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Disposición de Datos: Elemento Crucial para Lograr ‘Insights’ Dinámicos

Martes 06 de Octubre 2020.
Tiempo de Lectura: 4 minutos.
Por Pixel506 (Avantica Authorized Partner)



Para las empresas, la Inteligencia Artificial (IA) es un medio confiable para procesar datos y obtener ‘insights’ que ayudan a elevar su negocio al siguiente nivel. La IA se apoya en grandes volúmenes de datos y en la matemática para generar estos ‘insights’. Por lo tanto, una empresa debe disponer de una cierta cantidad de datos e infraestructura para poder ejecutar un proyecto que involucre IA. Antes de adentrarnos en cómo procesar los datos que brindarán estos ‘insights’ tan cruciales, es importante delinear los objetivos que una organización espera lograr con ellos. 

Familiarizarse con los Datos

Primero que todo, debemos responder una pregunta clave: ¿cuál es el problema que la empresa desea resolver? Es necesario comprender hacia dónde quiere ir la empresa, y cómo los datos le ayudarán a dirigirse hacia allí. 

Luego de eso, nos debemos familiarizar con los datos. Debemos aprender qué tipo de datos hemos estado recolectando hasta la fecha. Los datos recopilados de consumidores son muy distintos a los datos de mercadeo. Quizás hayamos acumulado correos de clientes o de encuestas, o quizás nuestra colección de datos es más sofisticada e incluye analítica de Google que nos muestra dónde están nuestros clientes, cuánto tiempo duran sus visitas a nuestro sitio, y demás. De este modo, podremos determinar si el tipo de datos que tenemos son los adecuados para impulsar nuestro negocio o si debemos ampliar nuestra colección de datos para alcanzar nuestras metas y necesidades a futuro. 

El Por Qué 

Luego de hacer inventario de nuestros datos existentes, el próximo paso es saber lo que nuestro negocio quiere lograr con esta información y por qué está invirtiendo en ello. ¿Cómo beneficiarán los ‘insights’ generados por IA a la empresa? Encontrar la respuesta a preguntas como esta nos permitirá determinar si los datos que hemos recolectado son útiles realmente. Quizás lo que buscamos es personalizar nuestro sitio web para visitantes recurrentes y así lograr una mejor conversión; o tal vez buscamos un análisis predictivo para aumentar ganancias. Éstos dos son objetivos distintos y es posible que los conjuntos de datos que cada uno requiere también sean diferentes. 

Inspección

Una vez que los datos relevantes se han recolectado, es hora de inspeccionarlos y luego analizarlos. Una empresa debe estar preparada a invertir en herramientas de software analítico para seleccionar y organizar los datos adecuados que se han obtenido de las fuentes. Este es un proceso de varias etapas y requiere personal con conocimiento técnico para extraer los conjuntos de datos correctos de la analítica.

 

Limpieza de Datos

Otra parte de la recolección de datos involucra la limpieza de datos. Este es el proceso de identificar y ajustar los registros imprecisos en un conjunto de datos. Idealmente, las técnicas de limpieza de datos se realizan a nivel de la fuente de los datos utilizando un procesamiento por lotes y empleando herramientas de limpieza para luego repetir el proceso a lo largo de todas las distintas etapas.

Normalización de Datos

Otra tarea que se debe realizar durante el proceso de análisis es la normalización de datos. Este proceso organiza los datos de manera eficiente en la base de datos. Las dos metas principales de la normalización es ordenar los datos repetitivos o redundantes y asegurar que las dependencias de datos sean lógicas.

Transformación de Datos

La estandarización de datos es el proceso de pasar los datos a un formato común que permite la investigación colaborativa para así llevar a cabo la analítica. En esta fase, se obtiene el estado de datos deseado para mayor análisis, para compartir, y más.

Enriquecimiento de Datos

Para obtener un conjunto de datos enriquecidos - es decir, para que se consideren precisos y accesibles - se deben limpiar, normalizar y estandarizar los datos. Para que la IA pueda generar ‘insights’ valiosos, los datos deben ser enriquecidos.

Conclusión

Aunque la IA tenga el potencial de brindar un gran retorno de inversión al brindar ‘insights’ dinámicos, el proceso se debe llevar a cabo con debida diligencia. Antes de que se puedan lograr ‘insights’ precisos, los datos adecuados deben filtrarse para que estén en un formato que permita su análisis; y este proceso de múltiples pasos es una inversión seria de tiempo y dinero, una que no se puede apresurar. Muchas veces, las empresas intentan realizar un análisis utilizando datos que no están listos, obteniendo resultados imprecisos o un análisis incompleto. Además, todo negocio debería saber qué es lo que espera obtener de los datos e implementar un proceso ordenado para tratar los mismos y así llevar a cabo un análisis adecuado.

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Puntos Clave

  1. Antes de procesar los datos para obtener ‘insights’ cruciales, las empresas deben definir los objetivos que desean alcanzar con estos ‘insights’. 
  2. Es importante conocer los datos que se han recolectado y determinar si son los adecuados para los objetivos que desea lograr la empresa. También es clave definir por qué la organización está invirtiendo en este tipo de proyecto.
  3. Una vez que los datos relevantes han sido recolectados, el análisis de datos puede comenzar; este es un proceso de varias etapas que incluye la limpieza de datos, la normalización de datos y la transformación de datos para obtener un conjunto de datos enriquecidos.

 

 

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