Por que o domínio de dados desempenha um papel importante na IA

Imagine que uma organização utiliza IA para necessidades empresariais, como marketing personalizado, otimização da cadeia de abastecimento, detecção de fraudes ou inovações de produtos. 

No entanto, os seus dados são altamente fragmentados, duplicados e de má qualidade. Isso significa que as partes interessadas não conseguem obter uma imagem completa dos dados nos principais domínios de dados, como cliente, produto, localização e fornecedor. 

Além disso, os dados para esses domínios críticos residem em diferentes aplicações num formato não padronizado.

Usar dados nesse estado para treinar e executar IA pode ser uma receita para o desastre. Para evitar essas armadilhas inevitáveis, você precisa de dados dominados. Isso fornecerá dados limpos e padronizados com uma visão de 360º em diferentes domínios. 

Quando vinculado a dados transacionais e analíticos, isso pode permitir que seus modelos de IA geram insights que embasam iniciativas destinadas a melhorar os resultados de negócios. O domínio de dados envolve algumas etapas muito importantes e críticas que não podem ser ignoradas ou contornadas. 

Para dominar seus dados, você precisará:

• Descubra e ingresse dados de diferentes fontes de dados e aplicativos.
• Crie um modelo de dados flexível que possa gerenciar e organizar seus domínios de dados.
• Crie perfis, limpe e padronize seus dados, encontrando valores nulos e corrigindo inconsistências.
• Enriqueça seus registros de dados mestre usando dados de terceiros para obter um conjunto de dados mais completo.
• Combine e mescle vários registros (e às vezes conflitantes) provenientes de diferentes fontes e sobreviva à melhor versão da verdade em um único registro de ouro.
• Gerencie relacionamentos e hierarquias de dados entre e dentro de seus domínios de dados.
• Gerencie seus principais dados de referência, como listas de códigos, planos de contas, etc. 
• Habilite recursos de gerenciamento de dados por meio de fluxos de trabalho e dados controlados.
• Saia e publique dados mestres para que fiquem disponíveis para análise e, em última análise, para os principais modelos de IA.

Para conseguir tudo isso em escala, é necessário adicionar inteligência e automação ao processo de controle de dados. Isso exige resolução de identidade baseada em IA, correspondência e fusão, mapeamento automatizado de dados, recomendações de regras de qualidade de dados, criação dinâmica de atributos e classificações de produtos. 

Esses recursos inteligentes melhoram a precisão geral dos dados usando mais exemplos para treinar o aprendizado de máquina, reduzindo assim a necessidade de intervenção manual, minimizando a ambiguidade e eliminando inconsistências.

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Fonte: Informatica