Motor de deteção de outliers

Abstract

Hoje em dia praticamente todas as empresas, inclusive as de telecomunicações, recorrem a sistemas que auxiliam o processo de tomada de decisão. Estes sistemas oferecem, na sua interface gráfica, dashboards contendo um conjunto de gráficos que ilustram indicadores de desempenho da empresa, permitindo aos gestores de topo analisá-los, de forma a retirar conclusões sobre o progresso da mesma. No entanto, o processo de análise dos referidos gráficos pode tornar-se uma tarefa bastante demorada uma vez que é realizada apenas por pessoal com elevadas competências de análise. Uma empresa de telecomunicações sentiu a necessidade de tornar esta tarefa transversal, ou seja, permitir que todos os funcionários tenham acesso ao seu progresso individual para que eles próprios tirem conclusões sobre a sua atividade diária e consequentemente melhorem o seu desempenho. Porém, nem todos os funcionários têm capacidades para analisar este tipo de gráficos. Aliado a esse problema, o facto de os funcionários não terem muito tempo disponível torna o processo de análise ainda mais difícil. Desta forma, torna-se fulcral criar um mecanismo que permita aos funcionários compreender os resultados apresentados nos gráficos de uma forma rápida, sem ter de perder muito tempo a analisá-los. No sentido de desenvolver tal mecanismo, esta empresa contactou a Novabase para que esta procedesse a esse desenvolvimento. A Novabase identificou então esta oportunidade de desenvolver um componente que complementa os tradicionais gráficos com textos — frases simples, às quais damos o nome de Findings — que apresentam a informação já analisada evitando que os colaboradores da empresa tenham de perder tempo a interpretar os gráficos. Este mecanismo revela ser uma mais-valia, uma vez que agiliza o processo de análise de informação. O objetivo do estágio passou por desenvolver o componente enunciado anteriormente, o qual designámos de Findings Engine. Este motor foca-se na deteção de eventos/valores/comportamentos que se desviam significativamente do normal, e é por esse motivo se pode dizer que se trata de um Engine de deteção de outliers produzindo descrições textuais dessas deteções. Este componente visa processar a informação produzida diariamente por uma empresa de telecomunicações e, depois de a analisar, apresenta-a ao utilizador num formato textual com o intuito de fornecer conclusões rápidas. O Findings Engine será, numa primeira fase, integrado num Sistema de Suporte à Decisão (SSD) já existente no cliente. Contudo é esperado que no futuro possa vir a ser integrado noutros SSD direcionados à indústria das telecomunicações. Outro desafio que tivemos de ultrapassar foi garantir que o produto fosse o mais parametrizável possível, para que pudesse vir a ser integrado em vários ambientes diferentes.