¿Qué es un gráfico de conocimiento?

Un gráfico de conocimiento es una red de puntos de datos interconectados que ayuda a visualizar relaciones y patrones. Piense en ello como un mapa de su universo de información, donde se conectan los puntos entre las diferentes piezas de datos. En lugar de puntos de datos aislados, obtendrá un rico tapiz de información interconectada.

Por qué son importantes los gráficos de conocimiento para las empresas

En la era del «big data» y la IA, los gráficos de conocimiento son cada vez más relevantes para las empresas. Dan sentido a grandes cantidades de información y extraen valiosos conocimientos. Esto permite una mejor toma de decisiones de la siguiente forma:

• Desvela información más detallada y profunda: vaya más allá de los análisis superficiales y vea las conexiones y tendencias ocultas.
• Toma de decisiones más inteligentes: decisiones informadas basadas en una comprensión holística de su panorama de datos.
• Agiliza el acceso a los datos, el análisis y la adaptación al cambio: así gana eficacia y agilidad.
• Permite obtener una ventaja competitiva: utilice la IA y el aprendizaje automático con la estructura ideal de los gráficos de conocimiento.
• Mejora de la gobernanza de datos: gestione, controle y audite sus datos con eficacia.
• Cumplimiento de la normativa: garantice el cumplimiento de las normas y reglamentos del sector, como el RGPD y la CCPA.

El reto de los silos de datos y la discordia

Hay un desafío habitual que muestra el verdadero poder de losgráficos de conocimiento: los silos de datos y la discordia de datos.

¿Qué son los silos de datos?

Los datos y la información quedan aislados dentro de sistemas, departamentos o formatos específicos, formando silos de datos. Esta fragmentación dificulta la colaboración y provoca incoherencias en la forma en que una empresa define y utiliza los datos.

El elevado coste de los silos de datos:

• Terminología incoherente: diferentes equipos pueden utilizar términos distintos para describir los mismos conceptos, lo que puede dar lugar a confusión y falta de comunicación.

• Definiciones contradictorias: los diferentes cálculos de las métricas pueden producir informes contradictorios y análisis inexactos.

• Oportunidades perdidas: los datos en silos ocultan el panorama general, obstaculizando la identificación de oportunidades de crecimiento y mejora.

Un problema empresarial común: no disponer de la misma información

Muchas empresas se enfrentan a estas fuentes de datos fragmentadas y a una terminología incoherente, lo que provoca confusión, desajustes y una mala toma de decisiones.

Imagine una cadena minorista intentando definir el concepto “cliente activo.” Un departamento puede considerar que cinco transacciones en seis meses significa que está activo, mientras que para otro puede que sean necesarias diez. Esta discrepancia puede dar lugar a informes inexactos y a esfuerzos de marketing desacertados.

Solución: una visión unificada de los datos

La solución es una visión unificada y coherente de los datos en toda la empresa. Aquí es donde se hace evidente el verdadero valor de los gráficos de conocimiento.

Como destacaron los expertos de MicroStrategy Ananya Ojha y Vihao Pham en su seminario web, Unifying Analytics with the MicroStrategy Semantic Graph, lograr la armonía analítica es crucial. Esto permite a las empresas escalar y tomar decisiones informadas. Destacaron que incluso ligeros desajustes en las definiciones pueden dar lugar a discrepancias significativas a lo largo del tiempo.

“Las personas necesitan tener una idea común de lo que están midiendo y cómo lo están midiendo”, afirmó Ojha.

Cómo funcionan los gráficos de conocimiento

Los gráficos de conocimiento funcionan integrando datos de diversas fuentes. Extraen entidades —como clientes, productos o ubicaciones— y mapean las relaciones entre ellas. Este proceso crea una red estructurada e interconectada de información para facilitar la consulta y el análisis, que incluye: 

• Integración de datos: extracción de datos de bases de datos, hojas de cálculo, aplicaciones en la nube y mucho más.

• Extracción de entidades: identificación de los conceptos clave y las relaciones dentro de los datos.

• Mapeo de relaciones: creación de una red de conexiones entre entidades, construyendo una red de conocimientos.

• Inferencia y razonamiento: uso de IA para obtener nuevas perspectivas y predicciones a partir de los datos interconectados.

Por qué es clave un enfoque que priorice el modelo

En el mundo de la analítica prevalecen dos enfoques principales:

• La priorización del conjunto de datos: los analistas utilizan SQL para crear un conjunto de datos y, a continuación, la aplicación construye un modelo para interpretar los datos. Este enfoque puede ser rápido para informes sencillos, pero se vuelve engorroso a medida que aumenta la complejidad.

• La priorización del modelo: se crea un modelo que define la terminología, las relaciones y las reglas empresariales. Este modelo se utiliza después para guiar crear de conjuntos de datos e informes. Este enfoque es más escalable y adaptable a los cambios.

El enfoque de priorización del modelo es esencial para mantener la coherencia y la precisión a medida que evolucionan las necesidades de datos de su empresa. Garantiza que todos utilicen el mismo esquema, independientemente de quién cree o visualice los informes.

La capa semántica de MicroStrategy es un excelente ejemplo del enfoque de priorización del modelo en acción. Aborda los retos que plantean los silos de datos y las incoherencias. Esto proporciona una base unificada y flexible para su ecosistema analítico.

Capa semántica de MicroStrategy: su universo de datos unificado

La capa semántica de MicroStrategy, o Semantic Graph, actúa como un eje central para los datos de su empresa. Conecta fuentes dispares y establece un lenguaje común que todos pueden utilizar. Su enfoque de priorización del modelo significa que usted empieza por crear un esquema de sus datos. Define los términos clave, las relaciones y las reglas empresariales.

Este modelo sirve de base para todos sus análisis, garantizando la coherencia y la precisión en todos los ámbitos. Con MicroStrategy Semantic Graph, los analistas pueden acceder fácilmente a los datos y analizarlos sin necesidad de grandes conocimientos técnicos.

Noel Cyr, vicepresidente de inteligencia empresarial y análisis de NBCUniversal, ha visto resultados al instante:

“Ya estamos viendo ahorros de miles de horas, solo por implantar las dos primeras iteraciones de [la capa semántica unificada]”. 

Ventajas de MicroStrategy Semantic Graph

• Una única versión de la información: con Semantic Graph, todos los miembros de su empresa trabajan partiendo de la misma información precisa. Los datos están actualizados y esto elimina la confusión, fomenta la colaboración y genera confianza en sus datos.

• Agilidad y adaptabilidad: a medida que su empresa evoluciona, también lo hacen sus datos. MicroStrategy Semantic Graph facilita la actualización de definiciones y reglas. Esto garantiza que sus análisis sigan siendo relevantes y se ajusten a sus necesidades cambiantes.

• Información basada en IA: Semantic Graph no trata solo de organizar datos, sino de descubrir su potencial oculto. Al utilizar los algoritmos de aprendizaje automático, puede identificar patrones, anomalías y tendencias que, de otro modo, pasarían desapercibidos. Esto le permite tomar decisiones proactivas basadas en datos que impulsen su negocio.

• Accesibilidad para todos los usuarios: la capa semántica democratiza el conocimiento de los datos. Traduce estructuras de datos complejas en conceptos fácilmente comprensibles. Esto hace que la toma de decisiones basada en datos sea accesible a todo el mundo, no solo a los expertos en datos.

Noel Cyr señala, además: “Nuestros analistas pueden llegar y hacerlo sin ayuda porque hemos organizado los datos por ellos.”

Aplicaciones reales de la capa semántica de MicroStrategy

MicroStrategy Semantic Graph no es solo un concepto teórico, es una potente herramienta. Transforma la forma en que operan las empresas en diversos sectores, entre ellos:

• Comercio minorista: los minoristas pueden utilizar Semantic Graph para obtener una visión de 360 grados de sus clientes. Pueden conocer sus preferencias, su historial de compras y sus interacciones en los distintos canales. Esto permite realizar campañas de marketing personalizadas, promociones específicas y mejorar el servicio al cliente.

• Finanzas: las instituciones financieras pueden aprovechar la capa semántica para detectar actividades fraudulentas, evaluar riesgos y garantizar el cumplimiento de la normativa. De este modo, se conectan fuentes de datos dispares y se aplican reglas empresariales complejas, lo que permite obtener una comprensión exhaustiva de su panorama financiero.

• Atención médica: en el sector de la atención médica, Semantic Graph integra datos de pacientes procedentes de diversas fuentes. Puede tratarse de historiales médicos electrónicos, resultados de laboratorio y reclamaciones de seguros. Esta visión unificada de la información del paciente puede conducir a diagnósticos más precisos, planes de tratamiento personalizados y mejores resultados para el paciente.

Estos son solo algunos ejemplos de cómo la capa semántica de MicroStrategy puede ayudar a resolver retos empresariales del mundo real. Al eliminar los silos de datos, las empresas pueden establecer un lenguaje común y aplicar información basada en IA.

De los silos de datos a un ecosistema de datos armonioso

Semantic Graph ofrece una potente solución a las dificultades que presentan el aislamiento y la discordia de datos. Al crear una visión unificada y basada en modelos de sus datos, capacita a su empresa para:

• Conseguir una única fuente de información: garantice que todo el mundo trabaje con datos coherentes y precisos, lo que fomenta la colaboración y la confianza.

• Ganar agilidad y adaptabilidad: actualice fácilmente las definiciones y reglas a medida que su negocio evoluciona, manteniendo sus análisis alineados con los objetivos.

• Mejorar las capacidades de los usuarios empresariales: democratice el conocimiento de los datos haciéndolos accesibles a todo el mundo, independientemente de sus conocimientos técnicos.

• Aprovechar la información basada en IA: utilice el aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos y tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.Garantizar la gobernanza y el cumplimiento de los datos: mantenga el control sobre sus datos, realice un seguimiento de los cambios y garantice el cumplimiento de la normativa.

Aproveche todo el potencial de sus datos con MicroStrategy

No deje sus datos atrapados en silos. Transfórmelos en un potente activo que impulse su negocio.

Para obtener más información sobre cómo MicroStrategy Semantic Graph crea armonía analítica, puede ver el seminario web completo: How MicroStrategy's Semantic Graph Creates Analytical Harmony.