A medida que el mundo de los datos crece a un ritmo casi incomprensible, las empresas están sentadas sobre enormes reservas de datos que, hasta el momento, siguen sin explotar. El mundo de los datos está creciendo a un ritmo casi incomprensible: el tamaño del universo digital se duplicará al menos cada dos años.
Como resultado de la proliferación de datos, muchas empresas están sentadas sobre enormes reservas de datos sin explotar, pero a menudo están dispersas y en formatos de datos incompatibles.

Las empresas con una estrategia de capitalización de datos están invirtiendo para asegurarse de que pueden extraer el mayor valor posible a partir de sus datos. Un componente clave de cualquier estrategia de datos fiables incluye un sólido proceso de calidad de datos. Es tentador para las empresas considerar soluciones a corto plazo y procesos manuales para la depuración de datos, pero para cualquier estrategia relacionada con datos repetibles y a largo plazo, lo apropiado es un enfoque algorítmico.

Tanto un desafío como una oportunidad. Para las empresas de servicios financieros en particular, big data presenta tanto un desafío como una oportunidad. Actualmente, las empresas tienen más datos a su alcance que nunca, pero entender y utilizar estos datos de manera efectiva puede ser difícil.

Según Matthew Rawlings, Jefe de Licencia de Datos de Bloomberg, los problemas surgen por el hecho de que “se necesita un gran esfuerzo manual para limpiar y ejecutar esos datos y, encima, agregar algo de inteligencia comercial”.

Muchas empresas se han enfrentado a un retraso en la toma de decisiones basadas en datos: para cuando se ubican, ordenan, clasifican y aplican los datos, están prácticamente desactualizados y ya no son relevantes. Las empresas pueden tener problemas importantes, tanto regulatorios como comerciales, si la calidad de sus datos no está a la altura.

De hecho, en una encuesta previa a la conferencia de delegados que se dirigían a la Cumbre de Información Financiera de América del Norte 2017, poco más de la mitad (51%) mencionó la calidad de los datos como su mayor obstáculo inmediato.
Un proceso de un año – en un día. Quizás debido a algunos de estos impulsores, un número creciente de adoptadores tempranos están recurriendo al aprendizaje automático, un proceso que utiliza inteligencia artificial sofisticada para llevar a cabo una revolución tecnológica en el mundo de la calidad de datos. Las capacidades de IA están en el punto de inflexión de la adopción exponencial y el impacto.

“La IA es importante porque comprime el proceso. Puede tomar lo que fue un proceso de un año y la máquina puede hacerlo en potencialmente un día, así puede poner a prueba la hipótesis y actuar sobre ellas más rápidamente”.
Este proceso, o reconocimiento de nombre-identidad, es solo una de las áreas donde el aprendizaje automático es capaz de hacer una diferencia radical. Y el proceso mejora a lo largo del tiempo.
El uso de la tecnología adecuada puede proporcionarle a una empresa una de sus necesidades principales: datos en contexto. El contexto es el aspecto más importante de lograr que el personal aprecie la calidad de los datos, según Sanjay Saxena, Director de Gobernanza de Datos Empresariales en Northern Trust Corporation. “Cuando puedes explicarlo en términos de tu trabajo diario, ves que se enciende la bombilla”, indicó durante el webinar.

Las mejores prácticas de gestión de datos se han mejorado significativamente gracias a una combinación de la caída del costo de la energía del procesamiento de la computadora, el aumento de la disponibilidad de datos y la democratización de las herramientas de aprendizaje automático de fuente abierta, que le permite a cualquier empresa habilitar IA.
Información
Los nuevos métodos de ciencia de datos y las mejores prácticas permiten la destilación de miles de millones de celdas de datos y filas en información significativa. La calidad de los datos seguirá siendo un elemento diferenciador para la información de datos de cualquier institución. En última instancia, los seres humanos no pueden escalar a la velocidad necesaria para interpretar los datos en zettabytes, por lo que la base del aprendizaje automático es muy importante.