O gerenciamento de dados de IA é a prática de usar inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) no ciclo de vida do gerenciamento de dados . Os exemplos incluem a aplicação da IA para automatizar ou simplificar a coleta de dados, a limpeza de dados, a análise de dados, a segurança de dados e outros processos de gerenciamento de dados.
Tanto a IA tradicional baseada em regras quanto os modelos de IA generativa mais avançados podem ajudar no gerenciamento de dados.
As empresas modernas possuem grandes quantidades de dados sobre tudo, desde transações financeiras e inventário de produtos até registros de funcionários e preferências dos clientes. As organizações que usam esses dados para informar a tomada de decisões e gerar iniciativas de negócios podem obter vantagens significativas sobre seus concorrentes.
No entanto, o desafio é tornar esses grandes conjuntos de dados precisos, confiáveis e acessíveis o suficiente para que as pessoas os utilizem na prática.
O IBM® Data Differentiator relata que 82% das empresas enfrentam silos de dados que bloqueiam os principais fluxos de trabalho. Até 68% dos dados organizacionais nunca são analisados, o que significa que a empresa nunca obtém o benefício total desses dados.
As ferramentas de IA e ML podem ajudar as organizações a usar seus dados ao otimizar tarefas como integrar fontes de dados, limpar dados e recuperar dados. Como resultado, as empresas podem tomar decisões mais baseadas em dados.
O gerenciamento de dados de IA também ajuda as organizações a construir os pipelines de dados de alta qualidade de que precisam para treinar e implementar seus próprios modelos de IA e algoritmos de aprendizado de máquina.
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Muitos tipos de ferramentas de gerenciamento de dados (como soluções de armazenamento de dados , ferramentas de integração de dados, ferramentas de master data management, soluções de governança e outras) agora incorporam recursos de ML e IA. Essas ferramentas podem usar algoritmos tradicionais de IA e sistemas de IA generativa.
Os sistemas tradicionais de IA executam tarefas específicas baseadas em regras — por exemplo, um sistema de gerenciamento de banco de dados que categoriza automaticamente os dados com base em critérios predefinidos.
Os sistemas de IA generativa, como o Microsoft Copilot, o Llama da Meta e o IBM Granite, respondem à linguagem natural e criam conteúdo original. Por exemplo, um sistema de gerenciamento de banco de dados com um grande modelo de linguagem (LLM) integrado pode criar resumos de dados e aceitar consultas em inglês simples em vez de SQL.
A IA e o ML podem se encaixar em praticamente qualquer parte do processo de gerenciamento de dados, mas alguns dos casos de uso mais comuns incluem:
Atualmente, as organizações trabalham com uma grande quantidade de dados, que chegam à empresa de várias fontes diferentes, em vários formatos. Esses dados são manipulados por vários usuários e acabam espalhados em nuvens públicas e privadas, sistemas de armazenamento no local e até mesmo nos endpoints pessoais dos funcionários.
Pode ser difícil rastrear e gerenciar todos esses dados de forma centralizada, o que levanta dois problemas.
Primeiro, uma organização não pode usar um conjunto de dados se não souber que o conjunto de dados existe.
Em segundo lugar, esses "dados ocultos" não descobertos e não gerenciados representam riscos à segurança. De acordo com o relatório do custo das violações de dados da IBM, um terço das violações de dados envolve dados ocultos. Essas violações custaram, em média, US$ 5,27 milhões — 16% a mais do que o custo médio geral das violações.
A IA e o ML podem automatizar muitos aspectos da descoberta de dados, concedendo às organizações mais visibilidade e controle sobre todos os seus ativos de dados.
São exemplos de IA na descoberta de dados:
As ferramentas de descoberta de dados impulsionadas por IA podem verificar automaticamente dispositivos de rede e repositórios de armazenamento de dados, indexando novos dados quase em tempo real.
As ferramentas automatizadas de classificação de dados podem marcar novos dados com base em regras predefinidas ou modelos de aprendizado de máquina. Por exemplo, a ferramenta pode classificar qualquer número de nove dígitos no formato XXX-XX-XXXX como um número de previdência social dos EUA.
Os LLMs e outras ferramentas de processamento de linguagem natural podem extrair dados estruturados de fontes de dados não estruturadas, como extrair detalhes de contato de candidatos a emprego e experiências anteriores de currículos de documentos de texto com formatos variados.
Dados incorretos podem causar mais problemas do que nenhum dado. Se os dados de uma organização estiverem incompletos ou imprecisos, as iniciativas de negócios e os modelos de IA baseados nesses dados também estarão abaixo da média.
As ferramentas de IA e ML podem ajudar a identificar e corrigir erros em dados organizacionais, o que significa que os usuários não precisam fazer o trabalho demorado de limpeza manual de dados. A IA também pode trabalhar mais rapidamente e detectar mais erros do que um usuário humano.
São exemplos de IA na limpeza de dados:
As ferramentas de preparação de dados habilitadas por IA podem realizar verificações de validação e sinalizar ou corrigir erros, como formatação inadequada e valores irregulares. Algumas ferramentas de preparação de dados impulsionadas por IA também podem converter dados no formato apropriado, como transformar notas de reuniões não estruturadas em tabelas estruturadas.
Os geradores de dados sintéticos podem fornecer missing values e preencher outras lacunas nos conjuntos de dados. Esses geradores podem usar modelos de aprendizado de máquina para identificar padrões nos dados existentes e gerar pontos de dados sintéticos altamente precisos.
Algumas ferramentas de master data management (MDM) podem usar IA e ML para detectar e corrigir erros e duplicatas em registros críticos. Por exemplo, mesclar dois registros de clientes com o mesmo nome, endereço e informações de contato.
As ferramentas de observabilidade de dados impulsionadas por IA podem gerar automaticamente registros de linhagem de dados para que as organizações possam rastrear quem usa os dados e como eles mudam ao longo do tempo.
Os silos de dados impedem que muitas organizações obtenham o valor total de seus dados. IA e ML podem otimizar os esforços de integração de dados, substituindo repositórios isolados por malhas de dados unificadas. Os usuários em toda a organização podem acessar os ativos de dados de que precisam quando precisarem deles.
São exemplos de IA no acesso a dados:
As ferramentas de integração de dados habilitadas para IA podem detectar automaticamente relações entre diferentes conjuntos de dados, permitindo que a organização os conecte ou mescle.
As ferramentas de gerenciamento de metadados com recursos de IA podem ajudar a automatizar a criação de catálogos de dados, ao gerar descrições de ativos de dados com base em marcação e classificação.
Bancos de dados e catálogos de dados com interfaces baseadas em LLM podem aceitar e processar comandos de linguagem natural, permitindo que os usuários encontrem ativos de dados e produtos sem escrever código personalizado ou SQL queries. Algumas interfaces impulsionadas por LLM também podem ajudar os usuários a refinar consultas, enriquecer conjuntos de dados ou sugerir pontos de dados relacionados.
Os mecanismos de consulta habilitados por IA podem usar algoritmos de aprendizado de máquina para melhorar o desempenho do banco de dados ao analisar padrões de cargas de trabalho e otimizar a execução de consultas.
Há um argumento de negócios a ser elaborado para priorizar a segurança de dados. A violação de dados média custa a uma organização US$ 4,88 milhões entre perda de negócios, downtime do sistema, danos à reputação e esforços de resposta, de acordo com o relatório do custo das violações de dados.
A IA e o ML podem ajudar a impor políticas de segurança, detectar violações e bloquear atividades não autorizadas. São exemplos de IA na segurança de dados:
As ferramentas de prevenção contra perda de dados orientadas por IA podem detectar automaticamente informação de identificação pessoal (PII) e outros dados confidenciais, aplicar controles de segurança e sinalizar ou bloquear o uso não autorizado desses dados.
Ferramentas de detecção de ameaças baseadas em anomalias, como análise de comportamento de usuários e entidades (UEBA) e detecção e resposta de endpoint (EDR), usam algoritmos de IA e ML para monitorar a atividade da rede. Elas detectam desvios suspeitos da norma, como muitos dados se movendo repentinamente para um novo local.
Os LLMs podem ajudar as organizações a gerar e implementar políticas de gestão de dados. Por exemplo, em um sistema de controle de acesso baseado em função (RBAC), um LLM pode ajudar a equipe de segurança a descrever os diferentes tipos de funções e suas permissões. O LLM também pode ajudar a converter essas descrições de funções em regras para um sistema de gerenciamento de acesso e identidade.
As ferramentas de detecção de fraude habilitadas para IA podem usar IA e ML para analisar padrões e detectar transações anormais.
A IA pode ajudar a transformar o gerenciamento de dados, ao automatizar tarefas árduas, como descoberta, limpeza e catalogação de dados, ao mesmo tempo em que otimiza a recuperação e a análise de dados. As organizações podem construir processos de gerenciamento de dados mais eficientes, menos propensos a erros e mais propícios à ciência de dados, iniciativas de IA e privacidade de dados.
No AI and Information Management Report da AvePoint, 64% das organizações pesquisadas disseram que gerenciam pelo menos um petabyte de dados.1 Em perspectiva, isso é igual a aproximadamente 9 quatrilhões de bits de informações. E grande parte vem em formatos não estruturados, como arquivos de texto, imagens e vídeo.
Todos esses dados podem ser uma bênção para os cientistas de dados, mas é impossível gerenciar manualmente dados tão complexos em quantidades tão grandes. As ferramentas de IA e ML podem tornar esses dados utilizáveis, ao automatizar tarefas críticas, como descoberta, integração e limpeza.
Quando os dados são limpos e acessíveis, as organizações podem usá-los para projetos avançados de análise de dados, como uma iniciativa de análise preditiva de dados que usa dados históricos para prever tendências futuras nos gastos do consumidor.
As tecnologias de IA também podem tornar os dados mais acessíveis para usuários sem experiência em ciência de dados. Catálogos de dados fáceis de usar com interfaces de banco de dados baseadas em LLMs e visualizações automatizadas permitem que mais usuários em toda a empresa usem dados para informar suas decisões.
Cinquenta e nove por cento dos CEOs pesquisados pelo IBM Institute for Business Value acreditam que a vantagem competitiva de uma organização no futuro depende de ter a IA generativa mais avançada. Para criar e implementar esses modelos de IA, as organizações precisam de fluxos constantes de dados bons e limpos.
Ao simplificar o gerenciamento de dados, as ferramentas de IA ajudam a criar os canais de dados confiáveis e de alta qualidade de que as organizações precisam para treinar seus próprios modelos de IA e ML. E como esses modelos podem ser treinados com base nos dados da empresa, eles podem ser treinados para realizar tarefas e resolver problemas específicos da empresa e de seus clientes.
As ferramentas de segurança e controle habilitadas por IA ajudam a afastar ataques cibernéticos e violações de dados, o que pode ser caro. Elas também permitem que as empresas usem os dados que têm, cumprindo os regulamentos de privacidade e proteção de dados, como o GDPR e o Payment Card Industry Data Security Standard (PCI-DSS).
De acordo com o Institute for Business Value, 57% dos CEOs afirmam que a segurança de dados é uma barreira para a adoção da IA generativa, enquanto 45% deles afirmam que a privacidade de dados também é uma barreira. Essas barreiras podem ser especialmente desafiadoras em setores altamente regulamentados, como saúde e finanças.
O gerenciamento de dados habilitado para IA pode ajudar aplicando automaticamente proteções apropriadas e políticas de uso de dados. Dessa forma, somente usuários autorizados podem acessar os dados e podem usá-los apenas da maneira que os regulamentos do setor e a política da empresa permitem.
Os geradores de dados sintéticos também podem ajudar ao gerar conjuntos de dados que refletem com precisão as tendências gerais e, ao mesmo tempo, remover dados pessoais confidenciais que uma organização pode não ter permissão para usar de determinadas maneiras.
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1 AI and Information Management Report 2024, AvePoint, 2024.
