Cada día se generan miles de millones de datos en todo el entorno, desde las redes sociales hasta los sensores industriales, pasando por las aplicaciones móviles o los dispositivos inteligentes. Pero ¿qué hacemos con todos esos datos? ¿Cómo los transformamos en valor para las personas y las organizaciones? La respuesta está en la inteligencia del dato.
¿Qué es la inteligencia del dato?
La inteligencia del dato es la tecnología que permite analizar, procesar y comprender los datos de forma automática y eficiente. Con ella, se pueden obtener insights valiosos que ayudan a resolver problemas, optimizar procesos, crear productos o servicios innovadores y mejorar la experiencia de los usuarios.
La inteligencia del dato es una combinación entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning). Con el almacenamiento basado en la nube con tamaños y velocidades masivas, esta especialidad supone una forma eficiente de tratar estos datos.
Mediante una gestión optimizada de la información, ofrece una vista de 360º bastante poco convencional del entorno empresarial, que afecta tanto al análisis de datos centrado en el cliente como al basado en la organización. Con el conocimiento adecuado, se abren ante ti nuevas vías de desarrollo.
La inteligencia del dato tiene varios componentes y cada uno involucra un conjunto de técnicas:
- Descriptivo: Revisa y examina los datos para comprender y analizar el desempeño comercial. Su finalidad es estudiar la situación para saber qué ha pasado y qué está pasando para tomar mejores decisiones.
- Prescriptivo: Desarrolla y analiza conocimientos alternativos para poder informar sobre las acciones que deberían suceder para mejorar los indicadores de tu negocio.
- Diagnóstico: Determina las posibles causas de la aparición de problemas.
- Predictivo: Analiza los datos históricos y determina sucesos que ocurrirán en un futuro. Con este análisis puedes visualizar cómo evolucionará tu negocio y su entorno.
- Decisivo: Mide la adecuación de los datos y recomienda acciones futuras a realizar en un entorno de múltiples posibilidades.
Beneficios principales de la Inteligencia del Dato
El smart data se está convirtiendo en una de las principales facetas del big data. Tras una fase de implementación bastante rápida, este ámbito ha alcanzado un cierto nivel que promete una conducción inteligente de datos masivos. Los resultados inmediatos han atraído la atención de muchas empresas, incluso muchos emprendedores han mostrado interés por las posibilidades que introduce, indistintamente del volumen de la organización.
Dinámica adaptativa: Cualquier empresa, hoy en día, debe aceptar y propagar las nuevas tendencias emergentes, en el caso de no hacerlo, puede resultar en una disminución de su popularidad. La dinámica de adaptación inteligente informa a los negocios sobre los cambios recurrentes y qué patrón están siguiendo. Su análisis permite a la organización tomar decisiones justificadas.
Transformación de datos: Esta sofisticada tecnología también se encarga de metamorfosear fragmentos de datos sin procesar en un conocimiento acumulativo. Las máquinas que, generalmente, ingieren datos lo hacen independientemente de su validez para decidir. Con la utilización del avance que te estamos presentando, la información se limpia y se transforma en cápsulas inteligentes de información prefabricada que se utilizan dentro del negocio para medir el rendimiento.
Conocimiento de tu entorno: La agilización de procesos y la optimización del enfoque al consumidor es un factor diferencial al que puede ayudar esta tecnología. Y es que permite cambiar los servicios de atención al cliente una vez que son capaces de predecir los problemas de los compradores antes de que estos se pongan en contacto con la empresa. Así mismo, estos datos ayudan a obtener una comprensión holística del cliente.
Por último, es importante destacar el papel de la inteligencia del dato en el proceso analítico empresarial. Cada día, el volumen de información que se gestiona en el ámbito digital es mayor, lo que supone una oportunidad excelente de sacar el máximo partido a los datos propios y de terceros para una toma de decisiones más acertada.
SAP Data Intelligence es una solución integral para gestión de datos que conecta, descubre, enriquece y organiza activos de datos inconexos en información estratégica de negocio accionable a escala empresarial.
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Con SAP Data Intelligence Cloud, usted puede:
- Conectar y descubrir datos de diversas fuentes.
- Enriquecer y transformar datos para obtener información valiosa.
- Crear flujos de trabajo de datos automatizados.
- Implementar modelos de machine learning para obtener insights predictivos.
- Colaborar y compartir información con su equipo.
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/o servicios. Al aplicar inteligencia artificial y aprendizaje automático a los datos almacenados, se puede obtener inteligencia de datos.
Los términos inteligencia, información y datos se utilizan de manera bastante amplia en la mayoría de los círculos tecnológicos, lo que inevitablemente lleva a confusiones y/o a la mezcla de conceptos. A continuación, se presenta una explicación sencilla de cómo estos términos relacionados son diferentes entre sí y cómo funcionan juntos.
Los datos son hechos crudos, individuales e incontestables. La información es la combinación de datos en una forma que puede responder a una pregunta cotidiana. La inteligencia es la combinación de información en una forma que cuenta una historia y orienta las decisiones.
La inteligencia es crucial cuando los tomadores de decisiones se enfrentan a la incertidumbre, lo cual suele ser siempre. Si estás equivocado acerca del estado actual o las reglas del juego, las predicciones se vuelven precarias.
La inteligencia es un soporte para la toma de decisiones. Es una herramienta para hacer predicciones inteligentes sobre el futuro, basada en una comprensión sólida del presente, con el fin de tomar medidas que mejoren los resultados.
La información se utiliza para reunir el conocimiento necesario del entorno para crear esa narrativa, y los datos son los que proporcionaron los insumos para la información.
Un ejemplo práctico de los tres conceptos:
Supongamos que hay una zona de guerra en Canadá (sé que es poco probable), y algunas tropas están patrullando en el centro de la ciudad en busca del líder guerrillero más notorio de la resistencia. Los líderes militares canadienses están ansiosos por obtener inteligencia que pueda ayudar a encontrarlo.
Datos: Un hombre cruzó la calle en Montegue y DeGaul a las 19:07, luciendo sospechoso.
Datos: Ese mismo hombre salió de un edificio cercano llevando un maletín encadenado a su mano.
Datos: Un informante anónimo llamó y dijo que el guerrillero se encuentra a menos de 3 manzanas de distancia.
Información: El tráfico de radio encriptado ha aumentado un 37% en comparación con hace 2 horas.
Información: Varios habitantes locales simpatizantes de los rebeldes han comenzado a abandonar la zona.
Inteligencia: Dado que este líder guerrillero suele usar bombas en maletines, y este tipo de patrón se ha visto antes en ataques anteriores, es probable que ocurra otro ataque en las próximas horas.
Inteligencia: Por lo tanto, se debe notificar a la policía y se deben evacuar a todos nuestros VIP de la zona de inmediato.
Los datos deben ser recolectados y ensamblados en información, pero incluso entonces, generalmente se necesita un analista humano para pasar de la información a la inteligencia.
También tener en cuenta que la inteligencia puede estar equivocada. El hecho de que el patrón haya ocurrido antes no significa que se repita. Y viceversa.
En este caso, tenemos un simple ataque terrorista que sigue un patrón, pero el problema se vuelve mucho más difícil con eventos que tienen menos patrones y que ocurren con menos frecuencia.
Los datos son observaciones individuales, la información es una colección útil de datos y la inteligencia combina la información para formar una narrativa predictiva que permite una mejor toma de decisiones. Los tres niveles pueden tener errores, y los problemas se van acumulando a medida que se avanza en la jerarquía.
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