El descubrimiento de datos inteligentes es un proceso orientado al usuario de negocio que utiliza la ciencia de datos para visualizar y analizar datos con el objetivo de detectar patrones, obtener información, responder preguntas específicas y generar valor a partir de los datos empresariales.
El propósito del descubrimiento de datos es revelar información relevante, comunicarla de manera accesible a los usuarios no técnicos y, mejorar los procesos empresariales. Este proceso se lleva a cabo utilizando herramientas de descubrimiento visual de datos y de inteligencia empresarial que extraen datos de diversas fuentes y los consolidan en un solo lugar, donde los usuarios pueden tener una visión general de sus datos.
Categorías del Descubrimiento de Datos
El descubrimiento visual de datos se divide en tres categorías principales:
- Preparación de datos: En esta etapa se utilizan técnicas estadísticas para combinar datos no estructurados y en bruto de diferentes fuentes, limpiarlos, transformarlos y eliminar ruido para garantizar la consistencia y la usabilidad.
- Visualización de datos: El cerebro humano reconoce instantáneamente patrones y relaciones en visualizaciones. La visualización de datos es un proceso crítico para analizar grandes volúmenes de datos, donde los insights y mensajes importantes podrían perderse, así como para mostrar los resultados del aprendizaje automático y la analítica predictiva.
- Análisis avanzado e informes: Las estadísticas descriptivas organizan, resumen y desglosan los datos en informes sencillos e inteligibles que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.
Tipos de Descubrimiento de Datos
Existen dos procesos principales de descubrimiento de datos: manual y automático.
Descubrimiento de Datos Manual
El descubrimiento de datos manual implica la gestión manual de los datos por parte de un especialista técnico. Antes de los avances en el aprendizaje automático, los especialistas en datos mapeaban y priorizaban los datos, supervisaban y categorizaban los metadatos, documentaban reglas y estándares, y conceptualizaban todos los datos disponibles utilizando el pensamiento crítico.
Descubrimiento de Datos Automático
Las soluciones de descubrimiento de datos automáticas ofrecen una experiencia automatizada. Con el avance del aprendizaje automático, se ha desarrollado software de descubrimiento de datos inteligente que utiliza inteligencia artificial para automatizar la preparación, conceptualización, integración y presentación de patrones e insights ocultos a través de visualizaciones.
¿Ofrece HEAVY.AI una solución de Descubrimiento de Datos?
HEAVY.AI ofrece una solución interactiva y visual para el desafío del descubrimiento de datos. Los científicos de datos pueden realizar filtros cruzados en combinación con diferentes atributos, lo que les permite explorar rápidamente cómo interactúan diferentes características y comprender mejor los datos.
El sistema de visualización Immerse de HEAVY.AI puede mostrar múltiples conjuntos de datos diferentes de diferentes fuentes en el mismo panel de control. Cada gráfico o grupo de gráficos en un panel de control puede apuntar a una tabla diferente sin necesidad de fusionar tablas subyacentes. Esto ahorra tiempo en la preparación de datos y revela relaciones previamente desconocidas que pueden ayudar a innovar en los modelos de aprendizaje automático de manera más rápida.
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