Todos os esforços para coleta, organização, análise e disseminação de dados em larga escala durante a pandemia do COVID-19 são essenciais para a tomada de decisões estratégicas e o compartilhamento das melhores práticas de gestão. Quanto mais informação e de melhor qualidade tivermos, mais perto estaremos de uma solução para o problema, nesse caso, para […]
Todos os esforços para coleta, organização, análise e disseminação de dados em larga escala durante a pandemia do COVID-19 são essenciais para a tomada de decisões estratégicas e o compartilhamento das melhores práticas de gestão. Quanto mais informação e de melhor qualidade tivermos, mais perto estaremos de uma solução para o problema, nesse caso, para sairmos da crise.
Realmente há um grande desafio em como gerenciar uma enorme quantidade de dados, e que vem crescendo e se multiplicando a cada dia, a cada ano. Cada um desses conjuntos de dados representa um repositório rico para aplicação dos algoritmos de mineração de dados, aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (AI).
Muitas vezes o desafio das organizações não está somente em ter acesso às informações, mas sim em organizar os elementos que estão distribuídos e transformá-los em conhecimento. Além de coletar e armazenar dados distribuídos, a tecnologia da informação permite que análises mais complexas possam ser realizadas de forma simples, gerando informações mais ricas aos seus cientistas de dados. Assim também é possível encontrar e comparar divergências que possa haver quando há mais de uma fonte de dados para a mesma informação.
Embora grandes organizações possam ter mais recursos para monitorar continuamente dados e ciências emergentes, as organizações governamentais de saúde são responsáveis por se adaptar rapidamente às novas diretrizes, protegendo a saúde de pacientes e funcionários que estão nas linhas de frente de uma batalha cujo inimigo é invisível.
O que as empresas fazem está baseado em uma estratégia eficaz que está apoiada em quatro pilares. Primeiro, ser capaz de coletar dados e armazená-los de forma eficiente; Segundo, ser capaz de transformar esses dados em conhecimento útil para seus funcionários; Terceiro, aplicar esse conhecimento em seus produtos e serviços para melhorá-los e inová-los; Quarto, obter vantagem competitiva com melhorias e inovação.
Tudo isso passa pela criação de uma arquitetura que contemple Tecnologia cognitiva, com análise preditiva e que vise o grande impacto que a Internet das Coisas está concentrando. Podemos assimilar muitos ganhos e resultados com ferramentas de machine learning rápidas e precisas, além de virtualização de dados e com integração em diversas plataformas, visando a democratização dos dados.
O coronavírus está nos desafiando e nos fazendo rever muitos conceitos. No entanto, mantém-se a convicção de que somente com a análise de dados de forma transparente e com tecnologias precisas que conseguiremos realizar melhorias nos processos de análise e solucionar problemas. A IA pode abrir caminho para aliviar não somente os sistemas de saúde sobrecarregados, mas também diversos outros gargalos que ainda temos.
*Rogério Soares é pré-Sales & Professional Services Director, Latin America da Quest Software
