{"id":5359,"date":"2023-01-23T09:00:00","date_gmt":"2023-01-23T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/certi.org.br\/blog\/?p=5359"},"modified":"2025-09-22T18:35:18","modified_gmt":"2025-09-22T21:35:18","slug":"o-papel-da-qualidade-de-dados-em-projetos-de-ia-na-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/certi.org.br\/blog\/o-papel-da-qualidade-de-dados-em-projetos-de-ia-na-industria\/","title":{"rendered":"Qualidade de dados: qual a import\u00e2ncia para IA na ind\u00fastria?"},"content":{"rendered":"\n<p>Se a base da aplica\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial (IA) na <a href=\"https:\/\/certi.org.br\/blog\/industria-4-0-no-brasil\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ind\u00fastria 4.0<\/a> est\u00e1 nos dados, a qualidade destes \u00e9 fundamental para garantir consist\u00eancia e confiabilidade nos resultados dos projetos.<\/p>\n\n\n\n<p>Na medida em que uma grande parcela do tempo \u00e9 investida na prepara\u00e7\u00e3o e no tratamento de dados, a qualidade na coleta dessas refer\u00eancias \u2014 que podem ser textos, vari\u00e1veis num\u00e9ricas, datas, \u00e1udios, v\u00eddeos, imagens, entre outras \u2014 vai muito al\u00e9m de uma informa\u00e7\u00e3o digitada corretamente ou n\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Uma big data confi\u00e1vel tem mais a ver com a sele\u00e7\u00e3o de dados \u00fateis dispon\u00edveis para serem convertidos em informa\u00e7\u00f5es relevantes. E a inconsist\u00eancia desses dados pode gerar perdas financeiras, assim como colocar em risco a sustentabilidade do projeto no ambiente fabril.<\/p>\n\n\n\n<p>Neste artigo, entenda a import\u00e2ncia estrat\u00e9gica da ci\u00eancia de dados para neg\u00f3cios da ind\u00fastria que utilizam IA como motor em projetos de otimiza\u00e7\u00e3o e preven\u00e7\u00e3o e saiba e saiba como o registro, cadastro e tratamento das vari\u00e1veis desses bancos de dados podem impactar na gera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es que garantam a maturidade dos produtos ou servi\u00e7os.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qualidade de dados em projetos de intelig\u00eancia artificial<\/h2>\n\n\n\n<p>Projetos de intelig\u00eancia artificial na ind\u00fastria s\u00e3o uma tend\u00eancia, principalmente pela&nbsp; associa\u00e7\u00e3o dessa tecnologia com o avan\u00e7o da automa\u00e7\u00e3o industrial, que abriu espa\u00e7o para inova\u00e7\u00f5es nos padr\u00f5es de qualidade dentro das f\u00e1bricas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Com a grande quantidade de dados dispon\u00edveis, e que aumentaram de forma exponencial nas \u00faltimas duas d\u00e9cadas, a maturidade no tratamento de tais dados \u00e9 um dos grandes desafios de muitas ind\u00fastrias. Se a grande maioria delas n\u00e3o obt\u00e9m sucesso em projetos de IA, um dos principais motivos \u00e9 a baixa qualidade de dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Essa lacuna na efic\u00e1cia \u00e9 comum porque quase metade do tempo desses projetos, cerca de 45%, <a href=\"https:\/\/www.datanami.com\/2020\/07\/06\/data-prep-still-dominates-data-scientists-time-survey-finds\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">segundo o Datamani<\/a>, \u00e9 dedicada ao desenvolvimento da base de dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Nesse contexto, h\u00e1 uma diferen\u00e7a entre os dados que s\u00e3o compilados pelos clientes e disponibilizados para uso no desenvolvimento de modelos e visualiza\u00e7\u00f5es de IA, e as expectativas na sua implementa\u00e7\u00e3o quanto \u00e0 qualidade das informa\u00e7\u00f5es que ser\u00e3o realmente absorvidas na produ\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es ben\u00e9ficas na manufatura.&nbsp; Isso significa que nem todo dado armazenado \u00e9 \u00fatil para um projeto de IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A partir de informa\u00e7\u00f5es faltantes ou incoerentes, depois que esses modelos de projetos est\u00e3o prontos para testagem ou produ\u00e7\u00e3o, eles tendem a enfrentar v\u00e1rios ambientes, depend\u00eancias e at\u00e9 lacunas de habilidades. Ou seja, eles falham em atender \u00e0s expectativas em termos de benef\u00edcios ou tempo investido.<\/p>\n\n\n\n<p>Alguns fatores que atuam como obst\u00e1culos na melhoria desse cen\u00e1rio s\u00e3o:&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Defici\u00eancias na estrutura organizacional<\/li><li>Limita\u00e7\u00f5es na infraestrutura industrial<\/li><li>Coleta e sele\u00e7\u00e3o correta de dados<\/li><li>Falta de experi\u00eancia em engenharia de dados<\/li><li>Dados em excesso e em grande escala de complexidade<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>\u00c9 interessante ressaltar que um projeto industrial com IA que envolve ci\u00eancia de dados n\u00e3o come\u00e7a com uma ideia do que a funcionalidade precisa ser, mas se concentra em quais percep\u00e7\u00f5es ou a\u00e7\u00f5es precisam ser obtidas dos dados, sejam eles em qualquer formato, para que gerem c\u00f3digos \u00fateis no aprendizado de m\u00e1quinas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quais fatores impactam a qualidade de dados?<\/h2>\n\n\n\n<p>Colocar os resultados da ci\u00eancia de dados onde eles impactam de forma positiva nos processos industriais nem sempre \u00e9 simples.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9 necess\u00e1rio uma identifica\u00e7\u00e3o profunda e bem realizada da qualidade de dados, a partir de uma s\u00e9rie de m\u00e9todos que podem ser aplicados para tratamento das diversas possibilidades de dados consider\u00e1veis. Entenda alguns desses m\u00e9todos:&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Preenchimento<\/h3>\n\n\n\n<p>Campos com inconsist\u00eancias de digita\u00e7\u00e3o ou com informa\u00e7\u00f5es faltantes na coleta podem comprometer os resultados dos algoritmos na visualiza\u00e7\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es propostas pelos modelos de IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Nomes incompletos, n\u00fameros pendentes e algarismos incorretos podem comprometer a confiabilidade do resultado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Em muitos contextos, \u00e9 necess\u00e1rio an\u00e1lise manual e corre\u00e7\u00e3o personalizada das refer\u00eancias, o que envolve capacita\u00e7\u00e3o de profissionais respons\u00e1veis nessa tarefa e que podem levar v\u00e1rios meses na execu\u00e7\u00e3o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Coer\u00eancia<\/h3>\n\n\n\n<p>Se o objetivo da ci\u00eancia de dados se concentra em interpretar vari\u00e1veis a fim de que elas gerem c\u00f3digos \u00fateis no aprendizado de m\u00e1quinas, o estudo dos dados tem rela\u00e7\u00e3o com a estrat\u00e9gia e a finalidade do projeto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Dito isso, entender se um certo valor, data ou imagem \u00e9 coerente com esse objetivo permite ganhar tempo, otimizar processos e focar em an\u00e1lises mais assertivas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Atualidade<\/h3>\n\n\n\n<p>Caso o modelo de IA seja alimentado com dados antigos, \u00e9 praticamente imposs\u00edvel&nbsp; transformar esse cen\u00e1rio em um produto final que represente a realidade do mercado.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ind\u00fastrias de nichos diferentes necessitam da manuten\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise da qualidade de dados de forma distinta e personalizada.<\/p>\n\n\n\n<p>Olhar com cuidado para vari\u00e1veis desatualizadas, como pre\u00e7os antigos, tecnologias de f\u00e1brica defasadas no sistema, fornecedores descadastrados ou j\u00e1 inexistentes, impactam no controle de qualidade do banco de dados.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Precis\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Este item tem rela\u00e7\u00e3o com a limpeza de dados, corrigindo ou descartando n\u00fameros an\u00f4malos ou errados, e garantindo que as informa\u00e7\u00f5es coletadas sejam uma representa\u00e7\u00e3o precisa do fen\u00f4meno que se deseja medir.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Assim como inserir o maior n\u00famero de dados poss\u00edvel dentro do mapeamento de vari\u00e1veis pode deixar o projeto mais assertivo, a exemplo de datas, \u00e1udios, v\u00eddeos e imagens.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Distribui\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>A distribui\u00e7\u00e3o de dados por entre modelos de intelig\u00eancia artificial aplicados a variados cen\u00e1rios poss\u00edveis pode ou n\u00e3o permitir a an\u00e1lise de viabilidade do projeto entre esses cen\u00e1rios mapeados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Isso quer dizer que ter uma base bem qualificada, distribu\u00edda pela maior quantidade de cen\u00e1rios poss\u00edveis de aplica\u00e7\u00e3o e de gera\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis, \u00e9 mais vantajoso do que ter uma big data extensa com informa\u00e7\u00f5es inconsistentes, e distribu\u00eddas por cen\u00e1rios diversos de aplica\u00e7\u00e3o.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lise e prepara\u00e7\u00e3o de dados: qual a import\u00e2ncia para a ind\u00fastria?<\/h2>\n\n\n\n<p>O controle de qualidade de dados dos projetos pode ser diretamente impactado a depender da an\u00e1lise e da prepara\u00e7\u00e3o dos dados fornecidos como base para a implementa\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es industriais.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Os riscos de uma base de dados ineficiente podem gerar perdas financeiras e materiais, assim como colocar em risco a vida de pessoas, causar danos ao bem-estar, \u00e0 sa\u00fade e ao meio-ambiente ou \u00e0 linha de produ\u00e7\u00e3o fabril.<\/p>\n\n\n\n<p>Neg\u00f3cios que aplicam a intelig\u00eancia artificial na manufatura para fins diferentes necessitam de an\u00e1lise e prepara\u00e7\u00e3o de dados distintos, baseados na din\u00e2mica e natureza do sistema industrial no qual est\u00e3o inseridos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>As \u00e1reas de log\u00edstica e estoque s\u00e3o duas em que modelos de intelig\u00eancia artificial podem aplicar o uso de dados para identifica\u00e7\u00e3o ou controle de demandas, enquanto o segmento automobil\u00edstico pode empreg\u00e1-lo na cadeia produtiva, ou para an\u00e1lises preditivas na checagem de manuten\u00e7\u00e3o do maquin\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<p>Por exemplo, projetos de aprendizado de m\u00e1quinas voltados para ind\u00fastrias de alimentos, que lidam com estoques na gest\u00e3o de mat\u00e9ria-prima junto a fornecedores, necessitam da an\u00e1lise, atualiza\u00e7\u00e3o e do tratamento de dados com uma frequ\u00eancia diferente daqueles utilizados em processos da ind\u00fastria farmac\u00eautica, respons\u00e1veis pelo desenvolvimento de novas medica\u00e7\u00f5es voltadas ao tratamento de doen\u00e7as cr\u00f4nicas.<\/p>\n\n\n\n<p>Se o pre\u00e7o de uma determinada mat\u00e9ria-prima est\u00e1 desatualizado ou impreciso com base no valor de mercado, essa incoer\u00eancia pode impactar nos recursos internos dispon\u00edveis para a produ\u00e7\u00e3o de lotes espec\u00edficos ou desenvolvimento de servi\u00e7os sazonais.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Assim como a escolha de um fornecedor que cont\u00e9m dados pendentes ou incompletos quanto \u00e0s pe\u00e7as dispon\u00edveis no sistema ou tecnologias desatualizadas na fabrica\u00e7\u00e3o de mat\u00e9rias-primas pode causar erros na aquisi\u00e7\u00e3o de estoques para uma determinada produ\u00e7\u00e3o, impactando negativamente na qualidade do produto final e dos benef\u00edcios aos usu\u00e1rios.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Boas pr\u00e1ticas para garantir a qualidade de dados e sucesso de projetos de IA<\/h2>\n\n\n\n<p>Ao identificar quais s\u00e3o os pontos cr\u00edticos e as vari\u00e1veis do sistema de um determinado problema a ser resolvido com modelos de IA, e analisar a qualidade de dados disponibilizados pelo cliente, \u00e9 importante observar se o cen\u00e1rio atual de digitaliza\u00e7\u00e3o e coleta de dados \u00e9 suficiente, se os campos de informa\u00e7\u00f5es est\u00e3o completos, atuais e coerentes com os objetivos do projeto.<\/p>\n\n\n\n<p>Esse tempo investido em ci\u00eancia dos dados \u00e9 refletido em atividades que requerem, muitas vezes, an\u00e1lise manual prolongada e corre\u00e7\u00e3o personalizada dos valores, dependendo da natureza das vari\u00e1veis, sistemas e do modelo de abordagem de IA.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por isso, \u00e9 ideal que a an\u00e1lise e prepara\u00e7\u00e3o de dados seja realizada por um profissional especializado e capacitado, em geral um cientista de dados, respons\u00e1vel por garantir que a big data esteja s\u00f3lida e confi\u00e1vel, permitindo que o modelo proposto atinja os objetivos finais oferecidos ao cliente como solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre as ferramentas mais adequadas para executar tarefas de ci\u00eancia dos dados, novos m\u00e9todos e plataformas que combinam solu\u00e7\u00f5es propriet\u00e1rias, de c\u00f3digo aberto e h\u00edbridas,&nbsp; possibilitam agilizar e otimizar o tempo no carregamento, tratamento e na visualiza\u00e7\u00e3o desses dados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esse softwares imprimem maior rapidez e facilidade na verifica\u00e7\u00e3o dos dados, permitindo a an\u00e1lise de problemas de baixa e m\u00e9dia complexidade, e at\u00e9 mesmo testar modelos de IA para uma r\u00e1pida valida\u00e7\u00e3o de propostas de projeto, o que possibilita obter modelos minimamente vi\u00e1veis para encontrar os caminhos mais adequados focados em determinadas problem\u00e1ticas.<\/p>\n\n\n\n<p>A CERTI tem compet\u00eancia no desenvolvimento de projetos com modelos de intelig\u00eancia artificial que aplicam solu\u00e7\u00f5es para a Ind\u00fastria 4.0, a partir da an\u00e1lise e da prepara\u00e7\u00e3o de dados consistentes e s\u00f3lidos para o aux\u00edlio de empresas que est\u00e3o em fase de amadurecimento dentro do contexto da manufatura industrial inteligente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Quer contar com a expertise dos profissionais CERTI? <a href=\"https:\/\/certi.org.br\/pt\/contato\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Entre em contato agora<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Se a base da aplica\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial (IA) na Ind\u00fastria 4.0 est\u00e1 nos dados, a qualidade destes \u00e9 fundamental para garantir consist\u00eancia e confiabilidade nos resultados dos projetos. 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