Como a IA está mudando o processo de integração de dados 

A Coca-Cola, gigante das bebidas, vende cerca de 500 marcas de refrigerantes em mais de 200 países. Imagine a quantidade de dados que obtém, não apenas de fontes convencionais, como mídias sociais ou sistemas POS, mas também de fontes não convencionais, como suas máquinas de venda automática.  

Então, como a Coca-Cola aproveita esses dados? A gigante dos refrigerantes usa IA para analisar dados em uma velocidade relâmpago para garantir que suas bebidas estejam sempre "ao alcance do desejo".  

A Coca-Cola é apenas uma das muitas empresas que utilizam IA para gerenciar e analisar dados para lidar com grandes volumes de dados com maior eficiência. De integração de dados em termos de análise, é incrível como a IA está mudando o jogo para empresas como a Coca-Cola. 

A explosão no volume de dados e a necessidade de IA 

O mercado global de IA hoje está em US$ 100 bilhões e espera-se que cresça 20 vezes, chegando a quase dois trilhões de dólares até 2030. Esse crescimento maciço tem um efeito de transbordamento em várias áreas, incluindo o gerenciamento de dados. Os métodos tradicionais de gerenciamento e integração de dados simplesmente não conseguem acompanhar a escala e a complexidade dos dados modernos.  

Alimentado por AI ferramentas de integração de dados, por outro lado, pode automatizar tarefas complexas de correspondência, limpeza e transformação de dados, dando sentido a grandes quantidades de dados com mais eficiência. Um ótimo exemplo aqui seria a General Electric e como ela usa IA para liberar o potencial de seus dados. A General Electric construiu uma plataforma de dados centralizada que permite integrar dados de várias fontes, incluindo sensores e outros dispositivos IoT.  

A plataforma usa algoritmos de IA para identificar e extrair automaticamente dados dessas fontes, garantindo que os dados sejam precisos e atualizados. 

Como a IA potencializa a integração de dados 

A integração de dados baseada em IA automatiza e agiliza todo o processo de integração de dados, desde a extração de dados até o processamento e análise. Ao descobrir e ingerir automaticamente dados de várias fontes, como bancos de dados, planilhas e APIs, os algoritmos de IA aceleram consideravelmente o processo de integração de dados sem a necessidade de intervenção manual.  

Vejamos como a IA acelera cada estágio do processo de integração de dados  

Extração de dados 

Algoritmos avançados de IA podem analisar facilmente a estrutura e o conteúdo das fontes de dados e extrair as informações relevantes automaticamente. Esses algoritmos podem identificar padrões em dados e usar modelos de aprendizado de máquina (ML) para aprender e se adaptar a novas fontes de dados, simplificando extração de dados de documentos. 

Um dos maiores desafios é extrair dados de fontes hierárquicas e não estruturadas, como texto e imagens, especialmente em setores como saúde e finanças, onde uma grande quantidade de dados está contida em registros médicos não estruturados ou relatórios financeiros. A IA aborda esse desafio usando  Processamento de linguagem natural (NLP) que reconhece padrões na linguagem e identifica palavras-chave e frases relevantes para extrair informações de fontes de dados não estruturadas.  

A IA também usa visão computacional para extrair dados de imagens e vídeos. A aplicação perfeita disso seria em setores como saúde, onde imagens médicas, como raios-X e ressonâncias magnéticas, contêm importantes informações de diagnóstico. 

Qualidade de dados  

Embora as ferramentas tradicionais de integração de dados tenham sido suficientes para resolver problemas de qualidade dos dados, até agora, já não conseguem lidar com a extensão dos dados provenientes de uma infinidade de fontes. As ferramentas de integração de dados baseadas em IA podem criar perfis automaticamente de fontes de dados para identificar padrões, relacionamentos e anomalias. A IA também pode identificar e corrigir erros em conjuntos de dados e automatizar o processo de limpeza de dados. Por exemplo, a IA pode identificar registros duplicados ou elementos de dados ausentes e corrigi-los automaticamente, tornando gerenciamento de qualidade de dados uma brisa.  

Mapeamento de Dados 

Usando algoritmos de ML, os sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados e mapear automaticamente elementos de dados de um sistema para outro, economizando tempo e recursos significativos, principalmente ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos. 

Os sistemas alimentados por IA também podem fazer sugestões de mapeamento inteligentes com base em dados e padrões históricos. Ele utiliza algoritmos avançados de correspondência de dados que identificam elementos de dados correspondentes em diferentes fontes de dados e mapeiam automaticamentes para o local correto no sistema de destino. Esses algoritmos são particularmente úteis ao lidar com fontes de dados que possuem diferentes formatos ou estruturas de dados. 

Como a integração de dados baseada em IA está permitindo a inovação em diferentes setores 

Cuidados de saúde: A integração de dados baseada em IA está revolucionando o setor de saúde, melhorando os resultados e diagnósticos dos pacientes. Ele ajuda os profissionais de saúde a obter uma visão mais abrangente da saúde de um paciente, ajudando-os a integrar e analisar os dados do paciente de várias fontes, como registros eletrônicos de saúde, imagens médicas e dados genômicos.,  

Finanças: As instituições financeiras também obtêm benefícios da integração de dados baseada em IA, usando-a para aprimorar o gerenciamento de riscos, detectar fraudes e melhorar o atendimento ao cliente, obtendo uma visão abrangente de seus clientes.  

A integração de dados com IA também está ajudando as instituições financeiras a cumprir os requisitos regulamentares. Fornecimento de integração de dados com tecnologia de IAes uma plataforma centralizada para gerenciar dados de clientes de várias fontes, respeitando os padrões de privacidade e proteção de dados. Os algoritmos de IA podem analisar os dados do cliente e sinalizar qualquer atividade suspeita ou anomalia, tornando mais fácil para a instituição cumprir os regulamentos KYC e anti-lavagem de dinheiro.  

Varejo: A integração de dados baseada em IA também tem várias aplicações no setor de varejo. Varejistas coletam dados de várias fontes, como sistemas de ponto de venda, mídia social e feedback do cliente, e as ferramentas tradicionais não estão equipadas para lidar com dados dessas fontes não convencionais. A IA permite que os varejistas obtenham informações valiosas sobre as preferências e o comportamento de seus clientes e adaptem suas ofertas de acordo. 

IA é o futuro 

A integração de dados baseada em IA está provando ser um divisor de águas para as empresas, pois ajuda a liberar todo o potencial de seus dados. As ferramentas de integração de dados com tecnologia AI podem automatizar tarefas complexas e simplificar todo o processo de integração de dados. A IA oferece a oportunidade perfeita para as empresas melhorarem a eficiência e reduzirem os custos, e não há dúvida de que a integração de dados baseada em IA veio para ficar, e as empresas que a adotarem permanecerão à frente da curva. 

Escolhendo a solução de integração de dados certa 

À medida que a explosão no volume de dados continua, os métodos tradicionais de gestão e integração de dados não podem mais ser utilizados. Embora a integração de dados baseada em IA seja agora o assunto da cidade, é importante escolher o caminho certo software de gerenciamento de dados para lidar com requisitos de dados modernos.  

Além dos recursos de IA, um sistema eficaz solução de integração de dados deve ter as seguintes características: 

• Uma interface amigável com um designer de fluxo de trabalho contínuo. 
• Poderoso mecanismo de processamento que pode gerenciar grandes quantidades de dados e vários formatos de dados.  
• Recursos de segurança robustos, como criptografia, controles de acesso e mascaramento de dados. 
• Suporte para diversas fontes de dados, incluindo aplicativos baseados em nuvem, bancos de dados e APIs. 

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