Transforme los datos en conocimientos que se pueden ejecutar

Usted es un líder en datos. La presión sobre usted aumenta a medida que su organización se compromete con iniciativas de IA y los directivos esperan que les proporcione un ROI.

Es su responsabilidad garantizar que los datos utilizados en los modelos de IA sean fiables, de alta calidad, dignos de confianza y conformes a las normativas cambiantes. Sin embargo, es probable que tenga más datos de los que puede gestionar, y puede que ni siquiera sepa dónde residen todos los datos de su organización.

Ahí es donde entra la inteligencia de datos. Convierte los datos sin procesar en conocimientos ejecutables, reúne el gobierno de datos, la calidad, la herencia y el intercambio de datos, y da a los usuarios acceso a datos fiables y contextuales.

Como líder de datos, es muy consciente del poder de los datos para cambiar las reglas del juego y de las altas expectativas que se derivan de ello. Su organización depende de usted para convertir los datos en conocimientos fiables y accionables. Pero a medida que los datos aumentan en volumen y complejidad, los obstáculos que bloquean su camino hacia el éxito se multiplican con la misma rapidez.  

Datos abrumadores 

El volumen de datos no solo es grande, sino que también puede resultar inmanejable. Los datos llegan de todas partes, todo el tiempo. Y aunque más datos deberían significar más conocimientos, a menudo significan más ruido. Las señales valiosas quedan enterradas. Las decisiones importantes se retrasan. Además, es posible que no siempre sea fácil confiar en los datos de los que dispone. 

Datos aislados

Ha sentido la frustración de saber que la respuesta está ahí fuera, en alguna parte, pero atrapada en un silo, oculta en un sistema o no disponible debido a un gobierno inconsistente. Cuando los datos están fragmentados, incluso las mejores herramientas y el talento tienen dificultades para ofrecer resultados.

Datos de baja calidad

Acceder a los datos es una cosa, confiar en ellos es otra. Los formatos inconsistentes, la falta de contexto y las fuentes obsoletas no solo desperdician tiempo, dinero y esfuerzo; dificultan la confianza en sus datos. Y sin confianza, la innovación se estanca.

Privacidad y seguridad de los datos

Un informe de IBM afirma que el coste medio de una vulneración de datos es de 4,44 millones de dólares en 2025. Dado que estos costes son tan elevados, cada decisión relacionada con los datos conlleva un riesgo enorme, especialmente en sectores muy regulados, como el financiero y el sanitario.

La inteligencia de datos le ayuda a abordar estos desafíos al convertir grandes volúmenes de datos fragmentados en conocimientos claros y accionables. Lo que es más importante, proporciona respuestas a algunas de las preguntas cruciales relacionadas con los datos.

• ¿Qué datos tiene la organización y por qué existen?
• ¿De dónde procedían estos datos y dónde residen?
• ¿Cómo se han transformado los datos a lo largo de su proceso?
• ¿Quién tiene acceso a estos datos?
• ¿Cómo se relacionan entre sí los conjuntos de datos?
• ¿Son los datos lo suficientemente fiables como para entrenar modelos de IA?

Al responder a estas preguntas, la inteligencia de datos ofrece a las organizaciones unos conocimientos más profundos de sus datos y de cómo derivar el máximo valor de ellos. Impulsa el análisis de autoservicio y apoya iniciativas clave, incluyendo la inteligencia empresarial y la IA generativa.

Hoy en día, las empresas se ahogan en datos desordenados y dispersos, a menudo reaccionando a ellos en lugar de obtener un valor real de ellos. La inteligencia de datos ofrece varias ventajas clave que abordan estos desafíos críticos. 

Encuentra datos en silos

La inteligencia de datos ayuda a las organizaciones a descubrir, evaluar, catalogar, curar y gobernar los activos de datos, dondequiera que residan. Los catálogos y mercados de datos centralizados y unificados reducen la complejidad de la infraestructura de datos y facilitan a los equipos la búsqueda de los datos que necesitan. 

Al eliminar los silos y fomentar la colaboración, la inteligencia de datos impulsa una toma de decisiones más rápida e inteligente. Aumenta la agilidad empresarial y acelera el tiempo de obtención de valor al brindar a las personas adecuadas acceso a los datos correctos.

Transforma datos sin procesar en inteligencia que se puede ejecutar

Mediante el análisis de datos, la inteligencia de datos extrae conocimientos útiles de sus datos para ayudarle a tomar mejores decisiones. Este análisis puede adoptar varias formas, incluyendo análisis predictivo (para hacer predicciones futuras) y analítica prescriptiva (para determinar el mejor curso de acción).

La inteligencia de datos ayuda a los usuarios a comprender qué datos tiene su organización y cómo se pueden utilizar, lo que facilita a los equipos la conexión con los conjuntos de datos adecuados. 

Hace que los datos sean más fiables

Sin una confianza total en los datos, las empresas tienen dificultades para aprovechar el potencial de la IA. La inteligencia de datos resuelve este problema garantizando la calidad de los datos en todas las dimensiones, desde la precisión y la exhaustividad hasta la coherencia y la puntualidad. ¿El resultado? Datos de confianza que ofrecen beneficios transformadores para el negocio.

"Incluso mejorando gradualmente la calidad de los datos, puede capacitar a la organización para crear valor y minimizar el riesgo de sus datos."
 

David Feshbach
Responsable global de gobierno de la información y métodos de oferta
IBM Consulting, Nube híbrida y datos

Siga estos cinco pasos para convertir sus retos de datos en oportunidades:

1. Cree un inventario y un perfil de datos completos

Identifique y documente la ubicación de todos los datos, incluidas sus fuentes y usuarios finales.

2. Ejecute un programa piloto de inteligencia de datos en un área de alto impacto

Demuestre su valor mejorando el gobierno de datos, la calidad, el linaje y el acceso a los datos en un área clave.

3. Automatice e integre los marcos de gobierno de datos

Establezca sistemas de comprobación de la calidad de los datos, gestión del cumplimiento normativo y seguimiento sólido del linaje de datos.

4. Configure plataformas de análisis y acceso a datos de autoservicio

Facilite a los usuarios adecuados la búsqueda, comprensión y confianza en los datos que necesitan.

5. Promueva una cultura de inteligencia de datos a través de la formación y el compromiso

Fomente un uso coherente de la inteligencia de datos en todos los niveles de la organización.