El rápido aumento del volumen de datos es un reto de la era digital para las empresas: ¿cómo identificar y evaluar eficazmente la información relevante? En este contexto, los smart data -también conocidos como datos inteligentes- desempeñan un papel importante. Su empresa puede utilizarlos para evaluar los datos de forma automática, de modo que disponga de toda la información valiosa de un vistazo, y así tomar las decisiones correctas.
Le explicamos cómo funcionan los smart data, cuál es la diferencia con los big data y qué ámbitos de aplicación tienen los smart data. Y: le mostramos cómo puede beneficiarse su empresa de una gestión de datos sofisticada.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
12% de pérdida de ventas debido a datos erróneos: La importancia de una cuidadosa curación de los datos
Por término medio, los datos erróneos cuestan a las empresas el 12% de su facturación. Y: los datos erróneos afectan a los resultados anuales del 88% de las empresas (estadounidenses). Así se constató un estudio del departamento de investigación de Experian Data Quality. En la práctica, esto significa que las empresas solo pueden tomar decisiones informadas con datos cuidadosamente seleccionados.
Definición de Smart Data
Los datos inteligentes son aquellos que se recopilan, analizan y utilizan de forma inteligente para generar información valiosa y recomendaciones para la acción.
En la danza del flujo de datos,
Artista desconocido
Big Data tiene mucho que demostrar,
La IA criba y clasifica para saber,
Smart Data es la estrella del espectáculo.
Mediante el uso de tecnologías modernas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las empresas pueden utilizar eficazmente estos datos para tomar decisiones informadas, aumentar su eficiencia y aprovechar el potencial de nuevos negocios. Esto significa que, a diferencia de los datos brutos, a menudo utilizados como sinónimo de Big Data o datos del lago de datos, los datos inteligentes ya han sido consolidados manual o automáticamente por la tecnología moderna, se ha comprobado su calidad o incluso se ha facilitado especialmente el acceso a ellos mediante análisis significativos.
¿Cómo funcionan los datos inteligentes?
El proceso de minería de datos inteligentes se refiere al proceso de transformar grandes cantidades de datos en información útil y procesable a través de una serie de métodos como la recopilación de datos, la limpieza de datos, la preparación de datos y el análisis de datos. En cada paso se utiliza una combinación de técnicas y herramientas, incluidos, entre otros, los algoritmos, para maximizar el valor de los datos. El resultado es una información oportuna y precisa que ayuda a una amplia gama de sectores a optimizar procesos y decisiones.
Smart Data frente a Big Data
Big Data y Smart Data se utilizan a menudo como sinónimos. Sin embargo, hay diferencias significativas entre ambos conceptos. Big Data describe enormes cantidades de datos que las empresas recopilan a diario - tanto Estructurados y no estructurados. Big Data describe, por tanto, datos que aún no se han consolidado, analizado y evaluado.
De Big Data a Smart Data es un proceso integral: Smart Data son Big Data relacionados con los objetivos empresariales.
- situadas semánticamente en un contexto pertinente,
- evaluados y estructurados en función de la calidad y el beneficio, y
- ha sido sometido a pruebas de seguridad.
En otras palabras: los Datos Inteligentes son datos útiles, de alta calidad y seguros.
Una diferencia crucial entre Smart Data y Big Data es la forma en que se presentan los datos. El Big Data suele denominarse "lago de datos". Esto se debe a que a las empresas les resulta difícil encontrar información valiosa y detallada en una avalancha de datos. Los datos inteligentes, en cambio, presentan la información de forma clara y fácilmente comprensible. Esto hace que los procesos empresariales sean transparentes. Por lo tanto, la integración de datos inteligentes ofrece a las empresas impulsadas por los datos, en particular, la oportunidad de descubrir un potencial sin utilizar.
Datos inteligentes frente a análisis avanzados
Al igual que Big Data, Advanced Analytics suele utilizarse erróneamente como sinónimo de Smart Data. El objetivo de los datos inteligentes es obtener información útil de forma eficiente. Se utilizan técnicas de procesamiento de datos como la minería de datos, la limpieza de datos y la visualización de datos. Extraen la información más importante de grandes conjuntos de datos.
La analítica avanzada, por su parte, se centra en el uso de complejos modelos estadísticos y algoritmos para analizar datos y obtener información.
Se utilizan técnicas como la modelización predictiva y el procesamiento del lenguaje natural. El objetivo de la analítica avanzada es identificar patrones y relaciones en los datos que las empresas puedan utilizar para predecir acontecimientos futuros u optimizar los procesos empresariales. Así pues, la analítica avanzada, al igual que los datos inteligentes, es una forma de procesar datos.
Ventajas de los datos inteligentes
Smart Data Access ofrece a las empresas impulsadas por los datos numerosas ventajas que les permiten trabajar con mayor eficacia y generar así más ingresos:
Mejora de la toma de decisiones
Con los Servicios de Datos Inteligentes, las empresas pueden acceder a información detallada pertinente en tiempo real y, de este modo Tomar decisiones con conocimiento de causa. Así pueden obtener ventajas competitivas.
Automatización de procesos
Con Smart Data Systems, las empresas pueden automatizar los procesos empresariales y hacerlos así más eficientes. La tecnología automatiza principalmente los procesos manuales llevados a cabo por los empleados. El resultado: disponibilidad más rápida de datos sin errores.
Mejora de la calidad de los datos
La evaluación y estructuración inteligente de los datos produce una alta calidad de Smart Data que está (casi) libre de errores. Todos los datos son siempre correctos, completos y están actualizados.
Mejor análisis de datos
El análisis inteligente de datos ofrece a las empresas impulsadas por los datos la oportunidad de examinar más de cerca sus ingentes cantidades de datos y alinearlos mejor con sus objetivos empresariales.
Acceso más fácil a los datos
Con la integración inteligente de datos, las empresas pueden acceder a datos relevantes sin tener que recopilarlos, estructurarlos, contextualizarlos y analizarlos manualmente. Esto facilita el acceso a los datos pertinentes. Esto ahorra tiempo y recursos.
Transformar los datos en datos inteligentes en 6 pasos
Transformar los datos en datos inteligentes es un proceso de seis pasos que requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Cada uno de estos pasos ayuda a transformar los datos brutos en información procesable, significativa y detallada:
- Recogida de datos
Esto puede hacerse a través de diversos medios, como sensores, interacciones en línea, registros de transacciones y otros. Los datos recogidos pueden ser estructurados (como en las bases de datos) o no estructurados (como texto, imágenes o vídeos). Para más información, consulte nuestro post Captura de datos.
- Consolidación de datos
Las fuentes de datos individuales se conectan entre sí y los datos quedan así condensados. Así se crea una imagen uniforme de los datos. En algunos casos, este paso no siempre es necesario, dependiendo del tipo y el volumen de los datos.
- Análisis de la calidad de los datos
Los análisis significativos de la calidad de los datos garantizan que todos ellos son correctos y están completos, por lo que cumplen un alto nivel de exigencia. Esta fase pretende identificar y corregir errores, incoherencias y repeticiones en los datos. Las herramientas para la limpieza de datos pueden incluir scripts automatizados, software especial o revisión manual. Esta es la única forma de que las empresas dispongan posteriormente de datos fiables y significativos.
- Agregación de datos
La agregación de datos los reúne en una estructura uniforme. El objetivo es organizar los datos de forma que puedan analizarse fácilmente. La agregación de datos sienta las bases para el tratamiento eficaz de grandes cantidades de datos.
- Evaluación de datos
La evaluación de datos analiza los datos para identificar patrones. Aquí es donde a menudo entran en juego los algoritmos para identificar patrones, relaciones y tendencias en los datos. Los métodos pueden ir del simple análisis estadístico a complejos algoritmos de aprendizaje automático. Permite obtener información de los datos a partir de la cual las empresas pueden derivar recomendaciones para la acción.
- Suministro de datos
El aprovisionamiento de datos -como su nombre indica- proporciona los datos en un formato que las empresas pueden utilizar fácilmente y aprovechar para sus objetivos empresariales, por ejemplo, como interfaz de un Fábrica de datos.
Aplicaciones de datos inteligentes
Los datos inteligentes se utilizan en diversas aplicaciones para ayudar a las empresas en la toma de decisiones:
EAI - Integración de aplicaciones empresariales
Los datos inteligentes se utilizan en las organizaciones basadas en datos para crear perspectivas valiosas. A continuación, estos conocimientos pueden utilizarse para informar a diferentes aplicaciones y sistemas con el fin de optimizar el intercambio de datos y automatizar los procesos.
IA - Uso de inteligencia artificial o de un motor de reglas.
Los datos inteligentes, resultantes del análisis de grandes cantidades de datos, desempeñan un papel fundamental en AI o sistemas de decisión basados en reglas. No sólo permite la identificación automática de patrones y la creación de predicciones, sino que también proporciona información valiosa que se utiliza para entrenar la IA o especificar motores de reglas. El uso de datos inteligentes para procesos ayuda a las empresas a optimizar sus procesos empresariales y mejorar sus productos y servicios.
Automatización
Los datos inteligentes se utilizan en la automatización para acelerar y minimizar los errores en la gestión de los procesos. Para ello, la tecnología proporciona información significativa, contextual y directamente aplicable. Esto permite a los sistemas automatizados tomar mejores decisiones en menos tiempo. En particular, el preprocesamiento y la validación de los datos garantizan que los sistemas puedan identificar y eliminar las fuentes de error en una fase temprana. El resultado: mayor eficacia y calidad de los procesos.
Datos inteligentes en la práctica
En la práctica, los servicios de datos inteligentes se utilizan principalmente junto con AI para hacer accesibles grandes cantidades de datos digitales. Los datos inteligentes también se utilizan en combinación con sensores físicos, por ejemplo en el sector energético ("energía inteligente"). Por ejemplo, las máquinas tienen sensores que recogen datos y se evalúan mediante IA. De este modo, las empresas pueden supervisar máquinas e instalaciones, optimizar su mantenimiento y minimizar los tiempos de inactividad. Otro ejemplo de datos inteligentes es el uso de datos curados en logística para hacer más eficientes las cadenas de suministro.
Datos inteligentes en distintos sectores
Los siguientes ejemplos muestran cómo pueden utilizarse los datos inteligentes en distintos sectores:
Sanidad
Análisis predictivo para la salud del paciente: Con la ayuda de datos inteligentes, los profesionales sanitarios pueden predecir los riesgos para la salud con mayor eficacia y precisión. Esto hace posible la intervención temprana y la atención preventiva. Analizando los datos sanitarios anteriores de un paciente, sus factores de estilo de vida, sus datos genéticos, etc., los datos inteligentes pueden ayudar a identificar patrones o factores de riesgo que pueden indicar un futuro problema de salud. Esto es más eficaz que el Big Data porque filtra la información irrelevante y se centra en datos personalizados y muy pertinentes.
Sector financiero
Detección de fraudes y gestión de riesgos: en finanzas, los datos inteligentes permiten una detección más eficaz del fraude en tiempo real mediante el examen de patrones de transacciones. Examinando tipos específicos de transacciones, lugares, horas, etc., las instituciones financieras pueden detectar más eficazmente las anomalías y detener las actividades fraudulentas. Big Data puede contener todas las transacciones, pero Smart Data puede destacar las que son potencialmente sospechosas.
Sector de los seguros
Fijación de precios y evaluación de riesgos: en el sector de los seguros, los datos inteligentes pueden dar lugar a una fijación de precios y una evaluación de riesgos más precisas. Por ejemplo, utilizando los datos telemáticos de los automóviles, las compañías de seguros pueden evaluar el comportamiento y el riesgo de un conductor con mayor precisión que con los factores tradicionales por sí solos. Estos datos inteligentes pueden ofrecer una visión más matizada del riesgo de un conductor que la simple observación de Big Data, como la edad o la frecuencia de accidentes.
Sector público
Planificación y gestión urbanas inteligentes: En la sector público Los datos inteligentes pueden contribuir a la planificación y gestión de las ciudades inteligentes. Utilizando datos de patrones de tráfico, uso de servicios públicos, sensores medioambientales, etc., los gobiernos locales pueden gestionar los recursos de forma más eficiente y planificar el crecimiento. En comparación con los macrodatos, los datos inteligentes ofrecen una visión más precisa de la dinámica urbana en tiempo real, lo que permite mejorar la toma de decisiones y la prestación de servicios públicos.
Proveedores de datos inteligentes y software de datos inteligentes
En el campo de los datos inteligentes, hay algunas empresas menos conocidas pero especializadas que convencen por sus conocimientos especializados:
Tamr
Tamr ofrece una plataforma de software patentada que automatiza la organización y síntesis de datos empresariales. Esta plataforma utiliza algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a las empresas a transformar sus Big Data en datos inteligentes para una mejor toma de decisiones.
AI de Webtunix
Webtunix AI ofrece diversos servicios de datos, como análisis de Big Data, ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. La empresa ayuda a las organizaciones a interpretar sus datos no estructurados y los transforma en datos útiles y fundamentados.
Sirena
La plataforma de análisis de Siren integra varias herramientas de datos en una única solución, como búsqueda, inteligencia empresarial, big data, análisis de vínculos y representación del conocimiento. Esta plataforma está diseñada para inteligencia de investigación y situaciones de datos en red a gran escala.
Maana
Maana es una plataforma de conocimiento que utiliza la IA y la búsqueda semántica para facilitar el descubrimiento de conocimientos, aumentar la rentabilidad y convertir los datos industriales en ideas. Sus gráficos de conocimiento patentados aceleran la extracción de información valiosa de los silos de datos y promueven la toma de decisiones informadas.
Konfuzio
Konfuzio es un software desarrollado por Helm & Nagel GmbH que utiliza la inteligencia artificial para identificar, extraer y comprender texto de una gran variedad de documentos. Los convierte en datos inteligentes, lo que lo convierte en una herramienta adaptable y multifuncional para datos inteligentes. Se utiliza para diversas tareas. Desde la automatización de la introducción manual de datos hasta la mejora de los flujos de trabajo documentales. El software puede tratar documentos complejos y no estructurados.
PREGUNTAS FRECUENTES
Los datos inteligentes, también llamados datos inteligentes, recopilan grandes cantidades de datos de diversas fuentes y los organizan y analizan para obtener información valiosa. A diferencia de los Big Data, los Datos Inteligentes son una selección específica de datos relevantes para un fin concreto.
Los datos inteligentes se generan mediante el uso de algoritmos y tecnologías analíticas. Los datos inteligentes preparan los datos pertinentes de tal manera que las empresas pueden obtener de forma rápida y sencilla perspectivas significativas y tomar así decisiones empresariales profundas.
Mientras que Big Data describe enormes cantidades de datos recogidos de diversas fuentes, Smart Data describe la selección específica de datos que son relevantes para un fin concreto. Smart Data es, por tanto, una subárea de Big Data que se ha seleccionado para un análisis específico.
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