As tecnologias digitais evoluem tão rápido que é difícil acompanhar. Parece que os avanços científicos são quase diários, com histórias amplamente divulgadas em que a inteligência artificial (IA) está fazendo de tudo, desde prever o crescimento do câncer até imitar o cérebro humano. Constantemente novas aplicações são encontradas em setores como saúde, finanças, transportes e muitos outros. Não surpreende que, com todo esse potencial crescente, as organizações de P&D também estejam ansiosas para entrar nesse barco, fazendo grandes investimentos nesse espaço. Porém, temos um problema aí. A taxa de sucesso desses projetos é estimada em 15%! Um exemplo recente são os contratempos amplamente divulgados na aplicação da tecnologia Watson da IBM para a área da saúde.
Então, qual é a resposta? Se você esperar, corre o risco de ficar atrás dos concorrentes que conquistam vantagens com as tecnologias digitais. Como fazer investimentos inteligentes que posicionem sua organização para o sucesso com as tecnologias de hoje, como a aprendizagem profunda e com os avanços que virão a seguir? Este blog mostrará como é essencial construir uma base de dados sólida para o sucesso de longo prazo na implementação de tecnologias digitais e como você pode começar com investimentos inteligentes hoje que renderão dividendos por muito tempo no futuro.
Entra lixo, sai lixo: como dados desorganizados podem custar caro
Uma razão para a alta taxa de fracasso dos projetos corporativos de tecnologia digital é que as organizações se apaixonam pelo hype em torno das possibilidades oferecidas por novas tecnologias como a IA – e ignoram as lacunas existentes nos elementos fundamentais menos interessantes tão necessários para tornar essas tecnologias bem-sucedidas. Esse descuido, somado a expectativas excessivamente ambiciosas para os recursos da IA, muitas vezes leva a resultados decepcionantes.
Uma das lacunas mais prevalentes que as organizações ignoram é a força de seus ativos de dados fundamentais. É fundamental garantir que você tenha uma base de dados robusta e de alta qualidade sobre a qual construir e treinar as tecnologias digitais. A prevalência desse "ponto cego de dados" é evidenciada por uma pesquisa recente da Forrester, na qual 83% dos entrevistados disseram que ter uma coleção de dados bem-organizada não era sua maior preocupação.
Então, por que os dados de alta qualidade são tão importantes para o sucesso no domínio das tecnologias digitais? A chave é que essas tecnologias não podem criar nenhum conhecimento novo. Elas aprendem e se desenvolvem com base nas informações fornecidas. Todas as saídas estão ligadas à qualidade das entradas, ou seja, os dados. Assim, se forem inseridos dados incompletos, não estruturados ou irrelevantes, a qualidade do que é retornado sofrerá muito e, se for muito utilizada, poderá criar riscos organizacionais significativos para o sucesso e até para a segurança. Na verdade, estima-se que dados de baixa qualidade custem à economia dos EUA US$ 3,1 trilhões anualmente devido a decisões equivocadas, ineficiência, perda de receita e muito mais.
Diante disso, como construir uma estratégia de transformação digital bem-sucedida para sua organização? Faça download de nosso relatório técnico mais recente.
Os componentes básicos de uma base de dados de alta qualidade
Construir uma base de dados de alta qualidade para sua organização é o investimento mais importante a ser feito ao iniciar uma transformação digital. Mas o que é suficientemente bom? A definição do que torna os dados de alta qualidade é ampla, mas identificamos três atributos principais para medir a prontidão dos dados:
- É necessário ter dados suficientes. As tecnologias digitais estão famintas pelo máximo de dados que você pode fornecer. Somente com um grande conjunto de dados elas poderão chegar a conclusões precisas. Por exemplo, o reconhecimento facial no Facebook tem uma taxa de precisão de 97,35%, o que se aproxima muito do desempenho humano. Isso só foi possível com acesso a um conjunto de dados de 4 milhões de usuários do Facebook. A quantidade de dados que a P&D sci-tech de sua empresa precisa depende da natureza e da complexidade dos problemas que você está tentando resolver. Considere as necessidades de seus aplicativos futuros pretendidos ao definir seus requisitos de dados.
- Os dados devem ser diversos. É fundamental ter uma coleta de dados ampla e profunda relacionada às principais competências e mercados de sua organização. Entretanto, se você pretende usar tecnologias digitais para buscar oportunidades de crescimento e inovação, a diversidade dos dados também é muito importante. Se seus dados estiverem relacionados apenas a uma área que você já conhece, tecnologias como análise de rede ou IA provavelmente não descobrirão muitas oportunidades novas, mas simplesmente validarão seu conhecimento atual. Sendo assim, é importante identificar e incluir coleções de dados relacionadas ao seu foco principal.
- Os dados devem ser bem-organizados. Para ser útil para obter insights acionáveis, é crucial que sua coleta de dados seja bem estruturada. A curadoria e a limpeza são especialmente importantes para construir um modelo de dados abrangente, para dados científicos excepcionalmente complexos, que podem ser conteúdo de texto, estruturas químicas, relações medicamento/alvo, nomes taxonômicos de animais (reino, filo, gênero, etc.), valores financeiros, esquemas, gráficos, tabelas etc. Embora análises estatísticas e algoritmos computacionais possam ser úteis para organizar e enriquecer seus grandes conjuntos de dados, é importante também contar com a curadoria humana em seu processo de governança de dados. Químicos, bioquímicos e cientistas de dados experientes podem analisar dados e oferecer insights que nenhum sistema de IA pode.
Aumentando rapidamente sua base de dados
Embora o desenvolvimento de seus dados possa parecer que está retardando seu progresso, é um investimento vital para o sucesso de qualquer projeto de tecnologia digital. Como a tecnologia evolui tão rápido, uma base de dados solidamente construída lhe dará a liberdade de implementar com mais eficiência cada novo aplicativo de IA e aprendizado de máquina, proporcionando uma vantagem que continuará a dar retorno por muitos anos.
Está sob um cronograma apertado ou enfrentando lacunas de talentos que estão obstruindo seu projeto? Considere fazer parceria com especialistas externos que possam fornecer coletas de dados bem estruturadas e de alta qualidade para construir sua base de dados com mais rapidez, e conhecimento para ajudá-lo a construir as estruturas e processos necessários com eficiência. No CAS, gerenciamos, selecionamos e extraímos insights de dados científicos há mais de 100 anos. Pronto para começar? O CAS pode ajudar.
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