Para responder a estas preguntas, la inteligencia de datos utiliza un conjunto interconectado de procesos y herramientas para automatizar y optimizar la gestión de metadatos.

Este proceso unificado de inteligencia proporciona a organizaciones como la suya más insights acerca de sus datos y de cómo obtener el máximo valor de ellos. De este modo, la inteligencia de datos permite el análisis de autoservicio y respalda iniciativas clave para la empresa actual, incluida la business intelligence y la IA generativa.

Vivimos en un mundo en el que los datos lo son todo para las empresas, pero cuando los datos también están en todas partes, puede ser muy fácil perder de vista qué datos son importantes y útiles. Además, esos datos a menudo están aislados y son de baja calidad.

Exceso de datos

En el mundo siempre conectado y en línea de hoy, la cantidad de datos disponibles para las organizaciones es, francamente, abrumadora. Y ese volumen sólo está creciendo.

Dada la gran cantidad de datos que están disponibles para las empresas, no es de extrañar que gran parte de ellos se estén sin usar, y los datos que se recopilan pero nunca se analizan no son de valor para una organización.

Datos aislados

Las organizaciones tienen dificultades para aplicar controles de calidad y hacer cumplir las políticas de gobernanza a este desbordamiento de datos. Mientras tanto, los usuarios no siempre pueden encontrar los datos correctos que necesitan (si es que saben que existen) debido al silo de datos.

Con fuentes de datos fragmentadas que carecen tanto de control de calidad como de gobernanza, no es sorprendente que las infraestructuras de datos sean a menudo mucho más complicadas de lo que deberían ser.

Datos de baja calidad

Un estudio realizado por Experian reveló que el 95 % de los altos ejecutivo que cree que los problemas de calidad de los datos afectan la capacidad de su organización para alcanzar los objetivos comerciales.

Incluso cuando las organizaciones pueden acceder a sus datos y analizarlos, es posible que no puedan confiar plenamente en ellos, lo que supone un enorme problema que conlleva pérdida de tiempo, dinero y esfuerzo.

Afortunadamente, la inteligencia de datos puede abordar todos estos problemas para que pueda sacar el máximo provecho de sus datos.

Privacidad y seguridad de los datos

Un informe de IBM sugiere que el costo promedio de una filtración de datos ha alcanzado los 4.88 millones de USD en 2024, el más alto registrado. Por eso, la protección y la seguridad de los datos de una organización, especialmente los de industrias altamente regulados como las finanzas y la atención médica, son de suma importancia.

Afortunadamente, la inteligencia de datos puede abordar todos estos problemas para que pueda sacar el máximo provecho de sus datos.

Con una abundancia de datos excesivos, aislados y de baja calidad, las organizaciones empresariales de hoy en día a menudo sirven a los caprichos de sus datos, en lugar de aprovecharlos y extraerlos por su valor. Es por eso que la inteligencia de datos es tan vital: es la solución a estos problemas, lo que le permite volver a estar a cargo de sus datos.

La inteligencia de datos encuentra datos aislados

A través de catálogos y mercados de datos centralizados y unificados, la inteligencia de datos ayuda a reducir la complejidad de la infraestructura de datos. Puede ayudar a las organizaciones a descubrir, evaluar, catalogar, curar y gobernar los activos de datos, dondequiera que residan.

Como resultado, los usuarios de toda su organización pueden encontrar los datos adecuados para sus necesidades, lo que agiliza la eficiencia operativa e impulsa la colaboración.

Al romper estos silos y fomentar una cultura de colaboración informada, las soluciones de inteligencia de datos posicionan a su organización para actuar con rapidez y con una comprensión más profunda de sus mercados.

Parte del poder transformador de una solución de inteligencia de datos es, entonces, su capacidad para aumentar la agilidad del negocio y la capacidad de innovación. Puede acelerar el tiempo de creación de valor al compartir y distribuir los activos de datos correctos a las personas correctas con el acceso correcto, todo a través de modelos de autoservicio que garantizan la precisión, integridad, validez, consistencia, singularidad y puntualidad de los datos.

La inteligencia de datos transforma los datos sin procesar en inteligencia procesable

Mediante los análisis de datos, la inteligencia de datos extrae insights aplicables en la práctica de sus datos para que pueda tomar mejores decisiones. Estos análisis de datos pueden adoptar varias formas, como los análisis predictivos (usar datos para hacer predicciones sobre el futuro) y la analítica preventiva (usar datos para determinar qué hacer a continuación).

La inteligencia de datos ayuda a los usuarios a saber qué tipo de datos tiene su organización y para qué se pueden utilizar, lo que les permite conectarse más fácilmente con los conjuntos de datos adecuados para sus propósitos.

La inteligencia de datos hace que los datos sean más confiables

Las compañías necesitan una confianza total en la fiabilidad de sus datos. Las herramientas y prácticas de calidad de datos que abarca la inteligencia de datos ayudan a desarrollar esta confiabilidad al garantizar la precisión, integridad, validez, consistencia, singularidad, puntualidad e idoneidad de los datos para el propósito.

Al tener un acceso más fácil a datos de mayor calidad, las organizaciones pueden llegar por fin al punto de confiar en esos datos, lo que se traduce en varios beneficios importantes y transformadores para la empresa.

Además, con la calidad de datos mejorada proporcionada por la inteligencia de datos, las organizaciones pueden descubrir y evaluar más fácilmente la calidad de los datos a escala, dondequiera que residan, con capacidades automatizadas para el perfilado, la limpieza, el monitoreo de datos y más.

Todo esto conduce a una mayor ventaja competitiva, ya que las organizaciones con inteligencia de datos pueden aprovechar las insights en tiempo real, acelerar el descubrimiento de datos y priorizar datos de alto calibre. Ser capaz de rastrear y mapear sus datos desde la creación hasta el consumo ayuda a garantizar aún más la precisión, la confianza y el cumplimiento de normas.