Como machine learning e big data se relacionam
Machine learning e big data têm um relacionamento crucial dentro dos processos de tecnologia, incluindo a cibersegurança. Por si só, essas ferramentas já são grandes avanços para o mundo cibernético.
Mas, quando utilizadas em conjunto, elas podem oferecer resultados ainda melhores. Primeiro, antes de falarmos um pouco mais sobre essa união, vamos esclarecer rapidamente um pouco mais sobre cada um dos conceitos.
O machine learning é um método de analisar dados e informações de tal forma que os sistemas aprendam com eles e evoluam por conta própria, eliminando ou reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Esses métodos de análise são também conhecidos pelo nome de algoritmos. É importante dizer que o machine learning é a base de sistemas de inteligência artificial.
Já o termo big data, em resumo, refere-se ao modo como dados e informações são coletados, armazenados, categorizados e atualizados.
Em um mundo cada dia mais conectado, com tantos dispositivos trocando informações o tempo todo, o big data tem sido muito discuto e vem ganhando mais destaque. Afinal, as informações chegam em volume, variedade e velocidade impressionantes.
É por isso que uma das questões mais importantes em relação a big data é justamente: e como processar e fazer previsões úteis com todos esses dados, já que ferramentas tradicionais não conseguem lidar com tanto volume, variedade e velocidade de informações?
É aqui que machine learning e big data se complementam.
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O que machine learning ganha com big data
Um algoritmo de machine learning pode perfeitamente funcionar com uma base de dados menor. Não há problemas quanto a isso. Mas, quando ele é combinado a um big data, a mágica acontece, já que os resultados são maximizados.
Um modelo de machine learning aprende muito mais e mais rápido quando é alimentado por um grande e variado volume de dados e informações.
Deste modo, o machine learning pode encontrar, em big data, padrões e anomalias que podem solucionar problemas e até criar novos insights, permitindo que tecnologias e empresas se desenvolvam.
Ou seja, graças ao volume de dados e à rapidez com que eles chegam, as ações a serem determinadas por machine learning se tornam mais precisas e relevantes.
O que big data ganha com machine learning
Por sua vez, o machine learning é uma das melhores formas de dar vida ao big data. Um volume de dados tão grande só é útil na medida em que os dados podem ser efetivamente analisados, correlacionados e transformados em ações efetivas.
Este é, na verdade, o principal papel do machine learning neste caso. Afinal, de nada adianta ter volume, variedade e velocidade de dados se você não consegue processá-los e, principalmente, agregar valor a eles.
Em outras palavras, é preciso encontrar qualidade e significado no meio de tantos dados. As informações precisam se tornar produtivas.
Desta maneira, machine learning e big data trabalham juntos para a criação de modelos inteligentes que têm a capacidade de fazer relações, prever comportamentos e até determinar ações. Sim, agora estamos falando de inteligência artificial.
5 exemplos reais de machine learning e big data trabalhando juntos
1. Cibersegurança
Obviamente, o nosso primeiro tópico tem que ser cibersegurança. Nós adoramos falar sobre o assunto. Dito isto, a aliança entre machine learning e big data é hoje um fator indispensável no mundo da segurança da informação.
Afinal, os ataques cibernéticos estão cada vez mais ousados e sofisticados. Por isso, as soluções de segurança devem ser capazes de lidar rapidamente com ameaças conhecidas e desconhecidas, como ataques de dia zero.
Por exemplo, quando se trata de segurança de e-mail, como é o nosso caso aqui na Gatefy, machine learning e big data se unem de modo que a nossa solução possa prever e prevenir ataques e ameaças.
Com algoritmos avançados que analisam dados massivos de e-mails legítimos e maliciosos, é possível prever e identificar comportamentos arriscados e perigosos, separando o joio do trigo.
Essa capacidade de análise é essencial para evitar ataques de phishing, spear phishing e ransomware, por exemplo. Isto porque cada vez mais esses golpes usam táticas de engenharia social e spoofing para tentar se passar por e-mails legítimos e inofensivos, conseguindo assim driblar filtros de proteção tradicionais.
É por isso que a gente diz e repete: machine learning e big data são indispensáveis quando o assunto é segurança da informação. Para saber mais, conheça a nossa solução de segurança de e-mail ou email gateway para empresas: Gatefy Email Security.
2. Cadeia de suprimentos
A cadeia de suprimentos (ou supply chain) foi e continua sendo transformada pela união entre big data e machine learning. Atualmente, o uso dessas tecnologias permite uma maior visibilidade, previsão e controle dos diversos fatores que podem afetar toda uma rede de suprimentos.
Com big data e machine learning, é possível, por exemplo, antecipar e prever questões relativas à demanda, produção, controle de estoque, atrasos e até impactos causados por eventos externos, como greves e fenômenos naturais.
Da mesma forma, dados analisados com o uso de machine learning podem apontar gargalos e erros na rede logística, permitindo correções rápidas. É maravilhoso, não?
3. Sistemas de recomendação
Este é um dos meus tópicos preferidos quando o assunto é machine learning e big data. Sabe aquele clássico e-mail da Netflix recomendando uma série que eles acham que você vai gostar?
Trata-se de mais uma forma de ação conjunta de machine learning e big data. Os chamados sistemas de recomendação também são usados por inúmeras outras empresas, como Spotify, Amazon e Youtube.
Basicamente, os sistemas de recomendação cruzam grandes quantidades de dados (seus e de outros usuários com perfil semelhante) para oferecer recomendações personalizadas.
Dentre os dados coletados estão, por exemplo, os tipos de conteúdo e produtos pesquisados, o que foi efetivamente assistido ou comprado, o tempo gasto na plataforma e em quais horários, etc.
O objetivo é tentar prever e oferecer os produtos e conteúdos com maior probabilidade de gerar engajamento. Assim, os sistemas melhoram a experiência do usuário e proporcionam mais retorno financeiro às empresas.
4. Preços dinâmicos
A precificação dinâmica é outra prática que hoje é feita com a ajuda de algoritmos de machine learning que analisam grandes volumes de dados para determinar a variação de preços de produtos e serviços.
Os sistemas analisam o comportamento dos usuários, a demanda no momento da compra, a demanda histórica para determinado período e o envolvimento do usuário com um anúncio ou campanha de marketing específica, dentre vários outros fatores.
Assim, eles conseguem prever demanda, probabilidade de compra e urgência do usuário para então determinar preços, aumentando valores ou oferecendo descontos.
A prática de precificação dinâmica é muito adotada no mercado, sendo exemplos clássicos a Uber, a Cabify, a 99 e a Grab. Agências de viagem, locadoras de veículos e companhias aéreas também fazem uso dessa tática.
5. Manutenção preventiva de equipamentos
Outro uso para sistemas que combinam machine learning e big data é prever possíveis erros e falhas em máquinas, alertando para a necessidade de manutenção preventiva.
Para tanto, os sistemas analisam dados básicos das máquinas, como ano de fabricação e modelo, além de informações provenientes de sensores, como leituras de temperatura, umidade e pressão.
Assim, é possível identificar padrões que levam a falhas e alertar quando houver a necessidade de corrigir algo preventivamente.
Conclusão
Agora você tem uma ideia clara das diversas formas em que big data e machine learning se complementam. Inclusive, este é um casamento que veio para ficar. Na cibersegurança, essa parceria é cada vez mais benéfica e necessária, e, portanto, é uma prioridade aqui na Gatefy. É por isso a gente gosta tanto de falar sobre esse tópico.
Se você quiser saber mais sobre como nós usamos essas tecnologias e como isso pode beneficiar a sua empresa, entre em contato. Estamos à disposição para responder todas as suas perguntas.
