El vínculo clave entre la inteligencia artificial y una buena gestión de datos

A estas alturas, no es ningún secreto que la inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta importante para las empresas. Eso es porque puede extraer tesoros ocultos de información de grandes cantidades de datos aparentemente no relacionados.

Pero los primeros usuarios de IA están comenzando a darse cuenta de que simplemente arrojar datos aleatorios a la IA es una receta para el fracaso. (Lea también: Por qué la diversidad es crucial para obtener datos de alta calidad para entrenar la IA.)

De hecho, la calidad de los datos se está convirtiendo en un factor de éxito importante al entrenar modelos de IA. Armados con datos de alta calidad, las empresas pueden aumentar el éxito de sus estrategias de IA, reducir costos y poner en producción más aplicaciones impulsadas por IA más rápidamente.

Resulta que la IA también puede ser una solución para garantizar una buena calidad de los datos.

Aquí se explica cómo y cómo iniciar una estrategia eficaz de gestión de la calidad de los datos:

Cómo la inteligencia artificial puede mejorar la calidad de los datos

La IA es una herramienta ideal para la gestión de la calidad de los datos (DQM) porque en la mayoría de los modelos comerciales es la única herramienta que puede manejar el volumen y la complejidad de los datos requeridos sin romper los presupuestos de TI. Asimismo, la IA puede afectar directamente algunas características clave de la calidad de los datos, como la precisión, la integridad, la confiabilidad y la relevancia. Explotar cada una de estas áreas requiere un análisis extenso que la IA puede lograr a mayor escala y a un ritmo más rápido, sin mencionar que a un costo menor que ejércitos de analistas.

Pero para entender verdaderamente por qué la IA es la mejor herramienta para DQM, primero debemos entender por qué DQM es un desafío multidimensional único:

Pradyumna S. Upadrashta, directora científica de la empresa de análisis de datos Mastech InfoTrellis, señala varios aspectos de la gestión de la calidad de los datos. Estos incluyen, por ejemplo:

• Los conjuntos de datos contienen múltiples atributos, como precisión, relevancia y validez.
• Cada departamento que interactúa con cada conjunto de datos ve cada conjunto de datos de manera diferente.

Por lo tanto, mejorar la calidad de los datos requiere una gran cantidad de procesos, que incluyen:

• Establezca medidas de perfilado de datos, incluido el tipo de datos, dónde y cómo se almacenan, las aplicaciones a las que sirve y las partes interesadas que los utilizan.
• Considere mantener un almacén de referencia de calidad de datos de metadatos y reglas de validación requeridas por procesos externos.

Algunos de estos procesos se explican en IA centrada en datos, un tema candente actual que prioriza la calidad de los datos sobre la cantidad, especialmente para las aplicaciones comerciales de IA.

La automatización ayuda a garantizar que las canalizaciones de procesos puedan validar continuamente los datos y actualizar las reglas que determinan su calidad. (Lea también: Automatización robótica de procesos: lo que necesita saber.)

Desafíos de la gestión de calidad de datos impulsada por IA

La paradoja de la calidad de los datos

Usar IA para mejorar la calidad de los datos puede ser difícil porque necesita datos de alta calidad para entrenar la propia IA. En otras palabras, su solución de IA debe capacitarse en datos de alta calidad antes de que pueda reconocer datos de alta calidad.

Entonces, ¿cuál es la solución?

Una posible respuesta proviene de Patrick McDonald, director de ciencia de datos de Wavicle Data Solutions. McDonald recomienda que el primer paso en la gestión de calidad de datos impulsada por IA sea establecer una base sólida de gobierno y gestión de datos, idealmente dirigida por un gerente interno, y luego vincular esto a un programa integral de monitoreo de datos.

El almacén de datos maestros es un buen lugar para comenzar, ya que es el más fácil de controlar y, a menudo, el más crítico para el modelo comercial.

problema de observabilidad

Krystal Kirkland de Arize explica que la capacidad no solo de «ver» los datos en una canalización, sino también de seguir su movimiento y evolución, puede tener un gran impacto en el rendimiento de los modelos de IA resultantes. Esto es especialmente importante en el entorno emergente de operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Mejorar la calidad de los datos también requiere una mejor observabilidad al crear, almacenar, combinar y analizar datos.

Los cambios repentinos en varias características de los datos, así como los datos que faltan o no coinciden, afectan tanto a los datos categóricos como a los numéricos, por lo que es importante tener en cuenta ambos al desarrollar estrategias para mejorar la observabilidad. Cuando los datos no están estructurados, las organizaciones tendrán que esforzarse más para determinar los niveles apropiados de precisión, relevancia y facilidad de uso.

Pero quizás el mayor desafío de cultivar datos de alta calidad es que es una lucha interminable. Primero, la «calidad» es una métrica indefinible. En segundo lugar, los datos y el valor del mundo real que representan cambian constantemente.

Cómo empezar a mejorar la calidad de los datos

Si la perspectiva de construir una estrategia de gestión de calidad de datos impulsada por IA le da vueltas, no se preocupe. Comprender las fuentes de datos erróneos es el primer paso en cualquier iniciativa DQM, dice el autor técnico George Krasadakis.

En la mayoría de las organizaciones, los culpables de la mala calidad de los datos suelen ser el software defectuoso, los problemas a nivel del sistema y los formatos cambiantes que estropean los almacenes de datos de origen y de destino.

En otras palabras, los problemas de calidad de los datos surgen del ecosistema de datos que las empresas típicas gastan millones de dólares en perfeccionar.

Otro primer paso crítico es determinar qué significa «datos de calidad» para su empresa. Los datos solo son valiosos en relación con otros datos, por lo que debe establecer puntos de referencia para determinar lo que considera «calidad».

en conclusión

De cara al futuro, parece probable que la creación y el mantenimiento de datos de alta calidad se conviertan en una función central de las empresas transformadas digitalmente. Este trabajo mantendrá ocupados tanto a la IA como a la fuerza laboral humana durante mucho, mucho tiempo. (Lea también: Edge Data Centers: ¿La clave para la transformación digital?)