La inteligencia artificial (IA) y los grandes datos son algunas de las tecnologías más innovadoras de la actualidad. Innumerables artículos de opinión han hablado sobre su potencial, lo que ha llevado a muchas empresas a invertir en ellos, pero muchos proyectos de inteligencia artificial y datos no cumplen con las expectativas. El análisis de datos unificado por IA proporciona una solución a este obstáculo.
El análisis de datos se basa en grandes cantidades de información de diferentes fuentes para ser efectivo. Lo mismo ocurre a menudo con la IA. El análisis unificado consolida estas fuentes de datos dispares y canalizaciones de análisis en una sola plataforma, utilizando IA para automatizar ese proceso. Así es como esta consolidación y automatización pueden mejorar su negocio.
1. Reduce Costos
La expansión de TI es uno de los mayores problemas en el análisis de big data. Una encuesta encontró que el 43% de las organizaciones hoy en día usan de cuatro a seis plataformas diferentes para administrar su información, y el 11% usa más de 10. Eso puede volverse costoso rápidamente.
La consolidación de sus datos en una sola plataforma proporciona la misma información sin pagar por seis o más servicios. También podrá recortar su infraestructura relacionada. Con menos silos y bases de datos separadas, puede usar las mismas herramientas de seguridad y gobernanza para administrar todos sus datos.
El análisis de datos unificado por IA también ahorra costos al optimizar los plazos. La automatización del proceso de limpieza y análisis de la información conducirá a resultados más rápidos y producirá retornos de la inversión más rápidos.
2. Proporciona información más confiable
El análisis unificado también es más preciso que los enfoques fragmentados más tradicionales. Tener la información correcta es solo una parte de sacar conclusiones confiables. También debe comprender sus datos en contexto, lo cual es mucho más fácil cuando puede ver todo en un solo lugar.
Unificar sus procesos de recopilación y análisis de datos le permite analizarlos como un todo. Debido a que los conocimientos de una base de datos pueden afectar su comprensión de otra, esta unificación es importante para tomar las decisiones más informadas.
La eliminación de silos también puede permitirle considerar información que de otro modo podría pasarse por alto. La información que se recopila pero no se usa se denomina «datos oscuros» y representa el 80 % de todos los datos en las empresas. Derribar las barreras tradicionales para ver y usar esta información asegura que usted tome decisiones basadas en todo lo disponible, mejorando la confiabilidad.
3. Aumenta la productividad
La automatización y la consolidación a través del análisis de datos unificados por IA también lo ayudarán a mejorar su productividad. Los empleados pasarán menos tiempo cambiando entre aplicaciones y pueden usar IA para automatizar las tareas repetitivas que consumen más tiempo. Incluso las mejoras marginales en estas áreas pueden dejarle mucho más tiempo en un año.
La toma de decisiones mejorada del análisis unificado también ayudará. Los empleados que se sienten seguros en su toma de decisiones tienen una mayor productividad y compromiso, ayudándolos a lograr más. Dejar el trabajo poco atractivo a AI aumentará aún más su interés en sus funciones.
4. Agiliza el cumplimiento normativo
Otro beneficio del análisis de datos unificado por IA es un cumplimiento normativo más sencillo. Las regulaciones de datos como GDPR y CCPA son cada vez más comunes, pero cumplirlas suele ser un desafío para las empresas. Los datos aislados y los flujos de trabajo dispares dificultan ver qué información tiene y cómo acceder a ella, pero la unificación mejora la transparencia.
Reunir todas sus canalizaciones de datos y análisis en un solo lugar le permite obtener una mejor visibilidad de ellas. A continuación, puede detectar posibles problemas de cumplimiento e implementar políticas de gobierno eficaces con mayor facilidad.
La aplicación de cualquier cambio en las operaciones de datos en silos lleva mucho tiempo y es potencialmente costosa. Consolidarlos a través de análisis unificados significa que solo necesita instalar los cambios una vez para usarlos en toda la organización, ahorrando tiempo y dinero.
5. Es más escalable
El análisis unificado hace que los grandes datos y la IA sean más escalables. Los datos están creciendo a un ritmo astronómico, y se espera que los volúmenes totales superen los 180 zettabytes para 2025. Necesitará una solución de análisis escalable para seguir capitalizando esta creciente cantidad de información.
Escalar procesos y tecnologías en silos individualmente es difícil y costoso. Por el contrario, si usa una plataforma para administrar todo, puede expandirla o reducirla según sea necesario con relativa facilidad. Los ROI más rápidos de AI también lo ayudarán a aprovechar al máximo los nuevos proyectos de recopilación y análisis de datos.
Los análisis efectivos producirán conocimientos cada vez más valiosos a medida que crezcan los volúmenes de datos. Deberá aprovechar eso para mantenerse al día con la competencia, lo que requiere escalabilidad de análisis unificado.
El análisis de datos unificado desbloquea el potencial de sus datos
Muchas empresas no alcanzan todo el potencial de sus datos porque sus procesos de análisis los hacen innecesariamente complejos. El análisis de datos unificado por IA proporciona una mejor manera de avanzar, ayudándole a utilizar toda su información de manera efectiva.
A medida que los datos se vuelven más importantes para las empresas, también lo será el análisis unificado. La implementación de estas prácticas hoy puede allanar el camino para el éxito en el futuro.
Sobre el Autor
April Miller es una escritora sénior de TI y ciberseguridad para la revista ReHack que se especializa en inteligencia artificial, big data y aprendizaje automático mientras escribe sobre temas en todo el ámbito de la tecnología. Puede encontrar su trabajo en ReHack.com y siguiendo la página de Twitter de ReHack.
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