Numerosas empresas utilizan la inteligencia artificial (IA) para obtener una nueva perspectiva, mejorar los productos o servicios existentes y llevar a su empresa al siguiente nivel. Utilizan tecnologías de IA para detectar patrones a partir de grandes conjuntos de datos y hacer predicciones basadas en esa información.
Para que cualquier empresa ejecute con éxito un proyecto de IA, necesita obtener una cierta cantidad de datos y preparación de la infraestructura. Pero antes de organizar y procesar sus datos, una empresa debe identificar los objetivos del análisis de datos. ¿Qué espera conseguir su empresa con los datos que recolecta?
Por qué es vital conocer sus datos
Saber qué datos está recolectando y definir los que faltan le permitirá tomar decisiones empresariales más inteligentes. Hágase las tres preguntas siguientes para evaluar si sus datos están preparados para la IA.
¿Qué problema empresarial intenta resolver?
La clave es entender qué quiere conseguir su empresa con los datos que está recolectando y por qué está invirtiendo en la preparación de datos.
Tal vez quiera ofrecer a los visitantes recurrentes ofertas dirigidas y personalizadas para mejorar su tasa de conversión, o tal vez quiera optimizar su análisis predictivo para aumentar los ingresos y reducir los costos. Diferentes objetivos requerirán diferentes técnicas de seguimiento y análisis de datos.
¿Qué datos ha recolectado?
Es habitual que las empresas tengan los datos repartidos en múltiples fuentes de datos. Es posible que ya tenga datos que podrían ayudar a resolver el problema de su empresa, solo que aún no están organizados y analizados. Es fundamental comprender los datos que ha estado recolectando y determinar si son o no el tipo de datos que necesita para hacer avanzar su negocio.
¿Qué datos adicionales necesita?
Después de hacer un balance de los datos existentes, el siguiente paso es saber si es necesario ampliar la recolección de datos para cumplir las metas y los objetivos. Si necesita datos adicionales, debe saber cómo y dónde va a recolectarlos. Prepárese para invertir en herramientas analíticas de software de probada eficacia para recolectar y analizar los datos y revelar las perspectivas importantes. Además, será necesario contar con personal formado y con conocimientos técnicos para extraer los conjuntos de datos correctos de la analítica.
Tener las respuestas a estas tres preguntas le ayudará en última instancia a asegurarse de que no está nadando en datos inútiles.
Inspección de datos: 4 pasos para tomar mejores decisiones
Una vez recolectados todos los datos pertinentes, el siguiente paso es la inspección de los datos. La inspección de datos es un proceso de varios pasos que incluye la limpieza de datos, la normalización de datos, la transformación de datos y el enriquecimiento de datos.
1. Limpieza de datos
La limpieza de datos es el proceso de preparación de los datos para su análisis mediante la eliminación o modificación de los datos incorrectos, incompletos o con un formato inadecuado. Estos datos pueden entorpecer el proceso o proporcionar resultados inexactos, por lo que se consideran innecesarios.
2. Normalización de datos
La normalización de datos es el proceso de interceptar y almacenar los datos entrantes para garantizar que existan de una sola forma. Durante este proceso, se eliminan los datos redundantes o repetitivos para proteger la integridad de los datos.
3. Transformación de datos
La transformación de datos es el proceso de convertir los datos de cualquier fuente en un formato común para que un conjunto de datos sea compatible con otro y permita la investigación en colaboración.
4. Enriquecimiento de datos
El enriquecimiento de datos es el proceso de combinar datos de primera mano de fuentes internas con datos de tercera parte de fuentes externas. Las empresas lo hacen para mejorar los datos que ya poseen y así poder tomar decisiones más informadas.
La inspección y preparación de los datos para su análisis requiere tiempo y una inversión considerable. Sin embargo, este proceso no puede saltarse, adelantarse o descuidarse si se quiere obtener una perspectiva valiosa y precisa. Solo cuando los datos están en su formato final, puede comenzar el análisis serio de los datos. A partir de aquí, vendrán las tan esperadas perspectivas.
Reflexiones finales
En esta emergente economía impulsada por los datos y la IA, los datos son un importante activo estratégico para las empresas. Sin embargo, no todos los datos son siempre útiles, sino que deben ser adecuados para el propósito. Con frecuencia, las empresas intentan realizar análisis de datos sobre datos que aún no están listos para ser analizados. Terminan con conclusiones inexactas, resultados engañosos o un análisis incompleto.
Para obtener perspectivas valiosas y profundas de los datos para los proyectos de IA, las empresas deben determinar primero el problema que intentan resolver, comprender mejor los datos que ya tienen y recopilar cualquier dato adicional necesario que aún no esté a su disposición. Una vez recolectados todos los datos necesarios, necesitan un proceso ordenado de tratamiento de los datos para su correcto análisis. Este proceso de varios pasos supone una gran inversión de tiempo y dinero, que no debe apresurarse.
Puntos clave para tener en cuenta
â- Para ejecutar con éxito un proyecto de IA, las empresas necesitan obtener una cierta cantidad de datos y preparación de la infraestructura. La pregunta más importante que deben hacerse las empresas es qué espera conseguir su negocio con los datos que recolectan.
â- Conocer sus datos le ayudará a tomar decisiones empresariales más inteligentes. Tiene que determinar qué problema empresarial espera resolver, qué datos ha recolectado hasta ahora y qué otros datos podría necesitar.
â- Una vez recolectados los datos pertinentes, puede comenzar la inspección de los datos. La inspección de datos para su análisis es un proceso de varios pasos que incluye la limpieza de datos, la normalización de datos, la transformación de datos y el enriquecimiento de datos.
â- No se trata solo de recolectar los datos adecuados y contar con las herramientas de software de análisis adecuadas, los conocimientos técnicos también son vitales para ejecutar con éxito un proyecto de IA.
¿Dispone de los datos adecuados para tomar mejores decisiones empresariales? ¿Y tiene su empresa la experiencia necesaria para extraer una perspectiva significativa de estos datos? Encora puede ayudarle a liberar el poder de sus datos, creando perspectivas y herramientas basadas en datos para impulsar la estrategia de crecimiento de su negocio. No dude en ponerse en contacto con nosotros para saber qué podemos hacer por su empresa.
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