Madurez de los datos: la piedra angular de la innovación basada en la IA

En la búsqueda incesante de innovación y de asegurar una ventaja competitiva, las empresas están aprovechando progresivamente el poder de la inteligencia artificial (IA) como herramienta transformadora. La promesa de la IA de agilizar las operaciones, elevar los procesos de toma de decisiones y revelar patrones ocultos dentro de los datos ha estimulado su rápida integración en todas las industrias, especialmente en el comercio minorista, la fabricación y la distribución.

Sin embargo, a pesar de las atractivas posibilidades, lograr los máximos beneficios de la IA depende de una base sólida de madurez de los datos. Desafortunadamente, numerosas empresas enfrentan desafíos para alcanzar esta madurez debido a diversos factores. Estos desafíos a menudo abarcan:

• Silos de datos fragmentados
• Mala calidad de los datos
• Transparencia limitada sobre los activos y habilidades de datos.
• Inercia organizacional hacia el restablecimiento de un equilibrio entre la tecnología como facilitador versus proveedor de las necesidades de datos comerciales

En este artículo, destacaré las estrategias prescriptivas para superar estos desafíos y establecer una base de datos sólida para escalar capacidades diferenciadas de IA.

Los líderes del comercio minorista, la fabricación y la distribución utilizan el poder de la IA para lograr resultados notables, desde optimizar las cadenas de suministro hasta predecir el comportamiento de los clientes. La IA generativa está ganando terreno. Una encuesta reciente de directores ejecutivos de Fortune/Deloitte encontró un interés generalizado de los directores ejecutivos en el potencial de la IA generativa. En una encuesta reciente, ai-enterprises.html” target=”_blank” rel=”noopener”>El 79% de los directores ejecutivos expresaron optimismo sobre el potencial de la tecnología para mejorar la eficiencia operativa., y más de la mitad anticipa la aparición de nuevas vías de crecimiento. Una parte sustancial reveló esfuerzos en curso para evaluar y experimentar con IA generativa, lo que subraya un enfoque proactivo para aprovechar los avances de vanguardia en el panorama empresarial.

Los líderes de la industria con los niveles más altos de madurez en IA han demostrado capacidades diferenciadas para impulsar las ventas y optimizar las operaciones. Por ejemplo, el motor de recomendación impulsado por inteligencia artificial de Amazon, que sugiere productos basándose en las compras pasadas y el historial de navegación de un cliente, ha sido fundamental para impulsar las ventas. De manera similar, Walmart ha utilizado con éxito algoritmos de inteligencia artificial para la gestión de inventario y el pronóstico de la demanda, lo que significa que el gigante minorista está implementando inteligencia artificial para garantizar que los productos estén disponibles cuando y donde sus clientes los necesiten.

Sin embargo, según el modelo de madurez de la IA de Gartner, ai-take-an-ai-first-strategy-with-new-use-cases” target=”_blank” rel=”noopener”>El 52% de las organizaciones medianas y grandes de EE. UU. todavía están experimentando con la IA.

Los directores de datos que desempeñan un papel esencial en la adopción de la IA y el apoyo a la transformación digital y son responsables de la estrategia y el gobierno de los datos dentro de las organizaciones ven la calidad de los datos como uno de los mayores obstáculos para aprovechar plenamente las capacidades de la IA, según una encuesta reciente de AWS realizada a más de 300 CDO. .

Veamos los desafíos de la madurez de los datos que afectan la adopción de la IA y cómo superarlos.

A pesar del innegable potencial de la IA, muchas empresas necesitan ayuda para ampliar los casos de uso habilitados para la IA debido a obstáculos relacionados con los datos. A medida que las organizaciones se embarcan en ambiciosas iniciativas de IA, a menudo encuentran obstáculos importantes que obstaculizan la implementación oportuna y la adopción generalizada. Las organizaciones deben priorizar la madurez de los datos para afrontar estos desafíos y aprovechar plenamente el potencial de la IA.

La madurez de los datos se refiere a la capacidad de una organización para gestionar, gobernar y utilizar eficazmente sus activos de datos. Abarca capacidades de calidad de datos, gobernanza, integración y análisis. La falta de madurez de los datos puede generar varios desafíos que obstaculizan la adopción y la escalabilidad de la IA, como:

• Silos de datos y fragmentación: Los datos dispersos en sistemas y formatos dispares crean silos de datos, lo que puede impedir una utilización integral en toda la empresa.
• Problemas de calidad de datos: Los datos inexactos, incompletos o inconsistentes pueden generar modelos de IA defectuosos y conocimientos poco confiables.
• Brechas en la gobernanza de datos: Sin prácticas adecuadas de gobernanza de datos, las empresas pueden enfrentar problemas relacionados con la seguridad, la privacidad y el cumplimiento de los datos.
• Capacidades limitadas de análisis de datos: La incapacidad de extraer información significativa de los datos puede obstaculizar el desarrollo y la aplicación de la IA.

Estos desafíos subrayan el papel fundamental de la madurez de los datos para permitir la escalabilidad de la IA. Para superar estos obstáculos, las empresas deben adoptar un enfoque integral de gobernanza y gestión de datos.

DataArt ofrece a las empresas estrategias y soluciones integrales para aumentar la madurez de los datos. Impulsamos a nuestros socios hacia un ecosistema de software donde los datos son democratizados, ágiles y orientados a un propósito, superando los obstáculos que obstaculizan la adopción de la IA. Al fomentar una cultura de propiedad, empoderamiento e innovación de los datos, las empresas están mejor posicionadas para aprovechar el potencial transformador de la IA e impulsar casos de uso escalables y habilitados para la IA, colocándose a la vanguardia de un futuro definido por la excelencia impulsada por los datos y el crecimiento sostenido. .

El surgimiento de las estrategias Data Mesh y Data Product presagia un cambio de paradigma transformador en la economía global. Data Mesh, un enfoque arquitectónico novedoso, aboga por la descentralización de la propiedad y la gestión de datos, fomentando una arquitectura de datos basada en dominios en una sola empresa. Esta estrategia tiene como objetivo aliviar los cuellos de botella de los almacenes o lagos de datos centralizados mediante la distribución de la propiedad de los datos a equipos de dominios específicos. A través de este trabajo de distribución de datos, Data Mesh permite a los equipos seleccionar, poseer y desarrollar sus productos de datos, promoviendo la agilidad y la escalabilidad mientras se mantiene la gobernanza y la calidad de los datos.

Figura 1: Marco de Data Mesh para permitir una rápida obtención de valor a través de productos de datos basados ​​en dominios empresariales.

Al mismo tiempo, la estrategia de productos de datos consolida aún más las bases para la escalabilidad de la IA. Defiende la conceptualización, creación y gestión de datos como productos que satisfacen las necesidades específicas de los usuarios dentro de una organización. Cada producto de datos encapsula conocimientos valiosos, conjuntos de datos preparados o herramientas analíticas adaptadas para el consumo de diversas partes interesadas. Este enfoque fomenta una cultura de propiedad de los datos y permite a los equipos innovar, colaborar y obtener conocimientos prácticos a partir de productos de datos seleccionados, lo que acelera la adopción de la IA.

Por ejemplo, un producto de datos analíticos de segmentación de clientes se puede utilizar para crear productos de datos de abandono, y ambos se pueden utilizar con fines de marketing para generar contenido hiperpersonalizado para los clientes. Sin un producto de datos o un mercado de productos de datos, los equipos tendrían que dedicar tiempo a desarrollar estas capacidades analíticas desde cero. En cambio, cada nuevo caso de uso puede reutilizar y reutilizar productos de datos existentes, reduciendo el tiempo de desarrollo y produciendo resultados más consistentes.

A medida que las empresas de todos los sectores buscan formas más eficaces de gestionar sus datos, se deben considerar cuidadosamente varios factores. La democratización de los datos implica hacer que los datos sean accesibles y comprensibles para las partes interesadas, como científicos de datos, analistas de negocios, expertos en el campo, administradores y ejecutivos. Además, las empresas deben asegurarse de que sus datos estén fácilmente disponibles, sean legibles pero también seguros y cumplan con estándares y controles transparentes. La implementación de las medidas correctas de seguridad y cumplimiento ayudará a las empresas a salvaguardar la integridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento normativo.

Esta evolución representa un cambio radical en la forma en que las organizaciones aprovechan los datos. Históricamente, los departamentos de TI eran responsables de crear los módulos relacionados con los datos de su empresa, como almacenes y productos de datos analíticos. Puede convertirse en un facilitador tecnológico en lugar de controlar únicamente el acceso y el suministro de datos mediante la implementación de un enfoque impulsado por la IA para la democratización de los datos. Con un sistema implementado impulsado por IA, TI puede centrar sus recursos en capacitar a los usuarios para que naveguen de forma independiente y obtengan información de los datos de su empresa. Permitir esta transición requiere un cambio fundamental en el papel de TI, pasando de guardianes a socios en el fomento de la colaboración y la innovación.

La curación de datos juega un papel fundamental para garantizar la calidad, relevancia y usabilidad de los activos de datos dentro de una organización. Sin embargo, mantenerlo suele ser un desafío debido al gran volumen y variedad de fuentes de datos, silos funcionales y esfuerzo manual. Esta es una de las áreas que se pueden mejorar con la IA. Las herramientas y algoritmos impulsados ​​por IA pueden automatizar las tareas de procesamiento de datos, lo que permite una curación, limpieza y normalización de datos más rápida, reduciendo los esfuerzos manuales. Los algoritmos de IA pueden reconocer patrones dentro de los datos y contextualizar la información, lo que facilita una selección y categorización más precisa.

Al adoptar e implementar estas estrategias, las empresas pueden establecer una base sólida de madurez de datos, lo que les permitirá aprovechar el poder de la IA de manera efectiva y escalar los casos de uso habilitados por la IA en sus negocios. Además, DataArt puede ayudar a las empresas a establecer o mejorar capacidades fundamentales que conectan tecnología, personas y procesos, tales como:

• Rompiendo silos de datos: Integrar datos de fuentes dispares en un repositorio centralizado, garantizando la coherencia y accesibilidad de los datos.
• Estableciendo la gobernanza de datos: Implementar un marco que defina la propiedad de los datos, los controles de acceso, los estándares de calidad de los datos y las políticas de uso de los datos.
• Mejora de la calidad de los datos: Implementar controles de calidad de datos, procesos de limpieza y técnicas de enriquecimiento para mejorar la precisión e integridad de los datos.
• Fomento de la alfabetización en datos: Capacitar a los empleados sobre principios de gestión de datos, técnicas de análisis de datos y toma de decisiones basada en datos para mejorar la utilización de los datos organizacionales.
• Invertir en infraestructura de datos: Actualizar la infraestructura de datos para manejar el creciente volumen, velocidad y variedad de datos, garantizando un almacenamiento, procesamiento y análisis de datos eficiente.
• Adoptando operaciones de datos: Implementar prácticas de DataOps para automatizar los procesos de gestión de datos, permitiendo una entrega rápida de datos y una mejora continua.
• Aprovechando las soluciones de datos basadas en la nube: Utilizar plataformas de datos basadas en la nube para ganar escalabilidad, flexibilidad y rentabilidad en la gestión de datos.
• Monitoreo y Mejora Continua: Monitorear la calidad de los datos, el cumplimiento de la gobernanza y los patrones de uso para identificar y abordar los desafíos emergentes.

La madurez de los datos no es sólo un requisito técnico; es un imperativo estratégico para las empresas que buscan desbloquear el potencial transformador de la IA. Al abordar los desafíos críticos asociados con la madurez de los datos, las empresas pueden allanar el camino para un futuro moldeado por conocimientos basados ​​en datos e innovación impulsada por la IA.

Oleg Royz es vicepresidente de venta minorista y distribución en DataArt.