La Inteligencia Artificial (IA) y Big Data son algunas de las tecnologías más disruptivas en la actualidad. Innumerables elementos de reflexión han hablado sobre su potencial y han llevado a muchas empresas a invertir en ellos, pero muchos proyectos de inteligencia artificial y datos se están quedando cortos. El análisis de datos unificado por IA ofrece una solución a este obstáculo.
El análisis de datos se basa en grandes cantidades de información de múltiples fuentes para ser efectivo. Lo mismo suele ser cierto para la IA. El análisis unificado consolida estas fuentes de datos dispares y canalizaciones de análisis en una sola plataforma y utiliza IA para automatizar este proceso. Así es como esta consolidación y automatización pueden mejorar su negocio.
1. Reduce costos
La proliferación de TI es uno de los mayores problemas en el análisis de big data. Una encuesta encontró que el 43% de las empresas ahora usan de cuatro a seis plataformas diferentes para administrar su información, y el 11% usa más de 10. Eso puede volverse costoso rápidamente.
Al consolidar sus datos en una sola plataforma, obtiene la misma información sin tener que pagar por seis o más servicios. También podrá reducir su infraestructura asociada. Con menos silos y bases de datos separadas, puede administrar todos sus datos con las mismas herramientas de seguridad y gobernanza.
El análisis de datos unificado por IA también ahorra costos al optimizar los horarios. La automatización del proceso de limpieza y análisis de la información conduce a resultados más rápidos y un retorno de la inversión más rápido.
2. Proporciona información más fiable
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 necesita comprender sus datos en contexto, lo cual es mucho más fácil cuando puede ver todo en un solo lugar.
Al unificar sus procesos de recopilación y análisis de datos, puede 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 decisiones informadas.
La eliminación de silos también puede permitirle incluir información que de otro modo podría pasarse por alto. La información que se recopila pero no se utiliza se conoce como «datos oscuros» y constituye el 80% de todos los datos en las organizaciones. Derribar las barreras tradicionales para ver y usar esta información le asegura tomar decisiones basadas en toda la información disponible y mejora la confiabilidad.
3. Aumenta la productividad
La automatización y la consolidación a través del análisis de datos unificados por IA también lo ayudan a mejorar su productividad. Los empleados pasan menos tiempo cambiando entre aplicaciones y pueden usar IA para automatizar las tareas repetitivas que consumen más tiempo. Incluso pequeñas mejoras en estas áreas pueden darle 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 han aumentado su productividad y compromiso, lo que les ayuda a lograr más. Dejar el trabajo no dedicado a la IA 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 frecuentes, pero el cumplimiento suele ser un desafío para las organizaciones. 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 brinda una mejor perspectiva de ellos. A continuación, puede identificar posibles problemas de cumplimiento e implementar más fácilmente políticas de gobierno eficaces.
La aplicación de cambios a operaciones de datos aisladas lleva mucho tiempo y es potencialmente costosa. La consolidación a través de análisis unificados significa que solo tiene que instalar los cambios una vez para usarlos en toda la organización, lo que ahorra tiempo y dinero.
5. Es más escalable
Unified Analytics hace que Big Data y AI sean más escalables. Los datos están creciendo a un ritmo astronómico, y se espera que el volumen total supere los 180 zettabytes para 2025. Necesita una solución de análisis escalable para seguir beneficiándose de esta cantidad cada vez mayor de información.
Escalar procesos y tecnologías en silos individualmente es difícil y costoso. Por otro lado, si administra todo en una plataforma, puede expandir o contraer según sea necesario con relativa facilidad. Los ROI más rápidos de AI también lo ayudan a aprovechar al máximo los nuevos proyectos de recopilación y análisis de datos.
Los análisis efectivos proporcionarán información cada vez más valiosa a medida que aumente el volumen de datos. Debe aprovechar eso para mantenerse al día con la competencia, lo que requiere la escalabilidad del análisis unificado.
Unified Data Analytics desbloquea el potencial de sus datos
Muchas empresas no se están dando cuenta de 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 y lo ayuda a usar toda su información de manera efectiva.
Cuanto más importantes se vuelven los datos para las empresas, más importante se vuelve 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 escritora sénior de TI y ciberseguridad para la revista ReHack, y se especializa en IA, Big Data y Machine Learning mientras escribe sobre temas en todo el espacio tecnológico. Puede encontrar su trabajo en ReHack.com y siguiendo la página de Twitter de ReHack.
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