Machine learning pueden ayudar a transformar los datos en información
Durante la última década, las empresas han estado luchando seriamente para encontrar valor en la masa de datos que han estado acumulando. El análisis histórico ha demostrado ser vital en la determinación del ROI y otras operaciones de negocio necesarias, pero mientras tanto, el aprendizaje máquina está cogiendo la delantera. No solo está alimentándose del conjunto de datos disponibles para predecir lo que va a ocurrir en el futuro sino que también está generando perspectivas acerca de cómo tomar la mejor opción. En la era actual de disrupción del mercado e intensa competencia, se ha convertido en necesario para las empresas de futuro, pensar en invertir en machine learning.
Veamos cuáles son las 4 mejores prácticas para implementar esta tecnología en tu empresa
Entender y definir claramente los problemas de negocio particulares
Dado que machine learning está en la vanguardia de la tecnología software, es importante entender las necesidades de negocio que se espera que esta tecnología puede resolver en tu empresa. Definir claramente estos problemas en toda la empresa es un importante requisito para una implantación exitosa. Por ejemplo, si estás tratando de aprovechar el aprendizaje máquina para analizar y optimizar la tasa de abandono de clientes en tu empresa, el primer paso que debes tomar es definir los diferente factores que hacen que se alimente esa tasa de abandono de clientes. Una vez que el problema ha sido articulado y entendido en toda la empresa, tu negocio será capaz de rastrear y recolectar adecuadamente los datos necesarios.
Entender lo que el machine learning puede hacer
Es fácil quedar cegado por palabras de moda. El aprendizaje automático o machine learning no surge de una caja para resolver los problemas de tu empresa o mejorar los procesos de todo tipo de empresas. A menudo, muchas empresas están mejor asociadas a algunas reglas simples en lugar de costosas soluciones de aprendizaje máquina. Las empresas deben saber lo que es posible y que se necesita: la tecnología se basa en grandes conjuntos de datos y si esto es algo que una empresa carece, se debe centrar en la creación de datos como proceso preliminar a la inversión en machine learning, ya que de otro modo no tendrá 100% de precisión. Seguramente, el machine learning no es para todos.
Asegura la limpieza de los datos
Asegurar la salud del conjunto de datos que los algoritmos de aprendizaje máquina utilizan es vital para proporcionar conocimientos precisos y confiables. Antes de asegurar la funcionalidad de tus conjuntos de datos, debes preguntarte si tienes los datos adecuados para responder a las preguntas sobre tu negocio que necesitas contestar. La limpieza de datos es algo particularmente desafiante en el mundo actual donde hay numerosos procesos y sistemas de negocio. Aunque es un desafío, es necesario garantizar que los datos son exactos en todos los sistemas. Las entradas duplicadas o contradictorias paralizan el potencial del machine learning. Este tipo de esfuerzos son de las mejores prácticas en otras funciones de Business Intelligence y luego se incluirán en informes empresariales eficaces.
Realiza seguimiento y actualiza
Como con toda nueva pieza de tecnología meticulosamente implementada en toda la organización, medir la eficacia y las mejoras del machine learning es vital y constante. Nunca termina. Aunque se debe permitir que la tecnología se ejecute a su propio ritmo (las salidas de machine learning no son inmediatas), medir la efectividad general nos aportará indicaciones acerca de la precisión de los inputs. En algunos casos puede ser necesario volver al principio para redefinir los problemas empresariales individuales de tu empresa.
