Data Fusion é o processo de integração de informações de múltiplas fontes para atingir um maior nível de compreensão de um determinado fenômeno. Ele usa técnicas como redes bayesianas, lógica difusa e aprendizado de máquina para interpretar e analisar grandes conjuntos de dados a fim de obter novos insights sobre os dados. A fusão de dados permite aos usuários detectar padrões, gerar hipóteses e identificar anomalias em grandes conjuntos de dados.
A fusão de dados é usada em muitos setores, como aeroespacial, saúde, energia, defesa, varejo e finanças. Nessas indústrias, os dados são coletados de diferentes fontes que podem incluir sensores, satélites, radares, sistemas de imagem, estudos de saúde e plataformas de mídia social. Ao fundir esses dados, as organizações podem minimizar custos e otimizar a tomada de decisões.
A fusão de dados também pode ser usada para otimizar sistemas de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ao combinar diferentes conjuntos de dados, há maior potencial para decisões e previsões mais precisas. Também pode ser usado para reconhecimento de padrões, permitindo que as máquinas determinem características para identificar objetos com mais precisão.
A fusão de dados é um campo em crescimento. Suas aplicações potenciais expandiram-se dramaticamente à medida que tecnologias de computação mais avançadas se tornaram disponíveis. É essencial para qualquer organização que pretenda capturar o máximo valor das suas fontes de dados.
