Por qué toda empresa basada en datos necesita una plataforma de inteligencia de datos

Como pueden atestiguar los usuarios de datos, el éxito no viene de tener más datos. Viene de tener los datos adecuados. Sin embargo, para muchas organizaciones, encontrar estos datos puede ser como intentar localizar un libro concreto en una biblioteca sin catálogo. Sabe que la información está ahí, pero sin una forma organizada de localizarla, se ve obligado a adivinar, buscar o duplicar el trabajo. Ahí es donde entra en juego una plataforma de inteligencia de datos. Esta poderosa herramienta, a menudo infravalorada, le ayuda a organizar, comprender y confiar en sus datos.

Tanto si está creando aplicaciones de IA, lanzando nuevas iniciativas de análisis o asegurándose de que cumple los requisitos de conformidad, una plataforma de inteligencia de datos bien implementada puede marcar la diferencia entre el éxito y la frustración. Por eso se han vuelto fundamentales para las empresas modernas que quieren garantizar que los productos de datos se puedan buscar fácilmente y estén disponibles para todos los usuarios.

¿Qué es una plataforma de inteligencia de datos?

En esencia, una plataforma de inteligencia de datos ofrece un inventario centralizado de los activos de datos de su organización. Piense en ella como un índice de búsqueda que ayuda a los consumidores de datos -como analistas, científicos de datos, usuarios empresariales e ingenieros- a descubrir, comprender y confiar en los datos con los que trabajan.

Una plataforma de inteligencia de datos va mucho más allá de la simple documentación y es algo más que una lista de conjuntos de datos. Es un sistema inteligente y dinámico que organiza, indexa y contextualiza sus activos de datos en toda la empresa. Para las empresas innovadoras que dependen de los datos para tomar decisiones, impulsar iniciativas de IA y ofrecer resultados empresariales fiables, se está convirtiendo rápidamente en algo indispensable.

Con una plataforma moderna de inteligencia de datos, usted se beneficia de:

• Federados grafo de conocimiento. Obtenga mejores resultados de búsqueda -tan sencillo como comprar en un sitio de comercio electrónico en línea- junto con la visualización de las relaciones entre datos y una exploración de datos mejorada.
• Automatización robusta de la recopilación de metadatos. Vea todo su panorama de datos, reduzca los esfuerzos de documentación manual, garantice metadatos actualizados y potencie el descubrimiento de datos.
• Glosario empresarial basado en gráficos. Impulse GenAI y otros casos de uso con un contexto empresarial de alta calidad, garantice una terminología coherente en toda la organización, acelere los conocimientos y habilite las funciones de búsqueda semántica.
• Inteligente linaje de datos. Conozca de dónde proceden los datos, cómo cambian y adónde van. Un linaje actualizado mejora el cumplimiento y la gobernanza, así como el análisis de la causa raíz de los problemas de calidad de los datos.
• Catálogo y mercado de datos unificados. Utilice funciones de búsqueda similares a las de Google para localizar datos y acceder a ellos con experiencias de usuario intuitivas, al tiempo que garantiza la gobernanza con productos de datos controlados por permisos.
• Productos de datos y contratos listos para usar. Acelere la democratización de los datos, apoye la gobernanza sin comprometer la agilidad, cree contratos solo cuando existan productos de datos relevantes y respalde un enfoque shift-left de la calidad y la gobernanza de los datos.
• Calidad y observabilidad exhaustivas de los datos. Reduzca los incidentes relacionados con la calidad de los datos, resuelva y corrija los problemas con mayor rapidez, aumente su confianza en los productos de datos y benefíciese de una gestión proactiva de la calidad en lugar de tener que combatir los problemas.
• IA + grafo de conocimiento. Aproveche esta potente combinación para gestionar metadatos, mejorar el descubrimiento de datos e impulsar la IA agéntica.

El resultado es una única fuente de verdad que facilita el descubrimiento de datos, fomenta la confianza en ellos y promueve la gobernanza sin frenar la innovación. En pocas palabras, una plataforma de inteligencia de datos conecta a las personas con datos fiables. En el entorno empresarial actual, en el que el volumen, la variedad y la velocidad de los datos se disparan, esa conexión es fundamental.

5 razones por las que las plataformas de inteligencia de datos son más importantes que nunca

Los enfoques tradicionales de la gestión de datos se están quedando rápidamente obsoletos porque no pueden seguir el ritmo del rápido crecimiento de los volúmenes de datos y las nuevas fuentes. Se necesita una forma inteligente y rápida de hacer que los datos estén disponibles y sean utilizables, sin perder el control. Así es como ayudan las plataformas de inteligencia de datos:

1. Elimine los silos de datos. Uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas hoy en día es la fragmentación. Los datos viven en múltiples sistemas en entornos en la nube, locales e híbridos. Sin una plataforma de inteligencia de datos, es difícil saber qué datos existen, por no hablar de quién los posee, cómo se utilizan o si son fiables.

Una plataforma de inteligencia de datos crea una visión única de todos los activos de datos de la empresa. Rompe los silos y permite una mejor colaboración entre los equipos de negocio y de TI.

2. Acelere el análisis y la IA. Cuando los analistas o científicos de datos pasan más tiempo buscando, limpiando o validando datos que utilizándolos, la productividad y la innovación se resienten. Una plataforma de inteligencia de datos no solo reduce el tiempo necesario para obtener información, sino que mejora la calidad de esta al garantizar que los usuarios parten de datos precisos, fiables y conectados.

Para las iniciativas de IA, el valor es aún mayor. Los modelos son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Las plataformas de inteligencia de datos facilitan la identificación de datos de alta calidad listos para la IA y el seguimiento de su linaje para garantizar la transparencia y el cumplimiento.

3. Permita la gobernanza sin ralentizar los procesos. Las organizaciones deben cumplir con las regulaciones de privacidad de datos como GDPR, HIPAA y CCPA. Una plataforma de inteligencia de datos puede ayudar a los equipos a comprender dónde residen los datos confidenciales, quién tiene acceso a ellos y cómo fluyen a través de los sistemas.

A diferencia de los métodos de gobierno tradicionales, una plataforma de inteligencia de datos no crea cuellos de botella. Permite el acceso de autoservicio al tiempo que aplica las políticas de datos entre bastidores, equilibrando el control y la agilidad.

4. Fomentar la confianza y el conocimiento de los datos. Uno de los beneficios más subestimados de una plataforma de inteligencia de datos es el cultural. Al hacer que los datos sean más transparentes, accesibles y comprensibles, las plataformas de inteligencia de datos capacitan a todos los usuarios de la empresa, no solo a los especialistas en datos.

Las plataformas de inteligencia de datos suelen incluir glosarios y definiciones empresariales que ayudan a los usuarios a interpretar los datos correctamente y a aprovecharlos con confianza. Este es un gran paso hacia la creación de una organización preparada para los datos.

5. Potencie el autoservicio analítico. Una plataforma de inteligencia de datos bien implementada permite a los usuarios empresariales buscar y utilizar datos sin esperar a que intervengan los equipos de TI o de datos. Esto reduce los retrasos y permite a más personas de la organización tomar decisiones basadas en datos.

Cuando los usuarios pueden encontrar y comprender con confianza los datos que necesitan, es más probable que contribuyan a las iniciativas basadas en datos. Esta democratización de los datos impulsa la agilidad y fomenta una cultura de innovación en la que los equipos de todos los departamentos pueden responder más rápidamente a los cambios del mercado, las necesidades de los clientes y los retos operativos. Una plataforma de inteligencia de datos hace que los datos dejen de ser un cuello de botella para convertirse en un catalizador de decisiones más inteligentes y rápidas.

Casos reales de uso de la plataforma de inteligencia de datos

He aquí algunas formas en que las organizaciones están utilizando las plataformas de inteligencia de datos:

• Un proveedor sanitario realiza un seguimiento de los datos de los pacientes en todos los sistemas y garantiza el cumplimiento de la legislación sobre privacidad de los datos sanitarios. El etiquetado de metadatos ayuda al equipo de cumplimiento a identificar dónde reside la información confidencial y cómo se accede a ella.
• Una empresa minorista acelera el análisis de las campañas de marketing. Los analistas de datos pueden encontrar rápidamente los datos más actualizados sobre productos, precios y clientes, sin tener que esperar al soporte informático.
• Una empresa de servicios financieros confía en las funciones de linaje de datos de su plataforma de inteligencia de datos para rastrear el origen de informes críticos. Esta pista de auditoría ayuda a la empresa a mantener el cumplimiento normativo y mejora la confianza interna en los informes.
• En la fabricaciónlos ingenieros y analistas exploran los datos de los equipos, los registros de mantenimiento y las métricas de calidad de todos los sistemas para identificar patrones que puedan reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.

A medida que más organizaciones adoptan arquitecturas híbridas y multicloud, las plataformas de inteligencia de datos se están convirtiendo en parte de una infraestructura esencial para operaciones de datos fiables y escalables.

Optimizar una plataforma de inteligencia de datos

Implantar y aprovechar al máximo una plataforma de inteligencia de datos no consiste sólo en adquirir la tecnología adecuada. Requiere la estrategia, la gobernanza y el compromiso de los usuarios adecuados. Estos consejos pueden ayudarle a empezar:

• Defina sus objetivos y alcance. Determine si desea apoyar el análisis de autoservicio, mejorar la gobernanza, prepararse para iniciativas de IA o emprender otros casos de uso.
• Empezar poco a poco y luego ampliar. Céntrese primero en casos de uso de gran impacto para crear impulso y demostrar el valor desde el principio, y luego amplíe su éxito.
• Implicar tanto a los usuarios empresariales como a los técnicos. Una plataforma de inteligencia de datos es más que una herramienta informática y debe ser utilizable y aportar valor también a los equipos empresariales.
• Automatice la recopilación de metadatos. Los procesos manuales no son escalables. Busca una plataforma de inteligencia de datos que pueda mantener los metadatos actualizados automáticamente.
• Centrarse en la calidad y la observabilidad de los datos. Una plataforma es tan buena como los datos que gestiona. Integra comprobaciones de calidad y herramientas de linaje de datos para asegurarte de que los usuarios pueden confiar en lo que encuentran.

En una empresa basada en datos, no basta con tener datos. Es necesario encontrarlos, confiar en ellos y utilizarlos con rapidez y seguridad. Una plataforma moderna de inteligencia de datos lo hace posible.

El eBook de Actian "10 Trampas a Evitar para un Proyecto de Catálogo de Datos Exitoso" es un gran recurso para implementar y optimizar completamente una solución moderna. Proporciona orientación práctica para ayudarle a evitar errores comunes, como la propiedad poco clara, las bajas tasas de adopción por parte de los usuarios o la subestimación de la complejidad de los datos, para que su proyecto ofrezca el máximo valor.

Acerca de Dee Radh

Como Director Senior de Marketing de Producto, Dee Radh encabeza las estrategias de salida al mercado para la Plataforma de Datos Actian. Con una carrera centrada en el lanzamiento de productos tecnológicos en Talend y Formstack, Dee es experta en la elaboración de mensajes que resuenan con los profesionales de datos modernos. Posee certificaciones del Pragmatic Institute, Product Marketing Alliance y Reforge. Dee dirige regularmente talleres sobre posicionamiento de productos. Los artículos del blog de Actian de Dee destacan las mejores prácticas de marketing de productos, las narrativas estratégicas y la narración basada en datos. Puede consultar sus últimas publicaciones para obtener consejos prácticos sobre la salida al mercado.