IA e ML no mundo do gerenciamento de dados

Atualmente, a tecnologia se tornou cada vez mais presente, tanto em escritórios quanto em residências. A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) estão em rápido crescimento no mundo de hoje. Em breve, será comum para todos interagir com uma IA diariamente. A inteligência artificial e o machine learning se tornaram a nova norma e geralmente são usados como sinônimos. Encontrar soluções para determinados problemas tem sido o foco da maioria das pesquisas em IA e ML. Nas aplicações de inteligência artificial, máquinas são implantadas para executar tarefas normalmente realizadas por humanos. ML é o uso e o desenvolvimento de computadores capazes de aprender e se adaptar sem seguir instruções explícitas.

Gerenciamento da qualidade de dados

A qualidade de dados refere-se à relevância das informações em uso. Uma informação inadequada para determinada situação não pode ser usada para tomar decisões fundamentadas. A qualidade dos dados é afetada por diversos fatores, como relevância, integridade, precisão, confiabilidade e atualidade. A qualidade ou a importância de qualquer dado é determinada por um ou mais desses fatores.

Os grandes volumes de dados das empresas costumam ser difíceis de controlar. Além disso, as práticas convencionais de gerenciamento de dados são ineficientes, pois não têm escalabilidade e não conseguem lidar com o aumento dos volumes de dados. Por isso, as empresas reformulam suas estratégias para adotar práticas eficientes de gerenciamento de dados. A boa notícia é que a IA e o ML, com o progresso alcançado até agora, podem ajudar as empresas no gerenciamento de dados.

Transformação de dados em Machine Learning e Inteligência Artificial

Captura automática de dados

O que é captura automática de dados? A Identificação e Captura Automática de Dados (AIDC) refere-se a uma ampla categoria de tecnologias usadas para coletar informações de pessoas, objetos, imagens ou sons sem entrada manual de dados.

Além de fazer previsões com dados, a inteligência artificial ajuda a melhorar a qualidade dos dados por meio da automação da entrada de dados com captura inteligente. Isso permite que todas as informações relevantes sejam capturadas, sem deixar lacunas no sistema.

Identificar registros duplicados

Entradas duplicadas de dados podem gerar registros desatualizados que comprometem a qualidade dos dados. A inteligência artificial auxilia na eliminação de dados duplicados, garantindo a precisão e a exatidão dos dados de uma empresa. Identificar e eliminar entradas duplicadas no repositório de uma grande organização é um desafio sem o uso de sistemas complexos. Uma grande empresa pode resolver esse problema usando sistemas inteligentes capazes de identificar e eliminar chaves duplicadas.

Identificar anomalias

Pequenos erros humanos podem afetar significativamente a utilidade e a qualidade dos dados em um CRM. O uso de um sistema habilitado por IA elimina esses erros. Além disso, as empresas podem melhorar a qualidade de seus dados implantando detecção de anomalias baseada em machine learning.

Comparar e verificar dados

Criar regras para comparar dados coletados de diferentes fontes consome muito tempo e pode ser cansativo. Com o aumento dos volumes, acompanhar as taxas de geração de dados ao longo do tempo se torna cada vez mais difícil. Modelos de ML podem ser treinados para compreender as regras e prever correspondências para novos dados.

O custo dos dados incorretos

Em grandes corporações ou empresas, dados incorretos podem ter um custo muito alto. Também é essencial lembrar que decisões tomadas com base em dados errôneos podem ser extremamente prejudiciais para as empresas. Algoritmos de ML podem detectar algumas dessas anomalias antes que se tornem prejudiciais. Instituições financeiras os utilizam para reconhecer transações falsas ou fraudulentas. Estima-se que modelos de machine learning possam gerar uma economia de US$ 12 bilhões para bancos e emissores de cartões.

Conclusão

Muitas empresas buscam análises rápidas com insights de alta qualidade para obter vantagens competitivas com base em decisões ágeis. As empresas priorizam isso porque lhes dá uma vantagem competitiva. Para alcançar esse objetivo, há uma oportunidade de aplicar técnicas de IA e machine learning na análise e no gerenciamento de dados, o que proporcionaria a vantagem necessária para tomar decisões em tempo real que impulsionem o crescimento dos negócios. O desenvolvimento acelerado da tecnologia de IA e do machine learning permitirá que suas aplicações em diversos setores melhorem a eficiência, reduzam erros que resultam em grandes perdas e minimizem a carga de trabalho dos profissionais.