Internet das Coisas e Big Data são tecnologias que estão cada vez mais próximas do dia a dia das empresas e dos seus consumidores. Elas se complementam e, ao serem integradas, são capazes de unir o mundo online com o offline, gerando mais insights para as empresas com maior precisão dos dados e auxiliando na tomada de decisão. Para o consumidor, essa integração traz uma experiência mais completa e aumenta a sua satisfação.

Big Data

A definição de Big Data abrange o armazenamento e processamento de uma grande quantidade de dados, que podem ser tanto estruturados como não estruturados. Os dados estruturados são aqueles que possuem estruturas bem definidas, que não permitem que tipos de dados diferentes das estruturas preestabelecidas sejam carregados. OS dados não estruturados não possuem essa padronização e definição de suas estruturas, podendo compor diversos elementos diferentes dentro de um todo.

Nos anos 2000, Doug Laney definiu Big Data como a junção dos três Vs: volume, velocidade e variedade. Na definição da Gartner (2001), “Big Data são dados com maior variedade que chegam em volumes crescentes e com velocidade cada vez maior”. Volume representa a grande quantidade de dados de diversas fontes, como mídias sociais, dispositivos inteligentes, transações de empresas, equipamentos industriais, vídeos etc. Velocidade é valorizada já que é possível capturar esses dados em tempo real, principalmente ao obtê-los a partir de um dispositivo que utiliza Internet das Coisas (IoT). Por fim, Variedade representa todos os formatos que são possíveis para a obtenção de dados, desde bases de dados estruturadas, numéricas e tradicionais até documentos, e-mails, vídeos e áudios desestruturados.

A SAS acrescenta mais dois Vs – Variabilidade e Veracidade – como dimensões do Big Data. Variabilidade corresponde aos fluxos de dados imprevisíveis, que mudam frequentemente. Veracidade se refere à qualidade dos dados, já que a sua origem é de diversas fontes, torna-se difícil vincular, combinar, limpar e transformar os dados entre os sistemas. É necessário que seja possível estabelecer conexões e correlações de relacionamentos, hierarquias e ligações de dados.

É possível, ainda, acrescentar mais dois Vs, Valor e Visualização. Valor representa ao valor comercial relevante para os dados, como a obtenção de insights para a melhora do atendimento ao cliente ou otimizando processos por exemplo. Visualização corresponde à dificuldade de enxergar e verificar todos os dados, sendo necessária a utilização de dashboards e o tratamento dos dados para a tomada de decisão.

De acordo com a SAS, a grande importância do Big Data deve-se não somente à quantidade de dados obtidos, mas sim como eles são processados, analisados e usados para tomadas de decisões. As principais análises de dados e respostas obtidas permitem reduções de custos e de tempo, desenvolvimento e otimização de ofertas e tomada de decisões mais inteligentes e estratégicas.

Quando o Big Data é combinado com um análises de qualidade, é possível determinar causas raiz de erros, problemas e defeitos praticamente em tempo real, gerar cupons de venda baseados nos hábitos dos seus consumidores, recalcular o risco de um portfólio em minutos e detectar comportamentos fraudulentos antes que afetem a sua organização.

IoT

Internet das Coisas, ou Internet of Things (IoT) é a capacidade de interconectar dispositivos eletrônicos, de forma que comuniquem entre si ou com outros softwares através de uma rede. Com um conector IP, diversos dispositivos e sistemas podem ser convertidos em objetos inteligentes. Eles são capazes de adquirir e gerenciar dados, realizando uma relação máquina-máquina, diminuindo a necessidade de interação humana. Ademais, esses sistemas podem monitorar ou administrar as ações e saúde de objetos interconectados e máquinas.

Esses sensores podem monitorar tanto o mundo natural, quanto pessoas e animais. Para que o objeto se torne inteligente, é necessário que alguns requisitos sejam cumpridos, como funcionalidades que abordam poder de processamento, endereçamento, capacidade de detecção dos estímulos do ambiente, interface, identificação, localização, comunicação, cooperação e atuação.

A partir do acesso à tecnologia de sensores de baixo custo e baixa potência, conectividade, plataformas de processamento em nuvem (cloud), machine learning e análise avançada foi possível que a IoT se desenvolvesse. Os sensores sensíveis e confiáveis auxiliaram fabricantes a produzirem essa tecnologia. Através da conectividade dos dispositivos (ou sensores) com a rede para a internet e nuvem, foi possível tornar a transferência de dados eficiente. Quanto mais plataformas de processamento em nuvem disponíveis, mais empresas possuem a possibilidade de acessar uma estrutura online. Através do machine learning e análise avançada, em concordância com o acesso ao cloud, os dados produzidos pela IoT são alimentados e analisados conjuntamente.

Os setores que mais podem se beneficiar com a IoT são aqueles que usam os dispositivos sensores em seus processos comerciais. O setor de manufatura pode tirar proveito a partir do uso do monitoramento da linha de produção para permitir a manutenção proativa quando o sensor detecta uma falha iminente no equipamento, reduzindo custos operacionais e gerenciando o desempenho dos ativos. O setor automotivo utiliza da IoT nas linhas de produção, entretanto, também é possível que os sensores detectem falhas iminentes nos equipamentos que já estão sendo utilizados e podem alertar o motorista com recomendações e informações. Os sistemas de transporte e logística podem se beneficiar da IoT ao redirecionar suas frotas de carros, caminhões, navios e trens que transportam inventário com base nas condições meteorológicas, disponibilidade do veículo ou do motorista, por exemplo. O inventário também pode ter sensores de rastreamento e controle e monitoramento de temperatura. Para o varejo, os aplicativos para IoT podem gerenciar estoques, melhorar a experiência do cliente, otimizar a cadeia de suprimentos e reduzir custos operacionais. Em todos os setores, IoT auxilia na segurança geral, no rastreio de ativos físicos, notificações de acidentes, monitoramento da saúde humana e condições ambientais.

Relação entre IoT e Big Data

Essas duas tecnologias se relacionam, principalmente para a melhora da tomada de decisões. Enquanto IoT captura os dados e informações, Big Data é responsável por processar uma grande quantidade de dados em tempo real e armazená-los, enquanto os dispositivos com IoT são reabastecidos com essas novas informações.

Essa relação pode ser dividida em quatro partes. Em primeiro lugar, as fontes dos dados de IoT e Big Data devem ser bem gerenciados, já que os dispositivos e sensores devem estar interconectados para que haja interação entre eles. É importante que haja a integração das origens dos dados e extração do volume existente. Na segunda etapa, os dados gerados são armazenados em Big Data, que deve manter a organização e tratamento dos dados. Ferramentas e softwares são utilizados para o filtro dos dados. O terceiro passo é composto por Big Data Analytics e AI (inteligência artificial). Aqui, os dados são transformados em insights e informações úteis para a empresa. Por fim, AI e IoT são utilizados para a tomada de decisão e retroalimenta a máquina.

As análises são realizadas de forma mais rápida, os insights são gerados e as ações são tomadas com velocidade acelerada, devido ao compartilhamento de informações entre os sistemas. A redução de custos e tempo, desenvolvimento de novos produtos e ofertas otimizadas e tomada de decisões mais inteligentes são alguns dos exemplos de benefícios.

Um estudo da Gartner mostra a importância de investir em tecnologia em Supply Chain, principalmente após a crise do COVID-19 como uma oportunidade de recuperação das empresas. Para o crescimento da empresa, investimentos em Big Data trazem um impacto de aproximadamente 40%, enquanto IoT traz um impacto de 30%. Investimentos em Big Data trazem um impacto de otimização de custos de 30% e para Iot esse valor é de 25%. Para trazer agilidade à tomada de decisão da empresa, Big Data traz um impacto de 40% e IoT 30%. Isso significa que trará rapidez, responsividade, adaptabilidade e resiliência em toda a cadeia e operações. Isso fará com que a experiência do consumidor seja melhorada e sustenta o crescimento da companhia.

Desafios

Um grande desafio da união do Big Data e IoT refere-se à segurança dos dispositivos e dados, que agora estão todos conectados. Isso torna alguns processos mais complexos, já que quanto maios sensores conectados, maior é a possibilidade de violações de segurança, problemas de governança e acessos não autorizados.

É necessário que seja criado um ambiente seguro e confiável para suportar essa conexão e coleta de informações através da encriptação de dados, autenticação e autorização, segurança em APIs e monitoramento de relatórios, por exemplo. A empresa deve, portanto, investir em segurança dos seus dados para evitar qualquer falha ou vazamento de informações, que pode comprometer estratégias e decisões importantes.

Aplicações

Algumas aplicações com IoT e Big Data envolvem medição inteligente de energia elétrica, cadeias de suprimentos inteligentes, criação de sistemas de transporte inteligentes – tanto veículos quanto semáforos –, possibilidade de utilização na agricultura e em ambientes de e-commerce.

Um dos casos é o da medição inteligente, que envolve um dispositivo que registra os dados de consumo de energia elétrica entre o medidor e um sistema de controle. Com a IoT, é possível fazer uma previsão do consumo de eletricidade com base no histórico. Ademais, para a empresa de serviços públicos que fornece energia elétrica, é possível fazer previsão de demanda e prevenção de crises com a gestão de dados de alto volume e análises avançadas.

Com o auxílio de IoT e Big Data, será possível que as cadeias de suprimentos se tornem mais inteligentes, de forma que a partir da grande quantidade de dados analisada, é possível executar decisões e ter um maior controle do ambiente externo. Um equipamento de fábrica com IoT pode otimizar o seu desempenho alterando as configurações do equipamento ou o fluxo de trabalho do processo. Outro caso é a visibilidade em trânsito, com a união de RFIDs e GPS conectados num sistema Cloud, fornecendo localização, identidade e outras informações de rastreamento. Assim, é possível ter visibilidade sobre um item enviado de um fabricante a um varejista e esses dados podem ser utilizados pelos gerentes da cadeia para aprimorar o envio automatizado e informações de entrega com maior precisão. Isso acarreta a assertividade na previsão de entrega, aumentando o nível de serviço.

A criação de um sistema de transporte inteligente auxilia principalmente no gerenciamento de congestionamento de tráfego, no qual os veículos terão a capacidade de se comunicar de maneira sistemática. Isso pode gerar a otimização da roteirização, alterando a rota dos veículos de acordo com engarrafamentos, locais de postos de abastecimento, condições das estradas, condições meteorológica e endereços de entrega. Também é possível medir a saúde do motor, avisar sobre possíveis manutenções e prever erros. Da mesma forma, sistemas de semáforos inteligentes podem detectar a presença de veículos, ciclistas e pedestres. Os sensores dos semáforos se intercomunicam, medem a velocidade e distância dos meios de transporte que se aproximam e podem gerenciar sinais de trânsito verdes, melhorando o fluxo durante horários de pico, por exemplo.

O setor de agricultura também pode se beneficiar da inteligência dos sistemas, através de sensores instalados nos campos para obtenção dos dados sobre condição do clima, nível de umidade tanto do sono quanto do ar, além da previsão do tempo. Esses dispositivos se intercomunicam e os dados são utilizados e processados para o controle automático de temperatura da estufa de acordo com as necessidades de colheita, irrigação controlada e controle de umidade para prevenção de fungos.

O Big Data e IoT fornecem grandes oportunidades para o e-commerce. Um dos primeiros pontos é a integração O2O (online to offline), fazendo com que a experiência de adquirir produtos se complete nos meios físicos e virtuais. Ademais, a disponibilidade de utensílios inteligentes faz com que haja uma integração entre online e offline. Uma geladeira inteligente pode avisar o seu usuário das condições das bebidas e comidas, além de já programar um pedido para reposições. Todos os dados obtidos podem ser usados para melhorar a segmentação de clientes, aumentar a precisão dos resultados de previsão de demanda, realizar um gerenciamento de riscos mais adequado, e auxiliar na otimização de produtos.

Um caso interessante é o do mercado Amazon Fresh, que possui um carrinho de compras inteligente, equipado com diversos sensores e conectados à Alexa (Inteligência Artificial da Amazon). Ao retirar algum produto da gôndola e colocá-lo no carrinho, ele reconhece qual item foi adicionado, tanto pela leitura do código de barras, quanto pelo seu peso. O dispositivo já realiza a conta do total a ser pago e pode alertar o usuário se tiver algum item em sua lista que não foi comprado. É possível evitar a fila de pagamento ao passar com o carrinho por um sensor na saída da loja. O sistema reconhecerá a finalização da compra e já realiza o pagamento para o cliente. Ao obter e analisar todos esses dados, a Amazon conhece a preferência dos seus consumidores e oferece alguns produtos próprios.

Conclusão

Em suma, Big Data e IoT são duas tecnologias que se complementam facilmente. O armazenamento e processamento de dados é abastecido pelos aparelhos inteligentes, capazes de intercomunicação, que são retroalimentados após as análises e obtenção de insights. Esse ciclo faz com que as tomadas de decisão das empresas se tornem mais ágeis e precisas. O maior desafio é a garantia de segurança dos dados, devido ao número infinito de dispositivos e sensores que podem estar conectados.

Assim, a aplicabilidade da combinação dessas duas tecnologias é diversa, tanto para a transformação para um sistema de transporte inteligente e quanto para empresas, na gestão de e-commerce e inteligência de vendas, varejo e operações logísticas.

Referências

GARTNER. Executive Report Excerpt: Accelerating digital Investments in Supply Chain. Gartner for Supply Chain, 2021.

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VIVO TECH. Entenda a relação entre IoT e Big Data. Disponível em: https://www.vivotech.com.br/entenda-a-relacao-entre-iot-e-big-data/. Acesso em mar, 2021.

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