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

Modernizar la gestión de datos en Cloud puede potenciar la información disponible en las empresas siempre y cuando se realicen las transformaciones necesarias para acompañar el crecimiento de los datos alojados y utilizados a diario.

La demanda de volúmenes de información y optimización de tiempos es alta, por eso las empresas necesitan re-adaptarse, detectar patrones, tendencias e insights que les permitan tomar mejores decisiones y valorizar sus datos. ¿Qué ventajas aportan los almacenes de datos? ¿Cómo potenciarlo gracias a la inteligencia artificial (IA)?

¿Por qué son imprescindibles los almacenes de datos?

Hoy en día los negocios no pueden prescindir de los datos del Cloud Data Warehouse. Trabajar con información relacional bien integrada es eficiente, por eso, así como el Data Warehouse permitió superar las dificultades que generaban los sistemas no integrados y el almacén de datos con inteligencia artificial suma un nuevo salto paradigmático.

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.

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

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7 pasos para sumar AI al almacén de datos

Hay un conjunto de pasos clave para iniciar la transición y sumar AI al almacén de datos en la nube:

1. Definir el estado de situación: modernizar la nube implica entender qué falta para orquestar flujos de información, validación de datos, calidad de datos y tareas de transformación que simplificarán el Data Management.
   
   
2. Identificar tipos de información inteligente y sus usos: iniciar un proceso de modernización implica advertir la posibilidad de expansión en base a objetivos analíticos. Se podrán activar herramientas y cruzar, identificar e integrar datos de una forma más eficiente.
   
   
3. Clasificar los datos: es el momento de catalogar los nuevos activos, categorizar los tipos de información y clasificarlos según su nivel de sensibilidad y necesidad de protección. Las inferencias de información realizadas mediante el aprendizaje automático 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 de la red de datos abre la posibilidad de sumar informes provenientes de consultas dirigidas a clientes, para medir sus experiencias, expectativas y necesidades. Es el momento de recurrir a una arquitectura de datos “multicapa” y “multinube” que se adapte al contexto actual y atienda a las necesidades futuras.
   
   
   
   
5. Fortalecer la estrategia de incorporación e integración de datos: una de las funcionalidades más buscadas en la AI es la de sumar datos provenientes del entorno de la empresa, pero de forma externa, como dispositivos móviles e internet.
   
   
6. Diseñar el entorno: es posible generar herramientas colaborativas que ayuden a los analistas a crear modelos de mapeos para automatizar el ingreso y el flujo de datos, según las necesidades de cada momento. Esto permite más libertad para administrar, monitorear y permitir el flujo libre de información.
   
   
7. 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. Esto requiere implementar data government para establecer prácticas concretas de gestión, disponibilidad y uso de los activos corporativos e instituir métodos para validación y estandarización.

En suma, la combinación de inteligencia artificial con una gestión de datos eficaz y estrategia cloud, pone a las empresas en condiciones de profundizar el conocimiento acerca de patrones de consumo de sus clientes y abrir un abanico inmenso de datos relevantes para potenciar el crecimiento y para que tu negocio sea verdaderamente un data-forward.

No te conformes con menos. Que tus datos hagan más.
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