Como aumentar a eficiência no processamento de dados com machine learning?

À medida que a empresa interage com fornecedores, colaboradores e clientes, informações novas  são geradas e é natural que a sua base de dados fique recheada de informações. 

O processamento de dados é uma operação que ajuda a organizar todos os dados obtidos através dessas interações, assegurando a confiabilidade, a disponibilidade e a qualidade dos dados usados pela empresa. Quanto mais rápido for o processamento de dados, mais rápido os líderes de negócio terão acesso às informações para fazer bom uso delas.

Visto que a base dados costuma ser alimentada com uma infinidade de informações constantemente, líderes se deparam com três desafios do Big Data (conjunto de técnicas voltado para analisar uma quantidade massiva de dados): 

1. Lidar com o crescimento contínuo de dados;
2. Gerenciá-los corretamente;
3. Gerar insights valiosos em cima desses dados, em tempo hábil. 

O Machine Learning (ML), subcampo da Inteligência Artificial (IA) que consiste em treinar as máquinas para torná-las autônomas e inteligentes a partir de dados, é uma das melhores formas de superar esses e outros desafios do Big Data. 

Através de algoritmos e aplicação de modelos de ML, as máquinas podem ser treinadas para aprender conceitos, reconhecer padrões e se adaptar a novas e diferentes situações, inclusive gerar insights estratégicos.

A seguir, veja o que é processamento de dados, benefícios de uso do Machine Learning e como agilizar o processo com modelos de ML.

O que é processamento de dados

O processamento de dados é o componente responsável por converter as informações brutas em um formato adequado para análise e modelagem. O ciclo de processamento de dados possui várias etapas distintas, sendo elas: 

• Coleta de dados;
• Pré-processamento;
• Treinamento de modelos;
• Avaliação;
• Aprimoramento;
• Teste;
• Implementação de monitoramento. 

A “Coleta” é a etapa onde ocorre a aquisição de informações pertinentes para a empresa, coletadas de diversas fontes. Aqui os dados carregados são brutos, estão crus e podem não ser representativos

O “Pré-processamento”, também chamado de “Preparação” é a etapa onde é feita uma limpeza geral dos dados para prepará-los para análise. Aqui os usuários identificam e tratam problemas que podem se manifestar nos dados, como é o caso de dados corrompidos, dados duplicados, entre outros exemplos. 

Na etapa “Treinamento de modelos”, as máquinas são treinadas utilizando os dados pré-processados. Aqui os modelos treinados analisam os dados, a fim de identificar padrões e conexões entre os recursos.

A “Avaliação” é a etapa onde, após o treinamento,  é avaliada a capacidade de os modelos preverem a variável de destino e concluírem as tarefas desejadas. Já a etapa do “Aprimoramento”, consiste em alterar/melhorar os modelos com base nos resultados da avaliação.

A fase de “Teste” é a etapa onde os modelos aprimorados são colocados à prova, e a “Implantação e Monitoramento”, a fase onde serão detectadas deteriorações ou melhorias necessárias nos modelos.

O processamento de dados é crucial no processo de Aprendizado de Máquina. Os algoritmos só serão capazes de gerar previsões precisas e oferecer insights valiosos para uma variedade de aplicações se o processamento de dados for realizado corretamente.

LEIA TAMBÉM | Ciência de Dados e IA em corporações: tudo o que você precisa saber

Os desafios do processamento de dados

A ciência de dados possui um único objetivo: utilizar os dados para fornecer insights valiosos. Contudo, esse processo apresenta desafios. Um dos principais, envolve justamente o pré-processamento dos dados, com os usuários tentando explorar todas as informações em vez de focar nas métricas essenciais. Isso resulta na sobrecarga de dados, que pode ocasionar problemas, como dados sujos e dados armazenados indevidamente. 

Além de erros relacionados ao pré-processamento, existem ainda os desafios em assegurar que os dados corretos estão sendo coletados, bem como lidar com dados não estruturados, garantir o armazenamento seguro dos dados e otimizá-los para que trabalhem a favor dos negócios e não contra eles.

Benefícios do uso de Machine Learning 

Os benefícios do uso de Machine Learning são vastos. 

A tecnologia, que aprende com base nos dados que consome, possibilita identificar padrões complexos em grandes volumes de dados que agilizam a geração de insights, previsão de tendências futuras e tomada de decisões estratégicas. 

No quesito segurança, por exemplo, o Machine Learning pode ser usado para identificar ameaças e prevenir ataques que podem colocar em risco e-mails, sistemas e banco de dados. Na indústria, a tecnologia pode ser aplicada para identificar padrões de comportamentos humanos e prever demandas dos consumidores. 

Já no varejo, o ML pode ajudar a antecipar os períodos em que os clientes estão mais propensos a fazer uma compra, ou até mesmo avaliar o envolvimento deles com campanhas e anúncios. 

Quando combinado a RPA ( Automação de Processos Robóticos), o Machine Learning também pode permitir a criação de processos automatizados inteligentes nas empresas, aumentando a produtividade e reduzindo a incidência de erros.

A qualidade dos dados de entrada afeta diretamente a precisão dos modelos de ML e a qualidade das previsões e análises, portanto da importância do processamento de dados eficiente. Dados limpos, bem organizados e devidamente tratados resultam em modelos ML mais confiáveis e relevantes para as necessidades e demandas empresariais.

Assim como no caso do ML, o processamento de dados também desempenha um papel importante no cenário de RPA, pois o procedimento reflete na capacidade de os modelos fornecerem insights relevantes para a automação de tarefas. 

RELACIONADO | 6 tendências para dados e Inteligência Artificial nos negócios!

Papel do DHuO Data na implementação eficiente de ML

Visto que o processamento de dados apresenta desafios e esses podem prejudicar previsões e geração de insights, empresas precisam recorrer ao Machine Learning para melhorar as etapas do processamento e impedir que erros se tornem comuns na coleta, pré-processamento, entre outros. 

Uma das ferramentas que ajudam nesse sentido é o DHuO Data, uma plataforma desenvolvida pela Engineering para transformar dados brutos em decisões inteligentes, que é orientada por tecnologias como Machine Learning e Analytics. 

A partir o DHuO, os usuários são capazes de otimizar as operações que envolvem o processamento de dados, em um único local, além de: 

• Facilitar a criação de produtos de dados e implementar ML em escala na empresa;
• Preparar dados, criar modelos de Machine Learning e acompanhar a sua performance;
• Automatizar a gestão do ciclo de vida dos modelos de Machine Learning (ML Ops).

Lidar com o crescimento de dados é um dos principais desafios do Big Data. No entanto, empresas podem superar esse e demais obstáculos com uma ferramenta inteligente que otimiza o processamento de dados com Machine Learning. Conheça mais sobre o potencial de uso de dados com o DHuO Data!