5 pasos para crear una estrategia de datos de IA
Nuestro mundo centrado en los datos está llevando a muchas organizaciones a aplicar analíticas avanzadas que usan inteligencia artificial (IA). La IA ofrece respuestas inteligentes a las preguntas desafiantes del negocio. La IA también permite experiencias de usuario altamente personalizadas, construidas cuando los científicos de datos conocen nueva información de los datos que de otra manera pasarían inadvertidos usando métodos analíticos tradicionales.
La analítica basada en IA ahonda aún más en los datos organizacionales, derivando insights inteligentes que pueden darle al negocio una poderosa ventaja competitiva.
Aplicando el pensamiento crítico a la analítica de IA
Una estrategia de datos bien pensada es esencial desde el inicio. Cuando las organizaciones identifican un problema comercial a resolver, y cuyas decisiones deben apoyarse en la analítica, llegan al punto en el que necesitan pensar críticamente sobre los datos necesarios para resolver el problema. Presentamos aquí un proceso de cinco pasos para asegurar un proyecto exitoso de analítica de IA.
1. Haga un plan
Muchas compañías luchan con silos de datos que pueden hacer que una visión unificada de datos analíticos sea sumamente desafiante. Primero, logre claridad sobre los objetivos de su proyecto de analítica. Luego, identifique posibles fuentes de datos en toda la empresa. Integrar estos datos puede requerir un lago de datos además de los depósitos de datos convencionales de la empresa.
Por ejemplo, las bases de datos relacionales ofrecen riqueza de datos cuantitativos estructurados. Los datos cuantitativos son útiles para responder a preguntas como cuántas unidades se vendieron y cuándo, y con qué otros productos. Sin embargo, los datos estructurados son mucho menos útiles para preguntas como qué producto podría haberse vendido junto con otro o sugerir una nueva línea de negocios a seguir. Incrementar los datos estructurados es necesario para responder a este tipo de preguntas estratégicas blandas.
2. Reúna datos diversos
Los datos necesarios para responder preguntas estratégicas son comúnmente de naturaleza cualitativa. Los datos cualitativos provienen de fuentes desestructuradas, como documentos escritos o notas, contenido de páginas web externas, publicaciones en redes sociales e imágenes. Las organizaciones deben determinar cómo pueden usar ese tipo de datos para conseguir valor adicional.
Un ejemplo podría involucrar el Internet de las Cosas (IoT). Las organizaciones que reciben la transmisión de datos de sensores de dispositivos inteligentes, por ejemplo, podrían incrementar los datos cuantitativos por medio de notas de ingeniería u otro tipo de datos más blandos para mejorar la fiabilidad automática y la predicción de reparaciones.
3. Defina la arquitectura de datos
Las organizaciones que han pasado por fusiones y compras o que tienen diferentes líneas de negocios muchas veces tienen muchos conjuntos de datos diferentes, inclusive diferentes visiones sobre los mismos datos. Esta situación levanta diversas preguntas: ¿A quién pertenecen estos datos? ¿Cuál es la mejor versión para usar? ¿Cuál es la arquitectura de datos adecuada?
Para abordar estas preguntas, las organizaciones deben ir más allá de la administración de bases de datos para organizar datos de fuentes diversas. Las fuentes de datos deben estar integradas de una forma con sentido. Si bien la creación inicial de prototipos para un proyecto de analítica puede ser ad hoc, una arquitectura y flujo de datos repetibles se hacen necesarios para el éxito a largo plazo.
Un flujo de datos repetible puede tomar datos de varios puntos, de procesos comerciales operativos a sensores de dispositivos móviles. Las empresas pueden querer trabajar con una compañía como IBM que ofrece las herramientas y el conocimiento necesarios para definir la arquitectura de datos.
4. Establezca el gobierno de datos
Otra consideración clave es el gobierno de datos que ayuda a asegurar que la información extraída de diferentes fuentes sea confiable, especialmente para organizaciones en industrias reguladas. Al igual que proteger la seguridad y la privacidad, mantener la visibilidad de la cadena de provisión de datos también es crítico. Estos deben saber de dónde provinieron los datos para validarlos. Modelos de analítica confiables requieren la habilidad para detectar y rastrear cualquier problema en el canal de datos.
Las tecnologías emergentes ofrecen más gobierno de datos para analíticas avanzadas. Por ejemplo, Homeworks, IBM y otras más son parte del proyecto de código abierto Apache Atlas, cuya misión es llevar el gobierno de datos a la tecnología de lago de datos.
5. Mantenga un canal de datos seguro
Establecer políticas y procedimientos para crear un proceso de permita que los datos fluyan de manera continua hacia el canal de analítica permite a las empresas sacar mejor partido de la analítica de IA. Un paso vital es construir la seguridad y la privacidad dentro tanto del diseño de la infraestructura como del software usado para entregar esta capacidad en toda la organización.
Ganando ventaja competitiva por medio de la IA
Los datos son uno de los activos más valiosos en cualquier organización y pueden rendir una ventaja competitiva única al unirse al poder de la IA. Siguiendo los pasos delineados aquí, las organizaciones pueden identificar, recolectar, integrar y gestionar los datos esenciales para una analítica impulsada por IA. Sepa más sobre crear una infraestructura de analítica avanzada mejorada con IA en su organización: visite Enterprise AI on IBM Power Systems.