O desafio dos dados da CAPES
No cenário global atual, identificar o que é relevante para que sejam propostos caminhos e encontradas soluções tornou-se o desafio mais importante das organizações que trabalham com dados. Assim, recai sobre os sistemas digitais, a partir da engenharia e visualização de dados, a responsabilidade de permitir ao usuário realizar insights partindo das diversas fontes de dados que alimentam esses sistemas. O design thinking, utilizado pela Indeorum, é um conjunto de ideias que auxilia nesse processo, pois coloca o usuário como centro da criação, possibilitando e facilitando a criação de soluções a partir da sua interação com seu problema e o universo de informações que há em relação àquele problema.
Dentro dos demais desafios que o universo da ciência de dados encara para a entrega deste valor ao usuário, a equipe Indeorum depara-se constantemente com a provocação da democratização dos dados e a escalabilidade da solução através de algoritmos de aprendizado de máquina.
Para o trabalho junto à CAPES e à RNP que possibilitou a criação do sistema Sucupira Painéis, a democratização dos dados foi peça chave ao permitir a qualquer usuário fazer perguntas estratégicas como: “como está a evolução do meu programa?”, “quais são os principais tópicos dos pesquisadores?”, “como se dá a distribuição da produção?”, “como estou perante os demais?”. A abordagem de transformação do conhecimento em poder de decisão, através da visualização da informação, é o que permite o maior impacto de valor aos pesquisadores, docentes e coordenadores da CAPES. Essa característica de respostas rápidas a perguntas complexas é o que, fundamentalmente, divide as soluções data-driven das soluções repositórios da informação, comumente desenvolvidas e utilizadas pelos sistemas de consulta.
Para este feito de transformação da informação em poder de decisão, a partir do ambiente da CAPES, com mais de sete milhões de dados em um sistema que permite ao usuário realizar insights, foi necessária a construção de uma solução robusta com uma estrutura de informação otimizada, capacitada a obter um grande volume de dados (data mining) em tempo real. Também foi necessário processar esses dados através de uma pipeline de algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e de aprendizado profundo (deep learning). Assim, foi possível gerar respostas precisas, a partir de um ambiente heterogêneo da informação.
Junto a este desafio dos dados, coube aos nossos designers de UI/UX e de informação a função de trabalhar as diversas representações dos dados, modelando uma interface focada em usabilidade, navegação intuitiva e entrega clara dos valores levantados pelos futuros usuários na etapa do design thinking.
Leia também “Sucupira Painéis permite a visibilidade da pós-graduação brasileira”.
