Tecnologia e ciência de dados são aliadas do setor elétrico

Tecnologia e ciência de dados são aliadas do setor elétrico

O uso de ferramentas de ciência de dados e Intelegência Artifical (IA) está transformando a forma como as organizações operam e passou a ter um papel importante em ganhos de produtividade. Nesse cenário, os dados passaram a ser um dos principais ativos de um negócio, independentemente do tamanho da empresa, a partir dos quais é possível extrair informações que possibilitam a tomada de ações estratégicas para alavancar resultados. Essa realidade não é diferente para o Setor Elétrico.

A Volt Robotics é especialista no desenvolvimento de soluções digitais inteligentes para o Setor Elétrico. Unindo ciência de dados, IA e muita experiência em regulação do setor elétrico, conseguimos melhorar o resultado dos nossos clientes quando o assunto é energia.

Trabalhar com dados por si só é algo que demanda muito esforço e responsabilidade. Afinal, para se construir sistemas inteligentes capazes de auxiliar na tomada de deciões, é necessário ter dados de qualidade – a saída de um sistema só pode ser tão boa quanto sua matéria-prima.

Na Volt, para um dado ser considerado “pronto para uso”, ele passar por sete processos de aquisição e validação, ou 7 camadas, como chamamos no nosso segmento:

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Identificação das Necessidade de Negócio

Nesta etapa, trabalhamos com o cliente e outros stakeholders para compreender e identificar os problemas do negócio e mapear os dados necessários.

 Definição de Fontes Confiáveis

A partir da identificação dos dados necessários, deve-se mapear as fontes dos mesmos. Caso algum dos dados possa ser obtido em mais de uma fonte, pode ser estabelecida uma rotina de validação do mesmo além de garantir procedimentos de redundância em caso de indisponibilidade.

Aquisição ou Documentação do Dado

Nesta etapa é configurado o processo para mover os dados dos locais de origem para os locais de destino em que serão executadas operações de análise, como treinamento e previsões. Cada informação coletada deve ter uma frequência de atualização, um formato definido e o tempo necessário de armazenamento.

A partir da aquisição e armazenamento dos dados, deve ser feita a sua documentação, com uma descrição completa do contexto do arquivo de dados, o que permite que possam ser facilmente compreendidos e usados de forma eficaz.

 Caracterização Temporal

Para poder garantir a sincronia dos dados, cada informação deve ter um “carimbo” referente ao seu valor no tempo.

 Validação e Entendimento

Dados brutos costumam conter ruídos e utilizá-los para a modelagem sem antes validá-los e compreendê-los pode produzir resultados incorretos. Além de regras de validação básicas, é preciso estabelecer verificações que garantam a consistência dos dados de acordo com as regras do negócio (valores mínimo e máximo, variações mínimas e máxima esperadas, limites estatísticos aceitáveis, intervalo de tempo válido para análise, relacionamento esperado entre as variáveis, etc). O entendimento dos dados oferece uma exibição antecipada e permite que problemas de dados, como a presença de outliers, possam ser descobertos e que métodos correspondentes possam ser aplicados para resolver esses problemas.

Pré-processamento

Caso sejam identificados problemas de qualidade de dados ou outliers, inicia-se um processo de investigação para identificar a causa raiz do problema e definir as ações necessárias para o seu pré-processamento, o que geralmente envolve a limpeza de valores ausentes, normalização de dados, diferenciação, processamento de texto para remover e/ou substituir caracteres inseridos que possam afetar o alinhamento de dados, tipos de dados mistos em campos comuns, entre outros.

 Certificação “Pronta para Uso”

Somente após passar por todos os testes, os dados estão prontos para uso nos algoritmos. Nesta etapa, são ainda definidos a forma de acesso aos dados tratados e os níveis de acesso que serão permitidos, de forma a garantir sua segurança.

Somente dados que tenham passado pelos testes padrões, pelos testes básicos de consistência, testes relacionais, análises e pré-processamento é que podem ser usados pelos modelos computacionais que vão indicar as ações necessárias para para se alcançar os objetivos esperados, de acordo com a sua necessidade ou projeto.

Como você sabe se um dado está "bom" para ser utilizado? Gestão de Dados é algo tratado com muita seriedade na Volt Robotics, com gestão da qualidade e processos rotineiros de aquisição e validação. O KPI da qualidade dos dados influencia o resultado e o trabalho de toda a empresa! Os executivos da sua empresa possuem bônus atrelado à qualidade dos dados? Se sim, estão no caminho certo para deixar claro que os dados são importantes... Quer saber mais sobre Gestão de Dados? Fale com a Volt: contato@voltrobotics.com.br #innovation #datascience #energia #performancemanagement

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