Es importante automatizar la preparación de datos y de contar con herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para la gestión de datos
Ya nos hemos referido en varias oportunidades al valor de los datos como materia prima para innovar, personalizar las propuestas comerciales y tomar decisiones inteligentes. Sin embargo, no sólo es cuestión de reconocer su valor sino de abordar su análisis y gestión de una manera eficaz para que resulte en información accionable en tiempo real.
Cuando los procesos relacionados con los datos no están automatizados, los analistas deben dedicar el 80% de su tiempo solamente a buscar y preparar los mismos, antes de poder empezar a utilizarlos. Y esto naturalmente hace que las tareas de análisis -que son las que en definitiva agregan valor- se tornen inviables. Por eso es importante implementar la mayor cantidad de automatizaciones y contar con el soporte de las herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (machine learning) para toda la gestión de datos.
Para lograr rendimiento y escalabilidad se requiere de una preparación de datos procedimentalizada. Hay que contar con herramientas que faciliten la colaboración en el gobierno de los datos. Y es necesario que el proceso de datos se automatice mediante la programación de la incorporación, la preparación y la entrega de datos. Esto es lo que realmente permite lograr una mayor accesibilidad y obtener una visión 360 del negocio para todos los usuarios.
Hoy los datos son el recurso que permite ganar una visión más profunda de los clientes y productos, optimizar los precios, aumentar los ingresos y reducir los costos. Tanto los usuarios autorizados como los especialistas en datos necesitan acceder a la gran cantidad de datos de negocio para cumplir con los objetivos empresariales.
Pero una verdadera democratización de datos se da solamente cuando los usuarios de negocio autorizados de toda la compañía pueden encontrar y preparar cualquier dato para análisis cuando lo necesitan, de manera veloz y amigable, con herramientas de autoservicio. Esto es lo que les permitirá efectuar previsiones y analizar tendencias de manera fluida. Para ello hace falta una plataforma que facilite la obtención, transformación, enriquecimiento y protección de datos de principio a fin.
Los usuarios necesitan una solución de análisis de autoservicio fácil de usar y con prácticas de gobierno de datos y de cumplimiento de las normativas debidamente integradas, para ayudarles a acceder a los datos con mayor rapidez, al tiempo que garantizan el cumplimiento y la protección de los datos sensibles y personales. De otra forma deberán invertir más tiempo en la búsqueda y adquisición de datos que en el análisis.
La capacidad de encontrar y descubrir cualquier dato para análisis de autoservicio, con una interfaz sencilla de usar es central para los usuarios del negocio. Necesitan poder acceder a datos fiables y de alta calidad con un proceso de preparación de datos estipulado. De este modo es como se habilitan los procesos de gestión de datos a escala.
Las capacidades de autoservicio resultan claves para que los ingenieros y analistas de datos puedan encontrar, preparar, proteger y distribuir datos rápidamente, de modo que los analistas y los especialistas en datos puedan crear más valor a partir de estos últimos. Para ofrecer estas capacidades las plataformas modernas aprovechan la IA y el machine learning para añadir más automatizaciones, búsquedas inteligentes y recomendaciones.
Estas soluciones permiten que los analistas de negocio accedan fácilmente a una gran cantidad de datos y encuentren datos fiables mediante una búsqueda semántica similar a la de Google y presentaciones dinámicas para filtrar y agregar activos de datos. E incluso recomiendan activos de datos que pueden complementar el análisis. Además fomentan la colaboración sin descuidar las mejores prácticas de gobierno de datos, que aseguran que solo los usuarios autorizados tengan acceso a los datos, y que estos se utilicen de forma ética y conforme a la normativa.
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