Atualmente, os dados são um dos ativos mais valiosos para qualquer empresa, principalmente quando combinados com o poder da Inteligência Artificial (IA). A análise de informações baseada em IA se aprofunda nos dados organizacionais, obtendo insights mais inteligentes e capazes de dar às empresas uma vantagem competitiva poderosa. Desse modo, ela fornece respostas inteligentes para questões desafiadoras de negócios e permite experiências de usuário altamente personalizadas, criadas a partir de dados que, de outra forma, não seriam detectados pelos métodos analíticos tradicionais.
Neste artigo, vamos descrever as cinco etapas necessárias para que as empresas possam identificar, coletar, integrar e gerenciar os dados essenciais para análises orientadas por IA.
Aplicação de pensamento crítico às análises de IA
Uma estratégia de dados fundamentada pela análise objetiva das informações é essencial desde o início de qualquer processo de tomada de decisões atual. Afinal, quando as empresas identificam um problema de negócios a ser resolvido, elas chegam ao ponto em que precisam pensar criticamente sobre os dados necessários para resolver esse problema. A seguir, explicamos quais são as cinco etapas necessárias desse processo para ajudar a garantir um projeto de análise de IA de sucesso.
- Faça um plano
Muitas vezes, os silos de dados das empresas podem apresentar uma visão unificada de dados analíticos altamente desafiadora. Portanto, você precisa alcançar clareza sobre os objetivos de seu projeto de análise primeiro. Em seguida, identifique fontes de dados potenciais em toda a empresa. A integração desses dados pode exigir, além dos data warehouses corporativos convencionais, uma solução de gerenciamento de dados híbridos de nova geração chamada de Data Lake.
Por exemplo, os bancos de dados relacionais incluem uma grande variedade de dados quantitativos estruturados. Os dados quantitativos são úteis para responder a perguntas como quantas unidades foram vendidas e quando – e com quais outros produtos. No entanto, os dados estruturados são muito menos úteis para questões como qual produto pode ter sido vendido com outro ou sugerir uma nova linha de negócios a ser seguida. Aumentar os dados estruturados é necessário para responder a esses tipos de perguntas estratégicas suaves.
- Reúna uma diversidade de dados
Os dados necessários para responder a perguntas estratégicas costumam ser de natureza qualitativa. Os dados qualitativos geralmente vêm de fontes não estruturadas, como documentos de texto ou notas, conteúdo de sites externos, postagens em mídias sociais e imagens. As empresas precisam determinar como esses dados podem ser integrados para obter valor adicional.
Um exemplo pode envolver a Internet das Coisas (IoT). Organizações com fluxo de dados de sensor de um dispositivo inteligente, por exemplo, podem aumentar os dados quantitativos com notas de engenharia ou outros tipos de dados mais suaves para aumentar a confiabilidade da máquina e a previsão de reparos.
- Defina a arquitetura de dados
Organizações que passaram por fusões e aquisições ou têm linhas de negócios diversas geralmente apresentam muitos conjuntos de dados diversos, incluindo visualizações diferentes dos mesmos dados. Essa situação levanta várias questões: Quem é o proprietário dos dados? Qual é a melhor versão para se usar? Qual é a arquitetura de dados certa?
Para resolver essas questões, as organizações precisam ir além da administração do banco de dados para arquitetar dados em diversas fontes. As fontes de dados devem então ser integradas de uma forma significativa. Embora a prototipagem inicial para um projeto analítico possa ser usada para resolver problemas pontuais específicos, uma arquitetura de dados e fluxo de dados repetíveis é necessária para o sucesso em longo prazo. Um fluxo de dados repetível pode extrair dados de vários pontos finais, abrangendo processos de negócios operacionais a dispositivos móveis e sensores.
- Estabeleça umagovernança de dados
Outra consideração importante é a governança de dados, pois ela ajuda a garantir que as informações coletadas de diversas fontes sejam confiáveis. Isso é importante para manter a conformidade com as leis de proteção de dados, como a LGPD.
Além de proteger a segurança e a privacidade, manter a visibilidade da cadeia de suprimento de dados também é essencial. Para isso, as empresas precisam saber de onde vieram os dados para validá-los. Modelos analíticos confiáveis exigem a capacidade de detectar e rastrear quaisquer problemas no pipeline de dados.
- Mantenha um pipeline de dados seguro
O estabelecimento de políticas e procedimentos para criar um processo que permite que os dados fluam continuamente para o pipeline de análise permite que as empresas aproveitem ao máximo a análise de IA. Uma etapa vital é criar segurança e privacidade tanto no design da infraestrutura quanto no software usado para fornecer esse recurso em toda a organização.
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