Em projetos de machine learning, IA, data science ou big data analytics a definição da infraestrutura de dados é um fator crítico, tanto em sua implementação inicial quanto em sua manutenção a longo prazo, seja uma solução de “dentro de casa”, SaaS ou PaaS.
A infraestrutura de dados é a base para a execução de projetos de machine learning, fornecendo recursos de computação, armazenamento e rede para treinar modelos, gerenciar dados e fornecer serviços de inteligência artificial aos usuários. Se a infraestrutura não estiver definida corretamente, isso pode levar a problemas como interrupções no serviço, tempos de inatividade, capacidade insuficiente de processamento e armazenamento, e, em última análise, desempenho insatisfatório do modelo.
Além disso, a infraestrutura de dados precisa ser flexível e escalável para acompanhar o crescimento e as mudanças nos requisitos destes tipos de projetos. Se não for especificada de forma adequada, a infraestrutura pode rapidamente se tornar obsoleta e incapaz de suportar o ciclo de vida e crescimento do projeto.
Também é importante destacar que a infraestrutura de dados deve ser segura para garantir a proteção dos dados confidenciais e sensíveis envolvidos nos projetos de machine learning. A falta de segurança adequada pode levar a vazamentos de dados e outros riscos de segurança cibernética, que comprometerá a confiança dos usuários.
A desatenção na definição da infraestrutura de dados para as demandas de IA, analytics, Data Science, etc, é um obstáculo significativo para o sucesso destas implementações em ambientes corporativos. É fundamental que as equipes responsáveis por esses projetos prestam atenção aos detalhes da infraestrutura, para garantir sua eficiência, escalabilidade e segurança para maximizar as chances de sucesso do projeto
Em diversos cenários corporativos, as preocupações quanto aos dados e à privacidade, podem forçar que o uso de SaaS para as demandas de machine learning não seja suficiente. Principalmente por terem requisitos rigorosos em relação ao armazenamento e à segurança dos dados.
Nessas situações, oferecer uma solução que possa ser implementada internamente pode ser uma abordagem atraente aos clientes, pois permite que eles tenham um controle mais direto sobre seus dados e como eles são processados. Fora o fato de que fornecer uma solução implantada internamente, permite maior personalização para que ela atenda necessidades específicas.
No entanto, é importante lembrar que a implantação interna de projetos de machine learning pode ser mais complexa e exigir mais recursos em comparação com a implantação de dados. Da mesma forma que a manutenção e a escalabilidade de uma solução interna costuma ser mais desafiadora.
