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Segundo congreso DAMA capítulo México se centró en la gestión de datos

Durante la segunda edición de su Congreso, la asociación se sumó a los festejos de los 60 años del cómputo en el país.

Hablar de la gestión de datos es hablar de la actualidad. Hoy en día, los datos son los que, prácticamente, dan el poder para la toma de decisiones estratégicas. Y así, con este panorama, es como DAMA Capítulo México realizó su segundo congreso a la par de la Semana de Gestión de Datos e Información –enfocada en la relevancia de la gestión de datos en la transformación digital– en la Universidad Iberoamericana de la Ciudad de México.

De acuerdo con Marilú López, presidenta de DAMA Capítulo México, se espera que la disciplina de la industria de datos siga con su crecimiento exponencial, ya que es imposible hablar de innovación tecnológica sin apalancarse de los datos, y el data management ayuda a verificar la información para tomar las decisiones adecuadas. “La revolución ya nos alcanzó y debemos encontrar la mejor manera de obtener la data de calidad que sirva a mejorar los procesos empresariales”, mencionó López.

Para este año, en su segunda edición, el Congreso de DAMA dedicó una semana a la gestión de datos, iniciando con un curso de introducción a las mejores prácticas de gestión de datos de DAMA, así como talleres impartidos por diversos invitados. Asimismo, durante la segunda edición de su Congreso, la asociación se sumó a los festejos de los 60 años del cómputo en el país.

Y es que durante estos 30 meses de existencia han buscado compartir las buenas prácticas, siempre con la participación de alguna voz autorizada en la materia y que ofrezca la práctica de casos reales.

Por su parte, Thomas C. Redman conocido como “The Data Doc” y fundador de Data Quality Solutions, habló sobre la mezcla que se está dando entre los datos y la inteligencia artificial (IA); de acuerdo con Redman hay dos mensajes que deben considerarse: “si tu organización no está explorando la inteligencia artificial, es momento de empezar a tenerla en cuenta, debido al alto potencial que tiene”.

Por otra parte, el Data Doc mencionó que si las empresas ya consideraron el uso de IA deberían de asustarse mucho, ya que hace tres años, cuando la gente empezaba a hablar de inteligencia artificial, él no creía mucho en esa tecnología, pero –expresó– “de unos años para acá decidí echarle un vistazo y hay que verlo desde la perspectiva de calidad de datos, es una vista diferente. Me tomó mucho tiempo pero una mañana desperté y me di cuenta que se puede apagar la red eléctrica en 20 minutos con solo usar la inteligencia artificial.”

Tras esa ‘epifanía’, Redman llegó a la conclusión de que la comunión de datos e inteligencia artificial debe estar sujeta a una perspectiva de gestión de data. El aprendizaje no debe ser una limitación, ya que “existen muchas herramientas de aprendizaje; la clave es la que la maquina escribe el algoritmo, detrás del telón.”

De acuerdo con el experto no existe mucha continuidad cuando se trata de datos y estos errores cuestan mucho. “Las cosas exponenciales cuestan mucho más, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) ofrecen un enorme potencial en materia de datos, pero si estos datos son malos se comprometerán los esfuerzos y esta combinación puede ser potencialmente letal para las empresas”, finalizó Redman.

Este artículo se actualizó por última vez en noviembre 2018

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