Si realizara una encuesta preguntando a los trabajadores cuál es el activo más importante para las empresas, dirían que los datos más resumidos.
Sin embargo, algunas de las empresas más estructuradas luchan con los silos de datos, lo que obstaculiza su capacidad de obtener ideas significativas que pueden beneficiar su crecimiento y éxito. De hecho, las encuestas recientes de medios de buena reputación como Gartner muestran que hasta el 80% de las organizaciones informan que los datos de datos afectan negativamente sus operaciones comerciales.
Es por eso que es importante empaparse de cómo los silos pueden socavar las empresas y cómo superarlas es crucial para aprovechar los datos al máximo potencial. Si tiene curiosidad por saber más, este artículo será de gran utilidad para usted y exploramos la importancia de la IA de la generación de recuperación y su participación en la transformación de la integración de datos para que las empresas puedan usarla para su ventaja.
La evolución de la gestión de datos: desde bases de datos locales hasta computación en la nube
Si tuviéramos que rastrear la gestión de datos en sus primeros días (o incluso los tiempos actuales para algunas empresas), puede caracterizarse como una dependencia de las bases de datos locales, donde los datos se archivan, mantienen y almacenan en servidores físicos dentro de su propia infraestructura. Aunque es un medio relativo de seguridad, este método tradicional planteó importantes desafíos de la compañía en términos de escalabilidad, costos de mantenimiento e integración en diferentes unidades de negocios.
Como el florecimiento de la tecnología ha abierto las compuertas a las oportunidades para almacenar una cantidad inimaginable de datos, la computación en la nube ofrece a las empresas las soluciones de almacenamiento flexibles y escalables que las empresas anhelan. Las empresas ahora pueden buscar plataformas basadas en la nube como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud Platform (GCP) para almacenar y administrar grandes cantidades de datos sin las limitaciones de la infraestructura física.
Sin embargo, esto no indica que esta transición a la computación en la nube se encontró con su propio conjunto de desafíos, principalmente:
- Fragmentación de datos en múltiples servicios en la nube
- Preocupaciones de seguridad
- Complejidad de integración
Según la investigación de la industria, el 94% de las empresas usan servicios en la nube, pero el 67% lucha por la integración de datos en múltiples plataformas, destacando la complejidad continua de la gestión de datos en la nube. Este cambio destacó la necesidad de técnicas de integración más sofisticadas, preparando el escenario para soluciones de gestión de datos como AI de generación (RAG) de recuperación (RAG).
El papel de las API y el middleware en la integración de datos heredados
Antes de las soluciones impulsadas por la IA como Rag AI, las empresas intentaron unificar datos fragmentados utilizando API (interfaces de programación de aplicaciones) y middleware. Estas tecnologías permitieron diferentes aplicaciones de software para comunicarse y compartir datos, cerrando la brecha entre los sistemas aislados.
Si bien las API y el middleware proporcionaron soluciones parciales para descifrar el código al mejorar los problemas de silo de datos, tuvieron un inconveniente significativo, especialmente:
- Configuración y mantenimiento manual: los equipos de TI tenían que actualizar y administrar constantemente las API a medida que los sistemas evolucionaron.
- Los cuellos de botella de rendimiento: a medida que aumentaba la complejidad de los datos, las soluciones de middleware a menudo luchaban con problemas de latencia en el procesamiento de datos a gran escala.
- Falta de conciencia contextual: los métodos de integración tradicionales carecían de comprensión semántica, lo que dificulta la extraña información significativa de fuentes de datos dispares.
Cómo la IA y el aprendizaje automático difieren de la integración de datos basada en reglas
Los enfoques basados en AI y el aprendizaje automático analizan, recuperan y procesan dinámicamente los datos, un marcado contraste de la integración de datos basada en reglas tradicional que establece su base en flujos de trabajo predefinidos y mapeos manuales.
Integración tradicional basada en reglas:
- Requiere configuración manual de reglas y lógica.
- Luchas con datos no estructurados (por ejemplo, publicaciones en redes sociales, correos electrónicos).
- Inflexible y difícil de escalar a medida que crecen los datos.
Integración de datos dirigida por IA:
- Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer el significado de los datos no estructurados.
- Aprende de consultas pasadas para mejorar la precisión con el tiempo.
- Puede integrar la recuperación de datos en tiempo real con registros históricos.
Solo miramos comparativamente a estos dos que nos damos cuenta de que Rag Ai supera los enfoques tradicionales como la automatización de pasos como el descubrimiento, la recuperación y la contextualización de los datos hacen que el proceso sea más suave y mejora la capacidad de dibujar ideas en tiempo real.
Perspectivas futuras y capacidades emergentes
Con su despliegue actual en muchas industrias y sectores, incluidas la atención médica, la logística y el marketing, Rag AI probablemente será un pilar. Para que las empresas se mantengan al tanto de los avances y las prioridades cambiantes, es importante que arrojen una amplia red sobre los datos que pueden ser accesibles y relevantes sin las trampas de seguridad que los fijan.
Rag AI ofrece una solución poderosa al antiguo problema de los silos de datos. Cuando se usa correctamente, puede combinar ideas unificadas para impulsar la toma de decisiones más informadas.
Como la gestión de datos impulsada por la IA está rugiendo con la oportunidad, las empresas que usan esta solución para su ventaja solo se prometen un camino más justo hacia la innovación y la eficiencia que inigualable competidores obstinados que siguen siendo tibios para integrar soluciones de datos más nuevas.
