Desbloqueando o poder da IA com gerenciamento de dados

Na economia baseada em dados de hoje, a inteligência artificial (IA) e o aprendizado de máquina (ML) estão impulsionando as transformações digitais que acontecem em todos os setores do mundo. De acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial de 2021, 80% dos CEOs dizem que a pandemia acelerou a transformação digital. ¹

A IA é uma das principais preocupações dos executivos de diretoria como estratégia para transformar seus negócios. IA e ML são essenciais para descobrir novas terapias em ciências da vida , reduzir fraudes e riscos em serviços financeiros e fornecer experiências personalizadas de saúde digital , para citar apenas alguns exemplos que ajudaram o mundo a sair da pandemia.

Para os líderes de negócios, IA e ML podem parecer um pouco como mágica – embora seu impacto potencial seja claro, eles podem não entender muito bem o impacto ou a melhor forma de manejar essas poderosas inovações. AI e ML são a tecnologia de base para muitas novas soluções de negócios, seja para as próximas melhores ações, experiência aprimorada do cliente, operações eficientes ou produtos inovadores.

O aprendizado de máquina em geral, e especialmente o aprendizado profundo, é faminto por dados. Para uma IA eficaz, precisamos explorar uma ampla variedade de dados de dentro e de fora da organização. Para fazer IA e ML corretamente, você precisa ser capaz de responder às seguintes perguntas:

• Os dados que estão sendo usados ​​para treinar o modelo vêm dos sistemas certos?
• Removemos informações de identificação pessoal e cumprimos todos os regulamentos?
• Somos transparentes e podemos provar a linhagem dos dados que o modelo está usando?
• Podemos documentar e estar prontos para mostrar aos reguladores ou investigadores que não há viés nos dados?

As respostas exigem uma base de gerenciamento de dados inteligente . Sem ela, a IA pode ser uma caixa preta com consequências não intencionais.

A IA precisa de gerenciamento de dados

O sucesso da IA ​​depende da eficácia dos modelos projetados por cientistas de dados para treiná-la e escalá-la. E o sucesso desses modelos depende da disponibilidade de dados confiáveis ​​e oportunos. Se os dados estiverem ausentes, incompletos ou imprecisos, o comportamento do modelo será afetado negativamente durante o treinamento e a implantação, o que pode levar a previsões incorretas ou tendenciosas e reduzir o valor de todo o esforço.

A IA também precisa de gerenciamento de dados inteligente para encontrar rapidamente todos os recursos do modelo; transformar e preparar dados para atender às necessidades do modelo de IA (escalonamento de recursos, padronização etc.); desduplicar dados e fornecer dados mestres confiáveis ​​sobre clientes, pacientes, parceiros e produtos; e fornecer linhagem de dados de ponta a ponta , inclusive dentro do modelo e suas operações.

O gerenciamento de dados precisa de IA

A IA e o ML desempenham um papel crítico no dimensionamento das práticas de gerenciamento de dados. Devido aos grandes volumes de dados necessários para a transformação digital, as organizações devem descobrir e catalogar seus dados e metadados mais relevantes para certificar a relevância, o valor e a segurança — e garantir a transparência.

Eles também devem limpar e dominar esses dados. Se os dados não forem processados ​​e tornados utilizáveis ​​e confiáveis ​​ao aderir às políticas de governança , os modelos de IA e ML fornecerão insights não confiáveis.

Não adote uma abordagem linear para um desafio exponencial

As abordagens tradicionais de gerenciamento de dados são ineficientes. Os projetos são implementados com pouca visibilidade de metadados de ponta a ponta e automação limitada. Não há aprendizado, o processamento é caro e as etapas de governança e privacidade não conseguem acompanhar as demandas dos negócios. Então, como as organizações podem se mover na velocidade dos negócios, aumentar a eficiência operacional e inovar rapidamente?