Inteligencia de datos 101

Como producto natural de la era de Internet móvil, inteligencia de datos (ID) También es fundamental para el desarrollo futuro a largo plazo. Si te interesa la inteligencia de datos, estás en el lugar indicado. En este artículo, analizaremos en detalle qué es la inteligencia de datos, por qué es tan importante y sus beneficios.

¿Qué es la inteligencia de datos?

¿Qué es la inteligencia de fechas (DI)?

Se refiere al uso de datos como materiales de producción y, mediante la combinación del procesamiento de datos a gran escala, la minería de datos, el aprendizaje automático, la interacción hombre-computadora, la visualización y otras tecnologías, la extracción, minería y adquisición de conocimiento de una gran cantidad de datos para proporcionar a las personas un apoyo de inteligencia de datos eficaz al tomar decisiones, a fin de reducir o eliminar la incertidumbre.

Orígenes, evolución y casos de uso de la inteligencia de datos

La inteligencia de datos surgió inicialmente para respaldar la búsqueda y el descubrimiento, principalmente para favorecer la productividad de los analistas. Corporativo analistas de datos Han luchado durante años para encontrar los datos necesarios para elaborar sus informes. La explosión de la recopilación y el volumen de datos no ha hecho más que agravar el problema. Los primeros casos de uso de DI utilizaban metadatos (por ejemplo, un ranking de popularidad que reflejaba los datos más utilizados) para mostrar los recursos más útiles a otros.

Sin embargo, encontrar los datos es solo el principio. El analista tenía una serie de preguntas antes de la consulta. Necesitaba saber quién usó los datos anteriormente, cómo los usó, cómo debería usarlos yo... ¿Puedo usarlos? Como resultado, DI ha evolucionado para responder a estas preguntas y actualmente admite diversos casos de uso, incluyendo:

• Gobernanza de datos
• Transformación de la nube
• Migración de datos a la nube
• Privacidad, riesgo y cumplimiento
• Transformación digital
• Analítica

Sistema Técnico de Inteligencia de Datos

La inteligencia de datos primero debe dotarse de datos, y los datos cumplen el papel de activos centrales y materiales de producción, por lo que la gobernanza de datos es particularmente importante.

Entonces ¿Qué es la gobernanza de datos??

Con frecuencia escuchamos el término gobierno corporativo. Este resuelve principalmente varios problemas económicos:

• ¿Cómo se separan los derechos de propiedad y gestión?
• ¿Cómo realiza el dueño de la empresa la autorización científica y la supervisión a los directivos profesionales?

En consecuencia, gobernanza de datos También debería resolver varios problemas similares:

• ¿Qué son los datos (activos)?
• ¿Cómo separar la propiedad de los datos y los derechos de uso?
• ¿Cómo pueden los propietarios de activos de datos realizar la autorización y supervisión científica a los usuarios de datos?

Todos los medios de inteligencia de datos En realidad, están resolviendo los problemas mencionados. En cuanto al contenido de la gobernanza de datos, lo he presentado en detalle en el artículo. ¿Qué es la gobernanza de datos?.

Al mismo tiempo, sabemos que la diferencia entre pobres y ricos radica en su actitud hacia la riqueza. Los ricos la ven más desde la perspectiva de la apreciación de los activos, pensando en cómo crear más activos y hacer que su valor siga aumentando. Sin embargo, los pobres tienden a ver la riqueza desde la perspectiva del consumo, y el dinero ganado se destina más al consumo.

En la era de la inteligencia de datos, si queremos enriquecernos, debemos considerar cómo optimizar el valor de los datos y cómo encontrar socios para crear valor conjuntamente. Sin embargo, los datos se diferencian de otros activos en que son reproducibles y difíciles de determinar, lo que nos obliga a resolver el problema de la seguridad de los datos, la tecnología informática de seguridad que más preocupa actualmente a la industria.

Otro punto que requiere nuestra atención es que el big data tiene características 4V (volumen, velocidad, variedad y variabilidad). Debido a estas características 4V, especialmente el gran volumen y la variedad, a veces nos hace dudar de la agregación o el resultado que produce. Esto requiere un sistema de control de calidad que nos permita tener un proceso de inspección completo para cada enlace, desde la generación hasta el inicio de los datos.

Para resumir aquí, el sistema técnico de inteligencia de datos debe incluir al menos tres aspectos:

• Sistema de gobernanza de datos
• Calidad de los datos Sistema de aseguramiento
• Sistema informático de seguridad de datos

Tipos de inteligencia de datos

Hay cinco tipos comunes de inteligencia de datos, cada uno con diferentes propósitos y aplicaciones:

1. Descriptivo: para revisar los datos y comprender el rendimiento;
2. Prescriptivo: para formar conocimientos alternativos y nuevas sugerencias;
3. Diagnóstico: analizar por qué ocurrió algo y determinar la causa;
4. Predictivo: examinar datos históricos y predecir posibles incidentes futuros;
5. Decisivo: medir el valor de los datos y recomendar nuevos cursos de acción.

Beneficios de la inteligencia de datos

1. Decisión adaptativa: Cuando los paneles de inteligencia empresarial (BI) cuentan con información precisa y oportuna, los líderes pueden adelantarse a la competencia al tomar decisiones más rápidas e inmediatas. Las empresas pueden ajustar sus estrategias en tiempo real para anticipar mejor la demanda y atender mejor a los clientes.
2. Una base de datos más sólida: ¿Cómo deben organizarse y entregarse los datos? DI supervisa continuamente los procesos para simplificar las operaciones y brindar un mejor soporte a las partes interesadas clave. Además, al garantizar la calidad, la inteligencia de datos proporciona datos fiables y confiables para casos de uso de inteligencia artificial e inteligencia empresarial.
3. Eficiencia operativa: La búsqueda y el descubrimiento de datos conectan a las personas con los datos que necesitan. Históricamente, los analistas dedicaban hasta seis semanas a buscar un conjunto de datos confiable. La inteligencia de datos separa los recursos más confiables de la basura y los utiliza para una mayor variedad de propósitos, lo que acelera la eficiencia operativa.
4. Análisis aumentado: ¿Para qué molestarse? La inteligencia de datos permite a los analistas aplicar análisis mejorados a las aplicaciones, lo que facilita casos de uso de análisis predictivo e ilustrativo.
5. La transparencia fomenta el trabajo en equipo y la confianza: Al crear un sistema para comprobar nuevos hechos, la inteligencia de datos puede alinear el pensamiento en torno a los principios rectores de una organización y el proceso mediante el cual se materializan. El software de inteligencia de datos puede basarse en métodos científicos para estructurar sus procesos y así progresar.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a comprender mejor qué es la inteligencia de datos. Si desea obtener más información sobre ella, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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