Guia sobre Análise de Dados e Aprendizado de Máquina para CIOs

38 17Em julho deste ano Google lançou o seu “Guia sobre Analítica de Dados e Aprendizado de Máquina para CIOs”.  A justificativa para tal lançamento é mais que óbvia.  Avanços em inteligência artificial (IA) têm capturado as imaginações de empresas e líderes técnicos.  As técnicas de IA subjacentes a esses avanços estão encontrando aplicações diversas ao longo de todas as indústrias.  Aqueles que as adotam imediatamente (os early adopters) estão vendo resultados; particularmente encorajador é que a IA está começando a transformar processos em indústrias estabelecidas, do varejo aos serviços financeiros até a manufatura.

No entanto, a efetividade de uma organização em aplicar esses avanços está ancorada em algo básico: um alicerce disciplinado de forma a capturar, preparar e analisar dados.  Cientistas de dados gastam até 80% dos seus tempos em trabalhos de tratamento, limpeza e manipulação de dados requeridos bem antes das capacidades preditivas prometidas pela IA possam ser realizadas.

Capturar, preparar e analisar dados cria o alicerce para iniciativas de IA de sucesso.  Para ajudar os negócios e líderes de TI a criarem este círculo virtuoso, o serviço de Google Cloud preparou esse guia que apresenta as tecnologias capacitadoras-chave a cada passo.  O guia ilustra como serviços da cloud gerenciáveis simplificam enormemente a jornada – sem levar em consideração a maturidade da organização em tratar big data.

Isso é importante porque, para muitas companhias, os níveis mais fundamentais de gestão de dados apresentam um desafio maior do que novas capacidades como IA.  “Times de gestão frequentemente assumem que eles possam contornar as melhores práticas para analítica de dados ao irem diretamente adotar inteligência artificial e outras tecnologias avançadas”, notaram os consultores da empresa Oliver Wyman, Nick Harrison e Deborah O´Neill, em um recente artigo da Harvard Business Review (apropriadamente intitulado “Se Sua Companhia Não é Boa em Analítica, Ela Não Está pronta para IA”). Goste ou não, você não pode se dar ao luxo de contornar o básico.

Baseado em novas pesquisas de nas próprias contribuições do Google para big data desde o seu início, o guia leva os leitores através de cada passo no ciclo de gestão de dados, ilustrando o que é possível através de exemplos.

Especificamente, o guia foi projetado para ajudar negócios e líderes de TI a endereçarem algumas das questões essenciais que as companhias enfrentam ao modernizarem suas estratégias de dados. Ou seja:

Para meus mais importantes processos de negócios, como eu posso capturar dados brutos para assegurar uma fundação apropriada para questões de negócios futuras?  Como eu posso ser custo-efetivo?

O que fazer sobre dados não-estruturados fora dos meus bancos de dados operacionais/transacionais: arquivos brutos, documentos, imagens, logs de sistemas, chats, transcritos de suporte, mídia social?

● Como eu posso preencher a mesma base de dados brutos que eu coletei para rapidamente obter respostas à medida que novas questões de negócios surgem?

● Mais do que processar dados históricos em regime batch (batelada), o que fazer sobre sucessos onde eu preciso uma visão em tempo real dos negócios? Como eu posso facilmente lidar com streaming de dados em tempo real?

● Como eu posso unificar silos espalhados de dados ao longo da minha organização para ofertar uma visão corrente ponta-aponta? O que fazer sobre meus dados armazenados fora dos escritórios em múltiplas nuvens e provedores SaaS com quem eu trabalho?

● Como eu posso disseminar esta capacidade ao longo da minha organização – especialmente para os usuários do negócio, e não somente para desenvolvedores e cientistas de dados?”

Pelo fato de serviços gerenciáveis de cloud lidarem com dados sensitivos da organização, a segurança é uma consideração top em cada nível do ciclo de gestão de dados.  Da ingestão dos dados na cloud, seguida do armazenamento, preparação e análise corrente à medida que fluxos adicionais de dados entram, técnicas como criptografia de dados e a habilidade de conectar sua rede diretamente ao Google refletem as melhores práticas de segurança de dados que mantêm ativos de dados seguros à medida que eles rendem discernimentos.

Neste sentido, afirma o Google, onde quer que você esteja no passo da maturidade de dados, o serviço Google Cloud está aí para ajudar.  E a empresa dá as boas vindas à oportunidade de aprender mais sobre os desafios de sua empresa, e como ela pode ajudá-lo a desvendar o potencial transformador dos dados.

Tanto para os CIOs quanto para aqueles da área de negócios, eis aí um interessante guia para um excelente aprendizado sobre novas técnicas (tais como o Tensor Flow, dentre outras) sobre como conviver nesta nova Era dos Dados!

Se sua empresa, organização ou instituição, deseja saber mais sobre novas técnicas de tratamento de dados, fique a vontade para nos contatar!

 

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