La inteligencia artificial y el futuro de datos y analítica
En la era digital actual, las empresas están inmersas en un mar de datos. Comprender y aprovechar el poder de la analítica avanzada, los datos, la inteligencia colectiva y la inteligencia artificial (IA) es crucial. Desarrollar una sólida estrategia de datos y analítica (data & analytics) es esencial para las organizaciones que buscan utilizar la información de manera efectiva.
Datos no estructurados versus datos estructurados
Es fundamental distinguir entre datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados están organizados de manera ordenada en bases de datos, mientras que los datos no estructurados carecen de un modelo de datos predefinido.
Los datos estructurados son fáciles de analizar. Por otro lado, los datos no estructurados, que con frecuencia se encuentran en correos electrónicos y publicaciones de redes sociales, requieren técnicas de procesamiento avanzadas. Una plataforma de gestión de datos empresariales integral es esencial para las empresas que tienen como objetivo extraer conocimientos valiosos (insights) de ambos tipos de datos.
Gobernanza de datos y analítica
Los datos son un activo valioso. La creación de productos de datos implica convertir los datos en herramientas que ayudan en la toma de decisiones. Estos productos utilizan los datos para que las partes interesadas puedan tomar decisiones informadas. Las soluciones de calidad de datos aumentada garantizan la confiabilidad y precisión de estos productos.
Las empresas reconocen cada vez más la importancia de la gobernanza de datos y analítica en sus operaciones. Estas deben estructurar sus datos para alinearlos con sus objetivos organizacionales, asegurando la calidad y adhiriéndose a los requisitos regulatorios.
Implementar una robusta solución de gobernanza de datos y analítica ayuda a navegar a través de este complejo panorama de datos.
Datos y analítica en las operaciones empresariales
Buscar resultados empresariales positivos es el núcleo de cualquier estrategia de datos y analítica. Alcanzar los objetivos empresariales implica medir el éxito de las decisiones basadas en datos. Por ello, una gobernanza de datos adecuada es fundamental para asegurar la calidad de los insights que conducen a estos resultados.
El objetivo es lograr el uso omnipresente de datos y analítica, es decir, que los responsables de la toma de decisiones utilicen datos y analítica en cada decisión empresarial, en todos los niveles de la organización.
La IA en la evolución de datos y analítica
La IA se ha convertido en el punto más avanzado de la innovación tecnológica y la eficiencia. Las empresas están implementando el aprendizaje automático (machine learning) para transformar datos brutos en conocimiento. Una robusta estrategia de IA puede maximizar la efectividad de datos y analítica.
La IA y los sistemas automatizados pueden ayudar en tareas tales como la gestión y almacenamiento de datos, la organización de datos y el análisis de datos.
Las aplicaciones de IA generativa son el siguiente paso. Estas aplicaciones emplean algoritmos avanzados para imitar e incluso superar la creatividad humana. Al desplegar IA generativa en las empresas, las organizaciones pueden automatizar tareas repetitivas. El uso de la IA y del aprendizaje automático liberará recursos humanos para dedicarlos a trabajo más estratégico.
Prácticas emergentes para la inteligencia de decisiones
Otro aspecto de la transformación digital de datos y analítica son las plataformas de inteligencia de decisiones. Estas plataformas proporcionan a las empresas herramientas para la toma de decisiones utilizando análisis automatizados e inteligencia colectiva.
La automatización es la característica clave de las plataformas de inteligencia de decisiones. Estas plataformas realizan procesos rutinarios de toma de decisiones, liberando a las personas para que puedan enfocarse en aspectos del trabajo más complejos y estratégicos. Así, la toma de decisiones automatizada mejora la eficiencia y reduce el riesgo de errores.
Estos sistemas están en aprendizaje y adaptación continuos. El aprendizaje automático es la próxima evolución de la estrategia y la madurez de la IA. La IA es esencial para la inteligencia de decisiones y la optimización.
Gobernanza financiera en la gestión de datos
Las estrategias de datos y analítica pueden ser costosas. Aquí es donde entra en juego la gobernanza financiera, ya que implica gestionar presupuestos, reducir costos y garantizar la responsabilidad fiscal en la gestión de datos.
Las organizaciones que priorizan la gobernanza financiera consiguen el equilibrio entre innovación y efectividad en términos de costos.
FinOps y gobernanza financiera
Las organizaciones están recurriendo a las FinOps y a la gobernanza financiera para asegurar la responsabilidad fiscal. Las FinOps, abreviatura en inglés de operaciones financieras, tienen como objetivo maximizar el valor financiero de los recursos en la nube.
Al utilizar un proveedor de gestión de datos en la nube, las empresas pueden gestionar los costos de manera eficiente. La IA es implementada en los sistemas de gestión en la nube y en las FinOps para alcanzar un mayor éxito.
El futuro de datos y analítica
Los datos, la inteligencia colectiva y la IA están redefiniendo las operaciones empresariales. La gestión de datos adecuada, que incluya una estrategia sólida y la incorporación de IA, conduce a una toma de decisiones informada y a resultados efectivos.
Las empresas pueden entrar en una nueva era de datos y analítica utilizando la IA generativa, las plataformas de inteligencia de decisiones y las FinOps. El futuro de las empresas impulsadas por datos reside en estas innovaciones. El valor de las iniciativas de IA se incrementa en este campo y determinará su futuro.
Preguntas frecuentes
¿Qué son los datos estructurados y los no estructurados?
Los datos estructurados están organizados y almacenados usualmente en bases de datos. Se pueden buscar y analizar fácilmente. Los datos no estructurados carecen de organización. Los tipos de datos no estructurados, incluyendo correos electrónicos, imágenes y publicaciones de redes sociales, requieren un análisis de datos más avanzado para interpretarlos.
¿Qué es la gestión de datos?
La gestión de datos incluye la organización, recopilación, procesamiento y uso del almacenamiento de datos para asegurar la precisión, accesibilidad y seguridad. Su objetivo es optimizar el uso de datos para impulsar toma de decisiones informadas y operaciones empresariales eficientes.