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Rafael Quintana, regional director de Qlik, España y Portugal

Necesitamos un nuevo enfoque analítico para la era de la Inteligencia Artificial

Por Rafael Quintana, regional director de Qlik, España y Portugal

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La demanda de datos e inteligencia artificial (IA) sigue creciendo a una velocidad vertiginosa. Según una encuesta sobre big data e IA, el 99 % de las empresas han realizado recientemente inversiones en estas áreas. Tal es la demanda que, según IDC, el mercado de la IA superará los 500.000 millones de euros en 2024. Sin embargo, pese a las prisas por integrar datos, analítica e IA en el día a día de las organizaciones, las empresas deben saber que necesitamos un enfoque radicalmente diferente de la arquitectura de datos si quieren ubicarlas con éxito en el centro del negocio.

¿Por qué? Porque con los procesos actuales, únicamente una fracción de los datos se utiliza correctamente. Un estudio estimó que las empresas tan solo usan el 10% de los datos comerciales relevantes para el análisis.

Las organizaciones necesitan un nuevo enfoque para el análisis de datos y la toma de decisiones que se basa en datos continuos e hipercontextualizados. Pero esta “Inteligencia Activa” solo se puede lograr cuando esté respaldada por un pipeline de datos analíticos que sea capaz de encontrar y liberar datos, antes de que se analicen y actúen.

Encuéntralo y libéralo

En primer lugar, los datos sin procesar (ya sean internos, externos o derivados) deben tomarse desde cualquier lugar en el que se encuentren (como aplicaciones y almacenamiento en la nube o en sistemas on premise) y entregarlos donde sea necesario. Esta no puede ser una transferencia única, sino un flujo continuo de información que refleje cambios en tiempo real. Una vez liberados, los datos se pueden perfilar y catalogar, quedando listos para el análisis. Esto significa que los usuarios pueden encontrarlos fácilmente para su consumo, con la seguridad de saber que pueden confiar tanto en la fuente como en la información.

Entiéndelo

En la siguiente etapa del viaje de los datos, éstos deben pasar de estar listos para el análisis a estar preparados para el negocio. Esto es fundamental para que los usuarios comprendan los datos y apliquen la lógica empresarial y el contexto oportunos de manera controlada para la generación de conocimientos. Durante el confinamiento del año pasado, si bien la mayoría de las organizaciones tenían datos listos para el análisis, no siempre pudieron obtener respuestas que les permitieran tomar las decisiones adecuadas. Los datos a menudo no reflejaban el momento empresarial, ya que las condiciones y la dinámica cambiaban rápidamente en las organizaciones.

Para conseguir implementar la inteligencia activa, las organizaciones deben poder brindar a los usuarios no técnicos acceso a los datos de manera que puedan leer, comprender y tomar decisiones sobre el negocio a partir de la información disponible en el momento empresarial.

Sacyr

Acciónalo

Finalmente, los datos listos para el negocio deben llevar a hacer una acción basada en información. El sistema debe integrar la analítica en los flujos de trabajo automatizados, entregar alertas sofisticadas y sensibles al contexto en tiempo real y, a medida que ocurren los cambios, desencadenar acciones informadas y automatizadas. Esta etapa permite que los sistemas inteligentes muestren señales basadas en análisis y tomen acciones controladas con antelación.

Por ejemplo, en Reino Unido, el Hospital Universitario de Morecambe Bay sentó un ejemplo paradigmático, proporcionando acceso a datos en tiempo real, algo que resultó fundamental para controlar el coronavirus en su departamento de emergencias. Con información fácilmente accesible a través de paneles sobre el estado de infección de los pacientes, tanto bajo su cuidado como en las ambulancias entrantes, los equipos de operaciones de atención médica y hospitalaria pudieron tomar medidas inmediatas para proteger mejor al resto de pacientes y al personal. Los beneficios inmediatos y tangibles para el hospital fueron tan impresionantes que otros siete centros del NHS en Reino Unido replicaron la iniciativa.

Abordando el desafío de los enfoques de datos tradicionales

La mayoría de las organizaciones se enfrentan a un desafío insuperable al tratar de impulsar acciones informadas con las arquitecturas de datos tradicionales. Estamos en la era de la IA, donde el concepto de datos es fluido y evoluciona. Tiene que haber un movimiento hacia un proceso de acciones informadas híbridas-automatizadas (con humanos en el bucle) que pueden ser tomadas por un sistema impulsado por datos.

El viaje descrito anteriormente es lo que atraviesan los datos en una canalización de datos analíticos inteligentes, una forma ágil de mover los datos sin procesar a procesables. Es un marco con un conjunto de arquitectura y herramientas que van más allá del movimiento, la automatización y la transformación de datos tradicionales, y es la única forma en la que las empresas se darán cuenta del valor potencial de sus datos en la actualidad.

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