São Paulo — InkDesign News — Com o avanço de técnicas em machine learning e deep learning, empresas estão cada vez mais focadas em melhorar seus processos de validação de dados, focando na eficiência e precisão das alterações em modelos de dados.
Arquitetura de modelo
A arquitetura dos modelos permite uma grande flexibilidade e escalabilidade. Um exemplo é a utilização de **DAGs** (Directed Acyclic Graphs), essenciais para entender como os dados fluem através dos projetos. A compreensão dessa estrutura é crucial para identificar o impacto de uma alteração específica.
A complexidade da lógica de transformação de dados traz desafios significativos.
(“The increasing complexity of data transformation logic gives rise to significant challenges.”)— Nome, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
Os métodos de validação muitas vezes variam entre checagens rápidas e abordagens exaustivas. Enquanto as checagens rápidas oferecem agilidade, elas podem falhar em detectar erros críticos, enquanto métodos exaustivos tornam-se custosos e demorados à medida que a complexidade do pipeline aumenta.
A revisão de mudanças em modelos de dados deve considerar tanto o código quanto os dados envolvidos.
(“The review of changes in data models should consider both the code and the data involved.”)— Nome, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
A classificação das mudanças em três categorias — não-breaking, partial-breaking e breaking — permite uma validação mais focada, reduzindo significativamente o número de modelos que necessitam ser revisados. Essa técnica sistemática melhora a eficiência do processo de validação.
Um novo método é requerido para auxiliar o engenheiro a realizar validações de dados precisas e direcionadas.
(“A new method is required to assist the engineer in performing precise and targeted data validations.”)— Nome, Cargo, Instituição
As aplicações práticas dessa abordagem de validação de dados são inúmeras, compostas por otimizações em fluxos de trabalho e a redução de erros silenciosos que podem impactar decisões empresariais. Futuras pesquisas devem focar em integrar essas técnicas com inteligência artificial para uma abordagem ainda mais robusta e automatizada.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
