A Empresa

A Proativa é uma startup de base tecnológica que pesquisa, desenvolve e comercializa soluções escaláveis em Big Data Analytics. Seus principais clientes são empresas que necessitam de auxílio à tomada de decisão em processos de negócios complexos a partir da análise e interpretação (visualização) de grande volume de informação, tais como governo eletrônico, gestão de inadimplência, combate a fraude, planejamento de investimentos em gestão de ativos. As soluções da Proativa em Big Data Analytics são escaláveis e utilizadas em diversas áreas, tais como no setor de e-gov, mobilidade urbana (Intelligent Transportation Systems), distribuidoras de energia elétrica e gestão de riscos ambientais. Entre 2011 e 2012, esteve incubada na INOVA – Incubadora de Empresas da Universidade Federal de Minas Gerais  - UFMG . E, posteriormente, acelerada pela Aceleradora de Startups Techmall.

BIG DATA ANALYTICS PROATIVA

“Big Data”, a análise de grandes massas de dados, é tema recorrente nas discussões do futuro da internet.  Estimativas da IBM indicam que a cada dia são gerados 2,5 quintilhões (25 seguido de 17 zeros) de bytes de dados.  E essa massa de dados só tende a crescer com a chegada da “Internet das Coisas”, objetos do nosso dia-a-dia equipados com sensores e capazes de se conectar à web ou com outros dispositivos.  A disponibilidade dessa quantidade massiva de informações traz um grande desafio: como extrair “insights” e ações de negócios desta massa crescente de dados?

Imagine um exemplo bastante prático: um fabricante de automóveis pode monitorar remotamente defeitos de funcionamento de todos os carros que produziu e estão agora rodando nas ruas.  Caso o motor de um carro aqueça frequentemente, um sensor de temperatura pode alertar a central do fabricante, e também o próprio dono do carro, de que é hora de levar o carro para a revisão. Muitos carros com o mesmo problema são um alerta para o fabricante de que talvez seja preciso lançar um recall ou revisar seus processos internos de fabricação.

A Proativa está apoiando a democratização de “Big Data” desenvolvendo plataformas na cloud (nuvem) que conseguem absorver grandes massas de dados e também provendo ferramentas de análise para simplificar a tomada de ações de negócios.  Os desafios técnicos são bastante complexos: velocidade de conexão, filtragem de dados relevantes e pouco estruturados, veracidade das informações, sem contar a análise dos dados, que envolve muita estatística, inteligência computacional, “machine learning” e visualização de dados.  ”Big Data” tem imenso potencial de aumentar competitividade, inovação e tomada de decisões rápidas pelas empresas. Fiquem ligados!

TARGET – PLATAFORMA WEB PARA SERVIÇOS EM MINERAÇÃO DE DADOS ESCALÁVEL

A aplicação de técnicas de mineração de dados a bases de dados reais demanda algoritmos paralelos para mineração de grandes volumes de dados. Geralmente esse processo é extremamente custoso do ponto de vista computacional, uma vez que a quantidade de dados envolvida na mineração em geral é muito grande, tende a crescer, e os algoritmos frequentemente tem complexidade exponencial. A utilização de soluções paralelas e distribuídas consolida-se como crucial para a viabilidade da execução desses algoritmos.

Nesse sentido faz-se necessário uma plataforma para paralelização de algoritmos. Por outro lado, algoritmos de mineração de dados desenvolvidos em uma plataforma de paralelismo não são sustentáveis isoladamente. Logo, é preciso uma plataforma integrada para serviços em mineração de dados que proporcione todo um ambiente computacional para o processo de mineração de dados como serviços, tais como o TARGET da Proativa. O TARGET é uma plataforma web integrada para serviços em mineração de dados escalável que proporciona todo um ambiente computacional para o processo de mineração de dados como serviços, tais como: controle de acesso, agendamento de tarefas, configuração de ambiente, gestão de hardware, emissão de relatórios gerenciais, dentre outros. É altamente escalável e replicável a diversos tipos de mercados, até mesmo aqueles não atendidos atualmente pela Proativa tais como instituições financeiras, seguradoras e grandes redes varejistas tanto de comercial tradicional quanto eletrônico. 

A Proativa vem desenvolvendo versões client (personalizadas) do TARGET a partir deste cenário e aplicando com sucesso em grandes corporações. As principais versões da tecnologia atualmente são:

1. TARGET Fraud – Seleção de alvos para inspeção com suspeita de fraudes e irregularidades no consumo de bens e serviços

2. TARGET Debt Manager – Redução de inadimplência e otimização de ferramentas de cobrança

3. TARGET Climate Prediction – Previsão e redução de impactos causados por eventos climáticos extremos

4. TARGET Asset Management – Planejamento de investimentos em manutenção de ativos

PARCERIA SERPRO/UFMG

O know-how “Práticas em Mineração de Dados Escalável para Sistemas do Governo” – um dos produtos da cooperação Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG e Serviço de Processamento de dados – SERPRO do Governo Federal une conhecimento acadêmico em mineração da dados escalável e conhecimento em governo eletrônico. Ou seja, referencia o uso de protótipos de software livre e conhecimento da aplicação de técnicas de mineração de dados escalável sobre dados governamentais. Através de edital de licenciamento, a Proativa adquiriu o direito de uso, produção, comercialização e prestação de serviços relacionados à tecnologia [Revista Tema - ­A Revista do Serpro,  Nº 223 • MARÇO/ABRIL • 2014, ISSN 0100­5227, páginas 16 e 17]

MISSÃO PROATIVA

Extrair características e padrões de informações úteis em grandes bases de dados para auxílio a tomada de decisão. Estas tarefas são particularmente desafiantes quando os dados encontram-se em meios digitais como os bancos de dados das empresas, na web, nas redes sociais e na forma de conhecimento experimental ou tácito de posse de especialistas humanos.

VISÃO PROATIVA

Seja na forma textual, vídeo, áudio ou imagens, seja esta estática ou dinâmica (streaming), a informação no mundo circula cada vez mais de forma descontrolada, imprevisível, rápida e em grandes volumes sendo igualmente necessários avanços tecnológicos para coleta, armazenamento e extração de características em big data.