Big data e dados não estruturados abriram caminho para o desenvolvimento de pipelines e lagos de dados automatizados, e a evolução do gerenciamento de dados acompanhou o rápido aumento na geração de dados. Depois de começar com bancos de dados relacionais simples e ETL, big data e dados não estruturados abriram caminho para o desenvolvimento de pipelines e lagos de dados automatizados.
No entanto, parece não haver fim à vista para esta cascata de dados. Devido à sua complexidade, alto grau de natureza não estruturada e diversidade de fontes, os dados modernos superam a tecnologia tradicional. Felizmente, a IA está aqui para nos ajudar com nossos problemas de gerenciamento de dados.
O casamento entre inteligência artificial e gerenciamento de dados
O lançamento da IA generativa em 2023 acelerou o uso da IA. De acordo com a pesquisa mais recente da McKinsey, um terço dos entrevistados usa IA generativa em pelo menos uma função empresarial. 40% das empresas relataram usar IA e 40% planejam aumentar seus gastos com IA.
É fundamental reconhecer que os requisitos de dados mudaram juntamente com a introdução da IA na gestão de dados. O compartilhamento de dados está rapidamente se tornando comum na sociedade. As empresas desejam descentralizar seus dados e vendê-los aos clientes como um produto. Além disso, devido à crescente procura por data fabric, o mercado procura soluções que permitam uma integração de dados melhorada e automatizada.
O que acontece em segundo plano então? Como a inteligência artificial é usada? Algoritmos de aprendizado de máquina, por exemplo, podem acelerar operações repetitivas, como clustering, purificação de dados, detecção de anomalias e classificação. O aprendizado profundo e o processamento de linguagem natural também facilitam a análise de texto, a análise de sentimentos, a análise de imagens e outras tarefas.
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Qual o impacto da IA na gestão de dados?
Vamos analisar cada estágio para ver como a IA afeta o gerenciamento de dados.
Extração de dados
A extração de dados é a primeira etapa em qualquer ciclo de gerenciamento de dados. Texto, PDFs, imagens e outras fontes de dados não estruturados dificultaram o manuseio das ferramentas tradicionais. Inicialmente, técnicas baseadas em modelos poderiam ser usadas para extrair automaticamente dados de documentos que seguissem o mesmo padrão.
No entanto, a IA eliminou a necessidade de modelos consistentes. O processamento de linguagem natural emprega sistemas de extração de dados alimentados por IA para compreender os campos que as empresas exigem. Por exemplo, uma empresa só precisa especificar os domínios e a aplicação extrairá as informações do cliente de pedidos de compra ou faturas, independentemente do formato.
O mapeamento de dados
Após a extração, os dados são mapeados da origem ao destino. Costumava ser um processo manual no qual os profissionais de TI escreviam código. Devido ao rápido desenvolvimento de ferramentas de mapeamento de dados sem código, os especialistas em dados agora podem visualizar e executar o mapeamento de dados com um simples arrastar e soltar. A IA alterou o mapeamento de dados nos últimos anos.
A inteligência artificial permitiu a descoberta automática de fontes de dados, propriedades e ligações. Ao analisar dados recentes para encontrar conexões e tendências, os algoritmos de aprendizado de máquina economizam tempo e esforço. Além disso, a IA acelera o processo de mapeamento usando análise semântica e reconhecimento de padrões para encontrar semelhanças entre esquemas diferentes.
Integridade de dados
Mesmo que as empresas se tornem especialistas na produção de grandes quantidades de dados, continuam a lutar com a qualidade dos dados. De acordo com a IBM, o custo anual da má qualidade dos dados nos Estados Unidos é de 3,1 biliões de dólares, demonstrando quão pouco progresso foi feito apesar dos avanços nas ferramentas de gestão de dados. No entanto, a IA pode revelar-se única.
Os sistemas de IA podem detectar e corrigir rapidamente erros, inconsistências e anomalias em conjuntos de dados. Uma das características distintivas dos sistemas de IA é a sua capacidade de gerir dados em falta. Os algoritmos de IA podem identificar valores ausentes nos dados e substituí-los por aproximações sem sacrificar a precisão.
Exame de dados
A análise de dados, a fase final de qualquer processo de gestão de dados, é onde a IA tem maior potencial para causar impacto. As integrações de PNL na análise de dados tornaram-se mais comuns desde o lançamento do GPT. Algoritmos de PNL são usados para analisar dados textuais de documentos, mídias sociais e avaliações de consumidores. A IA também pode combinar dados relacionados usando técnicas de cluster.
A análise de regressão e as árvores de decisão são dois métodos essenciais na análise de dados. Algoritmos de aprendizado de máquina orientados por IA podem gerar facilmente árvores de decisão sofisticadas a partir de conjuntos de dados multidimensionais.
Algumas questões a considerar ao implementar IA na gestão de dados
Os requisitos ideais devem ser atendidos para que qualquer nova plataforma atinja todo o seu potencial. Antes que as organizações possam tornar-se orientadas por dados com sucesso, alguns desafios importantes de adoção e implementação devem ser superados.
Arquitetura do passado
As organizações frequentemente enfrentam dificuldades com os silos de infraestrutura que as compõem. Frequentemente não estão integrados, o que os impede de cooperar eficazmente. Os dados contidos nesses silos tornam-se de difícil acesso. Como resultado, menos pessoas têm acesso aos dados do que se a empresa investisse em tecnologia mais moderna. Fazer a transição para a nuvem é um passo crítico em direção a uma infraestrutura melhor.
Escassez de talentos
Várias publicações mostram uma escassez persistente de pessoal qualificado no domínio da ciência de dados. À medida que os processos de engenharia de dados se tornam mais automatizados, há uma demanda crescente por amplas habilidades em ciência de dados, aprendizado de máquina e inteligência artificial. A geração mais jovem de profissionais deve acompanhar o conjunto diversificado de habilidades exigidas pela ciência de dados.
Mudando a perspectiva
O foco principal da equipe de gestão deve ser a reorientação da mentalidade da organização para adotar novos dados, análises e processos de automação. Os funcionários devem ter a certeza de que os seus empregos são seguros, uma vez que os sistemas de IA libertam trabalhadores qualificados para executar tarefas difíceis que têm o potencial de desencadear perturbações no mercado. É claro que é necessário atualizar conjuntos de habilidades e conhecimentos específicos. Uma mudança de perspectiva deve começar com o C-suite e espalhar-se por toda a organização.
Últimos pensamentos
Finalmente, como resultado do impacto da IA na gestão de dados empresariais, as empresas enfrentam oportunidades e desafios. A IA pode melhorar a qualidade dos dados, automatizar a análise e acelerar o processamento de dados, permitindo uma tomada de decisão eficaz baseada em dados.
No entanto, a incorporação da IA na gestão de dados requer investimentos significativos em pessoal e tecnologia, bem como alterações nos fluxos de trabalho e processos empresariais atuais.
Para colher plenamente os benefícios da inteligência artificial (IA) na gestão de dados empresariais, as empresas devem considerar cuidadosamente estas questões e desenvolver planos abrangentes para uma implementação bem-sucedida.
