¿Cuáles son los 3 pilares de la analítica de datos?

El impulso por la transformación digital no es nada nuevo. Sin embargo, la adopción acelerada de la transformación digital inspirada en el coronavirus La pandemia es diferente a cualquier cosa que hayamos visto antes. Las empresas han sido forzado a acelerar rápidamente sus estrategias digitales con el fin de sobrevivir en nuestro nuevo mundo de negocios virtuales. Aquellos que no pudieron pivotar y restablecer rápidamente su estrategia de negocio no sobrevivió.

Ahora que nos estamos moviendo más allá de la prisa inicial para adaptarse a la lugar de trabajo digital, ¿qué hemos aprendido de esa primera fase de la pandemia? Empresas que puede evolucionar y retunar su estrategia de negocio perdura. Esto nunca ha sido más evidente que en el panorama empresarial de hoy en rápido cambio y la incertidumbre economía.

Análisis de datos avanzados es el rey: ir más allá de los datos

Históricamente, ser un negocio impulsado por datos ha sido el objetivo. Que estaba bien entonces, pero los tiempos han cambiado. Hoy en día, las empresas tener a ser impulsados por datos sólo para competir en el caótico mundo post-COVID-19. La capacidad de pivote y cambiar rápidamente su estrategia de negocio en lo que se refiere a las personas, productos y/o procesos basados en los acontecimientos actuales — si están ocurriendo en el mercado mundial o internamente — nunca ha sido más evidente de lo que es Hoy.

El objetivo ahora es ir más allá de los datos impulsados, lo que significa utilizar análisis de datos avanzados para conducir en tiempo real Estrategia empresarial .

Impulsar la agilidad empresarial y la estrategia con análisis avanzados — Maximizando los tres pilares del análisis de datos

La capacidad de aprovechar el poder de los análisis de datos avanzados que en última instancia ayuda a impulsar estrategias de negocio ágiles requiere fuertes pilares de análisis de datos. Estos pilares incluyen la trifecta que es velocidad, agilidad y escalabilidad, y por debajo es un consejo práctico sobre cómo fortalecer cada uno.

Velocidad (y rendimiento) — Apoyo a GPUs

Según Gartner Encuesta de la Agenda del CIO 2019 , entre 2018 y 2019, las organizaciones que desplegaron IA crecieron del 4 por ciento al 14 por ciento. Con la adopción de IA que continúa creciendo, las empresas necesitan mirar más allá del uso tradicional de la potencia de CPU y reforzar sus aplicaciones de IA y aprendizaje automático (ML) con Unidades de Procesamiento de Gráficos (GPUs). Esto les permitirá desarrollar, entrenar y reentrenar, y ejecutar sus modelos analíticos más rápido, lo que a su vez puede conducir a mejores productos y servicios para sus clientes.

Las GPUs permiten a las organizaciones paralelizar las operaciones para apoyar la formación de modelos analíticos y/o inferir, proporcionar la escala y el rendimiento necesarios para completar múltiples épocas en un plazo de tiempo más corto y afinar el modelo. Además, el uso de GPUs en la nube da a las organizaciones la capacidad de ejecutar diferentes AI/ML cargas de trabajo con la flexibilidad necesaria para un costo-efectivo, escalable, y Solución de IA segura.

Agilidad — Resolver el problema del modelo

Buscar motores hoy en día a menudo llevan a la gente a elegir la opción rápida en lugar de lo que ellos estaban buscando, por lo que el algoritmo podría influir en su búsqueda en lugar de la Al revés. Esto sucede. porque los datos subyacentes impulsan las sugerencias para autocompletar una búsqueda consulta, un proceso que depende en gran medida del modelo de datos. Sin embargo, un modelo de datos es sólo tan buena como la información utilizada para crearla y los requisitos comunicado por la empresa a los ingenieros de datos.

Un modelo de datos debería reunir a todos los datos pertinentes y cuadros conexos de diferentes fuentes de datos para que puedan ser cuestionados por los analistas en su totalidad y en relación unos con otros. De lo contrario, la información y el valor de las ideas que los analistas producen son limitados.

Para tener en cuenta todos los datos necesarios que los analistas necesitarán, es importante que los ingenieros de datos, analistas de datos , y las partes interesadas de las empresas se comunican entre sí para esbozar los requisitos de las empresas, el uso previsto de los datos, así como las posibles limitaciones (actuales) en lo que respecta al acceso a los datos. Tal comunicación requiere conversaciones continuas, hacer las preguntas correctas, y acordar las necesidades del negocio y los plazos en los que todos están trabajando.

En el corazón de la Estrategia de datos debe ser la consideración del medio ambiente en el que opera la empresa. Vemos el impacto que el medio ambiente tiene ahora mismo durante una pandemia en medio de tanta incertidumbre. Un método para crear un modelo de datos ágil, así como un enfoque de almacenamiento de datos, es utilizar el modelado de la bóveda de datos. El almacén de datos permite a las organizaciones aumentar fácilmente sus volúmenes de datos y responder a los rápidos cambios de negocio, manteniendo su modelo de datos flexible al tiempo que mantiene un catálogo de datos detallado. Esto resulta muy útil para los requisitos de cumplimiento y auditoría, ya que se dispone de un historial completo de los datos.

Rendimiento — Incluidos los datos semiestructurados y no estructurados

Los datos semiestructurados y no estructurados son mucho más complicados de analizar que los datos estructurados, pero son mucho más prolíficos en la empresa. IDC predice que 80 por ciento de datos mundiales no estarán estructurados para 2025, con factores importantes como el aumento del IoT y el contenido de las redes sociales. Para seguir siendo competitivos, las organizaciones necesitan un método para reunir una amplia gama de datos en una vista de 360° que proporcione información analítica más profunda, precisa y precisa. La capacidad de apoyo datos semiestructurados formatos como JSON es imprescindible para el éxito del negocio, ya que ofrece ventajas comerciales a las empresas que lo manejan y analizan bien. Además, los algoritmos de IA pueden ayudar a extraer significado de grandes volúmenes de datos no estructurados, impulsados por científicos y analistas de datos con profunda experiencia en el desarrollo de los modelos y enfoques adecuados para trabajar con estos datos.

Al aplicar estas medidas, las empresas pueden crear una arquitectura de datos sostenible que les permita ir más allá de ser basado en datos para realmente impulsar la inteligencia empresarial con análisis avanzados. Y mientras que no puedo predecir lo que sucederá a continuación en estos sin precedentes y salvajemente tiempos impredecibles, fortaleciendo los pilares de su estrategia de análisis de datos es una de las formas más eficaces de navegar por un entorno incierto.