Saiba como desenvolver uma IA ágil com a ciência de dados
O que é a ciência de dados e por que ela importa?
A ciência de dados é o processo de utilização de algoritmos, métodos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados estruturados e não estruturados. Ela usa o análises e machine learning para ajudar os usuários a fazer previsões, aprimorar a otimização e melhorar as operações e a tomada de decisão.
As equipes de hoje de ciência de dados devem responder a muitas perguntas. Os negócios demandam melhor previsão e otimização com base em insights em tempo real suportados por ferramentas como essas.
O ciclo de ciência de dados começa com a reunião de dados de origens relevantes, sua limpeza e sua colocação em formatos que as máquinas possam entender. Na próxima fase, métodos estatísticos e outros algoritmos são usados para encontrar padrões e tendências. Em seguida, os modelos são programados e construídos para prever e, finalmente, os resultados são interpretados.
Avanços em IA, machine learning e automação elevaram os padrões das ferramentas de ciência de dados para os negócios. O resultado é a formação de equipes de ciência de dados: especialistas, cientistas de dados, cientistas de dados dos cidadãos, programadores, engenheiros e analistas de negócios, que se estendem pelas unidades de negócios.
A oportunidade aqui é gigantesca. A automação de tarefas tediosas de ciência de dados, como a preparação de dados, e a capacitação de analistas sem experiência com codificação (00:21) para construir modelos mantêm os negócios ágeis e inovadores. Automatizar o ciclo de vida da ciência de dados libera os cientistas de dados especialistas para abordar os aspectos mais interessantes e inovadores do campo. A inteligência humana, combinada com a tecnologia de ciência de dados e com a automação, ajuda uma empresa a extrair maior valor dos dados.
Ciências de dados
Até 2025, 50% das atividades de cientista de dados serão automatizadas pela IA, diminuindo a grande escassez de talentos*. A IBM fornece o AutoAI para automatizar o gerenciamento de ciclo de vida da ciência de dados e da IA.
80%
do tempo dos cientistas de dados é gasto na descoberta, limpeza e organização dos dados **
#1
A função de cientista de dados é a mais promissora em 2019 ***
Por que a ciência de dados importa hoje?
Com o volume e a variedade de dados sociais, móveis e de dispositivo, além de novas tecnologias e ferramentas, a ciência de dados (03:43) hoje desempenha um papel mais amplo do que nunca. Empresas consideram a ciência de dados e a IA (06:13) uma estratégia ativada por tecnologia. Para que a ciência de dados seja eficaz, seu ciclo de vida completo não só deve suportar análises tradicionais, mas também deve trabalhar em sintonia com aplicativos modernos. Isso significa que a prática de ciência de dados deve evoluir para além da rotina e das tarefas tediosas, já que 85% do tempo do cientista de dados é gasto limpando, moldando e movendo dados de um lugar para outro, muitas vezes, para alimentar o machine learning. Isso deixa apenas uma pequena porcentagem de tempo para encontrar padrões e tendências, construir modelos, prever e interpretar resultados.
Felizmente, há uma solução. O mais recente desenvolvimento em ciência de dados moderna é um recurso chamado AutoAI, que automatiza os estágios de preparação e modelagem de dados do ciclo de vida da ciência de dados. Agora, não só mais cientistas de dados podem usar suas habilidades especializadas para o que elas são destinadas, mas mais empresas podem se beneficiar da ciência de dados, da previsão à otimização.
As grandes questões para a ciência de dados
- Quais são os próximos mil clientes que perderemos e por que?
- Onde devemos montar outro quiosque ou uma nova loja?
- Quais funcionários de alto desempenho estamos correndo o maior risco de perder?
- Se precificarmos produtos de forma diferente, economizaremos?
- Minha equipe está oferecendo as coisas certas para as pessoas certas?
→ Veja o relatório do caso de uso de IA
→ Assista ao webinar sobre o playbook da IA (link externo a IBM)
Sucesso através da ciência de dados
Aqui estão algumas formas como as empresas usam dados para obter vantagem competitiva:
Experiência de cliente
Um grande provedor de tecnologia de central de atendimento está usando dados para reimaginar a experiência da central de atendimento e obter insights valiosos dos clientes.
Assistência médica preventiva
Uma clínica de assistência de urgência procurou cientistas de dados para ajudar os provedores a monitorar ativamente e tomar ações preventivas, melhorando a sobrevivência dos pacientes.
Gerenciamento de riscos
Se o modelo de um banco for impreciso, as consequências poderão ser devastadoras. Um grande banco usou a ciência de dados para melhorar a redução de riscos e reduzir o risco do modelo.
Segurança e confiabilidade
Uma das maiores fabricantes de automóveis do mundo usou a ciência de dados para entender o comportamento do motorista e desenvolver automóveis melhores, mais seguros, mais confiáveis e personalizados.
Fidelidade do cliente
Um grande varejista do Reino Unido está usando a ciência de dados para extrair insights acionáveis, otimizar promoções e aumentar o gasto incremental de mais de 15 milhões de titulares de cartões de fidelidade.
Produtos e ofertas relacionados
IBM Watson Studio
O IBM Watson® Studio fornece ferramentas para trabalhar de forma mais fácil e colaborativa com dados a fim de construir e treinar modelos em escala. Ele oferece flexibilidade para construir modelos no local onde seus dados estão e para implementar em qualquer lugar em um ambiente híbrido, assim, é possível operacionalizar a ciência de dados mais rápido.
IBM Cloud Pak for Data
O IBM Cloud Pak™ for Data ajuda você a coletar, organizar e analisar dados com uma plataforma multicloud. Ele cria uma fundação de análise confiável, que torna os dados mais fáceis de acessar e ajuda você a ajustar a escala dos insights sob demanda com a IA.
IBM Decision Optimization
O IBM Decision Optimization fornece ferramentas que usam ciências matemáticas e computacionais para ajudar cientistas de dados a otimizarem decisões de machine learning. Os modelos de otimização de decisão agora podem ser mais facilmente implementados como um serviço no Watson Machine Learning.
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O Watson Machine Learning amplia a implementação de modelos de machine learning e deep learning em um ambiente distribuído de diversos locatários.
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Soluções de ciência de dados para seu mercado
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Mídia e entretenimento
Ofereça insights mais rápidos e profundos sobre públicos de TV com o machine learning:
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Educação
Utilize dados de alunos, currículos, pesquisas de opinião, testes e muito mais:
- Ofereça suporte a rastreamento, planejamento personalizado e assessores informados por dados
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Histórias de sucesso da ciência de dados
Integrando ferramentas de ciência de dados de software livre e atendendo aos requisitos de segurança
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Treinamento e implementação de modelos de deep learning para leitores ópticos off-line (OCR)
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Combatendo o crime com a ciência de dados: implemente os recursos certos no lugar certo e na hora certa
Mantenha a população de vida selvagem saudável usando a ciência de dados e o machine learning
Tornando as fábricas mais inteligentes ao utilizar o machine learning para o gerenciamento de qualidade
O’Reilly: IA ágil para os negócios
A IA resultará em uma projeção de USD 13 trilhões em novo valor de negócios na próxima década. Mas não há uma prática padrão para implementar a IA e é difícil reduzir o risco de falhas no projeto. Saiba mais sobre as práticas de IA ágil que posicionam sua equipe para vencer com os especialistas Carlo Appugliese, Paco Nathan e William S. Roberts.
* "Como escolher a plataforma de ciência de dados e machine learning ideal", Gartner Research, março de 2019
** "O que os cientistas de dados realmente fazem, de acordo com 35 cientistas de dados", Harvard Business Review, agosto de 2018
*** "Por que o trabalho de cientista de dados é o mais promissor de 2019", TechRepublic, janeiro de 2019