5 etapas para criar uma estratégia de dados para IA

Nosso mundo centralizado em dados está levando diversas organizações a aplicar análise avançada que utiliza a inteligência artificial (IA). A IA oferece respostas inteligentes a questões de negócios desafiadoras. Ela também possibilita experiências do usuário altamente personalizadas, criadas quando cientistas e analistas de dados aprendem novas informações a partir de dados que não seriam detectados de outra forma usando métodos de análise tradicionais.

A análise orientada por IA examina os dados organizacionais de maneira mais detalhada, derivando insights mais inteligentes que podem dar às empresas uma poderosa vantagem competitiva.

Aplicando o pensamento crítico na análise de Inteligência Artificial

Uma estratégia de dados bem pensada é essencial desde o início. Quando as organizações identificam um problema de negócio a ser resolvido, e as decisões a serem suportadas pela análise, elas chegam em um ponto em que precisam pensar de maneira crítica nos dados necessários para resolver esse problema. Existe um processo de 5 etapas que possibilita um projeto de análise de dados de IA bem-sucedido.

1. Crie um plano

Muitas empresas lutam com silos de dados que podem gerar uma visão unificada de dados analíticos altamente desafiadora. Primeiro, tenha clareza sobre os objetivos de seu projeto de análise de dados. Em seguida, identifique origens de dados potenciais na empresa. A integração desses dados pode requerer um data lake, além de data warehouses corporativos convencionais.

Por exemplo, bancos de dados relacionais incluem uma profusão de dados quantitativos estruturados. Os dados quantitativos são úteis para responder perguntas como, por exemplo, quantas unidades foram vendidas e quando e com quais outros produtos. No entanto, os dados estruturados são muito menos úteis para perguntas como, por exemplo, qual produto pode ter sido vendido com outro ou para sugerir uma nova linha de negócio a ser explorada. O aumento de dados estruturados é necessário para responder esses tipos de perguntas estratégicas sutis.

2. Junte grande variedade de dados

Os dados necessários para responder perguntas estratégicas normalmente são qualitativos por natureza. Os dados qualitativos geralmente são provenientes de fontes não estruturadas, como documentos de texto ou notas, conteúdo de website externo, postagens em mídias sociais e imagens. As organizações precisam determinar como elas podem utilizar esses dados para obter valor adicional.

Um exemplo disso pode ser a Internet das Coisas (IoT). Organizações com fluxo de dados do sensor em dispositivo inteligente, por exemplo, podem aumentar os dados quantitativos com notas de engenharia ou com outros tipos de dados mais leves para aprimorar a confiabilidade da máquina e reparar a previsão.

3. Defina a arquitetura de dados

As organizações que passaram por fusões e aquisições ou que possuem diversas linhas de negócios geralmente possuem muitos conjuntos de dados diferentes, inclusive visualizações diferentes dos mesmos dados. Essa situação levanta diversas questões: Quem é o dono dos dados? Qual é a melhor versão a ser usada? Qual é a arquitetura de dados correta?

Para tratar essas questões, as organizações precisam ir além da administração do banco de dados, para arquitetar os dados em diversas fontes. As origens de dados devem, então, ser integradas de uma maneira significativa. Embora o protótipo inicial para um projeto de análise de dados possa ser feito sob demanda, uma arquitetura de dados e um fluxo de dados repetidos são necessários para o sucesso a longo prazo.

Um fluxo de dados repetido pode extrair dados de diversos terminais, estendendo os processos de negócios operacionais para dispositivos móveis e sensores. As empresas podem desejar trabalhar com uma empresa como a IBM, que oferece as ferramentas e o conhecimento necessários para definir a arquitetura de dados.

4. Estabeleça o controle dos dados

Outra consideração importante é o controle de dados, que ajuda a garantir que as informações selecionadas de diversas fontes sejam confiáveis, particularmente para organizações em setores regulados. Juntamente com a proteção da segurança e da privacidade, também é crítico manter a visibilidade para a cadeia de suprimento. Elas precisam saber de onde os dados vêm para validá-los. Os modelos de análise de credibilidade requerem a capacidade de detectar e rastrear quaisquer problemas no pipeline de dados.

As tecnologias emergentes oferecem mais controle de dados para análise avançada. Por exemplo, Hortonworks, a IBM e outras empresas fazem parte do projeto Apache Atlas de software livre que tem como missão trazer o controle de dados para a tecnologia de data lake.

5.  Mantenha o pipeline seguro de dados

Estabelecer políticas e procedimentos para criar um processo que possibilite que os dados fluam continuamente para o pipeline analítico permite que as empresam obtenham o máximo da análise de IA. Uma etapa vital é desenvolver a segurança e a privacidade no design da infraestrutura e do software usado para oferecer essa capacidade para toda organização.

Ganhe vantagem competitiva através da IA

Os dados são um dos ativos mais valiosos em qualquer organização e podem produzir uma vantagem competitiva exclusiva quando combinados com o potencial da inteligência artificial. Ao seguir as etapas descritas acima, as organizações podem identificar, coletar, integrar e gerenciar os dados que são essenciais para a análise orientada por IA.

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