5 evoluções da computação analítica que marcam o Dia do programador

Publicado por: Redação
13/09/2021 13:25:46
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Cortesia Pixabay
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75 anos após apresentação do primeiro computador eletrônico, tecnologia analítica passou por diversas evoluções; especialistas do SAS listaram algumas delas

 

São Paulo, setembro de 2021 - Em 1946, os cientistas norte-americanos John Eckert e John Mauchly apresentaram ao mundo o ENIAC, que é considerado o primeiro computador digital eletrônico de grande escala. A sigla, que quer dizer Computador Integrador Numérico Eletrônico (ou Electrical Numerical Integrator Analyzer and Computer, em inglês), representava à época a capacidade máxima computacional em processar e analisar dados.

 

75 anos após o feito do ENIAC, a computação analítica passou por diversas evoluções. A capacidade de processamento e as fontes de informações e dados permitiram que a invenção de Eckert e Mauchly pudesse atingir uma vasta gama de aplicações. Para mostrar como isso vem sendo feito atualmente, reunimos uma série de especialistas do SAS, empresa líder mundial em analytics, para abordar 5 facetas da computação analítica dos dias atuais e que facilitam o trabalho diário dos programadores ao redor do mundo. Veja:

 

Inteligência Artificial - A inteligência artificial (IA) possibilita que máquinas aprendam com experiências, se ajustem a novas entradas de dados e desempenhem tarefas como seres humanos, segundo explica Larissa Lima, Customer Advisory do SAS Brasil. "A IA envolve o agrupamento de várias tecnologias, como por exemplo o deep learning e o processamento de linguagem natural, que conseguem simular capacidades humanas ligadas à inteligência", diz a especialista. "Com essas tecnologias, os computadores podem ser treinados para cumprir tarefas ao processar grandes quantidades de dados."

 

Big Data - Big data é um termo que descreve um grande volume de dados, sendo eles estruturados e não estruturados, que estão por todos os lugares, conta Deivison Santos, engenheiro de sistemas do SAS. "Big Data é basicamente composto por três 'Vs', que são volume, velocidade e variedade", diz. "Pensando, por exemplo, em instituições financeiras que recebem alto volume de dados cadastrais de clientes. Todas essas informações precisam ser armazenadas de alguma forma. No momento de consumir essas informações, quanto mais veloz, melhor. E com maior variedade de informações, estruturado ou não. Com essa combinação, é possível tirar insight relevantes de uso", complementa.

 

Aprendizado de Máquina (Machine Learning) - O aprendizado de máquina (ou machine learning, em inglês), é um método que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana, esclarece Gustavo Peixinho, Customer Advisory do SAS Brasil. "Ou seja, é um conjunto de técnicas com capacidade de aprendizado a partir de dados históricos, detectando padrões nas informações e realizando predições", destaca.

 

Analytics - Analytics é um campo abrangente e multidimensional que se utiliza de técnicas matemáticas, estatísticas, de modelagem preditiva e machine learning para encontrar padrões e conhecimento significativos em dados, conta Lívia Moraes, consultora de Pré-Vendas do SAS Brasil. "O analytics é importante porque, com ele, nós conseguimos descobrir se o que achamos é realmente verdade, além de produzir respostas para perguntas que nunca pensamos em fazer", exemplifica.

 

Internet das Coisas (IoT) - A Internet das Coisas (IoT) se refere à possibilidade de que “coisas” conectadas à Internet compartilhem dados com outras "coisas" - automação residencial, máquinas agrícolas, vestíveis, carros, equipamentos industriais, eletrodomésticos, entre uma infinidade de coisas, diz Lyse Nogueira, Customer Advisory do SAS Brasil. "Por exemplo, é possível ter na sua casa um aspirador de pó robô conectado à internet e utilizar o seu smartphone para ligá-lo e desligá-lo, mesmo que você não esteja em casa", explica. "Já em uma fábrica, é possível ter sensores conectados, coletando informações em tempo real, para que sejam tomadas decisões baseados nesses dados."

 

Sobre o SAS

O SAS é líder global em Analytics e a maior empresa de software de capital fechado do mundo. Fundada em 1976, suas soluções são usadas em mais de 80 mil empresas em todo o planeta, incluindo 93 das top 100 companhias listadas na Fortune Global 500.

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