Arquitetura Agnóstica para Transcrição, Armazenamento e Análise de Áudios Operacionais no Setor Elétrico Utilizando Serviços de Nuvem e Elasticsearch - Wang, Patrícia C.; Magalhães, Maurício S.; Rebelo, Hugo D.; Vianna, Leonardo T.; Portuita, Hugo R. V.; Simioni, Tássio; Rocha, Rodrigo M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este artigo apresenta uma solução baseada em computação em nuvem para a transcrição, armazenamento estruturado e análise de áudios provenientes da operação de sistemas elétricos. A ferramenta desenvolvida utiliza o Elasticsearch para armazenamento e indexação eficiente dos dados transcritos, e integra-se a pipelines de ciência de dados para rotulagem semiautomática, avaliação de operadores e visualização via Business Intelligence (BI). A arquitetura proposta é agnóstica ao provedor de nuvem e foi validada em ambientes AWS, GCP e Azure. Experimentos demonstram uma redução média de 83,3% no tempo de busca por eventos operacionais, evidenciando o potencial da solução para auditoria, eficiência informacional e confiabilidade do setor elétrico.