Gradiant y Mática Partners unen fuerzas para garantizar la calidad del dato y facilitar la toma de decisiones de negocio
Gradiant y Mática Partners desarrollan Aqtiva, una herramienta que garantiza la calidad de los datos, facilitando así la toma de decisiones de negocio.
Basada en IA y Big Data, Aqtiva ahorra tiempo garantizando la precisión de los datos y de la información en el proceso de ingesta.
Aqtiva permite procesar grandes volúmenes de datos en streaming, en tiempo real o similar, adaptándose a las exigencias empresariales.
Gradiant y Mática Partners han trabajado conjuntamente en la mejora de Aqtiva, primera spin-off de la empresa catalana, que permite garantizar la calidad controlada y medible de los datos disponibles en las organizaciones, para situarse a la vanguardia de las necesidades empresariales de la Industria 4.0.
El auge de las tecnologías Big Data están propiciando que, cada vez más, se puedan afrontar proyectos en entornos en los que el volumen de datos crece exponencialmente. “Aunque cada día más empresas disponen de tecnologías para el análisis de datos, pocas cuentan con mecanismos que aseguren la calidad de los datos a la entrada de los sistemas de soporte para la toma de decisiones”, explica Juan Ramón González, CEO de Aqtiva.
Aqtiva es una solución que ahorra tiempo y dinero al aplicar técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial para garantizar la calidad de los datos que entran en el sistema. Además, permite procesar grandes volúmenes de datos en streaming, en tiempo real o similar, adaptándose a las exigencias empresariales donde la calidad del dato es esencial para el correcto funcionamiento de la IA. “De esta forma, nos aseguramos de que toda la información que se introduce en el sistema tiene la calidad apropiada” explica Agustín Cañas, director de Sistemas Inteligentes de Gradiant, centro tecnológico gallego socio de Mática Partners para la mejora de Aqtiva.
La colaboración entre ambas entidades se ha desarrollado en el marco del proyecto IA2CD, cofinanciado en la convocatoria I+D Transferencia Cervera del CDTI, que tiene como objetivo diseñar y desarrollar una solución integrada basada en Inteligencia Artificial aplicada a la calidad del dato.
Los datos: el petróleo del siglo XXI
En la actualidad, apenas existen barreras para el acceso a la información y todo se transmite en cuestión de segundos. Los datos se han convertido en parte esencial de los negocios, y la rapidez, la exactitud, la integridad y la confiabilidad de los datos son aspectos necesarios para impulsar los negocios y ser más competitivos a través de las técnicas de Big Data Analytics.
La característica diferencial de Aqtiva es que no se aplican técnicas de calidad del dato una vez que los datos se encuentran en el propio sistema, sino en el momento en que los datos viajan por el sistema, es decir, en el momento de la ingesta o su transformación. “La calidad del dato es crucial cuando hablamos de procesamiento de datos en streaming, en tiempo real o similar. En pocas palabras, no hay tiempo para perfilar, corregir o modificar datos que ya hayan entrado en la base de datos”, comenta Marc Serra, Presidente de Aqtiva.
“Nuestro algoritmo integrado en Aqtiva permite analizar un gran volumen de datos y proporciona recomendaciones acerca de la calidad de los datos, de tal manera que únicamente entrará en el sistema aquella información relevante para la toma de decisiones”, apunta Agustín Cañas.
Con una interfaz intuitiva, en la plataforma de Aqtiva todo se realiza en unos pocos clics, por lo que empresas de cualquier sector e incluso empleados con perfiles no ingenieros pueden utilizarla. Esto supone una oportunidad para las empresas de apostar por datos de calidad e ir un paso por delante.
Las tecnologías de Big Data e Inteligencia Artificial se están asentando rápidamente en el tejido industrial de nuestro país. Las empresas se han concienciado de la necesidad de digitalizar sus procesos y de poner en valor todos los datos que se generan e incorporar así herramientas que faciliten la toma de decisiones de negocio. La mayoría de las veces resulta muy complejo realizar las tareas de limpieza y corrección de los datos sobre los data warehouses o data lakes de las organizaciones, por lo que disponer de una solución capaz de asegurar la calidad del dato en su entrada al sistema se ha convertido en una necesidad crítica para cualquier empresa con foco en la explotación de datos.
