Durante décadas, a regra na ciência de dados era simples: limpe seus dados ou não se preocupe. Mas essa regra está começando a quebrar. Graças aos recentes avanços nos modelos de IA e idiomas, mesmo as fontes de dados mais bagunçadas e negligenciadas estão se tornando valiosas – e surpreendentemente fáceis de trabalhar.
O reinado de dados limpos
Se você mapeou os últimos 20 anos de gerenciamento de dados-o chamado movimento de Big Data-, verá uma explosão de analogias usadas para descrever diferentes coleções. Provavelmente, sua empresa implementou ou pelo menos explorou um ou mais: lagos de dados, lagoas de dados, data warehouses, martes de dados, hubs de dados, reservatórios de dados, cofres de dados, malhas de dados ou lojas de dados operacionais. Felizmente, você também evitou os temidos pântanos de dados, cemitérios de dados e silos de dados.
Apesar de suas diferenças, quase todas essas arquiteturas compartilham uma única idéia central: você deseja o máximo de dados limpos possível na ponta dos dedos. Você quer agora e precisa limpo.
Vários anos atrás, quando liderei uma grande equipe de ciência de dados, desenvolvemos um conjunto de crenças essenciais que guiaram todo o nosso trabalho. O primeiro foi simples: “Klean é rei”. Até fizemos um pôster com o slogan: “Uma hora de limpeza vale um dia de análise”. Essa estatística foi inventada, mas parecia certo. Ninguém o refutou ainda.
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Digite a bagunça: como a IA lida com dados sujos
Mas as coisas mudaram. Enquanto os dois pilares do gerenciamento de dados – arquitetura e limpeza – permanecem essenciais, nossa capacidade de trabalhar com dados não estruturados e sujos se transformou nos últimos anos.
Os LLMs não são apenas para bate -papo. (Bate -papo é sem dúvida o ao menos coisa interessante que eles podem fazer.) Sua capacidade de extrair significado de dados confusos é notável.
Essa mudança me fascina. Ao longo dos anos, encontrei muitas fontes de dados que eram muito confusas para a análise tradicional. Pensar:
- Dados do clickstream – milhões de URLs, cada um com uma estrutura que muda de site para site.
- Arquivos de log gerados por máquina, onde todos os aplicativos, contêineres e servidores têm um formato enigmático, registros de data e hora personalizados e códigos de erro inconsistentes precisam ser analisados individualmente.
- Texto não estruturado a partir de ingressos de suporte ao cliente e feeds de mídia social, cheios de gírias, emojis, sarcasmo e erros de digitação que resistem à análise ou categorização simples de palavras -chave. E não retire esses emojis – eles são densos com significado.
- Telemetria bruta dos sensores da Internet das Coisas (IoT), transmitindo constantemente leituras de milhares de dispositivos, geralmente em formatos binários proprietários e repletos de ruído de sinal, desistência de conexão e desvio de calibração.
- E isso é antes mesmo de tocarmos nos vastos arquivos de arquivos de imagem e vídeo, onde o valor real – como um defeito de produto em uma foto ou um momento crítico em um feed de segurança – é enterrado profundamente nos pixels e requer modelos avançados de visão computacional para extrair.
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Significado sobre a sintaxe: a nova camada de valor
Há muitos dados sujos por aí – e você provavelmente você está sentado em uma tonelada. Na Inglaterra, há um ditado: “Onde há sujeira, há bronze”. Em termos americanos, onde as coisas estão sujas, há dinheiro a ser ganho. Em nenhum lugar isso é mais verdadeiro do que nos dados de negócios.
Graças aos recentes avanços no entendimento da linguagem e da imagem-como APIs de chamada de função e interfaces fortemente digitadas-agora é incrivelmente fácil criar fluxos de trabalho de limpeza de dados que teriam sido impensáveis há cinco anos.
ETL (Extrato, Transform, carga) tornou -se muito mais poderoso. E esses fluxos de trabalho são perfeitos para modelos pequenos e locais – gratuitos, privados e capazes de executar milhões de análises sem custos de API ou exposição a dados. Seu laptop pode ficar um pouco quente, mas é isso.
A análise dos dados sujos evoluiu – desde a sintaxe da análise e o conteúdo da superfície até a extração de significado e intenção. Em vez de dissecar URLs para retirar componentes de cordas, agora podemos inferir o que um usuário estava tentando fazer:
- O que eles pretendiam.
- O que eles esperavam.
- Por que eles clicaram.
- Por que eles saltaram.
- Por que eles compraram.
Significado e intenção são onde está o valor. Sintaxe? Não tanto. Não estamos apenas desbloqueando novas categorias de dados. Estamos subindo a cadeia de valor para uma camada semântica mais alta: entender o que as pessoas significavam.
Sua mina dourada escondida: é hora de se aprofundar
Uma parte essencial de sua vantagem competitiva está no que você sabe que seus concorrentes não sabem. No momento, muita atenção é dada ao que os LLMs sabem – mas esse é o conhecimento que alguém pode acessar. São apostas de mesa, não diferenciação. A vantagem real vem da descoberta do que você pode saber.
Aqui está um desafio: liste todas as fontes de dados que sua empresa possui que nunca foi limpa, explorada ou valorizada. Quais são os excrementos digitais do seu negócio – os logs, arquivos e saídas secundárias que não fazem parte de suas operações principais, mas podem revelar o que seus clientes desejam, sentem ou lutam? Essas são as coisas que seus concorrentes não podem ver.
As chances são de que há algo nessa bagunça que possa transformar seu negócio – por mais suja que pareça antes.
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