Por qué su organización debería utilizar IA para mejorar la calidad de los datos

El valor de los datos para su organización reside en su calidad. La calidad de los datos se vuelve aún más importante si consideramos la rapidez con la que aumenta el volumen de datos. Según estimaciones conservadoras, las empresas generan 2 terabytes de datos cada día.

¿Cómo afecta esto a la calidad? Bueno, los grandes volúmenes de datos solo son valiosos si son de buena calidad, es decir, si se pueden utilizar para los procesos de inteligencia empresarial y análisis de su organización.

Por otra parte, Adopción de IA La inteligencia artificial está en auge y, a medida que los líderes exploran las posibilidades, existe una oportunidad significativa de utilizar el potencial transformador de la IA para mejorar la calidad de los datos. El uso de la IA para mejorar la calidad de los datos es una aplicación poderosa, aunque poco apreciada, que ofrece inmensos beneficios para las organizaciones que estén listas para adoptarla.

Veamos por qué debería aprovechar la IA para mejorar la calidad de los datos en toda la organización y cómo puede hacerlo. Antes de continuar, definamos la calidad de los datos para que todos estén en la misma sintonía.

¿Qué es la calidad de los datos?

Calidad de datos es una medida de qué tan bien sus datos cumplen con las expectativas de su organización en dimensiones como precisión y validez. Si bien las dimensiones exactas pueden variar en cada caso, las seis dimensiones comunes en las que se mide la calidad de los datos incluyen precisión, integridad, consistencia, puntualidad, singularidad y validez. Si bien estas son de uso común, también puede medir la calidad de los datos en otras dimensiones. Es importante que los datos sean adecuados para su propósito, que puede variar incluso entre funciones dentro de la misma empresa.

Un error común es pensar que la calidad de los datos es intercambiable con integridad de los datosSi bien ambos son cruciales para la usabilidad de los datos, tienen diferentes implicaciones para su estrategia de gestión de datos.

Aprende más: Integridad de datos versus calidad de datos: todas las diferencias

4 razones por las que la calidad de los datos debería ser una prioridad para su organización

¿Por qué la calidad de los datos debería ser una prioridad para su organización? La respuesta corta es que la calidad de los datos afecta directa e inmensamente la capacidad de su empresa para tomar decisiones efectivas, lo que puede conducir a una mayor eficiencia y una ventaja competitiva. Informes de Gartner, es que la mala calidad de los datos puede costarle a su organización $12.9 millones en promedio. A continuación, se presentan cuatro factores cruciales para su organización que se ven directamente afectados por la calidad de los datos:

1. Toma de decisiones

La calidad de sus datos determina la calidad de su toma de decisiones. Trabajar con datos de baja calidad (que pueden ser incorrectos, incompletos u obsoletos) puede llevar a una toma de decisiones incorrecta con ramificaciones a corto y largo plazo para su negocio. Por el contrario, los datos de alta calidad conducen a una toma de decisiones eficaz y oportuna.

Zillow es un ejemplo de cómo los datos de baja calidad pueden llevar a una mala toma de decisiones. La empresa inmobiliaria tecnológica se basó en conjuntos de datos incompletos para predecir los precios de las casas que compró, lo que dio como resultado un Pérdida de $ 300 millones en un solo trimestre.

2 La satisfacción del cliente

Los datos de alta calidad también pueden generar una mayor satisfacción del cliente. Tomemos como ejemplo a Netflix. El gigante del streaming es conocido por su alto nivel de compromiso y satisfacción del cliente porque aprovecha datos precisos y relevantes de los clientes para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas. Esto ha llevado a Netflix mantiene su cuota de mercado en un espacio de servicios de streaming abarrotado. No solo eso, sino que Netflix también lidera el grupo en satisfacción y disfrute del usuario.

3. Eficiencia

Los datos de alta calidad pueden permitir que su empresa aumente su eficiencia. El análisis de datos históricos para detectar tendencias le permite identificar y abordar cuellos de botella e ineficiencias. Por ejemplo, Walmart y Amazon utilizan datos para hacer más eficiente la gestión de inventario. De manera similar, UPS aprovecha los datos internos y externos para optimizar las rutas, lo que genera eficiencia operativa y reduce el impacto ambiental.

4. Análisis predictivo y previsión

La alta calidad de los datos también es crucial para realizar análisis predictivos y pronósticos precisos. Recopilar información a partir de datos de alta calidad permite a las organizaciones obtener una ventaja en la toma de decisiones estratégicas.

Proctor & Gamble (P&G) es un buen ejemplo. La empresa utiliza datos y análisis para la previsión de la demanda. P&G combina datos históricos de ventas, datos de puntos de venta en tiempo real y factores externos para gestionar mejor su inventario y reducir las faltantes de existencias y la sobreproducción. Esto genera importantes ahorros de costes para el gigante de los bienes de consumo masivo.

La inteligencia artificial: el valor de la inteligencia artificial para la calidad de los datos

Ahora, hablemos de la IA. Las empresas de todo el mundo están interesadas en aprovechar la IA para mejorar sus datos de gestiónSin embargo, la IA para la calidad de los datos merece más atención, ya que los enfoques convencionales para la calidad de los datos, como la limpieza de datos y la validación basada en reglas, enfrentan varios problemas, entre ellos:

• Pobre integración de datos de fuentes de datos aisladas,
• La limpieza manual de datos genera ineficiencias,
• Y la incapacidad de escalar con volúmenes de datos crecientes.

La limpieza y validación de datos por sí solas son procesos que consumen muchos recursos y pueden llevar semanas, o incluso meses, de trabajo. La IA puede ayudar automatizando estos procesos para que su organización tenga acceso oportuno a datos de alta calidad.

En otras palabras, al utilizar IA para mejorar la calidad de los datos, su organización puede automatizar la limpieza de datos, optimizar validación de datos, detecte anomalías en tiempo real y adáptese a nuevos patrones en sus datos.

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5 beneficios de las soluciones basadas en IA para la calidad de los datos

Las soluciones basadas en IA pueden ayudarlo a maximizar la calidad de sus datos, optimizar su gestión y hacer que su conjunto de datos sea más eficiente que nunca. A continuación, le indicamos cómo:

1. Mayor precisión e integridad de los datos

La IA puede detectar errores, inconsistencias y anomalías en sus datos de manera más eficiente sin que el volumen de datos sea un obstáculo. La IA entrenada también puede corregir automáticamente errores comunes, lo que da como resultado una mayor precisión en el momento en que se cargan los datos desde la fuente.

2. Mayor eficiencia y ahorro de costes

Cualquiera que trabaje habitualmente con datos comprende el dolor que supone limpiar y validar los datos de forma manual. La IA automatiza estas tareas, eliminando la necesidad de manipular los datos de forma manual. La IA puede procesar grandes volúmenes de datos a gran escala. Esto significa que las crecientes necesidades de datos de su organización se pueden gestionar sin un aumento proporcional del esfuerzo o el coste.

3. Capacidades mejoradas para tomar decisiones

El uso de la IA para mejorar la calidad de los datos le permite acceder a datos más precisos y completos. Esto permite que su organización descubra información que antes estaba oculta por la mala calidad de los datos. Esto conduce a una toma de decisiones informada, eficaz y oportuna en todos los niveles de su organización.

4. Permite el análisis predictivo para obtener una ventaja competitiva

La IA también puede ayudar a identificar patrones que antes eran invisibles en sus datos. Los modelos de lenguaje extenso (LLM) permiten a la IA obtener una comprensión contextual de los datos. Esto permite el análisis predictivo, que permite a su organización anticipar tendencias futuras, comprender el comportamiento de los consumidores, mitigar riesgos potenciales y obtener una ventaja competitiva.

5. Mayor cumplimiento y menores riesgos

Mejorar la calidad de los datos con IA permite a su organización garantizar el cumplimiento de regulaciones como GDPR e HIPAA (el cumplimiento se vuelve aún más crucial cuando se trata de calidad de datos en la atención sanitaria). La gestión automatizada de la calidad de los datos implica que todos los datos confidenciales están protegidos y se procesan con precisión. Además, la IA identifica cualquier inconsistencia e inexactitud en sus conjuntos de datos, lo que ayuda a reducir los riesgos relacionados con la toma de decisiones con datos de baja calidad.

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La calidad de los datos es fundamental para una toma de decisiones eficaz y puede ayudar a su organización a mejorar la satisfacción del cliente, maximizar la eficiencia y reducir los costos. La llegada de la IA presenta la oportunidad de mejorar la calidad de los datos y automatizar la gestión. Las organizaciones que dan un paso adelante y adoptan soluciones de calidad de datos impulsadas por la IA obtienen beneficios, como capacidades mejoradas de toma de decisiones, mejor cumplimiento y mayor eficiencia y ahorro de costos.

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