Data Intelligence (inteligencia de datos)

Índice:

1. ¿Qué es data intelligence?
2. Business Intelligence vs. Data Intelligence
3. Uso de la inteligencia de datos
   1. Uso en la fabricación
   2. Uso en la agricultura
   3. Otros sectores

¿Qué es la inteligencia de datos?

El data intelligence, o inteligencia de datos en español, es el proceso por el cual una empresa recopila datos e intenta comprender con Machine learning (ML), también conocido en español como aprendizaje automático, es un tipo de inteligencia artificial. El machine learning es la tecnología que permite que un sistema aprenda de forma continua. El sistema recibe un input, un humano reacciona y, así, la próxima vez que el sistema reciba ese input, sabrá cómo actuar sin necesidad de acudir al humano.machine learning la información que contienen para mejorar sus servicios, inversiones o productos.

Para que haya una buena inteligencia de datos, deben cumplirse las siguientes condiciones:

• Data discovery (localización de los datos) y su comprensión: localiza los datos, rastrea los Los metadatos, o metadata en inglés, son los datos sobre datos. Por lo tanto, los metadatos, son los datos que proporcionan un contexto, descripción e información adicional sobre datos. Estos datos pueden encontrarse en una página web, imagen, vídeo, documento o carpeta. En el caso de las páginas webs, estos datos se encuentran en las “meta tags” o meta etiquetas de HTML o XHTML.metadatos y flujos de procesos de forma lógica para poder establecer una relación y contexto correcto para los datos. Así, se obtiene una comprensión precisa de la información. Por ejemplo, no es lo mismo obtener la información de una Una base de datos es una herramienta que recopila datos, los organiza y los relaciona para que se pueda hacer una rápida búsqueda y recuperar con ayuda de un ordenador. Hoy en día, las bases de datos también sirven para desarrollar análisis. Las bases de datos más modernas tienen motores específicos para sacar informes de datos complejos.base de datos de clientes que de una de proveedores. En la base de los clientes tendremos su información, si son clientes potenciales o ya fidelizados, los contratos firmados o servicios y/o productos adquiridos, las facturas, las conversaciones, los presupuestos, etc. No obstante, para los proveedores, tendremos los datos del proveedor, el catálogo de servicios y/o productos que ofrece, el coste por sus servicios y/o servicios, las facturas, entre otros detalles.
• Acceder y analizar los datos: proporciona La gestión de identidad y acceso se conoce también por sus siglas en inglés, IAM (Identity and Access Management). IAM se encarga de la administración de usuarios y sus derechos de acceso dentro de la red (comercial). Con esta gestión, la empresa mantiene el control sobre qué usuarios inician sesión y realizan ediciones en los sistemas, aplicaciones, bases de datos, etc. Los usuarios pueden variar desde empleados a clientes o proveedores.acceso al personal autorizado para que pueda analizar, colaborar y compartir puntos de vista sobre los datos con otros compañeros con acceso.
• Gestión de datos y calidad: para garantizar la calidad de los datos, se combina el know-how de los empleados, la clasificación de datos basada en machine learning y la calificación de los datos con un La gestión de datos maestros (Master Data Management, MDM) se encarga de que todos los datos empresariales se almacenen y gestionen centralmente. La información disponible sobre un producto, proceso, cliente o servicio se encuentra, por así decirlo, en un archivo maestro. Si se cambia algo en alguna parte del sistema, también se incluye este cambio automáticamente en otros sistemas. De esta manera se evita la fragmentación de la información y no hay ni un sólo sistema con datos desactualizados.sistema de gestión de datos maestros (según si están completos o no y si son de confianza). De esta manera, se logra identificar los atributos de calidad de los datos (los elementos que ayudan a reconocer si los datos están bien), y, por tanto, la consistencia de datos. Asimismo, se consigue analizar y mejorar la calidad de las fuentes de datos de las que se extrae la información.
• Gobierno de datos y cumplimiento: se procesan los datos para que cumplan con las normativas, parámetros y Un análisis de requisitos consiste en la recopilación de las necesidades de una empresa para ponerle solución. Para ello, se ha de hacer un estudio interno de la situación actual de la empresa y las problemáticas a las que se enfrenta. Dependiendo del conocimiento e indagación que se haya hecho del problema, el análisis será más o menos complicado.requisitos establecidos por la empresa. Por ejemplo, saber dónde se almacena la información sensible, como y por qué se procesa y cuáles son las políticas de empresa aplicables a esos datos. Así, la empresa logra cumplir no sólo con los estándares internos establecidos, sino también con normativas del sector y del lugar donde opera. Por ejemplo, si se trata con datos personales en Europa o de europeos, esos datos se tratarán de acuerdo al Desde el 25 de mayo de 2018 se aplica el Reglamento general de protección de datos (GDPR, General Data Protection Regulation) en toda la Unión Europea. Esta ley uniforme transpone las leyes nacionales de protección de datos, como la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD). El objetivo final de la nueva legislación es la protección de los derechos básicos de privacidad de los implicados. Reglamento Europeo de Protección de Datos.

La inteligencia de datos está muy relacionada con la La inteligencia artificial (IA), también conocida por su nombre inglés, Artificial Intelligence (AI), es una tecnología que trata de realizar las tareas y tomar las decisiones empresariales de forma automática y autónoma, aprendiendo de forma continua. La inteligencia artificial hace uso del Big Data para obtener los datos necesarios para operar. Con la inteligencia de negocios (BI) analiza esos datos y la IA utilizará esas estadísticas para tomar decisiones.inteligencia artificial, en especial, con machine learning. De esta forma, la recopilación de datos no sólo se hace automáticamente, sino que también aprende progresivamente cuál es la mejor forma de recopilarlos, estructurarlos, almacenarlos, metadatarlos, etc.

Por ejemplo, una empresa de productos químicos tiene que introducir las especificaciones técnicas de los productos que compra a sus proveedores. Esta inserción manual de los datos quita mucho tiempo de los trabajadores. Por eso, hay empresas de este tipo que usan un Un software es el componente lógico del que está constituido un equipo informático. Es decir, se trata de una herramienta que está formada por todos los componentes del sistema que no se pueden tocar, pero que hacen posible la realización de tareas específicas, como por ejemplo: procesadores de texto, hojas de cálculo, editores de imágenes, sistema operativo, etc.software de data intelligence para reunir los datos estructurados (texto) y desestructurados (por ejemplo, imágenes) de las especificaciones de los productos. Este tipo de software incluye machine learning, por lo que, al principio, los empleados que se dedicaban a esta tarea tendrán que “enseñar” cómo lo hacen al sistema, y el sistema a partir de esa base va aprendiendo por sí mismo. Este aprendizaje es muy útil ya que algunos sistemas también hacen revisiones de errores anteriores y los corrigen. Por lo que no sólo se evitan posibles errores humanos por la entrada manual de los datos, sino que también corrige los realizados en el pasado.

Diferencia entre Business Intelligence y Data Intelligence

La La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence, BI) se basa en el análisis de datos de la información de la compañía. Con esos datos se intenta obtener información valiosa para tomar decisiones comerciales estratégicas y operativas (información comercial). Generalmente, los datos en “bruto” provienen de los diferentes softwares de la compañía, tales como ERP, RRHH, gestión documental u otro software especializado. Los datos en bruto son: datos de ventas, tendencias del mercado, resultados financieros, etc.inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI) y la inteligencia de datos están muy relacionadas, pero no son lo mismo. El BI busca obtener una visión global de la empresa, mientras que la inteligencia de datos se centra en que los datos sean precisos y en entender la relación que tienen unos datos con otros dentro de la empresa.

Casos de uso de la inteligencia de datos

El data intelligence se puede usar en cualquier empresa de cualquier sector. Esta universalidad se debe a que lo que importan son los datos empresariales, ya que estos ayudan a las empresas a tomar decisiones y a optimizar sus Un proceso empresarial consiste en una serie de pasos, actividades y tareas que se realizan para obtener el resultado deseado. El resultado deseado puede ser la fabricación de un coche, el procesamiento de una factura o el trayecto que se sigue para conseguir vender. Por tanto, un proceso empresarial se centra en cómo se debe hacer el trabajo y en los flujos de trabajo dentro de una organización.procesos.

Inteligencia de datos en empresas de fabricación

Uno de los sectores que más se está beneficiando de la inteligencia de datos es el de la producción. En este tipo de empresas hay muchos datos que normalmente se pasan por alto y que pueden ser muy útiles para optimizar los procesos empresariales. Por ejemplo, una Un sistema ERP para la fabricación de máquinas tiene que cumplir con altos requisitos de calidad. Este tipo de actividad pertenece a la fabricación discreta, lo que hace que muchas veces se fabriquen elementos muy específicos y se tengan que gestionar como proyectos. Además, este sector debe tener una gran planificación de la producción, gestión de clientes (para llevar a cabo sus especificaciones) y gestión de inventario.  empresa de fabricación de máquinas puede implementar un software para la inteligencia de datos por varios motivos. Uno de ellos sería el de predecir comportamientos anómalos de las máquinas que fabrican en situaciones especiales a través de algoritmos. Por ejemplo, la inteligencia de datos puede predecir que una máquina que en temporada alta tenga que ser capaz de cortar con láser 200 paneles de vinilo, sólo hará 150 (ya sea por deterioro o porque esté siendo usada para cortar otros materiales). Otro motivo sería, el de alimentar el sistema con la información que se extrae del Internet de las Cosas es un término utilizado para referirse a la capacidad de interconexión digital de distintos tipos de dispositivos a través de Internet. También se refiere a un tipo de Internet en el que habrá más cosas o máquinas conectadas que personas, debido a los avances en automatización de procesos. Este Internet de las Cosas también está relacionado con Big Data, ya que ante la gran cantidad de dispositivos conectados, el nivel de información de personas, organizaciones y empresas aumentará en gran medida.internet de las cosas (IoT, Internet of Things).

Con ayuda de los datos de IoT recogidos de las máquinas que usan para producir los artículos y de machine learning (como la humedad y la temperatura a la que operan), la empresa puede obtener una mejor predicción de mantenimiento de las máquinas. Por ejemplo, si esa máquina opera normalmente a 40ºC, necesita pasar una revisión al mes, pero si se sobrecalienta con frecuencia y suele trabajar a 50ºC, entonces, quizá deba revisarse cada 3 semanas.

Estos mismos datos también podrían ponerse en relación con los datos que se encuentran dentro del Un sistema de producción es un software que sirve para que las empresas de fabricación lleven un mejor control de sus procesos de fabricación. Es decir, con este sistema se puede hacer un seguimiento en detalle del proceso de producción en el que se encuentra el producto. Este sistema está dirigido a la directiva de una empresa, ya que sirve para analizar la eficiencia de la/s planta/s de producción; colas de fases; estado de pedidos.sistema de producción (datos de los productos y de los clientes). Al establecer esta relación, se conoce mejor las condiciones en las que dichas máquinas fueron creadas y qué especificaciones tienen. Así, el equipo de I+D de la empresa puede usar estos datos para mejorar el producto o conseguir fabricarlo de forma más eficiente.

Inteligencia de datos para mejorar el cultivo agrícola

Otro caso en el que se puede sacar un gran provecho de la inteligencia de datos es en el sector agrícola. Las empresas de este sector se enfrentan a retos como desarrollar enfoques agrícolas más sostenibles, a la vez que se intenta aumentar la producción y la duración de la cosecha. Por ello, hay empresas que recogen datos de las condiciones en las que se encuentran los campos. Para ello, integran y analizan imágenes obtenidas por satélite o con drones y las combinan con datos del tiempo atmosférico y de la humedad del terreno recopilados con ayuda de sensores repartidos por los terrenos.

A estos datos les aplican técnicas de machine learning para hacer predicciones sobre las diferentes zonas de cultivo y genera recomendaciones basadas en los estados actuales e incidencias pasadas. De esta forma, las empresas agrícolas son capaces de detectar rápidamente brotes de plagas y, así, evitar que se extienda demasiado. Asimismo, con los datos de los sensores de humedad y del tiempo atmosférico, los equipos pueden prever las problemáticas con las que se van a tener que encontrar (extrema sequedad del terreno o inundaciones) y así prepararse para que estas condiciones afecten lo mínimo posible al cultivo, para aumentar el rendimiento de las cosechas.

Otros sectores que hacen uso de la inteligencia de datos

Los sectores comentados son sólo un par de ejemplos dentro del gran rango de empresas que hacen uso de la inteligencia de datos. Por ejemplo, hay Las empresas de instalaciones suelen requerir unas funcionalidades comunes como la gestión de proyectos de instalaciones, la facturación por horas empleadas en cada proyecto y la correcta gestión de los documentos generados por cada proyecto suelen ser la parte básica de las necesidades de este tipo de empresa.empresas de instalación de energía eólica que usan la inteligencia de datos para optimizar el rendimiento de sus campos eólicos. Estas empresas pueden crear un modelo de condiciones de funcionamiento normales para la turbina. Los sensores de la turbina proporcionan datos en tiempo real de la velocidad a la que se mueven las aspas, la temperatura a la que se encuentra la caja de cambios, etc. Al monitorear constantemente estos datos, se puede detectar rápidamente una anomalía y así corregirla lo antes posible para prevenir fallos mayores.

Otro caso podría ser el de un departamento financiero. Un departamento de este tipo podría hacer uso de la inteligencia de datos para conectar diferentes bases de datos en un mismo Un data service (servicio de datos) es una plataforma middleware que funciona como capa de almacenamiento y estructuración de datos procedentes de diferentes fuentes. Es decir, un data service sirve para extraer los datos de las distintas fuentes y almacenarlos en una ubicación central, donde se les proporciona una estructura basada en entidades como: dirección; nombre; apellido; teléfono; etc. Las distintas fuentes de datos pueden ser: base de datos, softwares, web services, internet de las cosas (IoT), servidores, etc.data service y desde ahí, localizar aquellos clientes que tienen cuentas pendientes por pagar. Al combinar los datos de los clientes como el historial de disputa, los puntos de contacto y los datos de satisfacción, se obtiene información gracias al machine learning con la forma más apropiada de continuar en cada caso. Por ejemplo, no se procederá de la misma forma con un cliente que nunca se ha quejado, que está satisfecho con los servicios y que es la primera vez que ocurre, que con uno que tiene varias disputas abiertas.

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