Introdução
Neste case, abordamos a aplicação dos algoritmos “top down” e “bottom up” na BDGD. Essas técnicas ajudam a resolver problemas complexos em grandes volumes de dados, como na correção de faseamento em sequenciamento elétrico. O uso desses algoritmos otimiza processos e aumenta a eficiência da equipe, refletindo nossa dedicação à inovação em dados e à simplificação de processos complexos.
Relação Entre Modelagem e Resolução de Problemas
A Norven tem como alicerce os valores: “Inovação em dados, estratégia e mão-na-massa, simplificação e solução.” A inovação não se restringe apenas às concepções técnicas, mas também à forma como os desafios são interpretados, pois a realidade é complexa, com inúmeras variáveis.
Como um problema é modelado está intrinsecamente relacionado à forma como ele pode ser resolvido, parafraseando o filósofo Feyerabend: “Escultores são restringidos pelas propriedades dos materiais usados.” Da mesma forma, a modelagem de um problema pode redefinir algumas características e restrições. A reinterpretação possibilita detectar padrões que antes não eram facilmente visíveis, especialmente quando se trata de grandes volumes de dados tabulares, como a BDGD, que chega à escala de 10^9 registros.
Modelagem da BDGD em Grafos
Uma abordagem utilizada é a modelagem da BDGD em forma de grafos. Isso possibilita a utilização de técnicas que antes não eram viáveis, como os algoritmos “top down” (de cima para baixo) e “bottom up” (de baixo para cima). Essas abordagens são amplamente utilizadas em várias áreas da ciência da computação, incluindo a análise e o processamento de dados georreferenciados. Cada uma possui características específicas e é adequada para diferentes tipos de problemas.
Algoritmo Top Down
O top down é uma técnica de resolução de problemas que envolve a decomposição de um problema complexo em subproblemas mais simples e manejáveis. Este processo continua recursivamente até que cada subproblema seja simples o suficiente para ser resolvido diretamente. Em termos de programação, essa técnica é frequentemente implementada utilizando recursão.
Vantagens da Técnica Top Down:
- Clareza e organização: A decomposição de problemas complexos em subproblemas mais simples torna o processo de resolução mais claro e organizado.
- Estrutura modular: Proporciona uma estrutura clara e modular para a solução de problemas através da decomposição hierárquica e recursiva.
Algoritmo Bottom Up
O algoritmo bottom up, ou abordagem “de baixo para cima”, começa com a solução de subproblemas mais simples e constrói soluções para subproblemas maiores até resolver o problema principal. Essa abordagem é frequentemente usada em programação dinâmica e outros métodos iterativos que necessitam de construção de soluções a partir de componentes básicos.
Vantagens da Técnica Bottom Up:
- Eficiência de tempo: Evita a recálculo de sub-problemas já resolvidos, reduzindo a complexidade de tempo.
- Construção incremental: Constrói soluções incrementais a partir de subproblemas mais simples, sendo útil em programação dinâmica e outros cenários onde a solução de subproblemas pode ser reutilizada.
Aplicações na Norven
Um dos problemas tratados na BDGD é a correção de faseamento em um sequenciamento elétrico. Processos iterativos normais, como os loops, não são muito eficientes devido à escala dos dados. Dessa forma, na Norven utilizamos os algoritmos top down e bottom up na correção do faseamento. Técnica essa que nos retorna agilidade e assertividade nas análises.
Temos explorado técnicas como essa para automatizar processos que eram absolutamente manuais até recentemente. Isso contribui efetivamente para o aumento da eficiência da nossa equipe. Também estamos experimentando essas técnicas em soluções para nossos clientes, seguindo nossa aptidão para inovação de dados em setores complexos.
