A Inteligência Artificial (IA) generativa automatiza processos complexos e aprimora a análise de grandes volumes de informações, redefinindo a maneira como os engenheiros e cientistas de dados trabalham, aumentando a eficiência e a precisão na gestão e interpretação de dados. No entanto, um fator crítico que pode comprometer essa evolução é a qualidade dos próprios dados. Quando a IA encontra informações mal estruturadas, ela pode gerar inferências erradas, amplificar erros e até criar “alucinações”— respostas fictícias que parecem plausíveis, mas não são baseadas na realidade.
A Base para uma IA Eficiente
Para maximizar o potencial da IA, as empresas precisam estabelecer uma base sólida para seus dados, garantindo sua qualidade, consistência e governança. Isso não apenas melhora a performance dos modelos de IA generativa, mas também permite que as empresas extraiam insights mais precisos e estratégicos. A adoção de práticas avançadas de gestão de dados, como padronização, enriquecimento e integração, transforma o potencial da IA em vantagem competitiva real, preparando o caminho para uma cultura verdadeiramente orientada por dados.
Empresa Data-Driven
Ser uma empresa “data driven” significa basear decisões estratégicas em dados confiáveis e bem estruturados. Isso implica em adotar uma cultura organizacional onde a coleta, análise e utilização de dados sejam parte essencial dos processos de tomada de decisão.
Arquitetura Medalhão e Lakehouse: Estruturando os Dados para IA
Para garantir que os dados estejam organizados e prontos para uso em IA generativa, muitas empresas adotam a abordagem da Arquitetura Medalhão dentro do conceito de Lakehouse. Esse modelo divide os dados em três camadas principais:
- Bronze (Dados Brutos): Contém os dados em seu formato original, sem transformações.
- Prata (Dados Refinados): Inclui dados limpos e organizados, prontos para análises mais detalhadas.
- Ouro (Dados Prontos para Consumo): Dados altamente refinados e prontos para alimentar modelos de IA e apoiar decisões estratégicas.
O Lakehouse combina a flexibilidade dos Data Lakes com a governança e estrutura dos Data Warehouses, permitindo que as empresas armazenem grandes volumes de dados e, ao mesmo tempo, garantam qualidade e organização para análises confiáveis.
Benefícios do Lakehouse para Áreas Técnicas e de Negócios
Para pessoas diretoras de áreas técnicas e operacionais, poucas coisas são mais frustrantes do que lidar com dados inconsistentes que geram desalinhamento entre equipes. Por exemplo, perceber que a equipe de vendas apresenta um número de receita, enquanto o time financeiro, com base em outra fonte de dados, reporta um valor diferente. Esse tipo de discrepância compromete a tomada de decisão e gera retrabalho, desconfiança nos dados e perda de eficiência.
Uma das maiores vantagens do modelo Lakehouseé permitir que as áreas da empresa tenham acesso às mesmas informações, eliminando inconsistências que podem comprometer decisões estratégicas. Viabilizando que áreas como produção, vendas e operações acessem os mesmos dados confiáveis, sem risco de interpretações divergentes.
O resultado?
Mais previsibilidade, maior alinhamento estratégico e decisões baseadas em informações precisas e em tempo real.
Além disso, essa estrutura robusta fortalece a aplicação da IA generativa, garantindo que os insights extraídos sejam realmente acionáveis e impulsionem a eficiência do negócio.
Equilíbrio entre Automação e Governança
A IA generativa tem o potencial de revolucionar a engenharia de dados, otimizando processos e melhorando a qualidade das informações. No entanto, a confiabilidade dos resultados depende diretamente da estrutura e integridade dos dados utilizados. Se a base de dados estiver comprometida, a IA pode “alucinar”, comprometendo análises e decisões estratégicas. Portanto, o equilíbrio entre automação e governança de dados é essencial para extrair o máximo valor da IA sem comprometer a precisão e confiabilidade das informações.
A adoção de arquiteturas como Lakehouse e Arquitetura Medalhão fortalece a qualidade e acessibilidade dos dados, possibilitando uma IA mais eficaz e insights mais precisos para a organização.
Quer saber mais sobre IA generativa e engenharia de dados?
