¿Cómo equilibra la velocidad, la precisión y la escalabilidad al usar IA y automatización para BI?
La inteligencia empresarial es el proceso de transformar los datos en información que puede ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Sin embargo, los datos están creciendo exponencialmente, y los métodos tradicionales de BI pueden tener dificultades para mantenerse al día con la demanda de velocidad, precisión y escalabilidad. Es por eso que muchos profesionales de BI están recurriendo a la inteligencia artificial y la automatización para mejorar sus capacidades de BI. Pero, ¿cómo equilibrar estos tres factores al usar IA y automatización para BI? Aquí hay algunos consejos para ayudarlo a lograr resultados óptimos.
Antes de aplicar cualquier técnica de IA o automatización, debe comprender las fuentes de datos, la calidad y la estructura. Debe identificar qué tipo de datos tiene, de dónde provienen, cómo se almacenan y cómo se limpian y validan. También debe definir sus objetivos de datos, métricas y KPI, y alinearlos con sus objetivos comerciales. Esto le ayudará a seleccionar las herramientas y métodos de IA y automatización adecuados para su análisis y visualización de datos.
-
In addition to understanding and cleansing the data as well as putting a governance structure, it is important to also understand the business objectives as well as the domain/industry the data belongs to. Clearing defining the business objectives helps set the direction and focus of the analysis using any AI or automation tool. A sound domain knowledge and familiarity with the relevant terminology, contextual factors, seasonality and concepts could influence the analysis. And, without knowing such details, the tool used for analysis would be of little use.
-
Here's how you can strike the right balance: 1. Establish a Data Governance Framework: Ensure that your data is reliable, consistent, and up-to-date, allowing you to make informed decisions with confidence. 2. Perform Data Profiling & Cleansing: Dive deep into your data to identify inconsistencies, errors, and outliers. Use automated tools to profile and cleanse your data, ensuring its accuracy and enhancing the reliability of analytics. 3. Embrace Data Visualization & Storytelling: Transform raw data into meaningful insights through effective data visualization and storytelling techniques. Use intuitive tools to present complex data in a visually appealing and understandable manner, facilitating faster comprehension and decision-making.
Al considerar la IA y las herramientas de automatización para BI, es importante evaluar las características, beneficios y limitaciones de cada herramienta. Considere el nivel de automatización requerido para configurar, ejecutar y monitorear la herramienta; el tipo de IA utilizada para analizar e interpretar datos; la escalabilidad en el manejo de grandes volúmenes, variedad y velocidad de datos; y la exactitud de los resultados y las recomendaciones. Además, considere qué tan bien la herramienta maneja datos complejos, no estructurados o dinámicos, así como cómo se integra con otras plataformas y sistemas de datos. En última instancia, debe comparar estos factores con sus requisitos de datos, presupuesto y habilidades para asegurarse de seleccionar la mejor herramienta para sus necesidades comerciales.
-
Speed is essential for real-time decision-making, and tools with efficient data processing capabilities, such as parallel computing, can accelerate analysis and reduce processing times. Accuracy is paramount for reliable insights, and tools with advanced machine learning algorithms that handle diverse data types and address biases can ensure accurate predictions and classifications. Scalability is crucial to handle growing data volumes, and tools with cloud-based solutions or distributed computing architectures enable seamless expansion without compromising performance. The chosen tools should integrate seamlessly with existing infrastructure, and considerations should be given to support and maintenance services.
Una vez que haya elegido e implementado sus herramientas de IA y automatización, es importante probar y validar sus resultados. Asegúrese de que las herramientas produzcan información precisa, relevante y procesable que coincida con sus objetivos de datos y objetivos comerciales. Además, supervise el rendimiento y la eficiencia de las herramientas e identifique cualquier problema o brecha que deba mejorarse. Para ello, utilice herramientas de calidad de datos para comprobar la precisión, integridad y coherencia; herramientas de gobierno de datos para garantizar la seguridad, el cumplimiento y la trazabilidad; herramientas de visualización de datos para presentar datos de manera clara, atractiva y significativa; herramientas de narración de datos para comunicar ideas y recomendaciones a las partes interesadas; y herramientas de retroalimentación para recopilar y analizar las respuestas de los usuarios.
-
In the realm of Business Intelligence (BI), testing and validating results are crucial steps when utilizing AI and automation. Rigorous testing ensures the accuracy and reliability of AI models and automated processes. It involves evaluating the performance of algorithms, assessing data quality, and conducting thorough validation exercises. By testing and validating results, organizations can identify and rectify any issues, such as biases or inaccuracies, ensuring the trustworthiness of insights generated through AI-driven BI automation. These practices instill confidence in decision-making, enhance data-driven strategies, and drive successful outcomes in the ever-evolving world of BI.
-
While the tools can automate the analysis and quickly synthesise huge amount of data, it is important to be curious and thoughtful to see if every result generated by the AI tool makes sense or not. For instance, the data may show positive or negative correlation but that shouldn’t be confused with causation, a very common mistake I have seen. So in order to make use of these tools the user should must exercise the right judgement about the type of methodology and techniques that should be used.
Finalmente, debe optimizar e iterar su proceso de BI utilizando IA y automatización. Es esencial evaluar continuamente sus necesidades, objetivos y resultados de datos, y ajustar sus herramientas y métodos en consecuencia. Además, debe mantenerse al día con las últimas tendencias e innovaciones en IA y automatización, y explorar nuevas formas de mejorar sus capacidades de BI. Para optimizar e iterar su proceso, puede usar herramientas de análisis de datos para medir y mejorar el rendimiento, herramientas de integración de datos para conectar diferentes fuentes y sistemas, herramientas de aumento de datos para enriquecer y expandir los datos con información adicional y herramientas de experimentación de datos para probar varios escenarios de IA y automatización.
-
Optimization involves aligning AI algorithms and automation tools with specific business objectives, ensuring they generate actionable insights. By iteratively refining the BI process, organizations can identify areas for improvement, address biases, enhance data quality, and fine-tune algorithms to increase accuracy and relevance. This iterative approach empowers organizations to adapt to changing business needs, leverage emerging technologies, and stay ahead of the competition. With a commitment to optimization and iteration, businesses can unlock the full potential of AI and automation, making data-driven decisions that drive growth, efficiency, and success.
Valorar este artículo
Lecturas más relevantes
-
Inteligencia empresarialHere's how you can stay ahead of emerging trends in data analytics for Business Intelligence (BI).
-
Inteligencia empresarialA continuación, le indicamos cómo puede mantenerse competitivo en el sector de BI con las tecnologías emergentes.
-
Arquitectura de la información¿Cuáles son las tendencias emergentes en el análisis de datos para IA?
-
Sistemas de información¿Cuáles son los factores más importantes a tener en cuenta a la hora de evaluar la escalabilidad de un sistema de BI?