Esqueça o big data… os fabricantes modernos precisam de dados amplos para a transformação digital liderada por IA
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 para ajudar a melhorar os processos de negócios, transformar produtos e modelos de negócios, resultando em crescimento de receita, redução de custos e melhoria do 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. Há muito tempo, 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 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 Variety 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 ML 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 dados 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 dados amplos será fundamental a esse respeito. Para algumas organizações, no entanto, isso é uma luta. Em suma, usar IA e tecnologias semelhantes pode 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 possam investir mais recursos em outras áreas do negócio.
Os produtos e softwares de dados tradicionais geralmente têm seus próprios conjuntos de dados. Eles são silos. No entanto, quando implementada corretamente, a IA permite que as organizações coletem e unifiquem dados de diferentes fontes, o que lhes permite produzir insights mais valiosos para os usuários.
À medida que os dados alimentam os aplicativos de IA, os ativos são otimizados. Isso permite que as organizações utilizem dados 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
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