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DataOps, el mantenimiento de sistemas de datos y la Inteligencia Artificial

  • DevOps

datos, redes

Mantener los sistemas actualizados con los datos una vez que se han implementado también es un problema importante, que la Inteligencia Artiticial puede ayudar a resolver.

La inteligencia artificial y la ciencia de datos están de moda, pero hay un problema del que nadie habla. Las herramientas de aprendizaje automático están evolucionando para que sea más rápido y menos costoso desarrollar sistemas de inteligencia artificial. Pero implementar y mantener estos sistemas con el tiempo se está volviendo exponencialmente más complejo y costoso.

Si bien las herramientas de inteligencia artificial y ciencia de datos mejoran la productividad del desarrollo del modelo, el código ML real es una pequeña parte de la solución general de los sistemas. Los equipos de ciencia de datos que no aplican los principios modernos de desarrollo de software al ciclo de vida de los datos pueden terminar con una deuda técnica y de baja calidad que causa un trabajo no planificado que hace que todos los esfuerzos detrás de las implementaciones de IA sean contraproducentes.

Hay una solución para esto. DataOps ofrece un nuevo enfoque para crear y poner en funcionamiento la IA que minimiza la deuda técnica, reduce el tiempo del ciclo y mejora la calidad de los datos y el código. Es una metodología que permite que los equipos de ciencia de datos prosperen a pesar de los crecientes niveles de complejidad necesarios para implementar y mantener la inteligencia artificial en el campo.

La orquestación de las cadenas de herramientas de desarrollo, implementación, operaciones y monitoreo simplifica drásticamente los flujos de trabajo diarios del equipo de ciencia de datos. Sin la carga de la deuda técnica y el trabajo no planificado, pueden centrarse en su área de especialización; creando nuevos modelos que ayudan a la empresa a cumplir su misión.

Asegurando datos

Hay otro problema que crea el uso de grandes grupos de datos y que AI está en condiciones de resolver. A medida que las empresas continúan conectando sistemas internos para obtener mejores eficiencias operativas internas y ofrecer mejores experiencias al cliente, están exponiendo aún más sus datos confidenciales a piratas informáticos criminales que pueden obtener acceso a todos esos sistemas desde un único punto de acceso débil.

La IA es esencial para ofrecer una protección de ciberseguridad rentable para las empresas en la escala que requerirán en breve. Además de las necesidades de seguridad cibernética, la inteligencia artificial también será útil para localizar áreas de la red para optimizar el rendimiento en tiempo real, lo que ayudará a reducir los gastos generales y operativos del negocio.

La mayoría de las empresas no necesitan seguir estrategias de IA sino enfocarse en construir una cultura de datos. Una cultura de datos donde todos en la empresa pueden hablar un idioma común sobre cómo se usa el idioma en la empresa, un idioma sobre cómo la fecha se cruza con su propio trabajo y un idioma sobre cómo los datos ayudan a la empresa a servir mejor a sus clientes.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.