Hoje vamos falar de um assunto que amo, Dados! Pessoas, empresas e até o governo nos últimos anos tem falado muito sobre isso. Como e onde nossos dados pessoais estão armazenados, como esses dados são tratados e quais os riscos disso. Eu já disse aqui nos nossos artigos que Dados é o novo Petróleo, custa muito pra manter, é difícil obtê-los e quem tem, não vende isso barato. Quando um usuário fornece um dado, uma permissão para um aplicativo, muita das vezes ele nem lê os termos de uso. Na série Black Mirror da Netflix, Season 6, Ep: 1 “Joan is Awful (A Joan é Péssima)”, isso é dramatizado de forma bem didática. Sem spoilers (prometo), Joan é uma executiva, que assina a "Netflix" e aceita os termos sem ler, com isso ela fornece todos os dados da sua vida para fazerem uma série inspirada nela. A série explora isso aliando com Inteligência Artificial, mostrando como as máquinas e suas células neurais multiplicam de forma generativa e imersiva e que o poder delas pode não estar tão longe de se estabelecer. Não sendo "conspiracionista", mas a forma em que os dados são utilizados e tratados hoje serão refletidos de forma bem extensiva no futuro. Aí eu te faço uma pergunta, onde você guarda os dados do seu cliente? Como você guarda? E as conformidades governamentais exigidas com o intuito de garantir a segurança dessas informações? Manter esses dados localmente, têm um risco físico (on-premise) e em nuvem (on-cloud) muito grande, pois a terceirização de serviços de firewall, gateway, softwares, além da administração disso é custosa e é estressante. Pensando nesses problemas, os dados poderiam ser disponibilizados e gerenciados através da nuvem por um provedor de serviços que é responsável por coletar, armazenar, processar e disponibilizar os dados para os usuários, que podem acessar e utilizar esses dados de maneira remota, a qualquer momento. Isso é chamado de Data as a Service (DaaS) - Dados Como Serviço. Vantagem de utilizar os Dados como Serviço:
Vamos estudar alguns cenários. Imagine que sua empresa, que você trabalha hoje, obtém métricas de diversas fontes de redes sociais. Por exemplo, hoje a Meta, responsável pelo Facebook, utiliza a Graph API para fornecer alguns dados sensíveis para a sua aplicação, como por exemplo de onde seu usuário está acessando a sua página (cidade, estado e país), qual o aparelho, se é Android ou Ios, entre outros dados.
É uma empresa muito grande que confia na sua aplicação para fornecer os dados para você, você pode receber dados de diversos locais. Armazenar esses dados, eliminando a necessidade de gerenciar e manter infraestrutura de armazenamento de dados localmente, o que reduz os custos e as complexidades operacionais. Além disso, você consegue ter acesso a uma grande quantidade de dados sem precisar investir em infraestrutura e recursos adicionais. O DaaS facilita o compartilhamento de Dados entre diferentes equipes e departamentos de uma organização, promovendo a colaboração e a tomada de decisão baseada em informações atualizadas. Essas métricas do Facebook, por exemplo, você pode facilmente transformar em algo palpável no QuickSight da AWS. Aqui na nScreen, nós temos diversos projetos entregues com essa arquitetura. Tratar dados é muito difícil sem uma equipe que sabe fazer, pois após a extração, os dados podem vir de diversas formas diferentes. Embora os provedores de serviços tenham facilitadores para ajudar nesse processo, a intervenção técnica é necessária. ETL (Extrair, Transformar e Carregar) - A forma de juntar diversas formas de dados em apenas um lugar Resumindo, hoje os seus dados precisam estar concentrados em um ou mais Bancos de Dados, que administram, cruzam informações e as armazenam. A AWS por exemplo, no seu serviço AWS Glue, fornece um processo prático de ETL para os dados que você precisar. Hoje no serviço AWS Glue, é possível criar scripts em linguagem de programação de alto nível, que extrai, salva os dados em storages de objetos como o S3, e trata os dados manualmente ou com crawlers criando as tabelas automaticamente. Quando falamos de BIG-DATA por exemplo, temos o Amazon EMR, para executar e escalar ApacheSpark, Hive, Presto e outros workloads, processando e transformando grandes volumes de dados, de várias fontes em diferentes destinos. Se você quer orquestrar e automatizar o fluxo de Dados, o AWS Data Pipeline é a solução, pois permite integrar esse fluxo de dados em diferentes serviços AWS e outras fontes externas, inclusive com Cloud Híbrida. A nScreen é parceira oficial AWS e com isso tem expertise para te atender, independente da sua demanda com as melhores soluções e com equipe capacitada, certificada e confiável.
Os desafios de usabilidade e administração de Dados e como utilizar a Inteligência Artificial como auxílio. Quando falamos de Dados, a complexidade assusta, especialmente com o aumento exponencial da quantidade de dados gerados diariamente. Com isso a Inteligência Artificial desempenha um papel fundamental como o auxílio na análise e extração de insights valiosos a partir desses dados. Entre os principais desafios, destaco: 1- Volume de dados: Com o crescimento contínuo do volume de dados, é cada vez mais desafiador gerenciar e processar grandes conjuntos de informações. A IA pode ajudar a automatizar e agilizar tarefas de processamento e análise, permitindo que as organizações lidem com grandes quantidades de dados de forma mais eficiente.
2- Diversidade de formatos e fontes de dados: Os dados podem vir de várias fontes e em diferentes formatos, como estruturados, semiestruturados e não estruturados. A IA pode auxiliar na extração, transformação e limpeza de dados, tornando-os mais coerentes e preparados para análise.
3- Qualidade e integridade dos dados: Garantir a qualidade e a integridade dos dados é crucial para obter insights precisos. A IA pode ser usada para identificar e corrigir inconsistências nos dados, bem como para detectar e tratar valores ausentes ou anômalos.
4- Acesso e compartilhamento de dados: A colaboração entre diferentes equipes e departamentos em uma organização pode ser desafiadora quando se trata de acessar e compartilhar dados. A IA pode ajudar a implementar soluções de governança de dados, facilitando o compartilhamento seguro de informações entre diferentes partes interessadas.
5- Privacidade e segurança dos dados: Com a crescente preocupação em relação à privacidade dos dados, é essencial adotar medidas adequadas para proteger as informações sensíveis. A IA pode auxiliar na identificação de potenciais ameaças de segurança e na implementação de técnicas avançadas de criptografia e anonimização de dados.
A utilização da Inteligência Artificial no contexto de dados não se limita apenas à resolução de desafios, mas também abre novas oportunidades, como a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências, personalizar recomendações e automatizar tarefas de rotina, impulsionando a eficiência operacional e a tomada de decisões baseada em dados.
Aqui na nScreen estamos preparados para atender sua demanda, independente do tamanho e da complexidade. Todos os desafios mencionados, disponibilizamos de uma equipe centrada na solução de problemas e no resultado para que você atinja seus objetivos com o Data-Driven, e tome decisões que possam trazer frutos inestimáveis.