O que é inteligência de dados?

Como funciona a inteligência de dados?

A inteligência de dados funciona usando modelos de IA generativa e de IA tradicional para desenvolver uma compreensão abrangente dos dados corporativos de uma organização e de seu uso. Ela aprende os sinais capturados de todo o patrimônio de dados da organização, incluindo seu catálogo de dados, queries SQL, dashboards de BI, notebooks, pipelines de dados e documentação. Essa abordagem permite um entendimento diferenciado dos conceitos, da semântica e do ambiente de dados exclusivo da empresa. Por consequência, a IA pode fornecer respostas significativamente mais precisas em comparação com o uso ingênuo de grandes modelos de linguagem (LLMs) treinados exclusivamente em dados públicos da internet.

Quais são os benefícios da inteligência de dados?

A inteligência de dados oferece os seguintes benefícios às organizações:

• Aumenta a produtividade com dados e IA por meio do acesso com linguagem natural: aproveitando os modelos de IA, a inteligência de dados permite trabalhar com dados em linguagem natural, adaptada aos jargões e acrônimos de cada organização. A inteligência de dados observa como os dados são usados nas cargas de trabalho existentes para aprender os termos da organização e oferece uma interface de linguagem natural personalizada para todos os usuários, de não especialistas a cientistas e engenheiros de dados.
• Melhora a catalogação semântica e a descoberta de dados e ativos de IA: a IA generativa pode entender o modelo de dados, as métricas e os KPIs de cada organização para oferecer recursos de descoberta incomparáveis e identificar automaticamente discrepâncias na forma como os dados estão sendo usados.
• Automatiza o gerenciamento e a otimização de dados: os modelos de inteligência de dados podem otimizar o layout, o particionamento e a indexação dos dados com base no uso dos dados, reduzindo a necessidade de ajuste manual e configuração de botões.
• Melhora a governança e a privacidade: a inteligência de dados permite que as organizações detectem, classifiquem e evitem automaticamente o uso indevido de dados confidenciais, simplificando o gerenciamento de dados usando linguagem natural.
• Oferece suporte de primeira classe para cargas de trabalho de IA: a inteligência de dados aprimora os aplicativos de IA corporativos, permitindo que eles se conectem aos dados comerciais relevantes e aproveitem a semântica aprendida (por exemplo, métricas e KPIs) para fornecer resultados relevantes e precisos. Com o uso da inteligência de dados, os desenvolvedores de aplicativos de IA não precisam mais "hackear" a inteligência por meio de uma engenharia rápida e frágil.

Casos de uso para inteligência de dados

A inteligência de dados é usada em vários setores, de finanças e saúde até energia, e está transformando a forma como as empresas operam. Veja alguns exemplos que demonstram como a inteligência de dados ajuda as empresas a entender seus clientes, melhorar processos, detectar fraudes e muito mais:

• Finanças: esse setor usa inteligência de dados para gerenciar riscos financeiros, prever tendências econômicas e garantir a conformidade regulatória. Bancos e outras instituições financeiras analisam os dados para avaliar a capacidade de crédito, identificar fraudes e categorizar os clientes.
• Varejo e CPG: esses setores usam a inteligência de dados para entender as preferências dos clientes, gerenciar melhor o estoque, otimizar as cadeias de suprimentos e personalizar as estratégias de marketing para clientes individuais.
• Setor público: no setor público, a inteligência de dados é crucial para aprimorar os serviços e tomar decisões políticas informadas. Os órgãos governamentais usam dados para monitorar as mudanças econômicas e melhorar a prestação de serviços.
• Seguros: as empresas desse setor usam a inteligência de dados para avaliar riscos, definir prêmios de seguro e detectar pedidos fraudulentos. Ao analisar grandes conjuntos de dados, eles obtêm uma compreensão mais clara dos riscos e simplificam o processo de solicitações.
• Saúde: as organizações desse setor aplicam a inteligência de dados para aprimorar o atendimento ao paciente, controlar os custos e realizar pesquisas. A análise de dados oferece suporte à tomada de decisões médicas e ajuda a identificar tratamentos eficazes.
• Energia: nesse setor, as empresas usam a análise de dados para monitorar e prever o uso de energia e melhorar a eficiência da rede elétrica.

Embora os aplicativos de inteligência de dados possam variar entre os setores, o objetivo comum continua o mesmo: extrair insights valiosos dos dados e aproveitá-los para impulsionar o crescimento dos negócios e aprimorar as experiências dos clientes.

Tecnologia fundamental que permite plataformas de inteligência de dados

Uma plataforma de inteligência de dados é uma arquitetura construída em um data lakehouse (combinando os melhores recursos de data lakes e data warehouses) para fornecer uma base aberta e unificada para todos os dados e governança. Ela é alimentada por um mecanismo de inteligência de dados que entende a singularidade dos dados de uma organização. As principais tecnologias que permitem a plataforma de inteligência de dados incluem:

1. Armazenamento de dados aberto e unificado
   • Serviços de armazenamento em nuvem: Amazon S3, Google Cloud Storage e Azure Data Lake Storage, entre outros, fornecem armazenamento escalável e econômico
   • Formatos de dados abertos: incluindo Delta Lake UniForm e Apache Iceberg, que são camadas de armazenamento de código aberto que trazem transações ACID para formatos de dados como o Parquet, permitindo operações e gerenciamento de dados confiáveis
2. Serviços abertos de metadados e governança
   • Unity Catalog: fornece governança de dados abertos e gerenciamento de metadados para data lakehouses
   • Hive metastore: um repositório central que armazena metadados para tabelas e bancos de dados do Hive, facilitando a descoberta e o gerenciamento de dados
3. Processamento de dados distribuído
   • Apache Spark™ e Spark Structured Streaming: unified analytics para processamento de dados em grande escala que oferece suporte ao processamento de transmissão em lote e em tempo real
4. Mecanismos de query
   • Databricks Photon: um mecanismo de última geração que fornece desempenho de query extremamente rápido a baixo custo para ingestão de dados, ETL, streaming, data warehouses, ciência de dados e queries interativas — diretamente no data lake
5. Machine learning e MLOps
   • MLflow: uma plataforma de código aberto para gerenciar o ciclo de vida do ML, incluindo experimentação, reprodutibilidade e implantação
   • Mosaic AI: ferramentas que aceleram o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA tradicionais e generativos, otimizando e automatizando fluxos de trabalho de machine learning
6. Sistemas de IA compostos
   • Os sistemas de IA compostos usam sinais da plataforma de dados de uma organização, incluindo o catálogo de dados, dashboards, notebooks, pipelines de dados e documentação, para criar modelos de IA generativa altamente especializados e precisos que entendem os dados, padrões de uso e conceitos de negócios da organização.