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Cómo la inteligencia artificial está eliminando errores en la preparación de datos

Las frustraciones de manejar datos son algo que a nadie, incluidos los científicos de datos altamente capacitados, le encanta hacer. Es un proceso interminable que implica manejar miles de conjuntos de datos, lo que requiere mucho tiempo y cualquier error puede ser costoso, ya que podría afectar la integridad de todo el proyecto.

En un momento en que todo se está automatizando, el proceso en gran parte manual se ha mejorado con la introducción de sistemas basados ​​en inteligencia artificial. El panorama actual de los datos, que ha sido mejorado por la digitalización, ha requerido la rápida transformación que ha redefinido las herramientas de inteligencia empresarial. Esta modernización de la analítica de datos ha cerrado brechas que durante mucho tiempo muchas empresas no han podido aprovechar debido al factor de costos.

Crédito de la imagen: Pixabay

La preparación de datos automatizada y basada en inteligencia ha sido el enlace largamente esperado al autoservicio que toda organización merece. Los datos están presentes en muchas formas y dejar todo el proceso de análisis a los servicios de auditoría interna anual, bianual, subcontratados regularmente o intensivos hace que la intención principal sea irrelevante. Los conocimientos en tiempo real y listos para el negocio son lo que toda empresa necesita, ya que los datos evolucionan con el tiempo y es posible que los análisis realizados posteriormente no tengan los impactos deseados. Todos los días, una empresa maneja datos de diversas fuentes y lo que cuenta es la velocidad a la que esos datos se adaptan a las operaciones diarias.

El rápido aumento de herramientas de análisis y preparación de datos de autoservicio confiables ha resuelto muchos problemas que incluyen;

Reducir significativamente la cantidad de tiempo dedicado a la preparación de datos. Para la mayoría de los científicos de datos, cerca del 80% de su tiempo se dedica a la preparación de datos, lo que significa que la mayoría de los recursos de una organización se gastan en un elemento que puede automatizarse. Para una técnica de manejo de datos rentable y eficiente, las plataformas inteligentes de preparación de datos no son una opción sino la solución, eliminando la necesidad de científicos de datos para la preparación de datos. Al tomarse el tiempo para preparar una empresa para los sistemas de datos de inteligencia artificial, las empresas pueden reducir la necesidad de tener científicos de datos para las etapas de preparación. Los servicios de los científicos de datos serán, por lo tanto, de los trabajos complejos para los que están capacitados, como el modelado, el diseño de programas y la búsqueda de conocimientos. Esto conduce instantáneamente a un tremendo ahorro de costos, dado que la mayor parte del trabajo ya se habría realizado, lo que reduce la dependencia excesiva del departamento de TI. Si bien no se puede ignorar la función del departamento de TI, los impactos de depender únicamente del departamento pueden provocar retrasos en el proyecto. La mayoría de las organizaciones que tienen departamentos de TI activos ya saben que tienen muchas tareas que manejar a diario y dejarles manejar exclusivamente la preparación de datos es una receta para el desastre. Los beneficios de los sistemas de datos automatizados y autónomos son que las personas que no son de TI pueden gestionarlos y analizar sus proyectos de forma independiente. Preparación de datos en relación con el contexto. Un problema común al subcontratar servicios de TI, especialmente para la preparación de datos, es la falta de comprensión del contexto empresarial en el que son relevantes. Al tener un sistema automatizado que puede conducir a un gran descubrimiento de datos y conocimientos continuos en contextos variados, todas las luchas por las soluciones listas para el negocio se resuelven por completo.

Autor: Latrina Samford