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Silos de datos

Qué son los silos de datos y cómo incrementar nuestras ventas integrándolos a través de inteligencia artificial

Cuando pensamos en un silo, normalmente visualizamos esos enormes depósitos de grano o trigo que se ven en las granjas y en las películas del oeste. Gigantescos almacenes metálicos que permiten almacenar cereales a salvo de los animales, los insectos y las inclemencias meteorológicas. Pero los silos también son un concepto dentro de las bases de datos. Y, a diferencia de las granjas, uno realmente no quiere tener silos de datos en su empresa.

Un silo es un depósito de datos fijos que permanece bajo el control de un departamento y está aislado del resto de la organización. Dentro del data management (gestión de datos), un silo es un problema, dado que se trata de una parte de la organización que no está conectada al centro de procesamiento de datos de la empresa, suponiendo un perjuicio para esta. Después de todo, los datos son el combustible de la inteligencia artificial.

Y es que importantes estudios como “Emerging business opportunities in AI de la consultora Comptia demuestran que 3 de cada 4 empresas reconoce tener silos de datos en su organización.

Fuentes de información con un ineficiente modelo de minería de datos

Según el estudio, las empresas medianas son las que más silos de datos tienen, representando el 44% del total. Esto se debe a que cuando una empresa pequeña crece rápidamente, suele cometer el error de crear sistemas de análisis de datos que están aislados de los sistemas generales. Pero esto no se da únicamente en PYMES. El 35% de las grandes empresas, incluso teniendo la capacidad de implementar un plan general de gestión de bases de datos, lo hace forma ineficiente.

Expertos del sector hablan de la paradoja que resulta que muchos sistemas de minería de datos sean ineficaces debido a que previamente no se han recogido correctamente los datos de la empresa. Existe un trabajo previo de diseño de sistemas de recogida de datos que las empresas tienen que llevar a cabo antes de implantar un modelo de gestión de los datos que permita alimentar los algoritmos.

El estudio señala que, más allá de fallos estructurales u organizativos, existe un enfoque erróneo a la hora de plantear un modelo de datos y un sistema de inteligencia artificial. Muchas empresas los plantean como si fuera la arquitectura de un software, construyéndolos de forma determinista mientras solucionan los problemas de estructura. Sin embargo, la inteligencia artificial está basada en un enfoque probabilístico, lo que significa que cuantas más fuentes de datos tengamos, más correlación entre estos habrá y, por lo tanto, más cerca estaremos de obtener la respuesta correcta a nuestras consultas.

Los datos son el alimento de la inteligencia artificial, y serán precisamente las herramientas basadas en inteligencia artificial las que nos permitan interpretar los datos.

Hacia un modelo de gestión que permita tomar decisiones óptimas basadas en los datos

Modernizar la cadena de suministro va más allá de recopilar fuentes de información en un departamento específico, o de una correcta gestión de nuestras bases de datos. Debe ser un cambio de paradigma, de forma de pensar, y debe ser un proceso conducido por ejecutivos dispuestos a romper modelos tradicionales, representados por los silos de datos.

En una primera fase, el sistema de minería de datos debe ser dinámico, inteligente y colaborativo, de manera que pueda capturar datos en tiempo real, detectar los patrones y sincronizarse con el resto de los dispositivos de captación. Además, ha de ser capaz de mostrar la información a través de un centro de control que muestre los datos de una forma gráfica e inteligible.

En una segunda fase, el sistema debe ser capaz de realizar predicciones, aportando informaciones útiles a los ejecutivos que tengan un impacto real, inmediato y medible en las decisiones empresariales. Con el tiempo y la recopilación de más y más datos, el sistema se automatizará, de manera que se produzca una optimización constante en todos los procesos, alimentado por los datos.

Acabar con los silos de datos es un proceso que comienza replanteando desde el principio el funcionamiento de cada departamento, así como implantando data centers (centros de procesamiento de datos) optimizados para las características de cada uno de ellos. A través de la minería de datos y de la conexión entre ellos mediante un único centro de procesamiento de datos, podremos digitalizar nuestra empresa y darle la capacidad de tomar decisiones basadas en su propio conocimiento.

Guiomar Fernandez
guiomar.fernandez@beabloo.com