Em março de 2024, tivemos mais uma edição do evento CDOIQ, que abre espaço para uma comunidade de líderes de dados compartilharem seus conhecimentos e desafios.
Na data, a MATH teve a oportunidade de falar sobre "Estratégias de Dataprep para Potencializar IA e Análise de Dados", qual reuniu insights de especialistas do setor. Moderado por Lourenço de Paula, Growth Executive Director da MATH, o evento foi marcado pela troca de conhecimentos profundos sobre dataprep e IA.
O painel contou com a presença de Renato Lopes, Head de Data e Analytics da Ford, e Jun Okawa, superintendente de crédito, ciência de dados e portfólio do Banco Safra. Este artigo destila as principais discussões do painel, concentrando-se nas soluções inovadoras e nos casos práticos mencionados pelos participantes, demonstrando a aplicação prática das estratégias discutidas.
Renato Lopes compartilhou como a Ford integra e otimiza grandes volumes de dados gerados por sensores e sistemas nos veículos. Um caso prático mencionado envolveu a aplicação de técnicas avançadas de dataprep para prever falhas de componentes antes que eles ocorressem.
O uso dessa ferramenta não apenas reduz os custos de manutenção, mas também aumenta significativamente a satisfação do cliente, demonstrando o impacto direto de um dataprep eficaz na operação e no serviço ao cliente.
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O executivo Jun Okawa, por sua vez, discutiu a importância do dataprep nos modelos de análise de crédito do Banco Safra.
Para o profissional, a preparação adequada de dados permite que o banco não só melhore a precisão das suas avaliações de crédito, mas também adapte seus produtos financeiros às necessidades reais dos clientes, baseando-se em dados historicamente ricos e bem integrados.
Ambos os líderes concordaram sobre a vitalidade da automatização no processo de dataprep.
Ferramentas automatizadas de dataprep usam IA para limpar e organizar dados de forma mais eficiente e com menos erros humanos. Essa abordagem não só acelera o processamento de dados mas também assegura uma maior confiabilidade nos resultados das análises de IA.
Este painel reforça os pontos discutidos em nosso artigo sobre Dataprep e a Inteligência Artificial. A integração de um dataprep robusto com sistemas de IA é crucial para qualquer organização que busca liderar em inovação e eficácia operacional.
Os casos de Renato Lopes e Jun Okawa ilustram como estratégias de dataprep bem executadas podem transformar setores inteiros, oferecendo insights mais profundos e acionáveis para a tomada de decisões.
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