Como usar a Inteligência Artificial na Gestão de Dados?
O uso de IA na Gestão de Dados resulta em dados com melhor qualidade, acessibilidade e maior segurança.
Isso acontece pois o uso de Inteligência Artificial pode aumentar a produtividade da equipe e a qualidade dos dados do empreendimento.
Conheça as melhores ferramentas de Gestão de Dados.
Descoberta de Dados | Catálogo de Dados | Linhagem de Dados
Ferramentas de integração de dados com auxílio de IA podem detectar automaticamente relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados, contribuindo para a descoberta de dados e relações entre objetos.
Outra possibilidade com a Inteligência Artificial na Gestão de Dados são ferramentas de gestão de metadados, que podem ajudar a automatizar a criação de catálogos de dados e linhagem de dados.
O uso de LLM em bancos de dados e catálogos de dados são capazes de processar linguagem natural, permitindo que os usuários localizem ou descubram objetos de dados e produtos sem escrever códigos complexos, mas realizando consultas simples.
Conheça outras ferramentas de Gestão de Dados
Data profiling | Perfil de dados
O perfil de dados é um grande aliado para conhecer os seus dados.
Com a Inteligência Artificial na Gestão de Dados, a criação de um perfil de dados de objetos de dados é muito mais rápida e completa.
A IA é capaz de avaliar os dados automaticamente, analisando diversas dimensões da qualidade de dados, como integridade, completude e consistência.
Qualidade de dados
Mesmo com padrões e regras de negócio já implementados em bancos de dados, novos objetos e produtos irão surgir com o tempo.
A Inteligência Artificial na Gestão de Dados pode identificar semelhanças entre os objetos existentes e os novos, criando “regras unificadas” seguindo padrões e garantindo que elas sejam implementadas rapidamente.
Ainda, pode-se aliar isso a geradores de dados sintéticos para preencher valores faltantes ao identificar padrões em dados existentes ou completando informações, auxiliando a completude dos dados.
Um exemplo, é que a IA atualize um CEP ou cidade não existente baseado no endereço fornecido. Ou, ainda, que seja capaz de validar e limpar o conteúdo de atributos como e-mails e telefones, que contém um padrão específico.
Entretanto, isso não abandona a necessidade de um usuário validar as regras definidas e avaliar se as alterações feitas pela IA estão corretas.
Com as regras corretamente estabelecidas, o controle da qualidade de dados pode ser feito automaticamente com IA. Por exemplo, com a criação de perfis de dados ou definição de cálculos de pontuação para cada dimensão de qualidade.
As ferramentas de IA e ML podem ajudar a identificar e corrigir erros, evitando a necessidade de uma limpeza manual de dados.
Podem também realizar validações, sinalizar formatos inadequados ou valores incoerentes e, se necessário, realizar as correções automaticamente. Por exemplo, remoção de outliers, remoção de duplicatas, padronização de formato ou atribuição de valores de dados ausentes.
Segurança de dados
Falhas em segurança de dados não custam caro apenas pelo valor monetário a ser pago, mas também pela falta de confiança gerada no empreendimento.
A Inteligência Artificial na Gestão de Dados pode auxiliar a reforçar políticas de segurança, detectar falhas e bloquear atividades suspeitas.
Ferramentas de integração de dados equipadas com IA podem identificar automaticamente informações pessoais (PII) e outros tipos de dados sensíveis. A partir dai, o tratamento correto pode ser aplicado.
A Inteligência Artificial na Gestão de Dados é capaz de analisar padrões de transações e comportamentos, e detectar anomalias em eventos ou acessos irregulares. Com isso, pode-se criar alertas e monitorar comportamentos estranhos.
A IA pode atuar mais rapidamente quando um risco aparece. Processos manuais dependem de verificações manuais e a ação a ser tomada depende da disponibilidade de um operador. Com a IA, o tempo de inatividade é reduzido e, com o tempo, a identificação de problemas se tornar mais eficiente.
Extração e Integração de dados
É comum que o processo de extração de dados leve muito tempo e tenha certo grau de complexidade, dependendo da quantidade e diversidade de fontes de dados.
As ferramentas de IA agilizam a extração de dados de origens como bancos de dados, documentos, e-mails, redes sociais, imagens e outros tipos de dados complexos, em vez de depender de métodos manuais repetitivos e demorados, além de propensos a erros.
A IA na Gestão de Dados também pode localizar automaticamente fontes de dados, compreender suas características e identificar suas conexões, tornando o processo de ingestão e integração muito mais simples.
As ferramentas de IA e ML podem ajudar a identificar e corrigir erros, evitando a necessidade de uma limpeza manual de dados.
Conheça ferramentas ETL gratuitas e open source.
Mapeamento de dados
Como a IA é capaz de identificar as definições e particularidades de modelos de dados, ela também consegue encontrar padrões e identificar similaridades, mesmo em casos em que os formatos não correspondem exatamente.
Ao fazer isso de forma automatizada e rápida, o uso de IA na Gestão de Dados simplifica o processo de correspondência de diferentes estruturas de dados.
A Inteligência Artificial também pode facilmente encontrar padrões em atributos de objetos de dados. Por exemplo, é capaz de identificar regras de negócio entre diferentes colunas ou definir tipos de dados e padrões de formatos (por exemplo, datas e horas).
Identificar padrões e garantir que sejam seguidos permite que os dados sejam mais consistentes e íntegros.
Classificação de dados
Uma das formas de utilizar a Inteligência Artificial na gestão de dados mestre (MDM) é na detecção e correção de erros e duplicatas em registros críticos.
Por exemplo, mesclar dois registros de clientes com o mesmo nome, endereço e detalhes de contato.
A mesma ideia pode ser aplicada para a classificação de dados, auxiliando no processo de padronização de categorias e clusterização.
Com base em classificações automáticas, um empreendimento é capaz de identificar clientes com condições específicas e melhorar a qualidade de atendimento ao desenvolver planos especializados, por exemplo.