Quando aplicada a ferramentas de limpeza e transformação de dados, a inteligência artificial (IA) refere-se ao uso de algoritmos e técnicas avançadas para automatizar e aprimorar o processo de limpeza, preparação e transformação de dados para análise e modelagem. As ferramentas de limpeza e transformação de dados alimentadas por IA aproveitam o aprendizado de máquina, o processamento de linguagem natural (PNL) e outras tecnologias de IA para executar várias tarefas relacionadas a dados, como:

Perfil e descoberta de dados :Os algoritmos de IA podem analisar automaticamente grandes volumes de dados para identificar suas características, padrões, tipos de dados e relacionamentos. Essas informações ajudam os analistas de dados a compreender os dados e a tomar decisões informadas sobre sua preparação e transformação.

Limpeza de dados :as ferramentas baseadas em IA podem detectar e corrigir erros e inconsistências comuns de dados, como valores ausentes, valores discrepantes, duplicatas e formatação incorreta. Eles também podem identificar e remover dados irrelevantes ou corrompidos, garantindo a qualidade e a precisão dos dados utilizados para análise.

Transformação de dados :Os algoritmos de IA podem realizar transformações complexas de dados, como extração de recursos, engenharia de recursos, normalização e agregação. Essas transformações ajudam a preparar os dados para análise, convertendo-os em um formato adequado e tornando-os mais relevantes e úteis para modelagem.

Integração de dados :a IA pode ajudar na integração de dados de diversas fontes, como bancos de dados relacionais, planilhas, serviços web e fontes não estruturadas, como mídias sociais e dispositivos IoT. Os algoritmos de IA podem combinar e mesclar automaticamente dados de diferentes fontes, resolvendo conflitos e garantindo a consistência dos dados.

Detecção de anomalias :as técnicas de IA podem detectar pontos de dados ou padrões anômalos que podem indicar fraudes, erros ou valores discrepantes. Isso ajuda os analistas de dados a identificar e investigar possíveis problemas nos dados, aumentando sua confiabilidade e precisão.

Processamento de Linguagem Natural (PNL) :para dados de texto não estruturados, as ferramentas baseadas em IA podem usar técnicas de PNL para extrair informações significativas, como análise de sentimento, modelagem de tópicos e reconhecimento de entidade nomeada. Isso permite a integração e análise de dados de texto não estruturados juntamente com dados estruturados.

Ao automatizar e aprimorar os processos de limpeza e transformação de dados, a IA melhora a qualidade dos dados, reduz o esforço manual e acelera o tempo de obtenção de insights. Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas, otimizem suas operações e descubram insights valiosos a partir de seus dados.