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IA e gerenciamento de dados: como os sistemas inteligentes estão mudando o jogo 

Ammar Ali

Gerenciador de conteúdo

Maio 23rd, 2024

Com o volume cada vez maior de dados gerados e coletados pelas empresas, as práticas manuais de gerenciamento de dados não são mais eficazes. É aqui que entram os sistemas inteligentes. 

A inteligência artificial (IA) e os sistemas inteligentes contribuíram significativamente para o gerenciamento de dados, transformando a forma como as organizações coletam, armazenam, analisam e aproveitam os dados. A ascensão da IA ​​levou a uma explosão na quantidade de dados disponíveis, criando novas oportunidades para as empresas extrairem insights e tomarem decisões informadas.

Lutando com o quebra-cabeça de gerenciamento de dados

Essa explosão de dados também trouxe desafios no gerenciamento e processamento dessas informações de maneira eficaz. O grande volume de dados dificulta a extração de insights e a identificação de tendências, resultando em oportunidades perdidas e perda de receita.

Além disso, os sistemas tradicionais de gerenciamento de dados não estão equipados para lidar com a complexidade das fontes de dados modernas, como mídias sociais, dispositivos móveis e documentos digitalizados.

Essas fontes geram grandes quantidades de dados não estruturados que exigem técnicas avançadas de IA para capturá-los e analisá-los com eficiência.

Sistemas Inteligentes Seguram a Chave 

Sistemas inteligentes, como soluções baseadas em IA, podem enfrentar os desafios associados ao gerenciamento de dados. Esses sistemas podem identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, automatizar tarefas de processamento de dados e melhorar a precisão e a velocidade da análise de dados.

De acordo com uma pesquisa da Deloitte, os primeiros usuários de tecnologias cognitivas tiveram retornos positivos. 83% dos entrevistados disseram que viram benefícios “moderados” ou “substanciais” das tecnologias cognitivas. O entusiasmo entre os primeiros usuários continua alto.

Examinando as Profundezas dos Sistemas Inteligentes

No contexto do gerenciamento de dados, sistemas inteligentes são sistemas de computador projetados para analisar, interpretar e manipular dados de forma automática e inteligente. Esses sistemas usam técnicas avançadas de inteligência artificial para processar grandes volumes de dados e identificar padrões e insights.

Os sistemas inteligentes automatizam tarefas de gerenciamento de dados para reduzir significativamente o tempo e os recursos necessários para processar e analisar dados. Além disso, eles também ajudam a melhorar a precisão e a qualidade dos dados, fornecendo uma base mais confiável para a análise.

No geral, esses sistemas têm o potencial de revolucionar o gerenciamento de dados e abrir novas oportunidades para empresas e organizações em todos os setores.

Tem quatro características principais de um sistema inteligente:

  • Interação com outros agentes: Sistemas inteligentes operam em ambientes com outros agentes, como humanos ou outros sistemas inteligentes, e são projetados para interagir com eles. Isso resulta em sistemas mais sofisticados e adaptativos que podem navegar melhor em ambientes complexos do mundo real.
  • Habilidades cognitivas: Os sistemas inteligentes possuem habilidades cognitivas que lhes permitem perceber, raciocinar, planejar e agir em seu ambiente. Essas habilidades incluem percepção, controle de ação, raciocínio deliberativo e uso da linguagem.
  • Princípios comportamentais: Os sistemas inteligentes seguem princípios comportamentais baseados na racionalidade e nas normas sociais. Isso significa que eles tomam decisões com base no raciocínio lógico e em conformidade com as expectativas e regras sociais.
  • Capacidade de aprendizagem: Sistemas inteligentes podem aprender e se adaptar a ambientes em mudança. Eles podem melhorar seu desempenho e otimizar seu comportamento ao longo do tempo por meio de aprendizado de máquina e outras técnicas.

Viajando pelo Reino da Inteligência Artificial

Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são frequentemente usados ​​de forma intercambiável para se referir a sistemas inteligentes.

  • AI combina comportamento humano e inteligência em máquinas
  • O ML automatiza a construção de modelos analíticos por meio do aprendizado com dados ou experiência.
  • DL usa redes neurais para analisar padrões complexos e relacionamentos em dados.

Mídia de blog de IA, ML, DL

 

Embora o aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL) sejam ferramentas poderosas para o desenvolvimento de sistemas inteligentes, eles nem sempre são necessários. Na verdade, existem muitas aplicações em que a IA sozinha pode fornecer um valor significativo.

Os sistemas baseados em IA podem aproveitar mecanismos baseados em regras, sistemas especialistas e outras abordagens para fornecer tomada de decisão inteligente sem precisar de grandes quantidades de dados de treinamento.

Por exemplo, eles podem executar tarefas complexas de gerenciamento de dados, como preparação de dados, modelagem e automação de pipeline, sem depender dos extensos dados de treinamento exigidos pelos algoritmos de ML e DL.

Veredicto final: os sistemas inteligentes estão mudando o jogo

Os sistemas inteligentes estão revolucionando o gerenciamento de dados, fornecendo maneiras inovadoras de analisar, processar e interpretar grandes quantidades de dados. Esses sistemas utilizam tecnologias de ponta, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e análise preditiva para revelar insights que antes estavam ocultos ou de difícil acesso.

Com sistemas inteligentes, as empresas podem identificar rápida e facilmente padrões, tendências e anomalias em seus dados, permitindo-lhes obter uma vantagem competitiva, melhorar a eficiência e tomar melhores decisões. Sistemas inteligentes estão mudando o jogo, de fato!

Como os sistemas inteligentes podem ajudar sua organização

Qual seria o sistema inteligente ideal se você tivesse a oportunidade de projetar um?

Se você nos perguntar, o sistema inteligente ideal fornece automação de ponta a ponta, permitindo que os usuários de negócios gerenciem ativos de dados organizacionais sem problemas. Ele também deve ser escalável e apresentar uma interface intuitiva e sem código, facilitando para usuários técnicos e não técnicos a criação de pipelines de dados automatizados para geração de relatórios simplificados e inteligência de negócios.

Um sistema inteligente ideal serviria como um ecossistema de dados centralizado para sua organização e iria ainda mais longe ao:

  • Fornecendo conectores embutidos para integrar dados. Os conectores integrados são integrações pré-incorporadas que permitem que as organizações conectem fontes de dados diferentes de maneira fácil e perfeita, sem código personalizado ou configuração manual. Esses conectores oferecem suporte a uma ampla variedade de formatos de dados, bancos de dados e aplicativos baseados em nuvem, permitindo que as empresas extraiam, transformem e carreguem dados de diferentes fontes em um repositório centralizado.
  • Oferecendo recursos avançados de validação de dados. A validação de dados é essencial para garantir a precisão, integridade e consistência dos dados nas organizações modernas. Ele ajuda a identificar e sinalizar erros, duplicatas e inconsistências em conjuntos de dados. Em seguida, esses erros podem ser corrigidos antes que os dados sejam usados ​​para a tomada de decisões críticas de negócios. Validação avançada de dados permite que as organizações imponham padrões de qualidade de dados e requisitos de conformidade. Isso reduz o risco de erros e multas dispendiosos.
  • Servindo como uma solução unificada de gerenciamento de dados. O gerenciamento de dados em todo o seu ciclo de vida, desde a aquisição até o descarte, é um processo complexo. Isso inclui ingestão, limpeza, transformação, integração, armazenamento, análise e visualização de dados. O gerenciamento de dados de ponta a ponta é fundamental para as organizações que buscam compreender de forma abrangente seus dados e aproveitá-los para gerar valor comercial.

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