Talleres del dato: aplicación de la IA, análisis y más
R
2024-02-16
3 min
El dato ayuda a optimizar y automatizar procesos , permite nuevos modelos de negocio y servicios y mejora la toma de decisiones permitiéndo a las empresas ser más competitivas. Así que en R hemos organizado una serie de talleres prácticos dedicados íntegramente al Data Analysis
El dato es un activo clave en empresas de todos los sectores y tamaños, pero no es tarea fácil recopilarlo, analizarlo ni, en resumen, sacarte todo el partido. En R queremos ayudaros, y para ello hemos celebrado nuestros Talleres del dato . Han sido encuentros exclusivos impartidos por nuestros expertos en analítica de datos e IA, con carácter fundamentalmente práctico, y dirigidos a profesionales y directivos/as de pymes y grandes empresas.
Primer Taller del dato: cómo obtener valor aplicando la Inteligencia Artificial
En el primer taller sobre el dato, se analizó cómo obtener valor de los datos aplicando la Inteligencia Artificial . Hay tantos entornos como empresas, por lo que cada proceso o máquina genera y almacena un tipo de datos diferente. La IA ayuda a organizarlos y sacarles el máximo partido, pero para ello, resulta fundamental definir el contexto, las necesidades y analizar la producción.
A partir de ahí, un paso necesario es configurar un Data Warehouse corporativo con toda la información consolidada. Hablamos de un sistema que pone la información a disposición de todos/as de una manera sencilla, rápida y adaptada a las necesidades concretas de cada empresa. En organizaciones más grandes, la mejor opción es un Datalake , con datos de más tipos como no estructurados.
Con la ayuda de la IA se avanza hacia proyectos con ciencia de datos basados en la predicción , aun los menos habituales, pese a ser los que más valor aportan actualmente al entorno industrial. En todo caso, de cara a emprender una estrategia para toda la empresa, conviene empezar por el gobierno del dato y hacer una consultoría pormenorizada de todos los datos disponibles en la empresa: origen, usos, visualización, analítica, potencial de uso…
Segundo Taller del dato: infraestructura y casos prácticos
En la segunda sesión nos centramos ya en casos prácticos relacionados con el despliegue de proyectos de analítica e Inteligencia Artificial. El objetivo es contar con una base para la explotación ágil y exitosa de los datos, por eso se analizaron infraestructuras, arquitecturas y estrategias en entornos de cloud pública y privada.
Por ejemplo, se relató cómo realizar la automatización de la ingesta de cualquier fuente, incluso en tiempo real. En cuanto al almacenamiento, cómo se configura un DataLake confiable (escritura) o cómo se crean los DataMarts (lectura).
Escenarios reales y beneficios para las empresas
En estos talleres os hemos mostrado escenarios en los que se ha visto toda la tecnología en torno al dato , cómo se relaciona y qué beneficios os puede aportar a las empresas desde el primer momento. En particular, desde la ingesta de fuentes, ‘anonimización’ y utilizando diferentes almacenamientos pensados para el análisis, el gobierno del dato y su explotación.
Además, lo hemos hecho planteando diferentes casos de uso, como es la integración de fuentes externas (ej.: RRSS y conversaciones), para aplicar la Inteligencia Artificial Generativa (Modelos de Lenguaje Natural). Para este caso de uso concreto planteamos una hibridación con HyperScalares . También hemos planteado la hibridación entre ecosistemas y stacks tecnológicos, como es el ejemplo de Mileva con Snowflake (cloud datawarehouse) y DataRobot (AutoML).
Al igual que analizar cómo preparar la información y establecer los flujos y conexión al cloud . Nuestra plataforma Mileva permite tener el control de la información y planificar y automatizar cargas utilizando la herramienta de AutoML DataRobot. Y siempre resulta indispensable establecer un gobierno de los datos que garantice la calidad, el acceso y la seguridad.
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