Como uma Abordagem Centrada em Dados Está Revolucionando a Gestão Ambiental Portuária
29 de janeiro de 2025
A análise crítica é fundamental no desenvolvimento de soluções tecnológicas para desafios ambientais, como o que enfrentamos na Data Overseas. Ao abordar o problema da gestão de resíduos no Porto de Santos, é crucial considerar o contexto em que nossa análise e estudo são conduzidos, bem como a qualidade e origem dos dados que utilizamos.
Durante o desenvolvimento inicial de nossa solução para monitoramento de resíduos portuários, enfrentamos desafios semelhantes aos que muitos estudantes e pesquisadores iniciantes encontram.
Durante meus estudos em Ciência de Dados, preparei um relatório para minha professora de Teoria do Aprendizagem Estatístico sobre os dados disponíveis sobre Alcoolismo no Ensino Médio e Desempenho Acadêmico. Não prestei muita atenção ao pesquisador ou à forma como o estudo foi conduzido, mas me concentrei em desenvolver uma análise satisfatória e aplicar um modelo estatístico.
High School Alcoholism and Academic Performance
Fonte: https://www.kaggle.com/datasets/gabrielluizone/high-school-alcoholism-and-academic-performance
Inicialmente, meu foco estava principalmente em desenvolver um modelo de análise e aplicar técnicas de aprendizado de máquina, sem dar a devida atenção à origem e metodologia de coleta dos dados no contexto do Alcoolismo no Ensino Médio.
Essa abordagem inicial, embora entusiasmada, me ensinou uma valiosa lição: não importa quão sofisticado seja nosso modelo de IA ou quão abrangente seja nossa análise, se os dados forem inadequados ou a metodologia de coleta for questionável, nossas conclusões e insights podem ser imprecisos e problemáticos.
É de suma importância adotar uma mentalidade centrada em dados ao desenvolver soluções para monitoramento ambiental. Isso implica em questionar constantemente a origem dos dados sobre resíduos portuários, a reputação das fontes (sejam sensores, relatórios oficiais ou observações in loco), como as informações são coletadas, a representatividade da amostra, o período de coleta, possíveis vieses, a metodologia empregada, o contexto específico do Porto de Santos e o propósito original para o qual os dados foram coletados.
Agora, antes de aplicar qualquer modelo de IA ou realizar análises, nos certificamos de entender profundamente nossos dados. Trabalhamos em colaboração com autoridades portuárias e especialistas ambientais para garantir que nossa base de dados seja robusta, representativa e confiável.
Essa abordagem centrada em dados não apenas visa melhorar significativamente a precisão do nosso futuro modelo, mas também aumentar a confiança das partes interessadas no agora, sobre a nossa solução desenvolvida. Ao compreender melhor o contexto e as nuances dos dados sobre resíduos portuários, podemos oferecer insights mais valiosos, contribuindo efetivamente para a preservação do ambiente marinho e a saúde das comunidades costeiras.
Concluímos que, para startups como a Data Overseas, que trabalham na interseção entre tecnologia e sustentabilidade, a qualidade e compreensão dos dados são tão cruciais quanto a sofisticação dos algoritmos. Esta abordagem não apenas nos permite desenvolver soluções mais eficazes para o monitoramento de resíduos portuários, mas também nos posiciona como líderes confiáveis na aplicação de tecnologia para a proteção ambiental.
