La inteligencia de negocio nace de un Modern Data Stack robusto
En Accuratio, concebimos la Inteligencia Artificial no como una tecnología aislada, sino como la cúspide de un ecosistema de datos bien orquestado. Nuestra propuesta de valor en IA se fundamenta en un Modern Data Stack (MDS) de vanguardia, que garantiza la calidad, accesibilidad y gobernanza de los datos, pilares esenciales para construir y escalar soluciones de IA que generen un valor de negocio real. La IA es tan inteligente como los datos que la alimentan, y nuestro MDS asegura que esos datos sean óptimos.
Imagina una IA que no solo asiste a sus empleados, sino que también asume tareas completas, optimizando los flujos de trabajo y liberando al equipo para que se concentre en iniciativas estratégicas. El potencial para redefinir las industrias ya está aquí, y tu empresa puede estar a la vanguardia.
El Proceso Tecnológico y Valor Agregado del MDS para la IA:
Nuestra arquitectura MDS está diseñada para fluir de manera integrada, convirtiendo el dato crudo en insights accionables y modelos predictivos o prescriptivos:
BlueYeti: La Fuente Estratégica de Datos para IA
- Proceso Tecnológico: Como socio estratégico, BlueYeti puede funcionar como una fuente crucial para la ingesta de datos externos o especializados que enriquecen nuestros datasets. Esto puede incluir información de mercado, tendencias específicas de la industria o datos geolocalizados, que son vitales para modelos de IA complejos.
- Valor Agregado al Dato: Proporciona un contexto ampliado y profundidad a nuestros datasets, permitiendo a los modelos de IA identificar patrones más sofisticados y hacer predicciones con mayor precisión al integrar una visión externa y complementaria del negocio o el mercado.
Fivetran: Ingesta Automática y Fiable de Datos para Modelos de IA
- Proceso Tecnológico: Fivetran automatiza la conexión y replicación de datos desde diversas fuentes operacionales (CRM, ERP, bases de datos de aplicaciones, logs, etc.) hacia nuestra plataforma central de datos. Maneja automáticamente los cambios de esquema y garantiza una ingesta de alta fidelidad.
- Valor Agregado al Dato: Asegura que los datos para IA sean frescos, completos y consistentes. Reduce drásticamente el tiempo de preparación de datos (data plumbing) y minimiza errores manuales, liberando a los equipos de datos para enfocarse en la construcción y mejora de modelos de IA, garantizando que el “combustible” de la IA sea de la más alta calidad desde el origen.
dbt (data build tool): Transformación y modelado para la IA
- Proceso Tecnológico: dbt permite a los ingenieros de datos y analistas transformar los datos brutos cargados por Fivetran en modelos de datos limpios, consistentes y listos para el análisis y el machine learning. Define transformaciones SQL como código, permitiendo versionado, testeo y documentación.
- Valor Agregado al Dato: Crea una “fuente de verdad” única para los datos de IA. Los datasets resultantes son validados, probados y documentados, lo que mejora drásticamente la fiabilidad de los inputs para cualquier modelo de IA y acelera el proceso de ingeniería de features (feature engineering), asegurando que los modelos aprendan de datos estructurados y coherentes.
Snowflake: La Plataforma Unificada para Datos e IA a Escala
- Proceso Tecnológico: Snowflake es el core de nuestra infraestructura de datos. Es una plataforma cloud de datos elástica que unifica las capacidades de data warehousing y data lake (el data lakehouse). Almacena y procesa petabytes de datos estructurados, semi-estructurados y no estructurados, escalando computación y almacenamiento de forma independiente.
- Valor Agregado al Dato: Proporciona la escalabilidad y flexibilidad necesarias para los workloads de IA. Permite a los científicos de datos acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos, realizar feature engineering y entrenar modelos sin preocuparse por la infraestructura subyacente. Es la base para unificar datos para analytics, machine learning y aplicaciones, rompiendo silos y permitiendo una visión 360° para la IA.
Dataiku: Orquestación del Ciclo de Vida de la IA y Colaboración
- Proceso Tecnológico: Dataiku es nuestra plataforma de Machine Learning Ops (MLOps) y desarrollo de IA. Permite a equipos multidisciplinarios colaborar en la preparación de datos, la construcción de modelos (utilizando autoML o codificación), la validación, el despliegue y el monitoreo de modelos de IA en producción.
- Valor Agregado al Dato: Democratiza el acceso a la IA. Convierte los datos transformados en modelos predictivos y prescriptivos, facilitando el desarrollo rápido y la iteración. Asegura que los modelos de IA se construyan sobre una base de datos sólida y permite que los outputs de la IA sean fácilmente integrados en los procesos de negocio. Agiliza el paso de la experimentación a la producción, maximizando el retorno de la inversión en IA.
data.world: Gobernanza y Descubrimiento para la Confiabilidad de la IA
- Proceso Tecnológico: data.world actúa como nuestro data catalog y plataforma de gobernanza de datos. Permite documentar datasets, descubrir fuentes de datos, entender el linaje y asegurar el cumplimiento normativo.
- Valor Agregado al Dato: Fundamental para la confianza en la IA. Asegura que los científicos de datos usen los datos correctos y comprendan su contexto y limitaciones. Proporciona trazabilidad para los datos que alimentan los modelos de IA, crucial para la explicabilidad (explainability) y la auditoría, y mitiga sesgos al ofrecer visibilidad sobre el origen y las transformaciones de los datos.
myota (Calidad y Cumplimiento de Datos): El Guardián de la Integridad de la IA
- Proceso Tecnológico: myota (asumiendo su rol en calidad y gobernanza) implementa reglas para validar, limpiar y monitorear la calidad de los datos a lo largo del MDS. Detecta anomalías y errores antes de que impacten los modelos
de IA.
- Valor Agregado al Dato: Proporciona un control de calidad constante, asegurando que los datos sean precisos, completos y consistentes. La IA depende críticamente de datos de alta calidad; myota minimiza el “garbage in, garbage out” (basura que entra, basura que sale), aumentando la fiabilidad y el rendimiento de los modelos.
altr (Seguridad y Control de Acceso): Protegiendo los Datos Sensibles de la IA
- Proceso Tecnológico: altr gestiona y aplica políticas de seguridad y control de acceso a nivel de dato, asegurando que solo los usuarios y sistemas autorizados puedan acceder a información sensible, incluso cuando esta se utiliza para entrenar modelos de IA.
- Valor Agregado al Dato: Protege la privacidad y la confidencialidad de los datos sensibles utilizados en la IA. Es crucial para el cumplimiento de normativas como GDPR o CCPA, permitiendo a las organizaciones aprovechar el poder de la IA sin comprometer la seguridad o incurrir en riesgos legales.
Sigma: Visualización y Acción de los Resultados de la IA
- Proceso Tecnológico: Sigma, una plataforma de BI cloud-native, permite a los usuarios de negocio explorar, analizar y visualizar los outputs y las predicciones de los modelos de IA directamente sobre los datos en Snowflake.
- Valor Agregado al Dato: Cierra el ciclo de la IA. Traduce la complejidad de los modelos en insights de negocio accesibles y accionables. Permite a los usuarios monitorear el rendimiento de los modelos, entender sus predicciones y tomar decisiones informadas, maximizando el impacto de las inversiones en IA
Conclusión:
En Accuratio, no solo construimos soluciones de IA; construimos la infraestructura de datos que las hace posibles, fiables y escalables. Nuestra arquitectura MDS, con la sinergia de BlueYeti, Fivetran, dbt, Snowflake, Dataiku, data.world, myota, altr y Sigma, no es solo una pila tecnológica; es el motor que transforma los datos en inteligencia estratégica, empoderando a nuestros clientes para tomar decisiones más rápidas y precisas, automatizar procesos inteligentes y desbloquear un valor sin precedentes de sus activos de datos.
Con Accuratio, la promesa de la IA se convierte en una realidad de negocio tangible.
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