O sucesso da IA começa com dados melhores

O sucesso da IA começa com dados melhores

A inteligência artificial deixou uma coisa clara: a qualidade dos seus resultados depende da qualidade dos seus dados.

Quando a IA produz uma resposta inesperada, é fácil presumir que a tecnologia falhou. Em muitos casos, o problema real está em dados imprecisos ou incompletos. À medida que as organizações expandem o uso da IA, aprimorar a qualidade dos dados tornou-se tão importante quanto implantar a infraestrutura que a sustenta.

Essa responsabilidade, no entanto, não pertence apenas à TI.

Os dados pertencem à empresa, e a TI viabiliza a confiança

A área de TI constrói e gerencia a base tecnológica que armazena, protege e entrega os dados. A empresa é proprietária dos dados em si: o que eles significam, como devem ser usados e qual nível de qualidade é exigido.

Essa distinção é crucial porque nenhuma equipe sozinha compreende todos os aspectos dos dados corporativos. A área de Finanças é responsável pelas informações financeiras. A área de Vendas entende os relacionamentos com os clientes. As equipes de Produto definem os dados do produto. Cada grupo traz conhecimentos especializados que a TI não pode fornecer por conta própria.

O papel da TI é estabelecer um centro de excelência para a governança de dados que conecte essas partes interessadas. Fornecemos os processos, a segurança, a tecnologia e a visibilidade que permitem às equipes de negócios gerenciar os dados de forma consistente em toda a empresa.

Comece com seus dados mais importantes

A governança de dados pode parecer complexa demais se você tentar lidar com tudo de uma vez. O melhor lugar para começar é com as entidades de negócio que são mais importantes.

Na NetApp, começamos com domínios críticos, como clientes e produtos. Essas áreas dão suporte aos processos essenciais de negócios e muitas vezes abrangem várias organizações, tornando-as o local ideal para estabelecer práticas de governança antes de expandir ainda mais.

Ao priorizar dados de alto valor, as organizações conseguem ganhar impulso, demonstrar progresso mensurável e criar uma estrutura que pode ser estendida por toda a empresa ao longo do tempo.

Saiba de onde vêm seus dados

Uma das responsabilidades mais importantes da TI é compreender a linhagem de dados.

Os dados empresariais raramente residem em um único local. As informações do cliente, por exemplo, podem ter origem em sistemas ERP, aplicativos de vendas, plataformas de suporte ou telemetria de produtos. À medida que os dados transitam entre sistemas, inconsistências podem ser introduzidas por meio de registros duplicados, transformações ou cópias desatualizadas.

Por isso, identificar as fontes de informação confiáveis é essencial. Quanto mais longe a informação se distancia de sua fonte original, maior a probabilidade de ocorrerem erros.

As organizações também podem fortalecer a governança simplificando seu cenário de dados. Consolidar sistemas sempre que possível e reduzir transferências desnecessárias cria uma base mais confiável para análises e IA.

A governança é uma disciplina contínua

Muitas organizações encaram governança de dados como um projeto com uma linha de chegada. Na prática, trata-se de uma disciplina operacional contínua.

As prioridades de negócios evoluem. Os aplicativos mudam. Novas fontes de dados são introduzidas. A IA cria maneiras totalmente novas de consumir informações. A governança precisa evoluir junto com elas.

O patrocínio executivo é essencial para sustentar esse esforço. A liderança da NetApp defende a governança de dados, enquanto as unidades de negócios designam administradores de dados que trabalham em conjunto com a TI para definir a responsabilidade, estabelecer expectativas e manter a prestação de contas.

Também mantemos um catálogo das principais entidades de negócios, seus atributos críticos, proprietários de negócios e responsáveis pela gestão de dados. Manter essas informações atualizadas exige atenção contínua, e não apenas um esforço pontual de documentação.

Para apoiar esse trabalho, a TI fornece diretrizes para manter uma organização de dados dedicada que dê suporte às atividades de governança em toda a empresa. Sua responsabilidade não é deter a propriedade dos dados, mas sim ajudar as equipes de negócios a manter a consistência à medida que a organização cresce.

Meçam o progresso juntos

Um dos maiores equívocos sobre a qualidade dos dados é que a TI deve definir o que é considerado "bom". No entanto, essa é, em última análise, uma decisão de negócios.

Toda organização busca o equilíbrio entre precisão e praticidade, e diferentes processos de negócios exigem diferentes níveis de precisão para alcançar diferentes resultados. Os líderes de negócios definem essas expectativas, enquanto a TI fornece as ferramentas necessárias para mensurar o desempenho em relação a elas.

A IA está acelerando esse trabalho, ajudando as organizações a automatizar análises, identificar problemas de qualidade mais rapidamente e desenvolver melhores ferramentas de qualidade de dados. Essas informações permitem que as equipes de negócios validem resultados, priorizem melhorias e fortaleçam continuamente a qualidade de seus dados.

Construir uma IA melhor começa com uma parceria melhor

As organizações não melhoram a qualidade dos dados da noite para o dia. O sucesso vem da identificação das oportunidades de maior valor, da definição clara de responsabilidades, da mensuração do progresso e do ganho de impulso, uma melhoria de cada vez.

A IA elevou as expectativas em relação aos dados, mas a solução não reside apenas em tecnologias melhores. É necessário que a empresa assuma a responsabilidade, com uma governança sólida e uma parceria contínua com a TI.

As organizações que desenvolverem essa disciplina hoje estarão muito mais bem posicionadas para concretizar todo o potencial da IA amanhã.