sábado, 19 de maio de 2018

Fralda inteligente avisa: download concluído e é número 2

Qualquer tomada de decisão (qualquer mesmo), tem o seu ecossistema big data completinho

A Verily Life Sciences, empresa do grupo Alphabet (Google), registrou a patente de uma fralda com sensores que identificam não apenas quando a fralda precisa ser trocada, mas também informa se o bebê fez xixi ou cocô. O "tomador de decisão" recebe uma notificação no app do celular. Algo como: "Dowload concluído: é número 2"

Não preciso dizer que o dispositivo também registra dia/hora dos “eventos”.

Por enquanto a smart diaper é apenas uma patente registrada de um produto que não sabemos se será lançado ou adotado. O que importa é perceber que as inovações data driven têm um caminho de desenvolvimento: 
1. Escolher um problema qualquer (Qualquer mesmo!!! Por isso esse exemplo é tão perfeito!!!)
2. Identificar quem toma decisões sobre esse problema
3. Identificar que informações esse tomador de decisão precisa e quando
4. Dataficar o problema: escreva o problema em termos de dados
5. Definir a tecnologia que pode transformar as informações do mundo físico em dados digitais
6. Fazer um algoritmo que transforme esses dados na informação que o tomador de decisão precisa 
7. Definir como, onde e quando entregar as informações ao tomador de decisão
8. Guardar todos os dados e logo, logo começar a criar um monte de insights e serviços a partir deles

Chamamos esse processo de Gestão estratégica do Ecosssitema Big Data. Tudo isso foi transformado em uma metodologia conhecida como Big Data Estratégico1

O que foi descrito acima é um resumo genérico para quem está começando a gostar do assunto. Para o sucesso de um projeto em big data, muitas outras coisas precisam ser observadas. Por exemplo:

- Sobre o item 2: Nem sempre quem toma a decisão, age sobre o problema! Fique ligado! Às vezes você tem que projetar para duas entidades diferentes!

- Sobre o item 4: A ciência das redes oferece ferramentas incríveis para dataficar problemas complexos!

- Sobre o item 5: Nem sempre é preciso coletar novos dados. Um bom estrategista de dados sabe onde e como conseguir dados que já foram coletados para outros fins, mas interessam ao seu projeto

- Sobre o tem 7: A tomada de decisão pode ser automatizada, a partir de parâmetros pré-definidos. A ação sobre o problema também! Aí entram os robôs!

- Sobre o item 8: Como se chama o processo de pegar dados acumulados e saber para quê mais eles servem? Dataficação também! Dataficação tem dois sentidos: do problema para dados e dos dados para o problema! Em breve a Verily Life Sciences terá uma quantidade enorme de dados sobre onde, quando, e o quê os bebês fizeram nas fraldas e quanto tempo eles esperaram pela desejada troca de fraldas. Pra quê servirá isso? Um especilista em dataficação no sentido dados-problema é um exímio modelador de novos negócios.

Agora é com você. Escolha um problema e projete o seu ecossistema big data!


1 Publicada na minha dissertação de mestrado (COSTA, Luciana.BIG DATA ESTRATÉGICO: UM FRAMEWORK PARA GESTÃO SISTÊMICA DO ECOSSISTEMA BIGDATA). A partir dessa pesquisa desenvolvi o WIDA (Web Intelligence & Digital Ambience), curso para tomadores de decisão data-driven. Atualmente o WIDA é uma pós graduação Lato Sensu em Big Data Estratégico sob a chancela da Coppe/UFRJ  Para saber mais sobre o curso WIDA, clique aqui.



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