Aumenta la ventaja competitiva de tu negocio: Integra Inteligencia de Datos, BI e IA
La Inteligencia de Negocios (BI) revisa el pasado, mientras que la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) pronostican el futuro. Este artículo explora cómo estas disciplinas se unen para impulsar el éxito empresarial. Desde los desafíos de los datos deficientes hasta el surgimiento de la Inteligencia de Datos como solución, cada aspecto se analiza para comprender cómo se convierte el dato en un activo estratégico. Descubre cómo la Inteligencia de Datos apoya la toma de decisiones, impulsa la innovación y transforma los datos en conocimientos prácticos, aumentando la ventaja competitiva y el crecimiento en el mundo de los negocios.
La Inteligencia de Negocios (BI) es explicativa y retrospectiva. Examina el pasado para explicar qué sucedió y por qué. Por otro lado, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA y ML) son prospectivos. Estos modelos, orientados al futuro, se utilizan para hacer predicciones.
La mayoría de las organizaciones modernas aprovechan el BI de una forma u otra. Surgió por primera vez en la década de 1960 como un medio para compartir información dentro de la empresa. Hoy en día, el BI representa un mercado de 23 mil millones de dólares y es un término general que describe un sistema para la toma de decisiones basada en datos.
El BI aprovecha y sintetiza los datos de herramientas de análisis, extracción de datos y visualización para ofrecer rápidas instantáneas sobre la salud del negocio a las partes interesadas clave y capacitarlas para tomar decisiones más acertadas. Una aplicación común de BI es el cuadro de mando, que muestra métricas clave permitiendo a los líderes tener una “visión general” para informar sobre objetivos y decisiones acertadas.
La inteligencia artificial también es un mercado en rápido crecimiento, valorado en 21.000 millones de dólares. Hoy en día, las organizaciones modernas utilizan la IA para obtener conocimientos competitivos, extrayendo información valiosa de un vasto flujo de datos. La IA y el ML se utilizan en conjunto para predecir posibles eventos y modelar resultados. BI, IA y ML se enfrentan al mismo desafío: datos de baja calidad.
El problema de BI e IA: “basura que entra, basura que sale"
Sin embargo, los sistemas de BI e IA dependen de los datos que se les suministran. Hoy en día, los expertos en datos luchan con un problema común llamado “basura que entra, basura que sale”. A medida que los lagos de datos se convierten en océanos, localizar aquello que es digno de confianza se vuelve más difícil… e importante. De hecho, a medida que las empresas intentan ampliar los programas de IA y BI, los pequeños problemas relacionados con la calidad de los datos pueden transformarse en enormes desafíos.
“La gente habla mucho sobre IA y BI para transformar sus negocios”, dice el CEO de Alation, Satyen Sangani. “Pero si quieres hacer cualquiera de esas cosas a escala, necesitarás inteligencia de datos”.
Cómo la inteligencia de datos ayuda a las empresas a crecer
La inteligencia de datos ha surgido como la solución al problema de “basura que entra, basura que sale” que durante mucho tiempo ha obstaculizado los esfuerzos de IA y BI.
La inteligencia de datos es una combinación de categorías, que incluyen:
• Gestión de Metadatos
• Calidad de datos
• Gobernanza de datos
• Gestión de datos maestros
• Perfiles de datos
• Curación de datos
• Protección de datos
La inteligencia de datos agrega un componente clave más a la combinación, llamado metadatos activos. Acuñados por Guido De Simoni, director senior de la firma de analistas Gartner, los metadatos activos describen la inteligencia sobre cómo las personas usan los datos dentro de una organización.
Valor empresarial e inteligencia de datos
La inteligencia de datos representa un activo estratégico de inmenso valor empresarial. Permite a las organizaciones tomar decisiones informadas aprovechando los conocimientos derivados de los datos.
El análisis de datos en diversos aspectos de las operaciones ayuda a las empresas a optimizar los procesos y obtener una ventaja competitiva. Esto, a su vez, les permite personalizar las ofertas para satisfacer las necesidades de los clientes y, en última instancia, reforzar su fidelidad.
Además, la inteligencia de datos contribuye a la mitigación de riesgos, impulsa la innovación, optimiza la asignación de recursos, garantiza el cumplimiento normativo y fortalece las medidas de ciberseguridad. Apoya la transformación digital al convertir los datos en conocimientos prácticos que impulsan el crecimiento, la eficiencia y la competitividad empresarial.
La inteligencia de datos puede ayudar a los líderes de datos a impulsar el compromiso, con paneles que muestran cómo las personas usan los datos en una empresa.
Tipos de inteligencia de datos
Hay cinco tipos comunes de inteligencia de datos, con distintos propósitos y aplicaciones:
• Descriptivo Para revisar los datos y comprender los resultados.
• Prescriptivo Para formar conocimientos alternativos y nuevas recomendaciones.
• Diagnóstico Analizar por qué sucedió algo y determinar las causas.
• Predictivo Para examinar datos históricos y predecir posibles incidentes futuros.
• Decisivo Para medir el valor de los datos y recomendar nuevos cursos de acción.
Históricamente, estos casos de uso de inteligencia de datos se aplicaban típicamente al mundo externo de las operaciones comerciales. Pero con el auge de los metadatos activos, que recopilan conocimientos internos sobre cómo se utilizan los datos, la inteligencia de datos se aplica cada vez más internamente, también para aumentar la eficiencia operativa.
5 Beneficios de la Inteligencia de Datos
La inteligencia de datos (DI) apoya a los expertos en datos a tomar mejores decisiones. Como sistema, su objetivo es simple: hacer que las personas de una organización sean más inteligentes acerca de la organización y estén mejor equipadas para liderar su crecimiento. Los beneficios clave de alto nivel incluyen:
1. Toma de decisiones adaptativa
Cuando los cuadros de mando de BI tienen información precisa y oportuna, los líderes pueden tomar decisiones más rápidas en el momento para mantenerse por delante de la competencia. Las empresas pueden adaptar su estrategia en tiempo real para anticipar mejor las necesidades y apoyar a los clientes.
Un cuadro de mando de BI respalda la toma de decisiones del momento.
2. Bases de datos más sólidas
¿Cómo se deben organizar y entregar los datos? DI observa continuamente los procesos para optimizar las operaciones y apoyar mejor a las principales partes interesadas. Además, al salvaguardar la calidad, DI proporciona datos confiables y fidedignos para los casos de uso de IA y BI.
3. Eficiencias operativas
La búsqueda y el descubrimiento de datos conectan a las personas con los datos que necesitan. Históricamente, un analista dedicaba hasta seis semanas buscando simplemente un conjunto de datos confiable. DI separa el trigo de la paja, destacando los activos más confiables para un uso más amplio y acelerando la eficiencia operativa en el proceso.
4. Análisis aumentado
¿Por qué reinventar la rueda? DI permite a los analistas aplicar análisis aumentados a las aplicaciones, respaldando casos de uso de análisis predictivos y prescriptivos.
5. La transparencia respalda el trabajo en equipo y la confianza
Al crear un sistema sobre cómo se demuestran las nuevas verdades, DI alinea las mentes en torno a los principios rectores de una organización y el proceso para cristalizarlos. El software DI puede inspirarse en el método científico para estructurar su proceso hacia el progreso.
DI aprovecha lo que se sabe, el conocimiento colectivo deducido de una organización, e integra esta sabiduría en el sistema de gestión de datos. El objetivo es crear un sistema cada vez mejor para la toma de decisiones en apoyo del negocio.
¿Cómo se implementa la inteligencia de datos?
Al asociarse con una plataforma de inteligencia de datos adecuada a sus objetivos, los líderes de datos pueden integrar DI en sus procesos comerciales diarios. Pero, ¿cómo se selecciona el software adecuado y se demuestra su idoneidad?
Te recomendamos seguir tres sencillos pasos. En primer lugar, elabora un plan con objetivos realistas y con casos de uso prácticos. A continuación, prueba estos casos de uso con el software elegido. Por último, se lanza a la organización en general con un grupo pequeño, compartiendo su progreso con líderes clave y dando pequeños pasos para escalar en toda la organización.
Construya una estrategia con objetivos y casos de uso
¿Por qué la empresa quiere aprovechar la inteligencia de datos? ¿Cómo será el éxito? Sus metas deben reflejar los objetivos de su negocio y definir claramente mediante qué métricas considerará que esas metas son exitosas.
La industria de su organización afectará la naturaleza de sus objetivos. Los sectores altamente regulados, como las de seguros, la sanidad y las finanzas, son tradicionalmente reacios al riesgo y están sujetas a auditorías de cumplimiento; históricamente, sus estrategias de gestión de datos eran defensivas y se centraban en el cumplimiento. Los sectores menos regulados, como el comercio minorista, a menudo buscan utilizar los datos de los clientes de manera más proactiva, lo que hace que sus estrategias sean más ofensivas.
Pero eso está cambiando. Hoy en día, las industrias reguladas buscan jugar tanto a la ofensiva como a la defensiva, y aprovechar los datos de los clientes de manera más proactiva. Del mismo modo, los minoristas y otras industrias menos reguladas están impulsando medidas defensivas para garantizar el cumplimiento del RGPD y la CCPA. La multa impuesta por el RGPD a Amazon de 887 millones de dólares por violaciones de la privacidad de los datos ha provocado que muchos minoristas reconsideren su estrategia de datos y vuelvan a priorizar la necesidad de un enfoque orientado a la defensa.
El software de inteligencia de datos respalda una estrategia de datos más compleja e inclusiva. El software que clasifica sus datos en dominios permitirá a distintos departamentos utilizar los datos de maneras estratégicamente distintas.
Casos de uso de pruebas de campo
Una vez que haya definido sus objetivos y casos de uso, es hora de ponerlos a prueba. Algunos ejemplos de objetivos y casos de uso son:
• La empresa quiere hacer un mejor uso de los datos de los clientes. Un caso de uso puede desafiar a los analistas a aprovechar el software para analizar los datos de los clientes y extraer nuevos conocimientos clave.
• La empresa está migrando datos a un almacén de datos en la nube. Un caso de uso puede probar el software elegido como herramienta de migración para una porción seleccionada de los datos totales. ¿Destaca las dependencias heredadas? ¿Gobierna los datos a medida que migran? ¿Qué pasa cuando se traslada a la nube?
• La empresa quiere apoyar a los analistas a democratizar los datos.Un caso de uso puede incorporar a una docena de analistas al nuevo software e invitarlos a probarlo. ¿El software elegido los hace más productivos? ¿Tienen más confianza en su capacidad para entregar informes y consejos confiables?
Implementar software de inteligencia de datos
¡Ha presentado un caso sólido ante los líderes y ellos han dado su visto bueno a la nueva herramienta! Una vez que tengas el software, es hora de probarlo, asignar roles clave y medir el progreso. Recomendamos estos cuatro pasos:
1. Involucrar a los primeros usuarios. ¡Estos son tus campeones de datos! Le recomendamos encontrar personas entusiastas y entusiasmadas por probar algo nuevo. Capacítelos en los conceptos básicos de la nueva herramienta, comparta los objetivos del equipo e invítelos a comenzar.
2. Revisar la interacción. Mira y aprende. ¿Quién hace eso? ¿Quién no hace qué? Esta es la etapa en la que se determina quién es adecuado para qué tarea y se mide el éxito. Duplica lo que funciona y descarta lo que no.
3. Establecer roles. Ahora que ha utilizado la herramienta por un tiempo, puede asignar roles más claramente a equipos e individuos. ¿Quién hace que? En esta etapa, usted perfecciona estos detalles.
4. Comparte el progreso. Programe actualizaciones periódicas para informar a las principales partes interesadas sobre los hitos y avances. ¡No seas tímido! Invite también a la comunidad en general: necesitará su apoyo si quiere que la herramienta gane terreno en toda la organización.
Catálogo de datos de Alation: plataforma para inteligencia de datos
Como creador del catálogo de datos moderno, Alation incorpora inteligencia de datos en la plataforma en todos los niveles. Trabajando en conjunto con AI, ML y BI, la inteligencia de datos optimiza los procesos clave del catálogo, que incluyen:
• Gestión de metadatos
• Calidad de datos
• Gobernanza de datos
• Gestión de datos maestros
• Perfiles de datos
• Conservación de datos
• Privacidad de datos
El impacto de la Inteligencia de Datos va más allá de la toma de decisiones. Desde sus tipos hasta sus beneficios clave, esta estrategia redefine la forma en que las organizaciones manejan los datos. La implementación exitosa de la Inteligencia de Datos implica ejecutar una estrategia clara, un caso de uso práctico y lograr el compromiso tanto de los líderes, como del resto de los involucrados. Descubre cómo esta integración puede ser la ventaja competitiva para elevar tu negocio al próximo nivel.
¿Curioso por ver cómo se ve eso en acción? Contáctenos para ver cómo Alation puede llevar su negocio al siguiente nivel.
Basado en el Blog publicado por Talo Thomson, el 26 de agosto de 2021 (y actualizado en septiembre 23) en la página de Alation.
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