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¿Cómo potenciar tu almacén de datos con Inteligencia Artificial (AI)?

by Redacción PowerData on noviembre 3, 2020

PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

El almacenamiento en la nube “está vivo” siempre y cuando hagamos las transformaciones necesarias para acompañar el crecimiento de la información que alojamos y utilizamos todos los días.

 

La demanda de volúmenes de datos y optimización de tiempos es alta, por eso las empresas necesitan re-adaptarse, detectar patrones, tendencias e insights que les permitan tomar mejores decisiones.

Hoy no hay procesos de negocios que puedan prescindir de los datos del cloud data warehouse. Incluso, sabemos lo eficaz que es trabajar con información relacional bien integrada. Por eso, así como el warehousing nos permitió superar las dificultades que generaban los sistemas no integrados y la gestión de datos lineal, hoy la inteligencia artificial (AI) es lo que suma un nuevo salto paradigmático.

 

PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

 

El motivo central de este exponencial crecimiento es la optimización de la productividad que genera en muchas industrias y, al mismo tiempo, el ahorro de recursos que implica una disminución en la huella de carbono.

 

PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

Las empresas que usan inteligencia artificial (AI) podrían aumentar sus clientes potenciales en más del 50%, reducir el tiempo de llamadas en un 60-70% y achicar costos entre un 40-60%.

Fuente: Harvard Business Review

PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) agilizan muchísimo cientos de tareas, entre ellas la detección, el etiquetado, el mapping y las descripciones, tareas que, al hacerlas de forma manual, no pueden responder al volumen, variedad y velocidad necesarios. Más aún, la integración de datos mediante el uso de combinaciones inteligentes genera un enriquecimiento de esa misma información. 

 

¿Cómo saber si estamos listos para sumar AI a nuestra gestión de datos?

Cuando la empresa viene haciendo un buen uso y está adaptada al funcionamiento y al gobierno colaborativo de datos en la nube, la necesidad de sumar y administrar información en tiempo real es algo potencialmente posible porque implica un paso más en el camino de maduración de su estrategia de datos. El requisito es haber sentado estas bases y contar con una infraestructura operativa ya en la nube para poder seguir avanzando.

 

 

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PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

 

 

¡En marcha!

Hay 7 pasos que son clave para iniciar la transición y sumar AI a nuestro almacén de datos en la nube. Los detallamos acá:

 

PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial

    1. Definir qué tenemos y qué nos falta: cuando las capacidades de almacenamiento de datos se incrementan, ser eficientes significa informarnos acerca de cómo los servicios basados ​​en la nube se pueden modernizar para que rindan eficientemente como base de almacenamiento de datos, informes y análisis. Modernizar la nube implica entender qué nos falta para orquestar flujos de información, validación de datos, calidad de datos y tareas de transformación que simplificarán la ingestión.

    2. Identificar tipos de información inteligente y sus usos: es el momento de involucrarse con las técnicas de aprendizaje automático. Generalmente los datos extraídos de fuentes estructuradas son las únicas fuentes de información de la empresa. Iniciar un proceso de modernización implica advertir que tenemos la posibilidad de expandir esos informes en base a objetivos analíticos, contando con una variedad de recursos aliados. Este es el momento en el que descubriremos el verdadero significado del concepto “paisaje de datos”, porque podremos activar herramientas que estaban ahí, y que ahora podemos articular, cruzar, identificar e integrar mucho mejor.

    3. Clasificar esos datos: ya pasamos por la etapa del “descubrimiento”, ahora ese nuevo conocimiento toma valor. Llegó el momento de catalogar esos nuevos activos, categorizar los tipos de información y clasificar en función de su nivel de sensibilidad y necesidad de protección. Es bueno señalar que, aunque las herramientas de descubrimiento de datos utilizan el aprendizaje automático para inferir información, estas inferencias pueden ser examinadas por el equipo de la empresa a través de un proceso de revisión continua.

    4. Definir una arquitectura de datos cloud: la revisión interna de cada uno de los eslabones de la propia red de datos abre la posibilidad de sumar ahora informes provenientes de consultas dirigidas a sus clientes, para medir sus experiencias, expectativas y necesidades. Es el momento de abrirse a una arquitectura de administración de datos “multicapa” y “multinube” que se adapte al contexto actual pero atenta a las necesidades futuras para poder responder a tiempo.
      PowerData almacén de datos con Inteligencia ArtificialFortalecer la estrategia de incorporación e integración de datos: una de las funcionalidades más buscadas por quienes suman tecnología AI es la de ampliar las fuentes de datos. Esto quiere decir, sumar datos provenientes del entorno de la empresa pero de forma externa, datos provenientes de dispositivos móviles, internet y otras posibles fuentes generadoras de información. La creciente proliferación de datos hace que la integración deba estar preparada para atender a nuevas posibilidades y hacia ello apuntan las metodologías inteligentes.

    5. Diseñar el entorno: llegamos a la instancia donde es posible generar herramientas colaborativas que ayuden a los analistas del equipo a crear prototipos y modelos de mapeos para automatizar el ingreso y el flujo de datos, según las necesidades de cada momento. Fundamentalmente esta flexibilidad permite más libertad para administrar, monitorear y permitir el flujo libre de información.

      PowerData almacén de datos con Inteligencia Artificial
    6. Definir nociones de calidad y gobierno de datos: cuanto más activos disponibles y al alcance del equipo, mayor empoderamiento se genera en cada uno de los colaboradores. Llegamos al momento de instaurar la llamada gobernanza de datos, un enfoque operativo que establece prácticas concretas para gestionar el descubrimiento, disponibilidad, accesibilidad y uso de los activos corporativos e instituir métodos para validación, limpieza y estandarización.

Los datos inteligentes son grandes aliados. Y una buena estrategia que combine la inteligencia artificial con una gestión de datos eficaz y entornos en la nube, pone a las empresas en condiciones de detectar y profundizar el conocimiento acerca de patrones de consumo de sus clientes y un abanico inmenso de datos relevantes vinculados a su universo.

 

Es tiempo de tomar decisiones.

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Topics: Data Management, Cloud, Gestión de Datos, Inteligencia Artificial

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