{"id":7751,"date":"2021-03-22T17:55:13","date_gmt":"2021-03-22T17:55:13","guid":{"rendered":"https:\/\/198.27.90.141\/?p=7751"},"modified":"2026-09-29T18:35:45","modified_gmt":"2026-09-29T18:35:45","slug":"como-machine-learning-e-big-data-se-relacionam","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gatefy.com\/pt-br\/blog\/como-machine-learning-e-big-data-se-relacionam\/","title":{"rendered":"Como machine learning e big data se relacionam"},"content":{"rendered":"

Machine learning<\/a> e big data<\/a> t\u00eam um relacionamento crucial dentro dos processos de tecnologia, incluindo a ciberseguran\u00e7a. Por si s\u00f3, essas ferramentas j\u00e1 s\u00e3o grandes avan\u00e7os para o mundo cibern\u00e9tico.<\/p>\n

Mas, quando utilizadas em conjunto, elas podem oferecer resultados ainda melhores. Primeiro, antes de falarmos um pouco mais sobre essa uni\u00e3o, vamos esclarecer rapidamente um pouco mais sobre cada um dos conceitos.<\/p>\n

O machine learning \u00e9 um m\u00e9todo de analisar dados e informa\u00e7\u00f5es de tal forma que os sistemas aprendam com eles e evoluam por conta pr\u00f3pria, eliminando ou reduzindo a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n

Esses m\u00e9todos de an\u00e1lise s\u00e3o tamb\u00e9m conhecidos pelo nome de algoritmos. \u00c9 importante dizer que o machine learning \u00e9 a base de sistemas de intelig\u00eancia artificial<\/a>.<\/p>\n

J\u00e1 o termo big data, em resumo, refere-se ao modo como dados e informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o coletados, armazenados, categorizados e atualizados.<\/p>\n

Em um mundo cada dia mais conectado, com tantos dispositivos trocando informa\u00e7\u00f5es o tempo todo, o big data tem sido muito discuto e vem ganhando mais destaque. Afinal, as informa\u00e7\u00f5es chegam em volume, variedade e velocidade impressionantes.<\/p>\n

\u00c9 por isso que uma das quest\u00f5es mais importantes em rela\u00e7\u00e3o a big data \u00e9 justamente: e como processar e fazer previs\u00f5es \u00fateis com todos esses dados, j\u00e1 que ferramentas tradicionais n\u00e3o conseguem lidar com tanto volume, variedade e velocidade de informa\u00e7\u00f5es?<\/p>\n

\u00c9 aqui que machine learning e big data se complementam.<\/p>\n

O que machine learning ganha com big data<\/h2>\n

Um algoritmo de machine learning pode perfeitamente funcionar com uma base de dados menor. N\u00e3o h\u00e1 problemas quanto a isso. Mas, quando ele \u00e9 combinado a um big data, a m\u00e1gica acontece, j\u00e1 que os resultados s\u00e3o maximizados.<\/p>\n

Um modelo de machine learning aprende muito mais e mais r\u00e1pido quando \u00e9 alimentado por um grande e variado volume de dados e informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Deste modo, o machine learning pode encontrar, em big data, padr\u00f5es e anomalias que podem solucionar problemas e at\u00e9 criar novos insights, permitindo que tecnologias e empresas se desenvolvam.<\/p>\n

Ou seja, gra\u00e7as ao volume de dados e \u00e0 rapidez com que eles chegam, as a\u00e7\u00f5es a serem determinadas por machine learning se tornam mais precisas e relevantes.<\/p>\n

O que big data ganha com machine learning<\/h2>\n

Por sua vez, o machine learning \u00e9 uma das melhores formas de dar vida ao big data. Um volume de dados t\u00e3o grande s\u00f3 \u00e9 \u00fatil na medida em que os dados podem ser efetivamente analisados, correlacionados e transformados em a\u00e7\u00f5es efetivas.<\/p>\n

Este \u00e9, na verdade, o principal papel do machine learning neste caso. Afinal, de nada adianta ter volume, variedade e velocidade de dados se voc\u00ea n\u00e3o consegue process\u00e1-los e, principalmente, agregar valor a eles.<\/p>\n

Em outras palavras, \u00e9 preciso encontrar qualidade e significado no meio de tantos dados. As informa\u00e7\u00f5es precisam se tornar produtivas.<\/p>\n

Desta maneira, machine learning e big data trabalham juntos para a cria\u00e7\u00e3o de modelos inteligentes que t\u00eam a capacidade de fazer rela\u00e7\u00f5es, prever comportamentos e at\u00e9 determinar a\u00e7\u00f5es. Sim, agora estamos falando de intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

5 exemplos reais de machine learning e big data trabalhando juntos<\/h2>\n

1. Ciberseguran\u00e7a<\/h3>\n

Obviamente, o nosso primeiro t\u00f3pico tem que ser ciberseguran\u00e7a. N\u00f3s adoramos falar sobre o assunto. Dito isto, a alian\u00e7a entre machine learning e big data \u00e9 hoje um fator indispens\u00e1vel no mundo da seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Afinal, os ataques cibern\u00e9ticos est\u00e3o cada vez mais ousados e sofisticados. Por isso, as solu\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a devem ser capazes de lidar rapidamente com amea\u00e7as conhecidas e desconhecidas, como ataques de dia zero<\/a>.<\/p>\n

Por exemplo, quando se trata de seguran\u00e7a de e-mail, como \u00e9 o nosso caso aqui na Gatefy, machine learning e big data se unem de modo que a nossa solu\u00e7\u00e3o possa prever e prevenir ataques e amea\u00e7as.<\/p>\n

Com algoritmos avan\u00e7ados que analisam dados massivos de e-mails leg\u00edtimos e maliciosos, \u00e9 poss\u00edvel prever e identificar comportamentos arriscados e perigosos, separando o joio do trigo.<\/p>\n

Essa capacidade de an\u00e1lise \u00e9 essencial para evitar ataques de phishing<\/a>, spear phishing<\/a> e ransomware<\/a>, por exemplo. Isto porque cada vez mais esses golpes usam t\u00e1ticas de engenharia social e spoofing para tentar se passar por e-mails leg\u00edtimos e inofensivos, conseguindo assim driblar filtros de prote\u00e7\u00e3o tradicionais.<\/p>\n

\u00c9 por isso que a gente diz e repete: machine learning e big data s\u00e3o indispens\u00e1veis quando o assunto \u00e9 seguran\u00e7a da informa\u00e7\u00e3o. Para saber mais, conhe\u00e7a a nossa solu\u00e7\u00e3o de seguran\u00e7a de e-mail ou email gateway para empresas: Gatefy Email Security<\/a>.<\/p>\n

2. Cadeia de suprimentos<\/h3>\n

A cadeia de suprimentos (ou supply chain) foi e continua sendo transformada pela uni\u00e3o entre big data e machine learning. Atualmente, o uso dessas tecnologias permite uma maior visibilidade, previs\u00e3o e controle dos diversos fatores que podem afetar toda uma rede de suprimentos.<\/p>\n

Com big data e machine learning, \u00e9 poss\u00edvel, por exemplo, antecipar e prever quest\u00f5es relativas \u00e0 demanda, produ\u00e7\u00e3o, controle de estoque, atrasos e at\u00e9 impactos causados por eventos externos, como greves e fen\u00f4menos naturais.<\/p>\n

Da mesma forma, dados analisados com o uso de machine learning podem apontar gargalos e erros na rede log\u00edstica, permitindo corre\u00e7\u00f5es r\u00e1pidas. \u00c9 maravilhoso, n\u00e3o?\u00a0<\/p>\n

3. Sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

Este \u00e9 um dos meus t\u00f3picos preferidos quando o assunto \u00e9 machine learning e big data. Sabe aquele cl\u00e1ssico e-mail da Netflix recomendando uma s\u00e9rie que eles acham que voc\u00ea vai gostar?<\/p>\n

Trata-se de mais uma forma de a\u00e7\u00e3o conjunta de machine learning e big data. Os chamados sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m s\u00e3o usados por in\u00fameras outras empresas, como Spotify, Amazon e Youtube.<\/p>\n

Basicamente, os sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o cruzam grandes quantidades de dados (seus e de outros usu\u00e1rios com perfil semelhante) para oferecer recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas.<\/p>\n

Dentre os dados coletados est\u00e3o, por exemplo, os tipos de conte\u00fado e produtos pesquisados, o que foi efetivamente assistido ou comprado, o tempo gasto na plataforma e em quais hor\u00e1rios, etc.<\/p>\n

O objetivo \u00e9 tentar prever e oferecer os produtos e conte\u00fados com maior probabilidade de gerar engajamento. Assim, os sistemas melhoram a experi\u00eancia do usu\u00e1rio e proporcionam mais retorno financeiro \u00e0s empresas.<\/p>\n

4. Pre\u00e7os din\u00e2micos<\/h3>\n

A precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica \u00e9 outra pr\u00e1tica que hoje \u00e9 feita com a ajuda de algoritmos de machine learning que analisam grandes volumes de dados para determinar a varia\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os de produtos e servi\u00e7os.<\/p>\n

Os sistemas analisam o comportamento dos usu\u00e1rios, a demanda no momento da compra, a demanda hist\u00f3rica para determinado per\u00edodo e o envolvimento do usu\u00e1rio com um an\u00fancio ou campanha de marketing espec\u00edfica, dentre v\u00e1rios outros fatores.<\/p>\n

Assim, eles conseguem prever demanda, probabilidade de compra e urg\u00eancia do usu\u00e1rio para ent\u00e3o determinar pre\u00e7os, aumentando valores ou oferecendo descontos.<\/p>\n

A pr\u00e1tica de precifica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica \u00e9 muito adotada no mercado, sendo exemplos cl\u00e1ssicos a Uber, a Cabify, a 99 e a Grab. Ag\u00eancias de viagem, locadoras de ve\u00edculos e companhias a\u00e9reas tamb\u00e9m fazem uso dessa t\u00e1tica.<\/p>\n

5. Manuten\u00e7\u00e3o preventiva de equipamentos<\/h3>\n

Outro uso para sistemas que combinam machine learning e big data \u00e9 prever poss\u00edveis erros e falhas em m\u00e1quinas, alertando para a necessidade de manuten\u00e7\u00e3o preventiva.<\/p>\n

Para tanto, os sistemas analisam dados b\u00e1sicos das m\u00e1quinas, como ano de fabrica\u00e7\u00e3o e modelo, al\u00e9m de informa\u00e7\u00f5es provenientes de sensores, como leituras de temperatura, umidade e press\u00e3o.<\/p>\n

Assim, \u00e9 poss\u00edvel identificar padr\u00f5es que levam a falhas e alertar quando houver a necessidade de corrigir algo preventivamente.<\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/h2>\n

Agora voc\u00ea tem uma ideia clara das diversas formas em que big data e machine learning se complementam. Inclusive, este \u00e9 um casamento que veio para ficar. Na ciberseguran\u00e7a, essa parceria \u00e9 cada vez mais ben\u00e9fica e necess\u00e1ria, e, portanto, \u00e9 uma prioridade aqui na Gatefy. \u00c9 por isso a gente gosta tanto de falar sobre esse t\u00f3pico.<\/p>\n

Se voc\u00ea quiser saber mais sobre como n\u00f3s usamos essas tecnologias e como isso pode beneficiar a sua empresa, entre em contato<\/a>. Estamos \u00e0 disposi\u00e7\u00e3o para responder todas as suas perguntas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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