El elemento clave para el éxito de la IA es la gestión de datos

Introducción a la inteligencia artificial de IA y el análisis de big data. Creo que todos están familiarizados con ellos. Recientemente, algunos analistas de datos han descubierto y se han dado cuenta de que la poderosa gestión de datos es la base central de la tecnología de predicción y de inteligencia artificial. La inteligencia tiene el potencial de respaldar iniciativas de gestión de datos más sólidas y abordar la capacidad limitada de los seres humanos para analizar y detectar con precisión tendencias en las grandes cantidades de datos que ahora fluyen a través de las empresas modernas. Entonces, ¿por qué decimos que el factor clave para el éxito de la IA es la gestión de datos?

Los primeros usuarios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (ML) deben comprender los requisitos básicos

para garantizar el éxito de todos los proyectos implementados, no solo aquellos destinados a mejorar las iniciativas de datos internos, quieren las empresas. para construir modelos de IA, pero no siempre alinean estos objetivos con una sólida gestión de datos o la sofisticación necesaria para crear resultados de IA sólidos. Necesitan comprender los posibles sesgos en los datos y si hay suficientes datos para proporcionar resultados válidos y confiables. Para aprovechar al máximo la IA y el ML es necesario comprender los datos, dónde residen, qué datos relevantes se necesitan y, en última instancia, qué problema empresarial inicial existe.

La gestión de datos está en el centro de los desafíos tecnológicos emergentes

A estas alturas, la mayoría de las organizaciones se han enfrentado a uno o más problemas de calidad de los datos, pero el volumen de datos que ahora fluyen hacia la empresa ha hecho que El problema empeora y aumenta la necesidad de soluciones, porque a medida que se automatizan más procesos, los datos inexactos serán exponencialmente más dañinos. Las empresas deben determinar primero dónde han administrado los datos en el pasado, dónde se encuentran hoy y hacia dónde deben ir. y Cómo llegar allí, que incluye el desarrollo de un marco sólido de calidad de datos que pueda mantener una calidad continua de los datos a medida que aumentan las necesidades.

Para algunos, esto significa mejorar los procesos e integrar datos de un departamento a la vez

hasta que toda la organización esté unificada, otros implican intereses clave desde el principio. Partes interesadas: identificar el negocio y el proceso. desafíos, identificar los grupos que tocan, cómo y la necesidad de aprovechar los datos y cómo los datos fluyen a través de la organización, comenzar con un enfoque pequeño puede funcionar para algunas organizaciones, pero a medida que la empresa amplía su enfoque hacia la gestión de datos, también enfrenta muchos desafíos.

Ingresar claves manualmente, fuentes de terceros y silos organizacionales puede generar datos inexactos o no coincidentes.

Esto puede afectar a cada departamento* que comparte, administra y almacena su información. Debido a que los grupos pueden tener características únicas. formas de almacenar e identificar datos, a algunos les puede resultar más fácil colocar los datos en una ubicación central con reglas limitadas, lo que en última instancia dificulta que otros equipos determinen cómo se relacionan los datos entre sí y dónde reside el valor. Por eso es increíblemente importante involucrar a las partes interesadas clave desde el principio para obtener información sobre cómo se relacionan los datos entre sí y cómo se pueden utilizar en toda la empresa.

Con el aporte de las partes apropiadas, los datos se pueden almacenar para que puedan usarse para resolver desafíos comerciales, pero no separarlos de las personas y los procesos.

Es posible que las personas con títulos corporativos no lo deseen permanecen impasibles ante los espinosos temas de la recopilación y el análisis de datos, pero es crucial involucrarlos en el proceso para que los conocimientos generados brinden la flexibilidad necesaria para el valor organizacional y los diferentes requisitos de producción. Las tecnologías emergentes están colocando los datos en el frente y en el centro, lo que obliga. organizaciones a priorizar la gestión de datos. En el pasado, la IA era una exageración y no formaba parte de la mayoría de los entornos organizacionales. Ahora, mucha gente está empezando a ver su valor. Cada organización debe darse cuenta de que, si bien es posible aplicar modelos predictivos o aprovechar los análisis de IoT, primero deben cumplirse muchos requisitos técnicos y comerciales. A veces, el revuelo que rodea a una nueva tendencia crea la percepción de que la adopción real es una extensión automática del uso actual. Sin embargo, la realidad para muchas organizaciones es que aprovechar estas tecnologías emergentes requiere un cierto nivel de madurez en inteligencia empresarial y la infraestructura adecuada.

Para aprovechar la IA y el aprendizaje automático, su organización debe garantizar que exista todo lo siguiente:

1. Un entorno de BI maduro y conjuntos de habilidades coincidentes. El dicho de gatear antes de caminar y aprender a caminar antes de correr es una buena manera de describir la curva de aprendizaje necesaria para la creación de modelos de IA.

2. La cantidad de datos que la IA puede aprender.

Los resultados válidos (sin posibles sesgos) requieren volúmenes de datos que respalden la enseñanza sistemática.

Preguntas complejas con respuestas incompletas

Elegir el modelo correcto requiere inteligencia de IA que no está disponible en el análisis tradicional, ya que la IA, el aprendizaje automático y el análisis predictivo se vuelven cada vez más importantes para mejorar la eficiencia y seguir siendo competitivos. se vuelven cada vez más importantes, seguirán estando al frente y al centro. Las organizaciones que se comprometan a construir una base sólida obtendrán más valor de sus inversiones en los próximos años. Comience por organizar su cajón de datos.

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