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Inovação com dados exige integração com IA e machine learning

À medida que a computação em nuvem evolui, novos tipos de aplicativos se tornam possíveis. Keynote speaker do AWS Summit São Paulo 2002, Holly Mesrobian, vice-presidente de computação sem servidor da AWS, destacou o quanto a nuvem está mudando a maneira como se fazem negócios, principalmente, em um cenário cada vez maior de geração de dados e de queda no custo de computação e armazenamento.

“Estamos gerando mais dados do que nunca. Muitos de vocês estão armazenando terabytes, se não petabytes de dados. E quando digo muitos dados, quero dizer muitos dados. A IDC prevê que, em 2022, estaremos armazenando 97 zettabytes de dados. É difícil imaginar um único zettabyte, muito menos 97 deles. E sabemos que as organizações orientadas por dados funcionam mais rapidamente”, disse.

Mas há vários desafios para uma organização se tornar orientada por dados, da tecnologia à cultura. Para resolver esses desafios, é necessário criar uma estratégia de dados moderna que seja dimensionada e flexível para ser aplicada a vários casos de uso e projetos futuros e que tenha governança. “Seus dados precisam estar disponíveis quando e onde você precisar. E, porque você está gerando muitos dados que precisam ser econômicos, sua empresa precisa de infraestrutura para atendê-la em todas as etapas de sua jornada, desde data lakes e bancos de dados até análises e aprendizado de máquina”, explicou a executiva.

Segundo ela, 1,5 milhão de clientes da AWS usam dados para tomar decisões melhores e mais rápidas. São clientes de todos os tamanhos e localidades ao redor do mundo. Mas o que significa uma estratégia de dados moderna? Para Holly Mesrobian, três pilares são estratégicos nessa jornada: modernizar, unificar e inovar. “Primeiro, precisamos migrar para a nuvem para obter a escala certa pelo custo certo, com carga operacional reduzida. Em seguida, unificar seus dados com controles de armazenamento e acesso. E, finalmente, inovar com análises e aprendizado de máquina”, resumiu.


Para inovar com dados, é necessário, segundo a executiva, integrá-los de forma a permitir às empresas criarem novas experiências usando inteligência artificial e aprendizado de máquina. “A AWS ajuda nessa jornada com o mais amplo e completo conjunto de análises, inteligência artificial, além de ferramentas de aprendizado de máquina para todos os níveis de especialização. Com os serviços de análise, os clientes podem fazer e responder a perguntas de negócios em grandes conjuntos de dados”, ressaltou, acrescentando que tão importante quanto o armazenamento de dados criado para fins específicos é o conjunto de ferramentas mais adequadas para o caso de uso.

Holly Mesrobian também destacou o uso de aprendizado de máquina para resolver problemas de fraude, aumentar a produtividade e reduzir custos. “No AWS Lambda, usamos aprendizado de máquina para ajudar a otimizar o posicionamento de cargas de trabalho. Muitos clientes estão usando machine learning para ajudar a resolver seus problemas mais difíceis e a AWS tem o conjunto mais amplo e completo de machine learning e inteligência artificial para qualquer especialidade.”

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