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Dados sintéticos: uma maneira de impulsionar a inovação

Dados gerados a partir de simulações ou algoritmos de computador são uma alternativa mais econômica aos dados reais.


Dados sintéticos, Big Data, Inovação, Tecnologia, AI, Machine Learning


Embora as barreiras para a coleta de dados sejam bem menores nos dias de hoje, ainda existem algumas limitações que impedem algumas empresas de implementar uma cultura data-driven em seus processos de negócios.



Uma alternativa eficaz para este cenário é a geração de dados sintéticos, que são criados por um algoritmo de maneira artificial e são capazes de contornar barreiras como restrições de dados e acessos e oferecer benefícios como agilidade e redução de custos.


A função dos dados sintéticos é treinar e testar redes neurais, aumentando a precisão dos modelos de inteligência artificial, já que, apesar de serem artificiais, refletem os dados reais e são eficientes no treinamento de modelos de AI.


Quando investir em dados sintéticos?


Em setores de negócios em que dados de clientes são extremamente sensíveis e sujeitos a regulamentação rígida, os dados sintéticos possibilitam o treinamento de IA, testes de produtos e o compartilhamento de dados sem que haja violações.


Profissionais da saúde, que atuam com diagnósticos por imagens, utilizam dados sintéticos para treinar modelos de inteligência artificial protegendo a privacidade dos pacientes. No varejo, empresas usam simulações 3D para capturar imagens de um produto e criar um conjunto de dados sintéticos com milhares de variações e composições.

Além de respeitar a privacidade de dados sensíveis, a utilização dos dados sintéticos age como um catalisador para desenvolvimento e testes de produtos com base em dados, permitindo a criação de segmentos e comunidades e gerando rapidamente um número ilimitado de operações, tanto para o passado quanto para o futuro.


Existem três tipos principais de dados sintéticos:


  1. Dados fictícios: são gerados aleatoriamente e não preservam características, relações e padrões estatísticos dos dados originais, não sendo, então, representativos de nenhuma forma em comparação com os dados originais;

  2. Dados com base em regras: gerados por um conjunto predefinido de regras, que podem ser um determinado valor mínimo, valor máximo ou valor médio, por exemplo;

  3. Dados gerados por inteligência artificial: gerados a partir de um modelo de IA treinado nos dados originais para aprender todas as características, relacionamentos e padrões estatísticos. Neste caso, são considerados elementos dos quais você pode nem ter conhecimento.

Compreender o potencial dos dados sintéticos no apoio à transformação digital, como forma de aumentar a eficiência, impulsionar a inovação, qualificar a retenção de talentos e o desenvolvimento de serviços e produtos que atendam às necessidades dos consumidores, pode trazer ainda mais competitividade e benefícios para sua empresa.


Contar com o auxílio de uma plataforma como a Dom Rock, que apresenta soluções que descomplicam conceitos de Big Data e colocam a tecnologia como aliada das áreas estratégicas é o primeiro passo para criar uma cultura orientada por dados e alcançar resultados mais assertivos para o seu negócio.


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