Como a ciência de dados está melhorando a gestão logística

A ciência de dados e a internet das coisas já faz parte de diversas partes do nosso dia a dia, desde o atendimento ao cliente até as recomendações que recebemos de diversos serviços dos quais somos consumidores.

Como clientes, os benefícios dessas tecnologias na gestão logística são óbvios, como monitoramento em tempo real, otimização de rotas e planejamento. No entanto, há ainda outras vantagens que a ciência de dados e a internet das coisas podem dar à gestão logística, tornando-a mais segura e transparente. Confira:

Sensor de capacidade

Na gestão logística, informações precisas sobre a capacidade de armazenamento têm um papel crucial. Qualquer informação errada pode levar a diversos problemas na experiência do cliente e a possíveis perdas. A internet das coisas ajuda as empresas a terem informações em tempo real da exata quantidade de itens que ainda podem ser armazenados, evitando desperdícios e gastos adicionais.

Planejamento da rota

Tempo e combustível são grandes preocupações logísticas. A internet das coisas, com a ajuda de tecnologias de GPS, pode ajudar a otimizar esse planejamento, permitindo analisar e mostrar o tempo e o custo de cada rota para entregar um produto.

Monitoramento e gestão do ambiente

Existem produtos delicados ou matérias médicos que devem ser mantidos a temperaturas específicas e requerem um cuidado extra na embalagem e no transporte para evitar danos. Para monitorar e gerenciar o fluxo de mercadorias sensíveis, a ciência de dados e a internet das coisas oferecem ferramentas capazes de gerir e ajustar a temperatura desses produtos, garantindo sua segurança.

Análise preditiva e monitoramento contínuo

Por meio da análise preditiva com base em dados históricos, a gestão logística pode prever o fluxo de mercadorias que podem ter no futuro. Os dados podem ser coletados com o monitoramento em tempo real que, além de oferecer insights, permite manter um rastreamento contínuo dos pacotes da origem até o destino.

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Com Smart Data Collective

Como a ciência de dados traz praticidade à segurança da informação

Ao ser incorporada à segurança da informação, a ciência de dados pode tornar a segurança da informação muito mais prática. Essa tecnologia pode ser implementada na infraestrutura de segurança para gerar mais rapidez nos processos diários e obter mais conhecimento sobre a rede.

Saiba como implementar a ciência de dados na segurança da informação de maneira efetiva para melhorar sua estratégia de proteção:

Uma maneira de aprendizado

Em vez de programar a solução para resolver problemas complexos, as ferramentas de ciência de dados podem ser usadas para obter mais insights dos dados coletados ao longo do tempo, assim, em vez de usá-los para obter respostas pontuais, é possível usá-los para aprender e adaptar a estratégia de maneira contínua.

Esse conceito de aprendizado contínuo é crucial, pois o aprendizado de máquina está sendo usado para criar mudanças similares na segurança da informação. Por muitos anos, os produtos de segurança se comportaram como uma linha de montagem na detecção de ameaças, em que um processo seria desenvolvido e então replicado em escala.

Como parte desse processo, os produtos eram programados com padrões conhecidos de ameaças e a solução então escanearia o tráfego em busca desses padrões. Esse mecanismo, no entanto, é facilmente derrotado ao encarar um adversário inteligente e adaptável.

A ciência de dados e o aprendizado de máquina são a solução para esse modelo. Em vez de precisar da resposta, o software pode aprender com os dados. Hoje os modelos de aprendizado de máquina avaliam grandes grupos de ameaças para encontrar traços em comum, conexões escondidas que não são óbvias para analistas humanos.

Por exemplo, cibercriminosos movem constantemente seus servidores de comando e controle pra novos domínios e trocam endereços de IP para estarem sempre à frente nas listas de reputação. Os modelos de aprendizado de máquina podem detectar padrões escondidos no comportamento desses servidores.

Diferentes modelos podem identificar precisamente o tráfego de servidores de comando e controle na ausência de qualquer reputação ou assinatura. Esse conceito tem sido estendido à parte de encontrar comunicações específicas de malware, como um malware recebendo instruções ou recebendo um update executável. Esses modelos podem ser treinados constantemente como novos dados para encontrar mais tendências e comportamentos nocivos no tráfego.

Com Security Week