1.1 Big Data Analytics Ovolume e a diversidade de informação produzidos pelo mundo digital não tem precedentes. Transformar esta gigantesca quantidade de dados em valor, para identificar novas oportunidades de negócio, tomar melhores decisões, ter operações mais eficientes ou clientes mais felizes, é o desafio de todas as organizações. Por isso, as múltiplas ferramentas de big data analytics, como data mining, análise preditiva, text mining ou forecasting estão na ordem do dia... O atual movimento de transformação digital assenta de forma fundamental na capacidade das empresas em gerar e alavancar um conjunto de novos ativos, nomeadamente os dados. Na procura de novos canais, novos produtos, novas experiências para os seus clientes, as empresas investem cada vez mais na aquisição, integração e exploração dos seus dados.O aumento exponencial do volume de dados traz um desafio acrescido para as empresas: a capacidade de extrair valor de todos esses dados, encapsulando a complexidade e produzindo outputs para o negócio que sejam compreensíveis, verificáveis e de confiança. As tecnologias de big data e analytics trazem consigo a capacidade de, recorrendo a novas ferramentas, arquiteturas e metodologias, responder a três variáveis críticas de forma distintiva para as quais as abordagens tradicionais encontram importantes limitações: Volume – As volumetrias associadas às atuais necessidades de informação passaram de terabytes para petabytes; Velocidade – O processamento de informação em tempo real, nomeadamente associado a paradigmas de streaming tornaram-se parte essencial das plataformas de dados das empresas; Variedade – As tipologias de informação endereçadas pelas soluções de big data e analytics
9 a economia digital passam a alavancar novos tipos de informação como sensores, logs, áudio e vídeo, para os quais as plataformas tradicionais de gestão de informação não dão resposta. A análise e exploração de toda esta complexidade requer ferramentas analíticas avançadas que identifiquem de forma automática regras, comportamentos e previsões de negócio. Neste novo ambiente, a integração dos modelos analíticos nos processos de negócio das empresas é fundamental para o sucesso das iniciativas de big data e analytics. Assistimos nesse sentido a um processo de industrialização dos processos analíticos. A função analítica assume um papel central no desenho das estratégias de negócio, com impacto relevante no desenho das organizações onde novas funções são criadas para suportar este desígnio. O desafio para as empresas está neste momento na capacidade de potenciarem o seu negócio através dos dados de forma inteligente, trazendo para o centro das suas operações os insights que as novas plataformas fornecem. Altran EGAM Plataforma de análise de condição e risco para gestão de ativos elétricos O que é o EGAM? Consiste no desenvolvimento de solução de gestão de ativos e manutenção preditiva para o setor de energia elétrica por forma a gerir, prever e prevenir falhas nos ativos da rede elétrica. As concessionárias e operadores de serviços elétricos enfrentam diversos desafios num mercado em constante mudança. A gestão de ativos desempenha um papel importante nos negócios e há uma necessidade crescente de investir com eficiência, e de uma forma transparente nas decisões de investimento. Por outro lado, as concessionárias e operadores do setor de energia necessitam de uma gestão de ativos que tenha em conta a condição do ativo e risco associado, a fim de otimizar os investimentos e reduzir os custos de operação e manutenção. Assim, é essencial o processamento de grandes quantidades de dados de ativos, de várias origens para avaliar em pleno as condições de suporte e atividade dos mesmos. Esta análise pode fornecer informações sobre a condição de ativos elétricos para melhorar a tomada de decisões sobre sua preservação e manutenção. DESAFIos Destacam-se como principais objetivos desta iniciativa: Desenvolvimento de uma solução integrada de apoio à decisão, com foco nas estratégias de gestão, otimização da operação e manutenção dos ativos da rede elétrica. Por meio da ingestão de dados de várias fontes estruturadas e não estruturadas, centralizadas numa plataforma analítica, foi possível processar grandes quantidades de informação detalhada, e em tempo real, sobre o ativo e, assim, otimizar o ciclo de vida dos transformadores de potência e restantes ativos da rede elétrica; Implementação de uma arquitetura integrada de big data para suportar a coleta de grandes volumes de dados, garantindo paralelamente, a capacidade de computação necessária ao processo em tempo real; Implementação de processos de monitorização de ativos elétricos em tempo real de modo a otimizar o processo de tomada de decisão em situações críticas ou de intervenção imediata; Levantamento e desenvolvimento O desafio para as empresas está na capacidade de potenciarem o negócio através dos dados de forma inteligente, trazendo para o centro das operações os insights que as novas plataformas fornecemem portugal 2018 1.1 Big Data | Analytics
