O detalhamento completo das necessidades de integração de dados e sistemas é extremamente importante e relevante para o sucesso de projetos de IA, machine learning e data science. Ele garante que todas as fontes de dados sejam coletadas, armazenadas e preparadas de forma consistente, fornecendo a base sólida para a modelagem e análise de dados. Além disso, a integração bem-sucedida dos sistemas permite a automatização do processo de coleta e análise de dados, o que pode aumentar a eficiência e precisão dos resultados.
Existem na minha opinião 11 pontos fundamentais que precisam ser discutidos sobre integração de dados:
- Fontes de dados e formato: Quais fontes de dados são necessárias para o projeto de machine learning? São dados externos à empresa, como por exemplo imagens de satélites? Esses dados são públicos (como da Nasa ou ESA) ou privados (Como Planet ou Capella Space)?
- Complexidade dos dados: São dados estruturados ou não estruturados? Precisarão ser decompostos e/ou combinados?
- Mapeamento e transformação de dados: Onde estão os dados e como eles serão inseridos em um modelo preditivo ou de otimização?
- Qualidade e limpeza de dados: Os dados selecionados possuem uma massa de histórico suficiente? Os dados foram normalizados? Estão na frequência correta?
- Armazenamento e gerenciamento de dados: Como os dados serão armazenados? Em Data Lake? Em Data Warehouse? Estarão distribuídos?
- Governança de dados e metadados: Como será o acesso aos dados? A privacidade e confidencialidade? Como serão indexados? Como será a conformidade com LGPD e outras normas?
- Desempenho e escalabilidade: Quais as necessidades de armazenamento, processamento e transferência que a integração dos dados do modelo requer? Como esse cenário muda com o passar do tempo?
- Volume de dados e taxa de crescimento: Qual o volume de dados necessário para provar a funcionalidade do projeto de otimização ou predição? Em qual frequência a integração será necessária e como isso aumenta progressivamente o volume de dados?
- Integração com sistemas existentes: O acesso aos dados fundamentais ao projeto depende de integração com outros sistemas? Existem APIs? São sistemas legados? Onde tais sistemas estão hospedados?
- Monitoramento e auditoria: Como ter certeza de que todos os dados necessários para o projeto de otimização ou predição estão sendo integrados no volume, frequência e qualidade correta?
- Tratamento de erros e recuperação de dados: Com uma demanda grande de integração de dados e com a continuidade e frequência da integração, como são interpretadas as exceções que podem quebrar o processo de integração? E no caso de quebra, como são substituídos ou recuperados os dados perdidos? Como isso impacta um modelo preditivo ou de otimização?
Não foi por acaso que para cada um dos 11 pontos eu coloquei perguntas de exemplo. Isso porque, ao respondê-las, outros questionamentos podem surgir, bem como novos tópicos críticos a serem previstos e tratados. Sem uma integração de dados com qualidade e que subsista ao longo do tempo, não há como garantir o sucesso e perenidade de projetos de IA, Machine Learning e Data Science.
Se você tem problemas com integração de dados, ou quer discutir alguma questão em particular destes 11 pontos, fale conosco!
