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“Foram criados 5 exabytes de informação entre o início da civilização e 2003, mas essa mesma quantidade agora é gerada a cada dois dias.” Essa frase de Eric Schmidt, então presidente executivo do Google, foi dita em 2011. Hoje, esse número está em cerca de 0,33 zettabytes por dia (328,77 milhões de terabytes). No mundo atual, tudo gira em torno de dados: cada clique, swipe, toque e visualização pode influenciar decisões de negócio. O grande desafio, no entanto, é gerenciar o volume e a velocidade em que esses dados são gerados.
A gestão de dados vem evoluindo na mesma proporção do aumento na velocidade de geração. Começamos com bancos de dados relacionais e ETL; depois vieram big data e dados não estruturados, abrindo espaço para pipelines automatizados e data lakes. Mesmo assim, a avalanche de dados não dá sinais de parar. Os dados modernos são complexos, altamente não estruturados, vêm de diversas fontes e já ultrapassam a capacidade da tecnologia convencional. Felizmente, agora contamos com a IA para resolver nossos desafios de gestão de dados.
A IA é um buzzword há algum tempo. Especialmente após a chegada da IA generativa, a tecnologia está avançando rapidamente em todas as áreas da nossa vida. Faz todo sentido aproveitar esse potencial também na gestão de dados.
Mas como a IA está transformando a gestão de dados? Neste artigo, vamos analisar de perto como a inteligência artificial impacta a extração, o mapeamento, a qualidade e a análise de dados.
A junção de IA e gestão de dados
O ano de 2023 acelerou a adoção de IA com a popularização da IA generativa. De acordo com a pesquisa mais recente da McKinsey, um terço dos respondentes afirmou usar IA generativa em pelo menos uma função de negócio. Já 40% das organizações disseram ter adotado IA e esperam aumentar seus investimentos na área.
Falando de adoção de IA na gestão de dados, é importante entender que as necessidades de dados também evoluíram. O compartilhamento de dados está se tornando comum. As organizações querem descentralizar dados e oferecê-los como produto para clientes internos e externos. Além disso, com a crescente demanda por data fabric, o mercado busca soluções que viabilizem integração de dados automatizada e aumentada.
A IA está muito bem equipada para acompanhar essas mudanças. Da ingestão à análise, a IA consegue abstrair as complexidades do processo de gestão de dados e, com isso, acelerá-lo.
A Amazon é um exemplo claro de como a adoção de IA na gestão de dados pode impulsionar a receita. A varejista analisa pontos como histórico de compras, valor gasto no site, listas de desejos e localização geográfica e usa IA e análise preditiva para antecipar o que o cliente vai precisar antes mesmo de ele precisar.
E o que acontece nos bastidores? Como a IA funciona? Tecnologias de IA, como algoritmos de machine learning, aceleram tarefas rotineiras como limpeza, classificação, clusterização e detecção de anomalias. Além disso, há processamento de linguagem natural e deep learning, que simplificam análise de textos, de sentimentos e de imagens — e a lista continua.
Vamos detalhar cada etapa da gestão de dados para ver o impacto da IA.
IA e extração de dados
A primeira etapa de qualquer ciclo de gestão de dados é a extração. Diante de fontes não estruturadas como textos, PDFs e imagens, as ferramentas tradicionais ficam em desvantagem. No início, usávamos ferramentas baseadas em templates, que extraíam dados automaticamente de documentos com o mesmo modelo. A IA eliminou a necessidade de uniformidade. Ferramentas de extração com IA usam processamento de linguagem natural para entender os campos que o negócio precisa extrair. Por exemplo, se uma empresa quer extrair informações de clientes de notas fiscais ou pedidos de compra, basta especificar os campos e a ferramenta faz a extração, independentemente do formato.
IA e mapeamento de dados
Depois da extração, os dados são mapeados da origem para o destino. No passado, esse era um processo manual que exigia que profissionais de TI escrevessem código. Logo surgiram ferramentas de mapeamento sem código, permitindo que profissionais de dados visualizassem e realizassem o mapeamento de dados por drag and drop. Agora, a IA transformou completamente o mapeamento.
A inteligência artificial permite a descoberta automática de fontes, atributos e relacionamentos. Algoritmos de machine learning analisam dados existentes para identificar padrões e conexões, reduzindo tempo e esforço. Além disso, a IA simplifica o mapeamento de esquemas, já que os algoritmos usam reconhecimento de padrões e análise semântica para identificar semelhanças entre esquemas distintos.
IA e qualidade de dados
Embora as empresas tenham se tornado especialistas em gerar grandes volumes de dados, a qualidade ainda é um problema. Segundo a IBM, o custo anual da baixa qualidade de dados chega a US$ 3,1 trilhões nos EUA — um sinal de que a evolução do software de gestão de dados ainda não resolveu a questão. A IA pode mudar esse cenário.
Algoritmos de IA conseguem vasculhar conjuntos de dados em busca de erros, inconsistências e anomalias e corrigi-los imediatamente. O melhor é a forma como lidam com dados ausentes: detectam valores faltantes e os preenchem com estimativas sem comprometer a precisão.
IA e análise de dados
Talvez onde a IA mais contribua seja na análise de dados, a etapa final do processo. Com a chegada do GPT, cresceu o uso de integrações leves de PLN em analytics. Técnicas de PLN analisam textos de fontes como redes sociais, feedback de clientes e documentos. A IA também pode agrupar dados semelhantes com algoritmos de clusterização.
Árvores de decisão e análise de regressão são técnicas fundamentais em análise de dados. Modelos de machine learning com IA criam com facilidade árvores de decisão complexas, inclusive em conjuntos multidimensionais.
Conclusão
É inegável o papel da IA na gestão de dados. Não é só uma forma sofisticada de fazer análise: é uma necessidade do momento. As empresas precisam de insights em tempo real — e a IA entrega. Esse papel só tende a crescer.
Devemos avançar para Edge AI, em que a análise e o processamento acontecem na própria fonte de coleta. Essa tecnologia vai eliminar muitas tarefas manuais e facilitar a gestão de dados.
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