DESENVOLVIMENTO DE UMA FERRAMENTA INTERATIVA UTILIZANDO A LINGUAGEM R, COM O OBJETIVO DE INTEGRAR A METODOLOGIA CRISP-DM E TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING.

Resumo

O desenvolvimento da ferramenta interativa utilizando a metodologia CRISP-DM, integrada com técnicas de machine learning e implementada na linguagem R, demonstrou ser uma solução promissora para otimizar o processo de tomada de decisão em diferentes contextos empresariais. Embora o estudo tenha utilizado dados de uma empresa do setor de energia de Minas Gerais, que preferiu manter sua identidade em sigilo, os resultados indicam que essa ferramenta poderia ser amplamente aplicável em diversas áreas, ajudando gestores a tomar decisões mais informadas e estratégicas.
A escolha da linguagem R revelou-se particularmente vantajosa. Sendo uma linguagem gratuita e de código aberto, R oferece acessibilidade a um vasto conjunto de bibliotecas para análise de dados, visualização e modelagem estatística, sem o custo financeiro associado a softwares proprietários. Além disso, a interface amigável e a vasta comunidade de suporte tornam R uma excelente opção para aqueles com pouca experiência em programação.
Durante o desenvolvimento do projeto, algumas limitações foram identificadas:
- A confidencialidade imposta pela empresa parceira impediu a criação de visualizações geográficas detalhadas.
- A ausência de dados financeiros limitou análises de impacto econômico das interrupções.
- O volume de dados históricos, embora significativo, poderia ser ampliado para melhorar a precisão dos modelos preditivos.
- A necessidade de anonimização dos dados reduziu o potencial de algumas análises espaciais.
É importante destacar que, mesmo com essas limitações, a ferramenta demonstrou grande potencial. Caso gestores tivessem acesso a ela, poderiam beneficiar-se da capacidade de extrair insights relevantes de grandes volumes de dados, através de um dashboard interativo que facilita a visualização e interpretação das informações. A análise preditiva fornecida por técnicas de machine learning aplicadas dentro da metodologia CRISP-DM permitiria a antecipação de problemas e a otimização de processos, levando a uma gestão mais proativa e eficiente.
Em resumo, o trabalho demonstrou que o uso de uma linguagem acessível como R, aliada à metodologia CRISP-DM, pode resultar em ferramentas poderosas para suportar decisões empresariais. Com o avanço contínuo das tecnologias de machine learning e análise de dados, a integração dessas soluções no ambiente corporativo será cada vez mais essencial para manter a competitividade no mercado. A eficácia da ferramenta aqui apresentada reforça a importância de investir em abordagens baseadas em dados, e acredita-se que, com a devida implementação e uso, ela possa contribuir significativamente para o sucesso de gestores em diversas áreas.