AULA 6 SIG

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SISTEMAS DE INFORMAÇÕES
GERENCIAIS – SIG
AULA 6
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Profª Maristela Weinfurter Teixeira
CONVERSA INICIAL
Estamos vivenciando o início de um mundo conectado, imaginado por Nikola Tesla em 1926
quando concedeu entrevista à Colliers Magazine. O pensamento de Tesla era de que viveríamos um
mundo wireless aplicado ao redor da Terra, convertendo-a num grande cérebro, e todas as coisas
seriam como partículas de um todo real e rítmico. Instrumentos fariam tudo isso ser incrivelmente
simples quando comparado ao que todos achavam um grande avanço na época: o telefone (Hassan,
2018).
Aproximadamente 80 anos depois, Kevin Ashton foi o primeiro a utilizar o termo Internet das
Coisas (IoT), num contexto de gestão da cadeia de suprimentos com identificação por meio de RFIDs
(radiofrequência). Produtos (coisas) passaram a ser marcados com um código de barras gerando
maior produtividade e confiabilidade nos negócios. Ashton considerava que, se os computadores
pudessem conhecer todas as coisas, utilizando dados para coleta sem ajuda humana, tudo poderia
ser rastreado e contado automaticamente, reduzindo-se naturalmente o desperdício e o custo. Logo
depois, Gershenfeld (1999) publicou um trabalho intitulado Quando as coisas começam a pensar.
Neste mesmo ano, 1999, participamos de um evento da Sociedade Brasileira de Computação, na
cidade de Gramado. Estávamos bem no meio de uma transição de tecnologias. Para o pessoal que
desenvolvia sistemas, era algo insípido e gerador de muitas dores de cabeça. Saíamos de ambientes
textuais, fundo preto e caracteres em fósforo verde ou laranja para a Era Windows, que já estava
sendo sobreposta pela Era Web. Dispositivos móveis ainda eram futurísticos. No entanto, com tantos
desafios de sabermos o que seria do futuro das linguagens de programação e gerenciadores de
bancos de dados, surge um palestrante, de camiseta com uma logo de Java Café, calças jeans e tênis
e nos propôs que o Java seria revolucionário porque nos conduziria para programação de
eletrodomésticos, eletrônicos e tantas outras coisas. Aquilo nos parecia algo absurdo, uma vez que
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estávamos com tantos problemas pontuais e reais para serem resolvidos! 20 anos depois, tudo virou
coisa conectada e programada...
Os primeiros caixas eletrônicos (ATMs) podem ser considerados os primeiros objetos inteligentes
on-line já nos idos de 1974. Logo depois, na década de 1980, a Universidade Carnegie Mellon
(Departamento de Ciência da Computação) implementava seus primeiros protótipos de dispositivos
que deram origem às máquinas de venda automáticas. Desde então, a amplitude do conceito IoT foi
tomando espaço gradativamente em nossa sociedade. Recentemente, a IoT incluiu objetos virtuais
aos já existentes objetos físicos e não parou por aí. A comunicação deixou de ser somente entre as
coisas para ser entre as pessoas também, logo veio a ideia de a Internet de Tudo em vez de Internet
das Coisas. A miniaturização de componentes eletrônicos embutidos, com um mínimo de intromissão
humana, traz o conceito de wearables com sensores incorporados diretamente em peças de roupa. E
tudo tem convergido ao conceito de computação ubíqua (Ubicomp), que era apenas um conceito há
25 anos, o qual pressupunha computação difusa, nômade, calma, invisível, universal e sentinela,
combinada com inteligência ambiental.  O cluster europeu de projetos de Internet das Coisas (CERP-
IoT) enfatiza a interação simbiótica do digital e virtual com o real e físico (Hassan, 2018).
Ao conceito computacional de ubiquidade, juntamos a interação massiva de pessoas com coisas,
vinculando suas muitas informações adicionais sobre identidade, situação atual, localização ou
qualquer outra informação sobre preferências comerciais, sociais ou até privadas relevantes, por meio
das mídias sociais. Nos idos de 2008 surgiu oficialmente o novo desafio chamado IoT. Segundo a IDC
(Hassan, 2018), há em torno de 30 bilhões de coisas conectadas (autônomas) fazendo parte da IoT,
com previsão de que haverá 1.000 dispositivos eletrônicos conectados ao mundo IoT até 2025.
TEMA 1 – IOT, SMART CITIES E BIG DATA
Segundo Hassan (2018), a IoT encontra-se exatamente no centro das sobreposições de visões
orientadas para internet (middleware), orientadas para as coisas (sensores) e para a semântica
(conhecimento). Na orientação à internet, o paradigma de rede e exploração de infraestrutura de
rede é estabelecido nos endereços IP para que alcancemos uma conexão eficiente entre dispositivos
com protocolos leves que atendam às especificações de IoT. Na sequência, a orientação às coisas se
concentra nos objetos físicos e na resolução de meios que os identifiquem e integrem no mundo
cibernético. Por sua vez, a orientação semântica tem por objetivo utilizar tecnologias semânticas
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capazes de representação, armazenamento, interconexão e gerenciamento da enorme quantidade de
informações fornecidas pelo ecossistema IoT.
O cenário das coisas, por meio da exploração, identificação e sensoriamento de informações
coletadas, bem como o estado da coisa, é alterado de qualquer lugar, a qualquer hora, por qualquer
coisa. Numa grande escala, a IoT nos impulsiona à previsão de que teremos uma rede complexa,
adaptativa e autoconfigurável que interconecta coisas à internet por meio de protocolos de
comunicação. Todas as coisas interconectadas possuem uma representação física ou virtual no
mundo digital, com capacidade de detecção e atuação, com recurso de programação e identificação
única. Essas coisas oferecem serviços, com ou sem intervenção humana, por meio de interfaces
inteligentes disponíveis em qualquer lugar, qualquer hora e para qualquer coisa, levando em
consideração a questão da segurança (Hassan, 2018)
Para Hassan, (2018) o novo mundo IoT de coisas interconectadas, capazes de sentir, atuar e se
comunicar com o ambiente fornece informações compartilhadas sobre a forma autônoma para
eventos do mundo real, físico, sendo acionando por processos e serviços com ou sem intervenção
humana.  Sim, você leu corretamente: sentir! Mas isso vamos deixar para o mundo da inteligência
artificial para explicar sobre o sentimento das máquinas. A forma de interação com os sistemas de
informações mudou. Antes, as entradas dos dados se davam por meio de processo manual de
digitação. Hoje, no trabalho e no lazer, estamos rodeados de infraestrutura de informação e
comunicação, caracterizadas por dispositivos clássicos (computadores e smartphones) e por outros
objetos conectados à grande rede mundial. E, daqui por diante, o avanço tecnológico irá fazer
desaparecer os equipamentos de TIC como os conhecemos hoje: eles se tornarão cada vez mais
ubíquos, ou seja, invisíveis aos olhares humanos, seja pelo tamanho, seja por estarem embutidos ou
disfarçados nas coisas. São as tecnologias profundas, que desaparecem, se entrelaçam na trama da
vida cotidiana até que sejam indistinguíveis.
1.1 OBJETOS E AMBIENTES INTELIGENTES
Relógios de pulso com sensores e processadores para medição de frequência cardíaca ou para
localização geográfica, automóveis autônomos, máquinas automatizadas dentro do contexto
industrial, dispositivos médicos, eletrônicos de consumo, eletrodomésticos, câmeras e sensores de
movimento, entre tantos outros produtos que podemos citar e que já estão envoltos em nossas vidas
cotidianas. Esses são alguns exemplos de alguns objetos inteligentes que se comunicam com outros
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objetos e com seu ambiente, o qual é dito como componente central da IoT. Uma ideia que está
agregada a esse ecossistema é que as informaçõesespecíficas provenientes dos objetos são
recuperadas por meio de qualquer objeto inteligente da rede, o qual é identificado e localizado e
pode ter sua própria página inicial (endereço exclusivo). A exemplo disso, SBCs (Raspberry Pi,
BeagleBone, Black, Intel Edison Open, Arduino) catalisaram milhões de novas ideias e projetos na
linha da ubiquidade desde os anos 2005 (Hassan, 2018). A Figura 1 ilustra um pouco esse novo
ecossistema ubíquo da IoT para residências.
Figura 1 – Ecossistema da computação ubíqua doméstica – IoT
Crédito: Metamorworks/Shutterstock.
Mais um ingrediente que ingressa nesse ecossistema IoT é o que chamamos de M2M, que indica
a comunicação direta ou sem fio entre dispositivos sem ou com intervenção humana. A comunicação
M2M inclui instalações de produção industrial, que permitem sensores ou medidores comunicando-
se com os dados a serem registrados. Por exemplo, temperatura, rendimento, nível de estoque. Isso
possibilita que máquinas sejam monitoradas a distância, com o intuito de redução de custos e
melhoria nos critérios de segurança para os funcionários da empresa. Outra vantagem das soluções
M2M encontra-se na integração dos dados coletados nas atividades da produção diretamente nos
sistemas corporativos e também alimentando os sistemas de inteligência de negócios (DW e/ou Big
Data). Tudo isso, aliado à arquitetura baseada em nuvem, torna a IoT escalonável, eliminando
problemas com conexões incrementais com fio ou instalações de mais dispositivos de
armazenamento de dados ou memória para execução das atividades (Hassan, 2018).
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1.2 DA INDÚSTRIA 4.0 ÀS CIDADES INTELIGENTES
Como exemplos da indústria 4.0, temos redes de energia, usinas de energia, transporte, turbinas
eólicas, entre outros objetos inteligentes dentro de um contexto industrial 4.0. A analogia direta é
traduzir objetos dentro de um contexto industrial (produção) em objetos inteligentes. Instalações de
produção, como ferramentas, transportadores e até mesmo os produtos a serem manipulados ou
construídos, se tornarão objetos inteligentes dentro um contexto de fábrica inteligente. Isso alavanca
o que chamamos de Quarta Revolução Industrial sob a configuração de IIoT (Industrial Internet of
Things) ou simplesmente Indústria 4.0 (Hassan, 2018).
Essa mesma indústria 4.0 possui iniciativas de grande escala em andamento em países como
Japão, Coreia do Sul, Estados Unidos e Austrália.  São organizações unidas a agências
governamentais colaborando com os programas de cidades inteligentes (Figura 2), integrando redes
e tecnologias em edifícios, infraestruturas públicas, o que demanda uma banda larga de alta
velocidade.
Figura 2 – Ecossistema de Smart Cities
Crédito: Moniocado/Shjutterstock.
São novos modelos de negócio que se desenham num futuro não tão distante. Por isso o uso de
Big Datas para análise de informações e transformação em conhecimento para que as empresas
estejam à frente de seu tempo. O conjunto de elementos envolvidos hoje para que uma organização
consiga investir em inovação disruptiva é muito grande, e tudo acaba convergindo para muito mais
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do que apenas investimento financeiro. O investimento agora é sobre o capital da gestão do
conhecimento.
A IoT apresenta desafios para empresas, indivíduos e para sociedades como um todo. Esses
desafios incluem segurança, privacidade, interoperabilidade e padrões, regulamentos, questões legais
e direitos, além de economias emergentes e impactos sociais, pois muitos empregos desaparecerão e
outros surgirão, e o capital humano precisará ser realocado e treinado para o novo mundo global
interconectado com objetos e humanos (Hassan, 2018).
TEMA 2 – BIG DATA E SISTEMAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Segundo Deshpande e Kumar (2018), o cérebro humano é uma das máquinas mais sofisticadas
de todo o universo. Somos capazes de compreender processos da natureza, bem como suas relações
de causa e efeito. Aprendemos com a natureza e concebemos máquinas e mecanismos que, da
mesma forma, melhoram nossas vidas. Um exemplo é uma câmera de vídeo, que derivou da
compreensão e estudos com base no olho humano. Nossa inteligência trabalha com o paradigma de
sentido, armazenamento, processo e ato. Nossos órgãos sensoriais coletam informações sobre o que
nos rodeia, armazenamos as informações e as processamos para formar nossas crenças, padrões,
ligações, usando essas informações para agirmos com base no contexto e estímulo situacionais.
A inteligência artificial pretende imitar o cérebro humano, tentando reproduzir sentimentos,
armazenamento, processamento de informações para tomadas de decisões significativas e
complementar habilidades humanas. Ela está utilizando a combinação da capacidade do cérebro
humano e a força dos computadores para gerar como resultado máquinas inteligentes capazes de
resolverem alguns dos problemas mais desafiadores. A IA tende a complementar a capacidade
humana e desenvolverá uma inteligência coletiva. Previsão de epidemias, prevenção de doenças com
base em amostragem e análise de DNA, carros autônomos, robôs para trabalharem em condições
perigosas, assistentes de máquinas para pessoas com habilidades diferentes, enfim, tantas
alternativas para criação de um mundo melhor (Deshpande, 2018).
A abordagem estatística aliada à algorítmica para dados em aprendizado de máquina é popular
há algum tempo, porém os recursos eram limitados, em especial por conta do volume de dados e do
seu processamento. A introdução do Big Data no mundo dos sistemas de informações gerenciais
acelerou o crescimento e popularidade da IA e do aprendizado de máquina. Os grandes volumes de
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dados de fontes heterogenias, aliados aos sistemas de armazenagem de dados com custos altos,
podem derivar valor na forma de insights (Deshpande, 2018).
Para Deshpande (2018), a IA é dividida em algumas áreas básicas, nas quais as pesquisas fazem
avanços significativos. Como complementação de Big Data temos algumas linhas de estudos (Figura
3):
Processamento de linguagem natural: facilita as interações entre computadores e linguagens
humanas;
Sistemas de lógica difusa: baseiam-se nos graus de verdade em vez da programação
se/então. São baseados no raciocínio aceitável;
Robótica inteligente: corresponde a dispositivos mecânicos que realizam tarefas repetitivas
que podem ser perigosas para o ser humano;
Sistemas especialistas: são aplicativos para resolução de problemas complexos em um
domínio específico. Podem aconselhar, diagnosticar e prever resultados com apoio de uma
base de conhecimento e modelos;
Algoritmos genéticos: inspiram-se na natureza e na teoria da evolução de Darwin. O princípio
básico é que as características são passadas de pais para filhos por meio da transmissão da
genética. Utiliza-se de elementos-chave dessa teoria, como hereditariedade, variação, seleção,
reprodução e mutação;
Aprendizado de máquina: o objetivo desta linha da IA é o aprendizado e a construção de
sistemas que possam adquirir conhecimento de forma automática. Ele é baseado em decisões
sobre experiências acumuladas de soluções bem-sucedidas para projetos passados.
Figura 3 – Subdivisões da inteligência artificial e do aprendizado de máquina
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2.1 APRENDIZADO DE MÁQUINA
Segundo Deitel e Deitel (2019), algumas situações do mundo real, ao serem transferidas para
decisões de sistemas computacionais, podem trazer um grande benefício para a sociedade, por
exemplo, a previsão do tempo para salvar vidas, melhoria em diagnósticos de câncer e regimes de
tratamento para salvar mais vidas, previsões de negócios que garantam a maximização dos lucros e
faça manutenção de empregos, detecção de compras fraudulentas com cartões de crédito, auxiliarcom estratégias para treinadores e jogadores, entre tantas outras grandes oportunidades.
O aprendizado de máquina tem se sobressaído dentre as várias linhas de inteligência artificial, e
algumas das aplicações dessa linha, segundo Deitel e Deitel (2019) são as seguintes:
Detecção de anomalia;
Chatbots;
Classificação de e-mails como spam ou não;
Classificação de artigos de notícias em esportes, política, entre outros;
Classificação de imagem e visão computacional;
Detecção de fraude de cartões de crédito;
Compressão de dados;
Exploração de dados;
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Mineração de dados em mídias sociais;
Detecção de objetos em cenas;
Detecção de padrões de dados;
Medicina diagnóstica;
Detecção de fraudes de seguros;
Reconhecimento de caligrafia;
Marketing, dividindo clientes em grupos;
Tradução de idiomas;
Previsão de inadimplências em empréstimos;
Carros autônomos;
Análise de sentimento (como classificação de resenhas de filmes);
Reconhecimento de voz.
Elencamos algumas das várias subáreas da linha aprendizagem de máquina (Machine Learning).
2.2 CHATBOTS
A inteligência artificial pode ser um ponto de apoio para o Big Data, tanto na implementação de
filtros quanto de ferramentas para tratamento dos dados quando podem servir de fontes de dados
para o Big Data.
Segundo Carvalho Junior e Carvalho (2018), Bot é abreviação da palavra de origem anglicana
robot, em língua portuguesa seria robô. Eles são pequenos aplicativos que imitam ações do ser
humano de forma iterativa simulando uma interação humano-computador. Os bots aprendem, com
especialistas humanos, como proceder a determinadas interações, dentro de um contexto, fazendo
perguntas e respondendo, dando informações ou sugerindo. A inspiração dos bots iniciou em 1976
com a bot Eliza de Joseph Weizenbaum e, posteriormente, com Alice chatbot system. Alice é uma
entidade artificial linguística criada por Wallace em 1995. Há uma combinação de linguagens de
marcação que armazenam o conhecimento de Alice, dentre as quais AIML (Intelligence Mark-up
Language) e XML (Extensible Mark-up Language).
Um bot é desenvolvido para automatizar funções do cotidiano, em especial as interações com
humanos. Uma aplicação interessante é para sistemas de helpdesk, fazendo o primeiro atendimento
ao usuário ou mesmo vários atendimentos até resolver questões técnicas. Na atualidade, já há muitas
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APIs (Application Programming Interface) prontas para utilização e personalização, como no caso da
Alicebot. Alice (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) está disponível gratuitamente (Open
Source GNU). São centenas de colaboradores para o projeto Alice (Carvalho Junior; Carvalho, 2018).
Dialogflow é uma ferramenta da Google para criação de assistentes virtuais que se utiliza de
linguagem natural e com possibilidade de desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis e
IoT. Também é gratuita e possui um fórum especializado para integrar desenvolvedores ao redor do
mundo trabalhando colaborativamente para o aperfeiçoamento da ferramenta. Há bibliotecas
escritas em Java, Python, Ruby e C#, fazendo com que esta seja compatível com várias plataformas.
As principais plataformas atuais utilizam o Google Assistant, entre eles Slack, Cortana, Alexa e
Facebook Messenger (Carvalho Junior; Carvalho, 2018).
Há suporte para vários idiomas, como inglês, espanhol, chinês, russo, alemão, português do
Brasil além de muitas outras.
Nossos bots, que possuem muito de IA focada em Machine Learning, estão intimamente ligados
à implementação de Big Datas com a colaboração de coleção de dados gerados das interações do
bot com os seres humanos.
TEMA 3 – BLOCKCHAIN E BIG DATA
Blockchain é um novo ingrediente nessa grande trama de conceitos e ferramentas para sistemas
de informações gerenciais. Várias indústrias estão buscando conhecer e implementar essa tecnologia,
e muitas estão descobrindo que há uma relação estreita entre o Big Data e o Blockchain.
Segundo Drescher (2018), Blockchain pode ser definido como uma série de registros imutáveis
com uma determinada data e hora, que posteriormente são controlados por um cluster de
computadores. Cada bloco de dados é protegido e também se interliga sob a base da criptografia
em cadeia. Ele tem uma composição imutável, logo não se podem alterar os dados que estão dentro
de um Blockchain. Ele é extremamente transparente para que possa ser rastreado se for necessário.
Integridade e segurança são dois aspectos que geram notoriedade no sistema de Blockchain. Quando
falamos de integridade, estamos nos referindo à integridade dos dados e comportamental. Os dados
usados e mantidos pelo sistema são completos, corretos e sem contradições, além de se
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comportarem conforme o esperado e estar livres de erros de lógica. No que tange à segurança, o
sistema é capaz de restringir acesso aos dados e funcionalidades para usuários não autorizados.
“O Blockchain é um livro-razão compartilhado e imutável para a gravação de transações, com
rastreamento de ativos e a construção da confiança” (IBM, [S.d.]). Segundo Gupta (2020), ativos
podem ser tangíveis (casa, carro, dinheiro) e intangíveis (patente, direito autoral, marca).
Uma das soluções desenvolvidas para lidar com complexidades, vulnerabilidades, ineficiências e
custos de transação mais falada é o BitCoin, que é a moeda digital lançada em 2009 que gera ainda
muitas suspeitas e mistérios por parte da maioria das pessoas. Diferentemente das moedas
convencionais que conhecemos e emitidas por um banco central, os Bitcoins não têm uma
autoridade monetária. Ninguém controla Bitcoins. Eles são minerados por pessoas ou empresas por
meio de computadores por toda a parte do mundo, utilizando um software para resolver enigmas
matemáticos. Como não há um controle central sobre a moeda, o Bitcoin é habilitado por uma rede
de computadores ponto a ponto composta por máquinas dos usuários, semelhantes às redes que
sustentam o BitTrorrent e Skype (Gupta, 2020).
A arquitetura do Blockchain proporciona a capacidade de compartilhamento de um livro-razão
atualizado através da replicação ponto a ponto sempre que ocorra uma transação. Tal replicação
ponto a ponto quer dizer que cada participante (ou nó) na rede pode atuar como editor e assinante. 
(Gupta, 2020). Observação: livro-razão é um termo que vem da área de contabilidade. É um livro no
qual as empresas precisam fazer todos os registros contábeis de forma analítica para demonstrarem
que estão em conformidade com as leis de seu país. Todo livro-razão possui uma abertura, um
fechamento e um contador responsável pela contabilidade da empresa.
Seguindo dentro da ideia de transações do Blockchain, cada nó recebe ou envia transações para
outros nós, e os dados são sincronizados na rede conforme são transferidos. A rede Blockchain é
econômica e eficiente porque elimina a duplicação de esforços e reduz a necessidade de
intermediários. É menos vulnerável, pois utiliza modelos de consenso para validação das informações.
As informações que transitam num Blockchain são seguras, autenticadas e verificáveis.
 O Blockchain possui algumas características importantes, tais como:
Consenso: todos os participantes devem concordar com a transação para que ela seja válida;
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Proveniência: a origem do ativo é conhecida por todos os participantes e como ela mudou
durante o tempo da transação;
Imutabilidade: nenhum participante pode adulterar uma transação depois de ter sido
registrado no livro-razão. Se houver erro em alguma transação, uma nova pode ser usada para
reverter o erro e ambas as transações ficam visíveis;
Finalidade: cada livro-razão compartilhado fornece um lugar para onde ir e determinar a
propriedade de umativo ou conclusão de uma transação.
Alguns segmentos de mercado que estão utilizando Blockchain, segundo Gupta (2020):
Empresas financeiras de comércio;
Sistemas de pagamentos internacionais;
Identidade digital;
Indústria alimentícia;
Registro médicos eletrônicos;
Pré-autorização de pagamentos de planos de saúde;
Organizações humanitárias.
A plataforma de Blockchain da IBM (BaaS – Blockchain as a Service), é um ambiente na nuvem
que oferece segurança e as principais tecnologias de código aberto como Kubernetes e Hyperledger
Fabric, bem como outras ferramentas para o desenvolvimento de soluções corporativas em escala.
(Gupta, 2020).
Agora voltando nosso foco ao Big Data, o Blockchain nos demonstra uma ampla aplicação em
vários segmentos de mercado e uma preocupação com a segurança dos dados que estão
transitando. A razão pela qual Big Data e Blockchain têm um relacionamento em evidência é que o
Blockchain facilmente cobre falhas de um Big Data. A segurança, o maior ativo do Blockchain, faz
com que os dados não sejam adulterados. A transparência ajuda no rastreamento dos dados até o
ponto de origem. A descentralização não permite que os dados sejam roubados porque os dados
armazenados dentro de um Blockchain não pertencem a uma única entidade. E finalmente, a
flexibilidade permite que todos os tipos de dados sejam armazenados. Todos os dados que saem do
Blockchain são valiosos, já foram limpos e ainda estão à prova de fraude. Temos uma mina de ouro
em potencial que algumas empresas estão explorando (Drescher, 2018)
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As tecnologias de Big Data e Blockchain unindo forças conseguirão revolucionar a forma como
processamos e analisamos dados. Dado é o ativo mais importante hoje das organizações que estão
investindo em projetos de Big Data. Essa parceria auxiliará as empresas a se colocarem na vanguarda
da inovação e da valorização de suas marcas e no mercado de capitais.
TEMA 4 – REALIDADE AUMENTADA E BIG DATA
A realidade aumentada, quando visualizada pelas pessoas, parece algo muito interessante,
parece o futuro. Mas quando pensamos em como utilizá-la de fato no dia a dia em nossas tarefas é
que nos vêm as várias dúvidas. Será que funcionaria com esse tipo de atividade que estou fazendo? E
a pergunta não é diferente para o uso juntamente com Big Data. Será que teríamos um bom
resultado na aplicação de realidade aumentada com Big Data?
Segundo Mealy (2018), realidade aumentada (RA), assim como Big Data e Data Warehouse, é um
termo guarda-chuva ligado a vários tipos de experiências imersivas, que incluem realidade
aumentada, realidade mista e realidade ampliada. Os ambientes de RA são normalmente isolados do
mundo físico, pois criam ambientes totalmente novos. Apesar de eles simularem e se basearem em
lugares que existem, eles de fato fazem parte de uma realidade paralela ao mundo físico.
Com a realidade aumentada descobrimos uma nova forma de ver o mundo real por meio de
dispositivo eletrônico que utilize uma câmera criando um mundo real com gráficos estáticos, áudio
ou vídeos. Realidade aumentada é uma sobreposição sobre o conteúdo do mundo real. Os dois
ambientes não interagem entre si, porém, um novo experimento tem feito com que o modelo se
torne híbrido, combinando realidade mista, em que a interação pode ocorrer entre o mundo real e o
conteúdo digital aumentado. (Mealy, 2018).
Vejamos a seguir alguns setores do mercado que aplicam a realidade aumentada em suas
diferentes variações (Mealy, 2018).
4.1 TURISMO
Esse segmento é o que menos tem utilizado, porém o auxílio por meio da RA para a decisão de
fazer determinada viagem turística pode ser altamente impulsionada por essa tecnologia. Você, ao
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comprar um pacote de turismo e poder simular os lugares por onde poderá passar, tirar fotos, relaxar
e se divertir, pode ser fundamental para impulsionar esse mercado.
4.2 MUSEU
Muito parecido com a indústria do turismo, se os museus pudessem ser colocados no mundo
virtual, poderíamos ter experiências tanto nos locais quanto fora deles. Talvez você nunca vá ao
Louvre, mas se o Louvre vier até você e lhe der uma experiência e sensação de estar lá dentro, poderá
criar novos negócios e impulsionar financeiramente os museus.
4.3 AEROESPACIAL
Sempre foi um segmento à frente dos demais. As explorações espaciais, principalmente por
conta de agências como a NASA, já investem muito em tecnologias de vanguarda. Mas esse
segmento não está mais só nas mãos de departamentos governamentais. Empresas como Blue
Origin, SpaceX, Orbital e Virgin Galactic estão viabilizando a busca por mineração espacial, turismo
espacial e até mesmo viagens a Marte, num futuro não tão distante, antes vividos apenas em filmes
de ficção científica.
4.4 VAREJO
Os grandes shoppings estão passando por muitas mudanças devido ao espaço virtual que este
tem conquistado ano após ano. Alguns dos grandes shoppings estão implementando espaços físicos
para que os clientes tenham experiências que sejam atrativas para estes continuarem frequentando
fisicamente em vez de comprarem on-line. Ikea, Amazon e Target usam RA para que clientes vejam
como os móveis ficariam em suas casas, melhorando a percepção para uma compra mais assertiva.
No mundo da moda, por exemplo, a GAP, possui um Dressing Room para que os usuários possam
experimentar roupas por meio de seus smartphones.
4.5 MILITAR
A exemplo de agências espaciais, o segmento militar, desde as duas grandes guerras mundiais,
sempre foi quem mais utilizou inovações tecnológicas antes de quaisquer outros segmentos de
mercado. Um grande avanço nesse meio é justamente que toda a questão de segurança de um país
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possa ser cada vez mais simulada com o uso de tecnologia, e a realidade aumentada revoluciona
muito dos momentos nos quais poderiam causar riscos aos soldados que anteriormente precisavam
estar in loco para fazer determinada atividade.
4.6 EDUCAÇÃO
Imaginemos o clássico episódio de naufrágio do Titanic. Um professor tentando ensinar sobre
icebergs, sua consistência, seu formato fora e dentro do mar, entre tantos outros requisitos
importantes para que seus alunos compreendam a dimensão da tragédia que surgiu devido à falta,
talvez, de melhor tecnologia para a época. Ou então, salas de aula inteiras poderiam ocorrer
virtualmente. Crianças que não possam frequentar as escolas, por vários motivos (doenças, viagens
dos pais, entre outros), poderiam frequentá-las virtualmente com a sensação de que estão lá.
4.7 ENTRETENIMENTO
Jogos virtuais são um maior exemplo de uso de realidade aumentada, parecendo até óbvio
demais. Este é um mercado que inova e é retroalimentado anualmente com muitos novos clientes e
recursos financeiros. Não menos importante, mas a indústria de cinema e TV também se preocupam
com uma maior interação e experiência de seus clientes.
4.8 IMÓVEIS
Você conseguir comprar ou alugar uma casa, apartamento ou quaisquer outros tipos de imóveis
e simular seus móveis, sua vizinhança cria um momento de experiência virtual que torna sua
mudança mais agradável e assertiva.
4.9 MARKETING E PUBLICIDADE
A exibição de objetos 3D em uma cena melhora muito a experiência do cliente numa campanha
de marketing e publicidade. Pode ser um fator decisivo para o mercado explodir, uma vez que os
clientes podem experienciar tal produto do sofá de sua casa.
Enfim, os segmentos de mercados que já utilizam, investem ou planejam certamente sairão à
frente de seus concorrentes. É um campo da tecnologia que não se pode ignorar para quaisquer
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segmentos de mercado. E, da mesma forma, como poderíamos então associar a realidade aumentada
com um Big Data?
De fato, para todos esses segmentos de mercado e muitos outros que queiramoptar pelo uso
da RA, uma plataforma de Big Data analítica por trás é o que fará com que o projeto seja de fato
consistente. A realidade aumentada também está muito relacionada às tecnologias de IoT. São
sensores fazendo, por exemplo, medições dentro de um contexto de AR, que enviam dados para um
Big Data.
Segundo a reportagem de IIM (2020), a empresa Avon, fabricante de cosméticos em nível
mundial, passou a utilizar BI e AR. O objetivo da Avon era aumentar as vendas on-line. O aplicativo é
o resultado de uma solução integrada de realidade aumentada com uma plataforma de Big Data
analítica da empresa MicroStrategy. Com base em um dispositivo móvel, um produto é capturado
por uma câmera. O produto é demonstrado num Dashboard com informações sobre a composição,
nutrição, busca de produtos similares e informa sobre estratégias de venda, margem de lucro e
quantidade de itens em estoque. As imagens são enviadas para um software que gera uma imagem
virtual, tridimensional e colorida, sobreposta ao produto real, como se ambos fossem a mesma coisa.
O Big Data Analytics fornece informações armazenadas em uma base de dados do fornecedor. Nesse
pequeno exemplo de aplicação, experimentamos Big Data, realidade aumentada e inteligência
artificial por meio da incorporação de uma linguagem natural.
TEMA 5 – GEOLOCALIZAÇÃO E BIG DATA
Um mundo conectado globalmente, provendo transações de mídias sociais, e-commerce, fotos,
músicas, vídeos e também dados de georeferência espacial tornam o conglomerado de Big Data
cada vez mais complexo.
Dificilmente pensamos em sistemas de informações geográficos e não imaginamos o volume de
dados que este gere em relação a toda população mundial, em especial fazendo os check-ins em
seus aplicativos móveis. Estes check-ins precisam calcular a longitude e a latitude em que a pessoa
está para marcar o endereço, cidade, estado e país do qual esta acabou de enviar suas informações
juntamente com uma foto para sua mídia social, acompanhada de algumas pessoas que também
estão referenciadas na base de dados dessa mesma mídia social, que, por sua vez, possui uma
ferramenta de reconhecimento facial para identificar todas as pessoas marcadas nesse evento social.
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O exemplo anterior é somente um pequeno momento no tempo e no espaço da vida social ou
profissional de uma pessoa que acionou vários sistemas que funcionam de forma integrada, e que
em nossos estudos focam somente no Big Data e no sistema de informação geográfica.
Iniciando nossa fala sobre sistemas de informações geográficas, a Figura 4 ilustra algumas áreas
envolvidas nesse segmento multidisciplinar da área de computação. São conhecimentos da área de
computação, engenharia civil, medições, sensoriamento remoto, estatística, geografia, arquitetura e
matemática para elaboração de todo o conjunto de formas de processamento e dados armazenados
ao redor do planeta Terra para nos enviar informações e conhecimento cada vez mais apurado e
automatizado. Para tanto, são inúmeros sistemas de Big Data implementados para dar suporte a todo
esse aparato geográfico. Como no exemplo anterior, não somente para localização geográfica, mas
também para questões em relação ao solo, clima, ambiente, tempo, previsões e tantas outras coisas
que são provenientes dessa espetacular área que acaba por ficar invisível aos nossos olhos por já ter
se tornado como uma commodity em nossos dispositivos móveis. Como é o caso do Google Maps,
por exemplo.
Figura 4 – GIS multidisciplinar
Crédito: Arka38/Shutterstock.
Voltando um pouco ao conceito de sistema de informações geográficas, este é montado sobre
modelagens de dados que consideram mapas. Por exemplo, um mapa topográfico é um mapa com o
propósito de mostrar uma série de características da superfície da Terra. Podemos extrair dados sobre
se o solo é bom para plantar determinado alimento vegetal. Outro exemplo: um mapa considerando
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a densidade demográfica do planeta, dividindo-o por continentes, países, estados e assim por diante 
(Wise, 2018).
O armazenamento dos dados espaciais se dá pelos dados e atributos de localização. São
modelos vetoriais e raster. Dados raster, matricial ou simplesmente bitmap são imagens que possuem
uma descrição de pixel a pixel, o que o difere de um dado para gráfico vetorial. Cada ponto é exibido
na UI dentro de escalas de pixels. Enquanto isso, os gráficos vetoriais se baseiam em vetores
matemáticos, que utilizam as primitivas da geometria para representação das imagens na
computação gráfica.
Segundo Wise (2018), o resultado final do armazenamento de um mapa, por meio de um
sistema computacional, é um armazenamento em camadas. Ou seja, um pixel armazenado sobre
outro pixel, que nos faz compreender que, num mesmo ponto, há um cruzamento de um rio, de
estradas, ou que há uma floresta com determinado tipo de cobertura vegetal. Do outro lado, o
armazenamento dos dados vetoriais é feito por meio de dados matemáticos.
Em virtude do tamanho dos repositórios, temos um volume alto e um processamento grande
somente para tratamento dos dados geográficos. Quando integramos outros dados que façam
referência aos bancos de dados geográficos, estamos falando de um extratordinário exemplo de
repositório de Big Data, que trata informações e conhecimentos que se cruzam para fornecer um
resultado, que, aos olhos do cliente, parecem tão simples, mas que envolvem uma engenharia incrível
por de trás.
FINALIZANDO
Iniciamos nossa conversa falando sobre Nikola Tesla e outros tantos cientistas admiráveis, que há
aproximadamente 100 anos falavam em teorias mirabolantes que hoje nos resumem nosso cotidiano
e o futuro à nossa porta: IoT, Smart Cities, sistemas geográficos, inteligência artificial, realidade
aumentada e muito mais, tudo isso num contexto de sistemas de informações gerenciais, mais
especificamente falando sobre Big Data.
Tarefas árduas e manuais já eram automatizadas até o início dos anos 1980. Hoje já estamos
concretizando por meio de sistemas computacionais complexos, não somente mais o processamento
e armazenamento de dados, mas também o armazenamento e a aplicação de conhecimentos
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anteriormente somente realizados por seres humanos. Estamos na era robótica e de inteligência
artificial, dando suporte a todo o sistema comercial global virtual.
Deixamos de pensar em teorias e conhecimentos apenas técnicos para incrementarmos nossos
sistemas computacionais com o melhor que há em sistemas de inteligência: o cérebro humano. Esse
combinado de sentimentos, percepções sensoriais e tudo o mais é que faz um ser humano decidir.
Definitivamente, extrapolamos o modelo cartesiano e indo ao encontro do trabalho de Gershenfeld:
Quando as coisas começam a pensar.
Saímos das modestas telas de fósforo verde e alaranjado para a realidade aumentada, na qual
mundo real e virtual se encontram, projetando novos produtos, novos horizontes e novos
paradigmas de vida na nuvem, não a que nos reporta a um estado de sonhos e pensamentos
incríveis, mas uma nuvem que armazena um Big Data inteligente o suficiente para nos oferecer
soluções profissionais e pessoais.
São cidades, casas, escritórios e todo tipo de ambiente inimaginável que está oculto atrás da
computação ubíqua. Invisível ou disfarçada, com câmeras e sensores, capazes de fazer
reconhecimentos biométricos e identificar se somos nós mesmos que estamos naquele lugar. Até a
vida na fazenda, de bichos e plantas, é monitorada por esse modo ubíquo. São drones tirando as
fotos artísticas das paisagens mais paradisíacas, assim como trabalhando arduamente na lavoura.
Chegamos ao século XXI de verdade, no qual a ciência se encontrou com a ficção, por um
caminho que não há mais volta. Seja bem-vindo à era mais virtual que a civilização humana já viveu,com expectativas de inovações disruptivas que ocorrerão em uma velocidade que exigirá que a
computação quântica opere.
REFERÊNCIAS
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