Qualidade dos dados: O vilão invisível do aprendizado de máquina

O papel de um engenheiro de aprendizado de máquina (ML) moderno se estende muito além de apenas construir modelos e analisar dados. O uso eficiente de dados é crucial para os negócios bem-sucedidos, requerendo que os dados sejam adquiridos, compartilhados com segurança e analisados ao longo de seu ciclo de vida. O surgimento da computação em nuvem e a adoção de ML em empresas facilitou o início e o fim dessa jornada de dados, mas as etapas intermediárias muitas vezes enfrentam problemas relacionados à qualidade dos dados. Dados de baixa qualidade sobrecarregam os usuários de dados, frequentemente impedindo que os cientistas de dados construam modelos e realizem análises de forma eficaz. Os cientistas de dados passam uma parcela significativa do seu tempo limpando dados para garantir resultados confiáveis, o que pode ser frustrante e ineficiente. Dados limpos são essenciais para projetos de ML, pois garantem que os modelos permaneçam eficazes contra paisagens de dados em constante mudança. A gestão de dados eficaz envolve a avaliação e manipulação contínua do deslocamento de dados para manter a precisão do modelo. Alinhar toda a organização em torno de práticas orientadas por dados, incluindo stakeholders não técnicos, é crítico para evitar problemas de qualidade de dados. As organizações que priorizam a qualidade dos dados podem impulsionar uma maior eficácia da IA e alcançar resultados empresariais confiáveis, evitando as altas taxas de falha em projetos de IA devido à baixa qualidade dos dados.