{"id":25416,"date":"2025-03-17T13:09:17","date_gmt":"2025-03-17T07:39:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.verdantis.com\/?p=25416"},"modified":"2026-01-30T15:32:28","modified_gmt":"2026-01-30T10:02:28","slug":"ai-mdm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/ai-mdm\/","title":{"rendered":"Gest\u00e3o de Dados Mestres [MDM] e IA"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"25416\" class=\"elementor elementor-25416\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-65d9acd e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"65d9acd\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f6e273 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4f6e273\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"100\" data-end=\"432\">A gest\u00e3o de dados mestre est\u00e1 a evoluir de uma fun\u00e7\u00e3o reativa e baseada em regras para uma capacidade estrat\u00e9gica e orientada pela intelig\u00eancia.<\/p><p data-start=\"100\" data-end=\"432\">As abordagens tradicionais t\u00eam frequentemente dificuldade em acompanhar o ritmo dos dados complexos e abrangentes a v\u00e1rios dom\u00ednios, distribu\u00eddos por sistemas ERP, CRM, PLM e SCM, o que deixa as organiza\u00e7\u00f5es vulner\u00e1veis a erros, duplica\u00e7\u00f5es e registos incompletos.<\/p><p data-start=\"434\" data-end=\"754\"><a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/data-analytics\/topics\/data-quality\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Gartner<\/a> indica que a m\u00e1 qualidade dos dados custa \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es, em m\u00e9dia, $12,9 milh\u00f5es por ano. A IA e a aprendizagem autom\u00e1tica est\u00e3o a transformar este panorama, permitindo processos aut\u00f3nomos, tais como o enriquecimento de dados, a normaliza\u00e7\u00e3o, a deduplica\u00e7\u00e3o e a dete\u00e7\u00e3o de anomalias.<\/p><p data-start=\"434\" data-end=\"754\">Estas capacidades permitem \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es manter, de forma proativa, dados de elevada qualidade, consistentes e \u00fateis para a tomada de decis\u00f5es nos dom\u00ednios dos clientes, dos produtos e do MRO.<\/p><p data-start=\"756\" data-end=\"1042\">Ao transformar o MDM de uma tarefa orientada para a conformidade num processo proativo e baseado em IA, as empresas podem converter conjuntos de dados anteriormente fragmentados e propensos a erros numa \u00fanica fonte de verdade, o que contribui para melhores decis\u00f5es operacionais, reduz o risco e permite obter novas efici\u00eancias em toda a empresa.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c92263a e-con-full pointer e-flex e-con e-parent\" data-id=\"c92263a\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-03f9961 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"03f9961\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"use-cases\">CASOS DE UTILIZA\u00c7\u00c3O<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e21aed e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"3e21aed\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d48d919 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d48d919\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Os processos no \u00e2mbito da gest\u00e3o de dados mestre incluem uma vasta gama de fluxos de trabalho e processos, nos quais podem ser implementadas tecnologias centradas na IA;\u00a0<\/p><ul><li data-start=\"2749\" data-end=\"2847\"><p data-start=\"2751\" data-end=\"2847\"><strong>Normaliza\u00e7\u00e3o e padroniza\u00e7\u00e3o de registos de dados<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2749\" data-end=\"2847\"><p data-start=\"2751\" data-end=\"2847\"><strong>Enriquecimento dos registos de dados mestre<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>Desduplica\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>Integra\u00e7\u00f5es entre dom\u00ednios de dados mestre<\/strong><\/p><\/li><li data-start=\"2950\" data-end=\"3032\"><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><strong>Governan\u00e7a dos Dados de Refer\u00eancia<\/strong><\/p><\/li><\/ul><p data-start=\"2952\" data-end=\"3032\"><span style=\"background-color: transparent;\">Nas sec\u00e7\u00f5es seguintes, iremos abordar a forma como as tecnologias de IA podem dar resposta a alguns dos desafios mais recorrentes, mon\u00f3tonos e demorados em cada uma destas \u00e1reas.\u00a0 \u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c1fb190 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"c1fb190\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bb74ef2 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"bb74ef2\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"normalization-standardization-of-data-records\">Normaliza\u00e7\u00e3o e padroniza\u00e7\u00e3o de registos de dados<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5245fbb e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"5245fbb\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bde0a24 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bde0a24\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Em ambientes empresariais, um mesmo item \u00e9 frequentemente descrito de v\u00e1rias formas em diferentes f\u00e1bricas, sistemas ou regi\u00f5es, utilizando diferentes abreviaturas, conven\u00e7\u00f5es de nomenclatura, unidades de medida ou at\u00e9 mesmo idiomas.<\/p><p>Isto cria inconsist\u00eancias que prejudicam a an\u00e1lise, a capacidade de pesquisa, a recupera\u00e7\u00e3o de dados, a l\u00f3gica de correspond\u00eancia e a colabora\u00e7\u00e3o interfuncional<\/p><p>Algumas das quest\u00f5es decorrentes destes desafios incluem: a dificuldade em alinhar conjuntos de dados em grande escala, a duplica\u00e7\u00e3o resultante de diferentes conven\u00e7\u00f5es de nomenclatura e v\u00e1rios desafios na implementa\u00e7\u00e3o de um programa de governa\u00e7\u00e3o de dados.<\/p><p>Um dos principais desafios na gest\u00e3o de dados mestre \u00e9 o facto de os atributos cr\u00edticos dos artigos, como dimens\u00f5es, classes de press\u00e3o e classes de material, estarem frequentemente ocultos em descri\u00e7\u00f5es de texto livre ou em documentos t\u00e9cnicos, tais como PDFs, fichas t\u00e9cnicas e manuais t\u00e9cnicos, <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/bom-management\/\">Listas de materiais<\/a> (listas de materiais), ou desenhos CAD.<\/p><p>Esta natureza n\u00e3o estruturada dificulta a extra\u00e7\u00e3o, a normaliza\u00e7\u00e3o ou mesmo a pesquisa eficaz destes registos. A IA e o ML, em particular o Processamento de Linguagem Natural (NLP), desempenham um papel fundamental neste contexto.<\/p><p>Os modelos de PNL treinados, que recorrem frequentemente ao Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER), conseguem analisar descri\u00e7\u00f5es complexas e identificar automaticamente os atributos-chave.<\/p><p>Por exemplo, uma descri\u00e7\u00e3o de produto como <em>\u00abV\u00e1lvula de esfera com flange SS316, PN40, DN25\u00bb<\/em> seria dividido de forma inteligente em: <strong><em>Material = SS316<\/em><\/strong><em>, <strong>Press\u00e3o = PN40<\/strong>, <strong>Tamanho = DN25<\/strong>, e <strong>Tipo = V\u00e1lvula de esfera<\/strong>.<\/em><\/p><p><em><strong>Exemplos:<\/strong><\/em><\/p><p>Num sistema de dados mestre de clientes, a morada do cliente A refere-se ao estado \u00abTexas\u00bb como \u00abTX\u00bb, enquanto outro registo pode referir-se ao estado simplesmente como \u00abTexas\u00bb; inconsist\u00eancias semelhantes nas moradas, como \u00abParkway\u00bb ser referido como \u00abPk way\u00bb, s\u00e3o bastante comuns.<\/p><p>Num sistema de dados de materiais, a dimens\u00e3o indicada na descri\u00e7\u00e3o resumida de uma pe\u00e7a sobressalente pode referir-se ao tamanho em <em><strong>\u201cPolegadas\u201d<\/strong><\/em>\u00bb ou <em><strong>\u00abEm\u00bb<\/strong><\/em> ou simplesmente como <em><strong>\u2033<\/strong><\/em><\/p><p>Problemas como estes podem levar a um excesso de stock (no caso do mestre de materiais), \u00e0 duplica\u00e7\u00e3o nas comunica\u00e7\u00f5es (no caso do mestre de clientes) e a toda uma s\u00e9rie de outros problemas<\/p><p>Antes da IA, estes desafios eram geridos atrav\u00e9s de uma biblioteca de taxonomias existentes que, em geral, n\u00e3o era \u00abhol\u00edstica\u00bb, era dif\u00edcil de manter e acompanhar, exigia atualiza\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas e s\u00f3 funcionava quando gerida no \u00e2mbito de uma base de c\u00f3digo estruturada.<\/p><p>Gra\u00e7as aos modelos de IA que s\u00e3o \u00absens\u00edveis ao contexto\u00bb e treinados com conjuntos de dados verific\u00e1veis e de grande dimens\u00e3o, estas inconsist\u00eancias podem agora ser eliminadas sem grande esfor\u00e7o, com base na taxonomia adotada.<\/p><p>Basta fornecer ao modelo de IA as informa\u00e7\u00f5es relativas \u00e0 taxonomia adotada e o modelo encarrega-se de cumprir os requisitos de normaliza\u00e7\u00e3o.<\/p><p><em><strong>Dica de profissional<\/strong>:<\/em> Escolha um software de MDM com capacidade de autoaprendizagem que possa ser treinado em tempo real pelo \u00abHuman-in-the-Loop\u00bb, que verifica as altera\u00e7\u00f5es e as aprova<\/p><p>Desta forma, o sistema de autoaprendizagem pode tornar-se verdadeiramente aut\u00f3nomo, limitando o papel do gestor de dados ao de um aprovador.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1fb652b e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"1fb652b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2afb1cd e-flex e-con-boxed e-con e-child\" data-id=\"2afb1cd\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bb27b4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bb27b4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Implementa\u00e7\u00e3o de modelos de IA para a normaliza\u00e7\u00e3o de dados em todos os dom\u00ednios de dados mestres<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8c88cb8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8c88cb8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>1. Expans\u00e3o de abreviaturas e correspond\u00eancia de terminologia: <\/strong>Os modelos de IA treinados com dados do setor compreendem que <em>\u00abMtr\u00bb = \u00abMetro\u00bb, \u00abSS304\u00bb = \u00abA\u00e7o inoxid\u00e1vel 304\u00bb, \u00abCS Ball Vlv\u00bb = \u00abV\u00e1lvula de esfera em a\u00e7o ao carbono\u00bb,<\/em> e assim por diante. Estas variantes s\u00e3o associadas a terminologia normalizada.<\/p><p><strong>2. Normaliza\u00e7\u00e3o e convers\u00e3o de unidades: <\/strong>Quer as dimens\u00f5es sejam escritas como <em>\u00ab10 mm\u00bb, \u00ab0,01 m\u00bb ou \u00ab3 polegadas \u00d7 5 jardas\u00bb<\/em>, a IA pode convert\u00ea-los e unific\u00e1-los no sistema de medidas preferido (por exemplo, m\u00e9trico) e separar campos compostos em atributos estruturados, como Largura e Comprimento.<\/p><p><strong>3. Estrutura\u00e7\u00e3o independente da linguagem: <\/strong>Os modelos de IA conseguem interpretar descri\u00e7\u00f5es em outras l\u00ednguas que n\u00e3o o ingl\u00eas e formatos locais, de modo a garantir a consist\u00eancia a n\u00edvel global.<\/p><p><em><strong>Exemplo:<\/strong> <\/em>Reconhecendo que <em>\u00abFiltros de \u00f3leo, 7-1\/16 polegadas\u00bb <\/em>em espanhol refere-se a um<em> \u00abFiltro de \u00f3leo, 7-1\/16 polegadas\u00bb<\/em>, e, em seguida, extra\u00ed-la e mape\u00e1-la corretamente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-01473ad e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"01473ad\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-642dffd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"642dffd\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"enrichment-of-master-data-records\">Enriquecimento dos registos de dados mestre<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3822993 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"3822993\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e74dd9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3e74dd9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Uma das quest\u00f5es mais inc\u00f3modas na gest\u00e3o da maioria dos conjuntos de dados mestre prende-se com a falta de informa\u00e7\u00e3o. Muitas vezes, isto resulta, em primeiro lugar, da aus\u00eancia ou da m\u00e1 qualidade das pr\u00e1ticas de governa\u00e7\u00e3o dos dados mestre. De acordo com <a href=\"https:\/\/superagi.com\/from-manual-to-automated-how-ai-is-revolutionizing-data-enrichment-in-various-industries\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Super AGI<\/a>,<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d5f762a elementor-blockquote--skin-border elementor-blockquote--button-color-official elementor-widget elementor-widget-blockquote\" data-id=\"d5f762a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"blockquote.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote class=\"elementor-blockquote\">\n\t\t\t<p class=\"elementor-blockquote__content\">\n\t\t\t\tO enriquecimento de dados com IA pode melhorar a qualidade dos dados em at\u00e9 90% e reduzir o tempo de processamento em at\u00e9 80%\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-585f010 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"585f010\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00c9 complicado gerir a falta de informa\u00e7\u00e3o, uma vez que a deduplica\u00e7\u00e3o, a normaliza\u00e7\u00e3o e as integra\u00e7\u00f5es entre v\u00e1rios dom\u00ednios se tornam complexas se o contexto de um registo de dados simplesmente n\u00e3o estiver dispon\u00edvel desde o in\u00edcio.<\/p><p>No passado <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/automated-ai-enrichment-data-cleansing\/\">enriquecimento de registos de dados<\/a> era feito manualmente por uma equipa de especialistas na mat\u00e9ria OU atrav\u00e9s de automatiza\u00e7\u00f5es complexas que exigiam a manuten\u00e7\u00e3o de um armaz\u00e9m de dados de forma estruturada.<\/p><p><em>Automa\u00e7\u00f5es prediais<\/em> no enriquecimento de dados anteriormente necess\u00e1rio <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/master-data-management-services\/\">fornecedores de software de dados mestre<\/a> estabelecer parcerias de dados para aceder a cat\u00e1logos de fornecedores, dados de contacto, informa\u00e7\u00f5es sobre colaboradores, etc., dependendo do dom\u00ednio de dados em quest\u00e3o.<\/p><p>Contratar uma equipa de especialistas na mat\u00e9ria \u00e9 uma op\u00e7\u00e3o bastante dispendiosa. Al\u00e9m disso, o desafio de resolver a quest\u00e3o dos dados em falta tamb\u00e9m se agrava, causando mais atrasos e agravando <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/mdm-challenges\/\">os desafios decorrentes da fraca qualidade dos dados mestre<\/a>.<\/p><p>Os sistemas de IA ag\u00eanica d\u00e3o resposta a este desafio, uma vez que s\u00e3o \u00absens\u00edveis ao contexto\u00bb e capazes de executar tarefas complexas, como navegar na Internet, recuperar dados de documentos e outras fontes n\u00e3o estruturadas e preencher as lacunas nos registos de dados existentes.<\/p><p>Al\u00e9m disso, <a href=\"https:\/\/cloud.google.com\/discover\/what-is-model-context-protocol\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Protocolos MCP<\/a> est\u00e3o a avan\u00e7ar a cada dia, dotando os agentes de IA de informa\u00e7\u00e3o suficiente para que possam executar fluxos de trabalho tanto rudimentares como complexos, tirando partido de software de terceiros.<\/p><p>Desta forma, os agentes de IA treinados para fins espec\u00edficos, quando dotados dos recursos adequados, podem resolver de forma aut\u00f3noma quase todos os desafios relacionados com o enriquecimento de dados, e numa fra\u00e7\u00e3o do tempo necess\u00e1rio.<\/p><p>No caso de documentos digitalizados ou ficheiros de desenhos t\u00e9cnicos, os sistemas de IA utilizam o Reconhecimento \u00d3tico de Caracteres (OCR), combinado com o reconhecimento de padr\u00f5es, para extrair dados tabulares ou especifica\u00e7\u00f5es, mesmo quando estes aparecem em imagens ou esquemas t\u00e9cnicos.<\/p><p>Isto permite que as organiza\u00e7\u00f5es <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/intelligent-document-processing\/\">extrair dados de documentos t\u00e9cnicos<\/a> e transform\u00e1-los em registos de dados mestre organizados, estruturados e pesquis\u00e1veis.<\/p><p>Algumas aplica\u00e7\u00f5es de agentes de IA no enriquecimento de dados mestres<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ecd33d5 e-con-full e-flex e-con e-parent\" data-id=\"ecd33d5\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a115b31 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"a115b31\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c69a9f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"c69a9f3\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Aplica\u00e7\u00f5es<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77a05d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"77a05d5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>1. An\u00e1lise autom\u00e1tica de atributos a partir de descri\u00e7\u00f5es<\/strong><\/p><p>Os modelos de IA, nomeadamente os baseados em PLN e treinados com conjuntos de dados espec\u00edficos do setor, conseguem extrair de forma inteligente dados estruturados a partir de descri\u00e7\u00f5es complexas e n\u00e3o estruturadas de produtos ou materiais.<\/p><p><em>Exemplo<\/em>: Converter \u00ab3-11\/16\u2033OD, 7-1\/16\u2033LG\u00bb em campos estruturados, tais como <em>Di\u00e2metro exterior<\/em> e <em>Comprimento<\/em> nos registos do Mestre de Materiais.<\/p><p><strong>2. Compreens\u00e3o sem\u00e2ntica para o mapeamento de campos<\/strong><\/p><p>A IA compreende o contexto das palavras e abreviaturas utilizadas em diversos setores (por exemplo, \u00abLG\u00bb = Comprimento, \u00abOD\u00bb = Di\u00e2metro Externo) e associa-as a campos de dados normalizados.<\/p><p><em>Exemplo<\/em>: Reconhecer que \u00abBALDWIN 915\u00bb se refere a um fabricante e a um n\u00famero de pe\u00e7a, e atribu\u00ed-los em conformidade.<\/p><p><strong>3. Harmoniza\u00e7\u00e3o e convers\u00e3o de unidades<\/strong><\/p><p>A IA padroniza os diferentes formatos e representa\u00e7\u00f5es das medi\u00e7\u00f5es, unificando-os num formato \u00fanico em todo o conjunto de dados, eliminando assim as inconsist\u00eancias.<\/p><p><em>Exemplo<\/em>: Converter \u00ab3IN X 5 YDS\u00bb para unidades m\u00e9tricas padronizadas e dividi-las em <em>Largura<\/em> e <em>Comprimento<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6c6cb98 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"6c6cb98\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f26ea09 e-con-full e-flex e-con e-child\" data-id=\"f26ea09\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3fed2d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3fed2d\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>A falta de informa\u00e7\u00f5es, tais como especifica\u00e7\u00f5es, n\u00fameros de refer\u00eancia do fabricante ou unidades de medida, \u00e9 um problema comum, especialmente em conjuntos de dados antigos ou em importa\u00e7\u00f5es de terceiros.<\/p><p>Estas lacunas podem prejudicar os fluxos de trabalho relacionados com as aquisi\u00e7\u00f5es, a conformidade e a an\u00e1lise de dados.<\/p><p>A IA e o ML oferecem formas inteligentes de preencher essas lacunas. Recorrendo a t\u00e9cnicas como a infer\u00eancia baseada na semelhan\u00e7a, os modelos analisam registos existentes e completos para sugerir valores prov\u00e1veis para os registos incompletos.<\/p><p><em><strong>Por exemplo,<\/strong><\/em> Se um novo artigo, \u00abRolamento SKF 6205\u00bb, n\u00e3o tiver indicado o di\u00e2metro exterior, a IA pode inferir o valor (por exemplo, 52 mm) a partir de outros artigos id\u00eanticos ou semelhantes j\u00e1 existentes na base de dados.<\/p><p>Al\u00e9m disso, a IA generativa pode cruzar dados internos com cat\u00e1logos externos ou bases de dados de fornecedores para obter informa\u00e7\u00f5es mais detalhadas, como dimens\u00f5es, fichas t\u00e9cnicas, dados sobre o ciclo de vida ou pe\u00e7as alternativas.<\/p><p>Os modelos preditivos, tais como algoritmos de regress\u00e3o ou \u00e1rvores de decis\u00e3o, tamb\u00e9m podem ser utilizados para estimar valores num\u00e9ricos, como tens\u00e3o, bin\u00e1rio ou press\u00e3o nominal, quando estes n\u00e3o forem explicitamente mencionados.<\/p><p>Este n\u00edvel de enriquecimento garante dados mestre mais completos e \u00fateis, minimiza a introdu\u00e7\u00e3o manual de dados e apoia os esfor\u00e7os de automatiza\u00e7\u00e3o, aprovisionamento e conformidade nas fases subsequentes.<\/p><p>\u00c9 bastante comum, especialmente no dom\u00ednio dos dados mestre de clientes, deparar-se com casos em que falta um endere\u00e7o de e-mail, um n\u00famero de telefone ou uma morada num registo de dados.<\/p><p>Atrav\u00e9s de uma combina\u00e7\u00e3o de protocolos MCP e agentes de IA, estas informa\u00e7\u00f5es em falta podem ser complementadas atrav\u00e9s da recolha de dados de fontes p\u00fablicas, como o LinkedIn, e at\u00e9 mesmo de fontes de terceiros dispon\u00edveis mediante subscri\u00e7\u00e3o, como <a href=\"https:\/\/www.dnb.com\/en-us\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">DnB<\/a> ou <a href=\"https:\/\/www.zoominfo.com\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">ZoomInfo<\/a>.<\/p><p data-start=\"1926\" data-end=\"2353\">Uma abordagem semelhante est\u00e1 agora a ser cada vez mais aplicada aos dados relativos a pe\u00e7as sobressalentes e \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o, repara\u00e7\u00e3o e revis\u00e3o (MRO), em que a falta de informa\u00e7\u00f5es ou a inconsist\u00eancia dos dados podem afetar gravemente o desempenho da manuten\u00e7\u00e3o e da cadeia de abastecimento.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0dbf035 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"0dbf035\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"600\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-39348\" alt=\"Uma ilustra\u00e7\u00e3o de como os dados relativos a materiais e fornecedores podem ser enriquecidos atrav\u00e9s da aprendizagem autom\u00e1tica\" srcset=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment.png 1024w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-300x225.png 300w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-768x576.png 768w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/AI-Powered-Supplier-Materials-Data-Enrichment-16x12.png 16w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7693d90 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"7693d90\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"1926\" data-end=\"2353\">Os dados relativos \u00e0s pe\u00e7as sobressalentes apresentam frequentemente descri\u00e7\u00f5es incompletas, atributos t\u00e9cnicos em falta ou registos duplicados espalhados por v\u00e1rios sistemas. Isto leva a confus\u00e3o durante a pesquisa de pe\u00e7as, atrasos na manuten\u00e7\u00e3o e aquisi\u00e7\u00f5es redundantes.<\/p><p data-start=\"2355\" data-end=\"2574\">O enriquecimento de dados baseado em IA ajuda a superar estes desafios, tornando os registos de pe\u00e7as sobressalentes mais completos, consistentes e \u00fateis.<\/p><p data-start=\"2355\" data-end=\"2574\">Ao analisar registos de equipamentos, cat\u00e1logos de fornecedores e dados hist\u00f3ricos, os sistemas de IA podem:<\/p><p data-start=\"2578\" data-end=\"2668\"><strong>1. Inferir os atributos em falta<\/strong> tais como o tipo de pe\u00e7a, a classe do material ou as especifica\u00e7\u00f5es de funcionamento.<\/p><p data-start=\"2578\" data-end=\"2668\">Por exemplo, nos dados relativos \u00e0s mat\u00e9rias-primas das f\u00e1bricas de produtos qu\u00edmicos, a IA consegue inferir os n\u00edveis de pureza, os c\u00f3digos de perigo ou as instru\u00e7\u00f5es de armazenamento em falta, comparando materiais semelhantes na base de dados.<\/p><p data-start=\"2671\" data-end=\"2747\"><strong>2. Identificar os padr\u00f5es relativos ao fabricante e ao n\u00famero de pe\u00e7a<\/strong> para garantir a harmoniza\u00e7\u00e3o entre os fornecedores.<\/p><p data-start=\"2671\" data-end=\"2747\">Nos cat\u00e1logos de compras, a IA consegue detetar SKUs duplicados que existem com nomes ou c\u00f3digos de fornecedor ligeiramente diferentes, ajudando a evitar encomendas redundantes.<\/p><p><strong>3. Padronizar as conven\u00e7\u00f5es de nomenclatura<\/strong> para garantir a consist\u00eancia entre as unidades.<\/p><p>Por exemplo, nos dados mestre de produtos, a IA consegue identificar categoriza\u00e7\u00f5es inconsistentes, como, por exemplo, um smartphone listado na categoria <em><strong>\u00abAcess\u00f3rios\u00bb <\/strong><\/em>em vez de<em><strong> \u00abDispositivos m\u00f3veis\u00bb,<\/strong><\/em> e corrigi-lo para garantir a coer\u00eancia dos relat\u00f3rios e das an\u00e1lises.<\/p><p>De acordo com um <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/data-analytics\/topics\/data-quality\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">Relat\u00f3rio da Gartner,<\/a>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04bd813 elementor-blockquote--skin-border elementor-blockquote--button-color-official elementor-widget elementor-widget-blockquote\" data-id=\"04bd813\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"blockquote.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote class=\"elementor-blockquote\">\n\t\t\t<p class=\"elementor-blockquote__content\">\n\t\t\t\tNo que diz respeito \u00e0s prioridades da governa\u00e7\u00e3o da qualidade dos dados, verifica-se que as inconsist\u00eancias entre os silos (falta de consist\u00eancia, integridade e unicidade dos registos) est\u00e3o entre os desafios mais complexos para as grandes empresas.\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/blockquote>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-977eb30 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"977eb30\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>4. Recomendar pe\u00e7as intercambi\u00e1veis ou alternativas<\/strong> com base na semelhan\u00e7a das especifica\u00e7\u00f5es, da utiliza\u00e7\u00e3o ou dos dados hist\u00f3ricos de consumo.<\/p><p data-start=\"2720\" data-end=\"2933\">Por exemplo, se um registo indicar apenas <em><strong>\u00abGSKT, 4BOLT, SS316\u00bb,<\/strong><\/em> A IA consegue reconhec\u00ea-la como uma junta de a\u00e7o inoxid\u00e1vel, identificar o tipo de flange e at\u00e9 sugerir alternativas compat\u00edveis que estejam em stock ou provenientes de fornecedores aprovados.<\/p><p data-start=\"3481\" data-end=\"3745\">Esta vis\u00e3o mais abrangente das pe\u00e7as sobressalentes e dos dados dos produtos melhora o planeamento da manuten\u00e7\u00e3o, agiliza o aprovisionamento e permite a otimiza\u00e7\u00e3o do invent\u00e1rio, especialmente em opera\u00e7\u00f5es com v\u00e1rias unidades, onde a visibilidade das pe\u00e7as ou a consist\u00eancia do ficheiro mestre dos produtos se encontra frequentemente fragmentada entre as diferentes instala\u00e7\u00f5es.<\/p><p data-start=\"3481\" data-end=\"3745\">A seguir, apresentamos o v\u00eddeo do nosso produto, que demonstra como a nossa solu\u00e7\u00e3o \u00abagentic\u00bb enriquece os dados provenientes de fontes pr\u00f3prias e de terceiros:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27f636f elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"27f636f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/06\/AutoEnrich-AI.mp4\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1d657a7 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"1d657a7\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-78fc0a1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"78fc0a1\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"data-deduplication\">Desduplica\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-79ec420 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"79ec420\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-538d285 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"538d285\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>A Gartner indica que a m\u00e1 qualidade dos dados custa \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es, em m\u00e9dia, $12,9 milh\u00f5es por ano.<\/p><p>Depois de os registos de dados terem sido estruturados, normalizados, padronizados e enriquecidos com a ajuda da IA, a deduplica\u00e7\u00e3o de dados torna-se uma tarefa muito simples.<\/p><p>O processo de deduplica\u00e7\u00e3o, por si s\u00f3, n\u00e3o recorre muito \u00e0 IA (exceto no caso das duplicatas de n\u00edvel 2), mas as etapas anteriores s\u00e3o fundamentais para garantir uma deduplica\u00e7\u00e3o precisa em todo o conjunto de dados.<\/p><p><strong><em><u>As entradas duplicadas num conjunto de dados mestre s\u00e3o normalmente classificadas em duas categorias: L1 e L2<\/u><\/em><\/strong><\/p><p>A deduplica\u00e7\u00e3o L1 \u00e9 simples e direta; neste caso, todo o conjunto de dados \u00e9 deduplicado com base numa \u00fanica l\u00f3gica.<\/p><p><em>Exemplo 1: <\/em>O mesmo c\u00f3digo de material, no caso de materiais diretos.\u00a0<\/p><p><em>Exemplo 2:<\/em> O mesmo endere\u00e7o de e-mail ou n\u00famero de telefone no caso dos dados mestre do cliente<\/p><p><em>Exemplo 3:<\/em> O mesmo N\u00famero de Parceiro do Fabricante (MPN) no caso de <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/spare-parts-management\/\">Pe\u00e7as sobressalentes MRO<\/a> dados.<\/p><p>Essencialmente, qualquer registo de dados com os mesmos valores numa propriedade que identifique de forma irrefut\u00e1vel o registo como uma entrada duplicada \u00e9 considerado uma duplicata de n\u00edvel L1.<\/p><p>Quase n\u00e3o h\u00e1 IA que possa ser utilizada neste contexto, uma vez que a l\u00f3gica \u00e9 padronizada e estruturada.<\/p><p>\u00c9 por isso que o enriquecimento dos dados mestre \u00e9, geralmente, um passo pr\u00e9vio \u00e0 deduplica\u00e7\u00e3o dos dados mestre, uma vez que o enriquecimento permite que v\u00e1rios valores sejam atualizados no sistema, os quais podem depois ser utilizados para a deduplica\u00e7\u00e3o de n\u00edvel 1.<\/p><p>Por outro lado, as duplicatas de L2 s\u00e3o muito mais complexas e s\u00e3o geralmente utilizadas nos casos em que os valores necess\u00e1rios para a aplica\u00e7\u00e3o da l\u00f3gica de L1 simplesmente n\u00e3o existem.<\/p><p>A IA simplesmente ainda n\u00e3o evoluiu o suficiente para automatizar totalmente a dete\u00e7\u00e3o de duplicados no L2.<\/p><p>Dito isto, a IA pode simplificar bastante o trabalho, identificando poss\u00edveis duplicados ao analisar todo o registo de dados e o pr\u00f3prio conjunto de dados antes de atribuir um \u00ab<a href=\"https:\/\/www.ultralytics.com\/glossary\/confidence\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">pontua\u00e7\u00e3o de confian\u00e7a duplicada<\/a>\u201d, que podem depois ser atribu\u00eddos como tarefa a um revisor humano para que este \u00abaceite\u00bb ou \u00abrejeite\u00bb os registos de dados como duplicados.<\/p><p>Depois de o respons\u00e1vel pelos dados \u00abaceitar\u00bb, os registos de dados s\u00e3o, em geral, combinados, sendo que os dados do 2.\u00ba<sup>nd<\/sup> O registo \u00e9 eliminado ap\u00f3s a cria\u00e7\u00e3o dos campos no primeiro registo.\u00a0<\/p><p>Segue-se um v\u00eddeo que demonstra como o nosso agente de IA elimina as duplicatas dos dados:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9e38576 elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"9e38576\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;start&quot;:702,&quot;end&quot;:750,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Harmonize-Demo-V2.mp4#t=702,750\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8d14771 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"8d14771\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b15d7f elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"2b15d7f\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"master-data-integrations-for-multi-domain-success\">Integra\u00e7\u00f5es de dados mestre para o sucesso em v\u00e1rios dom\u00ednios<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9635bc1 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"9635bc1\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f712a9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f712a9\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>Uma das cr\u00edticas mais conhecidas a um sistema de dados mestre \u00e9 o facto de, na pr\u00e1tica, cada conjunto de dados mestre existir isoladamente dos outros, em sistemas organizacionais distintos.<\/p><p>Para compreender verdadeiramente o desempenho de qualquer fun\u00e7\u00e3o organizacional, \u00e9 fundamental interpretar os dados em todos os dom\u00ednios de dados mestre.<\/p><p><em>Exemplo 1:<\/em> \u00c9 importante saber quantos clientes podem ser alcan\u00e7ados atrav\u00e9s de um determinado canal de comunica\u00e7\u00e3o de marketing, mas tamb\u00e9m \u00e9 importante saber quais s\u00e3o os produtos que estes consumidores mais preferem, o que exige integra\u00e7\u00f5es profundas com <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/product-master-data-management\/\">dados mestre do produto<\/a><\/p><p><em>Exemplo 2:<\/em> \u00c9 importante saber quantas pe\u00e7as sobressalentes existem na plataforma de aquisi\u00e7\u00e3o para o abastecimento das atividades de produ\u00e7\u00e3o, mas \u00e9 ainda mais importante saber quais dessas pe\u00e7as s\u00e3o necess\u00e1rias para a manuten\u00e7\u00e3o de ativos cr\u00edticos; estas ser\u00e3o <a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/spare-parts-management-criticality\/\">as pe\u00e7as sobressalentes essenciais<\/a>.\u00a0<\/p><p>Isto s\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel atrav\u00e9s de integra\u00e7\u00f5es profundas entre os dados mestre dos ativos e o mestre de materiais de pe\u00e7as sobressalentes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-44bd917 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"44bd917\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-058004b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"058004b\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"data-governance\">Governan\u00e7a de dados<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-68410f4 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"68410f4\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1bb9c57 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1bb9c57\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/master-data-governance\/\">Governan\u00e7a dos Dados de Refer\u00eancia<\/a> As estruturas visam garantir que os dados mestre sejam precisos, seguros, normalizados e conformes com as pol\u00edticas internas e os regulamentos externos.<\/p><p>No entanto, \u00e0 medida que os volumes de dados aumentam e se tornam mais complexos nos sistemas distribu\u00eddos (ERP, PLM, CRM, SCM, etc.), a aplica\u00e7\u00e3o manual das pol\u00edticas de governa\u00e7\u00e3o torna-se invi\u00e1vel em termos de escalabilidade e assume um car\u00e1ter reativo.<\/p><p>A aprendizagem autom\u00e1tica introduz uma automatiza\u00e7\u00e3o proativa e inteligente nas fun\u00e7\u00f5es essenciais de governa\u00e7\u00e3o de dados, permitindo a aplica\u00e7\u00e3o din\u00e2mica de pol\u00edticas, a dete\u00e7\u00e3o de anomalias e o apoio inteligente \u00e0 tomada de decis\u00f5es.<\/p><p>Estes modelos permitem monitorizar e melhorar continuamente a qualidade dos dados, reduzindo simultaneamente a carga de trabalho manual dos gestores de dados.<\/p><p><em><strong>Aplica\u00e7\u00f5es:<\/strong><\/em><\/p><p><strong>1. Verifica\u00e7\u00f5es inteligentes de pol\u00edticas<\/strong><\/p><p>A IA aprende como s\u00e3o normalmente os registos corretos e aprovados e verifica se as novas entradas t\u00eam campos em falta ou incorretos, mesmo que n\u00e3o exista uma regra definida.<\/p><p><strong><em>Exemplo:<\/em> <\/strong>Se a maioria dos registos de motores el\u00e9tricos tiver o campo \u00abTens\u00e3o\u00bb preenchido e um novo registo n\u00e3o o tiver, a IA assinala-o imediatamente.<\/p><p>A IA analisa registos anteriores, aprende quais os campos que se relacionam entre si e utiliza esse conhecimento para detetar erros.<\/p><p><strong>2. Detetar anomalias e erros<\/strong><\/p><p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica detetam valores ou combina\u00e7\u00f5es invulgares nos seus dados que n\u00e3o se enquadram nos padr\u00f5es normais.<\/p><p><strong><em>Exemplo:<\/em> <\/strong>Um \u00abtubo de PVC\u00bb com a indica\u00e7\u00e3o \u00ab1000 PSI\u00bb \u00e9 assinalado, porque o PVC normalmente n\u00e3o suporta uma press\u00e3o t\u00e3o elevada.<\/p><p>A IA cria uma no\u00e7\u00e3o do que \u00e9 normal para cada tipo de item e deteta valores at\u00edpicos utilizando modelos de reconhecimento de padr\u00f5es, como a \u00abIsolation Forest\u00bb ou os \u00abAutoencoders\u00bb.<\/p><p><strong>3. Aprova\u00e7\u00f5es automatizadas de registos<\/strong><\/p><p>A IA atribui pontua\u00e7\u00f5es aos registos novos ou atualizados com base na sua exatid\u00e3o e integridade. Os registos com elevado n\u00edvel de confian\u00e7a podem ser aprovados automaticamente, enquanto os que apresentam um n\u00edvel de confian\u00e7a mais baixo s\u00e3o enviados a um colaborador para revis\u00e3o.<\/p><p><strong><em>Exemplo:<\/em> <\/strong>Um artigo classificado como \u00abparafuso sextavado\u00bb, com todos os campos devidamente preenchidos e cujos dados correspondam aos registados anteriormente, \u00e9 aprovado automaticamente.<\/p><p>Os modelos de ML calculam uma pontua\u00e7\u00e3o de confian\u00e7a com base no grau de correspond\u00eancia do registo com as normas existentes.<\/p><p><strong>4. Apoiar os gestores de dados em tempo real<\/strong><\/p><p>A IA apoia os gestores de dados enquanto estes trabalham, sugerindo valores, assinalando campos em falta ou identificando poss\u00edveis problemas.<\/p><p><strong><em>Exemplo:<\/em> <\/strong>Ao rever um registo de material, um respons\u00e1vel v\u00ea sugest\u00f5es da IA relativas a campos em falta e recebe alertas caso algo n\u00e3o corresponda a registos semelhantes.<\/p><p>Os modelos de PNL e de aprendizagem autom\u00e1tica funcionam em segundo plano e apresentam sugest\u00f5es e avisos inteligentes diretamente na interface.<\/p><p>Seguem-se alguns casos de utiliza\u00e7\u00e3o:<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75256c8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"75256c8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"768\" height=\"576\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-768x576.png\" class=\"attachment-medium_large size-medium_large wp-image-39355\" alt=\"Uma imagem que ilustra como a IA e a aprendizagem autom\u00e1tica ajudam na gest\u00e3o dos dados mestres\" srcset=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-768x576.png 768w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-300x225.png 300w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance-16x12.png 16w, https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/AI-Powered-Master-Data-Governance.png 1024w\" sizes=\"(max-width: 768px) 100vw, 768px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3003e4a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3003e4a\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong data-start=\"1764\" data-end=\"1801\">Dados mestre do cliente:<\/strong><\/p><p>Nas grandes empresas multinacionais, os novos registos de clientes chegam frequentemente atrav\u00e9s de v\u00e1rios canais, portais de CRM, envios de parceiros ou carregamentos internos.<\/p><p>A falta de endere\u00e7os de e-mail, n\u00fameros de identifica\u00e7\u00e3o fiscal ou informa\u00e7\u00f5es de fatura\u00e7\u00e3o incompletas pode atrasar a emiss\u00e3o de faturas e criar riscos de conformidade. Os sistemas de governa\u00e7\u00e3o baseados em IA detetam automaticamente os campos obrigat\u00f3rios em falta, preenchem-nos com dados provenientes de fontes internas e externas verificadas e assinalam poss\u00edveis duplicados logo na fase de introdu\u00e7\u00e3o dos dados.<\/p><p><em><strong>Por exemplo,<\/strong> <\/em>Se dois registos apresentarem \u00abAcme Corp\u00bb e \u00abAcme Corporation\u00bb, o sistema assinala uma poss\u00edvel duplica\u00e7\u00e3o e impede entradas redundantes. Isto garante um elevado n\u00edvel de<a href=\"https:\/\/www.verdantis.com\/customer-master-data-management\/\">dados de clientes de qualidade<\/a> ao mesmo tempo que reduz o esfor\u00e7o manual.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8155977 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8155977\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\"><strong data-start=\"2458\" data-end=\"2505\">Dados sobre materiais e pe\u00e7as sobressalentes:<\/strong><\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">No dom\u00ednio dos Materiais ou MRO, \u00e9 comum que faltem especifica\u00e7\u00f5es, refer\u00eancias do fabricante ou informa\u00e7\u00f5es sobre a unidade de medida, especialmente em conjuntos de dados antigos ou em importa\u00e7\u00f5es de terceiros.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">Estas lacunas dificultam os processos de aquisi\u00e7\u00e3o, planeamento da manuten\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados. O enriquecimento baseado em IA permite inferir valores em falta a partir de registos existentes, cruzar informa\u00e7\u00f5es com cat\u00e1logos de fornecedores e uniformizar as conven\u00e7\u00f5es de nomenclatura em v\u00e1rias f\u00e1bricas.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\"><em><strong>Por exemplo,<\/strong><\/em> Um novo registo \u00abRolamento SKF 6205\u00bb em que falte o di\u00e2metro exterior pode ser automaticamente preenchido com o valor correto, com base em artigos semelhantes presentes na base de dados.<\/p><p data-start=\"2458\" data-end=\"3261\">Da mesma forma, um registo listado como <em><strong>\u00abGSKT, 4BOLT, SS316\u00bb<\/strong> <\/em>pode ser ampliado para especificar uma junta de a\u00e7o inoxid\u00e1vel, identificar o tipo de flange e sugerir alternativas compat\u00edveis.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">Os modelos preditivos, tais como algoritmos de regress\u00e3o ou \u00e1rvores de decis\u00e3o, tamb\u00e9m podem estimar grandezas num\u00e9ricas, como valores nominais de tens\u00e3o, bin\u00e1rio ou press\u00e3o, quando n\u00e3o existem valores expl\u00edcitos.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">Ao identificar anomalias, harmonizar os n\u00fameros de refer\u00eancia das pe\u00e7as, normalizar as descri\u00e7\u00f5es e sugerir alternativas, a IA garante que o registo mestre de materiais se torne uma fonte de informa\u00e7\u00e3o fi\u00e1vel e \u00fatil.<\/p><p data-start=\"3263\" data-end=\"3632\">Segue-se o v\u00eddeo sobre a solu\u00e7\u00e3o de governa\u00e7\u00e3o de dados da Verdantis:\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04cb3ea elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"04cb3ea\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;video_type&quot;:&quot;hosted&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"e-hosted-video elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t\t\t<video class=\"elementor-video\" src=\"https:\/\/www.verdantis.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/Integrity-Demo.mp4\" controls=\"\" preload=\"metadata\" controlslist=\"nodownload\"><\/video>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e470421 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"e470421\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-64494e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"64494e0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"designing-and-deploying-ai-in-mdm\">Conce\u00e7\u00e3o e implementa\u00e7\u00e3o da IA no MDM<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3ce2472 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"3ce2472\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f8326db elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f8326db\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p data-start=\"5157\" data-end=\"5306\">Embora as vantagens da aprendizagem autom\u00e1tica na gest\u00e3o de dados mestre sejam evidentes, a sua ado\u00e7\u00e3o bem-sucedida requer uma integra\u00e7\u00e3o cuidadosa com a arquitetura empresarial e os modelos de governa\u00e7\u00e3o:<\/p><ul data-start=\"5308\" data-end=\"5995\"><li data-start=\"5308\" data-end=\"5466\"><p data-start=\"5310\" data-end=\"5466\"><strong data-start=\"5310\" data-end=\"5335\">Qualidade dos dados de treino<\/strong>: O desempenho dos modelos de IA\/ML est\u00e1 diretamente ligado \u00e0 qualidade e \u00e0 representatividade dos dados hist\u00f3ricos utilizados para os treinar.<\/p><\/li><li data-start=\"5467\" data-end=\"5636\"><p data-start=\"5469\" data-end=\"5636\"><strong data-start=\"5469\" data-end=\"5496\">Contexto espec\u00edfico do dom\u00ednio<\/strong>: Os modelos prontos a usar necessitam frequentemente de ajustes ou de um novo treino para lidar com as nuances espec\u00edficas do dom\u00ednio em dados de engenharia, fabrico ou aquisi\u00e7\u00e3o.<\/p><\/li><li data-start=\"5637\" data-end=\"5801\"><p data-start=\"5639\" data-end=\"5801\"><strong data-start=\"5639\" data-end=\"5667\">Explicabilidade e confian\u00e7a<\/strong>: Os utilizadores devem poder acompanhar e compreender como \u00e9 que a IA chegou a uma determinada decis\u00e3o ou sugest\u00e3o, especialmente em setores regulamentados.<\/p><\/li><li data-start=\"5802\" data-end=\"5995\"><p data-start=\"5804\" data-end=\"5995\"><strong data-start=\"5804\" data-end=\"5832\">Human-in-the-Loop (HITL)<\/strong>: Os sistemas de IA devem ser concebidos para complementar, e n\u00e3o substituir, os gestores de dados, permitindo a supervis\u00e3o humana sempre que necess\u00e1rio e criando ciclos de feedback para a melhoria cont\u00ednua.<\/p><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2150a1b e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"2150a1b\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f3dde5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3f3dde5\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\" id=\"conclusion\">Conclus\u00e3o<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa71598 e-flex e-con-boxed e-con e-parent\" data-id=\"fa71598\" data-element_type=\"container\" data-e-type=\"container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c865306 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c865306\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>A IA e o ML n\u00e3o se limitam a melhorar a gest\u00e3o de dados mestres, est\u00e3o a redefinir o que \u00e9 poss\u00edvel. Estas tecnologias proporcionam um n\u00edvel de rapidez, adaptabilidade e intelig\u00eancia que os sistemas manuais e baseados em regras n\u00e3o conseguem igualar.<\/p><p>No que diz respeito \u00e0 gest\u00e3o de dados de MDM e MRO, bem como \u00e0 governa\u00e7\u00e3o de dados, a IA j\u00e1 n\u00e3o \u00e9 um conceito emergente \u2014 \u00e9 uma capacidade essencial para melhorar a qualidade dos dados, acelerar a tomada de decis\u00f5es e preparar as opera\u00e7\u00f5es empresariais para o futuro.<\/p><p>\u00c0 medida que as organiza\u00e7\u00f5es continuam a adotar a transforma\u00e7\u00e3o digital, aquelas que integrarem a intelig\u00eancia baseada em IA nas suas pr\u00e1ticas de dados mestres estar\u00e3o melhor posicionadas para operar com agilidade, precis\u00e3o e perspic\u00e1cia.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Como a aprendizagem autom\u00e1tica apoia a gest\u00e3o de dados mestre, melhorando a classifica\u00e7\u00e3o, a correspond\u00eancia, o enriquecimento e a qualidade cont\u00ednua dos dados \u00e0 escala empresarial.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":28429,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[64],"tags":[],"class_list":["post-25416","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25416","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=25416"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/25416\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/28429"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=25416"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=25416"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.verdantis.com\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=25416"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}