El dato ayuda a optimizar y automatizar procesos, permite nuevos modelos de negocio y servicios y mejora la toma de decisiones permitiéndoos a las empresas ser más competitivas. Así que en Euskaltel hemos organizado una serie de talleres prácticos dedicados íntegramente al Data Analysis en sus diferentes vertientes: aplicación de la Inteligencia Artificial, ánalisis e infraestructura.
El dato es un activo clave en empresas de todos los sectores y tamaños, pero no es tarea fácil recopilarlo, analizarlo ni, en resumen, sacarte todo el partido. En Euskaltel queremos ayudaros, y para ello hemos celebrado nuestros Talleres del dato. Han sido encuentros exclusivos impartidos por nuestros expertos en analítica de datos e IA, con carácter fundamentalmente práctico, y dirigidos a profesionales y directivos/as de pymes y grandes empresas.
Primer Taller del dato: cómo obtener valor aplicando la Inteligencia Artificial
En el primer taller sobre el dato, se analizó cómo obtener valor de los datos aplicando la Inteligencia Artificial. Hay tantos entornos como empresas, por lo que cada proceso o máquina genera y almacena un tipo de datos diferente. La IA ayuda a organizarlos y sacarles el máximo partido, pero, para ello, resulta fundamental definir el contexto, las necesidades y analizar la producción.
A partir de ahí, un paso necesario es configurar un Data Warehouse corporativo con toda la información consolidada. Hablamos de un sistema que pone la información a disposición de todos/as de una manera sencilla, rápida y adaptada a las necesidades concretas de cada empresa. En organizaciones más grandes, la mejor opción es un Datalake, con datos de más tipos como no estructurados.
Con la ayuda de la IA se avanza hacia proyectos con ciencia de datos basados en la predicción, aun los menos habituales, pese a ser los que más valor aportan actualmente al entorno industrial. En todo caso, de cara a emprender una estrategia para toda la empresa, conviene empezar por el gobierno del dato y hacer una consultoría pormenorizada de todos los datos disponibles en la empresa: origen, usos, visualización, analítica, potencial de uso...
Segundo Taller del Dato: cómo formar un Equipo de Datos
La dificultad para encontrar profesionales especializados es uno de los mayores problemas que os encontráis en las empresas a la hora de plantearos un proyecto con IA. Así que el segundo taller se ha centrado en analizar lo relativo al equipo humano.
Porque ahí surgen un montón de dudas: qué perfiles concretos hay y cuáles necesito para mi empresa; dónde los encuentro; cómo atraigo y/o retengo a estos profesionales; de qué manera los integro en el conjunto de la empresa (sin son internos), aunque quizás también pueda optar por apoyarme en personal externo...
No hay respuesta única, depende de cada empresa, y debéis estudiar estas respuestas antes de lanzaros a preparar la hoja de ruta en IA.
Tercer Taller del dato: infraestructura y casos prácticos
En la tercera sesión nos centramos ya en casos prácticos relacionados con el despliegue de proyectos de analítica e Inteligencia Artificial. El objetivo es contar con una base para la explotación ágil y exitosa de los datos, por eso se analizaron infraestructuras, arquitecturas y estrategias en entornos de cloud pública y privada.
Por ejemplo, se relató cómo realizar la automatización de la ingesta de cualquier fuente, incluso en tiempo real. En cuanto al almacenamiento, cómo se configura un DataLake confiable (escritura) o cómo se crean los DataMarts (lectura).
Escenarios reales y beneficios para las empresas
En estos talleres os hemos mostrado escenarios en los que se ha visto toda la tecnología en torno al dato, cómo se relaciona y qué beneficios os puede aportar a las empresas desde el primer momento. En particular, desde la ingesta de fuentes, “anonimización” y utilizando diferentes almacenamientos pensados para el análisis, el gobierno del dato y su explotación.
Además, lo hemos hecho planteando diferentes casos de uso, como es la integración de fuentes externas (ej.: RRSS y conversaciones), para aplicar la Inteligencia Artificial Generativa (Modelos de Lenguaje Natural). Para este caso de uso concreto planteamos una hibridación con HyperScalares. También hemos planteado la hibridación entre ecosistemas y stacks tecnológicos, como es el ejemplo de Mileva con Snowflake (cloud datawarehouse) y DataRobot (AutoML).
Al igual que analizar cómo preparar la información y establecer los flujos y conexión al cloud. Nuestra plataforma Mileva permite tener el control de la información y planificar y automatizar cargas utilizando la herramienta de AutoML DataRobot. Y siempre resulta indispensable establecer un gobierno de los datos que garantice la calidad, el acceso y la seguridad.
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