Na economia orientada a dados, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão impulsionando a transformação digital em todos os setores do mundo. Isto deve acontecer também e sobretudo na área da gestão de dados.

Portanto, a IA está no topo da agenda das empresas como uma estratégia para alavancar a transformação digital. No entanto, para muitos deles, a tecnologia também pode parecer um pouco mágica. Porque, embora o impacto potencial seja claro, eles podem não entender totalmente o que fazem ou a melhor forma de aproveitar essas inovações poderosas. A inteligência artificial e a liguagem de máquina devem ser entendidas como a tecnologia básica para muitas novas soluções de negócios que garantem experiências aprimoradas do cliente, processos eficientes ou produtos inovadores.

No entanto, o aprendizado de máquina em geral é mais intensivo em dados. A inteligência artificial eficaz requer acesso a uma variedade de dados dentro e fora da empresa. Portanto, os usuários devem responder às seguintes perguntas para poder utilizar a inteliência artificial e o aprendizado de máquina.:

1) Os dados utilizados para treinar o modelo vêm dos sistemas certos?

2) Os dados pessoais foram removidos e todos os regulamentos foram cumpridos?

3) Há transparência e a origem dos dados utilizados no modelo pode ser verificada?

4) Tudo pode ser documentado e existe uma vontade geral de mostrar às autoridades de supervisão ou auditores que os dados não são falsificados?

A resposta clara a essas perguntas requer um gerenciamento de dados inteligente como base. Sem eles, a inteligência artificial pode se tornar uma caixa preta com consequências negativas não intencionais.

A IA precisa de gerenciamento de dados

O sucesso da IA depende da eficácia dos modelos desenvolvidos pelos cientistas de dados para treiná-los e dimensioná-los. Ao implementar iniciativas de IA, os clientes encontram 03 problemas principais: a disponibilidade dos dados, a qualidade fundamental dos dados e a confiança nos dados utilizados, já que a origem e a qualidade não são garantidas. Dados ausentes, incompletos ou imprecisos afetam o comportamento do modelo durante o treinamento e a implantação, o que pode levar a previsões incorretas ou tendenciosas e diminuir o valor do esforço geral.

Além disso, o gerenciamento inteligente de dados para IA é essencial para identificar com eficiência todas as funções necessárias para o modelo, transformar e preparar dados de acordo com as necessidades do modelo de IA (por exemplo, funções de dimensionamento, padronização), remover duplicatas e fornecer dados mestre confiáveis sobre clientes ou pacientes, fornecedores e parceiros e produtos. Também é importante garantir uma cadeia ininterrupta de dados dentro do modelo e ao longo de sua operação.

O gerenciamento de dados precisa de IA

A inteligência artificial e a linguagem de máquina, por outro lado, desempenham um papel crítico no dimensionamento das práticas de gerenciamento de dados. Dada a enorme quantidade de dados necessários para a transformação digital, as empresas precisam identificar e catalogar seus dados e metadados mais importantes para confirmar sua relevância, valor e segurança e garantir a transparência. Além disso, eles devem limpar e controlar esses dados. Se os dados não forem processados e tornados utilizáveis e confiáveis de acordo com as diretrizes de governança, os modelos de inteligência artificial e de linguagem de máquina fornecerão insights não confiáveis.

Nenhuma abordagem linear para um desafio de crescimento exponencial

Abordagens tradicionais para gerenciamento de dados são relativamente ineficientes porque os projetos são conduzidos com pouca visibilidade de metadados de ponta a ponta e automação limitada. Dessa forma, não há curva de aprendizado, o processamento é de alto custo e as medidas de governança e proteção de dados não conseguem acompanhar as necessidades dos negócios. Portanto, a questão é como as empresas podem acompanhar o ritmo de seus negócios, aumentar a eficiência operacional e inovar rapidamente.

É exatamente aqui que a IA entra em jogo. Porque ele pode automatizar e simplificar tarefas relacionadas ao gerenciamento de dados, da descoberta à integração e limpeza ao gerenciamento e controle de dados. Nesse contexto, a IA melhora a compreensão dos dados e identifica anomalias de privacidade e qualidade. A IA é mais eficaz quando ajuda os usuários a acelerar os processos de ponta a ponta no ambiente de dados. Por esse motivo, a tecnologia é parte essencial do gerenciamento de dados, pois todos os metadados uniformes de toda a empresa podem ser usados para automatizar e dimensionar tarefas rotineiras.

Um exemplo fictício, mas prático

Vamos supor que o Banco XYZ teve dificuldade em fornecer dados para análise em tempo hábil devido a processos manuais lentos. Ao utilizar uma plataforma de gerenciamento de dados em nuvem suportada por IA, a catalogação automatizada de dados pode ser realizada e a qualidade dos dados aumentada. Utilizando um glossário de negócios abrangente, o banco queria entender melhor seus dados e realizar verificações automatizadas de qualidade de dados para validar os dados inseridos em um data lake. Além disso, a integração de aplicativos em nuvem com inteligência artificial automatizou o processo de análise de crédito do Banco XYZ.

Existe uma interdependência entre IA e gerenciamento de dados: o desempenho dos modelos de IA depende de um gerenciamento sólido de dados, enquanto a IA, por sua vez, pode otimizar o gerenciamento de dados. Além disso, as abordagens tradicionais de gerenciamento de dados, em muitos casos, não são mais suficientes para enfrentar os desafios exponencialmente crescentes. No entanto, ao integrar a IA aos processos de gerenciamento de dados, as empresas podem aumentar a eficiência operacional e inovar mais rapidamente. No geral, fica claro que o gerenciamento inteligente de dados é crucial para explorar todo o potencial das tecnologias de IA e aumentar suas possíveis aplicações no cenário corporativo.

Esses processos automatizados reduziram o tempo necessário para desenvolver e manter modelos preditivos e melhoraram sua precisão e os insights gerados com dados confiáveis e validados. Além disso, os analistas foram capazes de criar modelos de previsão mais rápidos, resultando em tomadas de decisão mais ágeis em solicitações de empréstimo.

* Por Lenildo Morais é Mestre em Ciência da Computação/Professor/Pesquisador/Gerente de Projetos.