Para otimizar a coleta e preparação de dados em um cenário como o descrito, a empresa deve seguir uma sequência de ações que inclua os seguintes passos: 1. Definição de Objetivos: Estabelecer claramente os objetivos do modelo preditivo e quais perguntas ele deve responder. 2. Identificação das Fontes de Dados: Listar todas as fontes de dados relevantes, como registros históricos, informações de tráfego, dados meteorológicos e feedback de clientes. 3. Coleta de Dados: Implementar processos para coletar dados de forma sistemática, garantindo que sejam obtidos de fontes confiáveis e atualizadas. 4. Avaliação da Qualidade dos Dados: Realizar uma análise inicial para identificar problemas de qualidade, como dados ausentes, inconsistências e erros. 5. Limpeza e Transformação dos Dados: Corrigir erros, preencher lacunas e transformar os dados em um formato adequado para análise. 6. Análise de Vieses: Avaliar os dados para identificar possíveis vieses que possam afetar a equidade das decisões. Isso pode incluir a análise de representatividade e a verificação de padrões discriminatórios. 7. Mitigação de Vieses: Aplicar técnicas para reduzir ou eliminar os vieses identificados, como reamostragem ou ajuste de pesos. 8. Documentação e Governança de Dados: Manter uma documentação clara sobre as fontes de dados, processos de coleta e decisões tomadas durante a preparação dos dados, garantindo transparência e rastreabilidade. 9. Validação do Modelo: Testar o modelo preditivo com um conjunto de dados de validação para garantir que ele funcione conforme esperado e que as previsões sejam precisas. 10. Monitoramento Contínuo: Após a implementação, monitorar continuamente a performance do modelo e a qualidade dos dados, ajustando conforme necessário. Seguir essa sequência ajuda a garantir que a solução de IA seja robusta, confiável e eticamente responsável.