Con el zumbido de la Inteligencia Artificial, las empresas deberían aprovecharla de inmediato para obtener esa ventaja de ser las primeras en moverse y diferenciarse de la competencia. Sin embargo, hay varios componentes a considerar cuando una empresa considera la implementación de cualquier aplicación de IA. Uno de ellos es la minería del conocimiento, que puede ayudar a las organizaciones a aprovechar los datos disponibles para ellos.
La minería del conocimiento puede desempeñar un papel clave para las empresas que se están adaptando a las aplicaciones de IA en sus operaciones. Las grandes empresas recopilan una gran cantidad de datos de mercado e información del consumidor que queda infrautilizada. La minería del conocimiento es clave para comprender y aprovechar esos datos. ¡Este blog cubre cómo!
¿Qué es la minería del conocimiento?
Antes de definir los gráficos de conocimiento, es crucial comprender que las empresas manejan dos tipos de datos: no estructurados y estructurados. Según lo confirmado por Gartner, El 80% de estos datos no están estructurados , y solo el 20% restante está estructurado. Los datos estructurados son más fáciles de comparar, procesar y analizar, mientras que los datos no estructurados, en forma de imágenes, audio, video, etc., no son tan fáciles de administrar.
La minería del conocimiento es un subconjunto de la IA; Es un dominio que se enfoca en aprender ideas de una gran cantidad de información no estructurada. La minería del conocimiento reúne los datos de diferentes fuentes para analizarlos en busca de tendencias y patrones. Esto puede permitir a las empresas con sus operaciones de big data descubrir nuevos conocimientos a partir de sus vastos datos no estructurados.
Hasta ahora, las empresas han confiado en el análisis manual para analizar los datos no estructurados. Sin embargo según un informe de IDC, el análisis manual requiere 2,5 horas de trabajo un día para analizar datos no estructurados. Es casi un tercio de un día de trabajo dedicado a tareas que podrían ahorrarse con la minería del conocimiento.
¿Cómo funciona la Minería del Conocimiento?
La minería del conocimiento ayuda a las organizaciones a aprovechar un conjunto de información ingeniosa y sin explotar. La minería del conocimiento, como su nombre indica, profundiza en varias fuentes y formatos de datos para establecer conexiones, obtener conocimientos y aplicarlos según los casos de uso de IA de las organizaciones.
Aquí hay tres fases de la minería del conocimiento: ingerir, enriquecer y explorar.
Recopilación de información - Ingestión:
La minería del conocimiento comienza con la recopilación de información de todas las fuentes de datos y su ingesta en un grupo. Los datos estructurados son más fáciles de relacionar y administrar, sin embargo, los datos no estructurados no están predefinidos en ningún modelo de datos. Los datos de archivos como PDF, imágenes, documentos de Word y PowerPoint proceden de fuentes como bases de datos no relacionales, API, almacenamiento de blobs y archivos.
En esta fase de ingesta, se realiza el descifrado de documentos para recopilar datos de varias fuentes y dividirlos en un medio común, que a menudo son los datos de texto a través de técnicas de NLP y OCR.
Aplicación de modelos de IA y ML - Enriquecimiento:
El siguiente paso después de la ingesta de conocimiento es enriquecer esos datos a través de modelos de IA para procesar la información. Este paso esencialmente aprende de los datos disponibles para identificar patrones e información. Este paso significaría que puede procesar los datos disponibles a través de soluciones de IA de Azure Cloud y AWS, o puede entrenar su propio modelo de aprendizaje automático con un equipo especializado en IA.
NLP, Computer Vision, Sentiment Analysis y varias técnicas de IA de este tipo ayudarían a comprender y dar sentido a la información que está disponible para la empresa después de la fase de ingesta.
Exploración y producción:
Este último paso de un proceso de Minería del Conocimiento es analizar la información enriquecida e ingerida. Este paso garantiza que los modelos de ML entrenen y aprendan de la información que está disponible para la empresa, única para su negocio.
Esta parte del proceso también garantiza que los datos disponibles estén bien indexados para las búsquedas y las aplicaciones de usuario final. Las herramientas de análisis como PowerBI pueden agregar valor aún más aquí al analizar la información y obtener información más profunda de la información disponible.
¿Cómo ayuda la Minería del Conocimiento a cualquier organización?
Los datos no estructurados disponibles en forma de documentos o imágenes solo pueden servir para el propósito de registros que en su mayoría están inactivos y ocupan sus recursos de manera redundante la mayor parte del tiempo.
La minería del conocimiento es el proceso de aprovechar al máximo los datos empresariales peculiares para obtener información que sirva para un mejor propósito, contribuya a la toma de decisiones empresariales generales y deje un impacto duradero como parte de su modelo de ML.
Estas son algunas formas en que la minería del conocimiento puede tomar miles de archivos de organización y obtener información extensa y procesable:
Comprender el significado de las estadísticas y datos demográficos disponibles
Conocer la profundidad y precisión de los datos recopilados a través de los conocimientos que proporciona. También puede ayudar a identificar cualquier brecha en la recopilación de datos.
Agregación del conocimiento disponible para encontrar insights más profundos a través del análisis utilizando herramientas de inteligencia de negocios
Aprender sobre los resultados de operaciones comerciales únicas a través de la minería del conocimiento durante un período de tiempo.
Eso no es todo. La minería del conocimiento puede ser una parte del plan de implementación de IA de cualquier empresa que enfatice los datos disponibles para ellos. Con mejores conocimientos a través de él, las organizaciones pueden aplicar diferentes aplicaciones de IA para casos de uso particulares, como predicciones y automatización.
Cuanto antes mejor
¿Cuándo es el momento adecuado para que una empresa explore la minería? La respuesta a eso radica en la disponibilidad de los datos disponibles. Si una empresa tiene la cantidad y la calidad correctas de datos, entonces puede comenzar a aprovechar la minería del conocimiento para desbloquear el valor de la información inactiva.
Si una organización no tiene datos tan perspicaces en este momento, debe comenzar a buscar diferentes fuentes de recopilación de datos tan pronto como pueda.