Cuando la administración y el análisis de los datos almacenados por una organización sobrepasan la capacidad humana y mecánica, lo que corresponde es aplicar analíticas avanzadas que usan inteligencia artificial (IA).
De otra manera, es lo más probable que haya datos cuya relevancia para el negocio pase inadvertida, en un mar de informaciones.
La inteligencia artificial, en efecto, está construida para ofrecer respuestas inteligentes, inmediatas, y brindar al negocio una ventaja competitiva que no podía lograr mediante la analítica tradicional.
Pero la implementación de la implementación de un programa de cómputo con capacidad para lograr operaciones complejas y adoptar procedimientos de autoaprendizaje, debe obedecer a una estrategia, para que se cumplan los objetivos.
Antes que nada, se necesita tener claridad sobre los objetivos del proyecto, a partir de la identificación de todas las fuentes de datos relacionales y cuantitativos de la empresa.
Para lograr una estructuración de los datos, que permita elaborar una estrategia de inteligencia artificial, es preciso seguir tres pasos principales:
Recopilación de Datos
Se obtiene a partir de fuentes desestructuradas que aportan valor adicional.
En otros términos, la clave para responder preguntas estratégicas se encuentra en los datos cualitativos, contenidos en documentos, escritos o notas, sitios web externos, publicaciones en redes sociales e imágenes
La arquitectura de Datos
La definición de la arquitectura de datos procura la integración de datos provenientes de las líneas de negocios de la empresa, inclusive cuando cada conjunto de datos ha sido administrado con diferentes visiones.
Los datos integrados deben adoptar un mismo sentido, con el fin de definir a cuál línea de negocio pertenecen y cuál es la arquitectura de datos que se debe usar. La arquitectura y el flujo de datos repetibles son necesarios, para lograr el objetivo.
El gobierno de Datos
Para asegurar que la información obtenida en diferentes fuentes sea confiable, en términos de seguridad y visibilidad dentro de la cadena de provisión de datos.
Es imprescindible utilizar modelos de analítica confiables, con habilidad para detectar y rastrear cualquier problema en el canal de datos, con el fin de conocer la procedencia de los datos y validarlos.
La estrategia debe estar respaldada con políticas y procedimientos para crear un canal que facilite un fluido continuo de datos hacia el canal de analítica y con las herramientas necesarias para garantizar la seguridad y la privacidad dentro del diseño de la infraestructura y el software utilizado.
Es conocido que los datos son uno de los activos más valiosos de cualquier organización y que su utilidad es mayor en la medida que se les utilice para obtener una ventaja competitiva frente a la competencia.
De ahí la importancia de identificar, recopilar, integrar y gestionar los datos principales, para la implementación de una analítica impulsada por inteligencia artificial.
En Interamericana de Cómputos S.A. le ayudamos a crear una infraestructura de analítica avanzada, mejorada con inteligencia artificial, de acuerdo con las características y las necesidades de su organización.
Trabajamos en la integración de las principales tecnologías de la industria, en Uruguay, a través de un equipo de técnicos certificados y comprometido con el crecimiento, el progreso y el desarrollo de nuestros clientes, desde 1978.
