A ingestão de dados é o processo de captura, transformação e carregamento de informações em sistemas de análise ou bancos de dados, fundamental para empresas que precisam lidar com grandes volumes de dados em tempo real.
Nesse cenário, a Maxxi se destaca ao otimizar esse fluxo de informações, garantindo que seus clientes possam processar e utilizar dados rapidamente para tomar decisões estratégicas e melhorar a eficiência operacional.
Vamos ver neste artigo:
- O que é ingestão de dados?
- Como a Maxxi otimiza a ingestão de dados?
- Principais benefícios da ingestão de dados otimizada
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O que é ingestão de dados?
A ingestão de dados envolve a coleta e o processamento de informações provenientes de diversas fontes, transformando-as em dados utilizáveis por sistemas analíticos.
Esse processo não se limita apenas a volumes grandes ou algoritmos complexos, mas pode incluir desde pequenas automações até integrações em data lakes, criando uma estrutura que viabiliza análises de diferentes complexidades.
Isso garante que os dados sejam integrados de forma contínua e organizada para suportar análises e operações em tempo real.
Ingestão de dados na prática
Na Maxxi, esse processo é altamente otimizado para lidar com grandes volumes de dados, como é o caso do setor agro, onde foi implementado um algoritmo de machine learning para uma grande multinacional do segmento farmacêutico e agro.
No cenário do pedido, os agricultores que produzem um volume maior de soja do que o previsto inicialmente, com base na quantidade de sementes compradas, precisam abrir uma solicitação de volume adicional. Esse procedimento é necessário para declarar que a produção excedeu as expectativas, evitando suspeitas de fraude no momento da entrega da colheita em pontos de distribuição.
Esse tipo de situação ocorre frequentemente no setor agrícola, onde variáveis como clima e técnicas de cultivo podem influenciar a produção.
Contudo, a ingestão de dados pode ser aplicada em diversos outros contextos, sem necessariamente envolver machine learning. Empresas de todos os setores utilizam a ingestão de dados para integrar informações de várias fontes, realizar análises históricas ou operar sistemas preditivos de diferentes naturezas.
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Para otimizar o processo e evitar a análise manual de cada solicitação, o algoritmo de machine learning desenvolvido pela Maxxi prevê automaticamente se uma solicitação pode ser aprovada sem intervenção humana, agilizando a resposta para as empresas e reduzindo a carga de trabalho de revisão manual.
Como a Maxxi otimiza a ingestão de dados?
Aplicamos uma abordagem estruturada e automatizada para garantir que nossos clientes possam processar grandes volumes de dados com precisão e rapidez. Este projeto envolve as seguintes etapas:
1. Coleta e estruturação dos dados
Entre set/21 e abr/22, foram processados mais de 9.500 tickets de agricultores. Esses dados incluíam detalhes sobre o histórico dos agricultores, informações declaradas nos tickets e variáveis críticas para a tomada de decisão.
Ao todo, 75 variáveis foram calculadas para otimizar o modelo preditivo, considerando informações como o histórico de produção e os padrões identificados no processo.
2. Limpeza e tratamento dos dados
Como parte do processo de ingestão de dados, a Maxxi realiza um data cleansing completo, eliminando inconsistências e padronizando as informações para melhorar a qualidade dos dados utilizados no algoritmo.
3. Automatização e implementação
Com o algoritmo funcionando de forma semi-automatizada, a Maxxi consegue não apenas acelerar o processamento de grandes volumes de dados, mas também realizar a recalibragem anual do modelo de forma rápida e eficaz, minimizando a necessidade de intervenção manual.
Aqui é importante enfatizar que um algoritmo automatizado opera sem a necessidade de supervisão constante, enquanto um semi-automatizado requer algum grau de intervenção humana em momentos específicos, como ajustes ou revisões de parâmetros.
Além disso, a recalibragem, que é o processo de ajustar o modelo com base em novos dados ou mudanças de contexto, garante que o algoritmo mantenha sua precisão ao longo do tempo, evitando desatualizações. Isso é feito revisando e ajustando os parâmetros utilizados, de forma que o modelo continue a refletir a realidade operacional da empresa.
Principais benefícios da ingestão de dados otimizada
A ingestão de dados otimizada traz uma série de benefícios para as empresas, como:
Escalabilidade
A abordagem da Maxxi permite o processamento de volumes crescentes de dados, mas é importante destacar que manter a performance à medida que o volume aumenta muitas vezes requer investimentos adicionais em infraestrutura ou em soluções que suportem esse crescimento. A escalabilidade eficiente precisa considerar também a relação custo-benefício ao aumentar a capacidade sem comprometer o desempenho.
Eficiência operacional
A automação das etapas de ingestão de dados reduz a necessidade de trabalho manual, liberando os colaboradores para focar em atividades mais estratégicas.
A Maxxi provou ser uma parceira estratégica para empresas ao otimizar o fluxo de ingestão de dados e utilizar tecnologias avançadas como machine learning. Dessa forma, auxiliamos nossos clientes na tomada de decisões mais rápidas e informadas, melhorando a eficiência e a competitividade no mercado.
Quer saber como a ingestão de dados otimizada pode transformar seu negócio? Fale com a equipe da Maxxi e descubra como melhorar o processamento de grandes volumes de informações em tempo real.
