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Computação quântica nos negócios: sobre dados e consumo

Computação quântica nos negócios: dados e consumo

Comunicação quântica nos negócios: seu impacto e falando de dados voláteis e consumo.

Imagine criar modelos de análise de dados, previsões e algoritmos que mudam, em tempo real, para encontrar insights para negócios. Esses são algumas das propostas da computação quântica.

“O modelo híbrido integrado permite que você escreva seu programa quântico para tomar decisões em tempo real com base em medidas de médio circuito enquanto os qubits permanecem ativos” (Microsoft Azure).

Computação quântica aplicada no setor bancário

Por enquanto, algumas implementações da computação quântica estão ligadas a ambientes de alta especialização, mas como o mercado está sempre mudando. Assim foi o caso da Inteligência Artificial, com o ChatGPT e artes geradas por inteligências artificiais (popularizou o conceito e as aplicações das NLPs).

Um ponto relevante para os profissionais, que acredito que valha para alguns, é que a computação quântica pode ajudar a resolver problemas complexos em um mundo mais complexo ainda.

E nós, do mercado de dados e pesquisa, como ficamos?

Assim como todas as tecnologias que surgem, acredito que é impossível especializar-se em tudo. Mas para o mundo de dados e pesquisa, é fundamental entender o que é, como funciona e quando usar (colocando a mão na massa, também) para resolver problemas de negócio.

Na prática, no setor financeiro:

Um estudo que ajuda a entender a aplicação da computação quântica é da IBM Expert Insights.

“Os cálculos de análise de risco [financeiro] são difíceis porque é computacionalmente desafiador analisar vários cenários. Os computadores quânticos têm o potencial de usar amostras dados de maneira diferente, proporcionando uma aceleração quadrática para esses tipos de simulações.”

De acordo com a pesquisa, a computação quântica está ajudando “a entender as possibilidades que osconcorrentes não conseguem ver”. Além que, maior compliance, empregando dados comportamentais para aumentar o envolvimento do cliente e reagir mais rapidamente à volatilidade do mercado” (IBM).

O que dá à computação quântica essa vantagem?

“O poder de um computador quântico pode ser aproximadamente duplicado cada vez: apenas um qubit é adicionado” (IBM). Ou seja, exponencial.

Em resumo, já existe, não é geral, e é mais um capítulo para ficar de olho. É entender e adaptar (ou aplicar no futuro). Virão muitas outras tecnologias, complexas ou resolutivas. Às vezes, complexas e resolutivas ao mesmo tempo.

*Esse texto foi publicado originalmente no Linkedin.

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Data mesh: o que é e como fazer uma boa mescla de dados?

O que é data mesh e como fazer uma boa mescla de dados?

Dash mesh, do inglês, é a malha de dados. Quando trabalhamos com pesquisa baseada em dados ou realizamos relatórios que usam várias fontes de dados, é comum fazer uma avaliação de como esses dados são coletados.

Em live do IBPAD junto ao time da plataforma vtracker, citei que trabalhar com pesquisa no dia a dia e com várias fontes de dados é como um cardápio. Precisamos escolher bem quais são esses dados para compor uma boa refeição que saímos saciados. As opções são diversas e nem todos os dados garantem nossas respostas ao problema de negócio (veja aqui).

Primeiro, vamos entender mais a definição de data mesh

É um conceito emprestado, e veio de “um design de autoatendimento orientado a domínio e emprestando a teoria de Eric Evans de design orientado a domínio e a teoria de topologias de equipe de Manuel Pais e Matthew Skelton” (Wikipedia).

Como garantir uma boa mescla em dados

Comece com perguntas!

Perguntas úteis para um bom data mesh

Como descobrir os dados, como identificá-los, como tratá-los? Algumas perguntas podem ajudar nessa mescla da malha de dados.

Aqui traduzo algumas questões relevantes que surgem, quando temos várias fontes de dados (fonte: case data mesh da Intuit Data Lab):

Descoberta de dados

  • Onde posso encontrar dados sobre uma coisa específica (cliente, empresa, etc)?
  • Onde posso encontrar os dados provenientes de um determinado produto ou serviço?

Compreensibilidade dos dados

  • Quem pode aprovar meu acesso para que eu possa ver amostras dos dados?
  • Qual é o esquema dos dados?
  • Qual é o significado comercial e o contexto dos dados?
  • Esses dados estão relacionados a outros conceitos? É juntável a outros dados? Qual é o significado do relacionamento?

Confiança de dados

  • Qual sistema produz esses dados e com que latência?
  • Que outros sistemas usam esses dados?
  • Qual é a qualidade desses dados?
  • Qual equipe apoia esses dados se eles quebrarem?

Consumo de dados

  • Como esta tabela/tópico é particionada?
  • Quem pode aprovar meu sistema de produção para acessá-lo?
  • Serei alertado se o esquema mudar?

Publicação de dados

  • Como descrevo meus dados para que outras pessoas entendam o que significam e como usá-los?
  • Onde hospedo meus dados para que outros sistemas possam acessá-los?
  • Os sistemas de dados são complicados; como posso construir e operar um?
  • Quais são minhas responsabilidades operacionais quando meus processos/dados estiverem em produção?
  • Como posso cumprir meus requisitos de conformidade para processamento, armazenamento e publicação de dados?
  • Estou duplicando processamento/dados que já existem?

Em outras palavras

A solução não tem fórmula mágica. É guiada pelas respostas deste roteiro, além de outras perguntas que podem surgir, dependendo da plataforma que você possui e as condições do seu dia-a-dia como analista de dados ou de pesquisa.

Para aprofundar o assunto

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