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IA APLICADA #15 - Transformando dados em velocidade de decisão · Os Agilistas

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  Olá, meu nome é flora e eu atuo como cientistas de dados aqui na
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  DTIO desafio era lidar com um vasto ecossistema de dados no
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  ramo de saúde e nutrição animal que estava muito fragmentado.
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  Informações críticas que eram geradas por diferentes produtos
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  digitais da empresa, elas operavam é de forma isolada em
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  silos. Isso não só impedia uma visão
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  clara e unificado do negócio, como também acabava por bloquear
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  algo. Algumas oportunidades claras de
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  otimização e o mais importante ainda, sem uma base de dados
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  confiável, era muito difícil de escalar uma solução de
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  inteligência artificial. A solução foi projetar e
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  construir uma plataforma Moderna de dados em formato direito a
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  lakehouse dentro databrix que serviu como principal ponto de
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  integração dos dados da empresa. Então, em vez de simplesmente
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  armazenar as informações sem nenhum critério, né?
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  O que acabaria gerando um data swamp desorganizado, a gente
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  optou. Ou por adotar uma arquitetura de
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  datamesh? Isso significa que a gente
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  organizou os dados em domínios autônomos.
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  Então cada time de produto passou a ser dono do seu próprio
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  domínio de dados, seguindo basicamente a filosofia de data.
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  Is a product a informação, no caso, ela passa a ser um ativo
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  de maior valor. Para conectar tudo isso,
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  estabelecemos um hub central que atua na camada de governança,
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  unificando a gestão de identidades, o catálogo de
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  metadados e a definição dos padrões de qualidade.
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  O compartilhamento das informações acontece agora de
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  maneira direta e segura entre os domínios, trazendo um pouco
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  agora dos bastidores. Essa mudança estrutural acabou
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  trazendo alguns desafios operacionais.
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  Nós precisamos garantir que cada domínio tivesse os seus próprios
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  ambientes separados, no caso, o de desenvolvimento, o de
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  qualidade e o de produção. Usamos ferramentas de automação,
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  de infraestrutura para conseguir criar esses ambientes em nuvem
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  com rastreabilidade, garantindo que os times tivessem autonomia
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  para inovar, mas sempre sob o controle.
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  Rigoroso de permissões e de segurança, o resultado foi uma
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  transformação na maturidade digital da empresa.
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  Olhando primeiro para a plataforma em si, ela quebrou os
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  silos históricos, o antes e o depois, é claro.
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  A gente saiu de um cenário mais engessado e passou para um
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  ambiente onde a governança é unificada, mas a operação pré
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  descentralizada. Hoje os times de analytics, data
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  Science, produto conseguem explorar as informações de forma
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  segura e autônoma. E foi exatamente essa fundação
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  sólida que destravou o potencial da inteligência artificial.
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  Com dados mais confiáveis em mãos, nós conseguimos acelerar
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  drasticamente o ciclo de vida de machine learning através de uma
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  esteira robusta de ml UPS. Para ilustrar esse impacto na
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  ponta, o nosso primeiro modelo de machine learning já está em
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  produção. Ele cruza os dados da plataforma
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  para conseguir fazer predições de gordura no fígado de aves.
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  Esse modelo transforma os dados em alertas precoces, prevenindo
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  então algumas perdas econômicas severas dos produtores e também
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  melhorando a saúde e o bem-estar animal no campo.
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  E os resultados não param por aí, todos os.
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  Nossos modelos hoje eles já nascem com segurança e
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  treinamento automático e monitoramento.
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  A infraestrutura ficou tão escalável que hoje a gente já
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  tem +10 modelos em homologação, prontos para serem entregues e
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  gerar ainda mais valor para o negócio.
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  Esse case ele mostra que não existe solução de machine
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  learning, né? De inteligência artificial sem
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  uma fundação de dados Moderna e robusta por trás?
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  Agradeço a todos vocês por acompanharem mais um episódio do
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  e aplicada. Um abraço e até a próxima.