Prepare os dados para IA com higiene, governança e experimentação

Seus dados estão prontos para IA?

À medida que mais e mais organizações entram nos estágios de planejamento da adoção da IA, esta é uma questão séria. Respondê-la adequadamente apresenta sérios desafios.

Parte deste problema decorre de expectativas e gargalos.

Os modelos de IA são chamativos, inovadores e estão em todos os lugares. Eles se tornaram nomes familiares literais em poucos anos. É compreensível, então, que os modelos pareçam o ponto de partida natural para a IA. Mas não são os modelos que criam o verdadeiro gargalo na adoção da IA.

São dados.

Neste artigo, explorarei por que muitas iniciativas de IA param, não por causa de limitações do modelo, mas porque as organizações lutam para fornecer consistentemente dados limpos, governados e ricos em contexto para esses modelos. Mostrarei por que dados confiáveis ​​e de alta qualidade, e não apenas mais modelos, são a verdadeira espinha dorsal de uma IA eficaz.

Por que os projetos de IA param por causa dos dados

IA é uma tecnologia complexa. Para ter sucesso, IA requer dados.

Os modelos mais avançados do mundo não podem agregar valor sem uma base de dados sólida. A IA é tão boa quanto os dados que a alimentam, mas também quanto à higiene, governação e experimentação necessárias para a fazer funcionar.

A importância do acesso a dados para IA

E por trás de tudo isso está outro problema: o acesso aos dados. Sem um forte acesso aos dados, os modelos não podem utilizar os dados de que necessitam.

E não está causando problemas hipotéticos; está causando verdadeiras dores de cabeça tecnológicas. Há uma desconexão entre as demonstrações de modelos e a realidade dos projetos empresariais de IA que estagnam.

Globalmente, isto significa que a qualidade dos dados e a governação são apenas metade da batalha; a experimentação operacionalizada é o ingrediente que falta para a maturidade da IA.

Em essência, isso levanta duas questões centrais que funcionam em conjunto:

• Federação de dados para experimentação e prototipagem rápidas.
• Data lakehouses Iceberg para escalabilidade e produção.

Vejamos cada um deles com mais detalhes.

Por que a federação de dados é a resposta para o acesso a dados de IA

O acesso aos dados não pode ser uma reflexão tardia. Muitas vezes, a solução para esse problema tem sido um caminho de mão única para a centralização de dados em um data warehouse.

O problema com isso é que raramente funciona. Quando funciona, é sempre caro e demorado. O pior de tudo é que o estado final resulta no aprisionamento do fornecedor, o que restringe a capacidade de experimentação e limita a adoção de tecnologias, estratégias e abordagens futuras.

Resolver este problema requer uma abordagem diferente.

Como a Federação de Dados Ajuda no Acesso aos Dados

Em vez de mover dados, a federação torna os conjuntos de dados distribuídos acessíveis onde quer que estejam, aplicando governança e controles de acesso refinados ao longo do caminho. Isto resolve o problema de acesso a dados de uma forma elegante e sofisticada, permitindo o acesso a qualquer fonte de dados agora ou no futuro.

Isso tem uma vantagem específica: A capacidade de experimentar.

Como a Federação de Dados Melhora a Velocidade de Experimentação

O desenvolvimento do modelo é um processo iterativo. Os cientistas de dados raramente sabem o formato exato dos recursos de que precisam desde o início. Em vez disso, eles experimentam, testam hipóteses e refinam iterativamente.

A Federação auxilia esse esforço, aprimorando diretamente a experimentação.

Ao tornar os conjuntos de dados distribuídos consultáveis ​​onde eles residem, os cientistas de dados podem explorar dados de diversas fontes sem esperar por longos ciclos de ETL. Essa estratégia acelera a prototipagem, encurta os ciclos de feedback e dá às equipes agilidade para explorar mais ideias em menos tempo, melhorando a conexão com a lógica de negócios subjacente.

Depois de fazer esses experimentos, criar os protótipos e reconciliar a lógica de negócios, outra fase começa.

Dimensionamento. É aqui que os data lakehouses mostram seu segundo benefício.

Por que Open Lakehouses são uma virada de jogo para ampliar a adoção de IA

Os data lakehouses são construídos para escalar de forma rápida e fácil. Ao padronizar o acesso através de formatos como Iceberg Apacheas equipes podem consultar dados na nuvem, no local e em ambientes híbridos sem bloquear seus dados em sistemas proprietários. Além disso, à medida que os volumes de dados crescem, os lakehouses permitem que os aplicativos de IA cresçam com eles, escalando com eficiência, sem os custos associados de um data warehouse.

O resultado é um modelo onde os dados são utilizáveis ​​e governados, permitindo que a análise e a IA operem na mesma base confiável.

Como adotar IA com sucesso por meio de iteração

Um caminho prático para a adoção da IA ​​começa com o uso dos dados que você já possui, onde eles residem.

A partir daí, as organizações podem decidir quanto centralizar, equilibrando custos, conformidade e desempenho. Depois que o acesso consistente for estabelecido, as equipes poderão iterar: experimentar em ramificações governadas de dados, validar resultados e adaptar-se rapidamente.

Este ciclo de acesso, escolha e experimentação é o que transforma a IA de projetos piloto em resultados de produção.

Como os produtos de dados são essenciais para a governança de dados de IA

Depois de resolver o problema de acesso aos dados, o próximo passo importante na construção da sua solução de IA é resolver a governação de dados. Sem isso, os projetos de IA muitas vezes nem conseguem decolar.

Diante disso, a governança de dados é um obstáculo necessário a ser superado por qualquer projeto de IA e, embora a necessidade de governança de dados seja muitas vezes organizacional ou legal, as soluções para ela são totalmente tecnológicas.

Normalmente, projetar a governança de dados para IA segue três marcos principais antes que um projeto de IA possa começar:

• Segurança de dados
• Qualidade dos dados
• Significado comercial

Sem segurança de dados, qualquer projeto de IA é um fracasso. Todas as organizações exigem segurança tanto no nível da fonte de dados quanto na camada de agente como um aspecto fundamental de seu uso de IA. Da mesma forma, sem dados de qualidade, os insights que a IA fornecerá serão limitados e problemáticos. Finalmente, se a lógica empresarial não estiver devidamente codificada nos dados sob a forma de metadados valiosos, o valor para o negócio será limitado e os insights serão genéricos.

Por que os produtos de dados aplicam o pensamento do produto aos dados

Os produtos de dados são a inovação mais importante na área de gestão do acesso aos dados para IA. Eles fornecem uma maneira fácil, acessível e segura de interagir com conjuntos de dados subjacentes, ao mesmo tempo que fornecem significado e semântica essenciais aos negócios.

Para projetos de IA, os produtos de dados permitem que o acesso universal seja governado de forma adequada, garantindo que os modelos de IA recebam apenas os dados certos da forma correta. Além disso, os metadados e a semântica de negócios melhoram a qualidade das respostas do modelo e reduzem as alucinações.

Esta é a escolha certa para acesso a dados, mas também é a escolha certa para conformidade e supervisão regulatória, que muitas vezes exige que o acesso à IA seja previsível e verificável.

Projeto após projeto, encontramos problemas semelhantes na adoção da IA. Os modelos já estão em vigor, mas as questões de acesso e governação precisam de ser abordadas em conjunto.

É útil observar um exemplo para ver como isso funciona na prática.

Estudo de caso: como uma empresa de serviços financeiros impulsionou a IA, sem mover dados

Um de nossos clientes, uma grande empresa de serviços financeiros, enfrentou um dos problemas mais difíceis do setor: a criação de insights e análises de risco do Customer360, no contexto de requisitos regulatórios e sistemas operacionais.

Tradicionalmente, resolver isso exigia a replicação de dados confidenciais em sistemas centralizados, criando riscos de conformidade e diminuindo os tempos de resposta.

Como uma empresa de serviços financeiros usou a federação de dados

Em vez disso, a empresa de serviços financeiros adoptou uma abordagem federada. Ao deixar os dados no local e torná-los consultáveis ​​onde residiam, eles permitiram a tomada de decisões baseadas em riscos e clientes em tempo real, sem criar duplicações dispendiosas e permitindo que os analistas iterassem rapidamente as questões. Além disso, a adoção de uma estratégia lakehouse desempenhou um papel fundamental, proporcionando à empresa tabelas governadas e auditáveis ​​que se adaptavam às cargas de trabalho globais.

Como uma empresa de serviços financeiros adotou a IA com sucesso

O resultado foi um sistema capaz de digitalizar as transações à medida que elas chegavam, revelando insights em tempo real à medida que ocorriam e apoiando atividades de acompanhamento com acesso controlado aos dados certos no contexto certo. É importante ressaltar que os mesmos conjuntos de dados governados que sustentaram os fluxos de trabalho de conformidade também alimentaram modelos de IA para a criação do Customer360.

Conclusão: a adoção da IA ​​começa com dados

Essa abordagem mostrou como era a maturidade da IA ​​na prática. Não se tratava apenas de implantar modelos avançados, mas de garantir que dados limpos, governados e federados estivessem disponíveis sob demanda e sem comprometer a conformidade.

Construindo uma base de dados de sucesso para IA

É fácil para os projetos de IA se sentirem desconectados de outros projetos de dados. Apesar do poder e da natureza revolucionária dos modelos de IA, o sucesso dos projetos de IA muitas vezes se resume a três coisas:

• Acesso a dados
• Governança de dados
• Produtos de dados

Sem esses blocos de construção fundamentais, os modelos de IA lutam para obter o acesso necessário e os projetos são prejudicados porque não têm governação para operar de forma compatível.

Temos as ferramentas para resolver esses problemas

A boa notícia é que podemos resolver esses problemas. Além disso, são na verdade os mesmos problemas que os engenheiros de dados vêm resolvendo há anos, com a tecnologia adicional do modelo de IA servindo como ponto final.

Ver o problema desta forma é uma boa notícia para qualquer pessoa encarregada de implementar um projeto de IA bem-sucedido. Significa que as ferramentas estão em suas mãos e as metodologias também.

Abordagens como federação de dados e produtos de dados já eram úteis em análises. Agora, eles são essenciais na IA.