Datuak laguntzen du prozesuak optimizatu eta automatizatzen, negozio- eta zerbitzu-eredu berriak sortzeko aukera ematen du, eta erabakiak hartzeko prozesua hobetzen du. Horri guztiari esker, enpresek lehiakorragoak izateko aukera duzue. Horregatik, Euskaltelek Data Analysisaren alderdiei buruzko lantegi praktiko batzuk antolatu ditu: adimen artifizialaren aplikazioa, azterketa eta azpiegitura.
Datua funtsezko aktibo bat da sektore eta tamaina guztietako enpresetan, baina ez da erraza hura bildu eta aztertzea, eta, funtsean, etekin guztia aprobetxatzea. Euskaltelek lagundu nahi dizu, eta, horretarako, Datuaren lantegiak egin ditugu. Bilera esklusiboak izan dira, datuen analitikako eta AAko gure adituek emanak. Praktikoak izan dira oro har, eta ETE eta enpresa handietako profesional eta zuzendariei zuzendu zaizkie.
Lehen Datuaren lantegia: nola lortu balioa adimen artifiziala erabiliz
Datuari buruzko lehen lantegian, aztertu zen nola lortu balioa datuetatik adimen artifiziala erabiliz. Enpresa adina ingurune daude, eta, horrenbestez, prozesu edo makina bakoitzak datu-mota desberdin bat sortu eta gordetzen du. AAk laguntzen du datu horiek antolatzen eta etekin handiena ateratzen. Baina, horretarako, beharrezkoa da testuingurua eta premiak definitzea eta produkzioa analizatzea.
Hortik aurrera, Data Warehouse korporatibo bat konfiguratu behar da finkatutako informazio guztiarekin. Sistema horrek guztien eskura jartzen du informazioa, modu erraz eta bizkorrean, eta enpresa bakoitzaren premia jakinetara egokituta. Erakunde handiagoetan, Datalake bat jartzea da aukerarik onena, mota gehiagotako datuekin, eta, noski, datuak egituratuta daudela.
AAren laguntzarekin, iragarpenean oinarritutako datu-zientzia aplikatzen duten proiektuak ari dira lantzen; oraindik urrienak dira, industria-ingurunean balio gehien ekartzen duten arren. Nolanahi ere, enpresa guztirako estrategia batekin hasteari begira, komeni da datuaren gobernutik hasi eta enpresan eskura dauden datu guztiak xehe-xehe ikuskatzea: jatorria, erabilerak, bistaratzeak, analitika, erabilera-potentziala...
Bigarren Datuaren lantegia: Nola sortu datuen lantalde bat
Profesional espezializatuak aurkitzea izaten da enpresen arazo handienetariko bat proiektu bat AA aplikatuz planteatzean. Horregatik, giza taldeari buruzko alderdietan zentratu da bigaren lantegia.
Izan ere, zalantza ugari izaten dira: zer profil zehatz dauden, zein behar ditudan nire enpresarako, non aurkituko ditudan, nola erakarri eta atxiki profesional horiek eta nola integratu enpresaren osotasunean (barnekoak badira), baina beharbada kanpoko langileak ere har ditzaket...
Ez dago erantzun bakar bat; enpresa bakoitzaren araberakoak dira soluzioak, eta erantzun horiek aztertu behar dituzue AAko bide-orri bat prestatzen hasi aurretik.
Hirugarren Datuaren lantegia: azpiegitura eta kasu praktikoak
Hirugarren saioan, analitikan eta adimen artifizialean oinarritutako proiektuak martxan jartzeari lotutako kasu praktikoetan zentratu gara. Helburua da datuak arin eta arrakastaz ustiatzeko oinarri bat izatea. Hala, hodei publiko eta pribatuko inguruneetako azpiegitura, arkitektura eta estrategiak aztertu ziren.
Adibidez, azaldu zen nola automatizatu datuak edozein iturritatik hartzeko eta prestatzeko prozesua, baita denbora errealean ere. Biltegiratzeari dagokionez, DataLake fidagarri bat (idazketa) konfiguratzen eta DataMartak (irakurketa) sortzen irakatsi zen.
Agertoki errealak eta enpresentzako onurak
Lantegi hauetan, datuari buruzko teknologia guztia ikusi dugu agertoki jakin batzuetan, baita nola erlazionatzen den eta enpresei lehen unetik bertatik ekar diezazkizueketen onurak ere. Zehazki, iturrien prestaketa, “anonimizazioa” eta datua aztertzeko, gobernatzeko eta ustiatzeko pentsatutako biltegiratzeak erabiliz.
Gainera, erabilera-egoera desberdinak planteatu ditugu adimen artifizial sortzailea aplikatzeko (hizkuntza naturaleko ereduak), hala nola kanpoko iturrien integrazioa (sare sozialak, elkarrizketak, etab.). Erabilera-kasu zehatz horretarako, HyperScalareekin hibridazio bat egitea planteatu genuen. Planteatu dugu, halaber, ekosistemen eta stack teknologikoen arteko hibridazioa; adibidez, Mileva eta Snowflake (cloud datawarehouse) eta DataRobot (AutoML).
Informazioa nola prestatu eta hodeirako fluxuak eta konexioa nola ezarri ere aztertu dugu. Gure Mileva plataformak aukera ematen du informazioa kontrolatzeko eta kargak planifikatu eta automatizatzeko AutoML-ko DataRobot tresna erabiliz. Eta beti da ezinbestekoa kalitatea, irispidea eta segurtasuna bermatuko dituen datu-gobernua ezartzea.
Enpresentzat ditugun soluzio teknologikoei buruz gehiago jakin nahi baduzu, harpidetu gure buletinera edo jarri harremanetan zure aholkulari pertsonalarekin edo enpresentzako gure sail komertzialarekin, formulario hau betez. Eta azken albisteen jakinaren gainean egoteko, jarraitu iezaguzu LinkedInen.