¿Puede la Inteligencia Artificial mejorar la integración de datos?

El mundo de la integración de datos lleva años cambiando. Con un mayor número de empleados en todo el mundo que trabajan a distancia, las empresas necesitan ahora más que nunca acceso en tiempo real a sus datos. Gracias a la Inteligencia Artificial  (IA), las organizaciones de ahora pueden analizar de forma más eficiente grandes conjuntos de información y compartir sus análisis con cada área de la compañía.

La IA y el Machine Learning  (ML) están haciendo más viable para las empresas la creación de plataformas para la integración de datos que reducen el tiempo necesario para tomar decisiones basadas en datos. Mediante estas plataformas, las empresas también pueden hacer un mejor trabajo para proteger los datos sensibles de los usuarios de las violaciones perpetradas por malos actores.

La IA y el ML también facilitan a las empresas el cumplimiento de importantes normativas sobre privacidad y uso de datos, como el GDPR y la HIPAA.

Para maximizar el potencial de la IA y el ML al máximo, las empresas deben aprovechar sus capacidades de inteligencia de datos para crear y ampliar sus plataformas de integración de datos. Echemos un vistazo a lo que supone crear una base para la inteligencia de datos en toda la empresa y cómo la IA y el ML pueden transformar permanentemente la integración de datos.

La IA mejora la calidad de la información

Se ha demostrado que la Inteligencia Artificial agiliza el proceso con el que una empresa realiza la secuencia de acciones específicas de un caso de uso para generar valor para los actores empresariales. Sin embargo, esta automatización de los procesos es sólo una de las muchas ventajas que ofrece la IA cuando se trata de utilizar la inteligencia de datos para obtener resultados coherentes y fiables; la IA también puede utilizarse para mejorar en gran medida la calidad de los datos y resolver los problemas derivados de la calidad de los mismos.

Y es que la Inteligencia Artificial permite a las organizaciones hacer que su consistencia de datos sea más fiable en aras de mejorar, en última instancia, sus capacidades de gestión de datos en toda la empresa. Con la IA y el ML, las organizaciones pueden responder de forma proactiva a los problemas relacionados con la calidad de sus datos  en lugar de reaccionar de forma desestructurada.

Mapeo y procesamiento de datos más rápido

Una gran parte de la toma de decisiones basada en datos en tiempo real es el mapeo de los datos de los clientes. Con la IA, las empresas pueden mapear esos datos más rápido que nunca. Un mapeo más rápido de los datos de los clientes acelera la velocidad a la que las organizaciones pueden transformar sus datos y tomar las correspondientes decisiones basadas en datos.

Herramientas como los sistemas de mapeo de IA permiten a sus usuarios esbozar mapeos complejos de datos de clientes que se basan en algoritmos de ML. Estas herramientas, habilitadas por la IA, permiten a los líderes empresariales dirigir procesos más precisos con los que pueden mapear los datos de los clientes.

La IA también puede acelerar el ritmo al que las empresas procesan grandes conjuntos de datos. Los algoritmos de ML agilizan el análisis de los datos, incluso cuando ese análisis tiene en cuenta el Big Data al completo de toda la empresa. Esta mejora en el procesamiento de los datos se aplica más comúnmente a las soluciones heredadas, pero también puede utilizarse para analizar soluciones empresariales más modernas, como los mensajes de texto internos de la empresa.

Las técnicas de IA y ML abordan los problemas tradicionales de integración de datos

No hace tanto tiempo que la mayoría de las empresas manejaban sus conjuntos de datos manualmente. Las fuentes actuales de grandes conjuntos de datos suelen servirse del Internet de las cosas (IoT) y del streaming: los grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes como éstas sencillamente no pueden manejarse con los procesos convencionales de integración de datos. Afortunadamente, la IA que se basa en técnicas de ML puede mejorar el flujo de integración de datos cuando se aplica a fuentes como el IoT y el streaming.

La IA y el ML ofrecen otras ventajas que resuelven los problemas habituales de la integración de datos empresariales. Por un lado, permiten reducir el nivel de complejidad de uso, al tiempo que facilitan a los profesionales no técnicos la gestión de las tareas de integración de datos sin necesidad de recurrir a la ayuda de otros. Este escenario se traduce en una reducción de costes considerable.

De cara al futuro, cabe destacar que tanto la Inteligencia Artificial como el Machine Learning aumentarán inevitablemente la ya elevada demanda que existe de profesionales de la ciencia de datos. Las empresas deben comenzar a seleccionar profesionales que entiendan cómo entrenar modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías relacionadas con la calidad de los datos en los dispositivos de los clientes y el uso de éstos.

Los científicos de datos , con la ayuda de la IA, deben ser los responsables de entrenar a las máquinas y de garantizar que asocien y clasifiquen con precisión los activos que pertenecen a grandes estructuras de datos.