Importância da Qualidade dos Dados na Implementação de IA

As tecnologias de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina podem trazer benefícios significativos para indústrias de todos os tamanhos. De acordo com um relatório da McKinsey report, as empresas que empregam tecnologias de inteligência artificial dobrarão seu fluxo de caixa até 2030. Por outro lado, as empresas que não implantam IA testemunharão uma redução de 20% em seu fluxo de caixa. No entanto, esses benefícios vão além das finanças. A IA pode ajudar as empresas a combater a escassez de mão de obra. A IA também melhora significativamente a experiência do cliente e os resultados dos negócios, tornando as empresas mais confiáveis.

Como a IA tem tantas vantagens, por que não todos a adotam? Em 2019, uma pesquisa da PwC revelou que 76% das empresas planejam usar IA para melhorar o valor dos negócios. No entanto, apenas 15% têm acesso a dados de alta qualidade para alcançar seus objetivos de negócios. Outro estudo da Refinitiv sugeriu que 66% dos respondentes disseram que dados de baixa qualidade prejudicam sua capacidade de implantar e adotar IA de forma eficaz.

A pesquisa encontrou que os três principais desafios de trabalhar com tecnologias de aprendizado de máquina e IA giram em torno de – “informações precisas sobre a cobertura, história e população dos dados”, “identificação de registros incompletos ou corrompidos” e “limpeza e normalização dos dados”. Isso demonstra que dados de baixa qualidade são o principal obstáculo para que as empresas obtenham análises impulsionadas por IA de alta qualidade.

Por que os Dados São Tão Importantes?

Existem muitos motivos pelos quais a qualidade dos dados é crucial na implementação de IA. Aqui estão alguns dos mais importantes:

1. Lixo Dentro e Lixo Fora

É bastante simples entender que a saída depende muito da entrada. Nesse caso, se os conjuntos de dados estiverem cheios de erros ou distorcidos, o resultado também será afetado. A maioria dos problemas relacionados a dados não é necessariamente sobre a quantidade de dados, mas sobre a qualidade dos dados que você alimenta no modelo de IA. Se você tiver dados de baixa qualidade, seus modelos de IA não funcionarão corretamente, por mais bons que sejam.

2. Nem Todos os Sistemas de IA São Iguais

Quando pensamos em conjuntos de dados, geralmente pensamos em termos de dados quantitativos. Mas também existem dados qualitativos na forma de vídeos, entrevistas pessoais, opiniões, imagens, etc. Nos sistemas de IA, os conjuntos de dados quantitativos são estruturados e os conjuntos de dados qualitativos são não estruturados. Nem todos os modelos de IA podem lidar com ambos os tipos de conjuntos de dados. Portanto, selecionar o tipo de dado correto para o modelo apropriado é essencial para obter a saída esperada.

3. Qualidade vs. Quantidade

Acredita-se que os sistemas de IA precisam ingerir muitos dados para aprender com eles. Em um debate sobre qualidade versus quantidade, a última é geralmente preferida pelas empresas. No entanto, se os conjuntos de dados forem de alta qualidade, mas mais curtos, isso dará a você alguma garantia de que a saída é relevante e robusta.

4. Características de um Conjunto de Dados Bom

As características de um conjunto de dados bom podem ser subjetivas e dependem principalmente do aplicativo que a IA está servindo. No entanto, existem algumas características gerais que você deve procurar ao analisar conjuntos de dados.

• Completeness: O conjunto de dados deve ser completo, sem células vazias ou lacunas nos conjuntos de dados. Cada célula deve ter um pedaço de dados nela.
• Comprehensiveness: Os conjuntos de dados devem ser tão abrangentes quanto possível. Por exemplo, se você está procurando por um vetor de ameaça cibernética, então você deve ter todos os perfis de assinatura e todas as informações necessárias.
• Consistency: Os conjuntos de dados devem se encaixar nas variáveis definidas a que foram atribuídos. Por exemplo, se você está modelando caixas de embalagem, suas variáveis selecionadas (plástico, papel, cartão, etc.) devem ter dados de preços apropriados para se encaixar nessas categorias definidas.
• Accuracy: A precisão é a chave para um conjunto de dados bom. Todas as informações que você alimenta no modelo de IA devem ser confiáveis e completamente precisas. Se grandes porções dos seus conjuntos de dados forem incorretas, sua saída também será imprecisa.
• Uniqueness: Este ponto é semelhante à consistência. Cada ponto de dados deve ser único para a variável que está servindo. Por exemplo, você não quer que o preço de um invólucro de plástico caia em nenhuma outra categoria de embalagem.

Garantindo a Qualidade dos Dados

Existem muitas maneiras de garantir que a qualidade dos dados seja alta, como garantir que a fonte de dados seja confiável. Aqui estão algumas das melhores técnicas para garantir que você obtenha os melhores dados de qualidade para seus modelos de IA:

1. Perfiling de Dados

O perfiling de dados é essencial para entender os dados antes de usá-los. O perfiling de dados oferece insights sobre a distribuição de valores, os valores máximo, mínimo, médio e outliers. Além disso, ajuda a identificar inconsistências de formatação nos dados. O perfiling de dados ajuda a entender se o conjunto de dados é útil ou não.

2. Avaliando a Qualidade dos Dados

Usando uma biblioteca central de regras de qualidade de dados pré-construídas, você pode validar qualquer conjunto de dados com uma biblioteca central. Se você tiver um catálogo de dados com ferramentas de dados integradas, você pode simplesmente reutilizar essas regras para validar nomes de clientes, e-mails e códigos de produtos. Além disso, você também pode enriquecer e padronizar alguns dados.

3. Monitorando e Avaliando a Qualidade dos Dados

Os cientistas têm a qualidade dos dados pré-calculada para a maioria dos conjuntos de dados que desejam usar. Eles podem reduzir para ver qual problema específico um atributo tem e, em seguida, decidir se usam ou não esse atributo.

4. Preparação de Dados

Os pesquisadores e cientistas geralmente precisam ajustar os dados um pouco para prepará-los para modelagem de IA. Esses pesquisadores precisam de ferramentas fáceis de usar para analisar atributos, transpor colunas e calcular valores a partir dos dados.

O mundo da inteligência artificial está mudando constantemente. Embora cada empresa use dados de uma maneira diferente, a qualidade dos dados permanece imperativa para qualquer projeto de implementação de IA. Se você tiver dados confiáveis e de boa qualidade, você elimina a necessidade de conjuntos de dados maciços e aumenta suas chances de sucesso. Como todas as outras organizações, se sua organização está migrando para a implementação de IA, verifique se você tem dados de boa qualidade. Certifique-se de que suas fontes sejam confiáveis e realize a devida diligência para verificar se elas atendem aos seus requisitos de dados.