Plataforma de dados AI-ready

Quando o discurso era apenas “ser data-driven”, a falta de maturidade com dados passava despercebida. Afinal, na prática, era suficiente produzir dashboards ou relatórios básicos, sem grandes demandas que exigiam uma arquitetura sofisticada. Hoje, com a corrida para implementar IA nos negócios, essa deficiência se transformou no principal obstáculo à inovação e competitividade no mercado.

Uma plataforma de dados AI-ready é a fundação que determina se suas iniciativas de inteligência artificial morrem na gaveta ou, por outro lado, se transformam em produtos escaláveis que geram milhões em receita. Além disso, a ausência dessa infraestrutura — reflexo direto da falta de maturidade com dados — se tornou o principal gargalo para experimentar, desenvolver e, por fim, colocar em produção aplicações de IA que realmente geram valor para o negócio.

Plataforma de dados AI-ready

A necessidade de uma plataforma de dados AI-ready ficou ainda mais evidente com a expansão das LLMs (large language models), como ChatGPT e Gemini, e sua incorporação dentro de aplicações de software. Isso deu origem ao conceito de agentes: sistemas autônomos com IA capazes de realizar tarefas operacionais, interagir com múltiplas fontes de dados e tomar decisões em tempo real. Com isso, além dos requisitos já conhecidos em projetos de dados tradicionais, como qualidade, segurança e disponibilidade, passam a existir novas preocupações, tais como:

• Escalabilidade e flexibilidade: capacidade de lidar com grandes volumes de dados em diferentes formatos, além de permitir o acesso e exploração direta dos dados.
• Processamento em tempo real: garantir respostas rápidas e baixa latência para as aplicações baseadas em IA.
• Observabilidade e monitoramento: acompanhar o desempenho dos modelos e detectar desvios nos dados que possam comprometer a integridade ou causar envenenamento dos modelos.
• Privacidade, ética e conformidade: proteger dados sensíveis e assegurar o cumprimento das exigências regulatórias.
• Segurança avançada: prevenir ataques específicos direcionados a modelos de IA e agentes autônomos.

Contudo, muitas organizações ainda estão distantes dessas novas preocupações. Em vários casos, o desafio começa pela ausência de coleta ou pela dispersão dos dados em diferentes sistemas. Mesmo quando conseguem centralizar os dados em plataformas como data warehouses ou data lakes, é comum que os dados sejam pouco confiáveis ou apresentem modelagens defasadas. Soma-se a isso a falta de governança: não há documentação adequada, nem clareza sobre a origem, a responsabilidade ou o uso de cada dado.

Esta realidade reflete diretamente nas limitações de plataformas de dados tradicionais que muitas empresas ainda utilizam. 

Data Warehouse

Um data warehouse (DW), por exemplo, que consiste em um banco de dados otimizado para analytics, é uma arquitetura de armazenamento muito comum em organizações que possuem relatórios e dashboards de BI. Embora eficiente para armazenar dados estruturados já processados e transformados de acordo com as regras do negócio, o DW apresenta limitações significativas para aplicações de IA: 

• Suporte limitado: Apenas para dados estruturados; não ideais para dados brutos ou não-tabulares.
• Rigidez de esquema (schema-on-write)<span “>: O esquema é definido antes da ingestão, dificultando modificações e a adição de novas colunas ou features.
• Custo elevado: Infra-estruturas de banco de dados podem ser caras e complexas de manter.

Data Lake

O data lake (DL), que consiste em um repositório de arquivos em nuvem (como S3 e Cloud Storage), resolve parte do problema. A flexibilidade proporcionada por essa arquitetura permite abranger qualquer tipo de dado, seja não estruturado (como imagens e áudios) ou semi-estruturado (como JSONs e XMLs). Permite acesso direto aos dados brutos e não-agregados, tornando-o mais adequado para o uso em modelos de IA e explorações. No entanto, com os DLs, surgiram novos problemas:

• Qualidade e consistência: Dados podem não estar limpos ou padronizados na ingestão, exigindo processos adicionais para garantir a qualidade e evitar data swamps (pântanos de dados).
• Segurança e governança desafiadoras: A flexibilidade e o volume de dados tornam a implementação de políticas de segurança e governança mais complexas.
• Problemas de performance: Requer conhecimento em particionamento e clusterização para otimizar a leitura, pois múltiplos arquivos podem causar lentidão.

Data Lakehouse: a fonte de dados para plataformas AI-ready

O data lakehouse (DLH) surge como uma solução híbrida que combina o melhor dos dois mundos: une a flexibilidade dos data lakes com a estrutura e governança dos data warehouses. Esta arquitetura mantém as principais vantagens mencionadas nos data lakes, como o baixo custo e suporte amplo. Mas, simultaneamente, incorpora a confiabilidade e consistência dos data warehouses tradicionais através de uma camada de metadados construída sobre este data lake. Esta camada oferece:

• Logs para auditoria e rastreabilidade do histórico de atualizações no dado;
• Validação automática de schema que garante qualidade na ingestão;
• Transações ACID para garantir consistência em operações por meio de commits, impedindo o corrompimento de arquivos;
• Versionamento dos dados que garantem rollbacks em falhas.

O resultado é uma arquitetura unificada que elimina silos de dados e oferece uma base sólida para workloads de IA, podendo também ser utilizada para analytics tradicionais e relatórios de BI.

Como evoluir o data lake ou warehouse tradicional para uma plataforma de dados AI-ready?

Esta evolução é uma jornada que deve ser planejada de forma estratégica. Para isso, é importante primeiramente avaliar a real ambição do negócio com IA e o seu impacto na geração de valor. Evite evoluções sem justificativas cuja tecnologia é implementada puramente pela própria tecnologia.

Para organizações que já dispõem de uma plataforma de dados tradicional, existem possíveis caminhos para transformá-las em AI-ready:

Modernizando o warehouse

Os data warehouses modernos como BigQuery, Azure Synapse, Snowflake e Amazon Redshift já endereçam muitas limitações das soluções tradicionais on-premise. Eles oferecem:

• Escalabilidade elástica com separação entre armazenamento e computação;
• Governança integrada;
• Suporte a dados semiestruturados em alguns casos, como BigQuery;
• Integração nativa com ferramentas de machine learning e IA.

A migração pode ser feita utilizando as seguintes estratégias:

• Migração incremental: Inicie a transição para um DW moderno priorizando domínios de dados críticos para casos de uso de IA. Valide resultados e expanda gradualmente.
• Consultas federadas: Utilize recursos de federação de consultas quando disponíveis para manter a continuidade operacional durante a transição, permitindo consultas unificadas entre sistemas legados e modernos.
• Abordagem híbrida com data puddles: Mantenha seu DW atual para cargas de trabalho existentes enquanto implementa “data puddles” (pequenos lakehouses com subconjunto de dados) para casos de uso específicos de IA, expandindo conforme  validação e novas demandas.

Evoluindo o data lake para um lakehouse

Para organizações que já investiram em data lakes, a evolução para um data lakehouse pode ser mais direta:

• Evolução in-place: Adicione camadas de metadados, transações ACID e otimização de consulta sobre seu Data Lake existente sem necessidade de migração massiva de dados.
• Adoção de frameworks para lakehouse: Implemente ferramentas como Delta Lake, Apache Iceberg ou Apache Hudi sobre seu data lake existente.
• Catalogação e governança: Implemente ferramentas de catalogação e governança de dados para melhorar a descoberta e confiabilidade dos dados.

Viabilizando o desenvolvimento de agentes de IA

À medida que as plataformas evoluem para IA, surge um novo desafio: não basta apenas armazenar e processar grandes volumes de dados para alimentar modelos. Além disso, é preciso viabilizar a construção dos chamados agentes autônomos. Esses agentes, conhecidos como Agentic AI, utilizam o raciocínio avançado dos modelos para resolver problemas e executar tarefas, integrando diferentes sistemas, fontes de dados e ferramentas de negócio. Em outras palavras, a IA passa a ser uma executora e não somente uma geradora de conteúdo ou insight.

Para serem mais eficazes dentro do domínio de negócio, esses agentes precisam acessar informações relevantes para este contexto específico. Com esse propósito, foi desenvolvida a técnica de Retrieval-Augmented Generation (RAG) que permite que a IA busque e recupere dados externos além do seu treinamento. Dessa forma, as respostas dos modelos são enriquecidas com conhecimento específico e em tempo real. Como resultado, a IA passa a tomar decisões mais precisas e contextualizadas, se tornando ainda mais relevante para o negócio.

A RAG modifica o processo de resposta da LLM adicionando uma etapa intermediária: a busca semântica. 

Processo tradicional: Pergunta → LLM → Resposta baseada apenas no treinamento

Processo RAG: Pergunta → Busca semântica → Recupera informações relevantes → LLM + contexto adicional → Resposta enriquecida

Vantagens da RAG

• Resolvem limitações críticas dos modelos tradicionais ao eliminar alucinações se baseando em dados concretos;
• Mantém o conhecimento atualizado sem necessidade de retreinamento;
• Permite a personalização de LLMs para domínios de negócio muito específicos;
• Não exige supervisão explícita, podendo ser aplicada em cenários onde há muitos dados não-rotulados.

Embeddings e bancos vetoriais

Para viabilizar essa busca semântica, a RAG necessita de um novo tipo de dado que vai além das estruturas convencionais de um warehouse ou lakehouse: os embeddings. Estes são representações numéricas de dados (texto, imagens, áudio) convertidos em espaços vetoriais multidimensionais. Cada dimensão neste espaço representa uma característica específica do significado daquele dado. O processo funciona assim:

1.   Modelos de IA específicos analisam o conteúdo (um texto, por exemplo);
2.   Capturam seu significado e contexto semântico;
3.   Definem o vetor (embedding) a partir do significado capturado;
4.   Calculam distâncias entre dois vetores para encontrar conteúdos semanticamente similares (quanto menor a distância entre eles, mais similar).

Para armazenar e consultar esses embeddings, são necessários bancos de dados vetoriais, capazes de realizar buscas semânticas através de consultas simples. Portanto, para viabilizar a RAG nos casos de uso com IA e agentes autônomos, é fundamental incluir um banco vetorial na plataforma de dados AI-ready. Algumas opções incluem: Databricks Vector Search, Pinecone, PostgresSQL com PGVector e LanceDB.

MLOps: O desafio da produtização

Uma pesquisa da Gartner de 2022 revelou um dado alarmante: apenas 54% dos projetos de IA saem do piloto para produção. O MLOps surge como resposta a esse gargalo, automatizando todo o ciclo de vida dos modelos: desde experimentação até monitoramento em produção. A disciplina combina práticas consolidadas de DevOps com as particularidades da IA, visando operacionalizar e escalar a entrega dos modelos.

Antes de investir nesta infraestrutura adicional, uma decisão estratégica deve ser avaliada: construir modelos proprietários (build) ou utilizar soluções de IA já prontas (buy). Para empresas que escolhem o caminho “buy”, ao adotar soluções de AI as a Service (AIaaS), muitos dos desafios de produtização dos modelos deixam de existir.

1. Experimentação controlada

Entregar um modelo funcional em produção não necessariamente significa ter um bom resultado. Portanto, a experimentação estruturada é fundamental no processo de produtização para obter melhores resultados. Ferramentas, como MLflow, permitem que cientistas de dados:

• Testem diferentes hiperparâmetros, algoritmos e features de forma organizada;
• Mantenham histórico completo de todos os experimentos;
• Versionem dados utilizados nos experimentos;
• Reproduzam experimentos com facilidade.

Para LLMs especificamente, as experimentações facilitam a comparação de diferentes prompts, modelos base e estratégias de fine-tuning.

2. Monitoramento

Após o deploy, o monitoramento torna-se crítico e complexo. Diferentemente de aplicações tradicionais, LLMs apresentam desafios específicos:

• Dificuldade de interpretabilidade das decisões do modelo;
• Não-determinismo nas respostas geradas;
• Alucinações e possíveis inconsistências;
• Vulnerabilidades de segurança como prompt injection;
• Alto custo dos modelos e infraestrutura com GPU.

As movimentações recentes no mercado, como as novidades anunciadas no DASH 2025 da Datadog, demonstram que, além disso, plataformas de observabilidade tradicionais estão evoluindo para entregar funcionalidades específicas para produtos de IA, auxiliando organizações a superar esses desafios de uma forma mais cômoda.

3. Model serving

Este é o componente que torna modelos de IA pronto para o uso. Envolve a implantação e disponibilização do modelo treinado através de APIs ou interfaces que permitem que aplicações ou usuários enviem dados de entrada e recebam o resultado de forma confiável e escalável. Ferramentas como TensorFlow Serving e TorchServe servem para esse propósito.

Qual é o próximo passo da sua plataforma de dados para IA?

Construir uma plataforma de dados AI-ready não é apenas uma questão puramente tecnológica, mas uma transformação estratégica que requer abordagem incremental. Portanto, é fundamental entender qual o nível de maturidade da sua organização atual para definir o ponto de partida. Além disso, a estratégia deve acompanhar a ambição de IA do negócio para evitar implementações tecnológicas sem valor ou propósito.

Se você ainda está nos primeiros estágios, considere iniciar o data lakehouse como um “data puddle”, focado em um único caso de uso com IA e um subconjunto mínimo dos dados. Por outro lado, para organizações mais avançadas que desejam construir e customizar modelos, implementar práticas básicas de MLOps pode ser o primeiro passo mais impactante. Por fim, para quem já possui casos de uso definidos em LLMs, priorizar capacidades de RAG pode elevar significativamente a capacidade das aplicações.

Referências

INMON, Bill. Building the Data Lakehouse. Technics Publications, 2021.

LEWIS, Patrick et al. Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. Advances in neural information processing systems, v. 33, p. 9459-9474, 2020.

GARTNER, Inc. Gartner Survey Reveals 80% of Executives Think Automation Can Be Applied to Any Business Decision. Disponível em: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-22-gartner-survey-reveals-80-percent-of-executives-think-automation-can-be-applied-to-any-business-decision