Con el potencial de añadir 17,7 billones de dólares a la economía mundial de aquí a 2030, la inteligencia artificial (IA) ya no es un lujo sino una necesidad para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas. Como director de datos y análisis (CDAO), usted está a la vanguardia de esta transformación. Sin embargo, dado que el 57% de las empresas carecen de una estrategia de datos clara y el 62% de las CDAO informan que tienen dificultades para cambiar los comportamientos organizacionales y adoptar una toma de decisiones basada en datos, el camino hacia la preparación para la IA está plagado de desafíos.
¿Uno de los obstáculos más importantes? Silos de datos. Estos entornos de datos fragmentados obstaculizan las iniciativas de inteligencia artificial, impiden la colaboración y, en última instancia, limitan el valor que puede extraer de sus activos de datos. De hecho, el 41% de las organizaciones tiene dificultades con modelos operativos aislados, lo que repercute directamente en la accesibilidad de los datos y en la colaboración interfuncional. Transformar estos almacenes de datos desconectados en un ecosistema cohesionado y preparado para la IA no solo es beneficioso, sino que es crucial para el éxito en la era de la IA.
Antes de embarcarse en este viaje de transformación, es esencial comprender las complejidades de su entorno de datos actual. Muchas organizaciones se enfrentan a:
Estos desafíos crean una tormenta perfecta que puede hacer fracasar las iniciativas de IA incluso antes de que comiencen. Sin un ecosistema de datos unificado y accesible, los proyectos de IA suelen fracasar y no ofrecen el valor y el ROI prometidos.
El primer paso para crear un ecosistema de datos preparado para la IA es seleccionar el enfoque de gestión de datos adecuado. Estas son tres opciones populares:
La elección del enfoque correcto depende de las necesidades específicas de su organización, la infraestructura existente y las ambiciones de inteligencia artificial. Un socio como Blend, con nuestra experiencia en inteligencia empresarial basada en la inteligencia artificial, puede ayudarlo a tomar estas decisiones e implementar la mejor solución para su contexto único.
Por ejemplo, cuando un minorista de Fortune 500 se asoció con Blend para revisar su infraestructura de datos, implementó un enfoque híbrido. Al combinar un almacén de datos para el almacenamiento de datos sin procesar con un almacén de datos tradicional para la elaboración de informes empresariales críticos, crearon una base flexible y eficaz para sus iniciativas de inteligencia artificial. Este enfoque les permitió reducir el tiempo de procesamiento de datos en un 60% y acelerar la implementación de su modelo de IA en un 40%.
Obtenga más información sobre este proyecto de datos ganador en nuestro libro electrónico
Con la base establecida, el siguiente paso es integrar sus fuentes de datos dispares. Este proceso implica:
Recuerde que la integración de datos no es un proyecto de una sola vez, sino un proceso continuo. A medida que su panorama de datos evoluciona, también deberían hacerlo sus estrategias de integración.
En el mundo de la IA, la capacidad de descubrimiento de datos es fundamental. Los metadatos (datos sobre sus datos) desempeñan un papel crucial a la hora de hacer que sus activos de datos sean fáciles de encontrar y utilizar. La implementación de un catálogo de datos completo puede mejorar significativamente la capacidad de su organización de aprovechar sus datos para las iniciativas de inteligencia artificial.
Un catálogo de datos bien estructurado actúa como una única fuente de verdad, ya que proporciona un contexto sobre sus activos de datos, su linaje y cómo se pueden usar. Esto no solo acelera el descubrimiento de datos, sino que también posibilita las iniciativas de inteligencia artificial de autoservicio, lo que permite a los científicos y analistas de datos de toda la organización innovar con confianza.
A medida que su ecosistema de datos madure, podría considerar conceptos avanzados como estructuras de datos o mallas de datos. Estos enfoques arquitectónicos tienen como objetivo crear un entorno de datos unificado que conecte sin problemas los datos distribuidos en varias plataformas y entornos de nube. Si bien son complejos de implementar, pueden proporcionar una flexibilidad y un soporte incomparables para la toma de decisiones a escala impulsada por la IA.
Transformar su entorno de datos en un ecosistema preparado para la IA es un viaje, no un destino. Requiere un compromiso, una inversión y una adaptación continuos. Como CDAO, su función es liderar esta tarea, alineando su estrategia de datos con las ambiciones de inteligencia artificial y los objetivos empresariales más amplios de su organización.
Recuerda que no tienes que hacerlo solo. Socios como Blend, con nuestra amplia experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial e inteligencia empresarial, pueden brindar un apoyo inestimable en este camino. Desde la evaluación de su panorama de datos actual hasta la implementación de soluciones de administración de datos de vanguardia y análisis basados en inteligencia artificial, el socio adecuado puede acelerar su transformación y ayudarlo a aprovechar todo el potencial de la IA para su organización.
En un mundo en el que el 57% de las empresas aún carecen de una estrategia de datos clara, tomar medidas decisivas para crear un ecosistema de datos preparado para la IA puede brindarle una ventaja competitiva significativa. Al eliminar los silos de datos, implementar prácticas sólidas de administración de datos y fomentar una cultura basada en los datos, estará bien posicionado para llevar a su organización hacia un futuro impulsado por la inteligencia artificial.
Ha llegado el momento de actuar. ¿Está preparado para transformar sus silos de datos en un ecosistema preparado para la IA?
Con el potencial de añadir 17,7 billones de dólares a la economía mundial de aquí a 2030, la inteligencia artificial (IA) ya no es un lujo sino una necesidad para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas. Como director de datos y análisis (CDAO), usted está a la vanguardia de esta transformación. Sin embargo, dado que el 57% de las empresas carecen de una estrategia de datos clara y el 62% de las CDAO informan que tienen dificultades para cambiar los comportamientos organizacionales y adoptar una toma de decisiones basada en datos, el camino hacia la preparación para la IA está plagado de desafíos.
¿Uno de los obstáculos más importantes? Silos de datos. Estos entornos de datos fragmentados obstaculizan las iniciativas de inteligencia artificial, impiden la colaboración y, en última instancia, limitan el valor que puede extraer de sus activos de datos. De hecho, el 41% de las organizaciones tiene dificultades con modelos operativos aislados, lo que repercute directamente en la accesibilidad de los datos y en la colaboración interfuncional. Transformar estos almacenes de datos desconectados en un ecosistema cohesionado y preparado para la IA no solo es beneficioso, sino que es crucial para el éxito en la era de la IA.
Antes de embarcarse en este viaje de transformación, es esencial comprender las complejidades de su entorno de datos actual. Muchas organizaciones se enfrentan a:
Estos desafíos crean una tormenta perfecta que puede hacer fracasar las iniciativas de IA incluso antes de que comiencen. Sin un ecosistema de datos unificado y accesible, los proyectos de IA suelen fracasar y no ofrecen el valor y el ROI prometidos.
El primer paso para crear un ecosistema de datos preparado para la IA es seleccionar el enfoque de gestión de datos adecuado. Estas son tres opciones populares:
La elección del enfoque correcto depende de las necesidades específicas de su organización, la infraestructura existente y las ambiciones de inteligencia artificial. Un socio como Blend, con nuestra experiencia en inteligencia empresarial basada en la inteligencia artificial, puede ayudarlo a tomar estas decisiones e implementar la mejor solución para su contexto único.
Por ejemplo, cuando un minorista de Fortune 500 se asoció con Blend para revisar su infraestructura de datos, implementó un enfoque híbrido. Al combinar un almacén de datos para el almacenamiento de datos sin procesar con un almacén de datos tradicional para la elaboración de informes empresariales críticos, crearon una base flexible y eficaz para sus iniciativas de inteligencia artificial. Este enfoque les permitió reducir el tiempo de procesamiento de datos en un 60% y acelerar la implementación de su modelo de IA en un 40%.
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Con la base establecida, el siguiente paso es integrar sus fuentes de datos dispares. Este proceso implica:
Recuerde que la integración de datos no es un proyecto de una sola vez, sino un proceso continuo. A medida que su panorama de datos evoluciona, también deberían hacerlo sus estrategias de integración.
En el mundo de la IA, la capacidad de descubrimiento de datos es fundamental. Los metadatos (datos sobre sus datos) desempeñan un papel crucial a la hora de hacer que sus activos de datos sean fáciles de encontrar y utilizar. La implementación de un catálogo de datos completo puede mejorar significativamente la capacidad de su organización de aprovechar sus datos para las iniciativas de inteligencia artificial.
Un catálogo de datos bien estructurado actúa como una única fuente de verdad, ya que proporciona un contexto sobre sus activos de datos, su linaje y cómo se pueden usar. Esto no solo acelera el descubrimiento de datos, sino que también posibilita las iniciativas de inteligencia artificial de autoservicio, lo que permite a los científicos y analistas de datos de toda la organización innovar con confianza.
A medida que su ecosistema de datos madure, podría considerar conceptos avanzados como estructuras de datos o mallas de datos. Estos enfoques arquitectónicos tienen como objetivo crear un entorno de datos unificado que conecte sin problemas los datos distribuidos en varias plataformas y entornos de nube. Si bien son complejos de implementar, pueden proporcionar una flexibilidad y un soporte incomparables para la toma de decisiones a escala impulsada por la IA.
Transformar su entorno de datos en un ecosistema preparado para la IA es un viaje, no un destino. Requiere un compromiso, una inversión y una adaptación continuos. Como CDAO, su función es liderar esta tarea, alineando su estrategia de datos con las ambiciones de inteligencia artificial y los objetivos empresariales más amplios de su organización.
Recuerda que no tienes que hacerlo solo. Socios como Blend, con nuestra amplia experiencia en ciencia de datos, inteligencia artificial e inteligencia empresarial, pueden brindar un apoyo inestimable en este camino. Desde la evaluación de su panorama de datos actual hasta la implementación de soluciones de administración de datos de vanguardia y análisis basados en inteligencia artificial, el socio adecuado puede acelerar su transformación y ayudarlo a aprovechar todo el potencial de la IA para su organización.
En un mundo en el que el 57% de las empresas aún carecen de una estrategia de datos clara, tomar medidas decisivas para crear un ecosistema de datos preparado para la IA puede brindarle una ventaja competitiva significativa. Al eliminar los silos de datos, implementar prácticas sólidas de administración de datos y fomentar una cultura basada en los datos, estará bien posicionado para llevar a su organización hacia un futuro impulsado por la inteligencia artificial.
Ha llegado el momento de actuar. ¿Está preparado para transformar sus silos de datos en un ecosistema preparado para la IA?
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