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Seis níveis de fusão de dados: como eles impactam seu processo de tomada de decisão?
No mundo atual, orientado por dados, a fusão de dados se torna um processo crítico que visa combinar múltiplas fontes de dados em informações mais consistentes e precisas do que qualquer fonte única poderia fornecer. Esse processo não apenas melhora a qualidade das informações, mas também melhora a eficiência do processo de tomada de decisão. De acordo com o estágio de processamento da fusão de dados, o processo geralmente é dividido em três níveis: baixo, médio e alto. Esses níveis podem ser divididos em seis níveis mais específicos.
A chave para a fusão de dados é que, ao combinar diferentes fontes de informação, podemos obter dados mais esclarecedores para influenciar nossa tomada de decisão.
Seis níveis de fusão de dados
Os seis níveis de fusão de dados propostos pelo Data Fusion Information Group (DFIG) são:
- Nível 0: Pré-processamento de fonte (ou avaliação de dados)
- Nível 1: Avaliação de Objetos
- Nível 2: Avaliação Situacional
- Nível 3: Avaliação de Impacto (ou Detalhamento de Ameaças)
- Nível 4: Detalhe do Processo (ou Gestão de Recursos)
- Nível 5: Refinamento do usuário (ou refinamento cognitivo)
- Nível 6: Detalhamento de Tarefas (ou Gerenciamento de Tarefas)
Embora o modelo JDL (níveis 1 a 4) ainda esteja em uso hoje, ele enfrentou algumas críticas, principalmente porque implica que os níveis devem ocorrer sequencialmente e não consegue demonstrar totalmente o potencial de ser centrado no ser humano. O modelo DFIG considera a importância da consciência situacional, segmentação de usuários e gerenciamento de tarefas. Apesar dessas deficiências, o modelo JDL/DFIG ainda é valioso para visualizar o processo de fusão de dados, facilitando a discussão e o entendimento comum, e o design de fusão de informações em nível de sistema.
Fusão de dados em aplicações geoespaciais
No campo dos sistemas de informação geográfica (GIS), a fusão de dados é frequentemente usada como sinônimo de integração de dados. Nessas aplicações, muitas vezes é necessário combinar diferentes tipos de conjuntos de dados em um conjunto de dados unificado que contenha todos os pontos de dados e intervalos de tempo dos conjuntos de dados de entrada. Este conjunto de dados fundidos é diferente de um superconjunto simples, pois seus pontos de dados contêm atributos e metadados que podem não estar incluídos nos conjuntos de dados originais.
Basicamente, o processo de fusão cria uma visão mais completa do ambiente, ajudando os cientistas a descobrir locais e momentos importantes e a gerar novos insights.
Integração de dados x fusão de dados
Fora da comunidade geoespacial, há diferenças na terminologia usada para integração e fusão de dados. Tomando a inteligência empresarial como exemplo, a integração de dados descreve a combinação de dados, enquanto a fusão de dados é a redução ou substituição após a integração. A integração de dados pode ser vista como a combinação de conjuntos, enquanto a fusão é uma técnica de redução de conjuntos com maior confiança.
Áreas de aplicação
Vários modos de detecção de tráfego
Dados de diferentes tecnologias de detecção podem ser combinados de forma inteligente para determinar com precisão as condições de tráfego. Uma abordagem baseada em fusão de dados que aproveita dados acústicos, de imagem e de sensores coletados ao longo da estrada demonstra os pontos fortes de diferentes abordagens individuais.
Fusão de decisão
Em muitos casos, sensores geograficamente dispersos são limitados por energia e largura de banda, então os dados brutos de um fenômeno geralmente são resumidos na forma de alguns bits. Ao inferir eventos binários, em casos extremos, apenas decisões binárias são enviadas dos sensores para um centro de fusão de decisões (DFC) para melhorar o desempenho da classificação.
Aumentar a consciência situacional
Os dispositivos móveis modernos geralmente são equipados com uma variedade de sensores integrados, incluindo sensores de movimento, sensores ambientais e sensores de localização, que podem ser usados para melhorar a consciência situacional. Por meio de técnicas de processamento de sinais e fusão de dados (como geração de recursos, estudo de viabilidade e análise de componentes principais), esses dados de detecção melhorarão muito a precisão da classificação do dispositivo de estados relacionados ao movimento e ao contexto.
A tecnologia de fusão de dados não apenas melhora a compreensão das pessoas sobre o ambiente, mas também melhora sua capacidade de tomar decisões rápidas e eficazes em situações complexas.
O desenvolvimento de métodos estatísticos
Processo Gaussiano Autorregressivo Bayesiano
O Processo Gaussiano é um modelo popular de aprendizado de máquina. Se assumirmos que há uma relação autorregressiva entre os dados e que cada fonte de dados é um processo gaussiano, isso constitui um problema de regressão bayesiana não linear.
Estimativa semi-paramétrica
Muitos métodos de fusão de dados pressupõem que há uma distribuição condicional comum entre diversas fontes de dados. Métodos desenvolvidos recentemente permitem estimativas eficientes dos resultados dentro de modelos semiparamétricos.
À medida que a tecnologia de fusão de dados continua a evoluir, organizações e empresas devem considerar como aplicar efetivamente essas camadas ao tomar decisões críticas, melhorar a precisão analítica e orientar ações futuras. Você está pronto para aproveitar o poder da fusão de dados para melhorar suas capacidades de tomada de decisão nesta era orientada por dados?
