Tecnologia
Agentes de IA são promissores, mas não fazem mágica. Sem uma arquitetura sólida, viram só hype. Este artigo analisa os limites e potenciais dos sistemas multiagentes e propõe uma visão prática: tecnologia boa é a que resolve problema real — com engenharia de verdade.
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Dark Data são dados esquecidos e não utilizados que podem impulsionar a IA e gerar vantagem competitiva. Descubra como identificar, processar e extrair valor desses dados para transformar sua estratégia de negócios e maximizar seus resultados.
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A ética na análise de dados é essencial para proteger privacidade, garantir justiça e promover transparência. Este artigo explora os dilemas enfrentados por profissionais, aponta caminhos para práticas responsáveis e reforça que a ética não é uma escolha, mas um imperativo na era dos dados.
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Calcular o ROI de um projeto de Big Data nos ajuda a justificar investimentos e otimizar recursos. Neste artigo, exploro os desafios e apresento um passo a passo para medir custos e benefícios, além de compartilhar práticas para maximizar o retorno sobre esse investimento.
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Os bancos de dados NoSQL são uma solução poderosa e flexível para lidar com o volume e a complexidade de dados não estruturados. Neste artigo, apresento seus diversos modelos e casos de uso.
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Os bancos de dados transacionais seguem o princípio ACID para garantir que cada operação seja segura e consistente. Neste artigo, apresento como esses princípios (Atomicidade, Consistência, Isolamento e Durabilidade) são essenciais para a integridade das transações.
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Descubra como o tamanho dos modelos de linguagem influenciam na qualidade, custo e velocidade de respostas.
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Gerenciar grandes volumes de dados exige arquiteturas robustas como data warehouse, data lake, lakehouse, lambda e kappa. Neste artigo, apresento como essas abordagens transformam dados em insights valiosos, ajudando sua organização a crescer de forma sustentável e eficiente.
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O CDC é um processo para capturar, em tempo real, mudanças em bancos de dados. Este recurso essencial da engenharia de dados tem inúmeros benefícios, entretanto, sua implementação traz diversos desafios, vamos entender um pouco mais sobre essa abordagem para a integração de sistemas.
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Avaliar aplicações de IA é crucial para garantir a qualidade e experiência do usuário. Verificamos a relevância e precisão das respostas geradas, a similaridade com respostas esperadas, além de outros indicadores de performance.
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Bancos de dados vetoriais, identificando informações similares para melhores recomendações e pesquisas semânticas. Fornecer dados organizados e precisos amplia as habilidades da IA, aprimorando a experiência do usuário e viabilizando criações eficientes baseadas em pesquisas semânticas.
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DataOps: transformando a gestão de dados em ação rápida e precisa.