Revolucionando el análisis de datos con IA: una odisea en siete pasos

Después de pasar más de una década en la primera línea de la creación de plataformas de análisis y datos para pequeñas y grandes empresas, he sido testigo de primera mano de la intrincada danza de las personas, los procesos y la tecnología. Desde ingenieros y científicos de datos hasta las herramientas de computación en la nube y aprendizaje automático, he estado profundamente arraigado en el mundo de los datos. Sin embargo, a pesar de nuestros mejores esfuerzos y enfoques sofisticados, una pregunta persistente me perseguía: ¿por qué el viaje desde los datos sin procesar hasta los conocimientos empresariales procesables sigue siendo tan arduamente lento?

El catalizador del descontento

Mi carrera ha sido un rico tapiz de experiencias, creando soluciones de datos y dirigiendo iniciativas de monetización de datos. Sin embargo, debajo de este tapiz se esconde una corriente de descontento. La velocidad y eficacia con la que convertimos los datos en conocimientos empresariales nunca coincidieron con mi visión. Esta inquietud me impulsó a mirar más allá de las metodologías convencionales.

Reimaginando el análisis con IA

El punto de inflexión se produjo cuando comencé a reimaginar todo el ciclo de vida de la generación de conocimientos procesables → traducción de problemas comerciales a problemas analíticos, a soluciones analíticas y a soluciones comerciales. ¿Cómo podríamos no sólo mejorar sino revolucionar cada paso desde los datos sin procesar hasta la inteligencia profunda y procesable? Me di cuenta de que la respuesta estaba en aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial e integrarla en cada etapa del ciclo de vida.

Se desarrolla una visión de siete pasos

1. Transmutar datos en comprensión: todo comienza con la transformación de datos sin procesar a un formato comprensible y con capacidad de búsqueda. No se trata sólo de datos; se trata de crear un lenguaje que cierre la brecha entre los datos y quienes buscan su sabiduría, los usuarios empresariales. La heurística (nomenclatura existente, perfil de datos, etc.) derivada de metadatos técnicos junto con el uso de la industria, el dominio y el negocio se alimenta como un aviso a los modelos de lenguaje grandes para automatizar la generación de glosarios comerciales.

   
   

2. El nacimiento del modelo de datos semánticos: a través de la IA, imaginé un modelo en el que los datos no sólo se almacenan sino que se interconectan de manera significativa, reflejando la comprensión humana de las redes de información. Reimaginar el ecosistema de datos empresariales como ontologías y hacerlo funcionar como la web semántica. Si bien esto conserva la veracidad de las relaciones entre sus activos de datos, erradica la necesidad de canales de datos tradicionales.

   
   

3. El catálogo de análisis : un repositorio de conceptos comerciales y ángulos de análisis asociados: aquí, la IA ayuda a aprovechar la inteligencia empresarial de los expertos en la materia, desarrollando un repositorio dinámico, rico en conocimientos y terminologías comerciales específicos de la industria. Este catálogo no es estático; crece y se adapta, al igual que nuestra propia comprensión de los patrones/factores emergentes que afectan las métricas comerciales.

   
   

4. Conversando en el lenguaje de los negocios: al emplear modelos de lenguaje grandes (LLM), vi el potencial de traducir consultas comerciales complejas en requisitos analíticos precisos (conceptos comerciales y selección de ángulos de análisis asociados que dan como resultado la identificación de dimensiones y medidas), uniendo el mundo de los negocios. con el ámbito de los datos.

   
   

5. Identificar datos con precisión quirúrgica: identificar los datos exactos necesarios para consultas comerciales específicas es como encontrar una aguja en un pajar. El modelo semántico y el resultado del paso 4, alimentados como contexto para la IA, cambian esto, haciendo que la búsqueda sea precisa y eficiente.

   
   

6. Automatización de la generación de código: aprovechar los LLM con el contexto del paso 5 para generar códigos SQL y Python federados cambia las reglas del juego, ya que reduce el esfuerzo manual y acelera el viaje desde la pregunta hasta el conocimiento. Sin embargo, los códigos generados deben someterse a una validación sintáctica, lógica y de seguridad para garantizar el cumplimiento de los estándares empresariales.

   
   

7. Del código a la claridad: el paso final consiste en brindar información en un formato claro y comprensible, respondiendo directamente a la consulta inicial. Es aquí donde ocurre la magia: los datos se convierten en decisiones. Representación de los datos en forma de visualizaciones y conocimientos prescriptivos.

El viaje continúa

Lo que comenzó como un viaje para acelerar el proceso de toma de decisiones desde los datos, se ha convertido en una misión personal para redefinir el panorama de la analítica empresarial. Con la IA, no sólo estoy agilizando los procesos; Estoy creando un nuevo paradigma en el que el análisis de datos es tan intuitivo como una conversación, tan accesible como una simple consulta y tan dinámico como el panorama empresarial en constante evolución.