Por Rafael D´Alessandro, CEO
À medida que o ambiente digital das empresas se torna mais complexo, no centro da transformação digital e da adoção da AI, surgem dois desafios significativos: a governança e a preparação de dados.
A falta de governança de dados está surgindo como um problema crítico para a adoção efetiva de AI nas empresas.
Segundo o relatório da IBM Global AI Adoption Index 2022, cerca de 20% das empresas enfrentam desafios significativos na implementação de AI, incluindo:
- Garantir a segurança dos dados;
- Assegurar a governança de dados adequada;
- Gerenciar fontes e formatos de dados diversos;
- Integrar dados em ambientes de nuvem (seja privada, pública ou híbrida).
Cerca de 21% das empresas declaram ter entre 20 e 50 diferentes repositórios de dados para alimentar seus sistemas de IA, Business Intelligence e Analytics.
Além disso, o advento das arquiteturas de nuvem híbridas e multicloud apresenta uma tarefa complexa para as empresas que buscam integrar seus dados de maneira eficaz e a um custo viável.
Como superar esses obstáculos ?
O Papel Crucial da Preparação de Dados
Além da governança, a preparação de dados se estabelece como um estágio fundamental — e frequentemente subestimado — no sucesso de projetos em ML e AI. Os dados não apenas formam a base sobre a qual os sistemas serão construídos, mas sua preparação cuidadosa, abrangendo limpeza, integração, transformação e enriquecimento, é vital para assegurar a precisão, consistência e relevância dos dados.
Essa etapa não apenas aprimora a eficácia dos modelos de ML e AI, mas também propicia a inovação, permitindo que as organizações extraiam insights valiosos e façam decisões embasadas em informações confiáveis.
A preparação de dados desempenha várias funções críticas:
- Melhoria da Qualidade dos Dados: Garante que os dados estão livres de erros, duplicatas e inconsistências, elevando a qualidade dos insights gerados.
- Integração de Dados: Unifica informações de múltiplas origens, criando um repositório de dados coeso e acessível.
- Facilitação da Conformidade: Suporta o cumprimento de regulamentações de dados, garantindo a utilização destes em conformidade com as normas legais e éticas.
- Potencialização da IA e ML: Dados bem preparados alimentam algoritmos de ML e AI, otimizando sua eficiência e valor para o negócio.
Portanto, para que as empresas não apenas adotem AI, mas prosperem com ela, é imperativo dar prioridade à governança e preparação de dados, abordando os desafios com estratégias bem delineadas e executadas meticulosamente.
E aí, o que você acha ? Sua empresa está preparada para este desafio ?
