El volumen de datos digitales que se creará en los próximos cinco años duplicará la cantidad producida hasta ahora, y los datos no estructurados definirán esta nueva era de experiencias digitales.
Los datos no estructurados -información que no sigue los modelos convencionales ni se ajusta a los formatos de las bases de datos estructuradas- representan más del 80% de todos los nuevos datos empresariales. Para prepararse para este cambio, las empresas están encontrando formas innovadoras de gestionar, analizar y maximizar el uso de los datos en todos los ámbitos, desde la analítica empresarial hasta la inteligencia artificial (IA). Pero los responsables de la toma de decisiones también se enfrentan a un viejo problema: ¿cómo mantener y mejorar la calidad de conjuntos de datos masivos y difíciles de manejar?
Con el aprendizaje automático (ML), así es. Los avances en la tecnología de ML permiten ahora a las organizaciones procesar eficazmente los datos no estructurados y mejorar los esfuerzos de control de calidad. Con la revolución de los datos que se está produciendo a nuestro alrededor, ¿en qué situación se encuentra su empresa? ¿Está cargada con conjuntos de datos valiosos pero inmanejables, o está utilizando los datos para impulsar su negocio hacia el futuro?
Los datos no estructurados requieren algo más que copiar y pegar
Es indiscutible el valor que tienen los datos precisos, oportunos y coherentes para las empresas modernas: son tan vitales como la computación en la nube y las aplicaciones digitales. Sin embargo, a pesar de esta realidad, la mala calidad de los datos sigue costando a las empresas una media de 13 millones de dólares al año.
Para resolver los problemas de los datos, puede aplicar métodos estadísticos para medir las formas de los datos, lo que permite a sus equipos de datos hacer un seguimiento de la variabilidad, eliminar los valores atípicos y evitar la desviación de los datos. Los controles basados en la estadística siguen siendo valiosos para juzgar la calidad de los datos y determinar cómo y cuándo debe recurrir a los conjuntos de datos antes de tomar decisiones críticas. Aunque es eficaz, este enfoque estadístico suele reservarse para los conjuntos de datos estructurados, que se prestan a mediciones objetivas y cuantitativas.
