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Inteligencia Artificial

A inteligência artificial e a tecnologia de aprendizado de máquina estão cada vez mais mudando o futuro da integração de dados

A integração de dados está em constante transformação. Atualmente, as organizações confiam muito nos dados em tempo real e nas técnicas de análise de dados para a tomada de decisão, elevando a complexidade de integração de dados.

O crescente aumento de dados (com a introdução de fontes de informação não tradicionais, como dados de streaming, logs de máquina e assim por diante) ao lado de fontes convencionais desafiam os antigos modelos de integração de dados.

Nesta nova realidade, utilizar apenas processos como ETL (Extract, Transform, Load) ou API (Application Programming Interface) para lidar com a complexidade  dos dados não é suficiente. Muitas empresas estão enfrentando problemas com sua capacidade de obter e coordenar fluxos de informações complexas.

As empresas devem adotar tecnologias transformadoras como Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) para lidar e aproveitar o potencial dos dados, direcionando a tomadas de decisões e, eventualmente, facilitando a geração de novos negócios.

Por que a integração de dados é um desafio para as empresas?

À medida que as complexidades em Big Data aumentam a cada dia, a integração está se transformando em um desafio. Os dados não vivem mais somente nas empresas – elas vivem na nuvem e em várias estruturas. O desenvolvimento de novos tipos e formatos de dados está se somando aos diferentes tipos de dados que as empresas possuem.

Uma variedade de ferramentas de integração de dados está abarrotada com os elementos de envio de dados de um ponto para o outro. De acordo com a maioria das organizações, esse é o aspecto problemático por assim dizer. O fato é único, coordenar enormes e complexos fluxo de informação é difícil.

Quais são os principais obstáculos?

  • A informação atualmente vive em várias partes e departamentos, é armazenada em diversas plataformas de nuvem e em diferentes padrões.
  • O cenário empresarial atual tornou-se muito difícil. Os dados fluem em lugares diferentes; ele é copiado e replicado em várias ocasiões. Com cada estrutura sendo cuidada por um proprietário diferente, os dados agora são criados e gerenciados de maneira diferente. À medida que os dados fluem, elas são acessadas pelos usuários e as alterações são feitas da mesma maneira.

CIOs e líderes devem considerar os dados como um recurso para capitalizá-los totalmente;caso não o façam, os dados sempre serão vistos e usados como um subproduto do negócio, comprometendo o valor e  as experiências. O trabalho da Inteligência Artificial e Machine Learning entra em jogo nesse momento.

Como a inteligência artificial pode transformar a integração de dados?

A Inteligência artificial e o aprendizado de máquina assumem um papel significativo na mudança dos resultados da integração de dados. A Harvard Business Review antecipou que a inteligência artificial vai adicionar 13 trilhões de dólares na economia mundial. Então, entender sua importância é de extrema importância:

Mapeamento de dados mais rápido: as soluções baseada na inteligência artificial podem ajudar os usuários a mapear os dados dos clientes em minutos, em vez de meses. Isso acelera a mudança de dados e a tomada de decisões.  As ferramentas de planejamento de dados permitem que até mesmo usuários de negócios não especializados façam mapeamentos de dados inteligentes utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquina. Isso vai  acelerar e melhorar a  exatidão do processo de mapeamento de dados. Enquanto os usuários de negócios não especializados mapeiam e integram dados, os grupos de TI podem se concentrar em tarefas mais importantes.

Processamento aprimorado de Big Data: Ao utilizar algoritmos de Machine Learning, os usuários podem ingerir, incorporar e analisar big data em alta velocidade e escala. As soluções herdadas carecem de precisão e velocidade ao lidar com big data. A inteligência artificial, novamente, pode capacitar os usuários  a analisar a estrutura de big data e construir modelos de dados com codificação mínima.

Melhor inteligência por meio do aprendizado autônomo: Ao automatizar a mudança de dados, a inteligência artificial permite que os usuários identifiquem os padrões e tendências ocultas nos enormes conjuntos de dados selecionados e aproveitem a modelagem estática para gerar insights precisos na velocidade que o business precisa.

Outros aspectos, por exemplo, inteligência artificial e ML estão surgindo como impulsos para a mudança. O fim das intervenções manuais  e os níveis mais altos de precisão introduzidos por essas soluções transformaram a integração de dados em sua totalidade.

O futuro dessas tecnologias parece muito promissor visto  que, os dados poderão se integrar automaticamente com base aos aprendizados das máquinas e dos homens.

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