Introducción

Si usted es uno de los muchos ejecutivos que están pensando en explorar cómo la inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el análisis predictivo pueden ayudar a su empresa a obtener una ventaja competitiva en 2021, siga leyendo porque exploramos un error común que enfrentan muchas empresas heredadas que buscan tomar ventaja de sus montañas de datos históricos.

Las trampas de la contratación para el aprendizaje automático demasiado pronto

Muchos ejecutivos están (legítimamente) vendidos en el aprendizaje automático, pero es posible que no se den cuenta del verdadero estado de sus datos antes de decidirse a iniciar un proyecto de aprendizaje automático.

La triste realidad es que para poder utilizar el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis predictivo a gran escala en su organización, será necesario realizar mucho trabajo en el área de Ingeniería de datos antes de abordar qué iniciativas avanzadas desea abordar. , quién debe participar y cómo se hará.

En Aptude, definimos la ingeniería de datos como las capacidades involucradas en hacer que los datos estén listos para ser utilizados por analistas de datos y científicos de datos.

Como se menciona en otra publicación, la ingeniería de datos implica:

  • Elaborar estrategias y crear "diccionarios de datos" que pueden convertirse en una referencia sobre el significado de los datos, su relación con otros datos, su uso y su formato.
  • "Limpieza" de datos para que puedan estandarizarse en todas las fuentes de datos y ser confiables cuando se utilizan en visualizaciones y algoritmos
  • Transformar lagos de datos en almacenes de datos
  • Importar datos de fuentes no estructuradas y transformar los datos en un formato estructurado y estandarizado
  • Crear "canalizaciones de datos" que consolidan datos de múltiples fuentes y los ponen a disposición para el análisis y la visualización de datos.

El peligro de contratar demasiado pronto es que su científico de datos se sentirá decepcionado en el mejor de los casos ... y infrautilizado en el peor. O hacer un trabajo que sería más adecuado para un ingeniero de datos o un arquitecto de datos.

Señal 1: Ha abordado sus silos de datos

La primera señal de que está en camino de estar listo para un proyecto de aprendizaje automático es que ha abordado sus numerosos silos y lagos de datos. Ha identificado quién posee qué datos, quién es responsable de su mantenimiento y cómo se podrían construir las canalizaciones de datos para que los datos se puedan analizar y utilizar.

Señal 2: Sus datos están en almacenes de datos o centros de datos fáciles de consumir

La segunda señal de que está listo es que ha dado un paso más en la estructuración de sus datos y uniendo varias fuentes de datos en mercados de datos fáciles de consumir. Es probable que su equipo pueda generar informes básicos y crear visualizaciones con cierta facilidad, incluso si no es perfecto.

Señal 3: Los equipos de todas las organizaciones comparten datos en cierta medida

La tercera señal de que está en camino para proyectos de datos avanzados es que sus equipos comparten datos. Esta cultura de compartir datos, en lugar de acumularlos, es una consecuencia natural de la gestión, el almacenamiento y el liderazgo de datos efectivos.

Señal 4: Tiene grandes cantidades de datos limpios

Una cuarta señal de que podría estar preparado para el aprendizaje automático en su organización es que tiene grandes cantidades de datos ... preferiblemente, datos limpios. Esto significa que sus datos se ajustan a sus diccionarios de datos y se puede confiar en que se utilizarán en visualizaciones, análisis y, en última instancia, en aplicaciones de aprendizaje automático. Una gran cantidad de datos es fundamental para que funcione el aprendizaje automático.

Señal 5: Tiene casos de uso claros para el aprendizaje automático.

Finalmente, una quinta señal de que está listo para el aprendizaje automático es que tiene un caso de uso claro para su primer (o próximo) proyecto de aprendizaje automático. Este caso de uso podría ser un problema que desea resolver o una pregunta (o preguntas) que desea poder responder de una manera que no puede en este momento.

Idealmente, sabes lo que quieres hacer, pero no cómo lo vas a hacer.

Los beneficios de un microproyecto de aprendizaje automático

Si tiene todos estos elementos en su lugar, entonces genial. Está en camino de crear una organización sólida basada en datos que tenga una ventaja competitiva. Pero si no los tiene en su lugar, todavía hay esperanza.

El mejor lugar para comenzar si no puede abordar todos sus datos es comenzar poco a poco con un microproyecto. Un micro proyecto le permite concentrarse en un conjunto más pequeño de datos que controla, limpiarlo y luego crear una solución más pequeña basada en aprendizaje automático basada en esos datos.

Entonces, tal vez su solución solo involucre ventas, por ejemplo. O datos de marketing. O registros históricos de transporte. Sea lo que sea, la pregunta es pequeña, se limita a una sola pregunta y tiene un ROI claro.

Por lo tanto, puede invertir en proyectos de datos ahora y obtener un retorno de la inversión antes, en lugar de esperar años para alinear todos sus datos en una fila.

Cómo puede ayudar Aptude

Si desea que algún experto lo ayude a averiguar por dónde empezar y qué necesita en términos de datos, mano de obra, herramientas y presupuesto, podemos ayudarlo. Muchos de nuestros proyectos involucran iniciativas relacionadas con datos, especialmente porque ahora tenemos un Centro de Excelencia Python en la Ciudad de México, México. Obtener nuestra ayuda es tan fácil como contactarnos por correo electrónico, formulario o teléfono.

También podemos probar el aprendizaje automático en un microproyecto pequeño, donde buscamos un ROI inmediato con una pregunta más pequeña que responder o un problema que resolver. O podemos ayudarlo con algunos de los pasos preliminares de limpieza de datos para que esté listo para convertir los datos en conocimientos. Contáctanos para iniciar la conversación.

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