O impacto da inteligência artificial generativa nas plataformas de dados híbridas

A inteligência artificial generativa, frequentemente designada por GenAI, está a fazer com que as organizações adoptem plataformas de dados híbridas no seu impulso para a gestão de dados. Estas permitem uma integração perfeita dos métodos tradicionais e modernos de gestão de dados, de forma a acomodar as necessidades bastante diversas impostas pelas informações e operações orientadas pela inteligência artificial.

O que é a inteligência artificial generativa

A inteligência artificial generativa é um avanço na inteligência artificial comum. Enquanto os modelos tradicionais de inteligência artificial foram pré-programados com regras bem definidas e aprendem com dados rotulados, a inteligência artificial generativa permite a criação de novos conteúdos, a criação de réplicas de respostas como se fossem de um humano e até a geração de itens criativos como imagens, música e texto. Esta é uma tecnologia enorme que tem um grande potencial em diferentes áreas da indústria, alterando o processo desde a criação de conteúdos até à análise preditiva.

O que são plataformas de dados híbridos

Uma plataforma de dados híbrida (HDP) é um sistema de gestão de dados que combina elementos do armazenamento de dados tradicional e das arquitecturas de dados modernas. Esta integração permite às empresas tirar partido das vantagens de ambas as abordagens, permitindo-lhes armazenar, processar e analisar dados de diversas fontes com maior flexibilidade e eficiência. As plataformas de dados híbridos oferecem normalmente uma gama de capacidades, incluindo a ingestão, o armazenamento, a transformação, a consulta e a análise de dados, mantendo sempre o foco na escalabilidade, na segurança e na governação.

As plataformas de dados híbridos são particularmente valiosas para as organizações que enfrentam os desafios de lidar com cenários de dados cada vez mais complexos. Ao colmatar a lacuna entre o armazenamento de dados tradicional e a gestão de dados moderna, a plataforma de dados híbridos fornece uma abordagem unificada para gerir e tirar partido dos dados em toda a organização. Isto permite que as empresas acedam e analisem dados estruturados e não estruturados, permitindo-lhes obter conhecimentos mais profundos, tomar decisões informadas e melhorar a eficiência operacional. A flexibilidade e a adaptabilidade das plataformas de dados híbridos tornam-nas uma ferramenta poderosa para as organizações que procuram libertar todo o potencial dos seus activos de dados.

Função das plataformas de dados híbridos

As plataformas de dados híbridos constituem a base e o suporte para a utilização da inteligência artificial generativa. Elas combinam os pontos fortes do armazenamento tradicional no local com a escalabilidade e a flexibilidade que as soluções implementadas na nuvem oferecem. Abrangem e unem estes dois mundos, para que as organizações possam gerir eficazmente dados maciços com inteligência artificial e modelos de aprendizagem automática no sentido de obterem conhecimentos accionáveis.

Principais factores para a adoção de plataformas de dados híbridas:

Escalabilidade e flexibilidade

A infraestrutura para a utilização de inteligência artificial generativa tem de ser altamente escalável para suportar enormes conjuntos de dados e cálculos extensivos. As plataformas de dados híbridas oferecem flexibilidade para aumentar e diminuir os recursos conforme necessário para otimizar o desempenho e a eficiência de custos das suas cargas de trabalho.

Integração de fluxos de trabalho de inteligência artificial

Com a inteligência artificial generativa, as organizações em funcionamento têm integrado cada vez mais fluxos de trabalho de inteligência artificial nos processos operacionais. As plataformas de dados híbridos são criadas para se integrarem perfeitamente com modelos de inteligência artificial na tomada de decisões em tempo real e na análise preditiva.

Segurança e conformidade dos dados

As plataformas de dados híbridos permitem controlos de segurança inigualáveis e de última geração, juntamente com a conformidade, que são extremamente importantes para os dados sensíveis utilizados na utilização da inteligência artificial generativa. O controlo no local é então combinado com funcionalidades na nuvem que reduziriam os riscos relacionados com violações de dados e casos de conformidade.

Otimização de custos

Talvez uma das preocupações mais prevalecentes para uma organização que utiliza inteligência artificial generativa seja manter o equilíbrio entre o custo da infraestrutura. As plataformas de dados híbridos fornecem soluções de custo óptimas através da utilização eficiente do armazenamento e processamento de dados. Estas plataformas aumentam as suas operações através de recursos da nuvem para cargas de trabalho não sensíveis, mantendo os dados críticos no local.

Desafios na implementação de plataformas de dados híbridos para a inteligência artificial generativa

Embora os benefícios sejam muito promissores, a integração de plataformas de dados híbridas com a inteligência artificial generativa não está isenta de desafios:

Complexidade da integração

Deve ser implementado um planeamento e uma execução cuidadosos ao tentar integrar um sistema antigo com a atual infraestrutura moderna baseada na nuvem. A integração deve permitir a compatibilidade de ambos os lados para garantir um intercâmbio de dados sem falhas.

Governação e gestão de dados

São necessárias estruturas robustas para a governação na gestão de dados em ambientes híbridos, de modo a garantir a integridade, a acessibilidade e a conformidade dos dados.

Lacunas de competências

As competências em inteligência artificial, engenharia de dados e arquitetura de nuvem são especificamente necessárias para a implementação e gestão de plataformas de dados híbridas com utilização de inteligência artificial generativa – por conseguinte, a melhoria das competências e o desenvolvimento da força de trabalho são de importância crucial.

Estratégias para uma adoção bem sucedida

Para tirar partido da inteligência artificial generativa com plataformas de dados híbridas em conformidade com estes objectivos, devem ser adoptadas as seguintes estratégias:

Avaliação de casos de utilização

Identificar as áreas exactas em que a inteligência artificial generativa pode criar vantagens comerciais tangíveis, por exemplo, o domínio da perceção do cliente, a manutenção preditiva ou as sugestões pessoais.

Colaboração intra-organizacional

Promover a coordenação e a colaboração entre os cientistas de dados, as operações de TI e as unidades de negócio para garantir que todas as iniciativas de inteligência artificial generativa correspondem de perto aos objectivos organizacionais e às capacidades técnicas.

Investir na formação e no desenvolvimento

A formação dos funcionários em tecnologias de inteligência artificial, engenharia de dados e computação em nuvem colocaria a capacidade certa para gerir e implementar plataformas de dados híbridos na organização.

Fortes estruturas de segurança

A segurança e a conformidade dos dados, a encriptação, o controlo de acesso granular, com uma maior frequência de auditorias, terão de ser postos em prática para proteger as informações sensíveis utilizadas na utilização da inteligência artificial generativa.

Em conclusão

À medida que a inteligência artificial generativa continua a evoluir no âmbito das rápidas mudanças dos algoritmos de aprendizagem automática e das capacidades computacionais, a necessidade de plataformas de dados híbridas irá provavelmente aumentar. Os primeiros utilizadores que dominam os desafios da integração e da governação podem rapidamente assumir a liderança na utilização de conhecimentos e inovação orientados para os dados.

A convergência entre a inteligência artificial generativa e as plataformas de dados híbridas caracterizará, por conseguinte, os tempos mais transformadores da gestão de dados e da tomada de decisões baseada na inteligência artificial.