El término inteligencia de datos es cada vez más popular y se refiere a los procedimientos utilizados por las organizaciones con grandes volúmenes de datos almacenados (Big Data) para obtener información útil o relevante en la toma de decisiones.
En este contexto, un número creciente de organizaciones / empresas están haciendo un uso más intensivo de grandes cantidades de información recopilada por diferentes medios; no solo para la toma de decisiones, sino también como producto / servicio.
En ambos aspectos, el enfoque de Inteligencia de datos se ocupa principalmente de estructurar y analizar de manera eficiente esta información almacenada de una forma «en bruto». Luego, la información puede presentarse o no, en formatos apropiados, para una mayor facilidad de uso en beneficio de la organización.
Importancia de la Data Intelligence en el almacenamiento de datos.
Recopilar y analizar Big Data por organizaciones no es un concepto nuevo. En la última década, este concepto ha cobrado cada vez mayor importancia, ya que las tecnologías de la información e Internet tienen una mayor presencia en los negocios y otras áreas.
Por lo tanto, en la era en que vivimos hoy, la velocidad y la precisión en el uso efectivo de Big Data pueden marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso en la ejecución de un plan de negocios, plan de marketing, entre otros.
Aquí es exactamente donde entra en juego la Data Intelligence, lo que permite a las organizaciones adaptarse mucho más rápidamente a los cambios repentinos en los mercados, a menudo, en cuestión de segundos. La inteligencia de datos se basa en la inteligencia artificial (IA) para proporcionar resultados superiores y también depende del estado de desarrollo de la informática actual, específicamente en las áreas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
¿Cómo funcionan los algoritmos de inteligencia de datos?
Los procedimientos utilizados en los algoritmos de inteligencia de datos trabajan en función de los siguientes factores:
- Descripción (de la información)
- Diagnóstico (del negocio)
- Previsión (de la situación)
- Decisión (del objetivo)
- Prescripción (de la acción)
De esta manera, grandes cantidades de información almacenada se analizan de manera eficiente, rápida y con un porcentaje mínimo de errores. El análisis de esta información examina grandes cantidades de datos para descubrir patrones ocultos, correlaciones y otras ideas.
Con las tecnologías actuales, es posible investigar sus datos y obtener respuestas casi instantáneamente, aumentando la productividad y la asertividad en la toma de decisiones comerciales.
