Machine learning e Big Data: Como transformar dados em insights

Quer obter insights estratégicos sobre dados? Você precisa fazer o uso inteligente de Machine Learning e Big Data!

O potencial do Big Data surge apenas quando a empresa consegue fazer um bom uso dos dados para apoiar sua tomada de decisão. Para que esse potencial se revele, de fato, são necessários procedimentos específicos para transformar dados em insights valiosos. 

Um estudo realizado pela McKinsey aponta que a cultura data driven — cultura orientada a dados — deve ser padrão em  todas as empresas até 2025. O ponto-chave da questão é que muitas empresas ainda não sabem como construir essa cultura e, assim, se beneficiar dos dados.

Para ajudar nessa jornada rumo ao uso inteligente do Big Data, preparamos este artigo esclarecendo como as empresas podem transformar seus dados brutos em insights estratégicos a partir de IA e Machine Learning (Aprendizado de Máquina). 

Esperamos que goste! 

Processamento eficiente de grandes volumes de dados

Quando falamos em extração de insights de Big Data precisamos ter em mente que essa operação é dividida em cinco fases no pipeline de dados: 

1. Acquisition and recording: fase em que ocorre a aquisição de dados de diferentes fontes e realizada a sua gravação na base de dados;

2. Extraction, cleaning and annotation: envolve o trabalho de extração e limpeza dos dados adquiridos e gravados, a fim de conservar apenas os dados relevantes no Big Data;

3. Integration, aggregation and representation: trata de escolher cuidadosamente de onde vêm os conjuntos de dados, integrá-los e representá-los visualmente para obter insights de como esses dados estão organizados;

4. Modeling and analysis: consiste em mapear os tipos de dados que a empresa utiliza e onde eles são armazenados para, assim, examinar, interpretar, limpar, transformar, migrar e modelar dados para extrair informações úteis;

5. Interpretation: é realizada a revisão de dados e aplicado métodos de pesquisa analítica para se obter conclusões relevantes.

As três primeiras etapas (Acquisition and recording, Extraction, cleaning and annotation, e Integration, aggregation and representation) fazem parte do gerenciamento de dados (Data Management), enquanto as últimas duas etapas (Modeling and analysis e Interpretation) compõem o Analytics, isto é, as Análises.

Técnicas avançadas de análises

Para fazer a análise correta do Big Data e garantir a extração de insights, será necessário que os profissionais de dados apliquem técnicas de análises que os ajudem a obter valor real em cima dos dados.

Aqui entram técnicas avançadas, como:

• Análise de texto: também conhecida como mineração de texto, essa técnica se concentra na extração inteligente de informações valiosas a partir de uma variedade de dados textuais. Esse tipo de análise é interesse em contextos gerenciais, por exemplo, contribuindo para a tomada de decisão;
• Análise de áudio: quando o foco é a informação presente em dados de áudio não estruturados, entra em cena a análise de áudio. Essa técnica pode ser solicitada em contextos jurídicos, por exemplo, quando se pretende detectar oscilações na voz de um infrator que se declara inocente;
• Análise de vídeo: chamada também de Video Content Analysis (VCA), essa técnica oferece um leque de possibilidades para monitorar, analisar e extrair informações ricas de streams de vídeo. É interessante de ser aplicada em contextos comerciais, quando busca-se identificar atividades ilícitas, tentativas de fraudes, entre outros;
• Análise preditiva: técnica que utiliza modelos estatísticos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para identificar padrões em dados históricos e gerar previsões. Esse tipo de análise é importante em diversos contextos, mas principalmente quando se pretende usar dados antigos para direcionar estratégias e implementar melhorias.

Extração de insights valiosos com Machine Learning

Fazer a análise de um grande volume de dados e extrair insights estratégicos é, no entanto, quase impossível sem o apoio da tecnologia. 

Se o objetivo é obter insights precisos acerca dos dados, o uso de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é indicado, pois possibilita a produção de modelos  para análise de dados – mesmo que eles estejam em uma escala muito grande –, e permite fornecer resultados rápidos e precisos sobre os dados.

A extração ocorre porque os algoritmos de Machine Learning são capazes de aprender com os dados, permitindo a identificação precisa de padrões, oportunidades e riscos. 

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Desafios do Aprendizado de Máquina em escala

Existem, no entanto, desafios que até mesmo o Machine Learning enfrenta ao lidar com uma escala muito grande de dados. 

O primeiro deles envolve a fase de preparação e treinamento do modelo ML, com os profissionais de dados precisando explorar todos os dados de maneira interativa para conseguir treiná-los e retreiná-los para melhorar a sua eficácia.

O segundo envolve a implantação e consumo do modelo. Os profissionais precisam de uma cluster (infraestrutura de computação gerenciada) que seja expansiva para armazenar o Big Data da empresa e realizar o treinamento de modelo ML.

O Aprendizado de Máquina em escala também exige muitos dados para treinar um modelo ML, além de requerer que os profissionais preparem o Big Data antes mesmo de começar a treinar o modelo.

Para que consigam preparar o Big Data, é necessário que os profissionais superem ao mesmo tempo os próprios desafios do Big Data, que envolvem:

• Conseguir armazenar e analisar todas as informações;
• Diminuir o tempo das análises para gerar insights em tempo hábil;
•  Reter talentos com habilidades em Big Data na base;
• Integrar dados de diferentes fontes;
• Validar os dados coletados para assegurar que os mesmos façam sentido nas análises;
• Armazenar todos os dados com segurança;
• Mudar a cultura organizacional para que haja alinhamento e não ocorra resistência por parte dos colaboradores.

Práticas recomendadas para lidar com dados em grande escala

Qualquer tipo de problema durante a coleta, o armazenamento, a limpeza ou até mesmo na análise pode impactar significativamente a geração de insights. Por isso, selecionamos algumas práticas recomendadas para ajudar você e a sua equipe a lidar melhor com os dados (principalmente se for em uma escala muito grande).

• Faça uma curadoria sobre os dados e pipelines para identificar de onde eles vêm e como podem mudar no trânsito;
• Adote medidas de gestão e governança de dados para assegurar a qualidade dos dados e facilitar a localização dos dados;
• Automatize processos de governança de dados para acelerar as fases do pipeline de dados  e reduzir o risco de erro nas análises;
• Crie uma cultura organizacional orientada a dados para que todos os integrantes do time reconheçam a importância dos dados e saibam como trabalhar com eles;
• Rastreie a linhagem dos dados para identificar a causa raiz da baixa qualidade dos dados e atuar rapidamente na resolução do problema;
• Tenha administradores de dados para cuidar e melhorar significativamente a qualidade das análises dos dados;
• Invista em ferramentas que simplificam todas as etapas do pipeline de dados e garantem a geração de insights estratégicos a partir do uso de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

O papel do DHuO na transformação de dados em insights

O DHuo Data é uma plataforma desenvolvida pela Engineering que conecta ciência de dados e IA para transformar dados brutos em insights estratégicos.

Suas funcionalidades e recursos inovadores permitem que os usuários:

• Coletem dados a partir de mais de 300 tipos de conectores;
• Qualifiquem as informações antes mesmo de serem utilizadas;
• Explorem dados em uma interface visual e intuitiva;
• Combinem ou separem dados conforme a necessidade da análise;
• Construam um pipeline de processamento de dados que garante o sucesso das avaliações e transformação de dados em insights.

Implementar a governança de dados e obter insights estratégicos acima das informações podem ser simples com o apoio das ferramentas certas. Conte com o DHuO para fazer o uso inteligente dos dados e apoiar sua tomada de decisão!