Nos últimos anos, o mercado de bancos de dados passou por rápidas transformações, impulsionado pelo crescimento da inteligência artificial (IA).
A demanda por tecnologias capazes de lidar com grandes volumes de dados complexos levou ao destaque dos bancos de dados gráficos e dos gráficos de conhecimento, ferramentas que permitem identificar conexões e oferecer contexto mais profundo às aplicações de IA.
Segundo previsão da Gartner, essa categoria é hoje a que mais cresce dentro do setor global de bancos de dados, avaliado em US$ 137 bilhões, com previsão de expansão anual de 26% nos próximos cinco anos, acima dos 16% do mercado geral.
Projeções da Business Research Company apontam ritmo semelhante, de 24% ao ano.
O valor dos dados complexos
Os bancos de dados de gráficos funcionam como mecanismos para mapear relações em conjuntos de informações, enquanto os gráficos de conhecimento representam esses dados organizados.
“Eles fornecem aos sistemas de IA informações do mundo real e suas conexões, ajudando a responder com mais precisão”, explica Daniel Bukowski, diretor de tecnologia da Data².
Esse modelo supera limitações dos bancos relacionais tradicionais ao lidar com dados estruturados e não estruturados de forma conectada, essencial para raciocínio semântico em IA.
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Aplicações em tarefas
Aplicações práticas incluem análise em tempo real, detecção de fraudes, varejo e logística. Para Shalvi Singh, da Amazon AI, os grafos de conhecimento também enriquecem grandes modelos de linguagem, oferecendo contexto para respostas mais completas e estruturadas.
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