Desbloqueando o Poder da Análise de Dados: Como Torná-la Tão Transformadora Quanto a IA Generativa

O rápido avanço da IA traz inúmeros desafios, como a preparação de dados, gestão de grandes conjuntos de dados, garantia de qualidade de dados e a ineficiência de consultas longas e processos em lote. Neste VB Spotlight, William Benton, arquiteto principal de produtos da NVIDIA, e outros especialistas compartilham como as organizações podem otimizar seus processos de análise hoje.

Assista Gratuito On-Demand!

O potencial transformador da IA é frequentemente limitado pelas complexidades da análise e pela longa espera por insights. “Todos já se depararam com painéis que apresentam alguma latência,” observa Deborah Leff, diretora de receitas da SQream, “mas com consultas complexas, você pode esperar horas, ou até dias, para obter insights importantes.”

Durante um recente evento do VB Spotlight, Leff se juntou a Benton e ao cientista de dados Tianhui “Michael” Li para discutir como as organizações podem superar barreiras na análise de dados em nível empresarial. Eles enfatizaram a necessidade crítica de investimento em GPUs poderosas para aumentar a velocidade, eficiência e capacidade dos processos analíticos, abrindo caminho para uma nova abordagem de tomada de decisão baseada em dados.

Acelerando a Análise Empresarial

Apesar do entusiasmo em torno da IA generativa, a análise empresarial ainda não avançou na mesma velocidade. “Muitos ainda abordam desafios analíticos com arquiteturas ultrapassadas,” explica Benton. “Embora os bancos de dados tenham recebido atualizações incrementais, não vimos uma mudança revolucionária que beneficie drasticamente profissionais, analistas e cientistas de dados.”

Esse desafio contínuo decorre do tempo significativo exigido para análises, que tem mantido soluções eficazes fora de alcance. Embora adicionar mais recursos na nuvem seja dispendioso e complicado, uma combinação eficaz de poder de CPU e GPU pode melhorar consideravelmente o desempenho analítico.

As GPUs de hoje seriam consideradas extraordinárias no passado, afirma Benton. “Enquanto supercomputadores são usados para resolver problemas científicos massivos, esse imenso poder computacional agora pode beneficiar diversos casos de uso.” As organizações já não precisam se contentar com pequenas otimizações de consulta. Elas podem reduzir significativamente todo o cronograma analítico, aumentando a velocidade na ingestão, consulta e apresentação de dados.

“A SQream e tecnologias semelhantes aproveitam o poder combinado de GPUs e CPUs, revolucionando os processos analíticos tradicionais e proporcionando um impacto sem precedentes,” acrescenta Benton.

Revolucionando o Ecossistema de Ciência de Dados

Lagos de dados não estruturados, frequentemente centrados em Hadoop, oferecem flexibilidade para grandes volumes de dados semi-estruturados e não estruturados, mas exigem extensa preparação antes da implementação dos modelos. A SQream utiliza GPUs para processamento acelerado de dados, agilizando significativamente o fluxo de trabalho desde a preparação dos dados até insights acionáveis.

“As capacidades das GPUs capacitam as organizações a analisar conjuntos massivos de dados de forma eficaz,” afirma Leff. “Costumamos impor limites ao tamanho dos dados, mas as GPUs nos permitem desbloquear volumes imensos de dados.”

O RAPIDS da NVIDIA, um conjunto de bibliotecas aceleradas por GPU de código aberto, melhora ainda mais o desempenho em larga escala ao longo das pipelines de dados. Ele aproveita o poder do processamento paralelo, aumentando a eficiência nos ecossistemas de ciência de dados Python e SQL.

Desbloqueando Insights Mais Profundos

Benton destaca que a melhoria da análise não se resume apenas à velocidade. “Processos lentos muitas vezes resultam de atrasos na comunicação entre equipes ou até mesmo entre mesas. Ao otimizar essas interações, observamos ganhos significativos de desempenho.”

Conseguir tempos de resposta abaixo de um segundo permite respostas imediatas, mantendo os cientistas de dados em um estado de fluxo produtivo. Estender essa eficiência a diversos líderes empresariais aprimora os processos de tomada de decisão que impactam diretamente a receita, gestão de custos e redução de riscos.

Aproveitar todo o potencial dos dados torna-se viável com o poder das CPUs e GPUs, possibilitando consultas antes impossíveis. “Para mim, isso é a democratização da aceleração,” observa Leff. “Muitos tomadores de decisão precisam confiar em suposições ultrapassadas. Quando informados de que uma consulta levará oito horas, aceitam, sem saber que poderia ser processada em menos de oito minutos.”

Benton acrescenta: “Muitas organizações ainda se apegam a paradigmas antigos estabelecidos ao longo de décadas. Com os avanços proporcionados por tecnologias como a SQream, podemos desafiar essas suposições. Quando uma consulta que antes levava duas semanas agora é concluída em meia hora, isso abre a porta para explorar novas possibilidades de negócios.”