Datos para generar conocimiento, ¿qué son y cómo ayudan a las empresas?
Desde un simple reporte mensual, hasta algoritmos basados en inteligencia artificial (IA) requieren de datos como materia prima para obtener valor. Estos datos son fundamentales para contar con información de un proceso de negocio en particular (como ventas, compras o contabilidad) o bien para entrenar y alimentar modelos basados en IA, permitiéndoles aprender y realizar tareas específicas.
Estos son algunos tipos de datos que podemos clasificar por su naturaleza:
- Datos estructurados: son datos organizados en una forma predefinida, como tablas en una base de datos relacional, hojas de cálculo o archivos csv o txt separado por algún caracter. Estos datos tienen un formato consistente y se pueden clasificar dependiendo el tipo de datos que posean. Ejemplos de datos estructurados incluyen información transaccional, financiera, registros médicos o datos demográficos.
- Datos no estructurados: se refieren a información que no sigue un formato específico, como texto libre, imágenes, videos o archivos de audio. Estos datos son más desafiantes de analizar, pero son una fuente importante de información para muchos algoritmos de IA. Ejemplos de datos no estructurados incluyen publicaciones en redes sociales, correos electrónicos, transcripciones de llamadas y contenido multimedia.
Esta categoría incluye datos de texto, que son muy utilizados en la IA. Estos pueden incluir documentos, artículos, libros, comentarios de usuarios y mensajes de redes sociales. Se utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) para analizar y comprender el contenido textual. De igual forma, los datos visuales, como imágenes y videos, son otra fuente importante para los algoritmos de IA. Estos datos se utilizan en tareas como reconocimiento de objetos, clasificación de imágenes, detección de rostros, análisis de sentimientos y mucho más. Los algoritmos de visión por computadora y redes neuronales convolucionales son comúnmente empleados para procesar este tipo de datos.
- Datos semi-estructurados: son una forma de información que no sigue un formato estrictamente definido (como los datos estructurados), pero que tampoco carecen por completo de estructura, como sucede con los datos no estructurados. Estos datos contienen información organizada en un esquema flexible y variable, lo que permite una mayor adaptabilidad en su representación y almacenamiento. Un ejemplo son los documentos XML (Extensible Markup Language), que se utilizan ampliamente en aplicaciones empresariales. Otro ejemplo son los datos de sensores: en entornos como el Internet de las cosas (IoT), se pueden aprovechar los datos generados por sensores. Estos pueden incluir información de acelerómetros, giroscopios, sensores de temperatura, dispositivos GPS y otros dispositivos que recopilen datos del entorno físico.
Y todo esto, ¿en que ayuda a las empresas?
Lo anteriormente expuesto se traduce en una amplia gama de beneficios para las empresas, entre los cuales destacan:
- Toma de decisiones informadas: este es uno de los temas que más interesa promover en Deepboox. Los algoritmos de IA alimentados con datos de calidad pueden analizar grandes volúmenes de información en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones más informadas y basadas en evidencia, para identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos.
- Mejora de la eficiencia operativa: la IA puede automatizar tareas y procesos repetitivos. Los algoritmos pueden realizar tareas más rápidamente que los humanos, minimizando errores y liberando tiempo y recursos para que los empleados se centren en actividades de mayor valor.
Personalización y experiencia del cliente: los datos permiten a las empresas comprender mejor a sus clientes y personalizar sus productos, servicios y experiencias. Al utilizar algoritmos de IA, las empresas pueden ofrecer recomendaciones precisas y relevantes, mejorando la satisfacción y fidelidad de los clientes.
Detección de fraudes y riesgos: los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos transaccionales para identificar patrones sospechosos o comportamientos anormales que puedan indicar fraude.
Optimización de procesos y productividad: los algoritmos de IA pueden analizar datos de procesos internos y externos para identificar áreas de mejora y optimizar operaciones. Esto puede conducir a una mayor productividad, reducción de costos y tiempos de entrega más rápidos.
Innovación y desarrollo de productos: los datos pueden proporcionar ideas valiosas para el desarrollo de nuevos productos y servicios. Al comprender las necesidades y preferencias de los clientes, las empresas pueden generar ideas más creativas y diseñar soluciones que se ajusten mejor a las demandas del mercado.
En resumen, el uso efectivo de los datos y la IA puede brindar a las empresas una importante ventaja competitiva. Aquellas organizaciones que aprovechen los datos de manera inteligente podrán obtener ideas valiosas, adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y ofrecer soluciones superiores a sus competidores.
Estos son solo algunos de los beneficios que los datos pueden proporcionar a las empresas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que también existen desafíos relacionados con la privacidad, seguridad y ética, por lo que se requiere de un tipo de almacenamiento especial, recolección, y preparación de los datos. Deepboox puede colaborar con su experiencia y conocimiento proporcionando la solución ideal para las necesidades presentes y futuras de tu empresa.
Acércate a los expertos.
¡Hasta la próxima!
