A aplicação de gen AI na engenharia de dados está permitindo soluções automatizadas e precisas para uma variedade de desafios. Com o uso de modelos de linguagem grandes (LLMs), como o Gemini, é possível gerenciar esquemas de dados complexos e melhorar a qualidade da informação através de técnicas avançadas de umificação e validação.

A integração de novos conjuntos de dados é frequentemente um desafio, especialmente em organizações que lidam com sistemas legados. Segundo o Flexera's 2024 State of the Cloud Report, 32% das organizações citam a migração de dados como um dos maiores obstáculos. A utilização do modelo Gemini para automação de mapeamento e transformação de esquemas promete reduzir significativamente o esforço manual e o risco de erros.

Outra área onde o gen AI se destaca é na melhoria da qualidade dos dados. Com um mundo cada vez mais movido por dados, garantir a precisão da informação se torna essencial. O modelo Gemini é capaz de detectar inconsistências sutis que podem passar despercebidas por métodos tradicionais, como a deduplicação de perfis de clientes e a padronização de formatos de dados.

1. Deduplicação de dados através da análise de campos relevantes.

2. Padronização de formatos de dados para garantir consistência.

3. Detecção de erros sutis que não são captados por métodos tradicionais.

4. Automação do processo de validação de endereços.

5. Classificação de erros de dados por severidade.

Além disso, a geração de dados sintéticos através do gen AI oferece novas oportunidades para o uso de dados não estruturados, como imagens e vídeos. O modelo Gemini permite a extração de informações estruturadas a partir desses formatos, contribuindo para a criação de insights valiosos e minimizando preocupações relacionadas à privacidade.

- Adoção de princípios de DataOps para eficiência. - Monitoramento e avaliação contínua do desempenho dos modelos. - Controle de versão das configurações do modelo.

A integração de soluções de gen AI, como o Gemini, na produção de engenharia de dados não apenas otimiza processos, mas também possibilita uma maior confiabilidade das informações geradas, favorecendo melhores decisões empresariais.

O gen AI está revolucionando a forma como a engenharia de dados é realizada, proporcionando melhorias significativas em gestão, qualidade e geração de dados. Este avanço abre caminho para maior eficiência e precisão nos processos de dados. Os profissionais do setor são incentivados a explorar as capacidades do Gemini em suas próprias operações. Para mais conteúdo como este, não deixe de assinar nossa newsletter, onde diariamente apresentamos as últimas tendências e insights do mundo dos dados.

FONTES:

1. Flexera's 2024 State of the Cloud Report

2. BigQuery Data Preparation

3. Code Repository for Gen AI Models

4. YouTube ABCDs

5. Generating Synthetic Data in BigQuery