Tornar a jornada de dados realidade e fomentar uma cultura analítica para o desenvolvimento de projetos pautados em Data é o caminho ideal para alcançar um projeto data driven.
Mas, o principal e atual tema para chegar a esse caminho tem sido a Inteligência Artificial (IA), que nos últimos meses trouxe à tona temas sobre inúmeros produtos e ferramentas, como o chat GPT e seus concorrentes.
No entanto, nem só de chat se vive a IA. Afinal, ela é só o início da trajetória dos projetos de dados. Em vista disso, é hora de monopolizar este tema no conteúdo e entender, primeiramente, o papel da IA em uma estratégia.
Implementando IA no futuro da análise de dados
Se implementar é a dúvida, antes de mais nada é importante saber qual o papel da inteligência artificial no futuro da análise de dados.
Com o crescente volume de dados disponíveis e a complexidade das informações, a IA entra como um braço facilitador, trazendo benefícios como:
- Processamento de dados em larga escala, interpretando-os em velocidade maior;
- Detecção de padrões e insights, graças a sua capacidade de aprendizado de máquina e mineração de dados que identificam essas frentes;
- Automação de tarefas analíticas, como limpeza e pré-processamento de dados, segmentação, etc.;
- Análise em tempo real com apoio para detecção de fraudes e identificação de problemas complexos;
- Tomada de decisão aprimorada como, por exemplo, com combinação de algoritmos de aprendizado de máquina.
Entendendo estes conceitos, é fácil aprender a implementar essa funcionalidade no dia a dia. Entendamos, em aspectos mais técnicos, que através de aculturamento isso pode virar realidade. Vamos aos tópicos:
Geração de análises e insights automáticos
Para geração de análise, antes de mais nada, precisa-se de letramento de dados. Ou seja, aprender a perguntar aos dados e entender o que eles querem nos dizer. Um fato é: mantenha o bom senso.
No final, obteremos ajuda em encontrar aquilo que não sabemos, e o resultado é um cruzamento de informações e correlações que nem sempre buscaríamos.
Traduzindo: entenda como os dados funcionam, pergunte corretamente e conheça seu negócio.
Apoio no ciclo de desenvolvimento de engenharia de dados e governança
Nesse exemplo, podemos pensar em aceleração de ETLs, fazendo o papel de peer review, documentando e analisando matrizes de permissionamento, por exemplo, e testando hipótese de acessos a dados x perfil.
Catalogação de dados
Com o surgimento das IA’s, codificar os dados é torná-los qualificados. Afinal, é dessa ajuda que se precisa para implementá-la no dia a dia de uma empresa, sem perder a eficácia ou entrar no modismo.
Se pergunte em que local se encontra o dado. Caso eles estejam repetidos em mais de um lugar, busque entender se são unificáveis ou existe uma latência diferente.
A IA pode te ajudar, mas é importante que o cruzamento seja feito por meio de dados estruturados. Será um meio de implementação? Com certeza!
Tipo de ferramentas de Inteligência Artificial para sua estratégia de dados
Para testar as ferramentas necessárias é importante um time de dados capacitado e envolto a uma cultura analítica...ou seja, que tenha passado por letramento, como citado anteriormente, e mergulhando a fundo no processo de entendimento dessa cadeia de Data e o que ela tem a oferecer.
Passado isso, a IA entra como modelo funcional, uma vez que ela não venha para substituir os profissionais de análise de dados. Em vez disso, ela os capacita, fornecendo ferramentas e recursos avançados para lidar com dados em escala e complexidade crescentes. A colaboração entre humanos e IA é essencial para aproveitar ao máximo o potencial da análise de dados no futuro.
Visto isso, algumas recomendações de ferramentas são
- Machine Learning;
- NLP - Natural Language Processing para extração de informação;
- Sistemas de recomendação;
- Análise visual de dados;
Leia mais:
- Como a IA pode acelerar o processo de hiperpersonalização;
- Como a inteligência artificial generativa impacta a vida em sociedade;
- Marketing de Inteligência Artificial: 6 exemplos para aplicar em seu negócio.
Desafios de governança
Com as novas tecnologias surgindo, o desafio de governança de dados também aumenta, e enfrentá-los hoje requer uma abordagem abrangente e colaborativa.
Afinal, temos um ambiente permissível, que é a internet, e as novas ferramentas só funcionam por consequência desse local e os acessos que ele oferece. Sendo assim, quanto mais conteúdo existir, mais rico a IA se torna e, como resultado, mais respostas existem.
Porém, com esse fator, o risco de vazamento de dados é maior e, consequentemente, há a necessidade de maior atenção quanto a segurança e privacidade. Sem contar que, quem é responsável por vazamentos? Ou possíveis erros de entrega, caso o chat em questão venha a fornecer informações equivocadas?
A governança de dados neste caso entra para definir os papéis e as responsabilidades claras para as partes envolvidas no desenvolvimento, implantação e monitoramento dos sistemas de IA.
O mesmo se aplica para os dados de alta qualidade. Com a governança, podemos utilizar de silos de dados e definir áreas exatas para respostas e, futuramente, evitar possíveis danos.
A privacidade e ética, com a LGPD também entra como desafio, mas a garantia deve ser de coleta, uso e armazenamento dos dados em conformidade com as regulamentações. Sem contar segurança e transparência no meio do processo.
Desse modo, governança é um tópico principal para quem deseja se jogar nesse novo conceito tecnológico.
Implementando projetos e o segredo do sucesso
O maior segredo para introduzir a IA e implementar seus projetos é nada mais nada menos do que entender que ela pode ser uma melhoria de uma solução que pode já ser existente dentro do seu modelo de negócio.
Mas como descobrir isso? Te contamos com muito mais profundidade no webinar “DATA + IA: Perguntar cruciais para a nova jornada de dados”, na presença de expertises deste mercado, como Marcel Ghiraldini, Founder e Chief Growth da MATH Group, Lourenço de Paula, Growth Executive Director da MATH TECH e Thiago Dutra, Delivery Executive Director na MATH TECH.
Assista completo e garanta ainda mais insights sobre a jornada de dados através da IA, e como você pode assumir ainda mais o controle da tecnologia no seu negócio.
