Data Robot
Este artigo explora um pouco da vasta plataforma DataRobot, uma poderosa ferramenta de automação de machine learning que simplifica significativamente o processo de construção, avaliação e implementação de modelos preditivos. Abordaremos os principais conceitos por trás do DataRobot, destacando seu papel na avaliação de modelos e na criação de previsões precisas. Introdução O avanço tecnológico acelerado tem gerado grandes volumes de dados em diversas indústrias. Nesse cenário, a análise de dados torna-se crucial para a tomada de decisões informadas. O DataRobot surge como uma solução inovadora, permitindo que usuários, mesmo sem profundo conhecimento em ciência de dados, possam criar modelos preditivos robustos. O que é o DataRobot? O DataRobot é uma plataforma de aprendizado de máquina que ajuda a automatizar o processo de criação de modelos de previsão. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados e criar modelos de previsão precisos. O DataRobot é capaz de avaliar modelos e selecionar o melhor modelo para um determinado conjunto de dados. Ele também pode criar previsões com base em dados históricos. Deste modo, o DataRobot é uma plataforma de automação de machine learning que abrange todo o ciclo de vida do modelo. Ele utiliza técnicas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) para facilitar desde a preparação dos dados até a implantação de modelos. Como funciona o DataRobot Preparação dos Dados: O DataRobot aceita uma ampla variedade de formatos de dados. Ele realiza automaticamente a imputação de valores ausentes e a codificação de variáveis categóricas. Treinamento de Modelos: O usuário define a variável alvo e as características relevantes. O DataRobot automatiza a seleção e treinamento de vários modelos (regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, etc.). Avaliação de Modelos: O DataRobot realiza a validação cruzada e fornece métricas de desempenho para cada modelo. O usuário pode explorar visualmente as características mais importantes para a previsão. Otimização de Hiperparâmetros: Algoritmos são ajustados automaticamente para melhor desempenho. O processo é iterativo, refinando continuamente os modelos. Informações sobre o Modelo: O DataRobot fornece explicações sobre como o modelo toma decisões, promovendo a transparência. Avaliação de Modelos: A avaliação de modelos no DataRobot é um ponto crucial. A plataforma fornece métricas como R², erro absoluto médio e área sob a curva ROC. Além disso, o usuário pode comparar diferentes modelos e escolher aquele que melhor se adapta aos objetivos específicos do problema. Geração de Previsões: Uma vez que o modelo ideal é selecionado, a geração de previsões é simples. O DataRobot oferece uma interface intuitiva para fazer previsões em novos conjuntos de dados. A integração com outras ferramentas e sistemas é facilitada, permitindo a fácil implementação em ambientes de produção. Integração Facilitada: Explorando o potencial do DataRobot A facilidade de integração proporcionada pelo DataRobot torna-se um fator importante quando olhamos para as funcionalidades que foram mencionadas anteriormente, pois permite a unificação de cenários e fluxos de trabalho de inteligência artificial para uma visibilidade e supervisão abrangentes. Essa integração abre caminho para diversas possibilidades, que passam por: APIs e Estruturas de IA O DataRobot se destaca como uma plataforma totalmente aberta, oferecendo integrações nativas que proporcionam a liberdade de escolher os melhores componentes para qualquer cenário de uso de inteligência artificial generativa e preditiva. Essa flexibilidade permite a adaptação da plataforma às necessidades específicas de cada caso. Plataformas de Dados Mantenha a sua flexibilidade e evite ficar preso a limitações. A integração com o DataRobot é perfeitamente realizada com qualquer fonte, incluindo data warehouses, data lakes, bancos de dados locais e sistemas de orquestração. Essa interoperabilidade garante que os dados necessários estejam disponíveis onde quer que estejam armazenados. Aplicativos de Negócios A integração com o DataRobot não se limita a ambientes técnicos. É possível integrar-se de maneira ágil aos aplicativos que seus usuários empresariais utilizam diariamente. Além disso, a plataforma possibilita a criação fácil de aplicativos interativos de nível empresarial, adaptados aos casos de uso de inteligência artificial generativa e preditiva específicos da sua organização. Essa abordagem facilita a incorporação de recursos avançados de IA diretamente nos processos de negócios cotidianos. Desta forma, o DataRobot não apenas oferece uma poderosa capacidade de modelagem preditiva, mas também proporciona uma integração fluida com diversos ambientes, permitindo que organizações aproveitem ao máximo a inteligência artificial em suas operações. A flexibilidade e a facilidade de integração da DataRobot AI Platform destacam-se como um diferencial significativo no cenário da automação e análise avançada de dados. Considerações Finais O DataRobot tem revolucionado a forma como as organizações abordam o desenvolvimento de modelos preditivos. Sua abordagem automatizada simplifica tarefas complexas, permitindo que profissionais de diversas áreas possam alavancar o poder do machine learning. Ao facilitar a avaliação de modelos, geração de previsões e integrações, o DataRobot emerge como uma ferramenta essencial no panorama da ciência de dados e análise preditiva. Converse com um dos especialistas da Five Acts e explore as possibilidades de otimizar as decisões estratégicas do seu negócio por meio da aplicação do DataRobot. Descubra como a expertise da nossa equipe pode impulsionar a geração de previsões precisas, proporcionando insights valiosos para impulsionar o crescimento e o sucesso da sua empresa. Estamos prontos para guiar você no aproveitamento máximo dessa poderosa ferramenta de automação de machine learning.
Um data lake é um tipo de repositório utilizado para armazenar grandes volumes de dados de maneira bruta , em seu formato nativo. Isso tem grande utilidade para muitas empresas, principalmente aquelas que utilizam diferentes fontes de dados e fazem diversas análises. A partir dos dados brutos é possível criar uma governança de dados que faça sentido para a regra de negócio da empresa e de acordo com os diferentes tipos de análise que precisam ser feitas. No caso do data lake, os dados são processados apenas posteriormente, na hora da análise , o que permite que cada colaborador e analista os capte de forma bruta e os manipule da maneira que achar melhor, sem mexer diretamente no repositório. Porém, para organizar todos esses processos de um data lake é preciso ter uma boa estrutura e governança de dados. PAPEL DA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM AMBIENTE DE DATA LAKE A governança de dados é um conjunto de práticas e processos que garantem a gestão adequada e o uso eficaz dos dados em uma organização. É a partir disso que uma empresa consegue definir as políticas, gestão, qualidade, segurança e privacidade dos dados, por exemplo. Como vimos, o Data Lake é um formato de armazenamento de dados brutos, ou seja, não-organizados. Por isso, as abordagens de processamento são feitas depois que os dados já estão armazenados (diferente de um datawarehouse) e, para isso, a governança se torna fundamental. Ao mesmo tempo em que os data lakes permitem uma maior flexibilidade no uso dos dados, também é preciso ter esses processos bem definidos para que os dados consigam ser utilizados da maneira correta. E a governança de dados atua exatamente nessa questão: estabelecer um ambiente em que os dados sejam utilizados e manipulados com responsabilidade, organização, segurança, qualidade e privacidade respeitadas. DESAFIOS COMU N S NA GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE A flexibilidade proporcionada pelo data lake é muito positiva para empresas que utilizam uma grande quantidade de dados advindas de diversas fontes. Porém, esse mesmo ponto positivo também acaba gerando grandes desafios de governança. Os principais obstáculos de governança de dados, quando se fala em data lake, são a grande quantidade e variedade de dados não-estruturados, a segurança e a privacidade dos dados sensíveis e a complexidade da expansão e manutenção. VARIEDADE DE DADOS NÃO-ESTRUTURADOS Uma grande quantidade e variedade de dados não-estruturados pode dificultar a definição de seus usos , assim como sua utilização. Afinal, os dados não estão manipulados de forma uniforme e cada tipo terá que ser processado de uma maneira diferente. A governança de dados consegue entender os dados e catalogar as possibilidades de uso para manter a qualidade desses dados a curto e longo prazo. 2. SEGURANÇA E PRIVACIDADE DOS DADOS SENSÍVEIS A determinação da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais) no Brasil trouxe à tona a preocupação com o armazenamento e manipulação de dados sensíveis. E a governança de dados se aplica diretamente a isso. A partir de uma boa arquitetura é possível definir a fonte e manutenção dos dados com qualidade, sem colocar em risco a segurança dos clientes e da empresa. 3. COMPLEXIDADE DA EXPANSÃO E MANUTENÇÃO DO DATA LAKE O data lake é um repositório indicado para grande quantidade de dados, mas como os dados não são tratados antes de serem armazenados, existe uma dificuldade em entender o espaço necessário para todos eles. Além disso, sem a manutenção correta, um data lake pode se tornar um “pântano” (um data swamp) , com dados inutilizados, inúteis e muito desatualizados. Nesse sentido, é preciso ter um engenheiro ou cientistas de dados que aplique a governança de dados para manter o data lake útil. 3 MELHORES PRÁTICAS PARA A GOVERNANÇA DE DADOS EM UM DATA LAKE A governança de dados precisa ser aplicada para lidar com praticamente qualquer tipo de banco ou repositórios atualmente. Mas como se aplica ao data lake ? São várias estratégias que precisam ser consideradas por um profissional especializado, como engenheiros e cientistas de dados, além de consultores. Veja a seguir algumas dessas aplicações de governança no data lake. GERENCIAMENTO DE ACESSOS E SEGURANÇA DOS DADOS Por terem dados brutos, muita gente imagina que o data lake seja um grande repositório com a mínima organização possível. Porém, é possível gerenciar camadas de acesso para garantir a integridade dos dados nativos e facilitar o uso pelos analistas. Criar um tipo de gerenciamento de acessos garante: controle de acesso e autenticação de usuários proteção de dados sensíveis auditoria e monitoramento das atividades no Data Lake Para isso, é possível criar camadas, sendo uma com os dados brutos, outra com acesso de engenheiros e outra apenas para os analistas, por exemplo. 2. MONITORAMENTO E CONTROLE DE QUALIDADE DOS DADOS Dados que não são mais úteis à empresa apenas ocupam espaço e podem gerar análises errôneas. Por essa razão, é sempre importante ter um controle sobre a qualidade de dados. Para isso, é preciso definir métricas de qualidade: qual a validade desse dado? O quanto ele é significante para a empresa? Defina e monitore métricas de qualidade e implemente regras de validação, limpeza e padronização dos dados. Processos de monitoramento contínuo são imprescindíveis nesse ponto para garantir a conformidade com as políticas e diretrizes estabelecidas, inclusive legais, considerando a LGPD. 3. IMPORTÂNCIA DOS METADADOS NA GOVERNANÇA DE DADOS Estabeleça políticas para a gestão dos metadados , ou seja, aqueles que contém informações sobre os outros dados. No caso do uso de data lake isso é muito importante, pois é a partir dessas informações que os analistas conseguem manipular os dados corretamente. Garanta que os metadados sejam precisos, atualizados e estejam alinhados com as práticas de governança de dados da organização. Além disso, é comum o uso de uma boa catalogação desses metadados, para melhorar o uso deles. INTEGRAÇÃO DA GOVERNANÇA DE DADOS EM INICIATIVAS DE DATA LAKE A integração da governança de dados em iniciativas de Data Lake é o que promove a confiabilidade, a qualidade e o uso adequado dos dados armazenados. É essa organização que consegue resolver os desafios que esse tipo de aplicação traz para o negócio. Por isso a importância de ter uma boa governança, com definições e organizações claras, antes mesmo de fazer uma aplicação de data lake para os dados da empresa. Como vimos, o data lake é uma ótima escolha de repositório de dados para empresas que precisam armazenar grande quantidade de dados e os utilizarem de maneiras diferentes dentro de seus processos. E a aplicação da governança de dados nesse contexto é essencial para que as análises sejam feitas da maneira correta e com segurança.
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