Veja como o time de ciências de dados da Trimble Latam trabalhou, a partir de hipóteses, pesquisas, análise exploratória e clusterização, para produzir um modelo de predição de acidentes que tem ajudado empresas a salvar vidas
Ainda que não seja possível prever 100% um acidente de trânsito porque há muitos fatores envolvidos (comportamento humano, falhas, intempéries), com a ajuda da ciência de dados é possível fazer boas estimativas.
Esse foi o desafio encarado pelo time de ciências de dados da divisão de Transportes da Trimble Latam, como nos contam Daniele Sencio (gerente de produtos) e Maria Eduarda Silva (gerente de engenharia) no vídeo abaixo.
A primeira coisa que fizeram foi olhar para o problema e entender qual a melhor maneira de interferir nele. Utilizando a pirâmide de Dupont, o time entendeu que era preciso atuar sobre a base, ou seja, combater os desvios de comportamento para que os acidentes do topo da pirâmide diminuíssem significativamente.
Com o objetivo de identificar comportamentos de risco que levam a desvios e acidentes, a equipe olhou para dados da Polícia Federal sobre os maiores motivos desses eventos (uso de celular, fadiga, excesso de velocidade, falta de cinto de segurança etc) e as regiões de maior perigo, onde os acidentes mais aconteciam.
Na fase de Discovery, o time listou hipóteses por brainstorming, fez pesquisas com clientes e mercado, e classsificou e categorizou os dados. Foram feitas também análises de risco, análises exploratórias e clusterização (k-means).
Por fim, chegaram a um produto final: um modelo de predição de acidentes que ajuda empresas de transporte a mitigá-los. A ferramenta é comercializada pela Trimble na forma add-on. “Tudo ficou mais simples para o gestor de frota agir imediatamente”, explica Maria Eduarda Silva, gerente de produto da Trimble.
Ao contar os pormenores desse processo, Maria Eduarda e Daniele relatam ainda as técnicas de análise exploratória utilizadas, as métricas de valor consideradas para o produto final e o cuidado com a proteção de dados e a LGPD.
Veja o vídeo completo abaixo:
Autora Daniele Sencio é gerente de engenharia da Trimble, com formação em ciências da computação. Tem extensão em engenharia de software e MBA em gerente de projetos. Atua há mais de 14 anos na área de tecnologia e está há três anos em cargos de liderança na área. É entusiasta em agilidade e gestão de pessoas, atuando parcialmente como Scrum master no time. Maria Eduarda Silva é gerente de produto da Trimble. Tem formação em gestão de projetos na UTFPR e atua há mais de oito anos em times de tecnologia voltados à transformação digital. Atualmente é gerente de produtos digitais de um time internacional. Advoga pela diversidade na área de Tech, sendo premiada como Agente de Mudança DEI para América Latina em 2023 e chair de Filantropia e Voluntariado na Trimble. Revisora Stephanie Kim Abe é jornalista, formada pela Escola de Comunicações e Artes da Universidade de São Paulo (ECA-USP). Trabalha na área de Educação e no terceiro setor. Esteve nos primórdios da Programaria, mas testou as águas da programação e achou que não era a sua praia. Mas isso foi antes do curso Eu Programo…
Este conteúdo faz parte da Programaria Sprint Dados: Ampliando as Fronteiras.
Conteúdo incrível, análise importantíssima e valiosa
Gratidão