O que é integração de dados de IA?

A integração de dados tradicional (o processo de combinar e harmonizar dados de várias fontes em um formato unificado) depende de regras fixas ou processos semiautomatizados coordenados por engenheiros de dados.¹ No entanto, essas abordagens não estão preparadas para lidar com o volume e a complexidade modernos dos dados.

As cargas de trabalho atuais de IA e análise exigem uma base de dados com altos níveis de velocidade, flexibilidade e visibilidade. Essas necessidades podem sobrecarregar rapidamente as equipes de dados que já enfrentam dificuldades com a expansão das ferramentas, fluxos de trabalho fragmentados e silos de dados.

A IA oferece uma abordagem de integração inteligente e simplificada que é eficiente e adaptável às necessidades futuras de dados. Em vez de depender de transformações manuais, a integração de dados com IA aproveita grandes modelos de linguagem (LLM), Agente de IA e automação para aprender, adaptar-se e tomar decisões sobre os dados de forma independente, transformando um processo reativo em um sistema inteligente proativo.

As empresas modernas operam em ambientes complexos e distribuídos com diversos tipos de dados. Elas enfrentam uma pressão crescente para inovar e tomar decisões em tempo real. Os métodos tradicionais de integração de dados não foram criados para essas demandas.

Quatro mudanças principais explicam ainda mais por que a integração de dados de IA é importante agora:

Dados não estruturados são informações sem um formato predefinido, como imagens, documentos e dados de sensores da Internet das coisas (IoT). Atualmente, são gerados em grande escala e estima-se que representem 90% dos dados gerados pelas empresas.²

A escala dos dados não estruturados os torna extremamente valiosos para análise de dados e IA. No entanto, também pode sobrecarregar rapidamente os métodos de integração manual, especialmente quando os esquemas de dados mudam rapidamente, as atualizações ocorrem de forma assíncrona e os problemas de qualidade de dados aumentam.³ Sem processos de integração mais flexíveis e eficientes, as empresas correm o risco de deixar dados valiosos não usados.

A IA só pode agir com base nos dados que pode acessar, o que torna o acesso unificado aos dados corporativos um requisito essencial para a prontidão da IA. As organizações precisam de uma visão única e gerenciável dos dados espalhados por bancosde dados, data lakes e aplicações de negócios para apoiar a IA de forma eficaz.

Os LLMs, por exemplo, exigem grandes quantidades de dados relevantes para gerar respostas precisas e contextuais. Os agentes de IA têm requisitos semelhantes e dependem de dados integrados para agir de forma confiável em todos os fluxos de trabalho. O acesso a dados de negócios precisos, atuais e relevantes ajuda a garantir que as produções de ambos sejam completas, consistentes e atualizadas.

A tomada de decisões bem-sucedida baseada em dados depende da capacidade de extrair insights de forma rápida, segura e econômica a partir de conjuntos de dados grandes e diversificados.⁴ Alcançar isso requer pipelines automatizados e de baixalatência que podem fornecer continuamente dados novos e confiáveis.

E, no entanto, as abordagens tradicionais de design e orquestração de pipelines não foram criadas para a velocidade e a escala da IA e da análise em tempo real. Os processos de extração, transformação e carregamento (ETL) em lote introduzem atrasos que estendem o tempo de ação e o tempo de insight, muitas vezes tornando saídas desatualizadas e inutilizáveis.

À medida que os ambientes de dados se tornam mais complexos, até mesmo pequenas alterações podem interromper a integração e criar o que os pesquisadores chamam de "ciclo repetitivo de detecção, diagnóstico e solução de falhas de pipeline que consomem valiosos recursos de engenharia".⁵

Para organizações que priorizam IA empresarial e tomada de decisão em tempo real, a transição para o design e orquestração de pipelines orientados por IA é cada vez mais vista como “inevitável e vital”, de acordo com Jahangir Khan, engenheiro de software da IBM.⁶ Pipelines com suporte de IA agêntica oferecem recursos de auto-adaptação e autocorreção que podem melhorar fundamentalmente o processo de integração de dados, adicionando resiliência e velocidade.

A integração de dados de IA ajuda a lidar com três desafios principais de execução que atrasam as equipes de dados modernas:

• Acesso a dados
• Confiabilidade do pipeline
• Restrições de habilidades

A integração de dados de IA usa LLMs, aprendizado de máquina e automação para simplificar o processo de integração de dados de ponta a ponta. Alguns dos métodos mais comuns incluem:

• Descobrir, classificar e enriquecer dados
• Mapear e transformar dados entre fontes
• Monitorar a qualidade dos dados e a integridade dos pipelines
• Projetar e orquestrar pipelines de dados
• Consultar dados com linguagem natural

Antes que os dados sejam integrados e entregues, a IA pode automatizar várias tarefas upstream, como:

• Descobrir novas fontes de dados internas e externas por meio da análise de conjuntos de dados relevantes, fontes da web, logs de acesso e repositórios de metadados.
  
  
• Classificar e etiquetar dados usando modelos como árvores de decisão, florestas aleatórias e redes neurais para melhorar a governança e a consistência semântica.¹⁰
  
  
• Enriquecer dados com contexto de negócios e metadados, como identificadores de sentimento e empresa.
  
  
• Extrair estrutura de dados não estruturados por meio da detecção de entidades, relacionamentos e padrões.
  
  
• Manter os catálogos de dados atualizados à medida que novas fontes aparecem e as definições de negócios evoluem.
  

Esses recursos impulsionados por IA facilitam a localização, a interpretação e a preparação de dados relevantes para análises posteriores e IA.

A IA também pode automatizar tarefas principais de integração de dados, como mapeamento de esquemas e transformação de dados. O mapeamento e a transformação de dados tradicionais dependem de conhecimento especializado em engenharia e regras rígidas codificadas. Os modelos de IA podem mapear e alinhar automaticamente esquemas em fontes de dados usando a compreensão semântica.

Por exemplo, a IA pode corresponder a “emp_ID” em um sistema com “employee_number” em outro, mesmo quando os nomes dos campos e os formatos de dados são diferentes. Usando esse contexto, a IA pode gerar lógica de transformação e regras de normalização, e adaptá-las à medida que a lógica de negócios muda, sem exigir reescritas de código.

Tradicionalmente, as equipes dependiam de lógica de observabilidade personalizada, painéis, alertas e diagnósticos manuais para monitorar os dutos. A remediação muitas vezes exigia conhecimento especializado e coordenação entre vários stakeholders.

Os sistemas de IA podem ajudar a manter a qualidade de dados e resolver problemas mais rapidamente por meio de automação:

• Monitoramento de pipelines
• Detecção de anomalias
• Detecção de desvio de esquema
• Análise da causa raiz
• Recomendações de remediação
• Validação
• Documentação

A IA também pode melhorar a qualidade de dados por aprender linhas de base de qualidade e reconhecer até mesmo os menores desvios. Todos esses recursos ajudam a garantir que os dados entregues aos usuários sejam confiáveis, consistentes e prontos para uso.

A IA agêntica pode ajudar a projetar e orquestrar pipelines de dados, recomendando o estilo de integração mais adequado para cada carga de trabalho. Dependendo da fonte de dados, das necessidades de desempenho e das restrições de custo, os sistemas de IA podem sugerir ETL/ELT, streaming em tempo real, replicação ou abordagens híbridas.

A criação de pipeline declarativo auxilia nesse processo. Em vez de fazer programação manual de cada etapa, os engenheiros definem os resultados desejados e as regras de governança, permitindo que o sistema gere um plano de pipeline para avaliações e aprovação. Os agentes de IA podem então ajudar a executar o fluxo de trabalho.

A IA também pode recomendar o melhor destino para dados integrados, como Object Storage, data warehouse ou bancos de dados, com base em padrões de carga de trabalho e necessidades comerciais. Com o tempo, os sistemas agênticos podem aprimorar a orquestração usando dados históricos para otimizar a priorização e os caminhos de execução, geralmente por meio do aprendizado por reforço.

A maioria dos usuários corporativos não conhece a linguagem de consulta estruturada (SQL) e depende de equipes técnicas para acessar dados corporativos para relatórios e perguntas de rotina. A integração de dados de IA reduz esse atrito por meio de agentes de dados de autoatendimento no-code que usam processamento de linguagem natural (NLP) e LLMs para interpretar solicitações em linguagem simples e gerar SQL Query.

Por exemplo, um analista financeiro pode perguntar: "Mostre as tendências de lucratividade por segmento de clientes nos últimos dois trimestres". O agente interpreta a solicitação, gera a consulta e retorna o resultado.

Essa abordagem reduz atrasos no acesso a dados e facilita o uso de dados corporativos integrados em toda a empresa. Para usuários técnicos que desejam maior controle sobre suas solicitações, kits de desenvolvimento de software em Python (SDKs) podem usar LLMs para gerar e executar scripts em Python baseados em solicitações dos usuários.

O uso de recursos avançados de IA na integração de dados oferece uma série de benefícios, incluindo:

• Tomada de decisão mais rápida: com o suporte de IA, os prazos de solicitações de dados caem de semanas para minutos, permitindo que as equipes de negócios ajam rapidamente enquanto as oportunidades e os riscos ainda são relevantes.
  
  
• Dados confiáveis e de alta qualidade: a observabilidade, o monitoramento e a governança da IA integrados ajudam a reduzir o risco de dados ruins ou não compatíveis chegarem aos repositórios e decisões posteriores.
  
  
• Arquitetura simplificada: os sistemas agênticos unem uma variedade de pipelines de integração em uma única plataforma, seja em lote, streaming em tempo real ou cargas de trabalho de data replication. Como resultado, os usuários não precisam alternar entre diferentes ferramentas. 
  
  
• Maior produtividade: a automação e o autoatendimento ajudam a reduzir tarefas repetitivas ou de baixo valor no fluxo de trabalho de integração de dados, liberando os engenheiros de dados para se concentrarem no trabalho estratégico.

Há também argumentos de que a IA está democratizando drasticamente a engenharia de dados. Ao reduzir a barreira de acesso a dados e compreensão, até mesmo os usuários corporativos não técnicos podem se sentir capacitados para trabalhar ativamente com os dados.

Há inúmeros casos de uso do mundo real para adotar soluções de integração de dados de IA, como:

• Streaming em tempo real
• Armazenamento de dados
• Planejamento financeiro
• Dados para IA
• Operações de vendas e receita

A integração de dados não é uma solução única para todos. Ao avaliar soluções de integração de dados orientadas por IA, há várias características, funcionalidades e serviços a serem considerados. Aqui estão três perguntas-chave para orientar sua busca:

Soluções que oferecem suporte à conectividade nativa do ecossistema — por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs) ou conectores criados previamente — podem reduzir o lock-in com fornecedor e maximizar os investimentos em dados existentes. Essas soluções orientadas por IA devem se conectar sem dificuldades com sistemas de armazenamento de arquivos, arquiteturas orientadas a eventos, armazenamento de dados e aplicações comerciais. A extensibilidade é tão importante quanto a interoperabilidade, permitindo que a plataforma seja escalável à medida que as necessidades evoluem (incluindo suporte para código personalizado ou fontes de dados não nativas).

Plataformas de dados com IA, com recursos integrados de limpeza de dados, segurança e governança de dados, ajudam a garantir que os dados permaneçam confiáveis e íntegros durante todo o ciclo de integração. Elas também protegem dados confidenciais contra acesso e uso não autorizados. A observabilidade e o monitoramento respaldados por IA podem detectar problemas precocemente, incluindo anomalias sutis que poderiam passar despercebidas.

As empresas operam cada vez mais em ambientes híbridos com várias nuvens, portanto, as soluções que podem executar pipelines em qualquer lugar (seja no local, na nuvem ou em um ecossistema híbrido) são essenciais. A implementação híbrida e o processamento de dados no local também podem minimizar a latência e os custos de transferência de dados, além de ajudar a reduzir o débito técnico de longo prazo.