Catálogos de dados de IA em 2024: o que mudou e por que isso é importante

Se você trabalha no espaço de dados hoje, deve ter sentido a onda de inovação da inteligência artificial (IA) remodelando como gerenciamos e acessamos informações. Uma das áreas afetadas são os catálogos de dados, que não são mais ferramentas simples para organizar metadados. Eles evoluíram drasticamente para sistemas poderosos e inteligentes, capazes de entender dados em um nível muito mais profundo.

Nesta postagem, falaremos sobre o que são catálogos de dados de IA e veremos como eles foram aprimorados para melhorar o gerenciamento de dados fluxos de trabalho, eficiência e resultados, não apenas para profissionais de dados, mas para usuários empresariais de todos os setores.

O que é um catálogo de dados de IA?

Nós sabemos que um catálogo de dados armazena metadados de uma organização para que todos possam encontrar os dados com os quais precisam trabalhar. Então, isso torna um catálogo de dados de IA um catálogo de dados alimentado por IA? Sim e não.

Embora seja verdade que a IA aprimora as capacidades de um catálogo de dados, simplesmente adicionar IA não é o quadro completo. Na verdade, um catálogo de dados de IA é fundamentalmente diferente dos catálogos tradicionais. Isso ocorre porque a integração da IA ​​transforma o repositório estático em um sistema dinâmico e autoaprimorável que não apenas armazena metadados mas também melhora o contexto e a acessibilidade dos dados para impulsionar uma tomada de decisão mais inteligente em toda a organização.

Portanto, um catálogo de dados de IA ainda é um repositório centralizado de metadados, mas que usa IA para automatizar o gerenciamento de metadados, descoberta de dados, governança e rastreamento de linhagem. Ele fornece uma visão completa dos ativos de dados da sua organização, facilitando para suas equipes de dados encontrar, entender e utilizar dados sem intervenção manual em cada etapa.

A evolução dos catálogos de dados alimentados por IA

Por um tempo, equipes de dados têm usado IA em catálogos de dados principalmente para automatizar tarefas repetitivas: localizar e escanear conjuntos de dados, marcá-los com metadados e melhorar a funcionalidade de pesquisa. Embora ajudem no gerenciamento básico de dados, esses recursos não correspondem exatamente à promessa "inteligente" da IA.

Hoje, os catálogos de dados de IA avançaram muito além das técnicas tradicionais de automação. Agora temos IA Gerenciamento de metadados que usa machine learning (ML) para aprender com interações do usuário e melhorar sua compreensão de conjuntos de dados. O objetivo é fornecer insights contextuais que preencham a lacuna entre dados brutos e tomada de decisão.

Em outras palavras, em vez de apenas classificar quais dados residem onde, um catálogo de dados moderno e alimentado por IA pode sugerir ativamente relacionamentos entre conjuntos de dados, entender padrões de uso e até mesmo prever quais dados podem ser úteis para determinadas consultas comerciais.

Outro desenvolvimento importante é a Generative AI, que torna a descoberta de dados ainda mais suave ao gerar recomendações para conjuntos de dados relacionados ou curar dados automaticamente com base em consultas e interações anteriores. O que estamos vendo agora é um sistema que aprende com você e evolui com suas necessidades.

Os benefícios de integrar IA ao seu catálogo de dados

Os catálogos de IA não são mais opcionais, o que significa que depender de técnicas manuais ou desatualizadas de gerenciamento de dados fará com que você deixe valor na mesa. Veja por que adotar um catálogo de dados orientado por IA é necessário hoje:

Tomada de decisão mais rápida e inteligente

O que você ganha quando coloca os dados certos na frente das pessoas certas quando elas mais precisam? Você as equipa para tomar decisões baseadas em dados mais rapidamente, e isso é algo que você pode facilmente conseguir com um catálogo de dados de IA.

Democratização de dados em sua organização

Para equipar seus funcionários com a capacidade de usar os dados com os quais eles precisam trabalhar, você deve primeiro simplificar o acesso a eles. Um catálogo de dados que usa IA pode ajudar você a atingir essas metas simultaneamente, automatizando a descoberta e a classificação de dados. E quando todos têm acesso fácil aos dados, eles podem colaborar e atender às demandas de forma mais eficaz.

Receita Aumentada

Descoberta de dados mais rápida e acesso fácil levam a decisões comerciais oportunas e orientadas por dados. Muitas dessas decisões levarão a usos inovadores de dados, que melhoram o resultado final. Por exemplo, os profissionais de marketing podem melhorar as taxas de conversão e impulsionar o crescimento da receita usando análise preditiva para entender o comportamento do cliente e personalizar estratégias de marketing.

Melhoria na qualidade e confiança dos dados

As pessoas só agem com base nos insights se souberem que são confiáveis, o que significa que precisam ter certeza de que os conjuntos de dados subjacentes são precisos. Os catálogos de dados de IA usam verificações automatizadas de qualidade de dados para detectar anomalias e garantir que todos trabalhem com conjuntos de dados precisos e confiáveis. Isso cria a confiança necessária em toda a organização e reduz o tempo gasto questionando integridade de dados.

O que um catálogo de dados de IA significa para as pessoas em sua organização

Com um catálogo de dados alimentado por IA, você pode melhorar os processos e sistemas de dados da sua organização. Quando implementado corretamente, pode muito bem ser a diferença entre sua organização ser orientada por dados e uma que permanece compartimentado de dados. Veja como ele aprimora o trabalho com dados para usuários em toda a sua organização:

Profissionais de dados

De acordo com uma estudo, as pessoas, em média, gastam 3.6 horas por dia buscando informações. Um catálogo de IA pode reduzir esse tempo para alguns minutos com recursos como pesquisa em linguagem natural (NLS) para encontrar e entender rapidamente dados relevantes. Para suas equipes de dados, isso significa que elas se beneficiam de acesso mais rápido a insights mais profundos e gastam menos tempo em tarefas mundanas, como descoberta de dados.

Tomadores de decisões empresariais

Os catálogos de dados de IA democratizam acesso a dados e permitir que os líderes empresariais em sua organização acessem as informações de que precisam sem depender constantemente de equipes técnicas. Por exemplo, um executivo de varejo pode extrair dados de desempenho simplesmente falando para o sistema em linguagem natural sem ter que passar por várias camadas de processos de solicitação.

Equipes de TI e gerenciamento de dados

Para os responsáveis ​​por gerenciar e proteger a infraestrutura de dados da sua organização, os catálogos de dados de IA trazem uma série de benefícios. Com automação e ML, o pessoal de TI é capaz de fazer integração de dados mais suave e consistente. Da mesma forma, qualidade de dados as verificações se tornam mais confiáveis, pois a IA monitora continuamente erros ou dados ausentes.

Equipes de conformidade e governança

Gestão de dados é essencial para indústrias que devem aderir a padrões regulatórios rigorosos, como finanças e saúde. Os catálogos de dados de IA assumem grande parte do trabalho pesado ao automatizar linhagem de dados rastrear e garantir que as regras de conformidade sejam aplicadas de forma consistente em todos os conjuntos de dados.

Equipes operacionais em vários setores

Os catálogos de dados de IA oferecem uma maneira de monitorar e responder a mudanças de forma mais eficaz em setores como manufatura e gerenciamento de cadeia de suprimentos, onde dados em tempo real são cruciais para as operações. A IA trabalha junto com suas equipes para sinalizar anomalias, como potenciais interrupções em cadeias de suprimentos, antes que elas se transformem em problemas maiores.

Características que um catálogo de dados de IA moderno deve ter

As organizações modernas precisam de catálogos de dados que melhorem ativamente suas operações de dados para permanecerem competitivas e ágeis. Aqui estão os recursos críticos que qualquer catálogo de dados verdadeiramente moderno orientado por IA deve entregar se for atender às necessidades de uma empresa com visão de futuro:

• Gerenciamento de metadados com tecnologia de IA para escanear, marcar e categorizar automaticamente conjuntos de dados com base no contexto.
• Linhagem de dados automatizada e governança de dados para ajudar a monitorar de onde os dados vêm, como são transformados e onde acabam, garantindo ao mesmo tempo a conformidade.
• Recomendações de dados automatizadas com base nas funções dos usuários, interações anteriores e necessidades comerciais contínuas.
• Descoberta inteligente de dados e pesquisa em linguagem natural (NLS) para encontrar rapidamente as informações necessárias.
• Integração com plataformas de dados existentes como ferramentas de análise de dados, ferramentas de pipelines de dadosou ferramentas de integração de dados para simplificar o acesso aos dados.
• Autenticador gerenciamento de qualidade de dados para monitorar conjuntos de dados em busca de inconsistências e anomalias e alertar o pessoal.

Embrulhar

À medida que 2024 chega ao fim, fica evidente que a IA não é mais uma mera palavra de ordem. Dentro do gerenciamento de dados, e catálogos de dados especificamente, ela aprimorou a forma como descobrimos, gerenciamos e alavancamos ativos de dados. Esses benefícios permitiram que as empresas tomassem decisões ainda melhores e inovassem mais rápido.

Nos próximos anos, o uso de catálogos de dados de IA aumentará exponencialmente à medida que mais empresas se movem em direção a uma maior democratização de dados. Isso é apoiado pelo fato de que o global mercado de catálogo de dados está projetado para crescer de US$ 1.05 bilhão em 2024 para US$ 4.68 bilhões até 2032. O aumento representa um CAGR de aproximadamente 18% e será impulsionado principalmente pela incorporação de IA, ML e análises avançadas. Por quê? Para aumentar ainda mais a eficiência operacional, tornando mais fácil para usuários não técnicos navegar em conjuntos de dados complexos e tomar decisões mais inteligentes e baseadas em dados, sem gargalos.

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