La Roundtable de TDWI de la semana pasada en Frankfurt desencadenó una discusión envolvente sobre el papel cambiante de la IA en la gestión de la calidad de los datos. Una de las presentaciones destacadas de la noche fue entregada por Marcin Chudeusz, cofundador de digna, quien planteó una pregunta que invita a la reflexión: ¿Todavía necesitamos reglas de calidad de datos técnicas definidas y mantenidas manualmente en los Data Warehouses?

La discusión se centró en la creciente complejidad de los sistemas de datos modernos y las limitaciones de los enfoques tradicionales y manuales para la calidad de los datos. Aquí hay un resumen de los puntos clave e ideas compartidas por Marcin durante su presentación envolvente.

Los Desafíos de las Reglas de Calidad de Datos Manuales

En su presentación, Marcin comenzó destacando los desafíos que enfrentan las organizaciones cuando dependen de reglas de calidad de datos definidas y mantenidas manualmente en los Data Warehouses:

1. Mantenimiento que Consume Tiempo: Definir manualmente las reglas de calidad de datos requiere un tiempo y esfuerzo significativos. A medida que los volúmenes de datos crecen y la complejidad de los sistemas aumenta, mantener estas reglas se convierte en una tarea interminable.

   
   

2. Problemas de Escalabilidad: A medida que las organizaciones amplían su infraestructura de datos, se vuelve cada vez más difícil gestionar y actualizar estas reglas de manera efectiva. Esto resulta en cuellos de botella, procesamiento de datos más lento y riesgos potenciales para la integridad de los datos.

   
   

3. Propenso a Errores: El mantenimiento manual de reglas es inherentemente susceptible a errores humanos. Incluso los errores menores en las definiciones de reglas pueden llevar a evaluaciones inexactas de la calidad de los datos y anomalías no detectadas.

El argumento clave de Marcin fue que las reglas de calidad de datos manuales ya no son suficientes para el mundo impulsado por datos de hoy, donde los pipelines de datos son cada vez más dinámicos y complejos.

El Cambio de Reglas Basadas en Sistemas a Calidad de Datos Impulsada por IA

Para abordar estos desafíos, Marcin introdujo un enfoque moderno y más eficiente para la gestión de la calidad de los datos que aprovecha las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Explicó cómo la detección de anomalías automatizada está reemplazando rápidamente los procesos manuales, ofreciendo una serie de beneficios clave:

Detección Proactiva de Anomalías

En lugar de esperar que surjan problemas de datos, las herramientas impulsadas por IA pueden monitorear continuamente los datos en tiempo real, identificando discrepancias y anomalías a medida que ocurren. Este enfoque proactivo permite a las organizaciones abordar problemas antes de que impacten en las decisiones comerciales.

Sistemas de Autoaprendizaje

Mediante el uso de aprendizaje automático, los sistemas de calidad de datos pueden aprender de los datos históricos y ajustar los umbrales dinámicamente. Esto elimina la necesidad de actualizaciones constantes de reglas y asegura que el modelo de calidad de datos se mantenga relevante a medida que evolucionan los datos y las necesidades comerciales.

Escalable y Eficiente

Las herramientas automatizadas de calidad de datos son altamente escalables. Ya sea que estés gestionando un pequeño almacén de datos o un lago de datos a gran escala, las soluciones impulsadas por IA pueden manejar volúmenes crecientes de datos sin sacrificar el rendimiento o requerir más intervención manual.

Mejor Precisión y Consistencia

Los algoritmos de IA y ML están diseñados para detectar patrones y detectar anomalías con precisión, reduciendo el riesgo de error humano. Esto conduce a una mejor precisión de los datos, información más confiable y capacidades mejoradas de toma de decisiones.

El Papel de digna en la Revolución de la Calidad de Datos

Marcin destacó el enfoque impulsado por IA de digna para la calidad de los datos, enfatizando cómo digna elimina la necesidad de reglas de calidad de datos manuales. En cambio, la plataforma de digna ofrece:

1. Autometrics: Perfila continuamente los datos y captura métricas clave para el análisis, asegurando información precisa y actualizada sobre la calidad de los datos.

   
   

2. Modelo de Pronóstico: Utiliza aprendizaje automático para predecir posibles problemas futuros de calidad de datos estudiando tendencias y patrones de datos, permitiendo a las organizaciones ser proactivas en lugar de reactivas.

   
   

3. Autothresholds: Ajusta automáticamente los valores límite con base en datos históricos, asegurando que las anomalías de datos se detecten con precisión sin la necesidad de actualizaciones manuales constantes.

   
   

4. Paneles y Notificaciones en Tiempo Real: Proporciona visibilidad en tiempo real de la salud de los datos, con alertas instantáneas sobre anomalías, facilitando a las organizaciones mantenerse al tanto de los problemas de calidad de datos.

Por qué la Calidad de Datos Impulsada por IA es Importante para los Data Warehouses

La importancia de la calidad de los datos no puede subestimarse, especialmente en los Data Warehouses, que sirven como el centro de almacenamiento de datos y análisis. Sin datos precisos y consistentes, las organizaciones corren el riesgo de tomar malas decisiones comerciales, enfrentar problemas de Compliance y perder la confianza de los clientes.

Al adoptar la detección de anomalías impulsada por IA y alejarse de la configuración manual de reglas, las empresas pueden:

1. Aumentar la Confianza en sus procesos impulsados por datos.

2. Ahorra Tiempo al automatizar los controles de calidad de datos.

3. Reducir Costos minimizando la intervención manual y evitando errores de datos costosos.

4. Escalar Efectivamente a medida que crece su infraestructura de datos.

Puntos Clave de la Presentación de Marcin

Marcin concluyó su presentación reforzando la necesidad de soluciones de calidad de datos impulsadas por IA en el paisaje de datos moderno, dejando a los asistentes ansiosos por explorar los próximos pasos en la Data Governance impulsada por IA. Los días de depender de reglas técnicas de calidad de datos definidas y mantenidas manualmente están llegando a su fin. En su lugar, sistemas inteligentes y escalables están ofreciendo un enfoque más eficiente, preciso y a prueba de futuro para la calidad de los datos. digna continúa liderando la modernización del control de calidad de datos, asegurando que las empresas puedan contar con datos de alta calidad y confiables sin la carga de mantenimiento manual de reglas.

A medida que las organizaciones continúan navegando por entornos de datos complejos, la pregunta sigue siendo: ¿Siguen siendo necesarias las reglas definidas manualmente? Aunque algunas regulaciones específicas de la industria pueden requerir ciertas verificaciones predefinidas, la tendencia es clara: la IA está transformando la gestión de la calidad de datos. Las organizaciones que abrazan este cambio ganan una ventaja estratégica, reduciendo costos y mejorando la confiabilidad de sus decisiones impulsadas por datos.

¿Interesado en saber más sobre las soluciones de calidad de datos impulsadas por IA de digna? Contáctanos hoy y descubre cómo la IA puede revolucionar tus prácticas de gestión de datos.

¡Un enorme agradecimiento a todos los involucrados por hacer de este evento un éxito! Un agradecimiento especial a la Universidad de Ciencias Aplicadas de Frankfurt por su hospitalidad.