Usted es un líder en datos. Todos los ojos están puestos en usted y en su equipo cuando su organización adopte e implemente la IA.
Tiene la responsabilidad de garantizar que los datos utilizados en los modelos de IA (y para todos los demás casos de uso) sean fiables, de alta calidad, precisos, completos, de confianza, preparados para la IA y que cumplan con las normativas en constante cambio.
Sin embargo, es probable que tenga más datos de los que pueda administrar, y es posible que ni siquiera sepa dónde residen todos los datos de su organización.
Ahí es donde entra la inteligencia de datos.
La inteligencia de datos ayuda a las organizaciones a descubrir, curar, confiar y acceder a los datos a través de plataformas de catalogación, control de calidad, gobierno, rastreo de linajes y uso compartido.
Para responder a estas preguntas, la inteligencia de datos utiliza un conjunto interconectado de procesos y herramientas para automatizar y agilizar la gestión de metadatos.
Este proceso unificado de inteligencia proporciona a organizaciones como la suya más conocimiento acerca de sus datos y de cómo obtener el máximo valor de ellos. De este modo, la inteligencia de datos permite el análisis de autoservicio y respalda iniciativas clave para la empresa actual, incluida la inteligencia empresarial y la IA generativa.
Vivimos en un mundo en el que los datos lo son todo para las empresas, pero cuando los datos también están en todas partes puede resultar muy fácil no saber cuáles son importantes y útiles. Además, esos datos suelen estar aislados y ser de baja calidad.
Exceso de datos
En el mundo actual, siempre en línea y siempre conectado, la cantidad de datos de los que disponen las organizaciones es, francamente, abrumadora. Y ese volumen no hace más que crecer.
Dada la gran cantidad de datos que están disponibles para las empresas, no es de extrañar que gran parte de ellos no se utilicen, y que los datos que se recopilan pero nunca se analizan no tienen valor para una organización.
Datos aislados
Las organizaciones se esfuerzan por aplicar controles de calidad y aplicar políticas de gobernanza a este desbordamiento de datos. Mientras tanto, los usuarios no siempre pueden encontrar los datos correctos que necesitan (si es que saben que existen) debido a la acumulación de datos.
Con fuentes de datos fragmentadas que carecen tanto de control de calidad como de gobierno, no es de extrañar que las infraestructuras de datos sean a menudo mucho más complicadas de lo que deberían ser.
Datos de baja calidad
Un estudio de Experian reveló que el 95 % de los altos ejecutivos cree que los problemas de calidad de los datos afectan a la capacidad de su organización para alcanzar los objetivos empresariales.
Incluso cuando las organizaciones pueden acceder a sus datos y analizarlos, es posible que no puedan confiar plenamente en ellos, lo que supone un gran problema que conduce a una pérdida de tiempo, dinero y esfuerzo.
Afortunadamente, la inteligencia de datos puede abordar todos estos problemas para que pueda sacar el máximo provecho de sus datos.
Privacidad y seguridad de los datos
Un informe de IBM sugiere que el coste medio de una vulneración de datos ha alcanzado los 4,88 millones de USD en 2024, el más alto registrado. Por eso, la protección y la seguridad de los datos de una organización, especialmente los de sectores altamente regulados como las finanzas y la sanidad, son de suma importancia.
Afortunadamente, la inteligencia de datos puede abordar todos estos problemas para que pueda sacar el máximo provecho de sus datos.
Con la abundancia de datos excesivos, aislados y de baja calidad, las organizaciones empresariales de hoy en día están a menudo al servicio de los caprichos de sus datos, en lugar de aprovecharlos y extraer su valor. Por eso la inteligencia de datos es tan vital: es la solución a estos problemas y le devuelve el control de sus datos.
La inteligencia de datos encuentra datos aislados
A través de catálogos y mercados de datos centralizados y unificados, la inteligencia de datos ayuda a reducir la complejidad de la infraestructura de datos. Puede ayudar a las organizaciones a descubrir, evaluar, catalogar, curar y gobernar los activos de datos, dondequiera que residan.
Como resultado, los usuarios de su organización pueden encontrar los datos correctos para sus necesidades, lo que optimiza la eficiencia operativa e impulsa la colaboración.
Al romper estos silos y fomentar una cultura de colaboración informada, las soluciones de inteligencia de datos posicionan a su organización para actuar con rapidez y con una comprensión más profunda de sus mercados.
Así pues, parte del poder transformador de una solución de inteligencia de datos reside en su capacidad para aumentar la agilidad empresarial y la capacidad de innovación. Puede acelerar el tiempo de obtención de valor compartiendo y distribuyendo los activos adecuados a las personas adecuadas con el acceso adecuado, todo ello a través de modelos de autoservicio que garanticen la exactitud, integridad, validez, coherencia, unicidad y actualidad de los datos.
La inteligencia de datos transforma los datos sin procesar en inteligencia que se puede ejecutar
Mediante el análisis de datos, la inteligencia de datos extrae conocimientos que se pueden ejecutar de sus datos para que pueda tomar mejores decisiones. Este análisis de datos puede adoptar varias formas, como el análisis predictivo (usar datos para hacer predicciones sobre el futuro) y el análisis prescriptivo (usar datos para determinar qué hacer a continuación).
La inteligencia de datos ayuda a los usuarios a saber qué tipo de datos tiene su organización y para qué se pueden utilizar, lo que les permite conectarse más fácilmente con los conjuntos de datos adecuados para sus propósitos.
La inteligencia de datos hace que los datos sean más fiables
Las empresas necesitan una confianza total en la fiabilidad de sus datos. Las herramientas y prácticas de calidad de datos que engloba la inteligencia de datos ayudan a desarrollar esta fiabilidad garantizando la exactitud, la integridad, la validez, la coherencia, la unicidad, la actualidad y la adecuación a los fines de los datos.
Al tener un acceso más fácil a datos de mayor calidad, las organizaciones pueden llegar por fin al punto de confiar en esos datos, lo que se traduce en varios beneficios importantes y transformadores para la empresa.
Los beneficios de la inteligencia de datos incluyen la capacidad de:
Transforme los datos sin procesar en conocimientos que se pueden ejecutar
con la IA y el machine learning
Acelere los conocimientos de los datos
unificando el gobierno de datos, la calidad de los datos, el linaje de datos y el intercambio de datos
Capacite a los consumidores de datos
para consumir datos fiables y de confianza, contextualizados en lenguaje natural con IA generativa
Es más, con la mejora de la calidad de los datos que proporciona la inteligencia de datos, las organizaciones pueden descubrir y evaluar más fácilmente la calidad de los datos a escala, dondequiera que residan, con capacidades automatizadas para la creación de perfiles de datos, la limpieza, la supervisión y mucho más.
Todo esto conduce a una mayor ventaja competitiva, ya que las organizaciones con inteligencia de datos pueden aprovechar los conocimientos en tiempo real, acelerar la detección de datos y priorizar los datos de alto calibre. Ser capaz de rastrear y mapear sus datos desde la creación hasta el consumo ayuda aún más a garantizar la precisión, la confianza y el cumplimiento.