No nosso post anterior falamos sobre a ciência de dados e o big data. Apresentamos o significado dos dois conceitos, a relevância dessas áreas para o sucesso empresarial hoje em dia e concluímos listando três razões pelas quais a adoção do big data analytics é tão difícil (os profissionais da área são muito técnicos, raros e bem pagos; os resultados são incertos; e as tecnologias complexas).
Em paralelo a esse movimento do big data analytics, a tecnologia vem se “comoditizando” nos últimos anos. Isso significa que cada vez mais pessoas não técnicas têm acesso a recursos tecnológicos até então dominados apenas por especialistas e, além disso, esses recursos estão ficando mais baratos. No caso específico da ciência de dados e do big data analytics, uma solução importante nessa direção são as Plataformas de Big Data, como a SOMMA e outras disponíveis no mercado.
Essas plataformas surgem exatamente nesse contexto de alta complexidade técnico-científica, para facilitar o trabalho e reduzir significativamente os custos das empresas na apropriação dos benefícios da ciência de dados. Uma plataforma de Big Data é uma solução tecnológica que integra diversos softwares, bancos de dados, ferramentas computacionais e tecnologias, facilitando o desenvolvimento de soluções analíticas.
Normalmente as plataformas possuem todo o fluxo do processo incorporado, incluindo a captura de dados, o ETL (extração, transformação e carregamento), preparação de dados, algoritmos de análises descritivas e baseadas em aprendizagem, validação e até integração dos resultados com outros sistemas, como ERPs.
Dependendo das características da plataforma, elas podem trazer um nível de abstração bem elevado dos aspectos técnicos de desenvolvimento de soluções, permitindo que profissionais de várias áreas não tecnológicas sejam capazes de usá-las. Por exemplo, há plataformas em que a construção das aplicações é feita simplesmente arrastando blocos (componentes) e conectando-os de forma a executar alguma tarefa. Nesses casos, o usuário da plataforma só precisa conhecer o fluxo do processo analítico, ele não precisa saber programar e nem entender de tecnologia, pois a plataforma incorpora todas essas etapas dentro de sua arquitetura.
As plataformas de big data analytics estão se fortalecendo no mercado e vieram com o propósito de democratizar essa tecnologia, permitindo o desenvolvimento ágil e escalável das soluções de Inteligência Artificial. Esse é mais um passo importante na comoditização da IA. Vejamos o que vem a seguir!
