El papel de los catálogos de datos en la aceleración de las iniciativas de IA

En el panorama actual impulsado por los datos, las organizaciones confían cada vez más en la IA para obtener información, impulsar la innovación y mantener una ventaja competitiva. De hecho, las tecnologías de IA, incluidos el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo, transforman las operaciones de las empresas, permitiéndoles tomar decisiones más inteligentes, automatizar procesos y descubrir nuevas oportunidades. Sin embargo, el éxito de las iniciativas de IA depende en gran medida de la calidad, accesibilidad y gestión eficiente de los datos.

Aquí es donde la implantación de un catálogo de datos desempeña un papel crucial.

Al facilitar la gobernanza de los datos, la capacidad de descubrimiento y la accesibilidad, los catálogos de datos permiten a las organizaciones aprovechar todo el potencial de sus proyectos de IA, garantizando que los modelos de IA se construyan sobre una base sólida de datos precisos y bien conservados.

Primero: ¿Qué es un catálogo de datos?

Un catálogo de datos es un repositorio centralizado que almacena metadatos -datos sobre datos- que permiten a las organizaciones gestionar sus activos de datos con mayor eficacia. Estos metadatos, recopilados por diversas fuentes de datos, se escanean automáticamente para permitir a los usuarios del catálogo buscar sus datos y obtener información como la disponibilidad, frescura y calidad de un activo de datos.

Por lo tanto, por definición, un catálogo de datos se ha convertido en un estándar para la gestión eficiente de metadatos y el descubrimiento de datos. A grandes rasgos, definimos un catálogo de datos como:

Un inventario detallado de todos los activos de datos de una organización y sus metadatos, diseñado para ayudar a los profesionales de datos a encontrar rápidamente los datos más apropiados para cualquier propósito empresarial analítico.

¿Cómo impulsa la implantación de un catálogo de datos las iniciativas de IA en las organizaciones?

Ahora que hemos definido brevemente qué es un catálogo de datos, descubramos cómo los catálogos de datos pueden impulsar significativamente las iniciativas de IA en las organizaciones:

Descubrimiento de datos mejorado

El éxito de los modelos de IA viene determinado por la capacidad de acceder y utilizar conjuntos de datos amplios y diversos que representen con precisión el dominio del problema. Un catálogo de datos posibilita este éxito ofreciendo sólidas capacidades de búsqueda y filtrado, lo que permite a los usuarios encontrar rápidamente conjuntos de datos relevantes en función de criterios como palabras clave, etiquetas, fuentes de datos y cualquier otra información semántica proporcionada. Estas funciones de búsqueda similares a las de Google permiten a los usuarios de datos navegar eficazmente por el panorama de datos de la organización y encontrar los activos que necesitan para sus casos de uso específicos.

Por ejemplo, un científico de datos que trabaje en un modelo de mantenimiento predictivo para equipos de fabricación puede utilizar un catálogo de datos para localizar registros históricos de mantenimiento, datos de sensores y registros operativos. Este descubrimiento de datos mejorado es crucial para los proyectos de IA, ya que permite a los científicos de datos identificar y recuperar los conjuntos de datos más adecuados para entrenar y validar sus modelos.

La diferencia: Obtenga experiencias de descubrimiento altamente personalizadas con la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian. Nuestra plataforma permite a los consumidores de datos disfrutar de una experiencia de descubrimiento única a través de rutas de exploración personalizadas, garantizando que el perfil del usuario se tiene en cuenta a la hora de clasificar los resultados en el catálogo. Nuestros algoritmos también ofrecen recomendaciones y sugerencias inteligentes sobre sus activos día tras día.

Vea nuestras funciones de descubrimiento de datos.

Mayor calidad y fiabilidad de los datos

Los datos subyacentes deben ser de alta calidad para que los modelos de IA ofrezcan resultados precisos y fiables. Los datos de alta calidad son cruciales porque influyen directamente en la capacidad del modelo para aprender y hacer predicciones que reflejen situaciones del mundo real. Unos datos de mala calidad pueden dar lugar a conclusiones incorrectas y resultados poco fiables, lo que afecta negativamente a las decisiones y los resultados empresariales.

Un catálogo de datos suele incluir funciones de perfilado y evaluación de la calidad de los datos. Estas funciones ayudan a identificar problemas de calidad de los datos, como valores omitidos, incoherencias y valores atípicos, que pueden sesgar los resultados de los modelos de IA. Al garantizar que sólo se utilizan datos limpios y fiables en las iniciativas de IA, las organizaciones pueden mejorar la fiabilidad y el rendimiento de sus modelos de IA.

La diferencia: Actian Data Intelligence Platform utiliza GraphQL y tecnologías de grafos de conocimiento para proporcionar un enfoque flexible para integrar las mejores soluciones de calidad de datos en nuestro catálogo. Sincronice los conjuntos de datos de sus herramientas DQM de terceros mediante sencillas operaciones de API. Nuestras potentes capacidades de API de catálogo actualizarán automáticamente cualquier modificación realizada en su herramienta directamente dentro de nuestra plataforma.

Vea nuestras características de calidad de datos.

Mejora de la gobernanza y el cumplimiento de los datos

La gobernanza de los datos es fundamental para mantener su integridad, seguridad y cumplimiento de los requisitos normativos. Implica los procesos, políticas y normas que garantizan que los datos se gestionan y utilizan correctamente a lo largo de su ciclo de vida. Requisitos normativos como el GDPR en Europa y la CCPA en California (Estados Unidos) son ejemplos de leyes estrictas que las organizaciones deben cumplir.

Además, la gobernanza de los datos promueve la transparencia, la responsabilidad y la trazabilidad de los datos, lo que facilita a las partes interesadas la detección de errores y la mitigación de los riesgos asociados con información de IA errónea o mal representada antes de que afecte negativamente a las operaciones empresariales o dañe la reputación de la organización. Los catálogos de datos apoyan estas iniciativas de gobernanza proporcionando metadatos detallados, incluido el linaje, la propiedad y las políticas de uso de los datos.

Para las iniciativas de IA, una gobernanza de datos sólida significa que los datos pueden utilizarse de forma responsable y ética, minimizando las violaciones de datos y los riesgos de incumplimiento. Esto protege a la organización legal y éticamente y genera confianza con los clientes y las partes interesadas, garantizando que las iniciativas de IA sean sostenibles y creíbles.

La diferencia: Actian Data Intelligence Platform garantiza el cumplimiento normativo identificando, clasificando y gestionando automáticamente los activos de datos personales a escala. Mediante recomendaciones inteligentes, nuestra solución detecta la información personal. Sugiere qué activos etiquetar, garantizando que la información sobre políticas de datos y normativas se comunique correctamente a todos los consumidores de datos de la organización en sus actividades diarias.

Vea nuestras funciones de gobierno de datos.

Colaboración e intercambio de conocimientos

Los proyectos de IA suelen implicar a equipos multifuncionales, incluidos científicos de datos, ingenieros, analistas y partes interesadas del negocio. Los catálogos de datos son fundamentales para promover la colaboración, ya que sirven como plataforma compartida en la que los miembros del equipo pueden documentar, compartir y debatir los activos de datos. Funciones como las anotaciones, los comentarios y las valoraciones de datos permiten a los usuarios aportar sus ideas y conocimientos directamente dentro del catálogo de datos. Esta funcionalidad fomenta un entorno de colaboración en el que las partes interesadas pueden intercambiar ideas, proporcionar comentarios e iterar sobre tareas relacionadas con los datos.

Por ejemplo, los científicos de datos pueden anotar conjuntos de datos con información sobre la calidad de los datos o características específicas funcionales para los modelos de aprendizaje automático. Los ingenieros pueden dejar comentarios sobre requisitos de integración de datos o consideraciones técnicas. Los analistas pueden valorar la relevancia o utilidad de diferentes conjuntos de datos en función de sus necesidades analíticas.

La diferencia: Actian Data Intelligence Platform proporciona pestañas de discusión para cada objeto del catálogo, facilitando la comunicación efectiva entre los Data Stewards y los consumidores de datos en relación con sus activos de datos. En breve, los usuarios de datos también podrán aportar sugerencias sobre el contenido de sus activos, lo que garantizará la mejora continua y el mantenimiento de la máxima calidad de la documentación de datos dentro del catálogo.

Entendimiento común de los términos de la IA en toda la empresa

Los catálogos de datos suelen incorporar un glosario empresarial, un repositorio centralizado para definir y estandarizar términos empresariales y definiciones de datos y AI en toda la organización. Un glosario empresarial mejora la alineación entre las partes interesadas de la empresa y los profesionales de datos al establecer definiciones claras y garantizar la coherencia de la terminología.

Esta claridad es esencial en las iniciativas de IA, donde la comprensión y la interpretación precisas de los datos son fundamentales para desarrollar modelos precisos. Por ejemplo, un glosario empresarial bien definido permite a los científicos de datos identificar y utilizar rápidamente los conjuntos de datos adecuados para entrenar modelos de IA, reduciendo el tiempo dedicado a la preparación de datos y aumentando la productividad. Al facilitar una comprensión común de los datos en todos los departamentos, un glosario empresarial acelera los ciclos de desarrollo de la IA y permite a las organizaciones obtener perspectivas significativas de su panorama de datos.

La diferencia: Actian Data Intelligence Platform proporciona a los equipos de gestión de datos un lugar único para crear sus categorías de conceptos semánticos, organizarlos en jerarquías y configurar la forma en que los elementos del glosario se mapean con los activos técnicos.

Consulte las características de nuestro Glosario empresarial.

En conclusión

En el panorama en rápida evolución de la toma de decisiones impulsada por la IA, los catálogos de datos se han convertido en herramientas indispensables para las organizaciones que se esfuerzan por aprovechar sus activos de datos de manera eficaz. Garantizan que las iniciativas de IA se construyan sobre una base de datos de alta calidad, bien gestionados y bien documentados, lo que es esencial para lograr perspectivas precisas y resultados empresariales sostenibles.

A medida que las organizaciones sigan invirtiendo en capacidades de IA, la adopción de catálogos de datos sólidos desempeñará un papel fundamental para maximizar el valor de los activos de datos, impulsar la innovación y mantener la ventaja competitiva en un mundo cada vez más centrado en los datos.

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y gobernar con confianza los datos a escala. Las soluciones de inteligencia de datos de Actian ayudan a agilizar los entornos de datos complejos y a acelerar la entrega de datos listos para la IA. Diseñadas para ser flexibles, las soluciones Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable en entornos locales, en la nube e híbridos. Más información sobre Actian, la división de datos de HCLSoftware, en actian.com.