Las organizaciones están avanzando rápidamente en la implementación de sistemas de toma de decisiones basados en Inteligencia Artificial (IA), y esto se fundamenta en la capacidad de aprovechar vastas cantidades de datos en paisajes de datos distribuidos. Sin embargo, la baja calidad de los datos puede ser una barrera poderosa para maximizar el valor de la IA.

Las regulaciones en torno al uso de la IA han enfatizado la alta calidad de los datos como un imperativo clave para el éxito de los sistemas de IA. El daño a la reputación y las oportunidades de ingresos perdidas son solo algunas de las consecuencias de utilizar datos de mala calidad en la toma de decisiones comerciales. Los avances en IA generativa han alimentado aún más la necesidad de prácticas sólidas de gestión de la calidad de los datos para ofrecer confianza en los resultados de la IA.

Un enfoque holístico para la calidad de los datos con IBM

Nos complace compartir que Gartner nombró recientemente a IBM líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® 2024 para soluciones de calidad de datos aumentadas por decimoséptima vez consecutiva.

Magic-Quadrant

Adoptar la arquitectura adecuada para la calidad de datos

Abrazar la estrategia de arquitectura de datos correcta es fundamental para una gestión efectiva de la calidad de datos. Con la arquitectura adecuada, las organizaciones pueden diseñar iniciativas de calidad de datos que no solo cumplan con la precisión de los datos, sino también con la accesibilidad, la puntualidad y la relevancia.

Accesibilidad

A medida que las empresas adoptan cada vez más los mercados de datos para compartir productos de datos, incluidos conjuntos de datos y modelos de aprendizaje automático (ML), hay una creciente demanda de gestionar la calidad de los datos para cumplir con los acuerdos de nivel de servicio (SLAs) entre los productores y consumidores de datos, que incluyen analistas comerciales, científicos de datos y usuarios comerciales. Un tejido de datos simplifica la orquestación de datos necesaria para construir productos de datos de alta calidad, que luego pueden publicarse en un mercado para compartir datos a gran escala.

Relevancia

Una arquitectura de datos moderna, como un tejido de datos, puede ayudar a proporcionar los datos adecuados para cada caso de uso empresarial al proporcionar una capa de conocimiento semántico compartida que ayuda a lograr un entendimiento consistente de los datos en toda la organización. También ayuda a habilitar la automatización para actuar sobre estos conocimientos. El tejido de datos permite un análisis en profundidad de las relaciones de datos y proporciona capacidades de resolución de entidades automatizadas para mejorar la calidad de los datos a una escala mayor.

El enfoque de IBM hacia la calidad de datos se basa en su plataforma de tejido de datos, que permite un enfoque holístico para la gestión de la calidad de datos al integrar capacidades de calidad y gobierno de datos. Con herramientas como IBM Knowledge Catalog (renombrado de IBM Watson® Knowledge Catalog), Match 360 en IBM Cloud Pak® for Data, Data Quality for AI library o API, e IBM® QualityStage® a través de IBM DataStage, las organizaciones pueden obtener una solución de calidad de datos componible dentro de una plataforma unificada que facilita la automatización de la calidad de datos, junto con el gobierno de datos, la trazabilidad de datos y la protección de datos.

La reciente adquisición de Manta ha fortalecido aún más las credenciales de calidad de datos de IBM al proporcionar una mayor transparencia en los flujos de datos y determinar si se utilizó la data correcta para la IA y otros sistemas de toma de decisiones. Cuando se combina con las capacidades de observabilidad de datos entregadas por IBM® Databand®, IBM ofrece un enfoque holístico de calidad de datos para ayudar a acelerar los resultados de datos e IA.

Con los servicios de tejido de datos de IBM y watsonx, las empresas obtienen acceso a datos de alta calidad y confiables, ya sea que construyan o ajusten modelos de IA generativa o modelos ML tradicionales. Esto se fundamenta en una capa semántica impulsada por la IA generativa para ayudar a las organizaciones a descubrir, comprender, limpiar y aumentar los datos.

IBM ofrece una amplia gama de capacidades de gestión de calidad de datos, que incluyen perfilado de datos, limpieza de datos, monitoreo de datos, coincidencia de datos y enriquecimiento de metadatos impulsado por IA/ML. La experiencia de calidad de datos unificada dentro de IBM Knowledge Catalog está diseñada para acelerar la identificación y solución de problemas de calidad.

IBM continúa introduciendo nuevas innovaciones de productos que simplifican la curación de datos de alta calidad para el consumo de autoservicio por parte de los consumidores de datos. A través de reglas de calidad de datos impulsadas por IA, soporte para reglas de SLA para monitorear la calidad de elementos de datos críticos, y algoritmos de coincidencia inteligente para proporcionar una vista única y confiable de las entidades maestras organizacionales de datos, IBM sigue ofreciendo potentes capacidades de gestión de calidad de datos a los equipos de datos.