8 fatores que definirão o futuro do Big Data, Machine Learning e AI
Autor: Telium Networks
Publicação: 03/07/2019 às 12:00
Combinações de AI e ML com quantidades cada vez maiores de dados estão mudando os cenários comerciais e sociais
Acabei de passar alguns dias na Strata Data Conference, da O’Reilly, em Londres, e tenho uma ideia muito melhor de como o mundo do Big Data, do Aprendizado de Máquina (Machine Learning/ML) e da Inteligência Artificial (AI) podem estar a caminho. Esses setores se desenvolveram rapidamente nos últimos cinco anos com novas tecnologias, processos e aplicativos, mudando a maneira como as organizações gerenciam os seus dados.
A conferência Strata fornece um bom indicador do que é o estado da arte na manipulação de Big Data, assim como as preocupações dos desenvolvedores e usuários. Oito pontos-chave surgiram para mim do evento; confira abaixo.
1. O 5G estimulará o crescimento do ML e resultará em novas aplicações e serviços Falei com Ben Lorica, principal cientista de dados da O’Reilly e organizador da Strata sobre isso, e ele vê o aumento da largura de banda e a flexibilidade do 5G, bem como a migração para a computação de ponta como os principais facilitadores. Ele destacou que a China é uma força global líder nessa tecnologia, mas que muitas empresas ainda estão elaborando os modelos de negócios para todos os investimentos 5G que estão fazendo.
2. Mudando as habilidades dos cientistas de dados Cassie Kozyrkov, principal cientista de decisão do Google Cloud, destacou em sua palestra que à medida que as ferramentas UX para ML são aprimoradas, as habilidades necessárias se tornarão menos técnicas e mais focadas na capacidade dos cientistas de dados trabalharem em silos e se integrarem mais ao negócio.
3. Os mundos on-line e off-line estão se fundindo O grupo de comércio eletrônico Alibaba, da China, e a Amazon estão experimentando espaços de lojas físicas, enquanto as lojas de tijolos ainda estão se adaptando ao novo mundo on-line. Parece-me que os movimentos off-line feitos por grupos de comércio eletrônico são ofensivos, enquanto que os investimentos on-line por varejistas físicos são defensivos. Ainda há um longo caminho a ser percorrido antes que isso se concretize, mas a expertise que empresas como a Amazon e a Alibaba têm com o gerenciamento de dados em escala lhes dá uma vantagem fundamental.
4. Plataformas de dados internos estão se tornando essenciais para o crescimento e a inovação Apresentações de cientistas de dados da Lyft e da BMW mostraram como colocar as plataformas de dados no centro do desenvolvimento de novos produtos e do gerenciamento de processos de negócios está impulsionando a inovação. Embora isso possa vir naturalmente para empresas nativas digitais, como a Lyft, também é algo que as empresas industriais tradicionais estão tendo que enfrentar, à medida que os sensores geradores de dados são incorporados aos produtos.
5. Dados abertos precisam ser levados tão a sério quanto software de código aberto Todos sabemos que o software de código aberto está por trás do surgimento de muitos produtos e serviços de Big Data e ML. O case comercial e técnico de código aberto foi comprovado há anos. No entanto, muito menos atenção foi dada à importância dos dados abertos para inovação. Os resultados de algoritmos são tão bons quanto a qualidade dos dados que são inseridos neles.
Chris Taggart, cofundador e CEO OpenCorporates, o maior banco de dados aberto de empresas no mundo, destacou os problemas que as empresas enfrentam quando dependem de conjuntos de dados proprietários, onde a proveniência das informações pode ser incompleta e os metadados não são compartilhados por meio dos produtos. Os dados abertos são mais transparentes e não prendem as empresas aos contratos comerciais caros que podem ser muito difíceis para as empresas se separarem.
6. Importância da captura e gerenciamento de dados em tempo realEmbora os dados em tempo real – ou quase em tempo real – nem sempre sejam necessários para projetos de AI e ML, a capacidade de construir sistemas que possam lidar com isso pode ser uma importante vantagem competitiva. À medida que a tomada de decisões baseada em dados se torna mais presente nas organizações, a vantagem competitiva às vezes se aplica àquelas que podem responder mais rapidamente aos eventos. A escala e a amplitude das ofertas da Amazon Web Services a esse respeito mostram como as ferramentas para fazer isso estão se tornando mais fáceis e baratas de acessar.
7. Questões legais e éticas estão começando a mudar a forma como as empresas inovam Uma palestra da Dra. Sandra Wachter, da Universidade de Oxford, destacou uma questão que, suspeito, será mais discutida nos próximos dois anos. Ela apontou que muitas empresas agora estão cientes de suas obrigações de proteger dados pessoais à medida que iniciativas como o GDPR entrarem em vigor. No entanto, uma questão menos discutida e uma que os reguladores ainda estão enfrentando é a da inferência e das decisões que estão sendo tomadas por algoritmos embarcados com base nos dados que estão processando.
Temos o direito, pelo menos na Europa, de ver quais dados estão sendo mantidos sobre nós e, em graus variados, tê-los corrigidos ou removidos. No entanto, não temos a mesma reparação com as suposições que as empresas podem estar automaticamente fazendo sobre nós por causa desses dados em áreas como verificação de crédito e plano de saúde.
8. “Para aqueles que deve ser dado” À medida que a conferência chegou ao fim, comecei a pensar em como as empresas menores, sem acesso aos grandes conjuntos de dados dos gigantes da Internet ou das companhias globais de FMCG, seriam capazes de competir na era do big data e na tomada de decisões algorítmicas. Há o perigo, e talvez já o estamos vendo, de círculos virtuosos de inovação utilizando os efeitos de rede dos serviços online, consolidando a posição das grandes empresas.
No entanto, como Shivnath Babu, cofundador e CTO da Unravel Data Systems, apontou para mim, que a economia de internet e aplicativos ainda é capaz de permitir que pequenas empresas aproveitem dados de seus aplicativos e atividades online, causando impacto nos mercados. Talvez isso e a ascensão de dados abertos provenientes de fontes de dados públicas forneçam a base para uma nova geração de startups mudar o mundo da maneira que o Google, o Facebook e a Amazon tiveram nos últimos 20 anos.
Fonte: https://cio.com.br/8-fatores-que-definirao-o-futuro-do-big-data-machine-learning-e-ai/