Existe una barrera muy importante pero algo oculta entre la visión y la ejecución empresarial basada en datos. Para ejecutar un plan de análisis de datos significativo, primero debe tener acceso a los datos en sí. No parece ser un problema. ¿No son todos los datos que deben analizarse en diferentes bases de datos, “lagos de datos” y similares? Realmente no.
Grandes cantidades de datos, de hecho, parte de la información más importante que se necesita para aprovechar al máximo el análisis de datos, están encerrados en formatos no estructurados como PDF y otros archivos. El descubrimiento de datos proporciona la respuesta. El objetivo del proceso es encontrar los datos que son esenciales para un análisis efectivo y convertirlos en información significativa.
¿Cómo encontrar datos importantes no estructurados?
Este proceso se refiere a un proceso de varios pasos que comienza con el acceso a la mayor cantidad posible de datos relevantes. Continúa descubriendo información sobre los datos y luego se asegura de que llegue a las partes interesadas que pueden usarlos.
La divulgación de datos es necesaria en las empresas de hoy en día por una variedad de razones. Además de la tendencia de no tener información importante disponible en formatos de datos no estructurados, también está el problema de las personas. No todos en la organización saben cómo preparar los datos para el análisis. De hecho, la mayoría de los empleados probablemente carecen de tales habilidades. La mayoría de los funcionarios de las organizaciones no saben como recopilar datos y prepararlos para el análisis. Es una habilidad super especializada, cuesta mucho y en muchas ocasiones no termina nunca.
En este caso nace la necesidad de una herramienta que pueda lograr encontrar la información no solo en los metadatos o en datos estructurados, sino, en el contenido de la información. Según investigaciones del sector muchos datos quedan intactos con las herramientas tradicionales, más del 80% del contenido no se analiza y esta pérdida de información contenida en estos datos se traduce en un costo de oportunidad global de perder millones de dólares.
La herramienta inteligente IFindIT aborda este problema. Permiten que personas sin conocimientos técnicos obtengan conjuntos de datos complejos y extraigan la información que necesitan con una sola búsqueda. Sin tener que realizar una preparación previa de la información con grandes formatos de contenido, de reformulación de metadatos o de grandes tablas de gestión documental. Pero repensar las opciones de preparación de datos permitirá a los usuarios comerciales y analistas ampliar las capacidades de autoservicio, incluida la gestión de información y las capacidades de extracción, transformación y carga (ETL). La preparación de datos es uno de los desafíos más difíciles y lentos que enfrentan los usuarios comerciales de herramientas de descubrimiento de datos y BI y plataformas de análisis. IFindIT permite a los usuarios preparar datos para BI y herramientas de análisis de datos. Las actividades específicas que ahora se pueden realizar incluyen el análisis, la integración, la gestión, el modelado y el enriquecimiento de datos.
La etapa intermedia del descubrimiento de datos, el descubrimiento de conocimiento de datos, se ocupa de los aspectos intangibles, pero extremadamente importantes que permiten que los datos alcancen su potencial. Incluso si puede recopilar todos los datos que necesita para el análisis, no es suficiente para obtener una visión real. Necesita convertir los datos en información útil.
En algunos casos, la transformación es una cuestión de análisis de patrones y correlación. Por ejemplo, una empresa puede tener tres conjuntos de datos aparentemente no relacionados: PQRS, pedidos de los clientes e incapacidad de los funcionarios. Usando una herramienta de análisis similar, las empresas pueden aprender que cuando un cierto porcentaje de empleados está enfermo, las quejas de los clientes aumentan, lo que resulta en entregas tardías.
Un motor de conocimiento es un motor de descubrimiento de datos. Esto podría tomar la forma de una plataforma de búsqueda empresarial que puede agregar datos de múltiples fuentes, incluidos datos no estructurados, y capacitar a los empleados para obtener información basada en lo que pueden descubrir sin importar en qué parte del documento se encuentra.
Sin IFindIT, las empresas podrían pasar mucho tiempo buscando información y tratando de integrar y comprender lo que encuentran, solo para descubrir que está incompleto o sin datos. O bien, no pueden encontrar la información que es relevante para sus necesidades. IFindIT puede recopilar casi cualquier tipo de datos necesarios para el descubrimiento de datos. La herramienta utiliza conectores y convertidores integrados desarrollados por Creangel para aprobar, acumular y reunir el contenido. Esto se puede hacer para múltiples formatos de documentos, haciéndolos todos accesibles a través de un único catálogo de búsqueda. Posteriormente aplica el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que le da significado al texto, no solo una búsqueda normal y simple por palabras. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que ayuda a los sistemas a comprender, interpretar y manipular el lenguaje humano. El NLP incluye la informática y la lingüística computacional, para tratar de cerrar la brecha entre la comunicación humana y la comprensión informática. Adicional puede impulsar su proceso de descubrimiento de datos con algoritmos de aprendizaje automático (ML) que simplifican y aceleran el análisis de datos. Además de su objetivo de capacitar a personas sin conocimientos técnicos para que participen en el descubrimiento de datos, ML ayuda a las herramientas de búsqueda y las máquinas de información a aprender a mejorar sus cargas de trabajo. Con el tiempo, los empleados pueden descubrir más datos más rápido, contribuyendo más al negocio a través de los conocimientos proporcionados por información significativa.
En conclusión, transformar el CORE de información de la compañía o la organización en una automatización sencilla siempre ha parecido muy complejo por la necesidad de la programación o la demora en encontrar la información, o que solo el personal altamente capacitado lo puede hacer, o simplemente que la hay la ilusión colectiva que no se encuentran, esto incluso, posterior a la implementación de alguna herramienta de búsquedas. Sin embargo, IFindIT puede romper este paradigma mediante la recopilación de datos no estructurados, como los que se encuentran en el contenido de la empresa y los archivos PDF, y ejecutando un motor de inteligencia empresarial basado en búsquedas que de repente puede dar vida a los datos. Se puede convertir en información. Armados con información, las personas pueden trabajar con conocimientos importantes sobre la empresa. Este es el poder del descubrimiento de datos proporcionado por la búsqueda empresarial inteligente