A IA é movida por dados, isso é fato. Porém, como eles podem vir em todos os formatos e tamanhos, dominar a integração entre dados heterogêneos – estruturados e não estruturados – é o grande diferencial para o desenvolvimento de modelos mais robustos, que entendem o mundo de uma forma completa e com um contexto mais rico.
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Neste artigo, vamos explorar as melhores estratégias e tecnologias aplicadas pela Dedalus para criar um ecossistema coeso de dados e acelerar o potencial da sua IA. Confira!
O que são dados estruturados?
Os dados estruturados seguem um formato predefinido e apresentam um alto grau de organização. Dessa forma, eles são facilmente mapeados e armazenados em tabelas, onde as informações se encaixam perfeitamente em linhas e colunas.
Os dados estruturados são definidos por:
- Fácil processamento: São fáceis de pesquisar, consultar e analisar por softwares e algoritmos, pois o computador sabe exatamente onde encontrar cada tipo de informação (ex: “nome” está sempre na coluna X, “data de nascimento” na coluna Y).
- Natureza quantitativa: São ideais para análises matemáticas e relatórios de Business Intelligence (BI) tradicionais.
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Os exemplos mais comuns de dados estruturados são:
- Tabelas de bancos de dados relacionais (SQL);
- Dados de sistemas de Gestão de Relacionamento com o Cliente (CRM);
- Informações de inventário e estoque em sistemas de ERP;
- Registros financeiros e de transações;
- Dados em planilhas com cabeçalhos de coluna bem definidos.
O que são dados não estruturados?
Os dados não estruturados são gerados naturalmente pela atividade humana e de máquina, o que os torna a categoria de dados mais abundante e que mais cresce nas empresas, representando mais de 80% do total, segundo o IDC.
Eles são considerados “não estruturados” porque o seu valor e a sua organização não são óbvios para um sistema de banco de dados relacional, exigindo processamento e interpretação complexos para que a inteligência artificial consiga extrair insights úteis.
Os dados não estruturados são definidos por:
- Ausência de esquema fixo: Não há um modelo rígido para onde o dado deve ir, o que significa que o conteúdo e a estrutura variam drasticamente entre os arquivos;
- Volume e variedade: Abarcam uma enorme diversidade de formatos (textual e não textual) e são gerados em grande volume (Big Data);
- Riqueza de contexto: Embora sejam complexos para processar, é neles que reside a informação mais rica e contextual sobre o negócio;
- Necessidade de tecnologias avançadas: Para analisá-los, são necessárias tecnologias como Processamento de Linguagem Natural (PLN), Visão Computacional (CV) e modelos de Deep Learning e IA Generativa.
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Exemplos comuns de dados não estruturados são:
- Textos: E-mails, posts em redes sociais, transcrições de chamadas de call center, documentos em PDF ou Word, chats e mensagens;
- Mídia: Imagens, vídeos, arquivos de áudio e conteúdo multimídia em geral;
- Outros: Dados de sensores de IoT (Internet das Coisas), logs de servidores web, dados geoespaciais e anotações médicas livres.
Por que unificar dados estruturados e dados não estruturados?
A era da IA exige que as empresas saiam da análise superficial e entrem na inteligência preditiva e proativa. Para fazer isso, é preciso ter uma visão 360 graus do negócio, do cliente e do mercado. E é aí que a integração de dados se torna fundamental.
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Imagine uma empresa que quer prever a chance de desistência de um cliente. Os dados estruturados, como histórico de compras e inadimplência dão uma pista do possível motivo. Porém, são os dados não estruturados, como transcrições de chamadas de suporte, que revelam a causa real da insatisfação.
Ao unificar esses dois mundos em um pipeline de dados, o modelo de IA na nuvem se torna infinitamente mais perspicaz e capaz de prever quem vai sair e por que, permitindo uma ação de retenção muito mais eficaz e personalizada.
Como construir pipelines holísticos para a IA na nuvem
1. Adote uma arquitetura de dados flexível e unificada
Uma arquitetura híbrida, como o Data Lakehouse, combina o armazenamento massivo e flexível do Data Lake (excelente para dados não estruturados) com o poder de processamento de um Data Warehouse (ideal para dados estruturados).
2. Invista em uma governança de dados abrangente
Tenha um catálogo de dados que indexa todos os ativos, estruturados ou não. Isso permite que cientistas de dados encontrem rapidamente quais imagens, logs ou bases de dados de clientes estão disponíveis para treinar um novo modelo de IA.
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Além disso, implemente ferramentas de classificação e anonimização, garantindo que os dados sensíveis sejam mascarados ou criptografados antes de serem usados no treinamento dos modelos de IA, garantindo a conformidade com leis como a LGPD.
3. Processe e integre seus dados
Para alimentar um modelo de IA mais perspicaz, os dados não estruturados, com sua natureza inconsistente e variedade de formatos proprietários, precisam ser convertidos em dados estruturados que o algoritmo possa entender.
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A melhor prática para essa integração de dados em ambientes cloud é o ELT (Extract, Load, Transform). Isso significa que você deve carregar os dados brutos em seu formato original (incluindo textos, áudios e imagens) e prepará-los sob demanda.
Na hora de transformar esses dados in loco, você pode, por exemplo, usar o PLN para extrair o sentimento, tópicos e entidades de transcrições de áudio ou textos; e a Visão Computacional para extrair objetos, etiquetas e metadados de imagens e vídeos.
4. Adote MLOps para produção contínua
A IA na nuvem é um ciclo contínuo, não um projeto único. Por isso, investir em uma estratégia robusta de MLOps garante que a integração dos dados perdure.
Ao monitorar continuamente a qualidade dos dados de input e a performance do modelo em produção, o MLOps deve sinalizar caso haja qualquer mudança, permitindo que o modelo seja re-treinado com dados novos e relevantes.
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Dedalus Atlas: Seu acelerador de integração de dados na nuvem
Diante dessa complexidade, o caminho mais rápido e seguro para construir pipelines holísticos é contar com a expertise de uma equipe multidisciplinar e com a tecnologia certa. É aqui que entra o Dedalus Atlas, um conjunto completo e flexível de serviços de Data & AI em ambientes de nuvem.
Veja o que esse framework completo oferece para a sua empresa:
- Especialistas multidisciplinares: Engenheiros de Dados, Cientistas de Dados e Arquitetos de Nuvem que entendem profundamente as nuances de trabalhar com dados estruturados e não estruturados, transformando informações complexas em features acionáveis para o seu modelo de IA;
- Metodologia ágil: Focada na rápida extração de valor, garantindo que o seu projeto saia da fase de prova de conceito e chegue à produção de forma eficiente, sem abrir mão da segurança, transparência e ética do modelo;
- Tecnologias de ponta na nuvem: Aproveitamento máximo de plataformas como Google Cloud, AWS e Azure para processamento maciço e escalável de dados.
Descubra a diferença entre ter um algoritmo que apenas calcula probabilidades e ter um que entende o porquê de algo acontecer, permitindo que sua empresa atue com precisão e inteligência. Fale com um de nossos especialistas!
