20/06/2025 | IT4IoT
Como se complementam
A combinação entre as duas tecnologias proporciona uma abordagem poderosa para análise de dados. Enquanto a IoT permite a coleta de grandes volumes de dados provenientes de dispositivos conectados, o Machine Learning utiliza algoritmos avançados para processar e extrair insights significativos desses dados em tempo real. Essa integração permite uma análise mais precisa e ágil, capacitando as organizações a tomar decisões informadas e automatizadas com base nos dados coletados em uma variedade de setores.
Aplicações práticas
Ambas têm um papel importante em diversos setores. Na saúde, dispositivos médicos conectados coletam dados dos pacientes, permitindo a identificação precoce de padrões anormais e previsão de eventos médicos adversos. Na indústria, sensores monitoram o desempenho de máquinas e algoritmos otimizam processos de produção, resultando em operações mais eficientes. Na logística, dispositivos IoT em veículos e instalações fornecem dados em tempo real para melhorar o roteamento e a gestão de estoques, reduzindo tempos de entrega.
Esses são apenas alguns exemplos das muitas aplicações práticas da análise de dados, destacando o potencial dessas tecnologias.
Impacto no mercado
Esse avanço tem um impacto significativo no mercado atual. Essa combinação permite que as empresas coletem e processem uma grande quantidade de dados de forma mais produtiva e segura, fornecendo insights valiosos que ajudam na tomada de decisões estratégicas.
A previsão é que cada vez mais empresas vá aderir a automação de tarefas e a coleta de dados por meio destas tecnologias, visando um futuro mais sustentável e eficiente.
