Las organizaciones dependen cada vez más de los conocimientos precisos de sus empleados Datos Para impulsar decisiones, potenciar la innovación y mantener su competitividad. Sin embargo, la capacidad de extraer conocimientos significativos y de alta calidad de estos datos depende de una gestión eficaz de los datos.
La implementación de la gobernanza de datos es fundamental, pero como todas las iniciativas de datos, requiere aprobación interna y ajuste regulatorio. La IA generativa está surgiendo para transformar la forma en que las organizaciones agilizan los procesos de gestión de datos.
Gobernanza de datos y sus desafíos
La gestión de datos eficaz es la columna vertebral de la toma de decisiones basada en datos, pero es más que un simple proceso. Es un marco estratégico que garantiza que los datos sean accesibles, seguros y alineados con los objetivos de la organización.
La gobernanza de datos se basa en cuatro pilares clave para el éxito. El primero es contar con personas para definir e implementar políticas y estándares. En segundo lugar, el proceso define el flujo de trabajo para la gestión de datos, mientras que el tercer pilar, la tecnología, proporciona las herramientas para tareas como la ingesta, la integración, la seguridad y el cumplimiento. Finalmente, los estándares garantizan la coherencia y la interoperabilidad de los datos en toda la organización, lo que permite una colaboración y una toma de decisiones efectivas para mantener la calidad y la usabilidad de los activos de datos.
Director de Producto, Atacama.
Sin embargo, la gestión de datos no es una tarea sencilla y requiere coordinación y orquestación. cooperación entre las partes interesadas, como usuarios empresariales, equipos de datos y departamentos de TI, junto con la experiencia técnica y las herramientas necesarias para implementarlos, gestionarlos y monitorearlos. La gestión de fuentes de datos en plataformas, aplicaciones y departamentos comerciales requiere una política de gobernanza adaptada a la complejidad de la estructura de la organización.
Las organizaciones enfrentan dos desafíos fundamentales: qué tan complejo es gestionar diversas fuentes de datos y cómo fomentar la adopción generalizada de prácticas de gobernanza entre los usuarios.
Las organizaciones tienen que lidiar con datos de diferentes fuentes, por ejemplo Bases de datos de clientesO el tráfico web o posterior a la adquisición, que se puede coordinar de varias maneras, desde estructurado y semiestructurado hasta no estructurado. Esta diversidad, combinada con el creciente volumen de datos, dificulta la integración, la gestión y el uso eficaz.
Sin embargo, los datos sólo son útiles si se utilizan para el servicio. un trabajo iniciativas, sin embargo, muchas organizaciones todavía están lidiando con el hecho de que la adopción por parte de los usuarios sigue siendo un desafío. Los usuarios empresariales a menudo ven la gobernanza como una carga, más que como un beneficio, lo que limita su acceso a los datos y, por tanto, su capacidad para utilizarlos de forma eficaz.
También pueden carecer de las habilidades para seguir políticas de gobernanza de datos. Esto puede provocar incumplimiento y la creación de silos de datos o sistemas de TI en la sombra que comprometan la calidad y la seguridad de los datos.
Cómo la IA generativa acelera la gestión de datos
Aprovechar la IA generativa ayuda a las organizaciones a adoptar un nuevo enfoque en la gestión de datos. Al automatizar, optimizar y simplificar las funciones principales, la IA generativa les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos. Al adoptar técnicas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, la IA generativa también puede generar resultados relevantes y accesibles, incluidos texto, audio e imágenes.
Puede transformar la gestión de datos de muchas maneras. Automatizando datos que requieren mucha mano de obra administración Tareas como la ingesta, la limpieza, la clasificación y la creación de perfiles para garantizar la precisión de los datos ayudan a los equipos de datos a escalar la gestión de datos de manera eficiente. También ayuda a descubrir datos al proporcionar metadatos, información de linaje y contexto, y crea resúmenes en lenguaje natural de todos los activos de datos para que sea más fácil para los usuarios y las empresas comprender el valor de los datos.
Esta accesibilidad fomenta una cultura de datos más inclusiva en toda la empresa y transforma la gestión de datos de muchas maneras para ofrecer beneficios operativos. Al proporcionar recomendaciones o sugerencias en lenguaje natural junto con los resultados de los análisis, la IA generativa hace que los conocimientos sean accesibles tanto para los usuarios técnicos como para los no técnicos, lo que ayuda a los usuarios a optimizar el impacto de los datos y garantizar que se aprovechen de manera efectiva en la toma de decisiones y la innovación.
Al permitir a los usuarios interactuar con los datos de manera efectiva, la IA generativa puede, en última instancia, aumentar la adopción de prácticas de gobernanza, promoviendo una cultura basada en datos en toda la empresa. Esto no solo mejora la calidad de los datos, sino que también mejora la seguridad y promueve una integración perfecta entre sistemas.
Confianza en los datos y su papel en la gobernanza
La confianza en los datos es un resultado fundamental de una gestión eficaz de los datos. En un entorno en el que los datos se comparten cada vez más entre departamentos e incluso entre socios externos, es esencial garantizar la confianza en los datos para todos los fines. La confianza se construye a través de la transparencia en las prácticas de gestión de datos, políticas claras sobre el acceso a los datos y protocolos de seguridad sólidos.
La IA generativa puede desempeñar un papel importante a la hora de mejorar la confianza en los datos al proporcionar un monitoreo transparente continuo, auditoría automatizada y detección de anomalías para garantizar la integridad de los datos y el cumplimiento de los estándares. Los conocimientos basados en IA pueden verificar la precisión de los datos, lo que ayuda a mantener la confianza a medida que los datos se mueven entre diferentes sistemas y equipos.
Inteligencia artificial general en la gobernanza de datos descentralizada
A medida que las organizaciones adoptan modelos de TI modernos, como la malla de datos y la estructura de datos, los modelos de gestión de datos están cambiando de marcos centralizados a marcos descentralizados o federados.
En los modelos descentralizados, las unidades de negocio individuales conservan la autonomía y siguen los principios de gobernanza. Los modelos estandarizados logran un equilibrio, con un equipo de datos central que proporciona pautas y equipos descentralizados que administran los datos a nivel local.
La IA generativa se adapta particularmente bien a estos marcos, ya que actúa como un puente entre los órganos de gobierno centralizados y los equipos descentralizados. Facilita la comunicación, garantiza la alineación de los objetivos y proporciona información localizada y personalizada, al mismo tiempo que cumple con los estándares de toda la empresa.
La gestión eficaz de los datos es esencial para desbloquear todo el potencial de los datos empresariales, pero gestionar la complejidad y fomentar la adopción por parte de los usuarios todavía presenta desafíos importantes. La IA generativa es una herramienta poderosa para que los equipos de datos obtengan valor de manera eficiente y sencilla de los datos de su organización para los usuarios comerciales.
La IA generativa cierra la brecha entre supervisión y autonomía al garantizar la calidad de los datos, mejorar la seguridad y respaldar modelos de gestión de datos sólidos y detallados. La adopción de esta tecnología permite a las organizaciones superar los desafíos de gobernanza compartida, impulsar la innovación y maximizar el valor de sus activos de datos para garantizar la competitividad empresarial continua.
Mostramos las que creemos que son las mejores herramientas de IA.
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