O Valor dos Dados não Estruturados
Pablo Labbe
Arquiteto de Soluções SR @ iMaps | Data & Analytics | Qlik Partner Ambassador | Book Author
Em 2020 IDC estimava que em 2025, 80 % dos dados gerados globalmente seriam do tipo não estruturado.
Inicio este post com esta estatística que não está longe da realidade. Com impulso da IA generativa, a geração e o consumo de dados não estruturados cresceu exponencialmente alimentando os atuais modelos LLM para treinamento.
O começo na era do Big Data
A era do big data, que começou no final dos anos 2000, trouxe um interesse crescente na análise de dados não estruturados. Isso ocorreu porque as organizações estavam produzindo quantidades cada vez maiores de dados não estruturados, como e-mails, documentos e postagens de mídia social. Na época, a maioria das organizações se concentrava principalmente em dados estruturados para fins de business intelligence para alimentar painéis e relatórios.
Impacto da IA Generativa
O advento da IA generativa elevou ainda mais a importância dos dados não estruturados. Com o surgimento de modelos de linguagem grandes (LLMs) e Geração Aumentada por Recuperação (RAG), as organizações podem extrair insights valiosos de dados não estruturados, como transcrições de chamadas, documentação de produtos e e-mails. Embora grande parte dos dados do mundo sejam não estruturados, esses dados foram tradicionalmente subvalorizados porque não se encaixam no formato tabulares que tanto nós e as ferramentas de análise estamos acostumados a trabalhar para exploração , análise de indicadores e geração de relatórios.
Como as organizações estão extraindo valor dos dados não estruturados
Os avanços em IA generativa e processamento de linguagem natural, levou a uma mudança significativa na forma como as organizações abordam e extraem valor desses dados antes subvalorizados.
A seguir temos exemplos das maneiras pelas quais as organizações estão transformando dados não estruturados em insights acionáveis:
● Aproveitando o poder da IA Generativa e RAG: Organizações inovadoras estão adotando modelos de linguagem grandes (LLMs) e Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para analisar e interpretar a riqueza de informações contidas em dados não estruturados, como e-mails, documentos, transcrições de chamadas e interações em plataformas de mensagens como Slack, Teams, Google Chat, entre outras. Essas tecnologias de ponta capacitam as organizações a extrair insights valiosos, identificar tendências emergentes e automatizar tarefas que antes eram consideradas intratáveis com dados não estruturados.
● Construindo soluções de IA personalizadas internamente: Para garantir um controle rígido sobre seus dados, segurança aprimorada e alinhamento estratégico, as organizações estão mudando para o desenvolvimento de soluções de IA personalizadas internamente, em vez de depender exclusivamente de LLMs de terceiros. Essa abordagem estratégica permite que as organizações aproveitem totalmente seus dados proprietários de forma exclusiva, adaptem os modelos de IA às suas necessidades e objetivos específicos e protejam informações confidenciais de potenciais riscos associados a plataformas de terceiros.
● Priorizando a Limpeza e Preparação de Dados: Qualidade dos dados é fundamental para o sucesso de qualquer iniciativa de IA e por isso as organizações estão investindo significativamente em ferramentas e processos robustos para limpar, categorizar e formatar dados não estruturados. Essa etapa crucial garante que os dados estejam prontos para análise por ferramentas de IA, removendo dados duplicados, corrigindo erros e padronizando formatos de dados para garantir a precisão e a confiabilidade.
● Combinando dados não estruturados com dados estruturados para uma visão holística: Para obter uma visão abrangente e perspicaz, as organizações estão adotando uma abordagem holística, integrando os insights derivados de dados não estruturados com seus dados estruturados existentes. Essa integração permite que as organizações descubram padrões e tendências complexos que, de outra forma, permaneceriam ocultos, levando a decisões mais estratégicas, uma compreensão mais profunda de seus negócios e experiências aprimoradas para o cliente.
● Desbloqueando novas aplicações e fluxos de trabalho inovadores: À medida que as organizações exploram mais profundamente o potencial dos dados não estruturados, elas estão descobrindo novas maneiras inovadoras de usá-los para revolucionar as operações, otimizar a experiência do cliente e gerar novas fontes de receita. Os casos de uso transformadores incluem automatizar o atendimento ao cliente com agentes virtuais que simulam uma pessoa conversando normalmente, personalizar recomendações de produtos com base no comportamento do cliente e até mesmo desenvolver produtos e serviços inovadores com base em insights derivados de dados não estruturados.
● Investindo em infraestrutura robusta e ferramentas de gerenciamento de dados: À medida que a quantidade de dados não estruturados continua crescendo exponencialmente, as empresas estão investindo estrategicamente em infraestrutura robusta e ferramentas de gerenciamento de dados. Isso inclui plataformas de armazenamento de dados escaláveis, bancos de dados NoSQL flexíveis e ferramentas avançadas de análise de big data. Essas tecnologias capacitam as empresas a armazenar, processar e analisar com eficiência grandes volumes de dados não estruturados, liberando todo o seu potencial para impulsionar a inovação orientada por dados.
Conclusão
A capacidade de extrair valor dos dados não estruturados está rapidamente se tornando um diferenciador crítico para o sucesso das empresas na era da IA generativa. Ao investir nas tecnologias certas, adotar processos rigorosos de gerenciamento de dados e cultivar talentos internos com experiência em análise de dados, as empresas podem transformar seus vastos repositórios de dados não estruturados em uma poderosa fonte de insights acionáveis, impulsionando a inovação, o crescimento e a vantagem competitiva em um cenário de negócios em rápida evolução.
Referências para este artigo.
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