Transforme los datos en insights aplicables en la práctica

Usted es un líder de datos. La presión sobre usted aumenta a medida que su organización se compromete con las iniciativas de IA y el liderazgo busca en usted el retorno de la inversión (ROI).

Es su responsabilidad asegurarse de que los datos utilizados en los modelos de IA sean confiables, de alta calidad y que cumplan con las regulaciones cambiantes. Sin embargo, probablemente 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 insights aplicables en la práctica, reúne la gobernanza, la calidad, el linaje y el intercambio de datos, y brinda a los usuarios de datos acceso a datos confiables y contextuales.

Como líder de datos, usted es muy consciente del poder revolucionario de los datos y de las altas expectativas que conllevan. Su organización depende de usted para convertir los datos en insights confiables y aplicables en la práctica. 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 es solo grande; también puede ser inmanejable. Los datos provienen de todas partes, todo el tiempo. Y aunque más datos deberían significar más insights, a menudo significa más ruido. Las señales valiosas quedan ocultas. Las decisiones importantes se retrasan. Además, es posible que no siempre sea fácil confiar en los datos que tiene. 

Datos aislados

Ha sentido la frustración de saber que la respuesta está ahí fuera, en algún lugar, pero que está atrapada en un silo, oculta en un sistema o no disponible debido a una gobernanza incongruente. 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 incongruentes, 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 establece que el costo promedio de una filtración de datos es de 4.44 millones de dólares en 2025. Dados estos costos asombrosos, cada decisión relacionada con los datos que tome conlleva un riesgo enorme, especialmente en industrias fuertemente reguladas, como las finanzas y la atención médica.

La inteligencia de datos le ayuda a abordar estos retos al convertir grandes volúmenes de datos fragmentados en insights claros y aplicables en la práctica. Lo más importante es que proporciona respuestas a algunas de las preguntas cruciales relacionadas con los datos.

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

Al responder a estas preguntas, la inteligencia de datos brinda a las organizaciones insights más profundos sobre sus datos y cómo obtener el máximo valor de ellos. Impulsa el analytics de autoservicio y apoya iniciativas clave, incluyendo la business intelligence y la IA generativa.

Hoy en día, las empresas están desbordadas con datos desordenados y dispersos, reaccionando a menudo 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 derribar 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 creación de valor al dar a las personas adecuadas acceso a los datos correctos.

Transforma los datos sin procesar en inteligencia aplicable en la práctica

Mediante el uso de analytics de datos, la inteligencia de datos extrae insights aplicables en la práctica de sus datos para ayudarle a tomar mejores decisiones. Este análisis puede adoptar varias formas, como análisis predictivos (para hacer predicciones futuras) y analítica preventiva (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 que los equipos se conecten con los conjuntos de datos adecuados. 

Hace que los datos sean más confiables

Sin una confianza total en los datos, las empresas tienen dificultades para aprovechar todo el potencial de la IA. La inteligencia de datos resuelve este problema al garantizar la calidad de los datos en todas las dimensiones, desde la precisión y la integridad 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
Líder de gobernanza de información global y método de oferta
IBM Consulting, nube híbrida y datos
 

Siga estos cinco pasos para convertir sus desafíos 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 valor mejorando la gobernanza de datos, la calidad, el linaje y el acceso en un área clave.

3. Automatice e integre los marcos de gobernanza de datos

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

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

Facilite que los usuarios adecuados encuentren, comprendan y confíen en los datos que necesitan.

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

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