Introducción

La gestión eficaz de datos es crucial para organizaciones de todos los tamaños y en todas las industrias porque ayuda a garantizar la precisión, seguridad y accesibilidad de los datos, lo cual es esencial para tomar buenas decisiones y operar de manera eficiente. Organizar y mantener adecuadamente sus datos puede ayudar a garantizar que sean precisos y estén actualizados. Esto es importante porque los datos inexactos pueden llevar a conclusiones incorrectas y a una mala toma de decisiones. Los datos bien administrados son más fáciles de acceder y usar, lo que puede ayudarlo a ahorrar tiempo y reducir el riesgo de errores. En algunos casos, la ley exige una gestión adecuada de los datos, como el Reglamento general de protección de datos (GDPR) en la Unión Europea.

Objetivo de aprendizaje

Los proveedores de sistemas de administración de bases de datos ahora están implementando inteligencia artificial, particularmente aprendizaje automático, en la propia base de datos. El software ahora puede realizar automáticamente el diagnóstico, la supervisión, las alertas y la protección de la base de datos. 

En esta sesión, cubriremos los siguientes , :

• ¿Por qué la gestión de datos es muy importante y cómo lo hace?
• Importancia de los datos bien gestionados para una mejor toma de decisiones
• Papel de la IA en los sistemas de gestión de datos
• ¿Cómo la automatización ahorra mucho tiempo y juega un papel crucial en los sistemas de gestión de datos?

En este DataHour, Avik ha explicado cómo la IA se usa de manera eficiente para la gestión de datos. 

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Acerca del altavoz: Avik Das, científico de Tata Consultancy Services (TCS), tiene más de 6 años de experiencia en el campo analítico. Ha conceptualizado y entregado soluciones analíticas que abarcan la recopilación, integración, limpieza y preprocesamiento de datos.

Avik había completado MBA (Marketing y Finanzas) y B. TECH (TI) con 1ra División y se ubicó entre los 5 mejores en MBA. Está interesado en el análisis estadístico, el modelado de datos y la visualización.

Conéctese con Avik en Etiqueta LinkedIn.

Índice del contenido

1. Introducción
2. La desventaja de los datos mal administrados
3. Importancia de los datos estandarizados
4. 3 formas en que la IA está cambiando la gestión de datos
5. Autónomo vs. Autonomía
6. Conclusión

La desventaja de los datos mal administrados

Comenzaremos con una historia para una mejor comprensión. Hay 2 colegas, Bob y Alice, trabajan en diferentes sucursales de la misma empresa. Ambos están a 500 millas de distancia el uno del otro. Bob es un experimentador en un proyecto de biología de sistemas y Alice es Modeladora en el mismo proyecto.

Diariamente, Bob envía datos a Alice. Normalmente lo pone en una hoja de cálculo enviada por correo electrónico. A veces, Alice se molesta un poco porque los datos se ven diferentes cada vez. No los resultados, sino cómo se distribuyen los datos en la hoja. Alice se queja de que pasa demasiado tiempo escribiendo software para dar sentido a las hojas de cálculo antes de comenzar a modelar los datos biológicos contenidos en ellas.

A veces, Alice tiene que preguntarle a Bob qué quiere decir realmente cuando envía los datos, como '¿qué significa la H en la celda E1'? Y “* en la celda F1”. A veces, Alice tiene que preguntarle a Bob sobre viejos experimentos olvidados. Tiene que buscar esa información en el cuaderno de laboratorio. A veces, Alice malinterpreta la representación de los datos y tiene que rehacer todo cuando se da cuenta del error.

La falta de estandarización y organización de los datos tampoco es fácil para Bob. Bob a menudo recibe nuevos estudiantes que necesita recopilar y entregar los datos, pero puede llevar semanas encontrar todo y hacerlo visible para el nuevo investigador. Bob recibió solicitudes de otros investigadores sobre los datos de sus artículos; estos datos se archivan y se olvidan hace mucho tiempo.

Le cuesta reconstruir los datos originales y, como resultado, se ha perdido posibles colaboraciones. Los jefes de Bob y Alice tampoco encuentran que este sea el enfoque perfecto para trabajar.

Entonces, a partir de la historia anterior, nos dimos cuenta de que los datos deben presentarse de manera muy simple para que sean fáciles de entender. De lo contrario, afectará al negocio.

Importancia de los datos estandarizados

Los formatos de datos se pueden predefinir para que la identidad de cada celda de cada columna y fila tenga una identidad subyacente conocida como formato estandarizado. Las hojas de datos se pueden anotar con metadatos para que toda la información necesaria para reproducir el experimento se empaquete con los propios datos. Los datos estandarizados mejoran la colaboración de investigación de Alice y Bob al evitar malentendidos. Estos datos que utilizan estas anotaciones se pueden almacenar en sistemas vinculados o recursos comunes que permiten a los colegas, colaboradores y al público encontrar, acceder, combinar y reutilizar estos datos cuando sea necesario.

Podemos decir eso motores de IA y cualquier otra persona son confiables el uno del otro. Ambos deben estar muy organizados y deben tener hilos adecuados entre ellos. Entonces, lo que sea que uno piense, la otra persona debe entenderlo. Aquí, el motor de IA debe comprender qué debe hacer Bob con sus datos.

Las empresas necesitan sistemas de gestión de datos que funcionen de manera eficiente y con un alto rendimiento. Deben ser capaces de producir resultados precisos. Estos datos deben ser accesibles para los científicos de datos para construir la aplicación habilitada para IA. Por lo tanto, la IA debe integrarse en los sistemas de gestión de datos. Si alguien tiene la idea de cómo utilizar los datos de forma sistemática, puede hacerlo de 2 formas.

Siempre recibimos datos de varias fuentes con múltiples formatos. Estos datos le ayudan a predecir las conclusiones necesarias para una mejor toma de decisiones. Para esto, necesita almacenar y mapear los datos entre sí. Conectará esos puntos que se pueden describir en el futuro.

Proporcione siempre la información/datos completos al motor. De lo contrario, no le daría las recomendaciones o predicciones adecuadas. El motor necesita aprender de sus datos para brindar la información adecuada. Puede ver que hay datos sin procesar, datos procesados ​​y datos confiables. Los datos confiables significan que puede usar los datos de manera similar, y estos son datos validados. Todo lo que aprende el motor es validado por alguien o algún otro motor.

Supongamos que va a utilizar los datos mencionados anteriormente. Usaremos todos los datos (presentes en LHS) para visualización y análisis de datos. Estos datos son muy desordenados, no estructurados y sin procesar. Por lo tanto, la herramienta de visualización de datos no le dará la visualización correcta.

3 formas en que la IA está cambiando la gestión de datos

1. Gestión de datos a Data Fabric

Establecer capacidades de inteligencia artificial empresarial requiere una arquitectura de datos costosa de alto rendimiento. En muchas organizaciones, la creación de un ecosistema de datos no es más que un evento de cinco sueños, es decir, la realidad de la limitación presupuestaria, el sistema heredado, la complejidad, etc. Aquí es donde entra en uso el concepto de estructura de datos.

¿Qué es el tejido de datos??

Una plataforma de gestión de datos distribuidos que puede conectar todos los puntos de datos con todas las herramientas y servicios de gestión de datos se conoce como Data Fabric. Sirve como una capa unificadora que permite acceder y procesar los datos sin problemas.

2. Limpieza de datos impulsada por IA

Ahora, estudiaremos la limpieza de datos impulsada por IA. La limpieza de los datos es muy importante porque los datos de mala calidad cuestan mucho a las empresas. Los datos incorrectos conducen a malas decisiones y, por lo tanto, provocan pérdidas.

Según el informe, el impacto financiero promedio de la mala calidad de los datos en las organizaciones es de 9.7 millones al año. En el mercado estadounidense, IBM descubrió que las empresas pierden 3.1 billones de dólares al año debido a la mala calidad de los datos.

Los científicos de datos están aprovechando la IA y su subconjunto de aprendizaje automático para automatizar y acelerar el proceso de limpieza de datos.

3. Catálogos de datos empresariales inteligentes

Las empresas utilizan herramientas de gestión digital y de datos para inventariar y organizar los datos dentro de sus sistemas. Por ejemplo, AWS azure proporciona muchos sistemas de IA automatizados que ayudarán a una persona sin conocimientos técnicos a utilizar los datos que necesita.

Los algoritmos de IA y ML también pueden completar y actualizar los conjuntos de datos sin intervención humana. Reduce los costes de mano de obra y el trabajo manual.

Autónomo vs. Autonomía

Según Toby McClean, miembro del consejo de Forbes, Autonomy es autosuficiente y no requiere intervención humana. Puede aprender y adaptarse a entornos dinámicos y evoluciona a medida que cambia su entorno. Por otro lado, Autónoma se centra estrechamente en tareas específicas basadas en criterios bien definidos y restringida a las tareas determinadas que puede realizar. La automatización ha desempeñado un papel clave en la gestión de datos durante mucho tiempo.

Los cuatro pasos que utiliza para administrar los datos son copia de seguridad, descubrimiento automatizado, protección y equilibrio de carga de trabajo. Puede analizar y predecir la situación siempre que exista la posibilidad de un ataque cibernético y se curará a sí mismo.

Conclusión

Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de bases de datos funcionen de manera eficiente o no. La IA puede ayudar a automatizar la gestión de consultas en función de su probable consumo de recursos. Reduce el control manual y el trabajo. La IA mejora el rendimiento y la precisión de las consultas. Entonces, básicamente, acelera la productividad de los científicos de datos al manejar la mayor parte del trabajo en sí. Por lo tanto, la automatización del sistema de gestión de datos es un paso crucial.

Debajo están nuestros comida para llevar de la sesión anterior.

1. Los datos bien administrados son cruciales para una mejor toma de decisiones y evitar pérdidas comerciales.
2. Los datos almacenados en sistemas vinculados o recursos comunes permiten a los colegas, colaboradores y al público encontrarlos, acceder a ellos, combinarlos y reutilizarlos cuando sea necesario.
3. AI ayuda en Data Fabric y Data Cleansing, lo que ahorra tiempo productivo a los científicos de datos.
   
4. La automatización de los sistemas de gestión de datos ahorra tiempo y mano de obra, lo que se traduce en un mejor rendimiento empresarial.

Los medios que se muestran en este artículo no son propiedad de Analytics Vidhya y se utilizan de la presentación del presentador.

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• Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/01/how-is-ai-improving-the-data-management-systems/