Desde 2006, quando Clive Humby cunhou a frase “os dados são o novo petróleo”, o mundo realmente viu isso acontecer.
Quase 20 anos depois, essa fala não apenas se mantém atual, como parece ter sido escrita para o cenário de hoje: um ambiente em que a geração de dados se multiplicou em todas as direções, das interações digitais diárias aos aplicativos, chegando até aos veículos modernos, capazes de registrar e transmitir informações continuamente.
Com tantos pontos de contato produzindo dados, a personalização de jornadas deixou de ser uma tendência distante e passou a ser uma expectativa real das empresas e dos consumidores.
É nesse cenário que os dados sintéticos ganham relevância, e embora não sejam uma novidade, seu uso se tornou mais sofisticado e estratégico.
Criados artificialmente, eles são produzidos sob demanda, no volume necessário, a partir de uma amostra de dados reais.
O resultado são conjuntos que reproduzem o comportamento dos dados originais, tanto estatística quanto matematicamente permitindo testes, modelagens e análises sem exposição direta de informações sensíveis.
Quando usar, qual sua relevância e quais cuidados exige você descobre a seguir.
Boa leitura!
A importância dos dados para o sucesso de um modelo
Modelos de machine learning dependem diretamente dos dados que recebem: eles aprendem com essas informações e, a partir delas, produzem os resultados esperados. Por isso, a qualidade, a relevância e a quantidade dos dados são determinantes para o desempenho do modelo.
Dados de alta qualidade são essenciais para treinar modelos robustos. Quando o conjunto contém inconsistências, lacunas ou ruídos, o modelo aprende padrões distorcidos, e isso se traduz em previsões instáveis, baixa precisão e resultados que não contribuem para os objetivos do negócio.
Outro ponto crítico é a relevância: não basta ter muitos dados; é preciso ter os dados certos. Informações que não dialogam com o problema que se busca resolver acabam dificultando o aprendizado e reduzindo a efetividade das análises.
E mesmo quando a qualidade e a relevância estão garantidas, a quantidade ainda pode ser um limitador. Conjuntos pequenos dificultam que o modelo compreenda a variabilidade real do comportamento que precisa aprender.
Nesse cenário, surge uma alternativa estratégica: os dados sintéticos. Criados artificialmente para reproduzir padrões estatísticos e comportamentais de dados reais, eles permitem ampliar bases de treinamento, explorar cenários adicionais e melhorar a performance dos modelos, tudo isso sem comprometer a privacidade.
Quando usar dados sintéticos?
Que esta é uma ferramenta útil, não há dúvidas. Resta então a pergunta: quando usar?
A seguir, apresentamos situações em que os dados sintéticos podem atuar como recurso central.
Quando a representação dos dados não for homogênea
A representação não homogênea ocorre quando grupos dentro do conjunto de dados não estão igualmente distribuídos.
Na prática, isso pode gerar modelos tendenciosos ou com baixa performance, já que o algoritmo aprende mais sobre alguns grupos do que sobre outros.
Nesses casos, os dados sintéticos podem ajudar a:
- Balancear representações: gerar dados adicionais para grupos sub-representados, garantindo que o modelo aprenda de maneira equilibrada entre todas as categorias.
- Melhorar a generalização: com mais variedade, o modelo se torna capaz de generalizar melhor para novos dados, inclusive aqueles que não seguem exatamente a distribuição original.
- Prevenir o overfitting: ao aumentar a diversidade do conjunto de treinamento, reduz-se o risco de o modelo memorizar exemplos específicos, favorecendo a aprendizagem de padrões mais amplos e consistentes.
Presença escassa da variável de interesse
Em alguns casos, a variável de interesse pode estar presente em quantidades muito pequenas. Isso dificulta o treinamento dos modelos, principalmente daqueles que precisam aprender e melhorar a precisão das previsões.
Nesse caso, o auxílio vem para:
- Aumentar a amostra da variável: criar mais instâncias da variável de interesse é o que fornece ao modelo mais exemplos para aprender e melhorar a precisão das previsões;
- Equilibrar classes: mitigar o desbalanceamento entre classes majoritárias e minoritárias, permite que o modelo aprenda a reconhecer a variável de interesse com mais eficácia;
- Simular cenários raros: a geração de dados que simulem cenários raros ou críticos, ajuda na preparação do modelo para situações não representadas nos dados reais.
Problema de viés nos dados
Dados reais frequentemente carregam vieses históricos ou sistêmicos, que refletem desigualdades existentes no mundo real. Esses padrões tendenciosos podem ser aprendidos e até amplificados pelos modelos de machine learning.
Os dados sintéticos podem contribuir para mitigar esse problema ao permitir:
- Remoção de viés: gerar dados que ajustam ou corrigem distorções presentes no conjunto real, promovendo uma representação mais justa e equilibrada.
- Garantia de diversidade: introduzir diversidade controlada, garantindo que o modelo seja treinado com um conjunto mais inclusivo e representativo.
- Avaliação de impacto: simular diferentes cenários de viés para testar, ajustar e refinar modelos, reduzindo impactos negativos e fortalecendo a equidade do resultado.
Expansão de conjuntos de dados para melhoria de modelos
Nesse caso, o conjunto de dados disponíveis pode não ser grande o suficiente para treinar os modelos mais eficazes. O que pode ser resultado de limitações na coleta de informações ou da própria natureza do problema.
Aqui, o foco do uso de dados sintéticos é:
- Aumentar o conjunto de dados: gerando mais informações para expandir o conjunto de treinamento, proporcionando mais material para o modelo aprender;
- Explorar possibilidades: criar dados que abrangem uma variedade maior de cenários e condições, ajudando o modelo a ser mais versátil e adaptável;
- Facilitar a experimentação: permitir experimentação com diferentes tamanhos de conjuntos de dados e configurações sem a necessidade de coletar novos dados reais, economizando tempo e recursos.
Principais cuidados na geração de dados sintéticos
Cada vez mais utilizada, a produção de dados sintéticos exige alguns cuidados para garantir utilidade real e não comprometer a integridade dos modelos.
São ações simples, mas fundamentais para que a ferramenta cumpra seu papel e ofereça uma base sólida para resultados confiáveis e seguros, entenda.
Garantir a qualidade dos dados originais
A qualidade dos dados originais é uma das principais prioridades no processo de geração de dados sintéticos. Informações de baixa qualidade, com erros, inconsistências ou valores ausentes, comprometem a integridade dos dados gerados.
Para evitar problemas, é essencial realizar um gerenciamento eficiente dos dados, que inclua a limpeza e o pré-processamento minucioso antes de usá-los para criar versões sintéticas. Isso envolve a correção de erros e o preenchimento de lacunas.
Lembre-se de que esse cuidado com a qualidade das fontes primárias refletirá diretamente na precisão e utilidade dos dados sintéticos utilizados para treinar os modelos.
Dessa forma, a credibilidade e a precisão dos resultados serão significativamente afetadas, tornando a etapa de garantir a qualidade dos dados originais fundamental para o sucesso do projeto.
Assegurar a representatividade dos dados
No que tange a representatividade, o foco deve ser na fidelidade: os dados sintéticos devem refletir as mesmas distribuições e características estatísticas dos dados originais.
Na prática, isso implica principalmente na aquisição dessas informações.
É preciso capturar corretamente as relações e padrões presentes nos dados reais. Isso porque, caso os sintéticos não sejam representativos, os modelos treinados terão baixo desempenho quando aplicado a fatores reais.
Verificação e validação dos dados sintéticos
Gerados os novos dados, é preciso comparar suas propriedades estatísticas com a dos reais, tudo para garantir alinhamento e segurança. Isso envolve a análise de métricas com médias, variâncias, correlações e outras características estatísticas relevantes.
Outra prática importante é o teste dos dados gerados em modelos de aprendizado de máquina. Basicamente um tira-teima para verificar se o desempenho consiste com o obtido utilizando dados reais.
É justamente essa validação rigorosa que identifica e corrige quaisquer discrepâncias ou problemas nas informações geradas antes de sua aplicação prática.
Monitoramento contínuo e avaliação
Feita a captura das informações reais, o ambiente de aplicação evolui. A partir daí, é importante reavaliar os sintéticos para manter a relevância e representatividade.
Com esse processo de atualização periódica e monitoramento contínuo, é possível fazer ajustes rápidos e garantir que essa espécie de banco de dados continue oferecendo valor para o treinamento e melhoria dos modelos.
Atualização e manutenção dos dados sintéticos
A atualização e a manutenção são essenciais porque o contexto em que os modelos operam está sempre evoluindo. Para manter a eficácia, os dados sintéticos precisam acompanhar essas mudanças e incorporar novos padrões e variações. Quando isso não acontece, as informações deixam de representar o estado atual do sistema, comprometendo a precisão e a utilidade do modelo.
Outro ponto importante é a gestão de metadados. Documentar claramente as origens, os métodos de geração e as principais características dos dados garante transparência e rastreabilidade. Essa prática facilita a identificação de problemas, apoia auditorias e orienta melhorias ao longo do ciclo de vida do modelo.
Conclusão
Os dados sintéticos representam uma oportunidade poderosa para complementar bases reais, ampliar cenários de teste e melhorar o desempenho dos modelos. Porém, como qualquer tecnologia, exige cuidados, atualização e transparência.
À medida que avançamos para um cenário cada vez mais orientado por dados, a capacidade de gerar informações de forma ética, controlada e robusta se torna fundamental. E é justamente nesse ponto que os dados sintéticos se destacam: não apenas como substitutos de dados reais, mas como catalisadores de novas possibilidades, permitindo que modelos aprendam mais, melhor e com menos risco.