Gestión de datos aumentada: su importancia y cómo transforma una empresa

En la era digital, los datos están en el corazón de una empresa. Por lo tanto, administrar los datos se ha convertido en la máxima prioridad de cualquier organización en la actualidad. A medida que el volumen de datos aumenta a una tasa 10 veces mayor, este crecimiento de datos impacta en muchas organizaciones en forma de la multiplicación de almacenamientos heterogéneos dentro de la empresa, sitios remotos y almacenamientos en la nube. Esto requerirá mover los datos, lo que genera limitaciones de tiempo, infraestructura y costos. Por lo tanto, surge la necesidad de una solución de gestión de datos consolidada que utilice la automatización de la IA para reducir el tiempo y los costos de infraestructura en toda la cadena de valor de los datos.

A medida que las empresas estandarizan cada vez más la analítica aumentada, reúne dos mundos distintos de datos y análisis. Esta colisión mejora la interacción y la colaboración entre los dos mundos que configuran el paradigma asociado en el mercado, es decir, la gestión de datos aumentada. La administración de datos aumentada (ADM) utiliza AI / ML para automatizar las tareas de administración de datos manuales, lo que permite que los recursos técnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor. Según Gartner, para 2022, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45% mediante la incorporación del aprendizaje automático y la gestión de servicios automatizada.

Esta tendencia emergente está impactando disciplinas de gestión de datos empresariales como calidad de datos, integración de datos, gestión de metadatos, gestión de datos maestros y marcos de gestión de bases de datos, “autoconfiguración y autoajuste”, como lo indica Gartner. La innovación está cambiando el panorama de la gestión de datos y los roles de los profesionales de datos.

Tradicionalmente, los científicos de datos solían dedicar el 80% de su tiempo a limpiar los datos mediante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Al automatizar el proceso de ETL, los científicos de datos pasan más tiempo pensando en las implicaciones de los datos, obteniendo información de ellos y proponiendo recomendaciones para ayudar a la empresa. Las organizaciones ya no requerirán candidatos con experiencia en estadística y matemáticas para hacer BI. Podrán contratar personas menos técnicas que comprendan el negocio, obtengan conocimientos y ofrezcan recomendaciones basadas en los datos entregados. Un nuevo rol como ciudadano científico de datos también está ganando terreno en estos días en una organización para llenar la brecha de talento en ciencia de datos y aprendizaje automático causada por la escasez y el alto costo de científicos de datos especializados. También hace que los científicos de datos especializados sean más productivos y colaborativos, liberándolos para tareas de alto valor.

La implementación de ADM ayuda a las empresas a organizar y mantener la calidad de los datos a través de tecnologías de vanguardia, lo que aumenta la efectividad y la productividad. A continuación, se muestran algunos puntos de cómo la gestión de datos aumentada transforma una empresa:

• Según una encuesta, los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a la preparación manual de datos. ADM automatiza las tareas rutinarias como la limpieza, la creación de perfiles, el etiquetado, la clasificación y el etiquetado. Esto permite obtener información valiosa a partir de los datos de una organización a una escala impresionante.
• Las empresas aprovechan las técnicas de análisis avanzadas, como la detección y corrección de anomalías, la imputación de datos faltantes, etc., en lugar de la elaboración de perfiles estadísticos que crean inconsistencias en los datos. Esto mejorará la calidad de los datos y permitirá tomar decisiones comerciales más rápidas, escalables y mejores.
• La gestión de metadatos implica la gestión del linaje de datos. Si no se gestiona correctamente, se crearán silos de metadatos inconsistentes en una empresa que proporcionará información contradictoria y los usuarios no podrán confiar en los datos. Al automatizar el proceso de gestión de metadatos, como la limpieza de datos, la integración y la coincidencia de atributos, el linaje de los datos es completamente rastreable y brinda una imagen clara de la información contenida en los datos, el propósito que cumple dentro de la organización y mejora la gobernanza de los datos. Por lo tanto, ADM convierte los metadatos en un “potente sistema dinámico”.
• ADM automatiza algunas de las tareas manuales rutinarias del profesional de datos, como el ajuste del rendimiento de la base de datos, la configuración y la optimización del hardware y otros trabajos de administración de la base de datos que son intensivos e iterativos desde el punto de vista informático. Esto reduce los errores en las implementaciones, mejora la confiabilidad y aumenta la velocidad de implementación de los cambios.
• Cuando se integran datos de múltiples fuentes, se producen inconsistencias en los datos debido a métodos estadísticos basados ​​en datos que coinciden en nombres y atributos. Al automatizar este proceso, se realizan sugerencias más precisas durante el mapeo de datos y empodera al equipo para agregar más fuentes de datos con gran confianza en que la calidad no se verá comprometida.
• ADM utiliza herramientas de aprendizaje automático o bots de inteligencia de inteligencia artificial para presentar recomendaciones inteligentes, pero aún se basa en las habilidades humanas para tomar decisiones.

Además de los beneficios mencionados anteriormente, la gestión de datos aumentada también puede facilitar los datos para el análisis en tiempo real. Las empresas emergentes, donde los recursos son deficientes, también están aprovechando ADM y aprovechando los datos en varios departamentos, mejorando la colaboración para realizar diferentes tareas y tomando decisiones proactivas dentro de sus departamentos. Esto eliminará los silos de datos y, por lo tanto, reducirá el costo de las operaciones comerciales.

Las empresas deben renovar el proceso de gestión de datos para seguir siendo competitivas. Al aprovechar ADM, automatiza el proceso de administración de datos manual y proporciona información procesable más rápida sin perder tiempo ni recursos. Mejora la productividad de los científicos de datos, liberándolos de las tareas mundanas de la gestión de datos. Esto mejora la efectividad, ahorra costos y mejora la generación de ingresos de una organización. Por lo tanto, implementar prácticas de ADM es el camino a seguir para mantenerse a la vanguardia y ofrecer a las empresas de primera línea una carrera por el dinero.

¿Está de acuerdo con que la gestión de datos aumentada transformará una empresa? Si es así, ¿cómo beneficiará a una organización? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

Descubra cómo la analítica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial

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Payal Paranjape

Payal is a Product Marketing Specialist at Subex, who covers Artificial Intelligence and its application around Generative AI. In her current role, she focuses on Telecom challenges with AI and its potential solutions to these challenges. She is a postgraduate in management from Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management, with analytics as her majors, and has prior engineering experience in the Telecom industry. She enjoys reading and authoring content at the intersection of analytics and technology.