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Por Redação AIoT Brasil
A consultoria Gartner prevê que, até 2025, 70% das empresas migrarão para o Small Data, fornecendo mais contexto para análises específicas e tornando a inteligência artificial (IA) menos dependente de enormes quantidades de dados.

“Interrupções como a pandemia COVID-19 estão fazendo com que dados históricos que refletem condições passadas se tornem rapidamente obsoletos, o que está quebrando muitos modelos de Inteligência Artificial e aprendizado de máquina”, diz Jim Hare, Vice-Presidente de Pesquisa do Gartner. “Além disso, a tomada de decisões por humanos e inteligência artificial tornou-se mais complexa e exigente, e excessivamente dependente de abordagens de aprendizado profundo dependentes de um enorme conjunto de dados”.

Nesse cenário, os analistas drecomendam que os líderes de Data & Analytics (D&A), recorram as novas técnicas de análise conhecidas como “Small Data” e “ Wide Data”. “Juntas, essas novas técnicas são capazes de usar os dados disponíveis com mais eficácia, reduzindo o volume necessário e extraindo mais valor de fontes de dados diversificadas e não estruturadas”, avalia Hare.

A utilização do Small Dataé uma abordagem que requer menos dados, mas totalmente direcionada para insights utéis para os negócios. Esse modelo inclui certas técnicas de análises de série temporal ou aprendizado baseado em poucos instantes, dados sintéticos ou aprendizado supervisionados automaticamente. Já o uso de dados mais abrangentes permite a análise dos registros por meio da sinergia de diversas fontes de dados não estruturados e estruturados.

O uso de Small Data ou Wide Data podem ser usados em áreas como a previsão de demanda no varejo, inteligência comportamental e emocional, atendimento ao cliente, bem como melhoria da experiência do cliente. Outras áreas incluem segurança física ou detecção de fraudes e sistemas autônomos adaptativos, como robôs, que aprendem constantemente pela análise de correlações no tempo e no espaço de eventos em diferentes canais sensoriais.

 

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