Gestión de datos con inteligencia artificial

¿Qué es la gestión de datos con inteligencia artificial?

La gestión de datos con inteligencia artificial consiste en gestionar de forma estratégica y metódica los activos de datos de una empresa empleando tecnología de IA para mejorar la calidad de los datos, los análisis y la toma de decisiones. Incluye todos los procedimientos, directrices y métodos técnicos empleados para recopilar, organizar, almacenar y utilizar datos de forma eficaz. La gestión de datos corporativos requiere integridad, accesibilidad, seguridad y cumplimiento. Los datos se recopilan, almacenan, recuperan y transforman para garantizar su precisión, homogeneidad y vigencia. Este procedimiento resulta esencial para el cumplimiento regulatorio, la toma de decisiones informada y el disfrute de ventajas competitivas.

La inteligencia artificial mejora la gestión de datos tal y como se explica a continuación:

  • Limpieza de datos: los algoritmos de inteligencia artificial pueden encontrar y corregir problemas, incoherencias y duplicaciones. El uso de datos precisos y fiables reduce la posibilidad de tomar decisiones equivocadas.
  • Reducción del ruido en los datos: la inteligencia artificial puede separar información importante de los datos sin importancia y eliminar así el ruido. Esto ayuda a las empresas a centrarse en la información importante, al tiempo que permite ahorrar tiempo y dinero.
  • Gestionar datos perdidos: los métodos de inteligencia artificial, como la imputación y la elaboración de modelos predictivos, permiten realizar una estimación de los valores que faltan, dando lugar a datos más precisos y útiles. De esta forma, se reduce la influencia de datos no presentes en los estudios y conclusiones.
  • Detectar tendencias: los análisis impulsados por IA pueden encontrar tendencias, correlaciones y patrones ocultos dentro de los grandes conjuntos de datos. Ello ayuda a las organizaciones a anticiparse a los cambios en el mercado y tomar decisiones proactivas.

La automatización es otra forma en la que la inteligencia artificial puede mejorar la gestión de datos, al aliviar la carga de trabajo de los profesionales de datos y acelerar los procedimientos. Puede ayudar a controlar los datos para garantizar que su uso sea ético y legal. La gestión de datos con inteligencia artificial integra la IA en las operaciones de datos de negocio para mejorar su calidad y ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos de forma más precisa y efectiva.

¿Se puede utilizar la inteligencia artificial para el análisis de datos?

Sí, la inteligencia artificial puede analizar datos en profundidad. La inteligencia artificial ofrece la potencia necesaria para procesar, comprender y extraer información de enormes conjuntos de datos complejos. Estos son algunos ejemplos de cómo la inteligencia artificial puede utilizarse en el análisis de datos:

  • Mejora de la interpretación de datos: los sistemas de inteligencia artificial clasifican y categorizan datos automáticamente para mejorar su comprensión y uso. Esto resulta especialmente beneficioso para datos desestructurados, como textos y fotografías, que pueden resultar complicados de examinar manualmente.
  • Reconocimiento avanzado de patrones: la inteligencia artificial identifica correlaciones, tendencias y patrones ocultos en los conjuntos de datos. Se trata de algo necesario para las empresas que desean derivar información de utilidad y tomar decisiones basadas en datos. La inteligencia artificial puede detectar tendencias y anormalidades del mercado financiero.
  • Análisis predictivos futuristas: el aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, crea modelos para prever tendencias o resultados futuros utilizando datos existentes. Esto resulta de utilidad para predecir la demanda, evaluar el riesgo y pronosticar el comportamiento de los clientes.
  • Uso de procesamiento de lenguaje natural (NLP): los modelos de procesamiento de lenguaje natural de inteligencia artificial pueden estudiar y comprender el lenguaje humano, lo que permite a las empresas aprender a partir de datos de texto. Algunos usos destacables incluyen el análisis de sentimiento, los chatbots y la sintetización de documentos.
  • Revolución del análisis de imágenes y vídeo: la visión por ordenador impulsada por la IA puede procesar y analizar datos visuales, lo que posibilita la extracción de información de imágenes y vídeos. Por ejemplo, se utiliza en el ámbito sanitario para el análisis de imágenes médicas y en el de la seguridad para el reconocimiento facial.
  • Automatización optimizada: la inteligencia artificial puede acelerar y agilizar los procedimientos de análisis de datos. La inteligencia artificial puede reducir la limpieza de datos, la detección de anomalías y la elaboración de informes manual para empresas.
  • Personalización a medida: la inteligencia artificial analiza el comportamiento y las preferencias del usuario para desarrollar sugerencias y experiencias personalizadas. En el comercio electrónico, los motores de recomendaciones impulsados por la IA pueden mejorar las ventas proponiendo bienes personalizados.

Métodos de detección de anomalías efectivos: la inteligencia artificial puede detectar anomalías o anormalidades en los datos, algo que resulta importante para la detección de fraudes, la garantía de calidad y la supervisión de sistemas.

¿Cómo se utiliza la inteligencia artificial para la gestión de datos?

La inteligencia artificial mejora la captura, la organización y el uso de datos. Aplicaciones claves de inteligencia artificial para la gestión de datos:

  • Integración de datos: la inteligencia artificial puede automatizar la integración de datos desde distintos orígenes, formatos y estructuras. Los modelos de aprendizaje automático asignan y transforman datos. De este modo, los convierten en más homogéneos y analizables. Esto resulta de especial utilidad en organizaciones de gran tamaño que trabajan con multitud de orígenes de datos.
  • Limpieza de datos: los algoritmos impulsados por IA pueden encontrar y corregir problemas, incoherencias y duplicaciones de los datos, a fin de mejorar la calidad de los mismos. La automatización de la limpieza de datos ahorra tiempo y reduce el riesgo de tomar decisiones basadas en datos incorrectos.
  • Clasificación y etiquetado: la inteligencia artificial puede categorizar y etiquetar datos por contenido, lo que facilita su búsqueda y recuperación. Ello ayuda con la gestión de contenido y documentos.
  • Seguridad de datos: la inteligencia artificial detecta y evita ciberataques. Los modelos de aprendizaje automático pueden examinar el tráfico de red y la actividad de los usuarios en busca de anormalidades que puedan apuntar hacia una brecha de la seguridad.
  • Optimización del almacenamiento de datos: la inteligencia artificial traslada los datos a los que se accede con poca frecuencia hacia niveles de almacenamiento más económicos. Los precios del almacenamiento se reducen a medida que mejora el acceso a los datos.
  • Búsqueda y recuperación de datos: el procesamiento de lenguaje natural y los motores de búsqueda impulsados por IA pueden comprender el contexto de una consulta para mejorar la recuperación de datos. Tanto los archivos de documentos como los sistemas de gestión de contenido pueden beneficiarse de ello.
  • Copia de seguridad y recuperación: la inteligencia artificial puede automatizar las copias de seguridad de datos para asegurar su frecuencia y seguridad. La inteligencia artificial puede ayudar a recuperar datos perdidos de forma más rápida y precisa.
  • Gobernanza y cumplimiento de datos: la inteligencia artificial puede detectar y gestionar datos confidenciales para cumplir con el RGPD y la normativa HIPAA. Pueden beneficiarse de ello las políticas de retención de datos y las pistas de auditorías.
  • Análisis de datos: las herramientas de análisis impulsadas por la IA escalables pueden descubrir información y tendencias en conjuntos de datos. Se trata de un elemento imprescindible para las opciones basadas en datos y la ventaja competitiva.
  • Gestión del ciclo de vida de los datos: la inteligencia artificial puede automatizar la producción, el almacenamiento, el archivo y la destrucción de datos. Los datos se procesan de forma eficaz y de conformidad con las regulaciones.
  • Privacidad de los datos y gestión del consentimiento: la inteligencia artificial puede gestionar formularios de consentimiento, realizar el seguimiento del consumo de datos y dar a los consumidores más control sobre sus datos.

La inteligencia artificial mejora las operaciones de gestión de datos, las hace más eficaces y precisas, al tiempo que perfecciona su capacidad de respuesta ante cantidades de datos cada vez mayores. Las mejoras en la toma de decisiones y la utilización de los activos de datos son la consecuencia de una mayor calidad, seguridad y accesibilidad de los datos.

¿Puede la inteligencia artificial procesar datos?

Sí, la inteligencia artificial puede analizar muchos formatos de datos, y por ello resulta de utilidad para evaluar información complicada. La inteligencia artificial utiliza varios métodos para procesar datos, que incluyen los siguientes:

  • Preprocesamiento de datos: la inteligencia artificial puede limpiar, normalizar y convertir datos. Se tratan los valores que faltan, las anomalías y las incongruencias para preparar los datos sin procesar para el análisis.
  • Transformación de datos: la inteligencia artificial puede convertir formatos de datos para que funcionen con determinados modelos y herramientas de análisis. Ello implica la estructuración de datos para algoritmos de aprendizaje automático y análisis estadísticos.
  • Análisis de datos: la inteligencia artificial puede realizar funciones de reconocimiento de patrones, agrupación y modelado predictivo. Ayuda a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos desvelando información, patrones y conexiones ocultos en los conjuntos de datos.
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP): la inteligencia artificial puede analizar datos de lenguaje humano para realizar análisis de sentimiento, traducciones y resúmenes. La inteligencia artificial puede reconocer, interpretar y sintetizar el lenguaje humano mediante el procesamiento de lenguaje natural, lo que abre la puerta al uso de aplicaciones de procesamiento de datos de texto.
  • Procesamiento de vídeo e imagen: la visión de ordenador impulsada por IA puede identificar objetos, reconocer fotos y analizar información de vídeo. Esto resulta de ayuda en sectores como la sanidad, la seguridad y la producción.
  • Reconocimiento del habla: la inteligencia artificial comprende y traduce el habla para asistentes virtuales, dispositivos controlados por voz y transcripciones de voz a texto. Puede comprender y responder al lenguaje humano mediante el reconocimiento de voz.
  • Análisis de series de tiempo: la inteligencia artificial puede procesar datos de series de tiempo, lo que permite a las organizaciones predecir patrones futuros y realizar suposiciones basadas en datos del pasado. El análisis de series de tiempo resulta esencial en áreas como el sector financiero, la meteorología y la predicción de la demanda.
  • Visualización de datos: la inteligencia artificial puede generar gráficos, tablas y paneles. La visualización de datos simplifica la información complicada para facilitar la toma de decisiones basada en datos.

Con la ayuda de todas estas herramientas de procesamiento de datos, la inteligencia artificial puede gestionar y analizar de forma efectiva cantidades masivas de datos para desvelar información oportuna y promover la toma de decisiones razonada a través de varios campos y sectores.

¿Cómo puede la inteligencia artificial mejorar la gestión de datos?

  • Limpieza de datos: la limpieza de datos suele ser lenta y presentar errores, pero la inteligencia artificial puede mejorarla de forma espectacular. Las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial para preparar parámetros y algoritmos que detecten y corrijan automáticamente discrepancias y errores en los datos. Por ejemplo, las soluciones impulsadas por IA en el sector sanitario pueden hacer que los historiales de los pacientes sean exactos a fin de garantizar que los datos de facturación y tratamiento sean correctos, lo que reduce los errores en las facturas y mejora la atención a los pacientes.
  • Ruido de datos: al desarrollar visualizaciones, las anomalías en los datos podrían ocultar información de interés. La inteligencia artificial puede ser de ayuda, detectando y minimizando la aparición de estos errores en los modelos de datos. En el sector bancario, los algoritmos de detección de anomalías impulsados por la IA pueden distinguir entre transacciones reales y fraudulentas, lo que ahorra pérdidas monetarias importantes y protege tanto a las empresas como a sus clientes.
  • Datos perdidos: trabajar con grandes volúmenes de datos puede resultar difícil cuando aparecen conjuntos de datos incompletos. La inteligencia artificial puede detectar los datos que faltan y actualizar los modelos en consonancia, lo que facilita unas evaluaciones más extensas y precisas. Los algoritmos de inteligencia artificial pueden identificar y gestionar información de producto que falta en el ámbito del comercio electrónico. De este modo, aseguran la elaboración de sugerencias adecuadas y mejoran la experiencia del cliente.
  • Patrones de datos: identificar patrones distintivos en grandes conjuntos de datos puede llevar mucho tiempo. La inteligencia artificial optimiza este proceso al permitir la introducción de determinadas características para detectar patrones o encontrar otros nuevos de forma más efectiva. En el sector del comercio minorista, la inteligencia artificial puede analizar datos de ventas para encontrar patrones de consumidores. Esto permite a las empresas alterar sus ofertas de productos y tácticas de marketing en tiempo real y mantenerse competitivas en un mercado volátil.

Cómo puede ayudarte HPE a gestionar datos con inteligencia artificial.

Hewlett Packard Enterprise (HPE) ofrece una gama de productos y soluciones para ayudar a las organizaciones con la gestión de datos de inteligencia artificial. Estas soluciones maximizan la IA y el aprendizaje automático, la integración, el procesamiento, el análisis y el almacenamiento de datos. Más información sobre algunos de estos productos:

Soluciones de datos de HPE: las soluciones de datos de HPE constituyen una serie de bienes y servicios que ayudan a las empresas a gestionar sus datos de forma efectiva. HPE protege los datos con cabinas de almacenamiento y soluciones de copia de seguridad de alto rendimiento. Las tecnologías de análisis de datos de HPE ayudan a las empresas a obtener información a partir de sus datos y mejorar así la toma de decisiones.

Soluciones de IA de HPE: las soluciones de IA de HPE se han diseñado para ayudar a las empresas a utilizar la inteligencia artificial correctamente. Estas tecnologías utilizan la inteligencia artificial para proporcionar análisis avanzados, modelos predictivos y aprendizaje automático en la gestión de datos. Las soluciones de IA de HPE se expanden a medida que se desarrollan tus proyectos de inteligencia artificial. con el fin de ayudar a las empresas a gestionar y analizar mayores volúmenes de información.

HPE GreenLake para inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis: el modelo de consumo flexible de nube de HPE GreenLake se puede utilizar para la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los análisis. Permite a las empresas utilizar la capacitación en infraestructura de HPE para aplicar la inteligencia artificial y los análisis bajo demanda. GreenLake permite a las empresas implementar cargas de trabajo de IA y ML de forma rápida, así como gestionar datos de forma efectiva sin desembolsos de capital.

La capacitación de HPE en gestión de datos, inteligencia artificial y análisis ayuda a las empresas a maximizar sus activos de datos. Estas tecnologías aceleran el procesamiento de datos, protegen los datos y proporcionan información impulsada por la IA.