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O futuro da IA ​​no armazenamento de dados: tendências e previsões 

Mariam Anwar

Comercializador de produtos

30 de Janeiro de 2024

O gerenciamento de dados pode ser uma tarefa assustadora. Requer tempo e recursos significativos para coletar, processar e analisar grandes volumes de informações. Para enfrentar esses desafios, aproximadamente 44% das empresas planejam investir em inteligência artificial (AI) para simplificar seus processos de armazenamento de dados e melhorar a precisão de seus insights.

A IA é uma ferramenta poderosa que vai além da análise de dados tradicional. Ele identifica padrões e tendências frequentemente perdidos por métodos manuais, levando a maior eficiência e maior precisão. O uso atual de IA em armazenamento de dados é apenas o começo, e as possibilidades de novos aplicativos são infinitas. 

IA e armazenamento de dados: tendências 

A IA já está moldando os processos que envolvem o armazenamento de dados de várias maneiras. Ao implementar tendências baseadas em IA, as empresas experimentaram melhorias drásticas na velocidade e precisão do processamento de dados. Isso levou a uma melhor tomada de decisão e maior eficiência. 

Processos ETL assistidos por IA 

Uma das tendências observadas no armazenamento de dados é o uso de IA para auxiliar na processo de extrair, transformar e carregar (ETL). As ferramentas ETL com tecnologia AI podem automatizar tarefas repetitivas, otimizar o desempenho e reduzir o potencial de erro humano.  

Com a IA cuidando de tarefas de baixo nível, os engenheiros de dados podem se concentrar em tarefas de nível superior, como projetar modelos de dados, treinar algoritmos de aprendizado de máquina e criar visualizações de dados. Por exemplo, Coca-cola usa ferramentas ETL baseadas em IA para automatizar tarefas de integração de dados em sua cadeia de suprimentos global para otimizar os processos de aquisição e fornecimento. 

Modelagem de Dados Inteligente 

Outra tendência no armazenamento de dados é o uso de ferramentas baseadas em IA para modelagem inteligente de dados. A IA pode analisar fontes de dados e gerar modelos de dados automaticamente, considerando as relações entre os pontos de dados.  

Isso economiza tempo e recursos para cientistas de dados que, de outra forma, precisariam gastar horas criando modelos de dados manualmente. Além disso, a modelagem de dados baseada em IA pode melhorar a precisão e a integridade dos dados.  

Por exemplo, a Walmart usa técnicas de modelagem de dados inteligentes alimentadas por IA para casos de uso específicos, como gerenciamento da cadeia de suprimentos e análise do cliente. A otimização do data warehouse permite que o Walmart identifique com rapidez e precisão as tendências no comportamento do cliente, bem como preveja a demanda por produtos específicos para garantir uma experiência de compra tranquila para o cliente. 

Limpeza automatizada de dados  

A IA está sendo cada vez mais usada para automatizar o processo de limpeza de dados em data warehouse. A limpeza automatizada de dados, ou preparação de dados, envolve o uso de IA para detectar e remover imprecisões, inconsistências, erros e informações ausentes de um data warehouse, garantindo que os dados sejam precisos e confiáveis.  

Com ferramentas de limpeza de dados alimentadas por IA, as organizações podem aproveitar algoritmos avançados e poder de computação robusto para processar e limpar com eficiência grandes quantidades de dados. A capacidade de lidar com diversos tipos de dados permite uma limpeza abrangente de dados, resultando em dados de alta qualidade para análise e tomada de decisões.  

Por exemplo, GE Healthcare utiliza ferramentas de limpeza de dados alimentadas por IA para melhorar a qualidade dos dados em seus registros médicos eletrônicos, reduzindo o risco de erros no diagnóstico e tratamento do paciente.

Monitoramento contínuo da qualidade dos dados 

De acordo com o Gartner, a má qualidade dos dados custa às empresas uma média de US$ 15 milhões por ano. Com o monitoramento contínuo da qualidade dos dados, as empresas podem evitar o processo caro e demorado de identificar e corrigir erros após o fato. 

Monitoramento contínuo da qualidade dos dados é uma nova tendência em armazenamento de dados, transformando a maneira como as empresas gerenciam seus dados no futuro. Ao contrário das abordagens tradicionais de gerenciamento de dados que envolvem verificações periódicas da qualidade dos dados, o monitoramento contínuo envolve o monitoramento em tempo real da qualidade dos dados.  

Com a tecnologia AI, garante que os dados estejam sempre limpos, precisos e atualizados, detectando automaticamente anomalias e erros à medida que ocorrem, simplificando o processo de gerenciamento de dados.  

Por exemplo, o Airbnb implementou ferramentas de monitoramento de qualidade de dados com inteligência artificial para identificar e corrigir problemas de qualidade de dados em tempo real, levando a resultados de pesquisa e algoritmos de preços mais precisos. 

IA e armazenamento de dados: Previsões 

Como a inteligência artificial continua avançando rapidamente, suas aplicações potenciais estão em constante expansão. No domínio do armazenamento de dados, prevê-se que a IA desempenhe um papel significativo no futuro.  

Projeto de Esquema Automatizado  

As ferramentas de design de esquema com tecnologia de IA analisarão as fontes de dados e sugerirão o melhor design de esquema que se ajuste aos dados, resultando em armazenamento de dados mais eficiente e preciso. Essa tecnologia beneficiará muito as empresas que lidam com conjuntos de dados grandes e complexos, como instituições financeiras, organizações de saúde e empresas de comércio eletrônico. 

Por exemplo, uma empresa de comércio eletrônico pode usar uma ferramenta de design de esquema com tecnologia de IA para otimizar seu esquema de data warehouse para diferentes tipos de produtos, permitindo que eles adicionem facilmente novas categorias de produtos à medida que expandem suas ofertas. 

Curadoria de dados orientada por IA  

Com o aumento do big data, a curadoria manual tornou-se uma tarefa demorada e tediosa. As ferramentas de curadoria de dados alimentadas por IA automatizam a limpeza e organização de dados, permitindo que as empresas obtenham insights de missão crítica.

Além disso, a IA classificará automaticamente os dados usando algoritmos de aprendizado de máquina com base em critérios como palavras-chave, metadados ou tipo de conteúdo, garantindo consistência e economizando tempo. É seguro presumir que o futuro da curadoria de dados com IA é brilhante e, sem dúvida, abrirá caminho para uma tomada de decisão baseada em dados mais precisa e perspicaz. 

Por exemplo, uma organização de saúde pode aproveitar a análise preditiva e usar uma ferramenta de curadoria de dados baseada em IA para analisar os dados do paciente e identificar tendências ou correlações entre determinados sintomas e diagnósticos, levando a melhores resultados e atendimento ao paciente. 

Descoberta de Dados Inteligente  

À medida que o armazenamento de dados se torna cada vez mais complexo, o Intelligent Data Discovery (IDD) se tornará uma tendência crucial em inteligência de negócios. Com a capacidade de identificar automaticamente padrões, tendências e relacionamentos em grandes conjuntos de dados, os sistemas IDD oferecem análise de dados em tempo real, fornecendo insights instantâneos que podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas.  

Por exemplo, uma empresa de transporte pode usar um sistema IDD para analisar os dados do cliente e identificar padrões nos hábitos de viagem, levando a novas ofertas de serviços ou modelos de preços. Além disso, os sistemas IDD podem ajudar as empresas a entender melhor seus clientes e melhorar seus produtos ou serviços, analisando o feedback e o sentimento do cliente. 

Considerações Finais 

A IA desempenhará um papel cada vez mais importante no futuro do armazenamento de dados. O uso de modelos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e outras técnicas avançadas de ciência de dados permitirão que os sistemas de armazenamento de dados se tornem mais inteligentes e eficiente na análise de conjuntos de dados complexos.  

Uma ferramenta de armazenamento de dados habilitada para IA bem-sucedida deve possuir recursos como recursos avançados de mapeamento e transformação de dados, geração automatizada de código, suporte para vários formatos de dados, integração perfeita com data lakes e recursos de aprendizado em tempo real. 

Esses sistemas de armazenamento de dados inteligentes e autônomos serão capazes de identificar padrões e tendências que não são imediatamente aparentes e fornecer insights e recomendações que podem ajudar as empresas a se manterem à frente da curva.  

À medida que avançamos, podemos esperar ver soluções mais inovadoras que continuam a ultrapassar os limites do que é possível no mundo do armazenamento de dados. Isso ajudará empresas de todos os tamanhos a aproveitar todo o potencial de seus dados.

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