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Estrategia de datos y aprendizaje automático: ¿cómo encajan?

Estrategia de datos y aprendizaje automático

Dado que los datos comerciales crecen rápidamente en términos de volumen, tamaño y complejidad, es imperativo que las organizaciones globales desarrollen una estrategia de datos sólida para satisfacer sus necesidades comerciales centrales. Sin embargo, una estrategia de datos realista debe incluir una hoja de ruta clara con hitos para que los documentos de estrategia no terminen como activos digitales sin valor real. Los 5 componentes esenciales de una estrategia de datos muestra la historia del desarrollo de una estrategia de datos por parte de una empresa que fue sorprendentemente exitosa.

¿Necesitan las empresas una estrategia de datos?

Las empresas necesitan una estrategia de datos si quieren seguir siendo competitivas en un mundo de toma de decisiones basado en datos. De acuerdo a Por qué las empresas necesitan una estrategia de datosUna estrategia de datos empresarial «es la visión amplia y la base procesable de la capacidad de una organización para aprovechar las capacidades relacionadas o dependientes de los datos». La responsabilidad de desarrollar una estrategia de datos generalmente recae en una persona específica, conocida como arquitecto de datos. Como alguien que ya está familiarizado con las arquitecturas de TI y normalmente es responsable de definir todas las funciones del sistema de datos, está en una posición única para trabajar en el plan de estrategia de datos. Con un conocimiento sólido de los requisitos comerciales y de TI, el arquitecto de datos puede desarrollar estrategias ejecutables.

¿Qué tiene que ver el aprendizaje automático con la estrategia de datos?

Con los valores agregados recientes como Internet de las cosas (IoT), Big Data y Cloud Computing en el panorama global de datos, las empresas han desarrollado un gran interés en la gobernanza de datos. En comparación con los procesos de toma de decisiones heredados disponibles en muchas de las empresas de Global 2000, el aprendizaje automático, como impulsor clave del negocio, puede tomar decisiones más precisas, precisas e inteligentes. Sin embargo, si bien el big data ha hecho que las herramientas de aprendizaje automático (ML) sean poderosas, existe una creciente preocupación entre los líderes empresariales y los operadores sobre la calidad y el gobierno de los datos.

Los emprendedores de hoy saben que las herramientas de ML no pueden garantizar resultados comerciales superiores a menos que una empresa cuente con una sólida estrategia de datos que garantice la seguridad, la calidad, la gestión y el gobierno de los datos. ¿Cómo puede afectar el aprendizaje automático a su estrategia de datos corporativos? aboga por las herramientas de aprendizaje automático para mejorar la estrategia de datos corporativos.

¿Cómo afecta el aprendizaje automático a la estrategia de datos?

Según el Dr. Yoshua Bengio, Universidad de Montreal:

“La investigación en aprendizaje automático es parte de la investigación en inteligencia artificial que busca proporcionar a las computadoras conocimiento a través de datos, observación e interacción con el mundo. Este conocimiento adquirido permite a las computadoras generalizar adecuadamente a nuevas actitudes «.

El aprendizaje automático permite que las máquinas «aprendan de la experiencia y mejoren» en lugar de estar especialmente programadas para hacerlo. En el proceso de aprendizaje, las máquinas comienzan examinando los datos disponibles para descubrir patrones y luego aplican ese aprendizaje para predecir resultados futuros. Aunque el proceso de formación lleva tiempo para empezar, las máquinas terminan entregando resultados rápidos y precisos sin intervención humana. ML se vuelve muy útil cuando se procesan grandes cantidades de datos.

La buena integridad de los datos es un requisito esencial para todas las organizaciones. Los algoritmos de ML en realidad verifican la calidad de los datos al detectar discrepancias, errores u otras anomalías. Dado que la calidad de los datos es un tema fundamental en la gestión de datos corporativos, una estrategia de datos organizacional ejecutable requiere ML para garantizar datos comerciales de alta calidad. Esta es una de las primeras intersecciones entre la estrategia de datos y el aprendizaje automático. Los requisitos reglamentarios como el RGPD exigen cada vez más que todos los datos comerciales pasen por varios controles y equilibrios antes de que se introduzcan en un sistema de análisis.

La próxima intersección entre el aprendizaje automático y la estrategia de datos

Explore la intersección del aprendizaje automático y la analítica indica que ML ha marcado el comienzo de una nueva era en la analítica empresarial no solo automatizando la mayoría de las tareas analíticas, sino también automatizando la fase de «preparación de datos». Durante la limpieza y preparación de datos, ML juega un papel clave para garantizar que los datos que se analizan sean precisos, consistentes y completos.

Dado que la analítica empresarial es el diferenciador clave en las empresas modernas y los datos son la materia prima de la analítica, tanto los datos como la analítica son los activos más importantes de una estrategia de datos organizacional. Esta es probablemente la segunda intersección entre la estrategia de datos y el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático no es una ciencia de datos

Aunque la ciencia de datos generalmente se considera un «campo general» que abarca muchas disciplinas, la IA o el aprendizaje automático están fuera del alcance de la ciencia de datos. Por el contrario, ML admite muchos procesos y tareas de datos para aumentar la eficiencia y el rendimiento de las tecnologías de datos. El aprendizaje automático es valioso para lidiar con la calidad y el gobierno de los datos corporativos, que son dos partes centrales de una estrategia de datos. Esta es la tercera intersección entre la estrategia de datos y el aprendizaje automático.

Separar el aprendizaje automático de la ciencia de datos analiza algunas situaciones en las que la ciencia de datos no requiere aprendizaje automático, aunque en la mayoría de los casos las tecnologías de datos funcionan mejor con algoritmos de aprendizaje automático. Esta diferencia es fácil de imaginar considerando la ciencia de datos como una disciplina para la gestión de datos y el aprendizaje automático, así como una tecnología para mejorar el rendimiento de los datos. ¿Cuál es la diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático? ofrece una interesante comparación entre estas dos áreas diferentes de gestión de datos.

Por qué la analítica de big data requiere estrategia de datos y aprendizaje automático

Big data versus aprendizaje automático coincide con la predicción de Forbes de que las pilas de datos globales aumentarán de 4,4 zettabytes a 44 zettabytes para 2020. Por lo tanto, lidiar con el análisis de big data es un desafío que solo pueden enfrentar tecnologías poderosas como ML.

En el mundo del futuro envuelto en datos, una sólida estrategia de datos organizacionales será la única ventaja competitiva para las empresas. El análisis de big data requiere tanto una estrategia de datos como ML para tomar decisiones oportunas y viables. Esta es probablemente la cuarta intersección entre el aprendizaje automático y la estrategia de datos.

Por qué la analítica empresarial depende de la estrategia de datos

Dos tipos principales de análisis que las futuras empresas utilizarán para mantenerse competitivas son el análisis predictivo y el análisis prescriptivo. El éxito de procesos analíticos tan complejos depende en gran medida de la calidad de los datos. Dado que la estrategia general de datos determinará la calidad de los datos, y el aprendizaje automático desempeñará un papel clave en la limpieza y preparación de datos, gran parte del análisis futuro dependerá de la estrategia de datos y el aprendizaje automático de la empresa. En Advanced Analytics, la estrategia de datos y ML se superponen automáticamente.

Las herramientas de aprendizaje automático analizan datos, hacen suposiciones y aprenden a ofrecer inteligencia predictiva con una precisión que los analistas de datos humanos no pueden comprender. Los conocimientos predictivos se vuelven cada vez más importantes para los negocios futuros a medida que las empresas digitales comienzan a utilizar técnicas de marketing combativo para arrebatar clientes entre sí.

En un mundo impulsado por los datos, tanto la estrategia de datos como el aprendizaje automático desempeñarán un papel fundamental para garantizar que los datos proporcionen valor competitivo a las empresas.

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