Publicado em: 6 de janeiro de 2025 / Atualização de: 6 de janeiro de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Tesouro de dados não descoberto das empresas: como a IA generativa pode descobrir valores ocultos - Imagem: Xpert.Digital
Tesouros de dados inexplorados: por que 80% de todos os dados da empresa permanecem sem uso
Há uma riqueza imensurável nos arquivos de informação digital, um tesouro de dados de proporções gigantescas que permanece praticamente intocado na maioria das empresas. Estima-se que cerca de quatro em cada cinco bits de dados que as empresas acumulam nunca vêem a luz do dia no mundo analítico, embora tenham um imenso potencial para aplicações de inteligência artificial. Estes dados não utilizados não só representam uma oportunidade tentadora, mas também encerram riscos latentes, porque informação sensível pode estar nas suas profundezas, cuja existência e explosividade ninguém tem conhecimento.
O potencial oculto dos dados não estruturados
Uma parte significativa desta riqueza de dados inexplorada manifesta-se sob a forma de dados não estruturados – uma colecção diversificada de informações que desafia a categorização tradicional em tabelas de bases de dados. Imagine os inúmeros contratos de clientes adormecidos em arquivos digitais, cada um deles um mosaico de acordos, obrigações e preferências dos clientes. Pense nas especificações detalhadas do produto que são o resultado de um intenso trabalho de desenvolvimento e fornecem informações valiosas sobre decisões de design e complexidades técnicas. Sem esquecer os manuais do colaborador, que incorporam o conhecimento consolidado e as melhores práticas de uma empresa.
Mas o mundo dos dados não estruturados vai muito além desses exemplos. Inclui o fluxo incessante de e-mails que caracterizam as comunicações diárias, documentos de todos os tipos, desde relatórios internos a materiais de marketing, e a crescente inundação de imagens, arquivos de áudio e vídeo que capturam momentos, documentam processos e transmitem conhecimento. Acredita-se que esses dados não estruturados representem até 80% do volume global de dados. Eles geralmente contêm uma riqueza de detalhes e complexidade que simplesmente não encontra espaço nas estruturas ordenadas dos bancos de dados convencionais. Contêm as nuances da interação humana, as sutilezas das descrições técnicas e a evidência visual e acústica da realidade.
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Os desafios da usabilidade
Apesar deste imenso potencial, muitas empresas enfrentam dificuldades significativas em desbloquear o valor total dos seus dados não estruturados. Os maiores obstáculos são a falta de conhecimentos especializados e a falta de ferramentas adequadas. Muitas vezes faltam profissionais capazes de aplicar algoritmos e técnicas complexas de aprendizado de máquina para extrair padrões e insights dessa enxurrada de dados. Ao mesmo tempo, faltam soluções de software poderosas e fáceis de usar que possam facilitar e acelerar o processo de análise.
Estes desafios reflectem-se na aceitação hesitante das tecnologias correspondentes. Uma maioria significativa de empresas ainda não fez investimentos significativos em ferramentas que lhes permitissem extrair informações valiosas dos seus dados não estruturados. Na verdade, apenas cerca de 16% das empresas adquiriram ferramentas específicas para realizar esta tarefa. Isto sugere que a maioria dos esforços para aproveitar os dados não estruturados ainda se encontra numa fase muito inicial, muitas vezes não mais do que projectos-piloto ou os primeiros passos provisórios no sentido de uma estratégia de dados mais abrangente. Muitas empresas ainda estão no início da jornada para perceber e desbloquear o verdadeiro potencial dos seus dados não estruturados. A complexidade dos dados, a necessidade de competências especializadas e os custos de investimento inicial representam barreiras significativas à entrada.
IA generativa como chave para desbloquear o valor dos dados
Em meio a esses desafios, a IA generativa surge como uma chave promissora para desbloquear o valor oculto dos dados não estruturados. Os avanços na inteligência artificial e na aprendizagem automática estão a abrir novas possibilidades para o processamento e estruturação automáticos de grandes quantidades de informação não estruturada. Imagine formulários inteligentes que podem extrair informações relevantes de documentos digitalizados ou notas manuscritas e transformá-las em dados estruturados. Ou considere extrair automaticamente informações detalhadas do produto a partir de imagens, o que pode reduzir significativamente o esforço manual.
As ferramentas apoiadas pela IA podem não só ajudar na estruturação, mas também atuar como observadores atentos que apontam anomalias na qualidade dos dados ou atuar como assistentes digitais para apoiar os responsáveis pelos dados nas suas diversas tarefas. No entanto, a IA generativa vai um passo além. Ela não apenas pode analisar e estruturar dados, mas também criar novos conteúdos, resumir textos, desenvolver ideias e propor soluções inovadoras com base nos padrões e insights que descobriu a partir dos dados não estruturados. Por exemplo, as equipes de marketing poderiam usar IA generativa para criar campanhas publicitárias personalizadas com base nas preferências contidas em e-mails e no feedback dos clientes. Os desenvolvedores de produtos poderiam usar a IA para gerar novas ideias de design, analisando informações contidas nas especificações do produto e nos comentários dos clientes.
A capacidade da IA generativa de reconhecer relacionamentos complexos e derivar deles soluções criativas a torna uma ferramenta poderosa para empresas que desejam maximizar o valor de seus dados não estruturados. Pode ajudar a descobrir padrões ocultos, obter novos conhecimentos e desenvolver produtos e serviços inovadores. A automação de tarefas de processamento e análise de dados por meio de IA também permite que as empresas economizem tempo e recursos e se concentrem em iniciativas estratégicas.
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Etapas necessárias para o uso bem-sucedido dos dados
Para desbloquear o imenso potencial dos seus dados inexplorados para IA generativa e outras aplicações, as empresas devem tomar medidas proativas e repensar fundamentalmente as suas estratégias de gestão de dados.
1. Investimento em sistemas de gestão de dados modernos e poderosos
Investir em sistemas modernos de gerenciamento de dados constitui uma base sólida para o uso de dados. Isto inclui não só a implementação de bases de dados e armazéns de dados poderosos, mas também a introdução de tecnologias que permitem a recolha, armazenamento, processamento e análise de grandes quantidades de dados de forma eficiente. As soluções baseadas em nuvem geralmente oferecem uma infraestrutura flexível e escalável que atende aos requisitos crescentes. A seleção das tecnologias certas deve ser adaptada às necessidades específicas da empresa e ter em conta dados estruturados e não estruturados.
2. Considere arquiteturas como malha de dados
À medida que os cenários de dados se tornam cada vez mais complexos, as empresas devem considerar a adoção de arquiteturas como o Data Mesh. Data Mesh é uma abordagem descentralizada para gerenciamento de dados em que os departamentos assumem a responsabilidade por seus próprios produtos de dados. Isso permite maior agilidade e flexibilidade no uso de dados e promove uma cultura orientada a dados em toda a organização. A descentralização da responsabilidade pelos dados pode quebrar silos e melhorar a colaboração entre diferentes equipes.
3. Promover a literacia em dados através de formação
Os dados só são valiosos se os funcionários tiverem as habilidades necessárias para utilizá-los de forma eficaz. As empresas devem, portanto, oferecer formação abrangente em literacia de dados para garantir que os seus funcionários sejam capazes de tomar decisões baseadas em dados. Estes cursos de formação não devem destinar-se apenas a analistas de dados e especialistas em TI, mas devem abranger todas as áreas da empresa, desde gestores até colaboradores em negócios operacionais. Ensinar conhecimentos básicos sobre análise, visualização e interpretação de dados é crucial para estabelecer uma cultura orientada a dados.
4. Implemente uma plataforma escalonável de conteúdo não estruturado
O processamento e a análise de dados não estruturados requerem ferramentas e tecnologias especiais. As empresas devem investir numa plataforma escalável que lhes permita integrar, processar e analisar conteúdos não estruturados de diversas fontes. Esta plataforma deverá fornecer capacidades de análise de texto, reconhecimento de imagens, análise de áudio e vídeo e extração de informações relevantes. A escalabilidade da plataforma é fundamental para acompanhar o volume crescente de dados não estruturados.
5. Estabeleça diretrizes claras para lidar com IA e dados
A utilização da IA e a utilização de dados levantam importantes questões éticas e jurídicas. As empresas devem estabelecer políticas claras para o tratamento de IA e dados para garantir que estas tecnologias sejam utilizadas de forma responsável e de acordo com as leis e regulamentos aplicáveis. Isto inclui aspectos como proteção de dados, segurança de dados, transparência e equidade. As diretrizes devem ser vinculativas para todos os funcionários e devem ser regularmente revistas e ajustadas para refletir os avanços na tecnologia e as mudanças nas expectativas sociais.
Do caos de dados à vantagem competitiva: como as empresas podem desbloquear seus tesouros de dados
Ao adaptar proativamente as suas estratégias de gestão de dados aos requisitos específicos dos sistemas de IA, as empresas podem obter uma vantagem competitiva decisiva para o futuro. Podem desbloquear o valor oculto dos seus dados anteriormente não utilizados, desenvolver produtos e serviços inovadores, otimizar os seus processos empresariais e tomar decisões mais informadas. A transformação de uma empresa baseada num tesouro de dados para uma empresa que utiliza ativamente esse tesouro requer uma visão estratégica, investimentos em tecnologia e competências, e uma cultura empresarial que reconheça e promova os dados como um ativo valioso. A era da IA generativa oferece uma oportunidade única para libertar o potencial dos dados não estruturados de formas inimagináveis e para abrir um novo potencial de criação de valor. As empresas que aproveitarem esta oportunidade serão capazes de garantir uma vantagem sustentável num ambiente competitivo cada vez mais orientado por dados. A jornada para descobrir o tesouro escondido dos dados apenas começou.
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