Tenha uma Abordagem Data-Centric para Inteligência Artificial e Governança de Dados com Databricks

Introdução
Databricks é uma plataforma unificada que facilita a criação, governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, especialmente voltada para a construção e gestão de modelos de inteligência artificial (IA). Deste modo, neste artigo, buscamos explorar as principais funcionalidades do Databricks, destacando como a plataforma promove uma abordagem centrada em dados para otimizar processos de Inteligência Artificial (IA) e garantir a governança e a qualidade dos dados.
Construindo IA com uma Abordagem
Data-Centric
A construção de modelos de IA robustos depende diretamente da qualidade dos dados. Com isso, temos o Databricks, que torna possível:
Criar, ajustar e implantar modelos de IA generativa: Utilize ferramentas avançadas para desenvolver e implementar modelos personalizados que atendem a qualquer caso de uso de IA. Um exemplo de uso é o caso de empresas que têm utilizado Databricks para prever a manutenção de máquinas em tempo real, reduzindo custos operacionais e aumentando a eficiência.
Automatizar o rastreamento de experimentos e governança: Mantenha um controle rigoroso sobre os experimentos e assegure a conformidade com padrões de governança. Empresas de tecnologia e desenvolvimento de jogos, por exemplo, têm utilizado Databricks para gerenciar experimentos de IA em larga escala, garantindo que todos os dados e modelos estejam em conformidade com as regulamentações de privacidade.
Implantar e monitorar modelos em escala: Garanta que os modelos de IA sejam escaláveis e monitorados continuamente para desempenho ideal. Podemos exemplificar a utilização dessa solução com as indústrias farmacêuticas, que fazem uso de Databricks para monitorar seus modelos de IA para ajudar na descoberta de novos medicamentos, assegurando modelos sempre em funcionamento de forma eficiente.
Governança Unificada para Dados, Análises e IA
A governança de dados é fundamental para manter a integridade e a conformidade dos dados. Deste modo, o Databricks oferece:
Visão unificada e compliance: Mantenha uma visão completa do seu patrimônio de dados, garantindo a governança de dados estruturados e não estruturados. Um dos maiores bancos do mundo é citado pela Databricks por sua utilização na garantia de conformidade regulatória e na segurança dos dados em suas operações globais.
Insights com base em características e prioridades empresariais: Descubra insights valiosos ao alinhar dados com as características e prioridades da sua empresa. Uma das operadoras sem fio mais reconhecidas nos EUA utiliza Databricks para analisar dados de clientes e melhorar a personalização dos serviços oferecidos, aumentando a satisfação e retenção de clientes.
Busca e descoberta em linguagem natural: Melhore a busca e a descoberta de dados com capacidades contextuais. Grandes empresas do setor de mídia e entretenimento utilizam essa funcionalidade para buscar e analisar grandes volumes de dados de audiência em tempo real, otimizando a programação de conteúdo sem precisar saber como escrever uma consulta complexa em SQL, pois ele é capaz de fazer reconhecimento de contexto. Isso significa que os usuários podem pesquisar e interagir com os dados usando frases e perguntas normais, tornando o sistema mais acessível e fácil de usar para pessoas que não têm conhecimento técnico avançado.
Monitoramento e observabilidade orientados por IA: Utilize ferramentas avançadas de monitoramento para garantir a observabilidade contínua dos dados. Uma das maiores empresas globais especializada na produção de farmacêuticos, utensílios médicos e produtos pessoais de higiene utiliza Databricks para monitorar a cadeia de suprimentos, garantindo a qualidade e a integridade dos dados em toda a operação.
Saiba mais sobre análise e processamento de dados em tempo real.
Armazenamento: informações centralizadas em uma única plataforma
A arquitetura lakehouse do Databricks proporciona:
Melhor desempenho e custo-benefício: Alcance uma performance até 12 vezes melhor para cargas de trabalho SQL e BI. Empresas globais de tecnologia e mídia têm utilizado o lakehouse do Databricks para melhorar a eficiência das consultas de dados, reduzindo significativamente os custos operacionais.
Execução de consultas otimizada por IA: Maximize a eficiência das consultas com otimizações orientadas por IA. Grandes empresas do mercado imobiliário utilizam essa funcionalidade para processar grandes volumes de dados do setor, oferecendo insights mais rápidos e precisos aos seus clientes.
Formatos e APIs abertos: Evite o lock in em fornecedores utilizando formatos abertos e APIs. Dessa forma, é possível adotar essa abordagem para integrar diferentes fontes de dados e ferramentas analíticas, mantendo a flexibilidade e a interoperabilidade dos sistemas.
Saiba mais sobre abordagens de Data Warehouse e Lakehouse.
Processamento de Dados Inteligente: ETL
A funcionalidade ETL (Extração, Transformação e Carga) do Databricks inclui:
Processamento de dados em lote e em tempo real: Adapte automaticamente o processamento de dados para garantir a qualidade.
Uma das maiores redes de café do mundo utiliza Databricks para processar dados de transações em escala e em tempo real, melhorando a personalização das ofertas para os clientes.
Criação de workflows simplificados: Desenvolva e monitore workflows para processamento contínuo de dados.
Uma gigante petrolífera global usa workflows simplificados para gerenciar dados de sensores em suas operações de campo, otimizando a eficiência operacional e fortalecendo a sua cultura orientada por dados para gerar ainda mais resultados.
Confiabilidade e otimização em escala:
Garanta que os processos de ETL sejam confiáveis e otimizados para grandes volumes de dados. Empresas de transportes e turismo, por exemplo, podem utilizar o Databricks para processar dados de viagens em grande escala, garantindo a precisão e a eficiência dos modelos de preços dinâmicos.
Saiba mais sobre segurança e conformidade em ambientes Databricks.
Compartilhamento Aberto de Dados
O Databricks promove uma abordagem aberta para o compartilhamento de dados:
Compartilhamento seguro de dados em tempo real:
Facilite a colaboração em tempo real com dados, modelos e dashboards. Empresas do setor de tecnologia, pesquisa e desenvolvimento podem utilizar o compartilhamento seguro de dados para colaborar com parceiros de pesquisa, acelerando o desenvolvimento de inovações.
Sem formatos proprietários ou replicações caras:
Utilize formatos abertos para evitar custos adicionais. Assim, é possível aproveitar formatos abertos para integrar dados de diferentes fontes, eliminando a necessidade de replicações caras e complexas.
Monetização de dados com o Databricks Marketplace: Gere receita compartilhando seus dados no marketplace da plataforma.
Uma empresa global de informação mercadológica utiliza o Databricks Marketplace para vender dados de audiência, permitindo que outras empresas acessem insights valiosos para suas estratégias de marketing.
Orquestração: Gerenciamento de Pipelines
A orquestração de pipelines de dados no Databricks inclui:
Otimização da execução de pipelines: Ajuste automaticamente a seleção de tipos de computação e escalonamento. Assim, é possível utilizar essa funcionalidade para gerenciar grandes volumes de dados, garantindo a eficiência e a precisão dos processos analíticos.
Autocorreção de erros: Implemente mecanismos automáticos para a remediação de erros nos pipelines.
Uma das maiores fornecedoras de motores aeronáuticos usa autocorreção de erros para manter a integridade dos dados em suas operações de manutenção preditiva, reduzindo o tempo de inatividade das aeronaves.
Conclusão
O Databricks oferece uma plataforma robusta e integrada para a gestão de dados e inteligência artificial. Sua abordagem data-centric, combinada com ferramentas avançadas de governança, armazenamento, processamento e compartilhamento de dados, torna-a uma solução ideal para empresas que buscam otimizar seus processos de IA e análise de dados.
A Five Acts é uma consultoria de BI especialista em Databricks, que visa aumentar a performance de empresas, bem como reduzir o tempo de acesso aos dados e a complexidade de construção e manutenção de projetos.
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