En la actualidad, las herramientas de descubrimiento inteligente de datos permiten a los líderes de las organizaciones acelerar los análisis, beneficiarse de sugerencias potenciadas por la inteligencia artificial (IA), detectar a tiempo qué es más importante y adoptar las medidas o correcciones necesarias.
Por su parte, las herramientas de anonimización de datos son necesarias para la protección de la información explorada, analizada y visualizada en el proceso de descubrimiento de datos.
Pero empecemos definiendo qué es el descubrimiento de datos, para después ahondar en las herramientas y las consideraciones legales.
El descubrimiento de datos es un proceso en el que se aplican técnicas para la recopilación y evaluación de los datos de diversas fuentes aisladas y para la detección y extracción de patrones y tendencias. Este proceso tiene como fin comprender los datos y extraer información útil.
El descubrimiento de datos reúne datos aislados y dispares para analizarlos, detectar relaciones, limpiarlos, prepararlos y compartirlos con todas las áreas de la organización.
Es común relacionar la definición de descubrimiento de datos con la inteligencia de negocio. Pero, realmente, la primera potencia a la segunda, ofreciendo una visualización más amplia y detallada de los datos.
Los objetivos del proceso de descubrimiento de datos son ofrecer una visión panorámica de las fuentes de datos, mejorar notablemente la toma de decisiones y, finalmente, optimizar a gran escala las áreas críticas empresariales.
Los principales retos en el descubrimiento de datos que deben asumir las empresas son:
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Básicamente, son dos los tipos de descubrimiento de datos:
En los métodos de descubrimiento de datos de tipo manual es usual un mayor gasto de tiempo porque son los especialistas en técnicas de análisis avanzado los encargados de configurar las fuentes de datos y preparar las reglas en las que se basará el proceso.
Además, son las propias personas las que conceptualizan toda la información en mapas para la comprensión de los datos empresariales.
En este caso, todos los procesos de preparación, integración, detección de datos ocultos, correlación, conceptualización y presentación de datos son llevados a cabo a través de la inteligencia artificial y de sus subcampos.
Se trata de métodos de descubrimiento de datos de alta eficiencia porque emplean sistemas que combinan modelos en IA, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (PLN), que no solo analizarán los datos, sino que también aprenderán continuamente durante cada proceso.
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Las herramientas de descubrimiento de datos se centran en facilitar y optimizar cada uno de los pasos del proceso.
En este primer paso de descubrimiento de datos las herramientas se emplean para realizar un trabajo previo al análisis de negocios. Fundamentalmente, estas herramientas se encargan de examinar los datos de cada fuente, combinarlos, limpiarlos, transformarlos y garantizar su calidad.
En el análisis se emplean herramientas para la identificación de patrones y tendencias; por ejemplo, se utiliza el análisis predictivo a través de algoritmos de aprendizaje automático o modelos estadísticos.
En este paso del descubrimiento de datos, las herramientas transforman dichos datos en representaciones gráficas (mapas, tablas, gráficos de dispersión, etc.) que facilitan la visualización general de la información y comunican las relaciones entre datos.
El modelado es otro de los pasos de descubrimiento de datos. Aquí las herramientas evalúan detalladamente el procesamiento y almacenamiento de datos. Con este fin, analizan e identifican los requisitos en cada proceso comercial y evalúan cómo los modelos empleados satisfacen estos requisitos. De esta forma se logra un diseño eficiente de la base de datos.
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El proceso de descubrimiento de datos inteligente ofrece las siguientes ventajas:
La transformación de los datos en información valiosa y precisa.
La conversión de patrones de datos y KPI en información comprensible.
El ahorro de tiempo y esfuerzo de los analistas.
La facilidad de interpretar los datos de diferentes maneras, permitiendo a los usuarios crear análisis específicos y únicos.
La continua captación y preparación de los datos nuevos para que sean accesibles en un futuro.
El descubrimiento de datos ha permitido a la empresa aprovechar la información de diversas e innovadoras maneras para plantearse nuevas variables y gestionar una gran cantidad de áreas.
Como ejemplo de descubrimiento de datos están los siguientes usos:
Analizar clientes. Ayudan a las empresas a obtener una visión de 360 grados de los clientes al analizar su comportamiento, transacciones y emociones. De esta forma, pueden:
Detectar señales tempranas sobre la insatisfacción del cliente.
Comprender cómo los clientes perciben a la empresa.
Determinar cuáles son los clientes candidatos para determinados productos.
Detectar fraude. Un ejemplo de descubrimiento de datos inteligente es la detección de aquellos patrones atípicos en las transacciones que puedan significar acciones fraudulentas.
Optimizar los servicios de salud. Mejoran o simplifican la evaluación de los resultados de los pacientes.
Aprovechar al máximo la cadena de suministro. Ayudan a detectar las áreas críticas que deben mejorarse, así como a evaluar proveedores e inventarios.
La definición de descubrimiento de datos trata sobre cómo se exploran, almacenan, procesan y utilizan los datos de clientes recopilados por la empresa. En base a este análisis profundo, las organizaciones pueden incrementar su valor en el mercado y optimizar sus decisiones empresariales.
Pero en el procesamiento de esta información se deben cumplir con las normas establecidas en el RGPD y emplear herramientas que permitan la desidentificación de los datos personales.
Entre las principales consideraciones legales en el descubrimiento de datos encontramos:
Contar con el consentimiento del titular de los datos.
Proteger los datos, mediante controles efectivos de seguridad y la aplicación de técnicas para la anonimización o cifrado de datos.
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Los métodos de descubrimiento de datos con IA minimizan la intervención humana en operaciones críticas de las empresas como la toma de decisiones, la gestión de información, la gestión comercial, la optimización de productos, etc. Así, mejoran notablemente el rendimiento en cada uno de estos procesos.
Gracias al descubrimiento de datos con IA se amplifica la capacidad de explotar datos y se optimiza la calidad de los análisis y los informes, porque permite el análisis de datos estructurados y no estructurados, además de que no se presentan límites en cuanto a la diversidad de fuentes.
Por supuesto, siempre es preciso contar con las herramientas de descubrimiento de datos con IA más adecuadas, flexibles, rápidas y fáciles de usar, que además dispongan de funcionalidades gráficas atractivas y útiles. Sin olvidar las herramientas de anonimización.
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