Ciência de Dados
Post sobre Ciência de Dados,
Esttatística, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial
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No ecossistema tech atual, a expressão “dados em tempo real” tornou-se um mantra, uma espécie de Graal corporativo. A indústria investe bilhões em arquiteturas complexas, pipelines de streaming e dashboards que piscam a cada segundo, tudo em nome da latência zero. Contudo, essa busca incessante pela imediatez é uma das mais perigosas métricas de vaidade da nossa era. Ela confunde a velocidade da informação com a qualidade da decisão.
A Ponte Necessária: Estratégias de Negócios para Iniciar Projetos de Business Intelligence (BI) e Colaborar Efetivamente com a TI
O cenário empresarial moderno depende intrinsecamente da capacidade de aproveitar os ativos de informação internos e externos para apoiar uma tomada de decisões aprimorada (IŞIK, 2013). O Business Intelligence (BI) é o termo genérico para o sistema que engloba metodologias, processos, arquiteturas e tecnologias que transformam dados brutos em informações significativas e úteis (IŞIK, 2013). No entanto, a materialização de um sistema de BI, seja um dashboard ou um painel de desempenho, requer uma parceria profunda e funcional com a equipe de Tecnologia da Informação (TI). O sucesso de qualquer iniciativa de Data Warehouse/Business Intelligence (DW/BI) está diretamente ligado à aceitação do usuário (KIMBALL, 2004) e é maximizado por um entendimento sólido dos requisitos de negócio.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) emergiu como uma técnica fundamental para aprimorar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ao integrar dados externos especializados e atualizados em tempo real. Este relatório explora metodologias avançadas para construção e otimização de sistemas RAG, abordando desde o pré-processamento de dados até técnicas de avaliação contínua do desempenho. Com base em análises comparativas de ferramentas como LangChain e Chroma, demonstra-se que estratégias como ajuste fino de modelos vetoriais, reclassificação hierárquica e compressão contextualizada de prompts elevam significativamente a precisão das respostas geradas, enquanto mitigam alucinações típicas dos LLMs tradicionais.
Na era do big data, a ciência de dados evolui rapidamente, demandando métodos que sejam não apenas eficientes, mas também adaptáveis. Neste contexto, a integração da metodologia Ágil com a ciência de dados surge como uma resposta vital para enfrentar os desafios de lidar com volumes imensos e variáveis de dados. Esta abordagem, que denomino ‘Ciência de Dados Ágil’, destina-se a orientar tanto novatos quanto profissionais experientes no campo da ciência de dados, capacitando-os a se tornarem membros de equipe mais eficientes e adaptativos.
A qualidade dos dados para sistemas é um tópico importante, tanto em artigos científicos, quanto para os diversos sistemas que servem as decisões estratégicas tomadas pelo mercado. A escolha para determinar o sucesso de um sistema que gera informações é uma função do objetivo do estudo, do contexto organizacional, do aspecto do sistema de informação abordado pelo estudo e a qualidade dos dados, que é um item essencial (DELONE; MCLEAN, 1992).
Em meio à ascensão do mundo digital e à constante evolução tecnológica, a Ciência de Dados Ágil emerge como uma abordagem demandada pela maioria das organizações. Ao interagirmos com este conceito, é preciso entender que a ciência de dados não se resume apenas a números e algoritmos; é também sobre desenvolvimento. Especificamente, é sobre o desenvolvimento de aplicações web que se tornam a ponte entre o mundo complexo dos dados e os usuários finais. Essas aplicações são manifestações tangíveis de pesquisa aplicada, onde a prototipagem rápida, a análise exploratória de dados, a visualização interativa e o aprendizado de máquina ganham vida.
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Bento Ferreira, Vitória / ES
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