Resumen
- Posiciona la inteligencia de datos como clave para la calidad y la gobernanza.
- Considera la gobernanza como elemento central de una estrategia más amplia de inteligencia de datos.
- Aborda las barreras de acceso a los datos, propiedad y cumplimiento normativo de la IA.
- Destaca la importancia de colocar datos de alta calidad correctamente para el éxito de la IA.
Capítulos
Háblame de esta inteligencia de datos. ¿Cómo defines la inteligencia de datos? Entonces, déjame dar un paso atrás y explicar el punto de vista de Actian al respecto.
Actian lleva mucho tiempo proporcionando componentes de pila de datos a nuestros clientes. Es decir, bases de datos, soluciones de análisis de datos y soluciones de integración de datos que permiten a nuestros clientes conectar, gestionar y analizar datos. Lo que hemos descubierto desde que se produjo la revolución de la IA es que la calidad de los datos es una prioridad para todos nuestros clientes actuales y potenciales.
Así que empezamos a desarrollar una solución de calidad de datos para que los clientes pudieran apostar su negocio por sus datos.
Proporcionar esos datos de calidad a la IA era solo una parte de la solución. Nuestros clientes querían poder proporcionar gobernanza en torno a ellos, y nosotros no teníamos una plataforma de gobernanza. Así que hace un año nos embarcamos en la búsqueda de una plataforma de gobernanza de datos.
Y lo que hemos visto a lo largo de ese año es que la gobernanza es un componente de algo mucho más grande, que es la inteligencia de datos. Y tal y como yo entiendo la inteligencia de datos, se trata realmente de comprender los datos sobre tus datos y ser capaz de hacer algo al respecto. Es fascinante.
Oímos esto todos los días. No tengo mis datos en el lugar adecuado. Ni siquiera sé dónde están mis datos.
No sé quién es el propietario de mis datos. Ni siquiera sé si tengo permiso para utilizar los datos que posee mi empresa. Por lo tanto, se trata de un problema mucho mayor, especialmente con el auge de la IA y las empresas que quieren acelerar su calendario en cuanto a cómo quieren adoptar realmente la IA.
Eh, tener los datos en el lugar adecuado, con la calidad adecuada y con el acceso adecuado es el mayor problema. Eso es lo que estamos viendo. Pero eso está ralentizando la mayoría de los proyectos de IA.
No se trata tanto de la tecnología, ni tanto de la infraestructura, sino de la estructura subyacente, que es que necesito tener mis datos en el lugar adecuado.
