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Los líderes de hoy en día entienden la importancia de los datos en sus organizaciones. Saben que el acceso a los datos correctos puede ayudarlos a tomar la delantera competitiva en su industria. Usar datos para tomar decisiones permite:
Para estar a la vanguardia y mantener una ventaja competitiva necesitas saber cómo aprovechar al máximo los datos que tienes. La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) son invaluables para alcanzar el éxito, si los líderes de tu organización están listos para adoptarlos y utilizarlos de manera efectiva.
¿Estás listo para dar el salto al futuro de la optimización organizacional?
Llevamos décadas ayudando a transformar empresas líderes de diferentes industrias, sabemos lo que se necesita para adoptar la IA con éxito.
Tienes la tecnología y un plan de implementación, pero ¿estás realmente listo para implementar la IA en tu empresa? Estos pasos te mostrarán cómo hacerlo.
Las organizaciones que están preparadas para la IA tienen una cultura para la toma de decisiones basadas en datos. Esta cultura se crea en el nivel más alto, desde los roles directivos hasta todos aquellos que tienen algún grado de responsabilidad. El liderazgo ejecutivo establece que:
Los datos deben tratarse como una competencia central y un activo estratégico
Los datos son confiables y deben estar democratizados: los empleados de una empresa deben tener el mismo acceso a los datos que necesitan y desean, de manera fácil e intuitiva
Las decisiones comerciales están ancladas a los datos
Sin un liderazgo que dé el ejemplo, la empresa no se regirá por los datos, y cualquier iniciativa de IA no necesariamente será confiable ni se llevará a cabo.
Es vital que una empresa comience a utilizar los datos como su norte para impulsar el análisis, la toma de decisiones y las acciones. Muchas empresas tienen directores de datos (CDO) o directores de inteligencia (CIO) cuya responsabilidad principal es generar esta cultura de liderazgo e integridad de datos.
Una vez que el liderazgo ha establecido una cultura basada en datos, es necesaria una estrategia de datos integral.
La estrategia de datos debe incluir cómo vas a organizar, analizar, gobernar e implementar tus activos de información. Si no tienes todo esto en cuenta, expones a tu empresa a filtraciones de datos y pierden oportunidades para tomar decisiones más inteligentes.
La estrategia de datos debe incluir cómo vas a organizar, analizar, gobernar e implementar tus activos de información. Si no tienes todo esto en cuenta, expones a tu empresa a filtraciones de datos y pierden oportunidades para tomar decisiones más inteligentes.
Se enfoca principalmente en minimizar los costos y riesgos a la baja. Las actividades incluyen el uso de análisis para detectar y reducir el fraude, garantizar el cumplimiento de las normas de la industria y crear sistemas diseñados para evitar el robo. Industrias de ejemplo: salud, banca, servicios financieros.
Se enfoca en fortalecer y construir sobre los objetivos comerciales, como aumentar los ingresos, la satisfacción del cliente y la rentabilidad. Implementará sistemas y procesos para generar información sobre los clientes e integrar datos dispares de clientes y de mercado. Industrias de ejemplo: venta minorista, telecomunicaciones, entretenimiento.
La IA puede ser útil en una variedad de formas en tu empresa, pero ¿qué casos de uso debes probar?
Comienza priorizando los principales 3-5 casos de uso de IA que responderán las preguntas más importantes y que tienen un conjunto de datos lo suficientemente sólido como para aprovechar.
Ejemplos potenciales de casos de uso:
Antes de implementar un caso de uso de IA, debes asegurarte de tener datos de alta calidad. Con una calidad de datos deficiente, sus resultados serán incorrectos, confusos o no concluyentes, por lo que desperdiciarás esfuerzos para ejecutar una prueba piloto.
Por lo tanto,
Un enfoque holístico para lograr la calidad de los datos comienza con permitir que la información se distribuya en tu empresa de manera más eficiente y consistente. Estas son las fases clave del flujo de datos:
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Precisión de los datos |
Los datos deben ser precisos, organizados, desduplicados y adecuadamente etiquetados. |
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Volumen de datos adecuado |
El volumen y la variedad de datos suficientes también son clave. |
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Datos en silos |
Organizations usually only have access to the data for a fixed amount of time — such as only having access to one month’s worth of data. |
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Datos en silos |
Toneladas de datos heredados en sistemas disparejos que no funcionan bien entre sí. Los datos en silos conducen a la inteligencia en silos. |
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Data fragmentada |
No puedes unificar los datos para obtener información y visualización en tiempo real para que la inteligencia artificial pueda aprovechar y procesar. |
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Datos inutilizables |
Los datos que no se pueden analizar y utilizar para impulsar el impacto empresarial bien podrían no existir. |
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Datos atípicos |
Una tendencia común es ignorar los valores atípicos. Sin embargo, los datos atípicos deben incorporarse en los modelos para garantizar los más altos niveles de precisión para la toma de decisiones. |
Las decisiones inteligentes a menudo se toman utilizando datos de múltiples fuentes o se pulen a partir de una gama más amplia de información. Si tuvieras que reducir su gran cantidad de datos a un repositorio más optimizado, ¿qué tan rápido podrías hacerlo?
¿Serías capaz de mantener esa información actualizada a medida que ingresan nuevos datos, o estarías limitado a un conjunto de datos estáticos congelados en el tiempo en el momento de la construcción?
Tener los marcos y las herramientas correctos es clave para tomar una gran cantidad de datos dispersos e integrarlos en una única fuente utilizable. Nisum ofrece Aceleradores de Ingestión de Datos completos que incorporan de forma rápida y segura todas las múltiples fuentes de datos en un lago de datos maestros, en tiempo real, para facilitar la generación de informes, la visualización y la extracción de información.
Después de un plan piloto exitoso, debes decidir cómo y dónde escalar el uso de IA en otros casos de uso en toda la organización.
En la Ola 1, el enfoque está en un conjunto particular de decisiones para cambiar. Elige un conjunto específico de casos de uso dentro y a través de marketing, ventas, cadena de suministro, operaciones, etc. Luego, en sucesivas "ondas", añade elementos de datos adicionales y más complejos a través de una variedad de fuentes (datos no estructurados, datos externos de socios, gobierno, instituciones) se pueden agregar. Luego, puedes crear y refinar continuamente los modelos para esos casos de uso.
Por ejemplo, un banco puede comenzar con las unidades de Banca y Servicios Corporativos, luego pasar a Gestión de Patrimonio, Gestión de Activos y Gestión de Riesgos en futuras oleadas. A medida que se logra el éxito, más y más unidades de negocios, u oleadas, se beneficiarán. Esto permite maximizar el valor en toda la organización.
¿Estás listo para llevar las capacidades analíticas de tu empresa al siguiente nivel con aplicaciones sofisticadas de Inteligencia Artificial? Si es así, comunícate con el equipo de Insights y Analítica de Nisum para que te apoyemos. Somos un equipo de expertos con larga trayectoria en ciencia de datos, ingeniería de datos y visualización de datos, utilizamos la tecnología más avanzada para convertir tus datos en información procesable que genere valor comercial.
Déjanos tus datos y nos pondremos en contacto a la brevedad.