Nos últimos anos temos acompanhado como organizações de diferentes portes e setores têm discutido o impacto da inteligência artificial em suas estratégias de negócio, mas pouco tem se falado sobre os impactos no dia a dia da operação.
Todo processo de transformação organizacional tem sua origem em um primeiro passo: dados. Os dados são usados para treinar seus modelos de Inteligência Artificial, e sem eles, a IA não consegue detectar padrões e relações, gerando insights fáceis de entender e possibilitando que as organizações implementem as mudanças necessárias para atingirem o seu potencial máximo.
A qualidade dos dados abre a porta para todo o potencial da IA, transformando as organizações ao automatizar processos e informar a tomada de decisões, e estimulando a inovação de produtos e serviços, ao mesmo tempo que revela oportunidades para economizar tempo e dinheiro significativamente. Para garantir o sucesso dos modelos de IA, os dados devem ser precisos, diversos, acessíveis, acionáveis e de alta qualidade. As etapas de coleta, limpeza e aperfeiçoamento dos dados pode ser dividida em quatro grandes níveis, que servem como um guia para a jornada da transformação de dados dentro de uma organização:
Nível um: limpeza e organização dos dados
As organizações na fase inicial de preparação de dados estão no nível um – emergentes. Elas provavelmente armazenam seus dados em data warehouses. À medida que elas avançam para a computação elástica e nuvem, seu foco evoluirá para dar sentido e otimizar seus dados não estruturados e infundi-los em aplicações.
Nesta fase, defina objetivos, comece identificando os desafios de negócios que, quando resolvidos, agregam mais valor. Em seguida, colete dados. Isto significa reunir todos os dados disponíveis num repositório central. Este processo pode ser ad hoc nesta fase, concentrando-se na reunião dos dados de várias fontes antes de organizá-los.
Ao coletar seus dados, você provavelmente descobrirá dados desatualizados, imprecisos ou com alguma falha. A limpeza de dados permite reparar ou remover dados problemáticos, sejam eles incompletos, imprecisos, corrompidos, duplicados ou formatados incorretamente. Depois de limpos, seus dados se tornam valiosos para muitas pessoas em sua organização. Implemente métodos simples de armazenamento para que sejam acessíveis aos funcionários e estabeleça práticas eficazes de gerenciamento de dados para manter a integridade e a utilidade desses dados.
Nível dois: desenvolvimento de dados
Depois de adotar os fundamentos e boas práticas de limpeza de dados, as organizações passam para o nível dois – desenvolvimento. É nesta fase que a liderança da organização e times de tecnologia devem dar os próximos passos críticos para avançar a estratégia de IA.
Os dados vêm de diversas fontes, incluindo sistemas empresariais internos, conjuntos de dados públicos e fontes de terceiros. Integrá-los de fontes distintas aumenta o valor dos insights extraídos. Técnicas básicas de transformação de dados, que incluem organização de dados, conversão de formatos e estruturas de dados e mapeamento e tradução, podem preparar os dados para estágios futuros.
Este nível oferece uma boa oportunidade para as organizações identificarem os recursos relevantes que precisam das soluções de dados. Para extrair insights de seus dados, estabeleça uma base com uma análise exploratória básica. Isso lhe dará um conhecimento profundo dos conjuntos de dados brutos e uma compreensão da sua estrutura de dados. A divisão de dados é um recurso de machine learning que separa os dados em dois subconjuntos para treinamento e teste.
Nível três: melhoria da governança de dados
Se a sua organização se enquadra nesta categoria, ela está se esforçando para avançar além dos data warehouses e data lakes para algo ainda melhor. Afinal, os modelos de IA requerem dados estruturados e não estruturados para terem sucesso.
Nesta fase, estabelecer políticas de governança de dados bem definidas é essencial para cumprir as regulamentações de privacidade de dados. Automatizar esse processo torna mais fácil cumprir essas regulamentações e a migração de dados de sistemas legados para bancos de dados nativos da nuvem aumenta enormemente sua capacidade de manipulação de dados e melhora o desempenho. Esta migração é essencial para ampliar a infraestrutura, garantindo que ela possa gerenciar e processar com eficiência maiores volumes de dados.
Aproveitar ao máximo seus dados exige um trabalho de equipe eficaz entre departamentos, o que significa colaboração confiável e tecnologia de comunicação. A eliminação de silos que mantêm as pessoas divididas dentro das organizações e o incentivo para que os funcionários baseiem suas decisões em dados deve fazer parte do processo. O monitoramento regular de dados alerta sobre quaisquer duplicações e imprecisões. Esta abordagem proativa permite atualizações oportunas e detecção precoce de problemas e ajuda a manter a qualidade dos seus dados.
Nível quatro: melhoria da qualidade dos dados
Nesta fase, a liderança da organização deve oferecer aprendizado contínuo e treinamento avançado em práticas de dados para sua equipe e buscar consistentemente maneiras de melhorar a qualidade das informações.
Para alimentar a IA com dados de alta qualidade, implemente uma padronização abrangente em todos os conjuntos de dados e avalie a qualidade dos dados de forma mais detalhada do que os esforços de avaliação anteriores. Estas medidas incluem o estabelecimento de benchmarking robusto e modelos de referência, a implementação de técnicas inovadoras para gerir conjuntos de dados desequilibrados, a utilização de métodos refinados de aumento de dados e a introdução de práticas sofisticadas de engenharia de recursos. Nesta fase, você também deve implementar um pipeline de dados totalmente automatizado e eficiente para que os dados se movam suavemente pela sua organização.
Protocolos de segurança robustos são essenciais para proteger a privacidade e a confidencialidade dos dados e garantir que sua empresa cumpra os padrões regulatórios e do setor. Essas fortes medidas de segurança na nuvem devem incluir políticas, controles, procedimentos e tecnologias para proteger seus sistemas, dados e infraestrutura baseados em nuvem. O gerenciamento de metadados envolve avaliá-los, atualizá-los e armazená-los, enquanto uma documentação abrangente rastreia tudo.
Por fim, estabeleça estruturas de governança robustas para fortalecer ainda mais o desempenho do data lakehouse. Estas devem ser adaptadas ao data lakehouse, de forma a garantir qualidade, conformidade e uso eficiente desta arquitetura. Esteja pronto para adaptar e otimizar continuamente o data lakehouse para atender às necessidades emergentes de dados e aos avanços tecnológicos.
Marcel Valverde, General Manager Brasil e VP de Gestão de Clientes da Unisys na América Latina.
