Nube hecha correctamente: Impulse mejores decisiones y predicciones con el aprendizaje automático y los lagos de datos
junio 4, 2020 / Unisys Corporation
A medida que vimos desplegarse las noticias sobre la crisis de la COVID-19, lo que se hizo evidente es la importancia de los datos empíricos y los análisis para informar a los ciudadanos y gobiernos de todo el mundo y capacitarlos para tomar decisiones políticas y sanitarias. Johns Hopkins, por ejemplo, creó rápidamente un lago de datos con fuentes de información de países de todo el mundo sobre las estadísticas de la COVID-19. Esto se convirtió en la piedra angular para que el público y los expertos supervisaran las estadísticas diarias de todo el mundo, y el modelado y las previsiones basadas en el aprendizaje automático ayudaron a millones.
La belleza de los lagos de datos es que su creación y uso no están limitados por una estructuración rígida de los datos, sino que se pueden ingerir en su formato nativo. La nube lo hace posible gracias a:
- Almacenamiento en la nube bajo demanda y económico
- Herramientas integradas en la nube y planos para la ingestión y limpieza de datos
- Múltiples capas de seguridad y cumplimiento en la nube para proteger los recursos
- Las herramientas de análisis basadas en la nube más recientes e innovadoras
Una vez que se “forma” el lago de datos, es imperativo proporcionar medidas de seguridad y cumplimiento para proteger tanto la integridad del sistema como la información personal y los datos de propiedad intelectual. La seguridad del lago de datos en la nube se puede controlar y proteger dentro de un entorno de cifrado definido por software y aislamiento dinámico. Los estándares de cumplimiento (por ejemplo, HIPAA, RGPD, NIST) se pueden evaluar, supervisar y aplicar utilizando los mejores servicios y metodologías basados en la nube de su clase.
Los análisis en la nube, la extracción de datos y el aprendizaje automático se pueden utilizar para ofrecer información procesable. Cuando se trata de fuentes de datos para entrenar los modelos de inteligencia artificial, más fuentes y datos más ricos suelen producir más correlaciones e información. Entre las posibles fuentes de datos se incluyen:
- Almacenes de datos existentes
- Datos móviles, web y redes sociales
- IoT y datos de sensores
- Demografía
- Datos de Customer Relationship Management (CRM)
Según un informe reciente de Aberdeen, las empresas que implementan y utilizan lagos de datos experimentaron aumentos en los ingresos en comparación con las empresas que no lo hicieron. IDC predice que el gasto en sistemas cognitivos e IA alcanzará los 77.6 mil millones de $ para 2022.
En general, cualquier organización puede utilizar lagos de datos e IA para:
Obtenga información sobre las elecciones de innovación. Un lago de datos puede ayudar a sus equipos de investigación y desarrollo a probar sus hipótesis, refinar sus suposiciones y evaluar los resultados, como elegir los materiales adecuados en el diseño de su producto, lo que se traduce en un rendimiento más rápido, realizar investigaciones genómicas que conduzcan a medicamentos más eficaces o comprender la voluntad de los clientes de pagar por diferentes atributos de productos o servicios.
Mejorar las interacciones con los clientes. Un lago de datos puede combinar datos de clientes de una plataforma CRM con análisis de redes sociales, una plataforma de marketing que incluya el historial de compras y tickets de incidentes para permitir a la empresa comprender la cohorte de clientes más rentable, la causa de la pérdida de clientes y las promociones o recompensas que aumentarán la fidelidad.
Aumente la eficiencia operativa. El Internet de las cosas (IoT) introduce más formas de recopilar datos sobre procesos como la fabricación, con datos en tiempo real procedentes de dispositivos conectados a Internet. Un lago de datos facilita el almacenamiento y la ejecución de análisis en datos de IoT generados por máquinas para descubrir formas de reducir los costes operativos al tiempo que se aumenta la calidad.
Las principales organizaciones de atención sanitaria, investigación biológica y farmacéutica, logística, finanzas y servicios han descubierto el valor competitivo y estratégico de los lagos de datos y los análisis avanzados mediante el aprendizaje automático.
Mucho más que resultados de TI
Un cliente actual de Unisys, un gran sistema universitario público de EE. UU., comenzó una integración de datos multinube y multicampus, que culminó en la creación de un lago de datos central basado en la nube. Este repositorio de datos incluía una variedad de datos estructurados y no estructurados, incluidos datos de herramientas CRM existentes, información de estudiantes y profesores, asistencia, y datos de rendimiento de pruebas, y mucho más de los +500.000 estudiantes, profesores y personal.
Aunque los resultados de TI son notables para este cliente, su lago de datos está obteniendo beneficios aún mayores del análisis predictivo, como la identificación de estudiantes en riesgo e intervenir antes de que el bajo rendimiento, la asistencia u otros factores afecten negativamente a sus estudios y al éxito académico.
En Unisys, no solo somos defensores de los lagos de datos y los análisis para nuestros clientes, sino que los utilizamos nosotros mismos para mejorar continuamente nuestros sistemas, servicios y compromiso con los clientes. Los lagos de datos para operaciones impulsadas por IA utilizan servicios de ingestión, almacenamiento y aprendizaje automático basados en la nube y abarcan datos históricos y en tiempo real. Las fuentes de datos incluyen herramientas operativas, bases de datos de gestión de configuración (CMDB) y sistemas de gestión de servicios de TI (ITSM). Esto permite predecir tendencias e incidentes y identificar de forma inteligente la causa raíz para proporcionar un mejor servicio a nuestros clientes [Para obtener un análisis más detallado de cómo los lagos de datos y las operaciones impulsadas por IA pueden impulsar mejores experiencias en la nube, consulte el artículo más reciente de Suzanne Taylor en Forbes Magazine, CTO de Unisys para la tecnología emergente.]
Las decisiones y predicciones basadas en datos que utilizan el aprendizaje automático proporcionarán una ventaja competitiva a las empresas de todos los sectores con servicios de IA en la nube que allanarán el camino para una mayor adopción. No dude en sumergirse en las barreras de seguridad adecuadas para averiguar qué información está flotando en su lago de datos.