Esqueça o Big Data! Fabricantes modernos precisam de dados amplos para a transformação digital

Dados amplos restringem seu foco na variedade.

A inteligência artificial corporativa é um divisor de águas no mundo atual orientado a dados e, como tal, as organizações de manufatura estão adotando cada vez mais a IA a fim de ajudar a melhorar os processos de negócios, transformar produtos e modelos de negócios, para resultar em crescimento de receita, redução de custos e melhoria no atendimento ao cliente. Em outras palavras, estamos vivendo em uma época de transformação digital liderada por IA.

No entanto, para que tudo isso aconteça, as organizações precisam de dados – não apenas um grande volume de dados, mas uma variedade de dados de diferentes fontes internas e externas.

As organizações de manufatura exigem “dados amplos”.

O conceito de Big Data existe há muito tempo, com isso os fabricantes têm aproveitado a análise de Big Data para obter vantagem sobre seus concorrentes. Mas com os aplicativos de aprendizado de máquina atuais, Big Data simplesmente não é o suficiente. Para fornecer dados de treinamento significativos para aplicativos de ML – pense na análise preditiva para uma tomada de decisão ideal – os fabricantes devem adotar o conceito de dados amplos.

Enquanto o Big Data se concentra em análises que só podem dizer o que aconteceu em sua organização (aprimorando volume, velocidade e variedade), os dados amplos restringem seu foco na variedade.

Vamos explorar o porquê!

Dados amplos precisam de variedade de dados

Quando se trata de aplicativos de IA, a variedade é o que mais importa. Isso significa combinar dados internos, externos, estruturados e não estruturados. A utilização de uma variedade de fontes de dados é fundamental neste mundo de globalização, onde há muitos parâmetros e dependências além do controle de uma organização. A variedade permite que as organizações aproveitem o poder dos dados para obter insights significativos, fazer previsões mais inteligentes e obter análises valiosas para uma tomada de decisão ideal. Portanto, é importante que as organizações aproveitem os dados que estão além de sua organização ou aplicativos (como ERP, solução de CRM), permitindo que seus aplicativos de Machine Learning aprendam as correlações com os fatores além do controle de sua organização.

Os dados amplos permitem uma engenharia de dados mais significativa, oferecendo às organizações a capacidade de entender os principais indicadores de seus negócios. Isso é particularmente importante na indústria de manufatura, pois existem muitos fatores externos que podem afetar o desempenho de um negócio. Pegue a aquisição de bobinas da China, por exemplo; quando uma organização observa como esse ato específico afeta a economia em geral, ela está indo além dos limites da organização e analisando externos para ter uma visão mais holística da situação.

Fazer uso de dados amplos significa preparação

Grandes empresas estão direcionando recursos para modernizar suas iniciativas de TI este ano, e esse número crescerá continuamente. A criação de uma arquitetura de informação (IA) para explorar amplos será fundamental a esse respeito. Para algumas organizações, no entanto, isso é uma luta. Em suma, usar IA e tecnologias semelhantes poderá ser assustador.

Como tal, muitos provedores de soluções estão se esforçando para tornar as ferramentas de IA mais acessíveis, para que as organizações possam impulsionar sua transformação digital sem ter profundo conhecimento técnico e para que possam investir mais recursos em outras áreas do negócio.

Os produtos e softwares de tradicionais geralmente têm seus próprios conjuntos . Eles são silos. No entanto, quando implementada corretamente, a IA permite que as organizações coletem e unifiquem de diferentes fontes, o que lhes possibilita produzir insights mais valiosos para os usuários.

À medida que os alimentam os aplicativos de IA, os ativos são otimizados. Isso permite que as organizações utilizem amplos com mais eficiência, o que pode, por sua vez, gerar indicadores avançados e oferecer retorno sobre os investimentos para os aplicativos de IA de uma organização.

Fonte: Smart industry

** Por Anand Mahurkar, CEO da Findability Sciences

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