Titulo Estágio
Estágio Solução Integrada de Video-Based Vehicle Identification - Modelos Analíticos
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Local do Estágio
Lisboa
Enquadramento
Tendo por base o sistema da Accenture de Operação e Cobrança de Portagens pretende-se desenvolver sobre este sistema novas capacidades analíticas que permitam extrair valor dos dados.
O sistema referido efetua o processamento de um muitíssimo elevado número de eventos, mais de 107 por dia, referentes à passagem de veículos em portagens automáticas e manuais. Eventos que são processados através de dados estruturados e não estruturados que passam desde os equipamentos juntos dos pórticos/portagens até ao sistema central de cobrança.
Por esta razão pretende-se construir uma solução inovadora em tempo real de Business Intelligence e Advanced Analytics, que dote o sistema da Accenture da capacidade de gerar conhecimento, ações e resultados a partir dos dados existentes.
Objetivo
Tendo por base diversos projectos realizados pela Accenture na área de vídeo-detecção e suas aplicações à indústria de Infraestruturas Rodoviárias, desenvolvimento de sistemas de Business Intelligence híbridos, de modelos de Advance Analytics e implementação de arquiteturas Big Data, o objetivo será desenvolver uma arquitetura Big Data, que permita a receção e processamento de todas as mensagens em tempo real, provenientes dos equipamentos junto dos pórticos/portagens.
Pretende-se seguir a jornada da Accenture Analytics to ROI e definir formas de extrair conhecimento, ações e resultados, nomeadamente:
• Identificação de número de passageiros por viatura;
• Identificar situações potenciais de fraudes;
• Avisar as autoridades para situações anómalas e/ou ilegais;
• Falhas nos sistemas operacionais e RSE (Road Side Equipments);
• Manutenção preditiva dos sistemas operacionais e SER;
• Melhor eficiência de preços e o possível aumento de receitas;
• Modelos preditivos de tráfego;
• Modelos comportamentais de condutores e condução.
A solução a desenvolver contemplará a utilização de múltiplas metodologias e activos da Accenture. Na vertente de definição da arquitetura propomos a utilização do modelo de referência da Accenture Hybrid Data Platform Architecture.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
O projecto terá a duração de 9 meses. Durante esse período pretende-se preparar os alunos para o desempenho da função de consultor de TI dando-lhe a oportunidade de participar nas diferentes fases de um ciclo de desenvolvimento da solução:
• Reuniões de levantamento de requisitos;
• Análise da informação contida nas interfaces e base de dados da solução Accenture Tolling Solution;
• Descoberta dos dados através de: filtros, marcação, visualização de padrões, análise exploratória e quantificação;
• Construção de modelos analíticos;
• Testes dos modelos analíticos.
De forma a possibilitar um acompanhamento mais efectivo e focado, o projecto será, divido nas seguintes fases e componentes aplicativos:
• Estudo da informação disponível na solução Accenture Tolling Solution;
• Implementação e configuração das ferramentas de visualização de dados;
• Construção do Client Analytic Record, Product Analytic Record e Vehicle Analytic Record;
• Contrução das transformações de dados;
• Construção dos subconjuntos iniciais de dados;
• Execução da análise univariante (análise exploratória de dados);
• Execução da análise multivariante dos dados;
• Desenvolver protótipo e mecanismos de simulação.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
De forma a possibilitar um acompanhamento mais efectivo e focado, o projecto será, divido nas seguintes fases e componentes aplicativos:
• Elaboração do Manual de solução implementada, incluindo relatórios recolhidos da solução (que a justificam).
Condições
Bolsa de Estágio: Valor a Confirmar
Observações
Área Tecnológica
Ambiente Open Source – Baseado em Big Data (MapReduce, Pig, HBase, Hive, Sqoop, NoSql), Analytics (R) e Data Visualization (Tableau). Álgebra Computacional, Análise Estatística e Algoritmia de Aprendizagem baseada em Redes Neuronais.
Pretendemos como esta solução as seguintes mais-valias:
• Ganhos de Eficiência e Produtividade, através de:
o Aumento da inteligência do sistema Operacional e de Cobrança em situações de processamento d grande volumes de tráfego;
o Resposta em tempo real ou próximo de em tempo real;
• Conhecimentos e decisões baseadas em dados, suportados em:
o Visão unificada e detalhada sobre dados estruturados e não estruturados gerados pelos equipamentos junto dos pórticos/portagens;
o Melhores modelos e capacidades preditivas não baseadas em amostras de dados;
• Modelos de negócio inovadores, devido a:
o Alavancar todos os dados existentes das transações provenientes dos equipamentos junto dos pórticos/portagens;
o Visualização e extração, em tempo real, de perspetivas de dados corretas que permitam construir novas relações com fornecedores e clientes.
E desta forma permitir que os clientes desta solução adquiram uma flexibilização do seu negócio que lhes permita um maior retorno de investimento.
Na vertente de implementação da arquitetura Business Intelligence híbrida com Big Data propomos a Metodologia de Delivery da Accenture (ADM), baseadas no modelo Rational Unified Process (RUP), com uma estratégia de desenvolvimento segundo os conceitos Agile Development/Extreme Programming (XP).
E na vertente de análise e descoberta dos dados propomos a utilização da metodologia Big Data Analytics Methodology da Accenture.
De forma a potenciar o trabalho realizado e guiar na construção da arquitetura, auxiliar na análise dos dados e guiar na extração de informação.
Orientador
António Ricardo Pinto
antonio.r.pinto@accenture.com 📩