La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están llevando a la analítica y a la gestión de datos a un nivel de análisis y predicción antes impensados. No solo se están utilizando para automatizar los procesos de negocios, recomendar y guiar el comportamiento del usuario y ofrecer nuevos productos y servicios que atraigan y deleiten a los clientes, si no que están revolucionando la forma en que se hacen negocios. Veamos cómo impacta encarar los datos desde una estrategia de disrupción inteligente.

¿Qué esperar de la gestión de datos automatizada?

En un mundo data-first la única forma de escalar las operaciones para satisfacer las necesidades del negocio actual es a través de la automatización inteligente. En el pasado, la automatización de procesos se basaba principalmente en reglas de negocio codificadas en lógica empresarial y middleware deterministas.

Sin embargo, los desafíos a los que nos enfrentamos hoy en día son mucho más complejos y dinámicos en su naturaleza y, por lo tanto, requieren algoritmos de inteligencia artificial aplicados a cantidades masivas de metadatos. De este modo, la IA aplicada a los datos permite obtener mejores resultados, automatizando el flujo de datos y guiando el comportamiento de los trabajadores del conocimiento con recomendaciones inteligentes.

Así, en vez de necesitar contratar a un nutrido grupo de especialistas en la ciencia de los datos para escalar todo el trabajo que hay que sacar adelante, basta con invertir en una plataforma de gestión de datos construida desde cero con metadatos unificados de empresa impulsados por inteligencia artificial y aprendizaje automático.

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¿Cómo funciona el catálogo inteligente de datos?

Una vez se encuentran datos relevantes en los que se pueda confiar, la parte más importante del trabajo de toma de decisiones ya está hecho. Un catálogo de datos inteligente contribuye activamente a alcanzar este objetivo, ya que puede:

• Descubrir.

• Clasificar.

• Proporcionar potentes capacidades de búsqueda.

• Recomendar datos que sean adecuados para su uso en un proyecto de análisis.

La analítica y gestión de datos automatizados permiten escanear y recopilar metadatos de sistemas empresariales, incluyendo a una diversidad de tipos de bases de datos, aplicaciones y herramientas. A continuación, generan automáticamente un gráfico de metadatos y relaciones, para que los usuarios finales y los desarrolladores puedan consultar los metadatos para otras aplicaciones o integraciones.

Las mejores herramientas proporcionan un linaje muy detallado hasta el nivel de atributos y columnas e incluso admiten lenguajes de scripting como BTEQ y PLSQL, para que los analistas puedan explorar la procedencia de los datos y comprobar su confiabilidad.

Mediante el aprendizaje automático supervisado y no supervisado, algunas soluciones de analítica aumentada pueden incluso identificar y clasificar entidades dentro de datos no estructurados, como el texto que a menudo aparece en las aplicaciones de Microsoft Office y documentos PDF.

Esta tecnología también entrega al negocio dos ventajas más:

• La capacidad de utilizar algoritmos de agrupación para identificar datos similares en columnas.

• La de facilitar la colaboración, administrando el contexto de negocios mediante la edición de Wikipages para activos de datos.

¿Estás listo para escalar al siguiente nivel de análisis con la inteligencia artificial aplicada a la analítica y gestión de datos?