{"id":56513,"date":"2019-03-07T08:00:44","date_gmt":"2019-03-07T07:00:44","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=56513"},"modified":"2022-02-06T01:08:44","modified_gmt":"2022-02-06T00:08:44","slug":"inteligencia-artificial-en-el-contexto-de-la-gestion-de-datos-maestros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/inteligencia-artificial-en-el-contexto-de-la-gestion-de-datos-maestros\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial en el contexto de la gesti\u00f3n de datos maestros"},"content":{"rendered":"

Pero, \u00bfqu\u00e9 influencia tiene el progreso de la IA en estas disciplinas? \u00bfY c\u00f3mo pueden prepararse para el futuro? Se dice que la inteligencia artificial (IA) en particular tiene un gran potencial disruptivo.<\/p>\n

Sin embargo, puede decirse que la comprensi\u00f3n de la IA est\u00e1 en constante cambio, ya que la frontera de lo que creemos que las m\u00e1quinas y los ordenadores son capaces de hacer se desplaza constantemente.<\/p>\n

Actualmente, la ciencia se concentra en la imitaci\u00f3n de habilidades humanas especiales, como el control de movimientos (rob\u00f3tica), la percepci\u00f3n del entorno (percepci\u00f3n artificial) y la comprensi\u00f3n de las emociones (inform\u00e1tica afectiva).<\/p>\n

En el contexto de la gesti\u00f3n de datos maestros, por otra parte, el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) es una de las capacidades de inteligencia artificial m\u00e1s relevantes.<\/p>\n

Coherencia de los datos gracias a la IA<\/h3>\n

La validaci\u00f3n de datos, basada en sistemas inteligentes de ML, es un tema de especial inter\u00e9s. Estos sistemas reconocen datos incoherentes, por ejemplo los denominados valores at\u00edpicos, sin que se hayan definido previamente reglas claras.<\/p>\n

Otro posible uso de la IA en la gesti\u00f3n de datos es el propio mantenimiento de los datos maestros. C\u00f3mo se hace hasta ahora sin recurrir a la IA: En herramientas de datos maestros como SAP MDG (Master Data Governance), se pueden definir reglas de negocio que apoyen al usuario en la introducci\u00f3n de los datos y garanticen una alta calidad de los mismos. El mayor reto aqu\u00ed es que cada regla que se aplique debe ser claramente definible y derivada por usuarios experimentados.<\/p>\n

En todas las empresas hay compa\u00f1eros que comprueban una hoja de datos y reconocen intuitivamente que algo va mal. La mayor\u00eda de las veces, sin embargo, no son capaces de dar razones precisas de por qu\u00e9 es as\u00ed, y mucho menos de plasmar su suposici\u00f3n en una regla definida.<\/p>\n

Es precisamente esta capacidad la que convierte a los usuarios normales en expertos en datos. Con la ayuda de la IA, se puede entrenar a un sistema para que adapte esta capacidad y, bas\u00e1ndose en el entrenamiento, reconozca datos incoherentes mediante aprendizaje autom\u00e1tico -sin tener que utilizar reglas predefinidas como base-.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n, un simple material con sus dimensiones en longitud, anchura y altura sirve de ejemplo ilustrativo de las capacidades de un sistema de IA de este tipo. Resulta extremadamente complejo o incluso imposible describir en una regla definida c\u00f3mo debe ser la relaci\u00f3n de estos tres valores, aunque todo el mundo es consciente de que determinadas combinaciones de estos valores son v\u00e1lidas en la propia cartera de productos y otras no.<\/p>\n

La IA, y el aprendizaje autom\u00e1tico en particular, permiten comprobar precisamente esta proporci\u00f3n, bas\u00e1ndose en la cartera de productos respectiva y no en un conjunto concreto de reglas.<\/p>\n

Los sistemas de ML crean un algoritmo que aprende combinaciones de modelos coherentes e incoherentes a partir de conjuntos de datos anteriores y, de este modo, puede validar nuevos registros maestros y emitir advertencias tras cierto tiempo de entrenamiento.<\/p>\n

Aunque el algoritmo de IA as\u00ed como el entrenamiento de los modelos no se ejecutan en el propio SAP MDG, por ejemplo en un servidor R, la validaci\u00f3n durante la reintroducci\u00f3n de registros maestros puede integrarse completamente en el MDG para que puedan ejecutarse a trav\u00e9s del marco de validaci\u00f3n del MDG.<\/p>\n

De este modo, para el usuario es indistinto que los datos hayan sido validados por una regla de negocio cl\u00e1sica o por un modelo de IA.<\/p>\n

Transformaci\u00f3n S\/4: la IA puede ayudar<\/h3>\n

Los proyectos de transformaci\u00f3n S\/4 son sin duda un gran tema en los entornos SAP en este momento. Especialmente aquellos en los que la introducci\u00f3n de un nuevo sistema SAP S\/4 Hana va acompa\u00f1ada de la armonizaci\u00f3n del ERP.<\/p>\n

Adem\u00e1s de la normalizaci\u00f3n de los procesos, la armonizaci\u00f3n de los datos tambi\u00e9n se considera un reto particular en estos proyectos de armonizaci\u00f3n y transformaci\u00f3n.<\/p>\n

A menudo, esos sistemas ERP han crecido a lo largo de d\u00e9cadas, han sido ampliados por diferentes personas y socios y, por tanto, suelen ser muy heterog\u00e9neos tanto en t\u00e9rminos de procesos como de datos.<\/p>\n

Los equipos de MDM son fundamentales para estas iniciativas y garantizan que los datos maestros de los sistemas se fusionen y, en lo sucesivo, se gestionen de forma sostenible. El aprendizaje autom\u00e1tico puede desempe\u00f1ar aqu\u00ed un papel importante como complemento de las aplicaciones ETL cl\u00e1sicas (Extract, Transfer, Load), por ejemplo en la cartograf\u00eda de los datos.<\/p>\n

En lugar de prescribir la l\u00f3gica exacta del mapeo (datos + regla = mapeo), las aplicaciones de ML permiten optimizar el mapeo bas\u00e1ndose en los datos de entrenamiento (datos + entrenamiento = mapeo). Las reglas reales pasan a un segundo plano.<\/p>\n

Ya existen las primeras soluciones de software est\u00e1ndar basadas en ML para la consolidaci\u00f3n de datos de clientes y proveedores. Los enfoques de ML tambi\u00e9n ayudan a armonizar valores en la armonizaci\u00f3n de datos maestros. Un ejemplo es la evaluaci\u00f3n de los datos transaccionales de los proveedores para determinar las condiciones de pago \u00f3ptimas.<\/p>\n

Chatbot: el nuevo mantenimiento de datos maestros<\/h3>\n

Los usuarios de sistemas MDM tambi\u00e9n esperan que las aplicaciones de datos maestros sigan el ritmo tecnol\u00f3gico. La experiencia del usuario y el rendimiento del sistema son decisivos para su aceptaci\u00f3n. Sobre todo en lo que respecta a la experiencia del usuario, las aplicaciones de MDM se enfrentan a la comparaci\u00f3n con las aplicaciones privadas de los smartphones, y suelen llevarse la peor parte.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda, los usuarios quieren que los datos maestros se actualicen con unos pocos clics. Cada vez se cuestiona m\u00e1s cr\u00edticamente la existencia de un gran n\u00famero de campos de datos maestros.<\/p>\n

Los asistentes personales basados en el aprendizaje autom\u00e1tico ofrecen al usuario una experiencia totalmente nueva. Utilizan sobre todo algoritmos de conversi\u00f3n de voz a texto y de comprensi\u00f3n del lenguaje natural.<\/p>\n

Lo que normalmente supone varios clics y entradas para los usuarios, ahora puede hacerse mediante un simple comando de voz o una entrada de chat. En caso de preguntas, los asistentes personales ofrecen ayuda mediante botones, campos de selecci\u00f3n y valores o registran los comentarios de los usuarios sobre nuevas funciones o prestaciones.<\/p>\n

Otra ventaja es que permiten el mantenimiento de los datos maestros utilizando el lenguaje empresarial sin tener que abordar espec\u00edficamente la clave de identificaci\u00f3n (valor de personalizaci\u00f3n).<\/p>\n

Las empresas que persiguen la visi\u00f3n del mantenimiento de datos maestros basado en IA con casos de uso mayoritariamente peque\u00f1os est\u00e1n adoptando una posici\u00f3n pionera. Los casos de uso son escasos y la IA desempe\u00f1a un papel secundario en los eventos comerciales de MDM. Sin embargo, el inter\u00e9s por el tema no deja de crecer.<\/p>\n

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Los datos y las disciplinas de gesti\u00f3n que tienen que ver con la digitalizaci\u00f3n est\u00e1n recibiendo cada vez m\u00e1s atenci\u00f3n. En consecuencia, la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n empresarial y tambi\u00e9n la gesti\u00f3n de datos maestros (MDM) son cada vez m\u00e1s relevantes para el \u00e9xito econ\u00f3mico.<\/p>","protected":false},"author":1678,"featured_media":56520,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[4,27969],"tags":[624,3798,21219,236,1244],"coauthors":[28096],"class_list":["post-56513","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management","category-mag-1902","tag-ki-joule","tag-robotics","tag-s-4","tag-sap","tag-stammdatenmanagement","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",400,180,false],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",600,270,false],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737.jpg",600,270,false],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2019\/01\/shutterstock_1235033737-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Daten- und Management-Disziplinen, die sich mit der Digitalisierung befassen, erfahren wachsende Aufmerksamkeit. Enterprise Information Management und auch das Master Data Management (MDM) werden folglich immer relevanter f\u00fcr den wirtschaftlichen Erfolg.<\/p>\n","category_list_v2":"Business-Management<\/a>, MAG 19-02<\/a>","author_info_v2":{"name":"Biagio Clemente, Camelot","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/biagio-clemente\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/56513","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1678"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=56513"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/56513\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/56520"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=56513"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=56513"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=56513"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=56513"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}