Modelos preditivos baseados em Machine Learning e Gen AI (Inteligência Artificial Generativa) têm revolucionado a forma como negócios tomam decisões, antecipam tendências e otimizam processos. Mas um ponto fundamental que muitas vezes não recebe a atenção que merece é a maturidade de dados.
Neste artigo, vamos conversar sobre como o grau de preparo que a empresa possui para trabalhar seus dados é essencial para o sucesso dessas tecnologias, e quais passos práticos adotar para avançar nessa jornada. Boa leitura!
O que é maturidade de dados?
A maturidade de dados é o nível de evolução que uma organização atingiu na forma como coleta, armazena, gerencia, analisa e utiliza os seus dados.
Em uma empresa com baixa maturidade, as informações podem estar espalhadas em diferentes sistemas, tornando difícil acessá-las rapidamente. Isso gera retrabalho, tomadas de decisão baseadas em intuição e perda de oportunidades.
Já em organizações maduras, os dados são tratados como um ativo estratégico, com processos robustos de governança, qualidade e segurança, além de integrações eficientes entre sistemas. Isso cria uma base sólida para projetos avançados, como modelos preditivos e inteligência artificial.
Leia também: GenAI na nuvem: segurança, custos e implementação responsável
Como a maturidade de dados suporta os modelos preditivos?
Modelos preditivos dependem diretamente da qualidade dos dados para gerar previsões confiáveis. Se os dados estiverem incompletos, inconsistentes ou desatualizados, o modelo pode entregar resultados enviesados ou imprecisos, comprometendo decisões importantes.
Leia também: Governança de dados: a chave para decisões Data Driven
Quando a maturidade de dados está alinhada com as necessidades de Machine Learning nas empresas, alguns benefícios aparecem de forma clara:
- Qualidade de dados garantida: Dados limpos, estruturados e consistentes evitam erros nos modelos;
- Governança efetiva: Controle de acesso e regras de negócio asseguram o uso correto dos dados;
- Processamento eficiente: Pipelines otimizados garantem rapidez no tratamento e atualização dos dados;
- Monitoramento contínuo: Avaliação constante da performance dos modelos para ajustes em tempo real.
Assim, a maturidade de dados é a base que sustenta o sucesso dos modelos preditivos, incluindo os mais avançados que utilizam Gen AI.
Exemplos de aplicações de Machine Learning e Gen AI
As aplicações práticas de Machine Learning e Gen AI são inúmeras e podem impactar diversos setores, transformando dados em insights e ações de alto impacto. Confira:
- Saúde: Diagnósticos preditivos que identificam riscos e doenças antes que se manifestem gravemente, otimizando o atendimento e reduzindo custos.
- Varejo: Previsão de demanda, recomendação personalizada e gestão de estoques mais eficiente, melhorando a experiência do cliente e aumentando vendas.
- Finanças: Análise de crédito e detecção de fraudes em tempo real, garantindo maior segurança e melhor avaliação de riscos.
- Indústria: Manutenção preditiva de máquinas para evitar paradas inesperadas, reduzindo custos operacionais e aumentando a produtividade.
- Marketing: Criação de campanhas segmentadas com base em comportamento e preferências, potencializando o retorno sobre investimento.
Leia também: Inteligência artificial para negócios: Como escolher a melhor solução em nuvem
Como avaliar a maturidade de dados na sua empresa?
Para avançar na jornada da maturidade de dados, é essencial começar com uma avaliação realista do cenário atual da sua empresa. Algumas perguntas-chave podem ajudar:
- Seus dados são centralizados e facilmente acessíveis?
- Há processos estabelecidos para garantir a qualidade e consistência dos dados?
- A governança de dados está implementada, incluindo segurança e compliance?
- Os dados estão preparados para alimentar modelos avançados de Machine Learning?
- Existe uma cultura organizacional orientada por dados, onde as decisões são baseadas em evidências?
Existem também frameworks e metodologias que ajudam a medir a maturidade em níveis, desde o básico (dados desconectados e inconsistentes) até o avançado (dados integrados, com automação e uso contínuo de IA).
Leia também: Modelos de linguagem de IA: O que são e como utilizá-los no seu negócio
A Dedalus oferece serviços de assessment e diagnóstico para mapear essa maturidade, identificando gaps e pontos de melhoria para que sua empresa possa avançar de forma segura e eficiente.
Passos práticos para atingir a maturidade de dados
Alcançar um nível avançado de maturidade de dados não acontece da noite para o dia, mas com passos claros é possível evoluir de forma constante. Confira:
- Mapear as fontes de dados: Entenda de onde vêm os dados, quem os gera e como são armazenados.
- Implementar governança: Defina regras claras de uso, segurança, qualidade e compliance.
- Investir em qualidade de dados: Use ferramentas para limpeza, padronização e enriquecimento das informações.
- Estruturar pipelines eficientes: Automatize processos de ingestão, transformação e integração dos dados.
- Capacitar equipes: Promova uma cultura orientada a dados com treinamentos e mudanças nos processos.
- Adotar plataformas adequadas: Use tecnologias que suportem volume, velocidade e variedade de dados, como Data Lakehouse.
- Iniciar projetos pilotos: Teste modelos preditivos em áreas específicas para validar hipóteses e ajustar o processo.
- Escalar com segurança: Amplie o uso de Machine Learning e Gen AI com monitoramento e governança robusta.
Como monitorar o progresso na jornada de maturidade de dados
A jornada não termina após alcançar um nível desejado. Monitorar indicadores de desempenho é essencial para garantir que a maturidade evolua junto com as demandas do mercado e as inovações tecnológicas. Alguns indicadores importantes são:
- Tempo médio para acessar dados relevantes;
- Taxa de erros ou inconsistências detectadas;
- Volume de dados integrados e acessíveis;
- Adoção de modelos preditivos em processos-chave;
- ROI dos investimentos em dados e IA.
Ferramentas de DataOps, MLOps e governança, como as oferecidas pela Dedalus, facilitam esse acompanhamento com dashboards intuitivos e alertas em tempo real.
Leia também: Resiliência organizacional: maturidade analítica na gestão de crises
Como a Dedalus auxilia na implementação de Machine Learning e Gen AI
A Dedalus entende que para que Machine Learning e Gen AI entreguem resultados concretos, a base precisa estar sólida.
Por isso, o Dedalus Atlas foi criado para ser um serviço contínuo de suporte em toda a jornada de dados e IA, oferecendo pacotes customizados conforme a maturidade e necessidades da sua empresa.
O Atlas reúne uma equipe multidisciplinar de especialistas — engenheiros de dados, cientistas de dados, analistas de governança e desenvolvedores — que atuam para garantir desde a migração e otimização da arquitetura até a criação e sustentação dos modelos preditivos e agentes de IA.
Entre os diferenciais do Dedalus Atlas estão:
- Diagnóstico detalhado da maturidade de dados para identificar os gaps;
- Estruturação e governança de dados para garantir qualidade e segurança;
- Automação de pipelines para garantir velocidade e confiabilidade;
- Criação e sustentação de modelos de Machine Learning e Gen AI com monitoramento constante;
- Flexibilidade e escala através de pacotes customizados de Dracmas — horas gerenciadas de especialistas dedicados ao seu projeto.
Assim, com a Dedalus, sua empresa não apenas alcança a maturidade de dados necessária, mas também mantém a performance dos modelos preditivos e Gen AI em alta, traduzindo dados em decisões inteligentes e resultados tangíveis.
Quer saber mais sobre a plataforma Atlas e sobre o que a Dedalus pode fazer pela sua empresa? Fale com nossos especialistas!
