Projetos de dados prontos para IA

Quando sua governança para prontidão de IA não está sendo adequada, o risco de não conformidade aumenta e você sofre com a baixa qualidade dos dados e com os resultados da IA nos quais os usuários hesitam em confiar. Para governar adequadamente sua prontidão para a IA, é necessário implementar estruturas de governança e certificar seus modelos de IA e protocolos de conformidade.

A maioria das organizações tem um ecossistema diversificado de aplicativos e bancos de dados que limita a escalabilidade e cria desafios na hora de encontrar as informações certas para IA e integrar os sistemas legados com estruturas modernas de IA. Para superar os desafios dos dados em silos, projete e mantenha modelos de dados que possam se adaptar ao crescimento do volume, da complexidade e da diversidade dos dados, implemente ferramentas de integração para sistemas legados e aproveite as estruturas do Data Vault 2.0 para criar data warehouses e data lakes escaláveis.

Se você não estiver mantendo e controlando consistentemente a qualidade dos seus dados, não espere ter resultados de IA que sejam precisos, confiáveis e seguros. Para garantir que você não sofra as consequências da IA devido à baixa qualidade dos dados, concentre-se em automatizar seus processos de criação de perfil, validação e limpeza de dados para obter resultados de IA consistentes e de qualidade.

Se sua arquitetura de dados de IA não for capaz de acompanhar a demanda por IA da sua organização, seus custos aumentarão, seus projetos de implementação de IA sofrerão atrasos e sua prontidão futura para análises avançadas será limitada. Se projetar arquiteturas de IA escaláveis com estruturas de mediação, monitoramento e pipelines adaptáveis, você pode ter a certeza de que seus sistemas de IA serão capazes de lidar com volumes de dados crescentes, adaptar-se às mudanças e manter o alto desempenho ao longo do tempo.

Se você não conseguir rastrear facilmente as fontes dos seus dados, não terá a confiança e a transparência necessárias para governar adequadamente e cumprir as obrigações de conformidade dos seus modelos de IA. Para oferecer transparência aos seus modelos de IA e ganhar a confiança dos usuários e das partes interessadas, estabeleça o rastreamento da linhagem de dados, a catalogação e as trilhas de auditoria para uma rastreabilidade clara.

Quando seus sistemas não são integrados com consistência, você sofre com gargalos na criação de pipelines de IA, eficiências operacionais reduzidas e confiança desgastada no uso da IA. Você pode ter a consistência necessária ao possibilitar a integração perfeita de dados entre seus sistemas legados e modernos com estruturas organizadas.