¿Qué es la inteligencia de datos?
La inteligencia de datos es el proceso de usar sistemas de inteligencia artificial (AI) para aprender, comprender y razonar sobre los datos de una organización, lo que permite la creación de aplicaciones de AI personalizadas y democratiza el acceso a los datos en toda la empresa.
¿Cómo funciona la inteligencia de datos?
La inteligencia de datos funciona utilizando tanto modelos de IA generativa como de IA tradicional para desarrollar una comprensión integral de los datos empresariales de una organización y su uso. Aprende de las señales capturadas en todo el patrimonio de datos de la organización, incluidos su catálogo de datos, las consultas SQL, los dashboards de BI, los notebooks, las canalizaciones de datos y la documentación. Este enfoque permite una comprensión matizada de los conceptos, la semántica y el entorno de datos único del negocio. En consecuencia, la IA puede proporcionar respuestas significativamente más precisas en comparación con el uso ingenuo de los modelos de lenguaje grandes (LLM) entrenados únicamente con datos públicos de internet.
¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia de datos?
La inteligencia de datos ofrece los siguientes beneficios a las organizaciones:
- Aumenta la productividad con datos e IA a través del acceso en lenguaje natural: Al aprovechar los modelos de IA, la inteligencia de datos permite trabajar con datos en lenguaje natural, adaptado a la jerga y los acrónimos de cada organización. La inteligencia de datos observa cómo se utilizan los datos en las cargas de trabajo existentes para aprender los términos de la organización y ofrece una interfaz de lenguaje natural personalizada a todos los usuarios, desde los no expertos hasta los científicos e ingenieros de datos.
- Mejora la catalogación semántica y el descubrimiento de datos y activos de AI: la AI generativa puede comprender el modelo de datos, las métricas y los KPI de cada organización para ofrecer características de descubrimiento inigualables e identificar automáticamente las discrepancias en la forma en que se utilizan los datos.
- Automatiza la gestión y la optimización de los datos: los modelos de inteligencia de datos pueden optimizar el diseño, la partición y la indexación de los datos en función de su uso, lo que reduce la necesidad de ajustes manuales y de configuración.
- Mejora la gobernanza y la privacidad: la inteligencia de datos permite a las organizaciones detectar, clasificar y prevenir automáticamente el uso indebido de datos sensibles, a la vez que simplifica la gestión de datos mediante el lenguaje natural.
- Ofrece compatibilidad de primer nivel para las cargas de trabajo de IA: La inteligencia de datos mejora las aplicaciones de IA empresariales, ya que les permite conectarse con los datos comerciales pertinentes y aprovechar la semántica aprendida (p. ej., métricas, KPI) para ofrecer resultados relevantes y precisos. Mediante la inteligencia de datos, los desarrolladores de aplicaciones de AI ya no tienen que improvisar la inteligencia a través de una frágil ingeniería de prompts.
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Casos de uso de la inteligencia de datos
La inteligencia de datos se utiliza en diversas industrias, desde las finanzas y el sector de la salud hasta la energía, y está transformando la forma en que operan las empresas. Estos son algunos ejemplos que demuestran cómo la inteligencia de datos ayuda a las empresas a entender a sus clientes, mejorar los procesos, detectar fraudes y más:
- Finanzas: este sector utiliza la inteligencia de datos para gestionar los riesgos financieros, predecir las tendencias económicas y garantizar el cumplimiento normativo. Los bancos y otras instituciones financieras analizan datos para evaluar la solvencia crediticia, identificar fraudes y categorizar a los clientes.
- Venta minorista y CPG: estas industrias aprovechan la inteligencia de datos para comprender las preferencias de los clientes, gestionar mejor el inventario, optimizar las cadenas de suministro y personalizar las estrategias de marketing para cada cliente.
- Sector público: en el sector público, la inteligencia de datos es crucial para mejorar los servicios y tomar decisiones de políticas informadas. Las agencias gubernamentales usan datos para monitorear los cambios económicos y mejorar la prestación de servicios.
- Seguros: las empresas de este sector utilizan la inteligencia de datos para evaluar riesgos, fijar las primas de los seguros y detectar reclamaciones fraudulentas. Al analizar grandes conjuntos de datos, obtienen una comprensión más clara de los riesgos y agilizan el proceso de reclamaciones.
- Atención médica: estas organizaciones aplican la inteligencia de datos para mejorar la atención al paciente, controlar los costos y realizar investigaciones. El análisis de datos apoya la toma de decisiones médicas y ayuda a identificar tratamientos eficaces.
- Energía: en el sector energético, las empresas utilizan el análisis de datos para supervisar y prever el consumo de energía y mejorar la eficiencia de la red eléctrica.
Si bien las aplicaciones de inteligencia de datos pueden variar entre industrias, el objetivo común sigue siendo el mismo: extraer información valiosa de los datos y aprovecharla para impulsar el crecimiento del negocio y mejorar las experiencias del cliente.
Tecnología clave que habilita las plataformas de inteligencia de datos
Una plataforma de inteligencia de datos es una arquitectura que se basa en un data lakehouse (que combina las mejores características de los data lakes y los data warehouses) para proporcionar una base abierta y unificada para todos los datos y la gobernanza, y está impulsada por un Data Intelligence Engine que comprende la singularidad de los datos de una organización. Las tecnologías clave que hacen posible la Plataforma de Inteligencia de Datos incluyen:
- Almacenamiento de datos abierto y unificado
- Servicios de almacenamiento en la nube: como Amazon S3, Google Cloud Storage y Azure Data Lake Storage para proporcionar un almacenamiento escalable y rentable
- Formatos de datos abiertos: incluidos Delta Lake UniForm y Apache Iceberg, que son capas de almacenamiento de código abierto que incorporan transacciones ACID a formatos de datos como Parquet, lo que permite operaciones y una gestión de datos fiables.
- Metadatos y servicios de gobernanza abiertos
- Unity Catalog: proporciona gobernanza de datos abierta y gestión de metadatos para los data lakehouses.
- Hive metastore: un repositorio central que almacena metadatos para tablas y bases de datos de Hive, lo que facilita el descubrimiento y la gestión de datos.
- Procesamiento de datos distribuido
- Apache Spark™ y Spark Structured Streaming: un motor de análisis unificado para el procesamiento de datos a gran escala que admite el procesamiento por lotes y de flujos en tiempo real
- Motores de consulta
- Databricks Photon: un motor de última generación que proporciona un rendimiento de consulta extremadamente rápido a bajo costo para la ingesta de datos, ETL, streaming, almacenamiento de datos, ciencia de datos y consultas interactivas, directamente en el data lake.
- Aprendizaje automático y MLOps
- MLflow: una plataforma de código abierto para gestionar el ciclo de vida del ML, que incluye la experimentación, la reproducibilidad y la implementación.
- Mosaic AI: Herramientas que aceleran el desarrollo y la implementación de modelos de AI tradicionales y generativos optimizando y automatizando los flujos de trabajo de machine learning
- Sistemas de IA compuestos
- Los sistemas de IA compuestos usan señales de la plataforma de datos de una organización, incluidos el catálogo de datos, los dashboards, los notebooks, las canalizaciones de datos y la documentación, para crear modelos de IA generativa altamente especializados y precisos que comprenden los datos, los patrones de uso y los conceptos de negocio de la organización.