Empromptu Revoluciona a Preparação de Dados para Aplicações de IA
Ferramentas tradicionais de ETL como dbt ou Fivetran são conhecidas por preparar dados para relatórios estruturados e dashboards com esquemas estáveis. No entanto, aplicações de inteligência artificial exigem algo diferente: a preparação de dados operacionais desorganizados e em constante evolução para inferência de modelos em tempo real. A Empromptu chama essa distinção de “integridade de inferência” versus “integridade de relatórios”.
Ao invés de tratar a preparação de dados como uma disciplina separada, os pipelines dourados integram a normalização diretamente no fluxo de trabalho de aplicativos de IA, reduzindo o que normalmente leva 14 dias de engenharia manual para menos de uma hora. Essa abordagem acelera a preparação de dados e garante a precisão, especialmente em indústrias regulamentadas onde a conformidade é crucial.
Como Funcionam os Pipelines Dourados
Os pipelines dourados atuam como uma camada automatizada entre dados operacionais brutos e as funcionalidades de aplicativos de IA. O sistema realiza cinco funções principais:
- Ingestão de dados de qualquer fonte, incluindo arquivos, bancos de dados, APIs e documentos não estruturados.
- Processamento com inspeção automatizada e limpeza, estruturando com definições de esquema e enriquecendo os dados.
- Realiza checagem de governança e conformidade, incluindo trilhas de auditoria e controles de acesso.
O método técnico combina pré-processamento determinístico com normalização assistida por IA. Em vez de codificar manualmente cada transformação, o sistema identifica inconsistências e gera classificações com base no contexto do modelo.
A Importância da Avaliação Contínua
O loop de avaliação é central para o funcionamento dos pipelines dourados. Se a normalização de dados reduzir a precisão, o sistema detecta através de uma avaliação contínua contra o comportamento em produção. Essa integração entre a preparação de dados e o desempenho do modelo diferencia os pipelines dourados das ferramentas de ETL tradicionais.
Integridade de Relatórios vs. Integridade de Inferência
A CEO e cofundadora da Empromptu, Shanea Leven, destaca que os pipelines dourados resolvem um problema fundamentalmente diferente em comparação com ferramentas como dbt e Fivetran, que são otimizadas para a integridade de relatórios. Enquanto essas ferramentas transformam dados estruturados com regras predefinidas, os pipelines dourados se concentram em dados operacionais imperfeitos para funcionalidades de IA.
Leven afirma: “Não estamos substituindo dbt ou Fivetran. Os pipelines dourados estão mais próximos da camada de aplicação de IA, resolvendo o problema de como tornar dados operacionais reais utilizáveis para funcionalidades de IA sem meses de esforço manual.”
Implantação em Clientes: O Caso da VOW
A VOW, uma plataforma de gerenciamento de eventos, já está colhendo os benefícios dos pipelines dourados. Ao lidar com eventos de alto perfil para organizações como a GLAAD, a consistência dos dados é essencial. Os pipelines dourados automatizam a extração e formatação de dados de plantas de eventos, economizando tempo e esforço manual significativo.
Jennifer Brisman, CEO da VOW, destaca: “Nosso processo de dados é mais complexo que o de plataformas comuns. Ensinar IA a analisar plantas de eventos em tempo real foi algo que nem mesmo as equipes de IA da Google ou Amazon conseguiram resolver.”
O Impacto da Empromptu em Implantações Empresariais de IA
Os pipelines dourados são ideais para organizações que constroem aplicações de IA integradas, onde a preparação de dados é um gargalo entre protótipos e produção. Para equipes que já possuem processos de engenharia de dados maduros, o valor pode ser menor.
O ponto de decisão é se a preparação de dados está bloqueando a velocidade de IA na organização. Se for, a integração de dados pode preencher essa lacuna, eliminando a necessidade de reconstrução do zero pelos times de engenharia.
Conclusão
Os pipelines dourados da Empromptu oferecem uma solução inovadora para a preparação de dados em aplicações de IA, destacando-se por sua capacidade de integrar normalização e governança diretamente no fluxo de trabalho. Eles são especialmente valiosos em indústrias regulamentadas, onde a precisão de dados é crucial para o sucesso das operações de IA.
