações celulares capturadas por sensores conectados à “internet das coisas”;
• Bases de dados das empresas de cartão de crédito;
• Programas de fidelidade;
• Reviews de produtos nos sites das empresas.

As vantagens comerciais de Big Data Analytics

Ao extrair e combinar resultados de todas as fontes listadas anteriormente, soluções de Big Data Analytics podem entregar informações extremamente importantes para a melhoria do desempenho de qualquer tipo de empresa no mercado.

O ponto de partida é a viabilização de análises profundas de um público por região. Ao saber quais são os produtos mais procurados e desejados em um determinado local, é possível direcionar as vendas para aquele lugar e até mesmo melhorar o sistema de logística para tornar o atendimento mais eficiente (vale ressaltar que tudo isso pode acontecer em tempo real).

Entendendo melhor o perfil do consumidor de uma determinada área, é possível ainda contratar um tipo de mão de obra especializada em lidar com aquele público. Por exemplo: o cliente que entra em uma determinada loja do centro da cidade pode ser diferente daquele que entra em outra loja, da mesma marca, em outra região.

Identificação de padrões precisos

Outra vantagem expressiva do uso de Big Data Analytics é que, ao identificar o perfil de um determinado público (não apenas por região, como já citado, mas também por poder de consumo, por hábitos ou por idade), sua empresa é capaz de entregar ofertas de produtos e serviços super personalizados para variados tipos de cliente – como acontece em lojas virtuais, onde ao mostrar interesse por um livro acabamos recebemos ofertas de outros semelhantes.

As segmentações, gradativamente mais personalizadas, do público-alvo das empresas, diminuem as chances de comunicações e ofertas genéricas para um consumidor cada vez mais exigente.

Análise de concorrência

Por conseguir prever e entender alguns movimentos de consumo de um determinado público, a análise dos dados com ferramentas de Big Data Analytics também ajuda a apontar caminhos diferentes e mais eficientes daqueles percorridos pela sua concorrência. Dessa forma, é possível criar promoções específicas e até aumentar o estoque de algum produto que venha a ser mais procurado.

Desenvolvimento de produtos

Com a utilização de ferramentas de Big Data Analytics, as empresas conseguem desenvolver produtos capazes de realmente se conectarem aos consumidores.

A coleta de insights concretos produzidos pelos consumidores, por meio da mineração de dados, gera um maior conhecimento acerca deles (o que abrange suas ambições, personalidades e preferências) e também sobre o que eles acham das marcas. Com essas informações, torna-se possível desenvolver uma mercadoria ou serviço que seja, de fato, uma solução para eles.

Data-driven Marketing

O mundo dos negócios está cada vez mais baseado em dados e métricas para auxiliar nas tomadas de decisão, e o marketing das empresas não foge a esta regra. Ferramentas de Big Data Analytics ajudam gestores e equipes de marketing a analisarem os imensos volumes de dados gerados por ações e campanhas – se focarmos apenas em marketing digital, podemos falar de leads, cliques, views, oportunidades, conversões e mais uma dezena de métricas – e extraírem desse montante informações valiosas para estratégias futuras.

Desta forma, é possível mapear assertivamente o que está dando resultado, o que pode ser alterado ou descartado e, consequentemente, otimizar o ROI do marketing das empresas.

Diminuição do churn (saída de clientes)

Clientes propensos a cancelar a utilização de um produto ou serviço fornecem indicações sutis, por meio do seu comportamento, de que estão prestes a suspender as atividades. Big Data Analytics, por meio do desenvolvimento do perfil 360º de públicos-alvo, ajuda as empresas a identificarem estes sinais de forma preditiva e a terem tempo de agir para evitar a perda do consumidor.

De posse dos dados e insights gerados pela análise preventiva, torna-se possível estruturar na sua empresa um modelo de prevenção de churn. Esta é a ferramenta que lhe fornecerá índices que servirão como base para disparar ações focadas naqueles clientes que são possibilidades reais de abandono, fazendo com que seus esforços tenham resultados otimizados.

Cases do trabalho com Big Data Analytics

Não é de hoje que gigantes da economia mundial, governos e instituições utilizam o trabalho com data mining (mineração de dados), análises preditivas, relatórios de cientistas de dados e análises estatísticas. Agora, porém, com a melhora da captação de dados e de sua velocidade por meio de Big Data Analytics, é possível aprimorar ainda mais o uso dessas informações.

Veja alguns exemplos de como isso funciona na prática

Walmart

A rede norte-americana de varejo coleta cerca de 2,5 petabytes de dados a cada hora, por meio da captura de informações das transações de seus clientes. Esse monitoramento permite controlar com precisão os níveis do estoque, prever tendências sazonais de crescimento no consumo de alguns produtos, além de melhorar os processos de trabalho da rede.

Além disso, com ajuda de seu Walmart Labs, a empresa também tem se dado bem ao criar ferramentas capazes de interagir e capturar até mesmo nuances do seu público. Uma delas, o The Social Genome, já chegou até mesmo a promover um produto para uma cliente que postou no Twitter falando do seu interesse em assistir ao filme Salt, com Angelina Jolie – e aí o grande lance do sistema foi entender que ela se referia a um filme e não o produto sal (“salt”, em inglês).

MIT

O Massachusetts Institute of Technology, uma das mais importantes universidades do mundo, através do MIT Media Lab, fez recentemente uma simulação que conseguiu determinar quantas pessoas se encontravam em um determinado momento no maior centro de compras dos EUA, e em plena Black Friday.

O levantamento foi possível graças ao cruzamento de dados de geolocalização de smartphones e tablets.

Nike

Por meio de uma parceria com uma empresa de tecnologia, a fabricante norte-americana de materiais esportivos desenvolveu um app capaz de monitorar a frequência cardíaca, a quantidade de passos, a velocidade durante o “running” e a distância percorrida dos atletas, além da vantagem de divulgar todo esse relatório em redes sociais.

O estímulo à competição entre amigos em redes sociais faz com que os clientes criem cada vez mais o hábito de compartilhar suas informações de desempenho, fornecendo poderosos subsídios para o desenvolvimento de novos produtos pela empresa.

Além disso, com todos esses dados dos clientes em mãos, a empresa pode também indicar produtos específicos para cada um deles, criar promoções e mostrar como era possível melhorar o seu desempenho nas corridas.

Macy’s

Uma das mais importantes lojas de departamentos dos EUA, a Macy’s tinha dificuldades para gerenciar um crescimento anual de mais de 50% em dados de venda, além do inventário de cerca de 70 milhões de itens (necessário para garantir a rotatividade de seus produtos no estoque e gerenciamento mais eficiente da cadeia logística).

Assim, utilizaram um extenso portfólio de ferramentas de análise de grandes volumes de dados (como Hadoop, Tableau e Vertica), bem como cientistas de dados especializados em trabalhos estatísticos.

Resultado? Redução do tempo gasto em análises de preços: de 27 horas para uma hora; redução de custo com hardware: na faixa de 72%; além, é claro, da implantação de um sistema de gestão mais eficiente em suas políticas de estoque.

Nissan

A Nissan tem trabalhado para entender melhor seus públicos internos e externos a partir de uma grande quantidade de dados coletados em redes sociais. A empresa também recolhe uma riqueza de dados, em seus sistemas de gestão da cadeia de abastecimento, relacionados ao estágio de cada veículo durante o seu ciclo de produção, quando cada elemento – incluindo o veículo final – está para ser entregue, dentre outras informações de processos. A companhia usa essas informações para trabalhar na melhoria da qualidade de sua cadeia de fornecimento e na assertividade de seus produtos finais.

Big Data também tem sido utilizado pela Nissan na análise de padrões de reclamações dos clientes quando há algum problema. Ao identificar dados que demonstrem a repetitividade de eventos que levam os clientes a irem até as concessionárias para fazer reparos, a empresa tem trabalhado de forma preventiva para se antecipar às necessidades de seus clientes – e, assim, também melhorar a experiência de sua equipe interna.

NFL

A NFL, liga profissional de futebol americano dos EUA, tem um acordo com a Zebra, empresa do segmento tecnológico que realizou a instalação de sensores RFID (do inglês “Radio-Frequency Identification”) nos uniformes dos jogadores, em todos os jogos da temporada.

Os chips coletam, em tempo real, informações detalhadas sobre deslocamento de cada jogador dentro do campo. Dessa base são extraídas estatísticas individualizadas sobre distância percorrida, aceleração, velocidade e outros scouts de cada jogador.

Os dados são disponibilizados para os fãs do esporte, atletas e comissões técnicas depois dos jogos, ampliando a experiência das partidas para além do tempo em que elas transcorrem. Existem planos de expansão da coleta de dados no futuro, instalando, por exemplo, sensores também nas bolas utilizadas nas partidas, permitindo medir exatamente quantas jardas são percorridas em cada field goal ou lançamento para um touchdown.

Os mais aficionados podem se aprofundar ainda no conteúdo sobre as partidas dos seus times e se envolver em fantasy games (como o Cartola FC faz com o futebol no Brasil) que se utilizam da base de dados real da liga para criar os fantasy teams mais fiéis possíveis à realidade

Amazon

Em alguns anos, a Amazon pretende entregar produtos aos seus clientes sem que eles sequer precisem pedir por essas mercadorias.

Tudo será baseado em procedimentos de análise preditiva, que só são possíveis graças às técnicas de Big Data Analytics e permitem identificar com precisão o padrão de consumo das pessoas.

Os algoritmos da Amazon identificarão quais produtos uma pessoa comprou e, a partir de então, calculará em quanto tempo, em média, esses produtos vão acabar. Com base nesses dados, os clientes receberão novas remessas dos mesmos produtos sem o menor esforço para isso.

Starbucks

A Starbucks tem utilizado Big Data Analytics para guiar o processo de abertura de suas cafeterias, enfrentando a onda do e-commerce e, principalmente, aperfeiçoando a relação entre suas lojas, sua marca e seu público-alvo.

Por meio de um sistema chamado Atlas, a gigante americana dos cafés gera poderosas análises demográficas para guiar planos de mercado e estratégias de aplicações de novas lojas, tudo feito de acordo com a demanda de cada região.

Fonte: http://bit.ly/2rH49N4 – Adaptado

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O conceito de Computação em Névoa (Fog Computing) altamente relevante para a Internet das Coisas (IoT), consiste na alocação do poder de processamento mais perto do limite da rede, ou em outras palavras, é uma arquitetura descentralizada onde todo o processamento, comunicação e armazenamento é distribuído no ponto de maior eficácia entre o seu dispositivo, ou fonte de dados, e a nuvem.

Para aumentar a capacidade dos equipamentos e o armazenamento em nuvem na rede, a névoa é uma camada intermediária entre a nuvem e o seu dispositivo de hardware, portanto é importante observar que nuvem (cloud) e névoa (fog), tratam-se de conceitos complementares, atuando como dois níveis diferentes de aplicação.

Em um ambiente onde há aplicação da computação em névoa, o processamento ocorre em um dispositivo inteligente, gerenciando os recursos, processos e serviços localmente, reduzindo assim o volume de dados enviados para a nuvem, um resultado importantíssimo em um novo cenário em que o volume de tráfego em nuvem deve quadruplicar nos próximos anos chegando a 92% do total, até 2020. Serão 507,5 zettabytes (1 zettabyte = 1 trilhão de gigabytes) de dados até 2019, de acordo com a Cisco.

O consórcio OpenFog, criado em 19 de novembro de 2015 pelos líderes de ecossistemas de IoT, tem como sua razão de ser disseminar a computação em neblina com o desenvolvimento de uma arquitetura aberta, tecnologias essenciais e a liderança necessária para exploração de todo o potencial da IoT.

Veículos autônomos podem se beneficiar da computação em névoa através de respostas mais rápidas em situações que demandem agilidade, uma vez que parte do processamento pode ser executada localmente, sem a necessidade de se estabelecer uma “conexão completa” com a nuvem.

Outro exemplo prático, é um motor a jato, que pode produzir assombrosos 10TB de dados sobre desempenho e condição em 30 minutos. Muitas vezes seria inviável enviar todos os dados capturados pelos sensores para uma nuvem, e transmitir as respostas da nuvem de volta para que o jato responda adequadamente.

Referências:

http://bit.ly/2DNd8W6, http://bit.ly/2DMM8G9

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Chegamos à era da “Internet das Coisas”, e dispositivos eletrônicos antes muito simples, movidos apenas por energia elétrica, agora também consomem dados via WiFi, como por exemplo, a moderna geladeira que utiliza câmeras internas e envia fotos do seu interior ao proprietário, ajudando assim no gerenciamento dos produtos armazenados.

À medida que a evolução tecnológica impulsiona o mercado, fabricantes de itens como eletrodomésticos, máquinas e etc, buscam transcender as funções básicas, e agregar cada vez mais valor, além de recursos capazes de tornar a vida do usuário mais fácil.

Como é possível?

Cada aparelho é devidamente identificado, através de sensores e radiofrequência, por exemplo, ingressando em seguida na rede com uma identidade própria, que utilizará para interagir com outros aparelhos através da internet.

Assim, podemos usufruir de recursos tecnológicos que permitem deixar nossas casas cada vez mais inteligentes, influenciando diretamente tanto na qualidade, quanto no ritmo de vida que levamos.

Mas nem tudo são flores na Internet das Coisas.

Apesar de todos os benefícios da aplicação da tecnologia em prol de uma vida cheia de recursos que promovem praticidade, sabe-se que há uma preocupação constante sobre os sistemas informatizados, e que estão sempre sob o risco constante da descoberta de brechas e vulnerabilidades.

Com a ampla utilização da internet, além dos computadores, hoje estão suscetíveis a ciberataques outros equipamentos, como câmeras de segurança, por exemplo, atacadas no fim do mês passado por “BrickBots”, pragas digitais que danificam a parte lógica de equipamentos eletrônicos, causando danos permanentes.

E para onde vai a Internet das Coisas?

Ainda que a Internet das Coisas possua prós e contras, estima-se de acordo com a Anatel, que o Brasil já possui 20 milhões de conexões inteligentes entre máquinas, um número que pode dobrar nos próximos 3 anos segundo a consultoria Teleco.

Em 2015, o pesquisador do MIT, Kevin Ashton, já defendia a ideia de que as “coisas” estarão conectadas entre si e em rede de forma inteligente, e passarão a “sentir” o mundo ao redor e “interagir”.

Uma coisa é certa, mesmo em meio a questionamentos que parecem não ter uma resposta definitiva acerca de tecnologia, parece cada vez mais real que o “futuro” é aqui e agora.

Referências:

http://bit.ly/2r5DzeT

https://glo.bo/2r5v1Vk

http://bit.ly/2r5vOpc

https://glo.bo/2oPy4lZ

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