Como há mais avanços no uso de dados, as empresas devem garantir que estão entregando valor ao utilizar todas as fontes de dados presentes em seus ambientes. Independentemente da fonte de dados, sejam sistemas operacionais ou transacionais, dispositivos inteligentes, mídia social, vídeo ou texto, é o que a empresa faz com os dados disponíveis que determina sua estratégia de valor. Augmented data management (ADM), que usa inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML) para ajustar e configurar operações, segurança e desempenho automaticamente, pode ajudar a aprimorar essa estratégia de valor.
Usando o ADM, uma empresa pode simplificar, consolidar, otimizar e automatizar operações relacionadas à qualidade de dados, gerenciamento de metadados, gerenciamento de dados mestre, integração de dados, sistemas de gerenciamento de banco de dados e muito mais.
Como as necessidades de dados de uma empresa estão sempre aumentando, eles podem empregar o gerenciamento de dados aprimorado em áreas onde a equipe de ciência de dados se beneficiaria com uma ajuda. Para fazer isso, uma empresa deve listar tarefas de dados que poderiam ser automatizadas ou executadas sem erros e implementar gerenciamento de dados aprimorado em tais atividades.
Por exemplo, para resolver um problema específico que vem ocorrendo ao longo do tempo, o ADM pode gerar uma lista de recomendações que foram usadas para resolver o problema anteriormente e apresentá-las ao tomador de decisão.
Como outro exemplo, o ADM pode ajudar a transformar dados em formatos adequados, sugerindo métodos de transformação com base na análise feita em dados brutos e metadados, que os tomadores de decisão seriam então capazes de selecionar e executar.
Conforme o tempo passa e com recursos de aprendizado contínuo, esses modelos podem ser usados como um assistente de IA para equipes de interação com o cliente, como suporte ao cliente e vendas. Esse toque humano aumentará não apenas a credibilidade dos serviços prestados, mas também o valor da marca em geral.
O papel dos profissionais de dados mudará com a inclusão do gerenciamento de dados aprimorado no ambiente de negócios. Como geralmente há mais dados não estruturados do que dados estruturados, os profissionais de dados costumam gastar seu tempo limpando e organizando-os, em vez do que foram contratados para fazer – analisá-los.
Agora, se um mecanismo aprimorado usando ML e AI estiver em vigor, os recursos de business intelligence, como descoberta e mineração de dados, ou até mesmo a execução de tarefas de dados corporativos mundanas, serão aprimorados e / ou automatizados. Isso permite que os profissionais de dados trabalhem em atividades e projetos mais produtivos, enquanto sua experiência pode ser usada apenas na fase final da tomada de decisão.
Para melhor compreensão, aqui estão algumas leituras interessantes que discutem os recursos avançados de uso de ML e IA por meio do gerenciamento de dados aprimorado:
1. O gerenciamento de dados aumentado atrai mais interesse da empresa
De análises granulares de informações de identificação pessoal (PII) a políticas de dados relacionadas à conformidade, muitas tarefas de gerenciamento de dados corporativos podem ser realizadas por meio de ferramentas de aprendizado de máquina. Dessa forma, o gerenciamento de dados aprimorado possibilitaria uma tomada de decisão mais rápida e qualitativa por meio das sugestões que fornece.
2. Por que a indústria prefere o Gonzo ao gerenciamento de dados aumentados
Trabalhadores de negócios não técnicos, como cientistas de dados cidadãos, podem aprender o significado e o contexto dos dados por meio do gerenciamento de dados aprimorado. Além disso, ele fornece o escopo para limpar dados de valores discrepantes, valores ausentes e erros automaticamente; documentar e gerenciar metadados; recomendar soluções; e muito mais.
3. Como as startups podem alavancar o gerenciamento de dados aumentados para impulsionar os negócios
Para facilitar as conversas entre departamentos e a remoção do trabalho com silos de dados, as startups podem recorrer ao gerenciamento de dados aprimorado. Ajuda a obter insights dos dados gerados em seus negócios. Além disso, evitaria ser vítima de dados tendenciosos e economizaria custos operacionais associados ao gerenciamento de dados.
4. Libere sua equipe de ciência de dados com gerenciamento de dados aumentado
Como o gerenciamento de dados aprimorado pode ser usado para aumentar a eficiência da equipe de ciência de dados, ele pode ser usado em cinco áreas principais: qualidade de dados, gerenciamento de dados principais, integração de dados, sistemas de gerenciamento de banco de dados e gerenciamento de metadados. Isso não apenas reduz a carga de trabalho dos profissionais de dados, mas também aumenta os resultados para dar suporte às metas de negócios.
5. O uso de gerenciamento de dados aumentados em notícias e mídia
Para destacar os requisitos de gerenciamento de dados aumentados, notícias e mídia são alguns setores com casos de uso exclusivos. Tradução e transcrição de vídeo, codificação e supressão de vídeo, marketing e publicidade são algumas áreas essenciais onde o gerenciamento de dados aprimorado torna seus serviços melhores. Além disso, há vantagens na forma de retorno sobre o investimento (ROI), pois abre canais de comunicação entre telespectadores e prestadores de serviço, permitindo-lhes receber feedback útil em tempo real, que pode ser utilizado em pesquisas.
Se os bots de IA começarem a realizar tarefas intensivas, desafiadoras ou mesmo rotineiras de dados corporativos, os humanos serão capazes de se concentrar em pesquisas e projetos complexos, técnicos e geradores de receita. Os ativos de dados coletados ao longo do tempo podem ser usados como fator de monetização para fornecer bons serviços aos clientes.
Além disso, com mandatos de conformidade, esses ativos serão estritamente controlados e os funcionários serão solicitados a seguir uma cultura centrada em dados positiva para proteger os interesses dos clientes. Com o passar dos anos, o gerenciamento de dados aprimorado verá maiores mudanças em seus aplicativos.
Fonte: ManageEngine Blog por Monisha Ravi.
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