O uso de dados sintéticos (Synthetic Data) e o aprimoramento inteligente de dados - Intelligence Data Enhancement (IDE), estão se tornando mais populares atualmente, devido à crescente adoção de inteligência artificial (IA) em diversas indústrias.
Isso porque as aplicações de IA exigem grandes volumes de dados para treinar modelos eficazes e muitas vezes os dados reais são escassos, caros de serem coletados e não estão disponíveis devido à questões de privacidade.
Assim os dados sintéticos e IDE surgem como alternativas acessíveis e econômicas, uma vez que podem ser gerados para simular cenários e comportamentos, garantindo a proteção de dados.
Além disso, o aprimoramento inteligente de dados (IDE), que envolve a melhoria da qualidade e da variedade dos dados existentes, permite que as empresas extraiam mais valor de seus dados atuais.
Isso é ainda mais importante em um mundo onde a análise de dados é fundamental para a tomada de decisões informadas.
Neste artigo, nós da Blend, especialistas em customer insights e análise de dados, explicamos essas terminologias como elas estão sendo aplicadas à pesquisa de mercado e porque o uso do IDE, em nossa opinião, é mais adequado ao contexto no momento em que vivemos.
O que são dados sintéticos?
Dados sintéticos são informações criadas artificialmente que complementam ou preenchem lacunas em conjuntos de dados reais. Por exemplo, imagine que você é um gerente de produto que está lançando uma nova promoção para um produto. Você possui uma tabela com diversas informações sobre comportamentos de consumo do seu público-alvo, como idade, renda e frequência de compra. Mas, faltam dados sobre a reação dos consumidores a promoções anteriores, que ajudariam a prever o sucesso da nova campanha. Assim, você pode gerar dados sintéticos que simulem essas reações, baseando-se em padrões observados em dados históricos ou em dados de grupos semelhantes e portanto, consegue criar um cenário mais completo e tomar decisões mais informadas.
Na vida real, os dados sintéticos são dados gerados por algoritmos que imitam as propriedades estatísticas de dados reais, sendo uma alternativa mais econômica aos dados reais.
No entanto, uma pesquisa recente com 200 profissionais americanos da área revelou que o uso de dados sintéticos na pesquisa de mercado ainda enfrenta resistência. Apenas 2% dos respondentes se mostraram positivos em relação a essas amostras, enquanto 60% expressaram preocupações sobre a ética, confiança e autenticidade dos dados.
As dúvidas sobre a aplicação de dados sintéticos em pesquisas incluem falta de representatividade, viés potencial, desafios na validação de precisão e questões de segurança e privacidade. Importante ressaltar que se os dados sintéticos não capturarem corretamente a complexidade do comportamento do consumidor, as conclusões podem ser enganosas.
E o que é IDE - Intelligence Data Enhancement:
Intelligence Data Enhancement (IDE) é uma metodologia avançada que utiliza tecnologias como inteligência artificial, machine learning e estatísticas sofisticadas para otimizar, enriquecer e potencializar conjuntos de dados.
O processo abrange etapas fundamentais, como limpeza e consistência, transformação inteligente e análise aprofundada de padrões complexos, maximizando o valor estratégico dos dados.
Essa abordagem é ideal para cenários em que os dados originais são limitados, sensíveis ou precisam ser extrapolados, oferecendo insights mais precisos e confiáveis para apoiar decisões críticas e inovadoras.
Diferença entre Synthetic Data e Intelligence Data Enhancement (IDE):
Embora IDE e Synthetic Data sejam abordagens avançadas para lidar com dados, elas possuem objetivos e aplicações distintas.
O "Synthetic Data" refere-se à criação de dados artificiais gerados a partir de algoritmos para simular cenários, treinar modelos de machine learning ou preservar a privacidade em testes. Seu foco está na fabricação de novos dados que imitam características de dados reais, sendo amplamente utilizado em áreas como treinamento de IA ou experimentação em ambientes controlados.
Intelligence Data Enhancement (IDE), por outro lado, concentra-se no uso analítico de bases de dados reais. O objetivo da IDE é aprimorar a qualidade e a utilidade das informações existentes, empregando um processo complexo e personalizado. Em vez de aplicar regras genéricas, a IDE analisa padrões específicos e interações complexas entre as variáveis, garantindo a consistência, a transformação inteligente e a estruturação ideal dos dados, maximizando seu valor estratégico.
Por que utilizar o IDE?
Optamos pelo IDE quando nosso foco é extrair o máximo potencial dos dados reais, seja para análises aprofundadas, geração de insights ou suporte à tomada de decisões críticas.
O IDE é essencial porque:
Preserva a autenticidade dos dados: Trabalha com informações reais, respeitando a natureza única de cada variável.
Garante alta qualidade analítica: O processo rigoroso e dinâmico melhora a consistência, elimina ruídos e organiza os dados de forma estratégica.
Maximiza o valor estratégico: O banco de dados final resultante da IDE oferece maior confiabilidade e precisão para análises e decisões.
Aborda complexidades específicas: A IDE utiliza abordagens personalizadas, considerando as interações únicas de cada conjunto de dados.
Enquanto o Synthetic Data é ideal para criar dados em ambientes onde a realidade pode ser simulada, a IDE se torna indispensável quando precisamos trabalhar com dados reais, extrair padrões complexos e potencializar sua aplicação em análises estratégicas.
O IDE refere-se à integração de dados sintéticos com técnicas analíticas avançadas para melhorar os processos de tomada de decisão.
Por isso, essa abordagem aproveita os pontos fortes dos dados sintéticos enquanto emprega algoritmos de aprendizado de máquina para extrair insights e padrões que podem não ser prontamente aparentes em conjuntos de dados tradicionais. Por exemplo, o IDE pode aprimorar a modelagem preditiva na saúde, combinando dados sintéticos de pacientes com dados do mundo real para melhorar a precisão das previsões relacionadas aos resultados dos pacientes (Pereira, 2024; Delanerolle et al., 2023). A sinergia entre dados sintéticos e análises inteligentes permite modelos mais robustos que podem se adaptar a cenários complexos, levando, em última instância, a decisões melhor informadas em ambientes clínicos (Howie, 2024).
Conclusão:
Acreditamos que o uso do Aprimoramento Inteligente de Dados (IDE) é mais adequado à pesquisa e à experiência do cliente do que os dados sintéticos, pois o IDE não apenas melhora a qualidade e a variedade dos dados existentes, mas também proporciona uma análise mais precisa e relevante.
Enquanto os dados sintéticos podem falhar em capturar a complexidade e a diversidade dos dados reais, o IDE permite que as empresas aproveitem ao máximo suas informações já disponíveis, resultando em insights mais valiosos.
Além disso, o IDE é essencial para a personalização da experiência do cliente, uma vez que permite uma compreensão mais profunda das necessidades e comportamentos dos consumidores.
Em um ambiente onde a tomada de decisões informadas é crucial, o IDE se destaca como uma ferramenta que maximiza o valor dos dados e potencializa a experiência do cliente.
Se quer conhecer mais sobre IDE Intelligence Data Enhancement (IDE), entre em contato com nossos especialistas.
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