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Filtrando dados reais de dados vastos na era dos dados Há uma lacuna de riqueza crescente em relação aos dados. O que isto significa? Estamos cada vez mais achando difícil filtrar os inúmeros dados gerados pela IA para identificar dados verdadeiramente significativos e confiáveis. Como resultado, as empresas terão ainda mais dificuldade em armazenar e gerenciar informações do que agora, e terão que investir um esforço significativo para determinar a quantidade de dados a serem aceitas e armazenadas desde o início. Haverá inúmeras questões relacionadas a dados no futuro, especialmente na publicidade. Portanto, há uma tendência de colocar o máximo possível de dados disponíveis publicamente na cadeia. Por outro lado, no projeto Info-fi em que estou trabalhando atualmente, enquanto o volume de dados e a quantidade de conteúdo relacionado a palavras-chave específicas estão disparando, O envolvimento do usuário e os indicadores comportamentais confiáveis estão realmente se deteriorando em qualidade. Isso significa que a qualidade dos dados está diminuindo ou se tornando não confiável. Para resolver esses problemas e gerar recompensas pela participação e comportamento reais, precisamos aumentar o valor dos dados e manter um volante de eficiência e crescimento de incentivos. Muitos projetos estão atualmente trabalhando nesses aspectos, e todos reconhecem que esse é um problema inegável que surge na era da IA. Embora eu tenha mencionado apenas os problemas, também há muitas histórias de sucesso surgindo de várias ideias. Caso de uso da vida real: No caso do Uber, uma parte significativa de seu orçamento de publicidade em 2024 foi desperdiçada em fraudes e ineficiência. O problema surgiu da dependência de métricas não confiáveis, como cliques e impressões na publicidade tradicional, levando à implementação de um modelo orientado por comportamento baseado em incentivos. Ao adotar um sistema de verificação baseado em comportamento e um programa de recompensa direta, eles fornecem aos usuários mais incentivos e aumentam a fidelidade do usuário ao Uber, criando uma situação vantajosa para todos. Estamos vivendo em uma era em que o desenvolvimento de ferramentas para refinar e gerenciar esses dados é mais importante do que nunca.