La inteligencia de datos se refiere a las herramientas y métodos que las organizaciones de escala empresarial utilizan para comprender mejor la información que recopilan, almacenan y utilizan para mejorar sus productos y servicios. Aplicar inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático a los datos almacenados permite obtener inteligencia de datos. En este artículo, exploraremos en detalle qué es la inteligencia de datos, cómo se relaciona con la inteligencia artificial y cómo se diferencia de la inteligencia de negocios. También veremos algunos casos de uso de la inteligencia de datos en diferentes sectores.
¿Qué es la inteligencia de datos?
El data intelligence, o inteligencia de datos en español, es el proceso por el cual una empresa recopila datos e intenta comprender la información que contienen para mejorar sus servicios, inversiones o productos. Para que haya una buena inteligencia de datos, deben cumplirse las siguientes condiciones:
- Data discovery (localización de los datos) y su comprensión: implica localizar los datos, rastrear los metadatos y flujos de procesos para establecer una relación y contexto correcto para los datos. Esto permite obtener una comprensión precisa de la información.
- Acceder y analizar los datos: proporciona acceso al personal autorizado para que pueda analizar, colaborar y compartir puntos de vista sobre los datos con otros compañeros con acceso.
- Gestión de datos y calidad: garantiza la calidad de los datos mediante el uso de conocimientos especializados, clasificación de datos basada en machine learning y sistemas de gestión de datos maestros. Esto permite identificar los atributos de calidad de los datos y mejorar la consistencia de los mismos.
- Gobierno de datos y cumplimiento: procesa los datos de acuerdo con las normativas y políticas establecidas por la empresa. Esto asegura el cumplimiento de los estándares internos y externos.
La inteligencia de datos está estrechamente relacionada con la inteligencia artificial, especialmente con el aprendizaje automático. Esto significa que la recopilación de datos no solo se realiza de manera automática, sino que también aprende progresivamente cómo recopilarlos, estructurarlos, almacenarlos y etiquetarlos de manera más eficiente.
Por ejemplo, una empresa de productos químicos puede utilizar un software de inteligencia de datos para recopilar y analizar las especificaciones técnicas de los productos que compra a sus proveedores. Este software utiliza machine learning para aprender cómo recopilar y estructurar estos datos de manera más eficiente, eliminando así la necesidad de una entrada manual de datos y reduciendo posibles errores humanos.
Diferencia entre Business Intelligence y Data Intelligence
Aunque están relacionados, el business intelligence (BI) y la inteligencia de datos no son lo mismo. El BI se enfoca en obtener una visión global de la empresa y toma decisiones basadas en los datos recopilados. Por otro lado, la inteligencia de datos se centra en asegurar que los datos sean precisos y en comprender la relación que tienen unos con otros dentro de la organización.
Business Intelligence
El BI analiza los datos para tomar decisiones de negocio. Se enfoca en preguntas como: ¿Cuáles son los objetivos de la empresa? ¿Qué porcentaje de los objetivos se han cumplido? ¿Cuánta rentabilidad se obtiene de un proceso o departamento en particular? El BI busca proporcionar una visión general de la empresa y tomar decisiones estratégicas basadas en los datos recopilados.
Data Intelligence
La inteligencia de datos, por otro lado, se centra en analizar los datos empresariales en sí. Busca respuestas a preguntas como: ¿Quién ha creado los datos y quién los utiliza? ¿Qué representan los datos y para qué se utilizan? ¿Cuándo fueron creados y cuándo se vuelven obsoletos? ¿Dónde se almacenan los datos y cómo fueron capturados? La inteligencia de datos se enfoca en comprender la relación entre los datos y garantizar su precisión y calidad.
Casos de uso de la inteligencia de datos
La inteligencia de datos se puede utilizar en cualquier empresa de cualquier sector. Su aplicabilidad radica en el hecho de que los datos empresariales son fundamentales para la toma de decisiones y la optimización de procesos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de casos de uso de la inteligencia de datos en diferentes sectores:
Inteligencia de datos en empresas de fabricación
Las empresas de fabricación pueden beneficiarse enormemente de la inteligencia de datos. Al recopilar y analizar datos sobre los procesos de fabricación, las empresas pueden optimizar su eficiencia y predecir comportamientos anómalos. Por ejemplo, utilizando algoritmos de machine learning, una empresa de fabricación de máquinas puede predecir situaciones en las que las máquinas no funcionen correctamente o no alcancen su capacidad máxima. Esto permite tomar medidas preventivas, como programar mantenimientos o detectar problemas antes de que se conviertan en fallos mayores.
Inteligencia de datos para mejorar el cultivo agrícola
El sector agrícola también puede beneficiarse de la inteligencia de datos. Al recopilar datos sobre las condiciones de los campos, como imágenes de satélite, datos meteorológicos y de humedad del suelo, las empresas agrícolas pueden utilizar técnicas de machine learning para predecir problemas, como brotes de plagas o condiciones climáticas adversas. Esto les permite tomar medidas preventivas y optimizar la producción agrícola.
Otros sectores que utilizan la inteligencia de datos
Además de los sectores mencionados, hay muchas otras industrias que utilizan la inteligencia de datos. Por ejemplo, las empresas de energía eólica pueden utilizarla para optimizar el rendimiento de sus parques eólicos, detectando rápidamente anomalías en el funcionamiento de las turbinas. Los departamentos financieros también pueden utilizarla para gestionar cuentas pendientes y tomar decisiones basadas en datos sobre la satisfacción del cliente y los historiales de disputas.
La inteligencia de datos es un proceso fundamental para las organizaciones que desean aprovechar al máximo la información que recopilan. Al utilizar herramientas y métodos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas pueden comprender mejor sus datos y utilizarlos para tomar decisiones informadas y optimizar sus procesos. La inteligencia de datos se diferencia de la inteligencia de negocios en su enfoque en la precisión y comprensión de los datos en sí. Con casos de uso en diversos sectores, queda claro que la inteligencia de datos tiene un gran potencial para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en las empresas.
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