Como obter o máximo valor de IA e dados com uma arquitetura de dados moderna
Por que a IA precisa de gerenciamento de dados
Imagine que uma organização utiliza IA para simplificar as suas necessidades comerciais críticas, como marketing personalizado, otimização da cadeia de abastecimento, detecção de fraudes ou inovações de produtos. Agora imagine que a mesma organização esteja usando algoritmos de IA para obter insights e recomendações para tomar decisões de negócios críticas com base em dados incorretos. Esta poderia ser uma receita para o desastre. Para que os algoritmos de IA sejam eficazes, você precisa de dados que sejam:
- Alta qualidade: para que você tenha a capacidade de traçar um perfil, padronizar, limpar, enriquecer e observar.
- Disponível sob demanda: para que você possa criar pipelines de dados e ter conectividade com a fonte.
- Dominado por domínio: assim você tem uma visão de 360 graus desduplicada de diferentes domínios e pode capturar relacionamentos importantes.
- Governado e seguro: portanto, é seguro de usar e ajuda você a manter a conformidade.
- Democratizado e compartilhado: Assim, é fácil encontrar e acessar dados para autoatendimento.
Isto pode ser alcançado através de capacidades abrangentes de gestão de dados implementadas usando uma abordagem holística para ajudar a permitir que algoritmos de IA geram insights eficazes.
Por que o gerenciamento de dados precisa de IA
Embora tenhamos estabelecido que a IA precisa do gerenciamento de dados para ser eficaz, esse é apenas um lado da história. Os ecossistemas de dados modernos também precisam de gerenciamento de dados de próxima geração, apoiado por inteligência e automação de metadados alimentados por IA. Sem esta capacidade, é difícil que a gestão de dados seja ágil e escalável.
Mas o que significa gerenciamento de dados baseado em IA?
Inteligência e automação podem ser incorporadas ao gerenciamento de dados usando copilotos de IA. Esses copilotos podem compreender e aprender com metadados unificados e automatizar:
- Catalogação de dados classificando, rotulando e relacionando conjuntos de dados
- Governança de dados, permitindo acesso a conjuntos de dados seguros, relevantes e compatíveis
- Engenharia de dados conectando e integrando dados rapidamente
- Qualidade dos dados identificando problemas e recomendando, criando e executando regras para corrigi-los
- Gerenciamento de dados mestre combinando registros de forma inteligente
Uma interface de linguagem natural pode ser usada para democratizar o gerenciamento de dados e aumentar a produtividade das equipes de dados. Isto tem um potencial virtualmente ilimitado, usando IA generativa para:
- Simplifique o gerenciamento de dados por meio de uma interface de texto para plataforma para criar primeiros rascunhos rápidos ou automatizar tarefas repetitivas
- Ofereça democratização de dados e autoatendimento turbinados para gerar pipelines de dados, criar novos ativos de dados e desenvolver regras de qualidade de dados usando instruções simples em linguagem natural
- Fornecer uma experiência de dados integrada no ponto de consumo para fornecer inteligência de dados contextual adaptada às necessidades individuais
Armado com essas capacidades, o gerenciamento de dados pode atender melhor às demandas do cenário tecnológico em rápida mudança e ajudar as iniciativas de IA a terem sucesso.
Por que uma arquitetura de dados moderna é fundamental para unir dados e IA
Essa dependência inerente que os dados e a IA têm entre si depende de uma arquitetura de dados sólida para navegar no ecossistema de dados aparentemente complexo. Consequentemente, arquiteturas de dados modernas, como malha de dados e/ou malha de dados, estão bem posicionadas para atender de forma abrangente essa necessidade.
As arquiteturas de dados modernas estão centradas em recursos-chave de gerenciamento de dados, como catalogação de dados; qualidade e observabilidade dos dados ; engenharia de dados; gerenciamento de dados mestres; governança e privacidade de dados; e Data MarketPlace. Eles também são alimentados por metadados unificados alimentados por IA. Juntos, esses recursos tornam as arquiteturas de dados modernas capazes de dar suporte às necessidades das iniciativas de IA, ao mesmo tempo que tornam o gerenciamento de dados mais acessível aos usuários em toda a organização.
Resumindo, as arquiteturas de dados modernas ajudam a permitir a sinergia entre o gerenciamento de dados e a IA para trazê-la à tona.
Como a Informatica dá vida à arquitetura de dados moderna
Para implementar uma arquitetura de dados moderna com sua iniciativa de IA para obter benefícios comerciais críticos, você precisa de uma solução de gerenciamento de dados que seja escalável e robusta, ao mesmo tempo que tenha a capacidade de navegar em seu complexo ecossistema de dados. A Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) , a primeira e mais abrangente nuvem de gerenciamento de dados baseada em IA do setor, possui os principais recursos de gerenciamento de dados de que as organizações são orientadas por dados precisos. Ele também oferece suporte a arquiteturas de dados modernas, como data fabric e data mesh.
O IDMC possui uma combinação integrada de metadados e IA/aprendizado de máquina (ML) com nosso mecanismo de IA, CLAIRE , para automatizar e fornecer suporte inteligente por meio dos recursos de copiloto CLAIRE. O IDMC também oferecerá uma interface semelhante a uma linguagem natural para tornar o gerenciamento de dados acessível a praticamente todos, independentemente do nível de habilidade, por meio do CLAIRE GPT. Com o IDMC, você pode desbloquear o verdadeiro potencial das iniciativas de IA, dando vida a arquiteturas de dados modernas.
Fonte: Informatica.