Engenharia de Dados: A Chave para Modelos de IA de Alta Precisão

Com o tema Inteligência Artificial se tornando cada vez mais intrínseco ao cotidiano, vem surgindo uma crescente demanda de dados para a criação de modelos mais complexos e mais precisos. 

A Engenharia de Dados é a área do conhecimento que lida com estes problemas de dados e os trata para que sejam feitas as análises de forma mais eficaz, com maior qualidade possível. Para isso, utiliza-se diversas ferramentas como Apache Kafka, Apache NiFi, Pentaho Data Integration, e Apache Spark, as quais permitem que os dados sejam limpos e coletados com facilidade, assim como disponibilizados de maneira estruturada e segura para os sistemas de  IA.

Nesse contexto, este artigo aborda alguns aspectos da Engenharia de Dados, ilustrando como eles influenciam a capacidade de gerir dados de forma eficiente e escalável, sendo um diferencial para o sucesso dos projetos de IA. A seguir exploraremos esses tópicos e apresentaremos as possibilidades que a engenharia de dados pode trazer para aprimoramento do desempenho e precisão do modelo, assim como sua adaptação à crescente necessidade de mais dados.

Importância da Engenharia de Dados na Inteligência Artificial

Nos tópicos a seguir serão apresentados alguns pontos que mostram a importância de se utilizar da Engenharia de Dados na melhoria de processos de desenvolvimento de modelos de inteligência artificial (IA).

Coleta de dados

Para o treinamento de um modelo de Inteligência Artificial, é necessário que exista uma grande quantidade de dados. A Engenharia de Dados é capaz de aplicar diversas técnicas e ferramentas de big data, como Apache Kafka, Apache NiFi e Pentaho Data Integration, para inserir dados nas plataformas de dados (data lakes ou data warehouses). 

Essas ferramentas, quando aplicadas em operações de ETL (Extração, Transformação e Carregamento) e ELT (Extração, Carregamento e Transformação), permitem que os dados sejam coletados de maneira mais eficiente, assim como permitem o enriquecimento dos mesmos, fazendo com que seu valor para as análises aumente.

Limpeza e preparação dos dados

A higienização e estruturação de dados brutos é parte fundamental do processo de utilização dos dados em modelos de Inteligência artificial. A engenharia de dados conta com ferramentas, como Apache Spark, que permitem que seja feita a remoção de diversas impurezas dos dados, assim como a preparação deles para a utilização nos modelos. Esta etapa não só aumenta a qualidade dos dados, mas também facilita a análise, exploração e precisão dos modelos.

Gerenciamento dos Dados

O gerenciamento dos dados é uma outra parte fundamental de um conjunto de dados eficiente para projetos de IA. Ele abrange tópicos como armazenamento, organização, recuperação e segurança dos dados e deve permitir que o sistema seja flexível e escalonável. 

Uma boa gestão de dados também deve permitir que a governança dos dados seja feita, garantindo acesso apenas a quem deva consultar os dados e, ainda, apenas aos dados que cada usuário possa acessar, aplicando estratégias para que fiquem em conformidade com as regulamentações de proteção de dados. 

Dessa forma, os dados fornecidos ao projeto de IA têm a garantia de que eles são acessíveis e confiáveis para utilização. Plataformas em nuvem são um exemplo para este gerenciamento, visto que nelas é possível controlar os níveis de acesso às informações de forma granular e adaptar cada caso de acesso às especificidades destas.

Integração dos dados

Nesta etapa, o papel da Engenharia é fundamental. Visto que, das diversas origens que os dados podem ser obtidos, muitas vezes é necessário fazer a integração entre essas fontes para que se possa extrair o máximo valor possível para o modelo. Assim, a pessoa engenheira de dados deve unir estes tópicos e concentrá-los em uma única fonte de informação por assunto. 

Um exemplo de como a integração e normalização dos dados pode gerar benefícios é imaginar uma situação onde existem diversas tabelas, ingeridas de diversas fontes contendo dados de clientes. Para adquirir as informações necessárias, seria preciso que o usuário fizesse em seu código para cada fonte de origem a leitura, limpeza, estruturação e união dessas informações, tudo isso com pouca informação sobre o dado, necessitando um esforço hercúleo de exploração de todas as bases adquiridas. 

Com um processo feito pela Engenharia, utilizando das ferramentas corretas, como DBT (Clique aqui para conhecer mais sobre essa ferramenta), Apache Nifi, Pentaho DI e Apache Spark, é possível fazer todo esse esforço de maneira mais simples e com maior governança dos dados. A disponibilidade de um contrato de dados também atribui valor a esse processo realizado pela engenharia, pois essa ferramenta permite que o usuário saiba exatamente o que deve esperar do dado e o que é representado por ele.

Desempenho

Um modelo que utiliza dados limpos e bem modelados apresenta um desempenho maior e mais preciso nas tomadas de decisão. Como os dados estão modelados e limpos, a precisão dos dados tende a ser maior, pois muitas impurezas que poderiam vir a afetar os resultados são retirados. Também é possível fazer um filtro mais elaborado dos dados a serem utilizados, deixando apenas aquilo que realmente apresenta valor ao modelo. 

Outro ponto que permite um maior desempenho dos modelos são técnicas aplicadas em bases de dados relacionais, como particionamento e clusterização dos dados. Estas técnicas permitem que o modelo consuma apenas aquilo que precisa, de maneira rápida e eficaz. 

Escalabilidade

Este ponto se mostra crucial nos modelos de Inteligência Artificial, visto que estes necessitam de cada vez mais dados para que se mantenham precisos e eficazes. Sendo assim, é de grande importância que a infraestrutura cresça de forma transparente para o sistema, ou seja, se adapte de maneira rápida para comportar o volume crescente de dados necessários. 

Ferramentas de armazenamento em nuvem permitem que os dados sejam armazenados sem limitação e sem a necessidade de configurar sistemas de arquivos. Para o processamento, ferramentas distribuídas, como um ambiente Spark, permitem que novos nós sejam adicionados aos clusters de maneira fácil e rápida, sem comprometer os dados que transitam pelo ambiente. 

Conclusão – Engenharia de Dados: A Chave para Modelos de IA de Alta Precisão

À medida que avançamos nos estudos e implementações de Inteligência Artificial, fica cada vez mais evidente a importância da engenharia de dados em um projeto de IA bem-sucedido. Através da coleta eficiente, limpeza rigorosa, gerenciamento cuidadoso e integração inteligente de dados, é possível transformar grandes volumes de dados brutos em insights valiosos e decisões baseadas em dados precisos e de qualidade. As ferramentas e técnicas apresentadas neste artigo desempenham um papel fundamental em garantir que os dados tenham a acessibilidade, segurança qualidade e relevância necessárias para o sucesso dos modelos e análises. 

Outro ponto importante é a escalabilidade do sistema. Com o aumento da complexidade e demanda de novos modelos, é necessário uma estrutura que possa se moldar de forma orgânica a essa demanda. Sendo assim, a implementação de práticas de engenharia de dados eficazes é uma estratégia de grande valor para manter os dados eficazes e relevantes, para que os modelos possam acompanhar as constantes mudanças que ocorrem no ambiente tecnológico moderno.

Desta maneira, a engenharia de dados se mostra um importante processo para que os sistemas de IA se tornem cada vez mais prósperos. Investir em uma sólida engenharia de dados é adquirir a capacidade de alcançar novos patamares em inovações e avanços nos insights obtidos pelos modelos de IA.

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