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agosto 13, 2019

6 min de lectura

Comprender los datos

Comprender los datos

Los investigadores estiman que para 2020 cada persona del mundo generará 1,7 megabytes de datos por segundo. Esta inmensa cantidad de datos puede ayudar a que las empresas recopilen información, analicen el rendimiento y tomen decisiones empresariales de gran importancia, pero solo si los datos se encuentran en un formato que puedan comprender.

En la actualidad, empresas de todos los sectores se plantean cómo beneficiarse de la digitalización. Al incorporar plataformas y procesos digitales en las empresas, los equipos directivos pueden aumentar la eficiencia y reducir los costes para seguir siendo competitivos en sus respectivos sectores.

La digitalización puede influir en múltiples aspectos empresariales, como el almacenamiento de documentos, la gestión de los flujos de trabajo y el acceso remoto a los datos por parte de los empleados. Además, las empresas puede recopilar inmensas cantidades de datos procedentes de un número cada vez mayor de fuentes para supervisar el rendimiento empresarial, la productividad y la conducta de los consumidores. Por ejemplo, ahora los fabricantes pueden instalar sensores en las máquinas de la fábrica para controlar el entorno y el estado de los equipos, a fin de garantizar que todo funcione a pleno rendimiento.

¿Entiende los datos?

Los equipos directivos necesitan saber qué significan los datos para poder utilizarlos a la hora de tomar decisiones estratégicas. Para ello, pueden contratar a científicos de datos que les ayuden a recopilar y analizar los datos, interpretar los resultados y generar informes que el equipo directivo pueda leer con facilidad. Sin embargo, esta labor puede requerir mucho tiempo, ya que cuando el equipo directivo haya comprendido los datos puede que ya sea demasiado tarde para evitar que se produzca un problema.

Por ejemplo, las empresas de fabricación pueden instalar sensores en un robot para supervisar el estado de la máquina. El equipo directivo necesita leer el informe para saber en qué momento una máquina no funciona a pleno rendimiento. Entonces, se pone en contacto con un proveedor de piezas industriales para adquirir una pieza necesaria para arreglar la máquina, evitando así el riesgo de que se produzcan tiempos de inactividad en la fábrica.

Eliminar intermediarios

Si invierten en la tecnología adecuada, los líderes empresariales pueden reducir el tiempo necesario para interpretar datos importantes. Por ejemplo, las empresas pueden invertir en una plataforma de gestión y análisis de datos que incorpore el procesamiento del lenguaje natural.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores comprender el idioma humano. El PLN no es una disciplina reciente, sino que lleva usándose desde la década de 1960 para permitir a las personas buscar en bases de datos a través de sus idiomas naturales. Por ejemplo, eso es lo que permite que los buscadores comprendan las búsquedas que realizamos y generen resultados relevantes.

El PLN contribuye a eliminar los obstáculos existentes entre las personas y las tecnologías, al tiempo que mejora la comunicación y la productividad. Posteriormente el sistema de IA puede generar informes en tiempo real a partir de los datos recopilados en lenguaje natural. En lugar de emplear a analistas de datos, el equipo directivo puede consultar estos informes en cuanto se generan los datos, identificar patrones y tendencias, y tomar decisiones empresariales de gran importancia prácticamente en tiempo real.

Por ejemplo, Watson de IBM combina la inteligencia artificial y software de análisis para permitir a las empresas analizar grandes volúmenes de datos no estructurados. La plataforma también utiliza el procesamiento del lenguaje natural, algoritmos de aprendizaje profundo y análisis del tono para realizar recomendaciones sobre la presentación de los datos.

El uso de plataformas como Watson permite a las empresas, especialmente a las del sector de fabricación, aumentar la productividad. Los ingenieros pueden utilizar Watson para catalogar, preparar y analizar datos compartidos con toda la empresa. Gracias a su capacidad para comprender el lenguaje natural, Watson puede comprender datos no estructurados; extraer palabras clave, tendencias y semánticas; e interpretar los resultados en trece idiomas distintos.

Eliminar el papel

Ahora los líderes empresariales pueden utilizar el PLN para mejorar la eficiencia y precisión de las tareas administrativas. Por ejemplo, las empresas que utilizan formularios escritos a mano o contenido elaborado por personas pueden encontrarse con que los formularios sean ilegibles o pueden perderlos al pasar de un empleado a otro. Además, las empresas deben introducir manualmente esta gran cantidad de datos en un ordenador, lo que puede requerir mucho tiempo y resultar una labor muy repetitiva para los empleados, aumentando así el riesgo de error.

La tecnología de reconocimiento de textos manuscritos elimina la necesidad de introducir los datos a mano. Los empleados pueden escanear los documentos y el software utiliza el reconocimiento de caracteres para convertir el texto en un formato digital, lo que ahorra tiempo.

Las empresas deben plantearse la mejor manera de utilizar la ingente cantidad de datos que generamos a diario. Al invertir en plataformas de análisis de datos que procesan el lenguaje natural, los líderes empresariales pueden tener acceso a información en tiempo real, tomar decisiones que mejoren la productividad y aumentar la capacidad competitiva, ya que cada vez más empresas se digitalizan.

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