Ferramentas tradicionais de ETL como dbt ou Fivetran preparam dados para relatórios: análises estruturadas e painéis com esquemas estáveis. Os aplicativos de IA precisam de algo diferente: preparar dados operacionais confusos e em evolução para inferência de modelos em tempo actual.
Empromptu chama essa distinção de “integridade de inferência” versus “integridade de relatório”. Em vez de tratar a preparação de dados como uma disciplina separada, os golden pipelines integram a normalização diretamente no fluxo de trabalho do aplicativo de IA, reduzindo o que normalmente requer 14 dias de engenharia guide em menos de uma hora, diz a empresa. A abordagem de “pipeline dourado” da Empromptu é uma forma de acelerar a preparação de dados e garantir que os dados sejam precisos.
A empresa trabalha principalmente com clientes empresariais e de médio porte em setores regulamentados onde a precisão e a conformidade dos dados não são negociáveis. Fintech é a vertical de crescimento mais rápido da Empromptu, com clientes adicionais em saúde e tecnologia jurídica. A plataforma é compatível com HIPAA e certificada SOC 2.
“A IA corporativa não quebra na camada do modelo, ela quebra quando dados confusos encontram usuários reais”, disse Shanea Leven, CEO e cofundador da Empromptu ao VentureBeat em uma entrevista exclusiva. “Os pipelines dourados trazem ingestão, preparação e governança de dados diretamente para o fluxo de trabalho do aplicativo de IA para que as equipes possam construir sistemas que realmente funcionem na produção.”
Como funcionam os pipelines dourados
Os pipelines dourados operam como uma camada automatizada que fica entre os dados operacionais brutos e os recursos do aplicativo de IA.
O sistema lida com cinco funções principais. Primeiro, ele ingere dados de qualquer fonte, incluindo arquivos, bancos de dados, APIs e documentos não estruturados. Em seguida, ele processa esses dados por meio de inspeção e limpeza automatizadas, estruturação com definições de esquema e rotulagem e enriquecimento para preencher lacunas e classificar registros. As verificações integradas de governança e conformidade incluem trilhas de auditoria, controles de acesso e aplicação de privacidade.
A abordagem técnica combina pré-processamento determinístico com normalização assistida por IA. Em vez de codificar cada transformação, o sistema identifica inconsistências, infere estruturas ausentes e gera classificações com base no contexto do modelo. Cada transformação é registrada e vinculada diretamente à avaliação de IA downstream.
O ciclo de avaliação é elementary para o funcionamento dos golden pipelines. Se a normalização dos dados reduzir a precisão posterior, o sistema detecta isso por meio de avaliação contínua em relação ao comportamento da produção. Esse acoplamento de suggestions entre a preparação de dados e o desempenho do modelo distingue os pipelines dourados das ferramentas ETL tradicionais, de acordo com Leven.
Os pipelines Golden são incorporados diretamente no Empromptu Builder e executados automaticamente como parte da criação de um aplicativo de IA. Do ponto de vista do usuário, as equipes estão construindo recursos de IA. Nos bastidores, os pipelines dourados garantem que os dados que alimentam esses recursos sejam limpos, estruturados, controlados e prontos para uso em produção.
Integridade de relatórios versus integridade de inferência
Leven posiciona os golden pipelines como resolvendo um problema fundamentalmente diferente das ferramentas ETL tradicionais como dbt, Fivetran ou Databricks.
“Dbt e Fivetran são otimizados para integridade de relatórios. Golden pipelines são otimizados para integridade de inferência”, disse Leven. “As ferramentas ETL tradicionais são projetadas para mover e transformar dados estruturados com base em regras predefinidas. Elas pressupõem estabilidade de esquema, transformações conhecidas e lógica relativamente estática.”
“Não estamos substituindo o dbt ou o Fivetran, as empresas continuarão a usá-los para integridade de armazém e relatórios estruturados”, disse Leven. “Os pipelines dourados ficam mais próximos da camada de aplicação de IA. Eles resolvem o problema da última milha: como pegar dados operacionais imperfeitos do mundo actual e torná-los utilizáveis para recursos de IA sem meses de disputa guide?”
O argumento de confiança para a normalização orientada pela IA baseia-se na auditabilidade e na avaliação contínua.
“Não é uma mágica sem supervisão. É passível de revisão, auditoria e avaliação contínua em relação ao comportamento da produção”, disse Leven. “Se a normalização reduz a precisão downstream, o ciclo de avaliação a detecta. Esse acoplamento de suggestions entre a preparação de dados e o desempenho do modelo é algo que os pipelines ETL tradicionais não fornecem.”
Implantação do cliente: VOW aborda dados de eventos de alto risco
A abordagem do pipeline dourado já está a ter impacto no mundo actual.
Plataforma de gerenciamento de eventos VOTO lida com eventos de alto perfil para organizações como GLAAD bem como várias organizações esportivas. Quando a GLAAD planeja um evento, os dados são preenchidos com convites de patrocinadores, compras de ingressos, mesas, assentos e muito mais. O processo acontece rapidamente e a consistência dos dados não é negociável.
“Nossos dados são mais complexos do que a plataforma média”, disse Jennifer Brisman, CEO da VOW, ao VentureBeat. “Quando a GLAAD planeja um evento, os dados são preenchidos com convites de patrocinadores, compras de ingressos, mesas e assentos e muito mais. E tudo tem que acontecer muito rapidamente.”
VOW estava escrevendo scripts regex manualmente. Quando a empresa decidiu construir um recurso de planta baixa gerado por IA que atualizasse os dados quase em tempo actual e preenchesse as informações em toda a plataforma, garantir a precisão dos dados tornou-se crítico. A Golden Pipelines automatizou o processo de extração de dados de plantas baixas que muitas vezes chegavam desordenadas, inconsistentes e desestruturadas, e depois formatou e enviou-os sem grande esforço guide por parte da equipe de engenharia.
A VOW inicialmente usou o Empromptu para análise de planta baixa gerada por IA que nem a equipe de IA do Google nem a equipe de IA da Amazon conseguiram resolver. A empresa agora está reescrevendo toda a sua plataforma no sistema da Empromptu.
O que isso significa para implantações empresariais de IA
Os pipelines dourados visam um padrão de implantação específico: organizações que criam aplicações integradas de IA onde a preparação de dados é atualmente um gargalo guide entre o protótipo e a produção.
A abordagem faz menos sentido para equipes que já possuem organizações de engenharia de dados maduras com processos de ETL estabelecidos e otimizados para seus domínios específicos, ou para organizações que criam modelos de IA independentes em vez de aplicativos integrados.
O ponto de decisão é se a preparação dos dados está bloqueando a velocidade da IA na organização. Se os cientistas de dados estão preparando conjuntos de dados para experimentação que as equipes de engenharia reconstroem do zero para produção, a preparação integrada de dados aborda essa lacuna.
Se o gargalo estiver em outro ponto do ciclo de vida de desenvolvimento da IA, isso não acontecerá. A compensação é a integração da plataforma versus a flexibilidade da ferramenta. As equipes que usam pipelines dourados se comprometem com uma abordagem integrada onde a preparação de dados, o desenvolvimento de aplicativos de IA e a governança acontecem em uma única plataforma. As organizações que preferem montar as melhores ferramentas para cada função acharão essa abordagem limitante. O benefício é eliminar transferências entre a preparação de dados e o desenvolvimento de aplicativos. O custo é reduzido pela opcionalidade na forma como essas funções são implementadas.
