Com o aumento da automação e a expansão do setor 4.0 e da IoT, há também uma demanda crescente por aprendizado de máquina para otimizar processos e melhorar os resultados. O aprendizado de máquina está sendo cada vez mais adotado, em parte graças à enorme quantidade de dados de séries temporais coletados por organizações em todo o mundo e também devido ao surgimento de ferramentas de gerenciamento de big data capazes de realizar análises de dados de séries temporais.
O que é análise de dados de séries temporais?
Os dados de séries temporais são coletados durante um período de tempo, geralmente, mas nem sempre, em intervalos definidos. Eles constituem uma grande quantidade de dados em nosso mundo e a maioria dos dados da IoT. Eles podem ser usados para analisar dados passados a fim de descobrir padrões e, em seguida, combinar esses padrões com os padrões de dados atuais ou de entrada. Isso destaca quais variáveis podem estar criando mudanças nos padrões de dados.
A análise de dados de séries temporais é extremamente útil para previsões em análises preditivas. No entanto, um dos desafios dos dados de séries temporais - especialmente no que se refere à IoT - é que há uma grande quantidade deles e, em geral, estão chegando rapidamente. Mais dados só são úteis se você tiver uma maneira de entender o que eles estão lhe dizendo. Sightline EDMO Big Data, uma ferramenta de gerenciamento de Big Data, ajuda a resolver esse problema agregando, analisando e fornecendo insights. Desde visualizações que exibem os dados em um formato rapidamente digerível até a capacidade de realizar análises de dados de séries temporais em tempo real à medida que os dados chegam, as ferramentas de gerenciamento de Big Data eliminam os problemas de excesso de dados.
O que são dados de série temporal em aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina é uma tendência crescente, e é provável que ver uma adoção ainda mais ampla em 2022A tendência é que, à medida que mais organizações entendam o que ela pode fazer e, assim, implementem ferramentas de gerenciamento de Big Data capazes de conferir os benefícios. Então, o que são dados de séries temporais no aprendizado de máquina? De muitas maneiras, a análise de dados de séries temporais é a base do aprendizado de máquina. Ela alimenta as informações de que as soluções de software precisam para poder aplicar ferramentas de aprendizado de máquina e análise preditiva. Essa é uma função essencial para obter previsões futuras suficientemente sólidas para serem usadas como base para decisões de negócios.
Ele pode impulsionar as ferramentas de análise preditiva, criando previsões mais precisas. A análise preditiva funciona combinando informações históricas com informações em tempo real para criar uma previsão do que provavelmente acontecerá no futuro, com base na similaridade dos padrões ou do comportamento dos dados. O aprendizado de máquina automatiza o processo de aplicação de novos dados - tanto à medida que eles chegam quanto à medida que são adicionados - para refinar essas previsões e aumentar a precisão.
Esse processo é semelhante à curva de aprendizado dos seres humanos. Começar um novo emprego provavelmente significa uma certa quantidade de treinamento sobre os aspectos básicos necessários para realizar esse trabalho - assim como começar com um conjunto de dados. Com o tempo, essa pessoa se deparará com cenários inesperados e aprenderá a lidar com eles e, por fim, começará a perceber tendências semelhantes antes que surja um problema. A diferença entre o aprendizado de máquina e o aprendizado humano é que o aprendizado de máquina pode fornecer insights sobre grandes quantidades de dados em uma velocidade com a qual os humanos não podem competir. Com o tempo, é provável que a aprendizagem automática poderá preencher lacunas nas informações por si só.
O valor real das ferramentas modernas de análise de Big Data é que elas permitem que as organizações maximizem os benefícios de humanos e máquinas, aproveitando a análise de dados de séries temporais no aprendizado de máquina. Isso fornecerá insights à sua equipe para que ela possa determinar as próximas etapas apropriadas.
O aprendizado de máquina fornece insights avançados sobre os dados
Com a compreensão do que são dados de séries temporais no aprendizado de máquina, é hora de falar sobre o porquê deles. O aprendizado de máquina é uma ferramenta para sua equipe que pode ajudá-la a tomar decisões mais bem informadas. Ele está constantemente ajustando os resultados prováveis com base no que os novos dados estão mostrando e, em última análise, ajudará você a obter mais eficiência, ROI mais forte e menos tempo de inatividade.
Uma das maneiras mais benéficas de usá-lo é no gerenciamento da capacidade de aprendizado de máquina. Gerenciar a capacidade é um desafio porque as condições estão sempre mudando. A cadeia de suprimentos pode ser afetada por picos de demanda, manutenção de máquinas, limitações de carga em infraestruturas de tecnologia e muito mais. Por esse motivo, as organizações precisam ajustar as previsões com frequência. Com o gerenciamento de capacidade por aprendizado de máquina, o trabalho mais tedioso e demorado é automatizado e adaptado aos dados de sua organização específica. Isso significa que você pode obter novas previsões quase simultaneamente aos novos dados que chegam, e nunca precisa ser surpreendido por um problema iminente ou perder uma oportunidade. Além disso, você pode usar aprendizado de máquina em combinação com IA para automatizar a detecção de anomalias e evitar o tempo de inatividade.
O aprendizado de máquina está em uso em um grande número de setores, desde a manufatura até a TI. A cada ano, mais setores estão reconhecendo o valor e adotando essa tática.
Ferramentas comprovadas de análise de dados de séries temporais e aprendizado de máquina da Sightline EDM
A solução de software EDM da Sightline Systems combina várias ferramentas de gerenciamento de big data em um sistema fácil de usar, incluindo o gerenciamento de capacidade de aprendizado de máquina. O EDM da Sightline pode simplificar o processo de definição de linhas de base e identificação de recursos ou disponibilidade de capacidade. Em seguida, ele pode fornecer informações sobre como manter esses níveis ou ajustá-los, conforme necessário, à demanda ou às flutuações de uso.
Como entender o que os dados estão dizendo é fundamental para poder agir com base neles, o Sightline EDM também fornece relatórios de previsão e alertas personalizados com base em parâmetros ou variáveis que você escolhe e que são exclusivos da sua organização. Você pode prever gargalos e quando a capacidade se esgotará com até anos de antecedência, além de ter a certeza de que essas previsões estão melhorando com o tempo.
Marque uma conversa com um EDM para começar a aproveitar a análise de dados de séries temporais e o gerenciamento da capacidade de aprendizado de máquina para levar sua empresa ao próximo nível.
Perguntas frequentes:
Aplicar ferramentas de gerenciamento de Big Data aos dados coletados durante um período de tempo para detectar padrões históricos e atuais. Esses padrões podem fornecer informações sobre o que está acontecendo em suas operações.
O aprendizado de máquina se baseia na análise de dados de séries temporais para fornecer as informações necessárias para criar previsões e ajustá-las com base em mais dados.
O aprendizado de máquina capacita sua equipe a tomar decisões melhores e o gerenciamento da capacidade do aprendizado de máquina elimina análises manuais tediosas e adapta as previsões aos seus dados exclusivos.
Sightline EDM.
Brandon Witte é o CEO da Sightline Systems, líder global em software de análise e monitoramento de desempenho em tempo real. Com quase duas décadas no comando da Sightline, Brandon impulsionou a inovação em todos os setores, expandindo recentemente para a aquicultura com o lançamento do AQUA Sightline.
Executivo experiente, com bacharelado em Ciências Gerenciais pela Pamplin College of Business da Virginia Tech, a carreira de Brandon abrange conhecimentos em software empresarial, estratégia de TI e serviços profissionais.
Sob a liderança de Brandon, a Sightline estabeleceu uma reputação de fornecer percepções acionáveis por meio de análises avançadas, capacitando as empresas a otimizar as operações para obter maiores margens de lucro e operações diárias mais bem-sucedidas.