Análisis de datos con solo apretar un botón. Analítica aumentada: ¿la nueva megatendencia?

Los proyectos de análisis de datos prolongados rara vez aportan los resultados esperados. Si deseamos tomar más decisiones basadas en datos en su empresa, pero también desea estar seguro de que las decisiones que ha tomado son correctas, debemos lidiar con la analítica aumentada (Augmented Analytics), la nueva tendencia en análisis de datos automatizado.

La recolección, procesamiento y análisis de datos para la toma de decisiones en las empresas es una de las tareas más importantes en la actualidad para sobrevivir en un entorno competitivo. A menudo, se requieren datos válidos muy rápidamente. Pero eso, a menudo, contradice el trabajo basado en datos. Es muy probable que la dirección de la empresa incorpore muchos más datos en sus decisiones si los análisis pudieran realizarse de forma más sencilla, rápida y con resultados más fiables.

Las soluciones de Business Intelligence, o inteligencia empresarial, abundan para este propósito, pero también el análisis de datos se está volviendo cada vez más complejo. Los datos relevantes, primero deben recopilarse durante semanas de trabajo.

Automatización en lugar de recursos escasos

Dado que los recursos en las empresas suelen ser muy limitados, suelen centrarse en los puntos más importantes a la hora de analizar datos. Por esta razón, los usuarios a menudo solo examinan las hipótesis que les parecen más importantes. Otros aspectos, no menos importantes, a menudo no se tienen en cuenta. La consecuencia inevitable: decisiones de gestión equivocadas. Aunque solo sea porque la hipótesis ya ha sido distorsionada.

Si no podemos recurrir a un científico de datos, a menudo surgen malentendidos al interpretar el resultado. Esto significa que existen varios requisitos previos que hacen que la toma de decisiones basada en datos sea problemática, pero que son necesarios para generar un ROI significativo a partir de los datos a largo plazo. La solución a esta problemática situación: la automatización en forma de Augmented Analytics (analítica aumentada).

Mix de tecnologías con NLP

En comparación con las soluciones de Business Intelligence anteriores, la analítica aumentada (Augmented Analytics) es una combinación inteligente de diferentes tecnologías. Estas incluyen aprendizaje automático (Machine Learning), algoritmos de inteligencia artificial, métodos estadísticos orientados al futuro y procesamiento del lenguaje (NLP, natural language processing). La analítica aumentada describe un proceso para el cual los datos se toman automáticamente de fuentes de datos sin procesar, se procesan de manera imparcial, se analizan y se comunican en un informe utilizando lenguaje natural.

Los informes basados en Augmented Analytics también son fáciles de entender para los empleados no técnicos. Por lo tanto, no se requiere un “intermediario técnico” para explicar los resultados. Una solución de analítica aumentada puede reconocer relaciones relevantes, identificar desviaciones, anticipar desarrollos futuros y presentar los resultados en un formato interactivo adecuado.

Sin embargo, para comprender la analítica aumentada, debemos considerar los siguientes aspectos: uso optimizado de recursos, enfoque proactivo y evitación de errores costosos.

Uso optimizado de recursos

Los especialistas en TI dedican mucho tiempo a recopilar datos de silos aislados, procesarlos, prepararlos y analizarlos. Las plataformas de analítica aumentada están destinadas a ayudar a los usuarios en estas tareas, combinando y limpiando información fragmentada, y luego generando automáticamente hallazgos relevantes para la acción.

Dado que estas plataformas a menudo se gestionan sin la cooperación de científicos de datos ni analistas de datos, el uso de estos expertos puede concentrarse en áreas específicas como cuestiones estratégicas y proyectos especiales y exigentes, en los que generan el mayor valor añadido.

Con una conversación de datos tan “simplificada” en valor agregado, los recursos, por ejemplo, en ventas, marketing o servicio al cliente, pueden optimizarse significativamente y, al mismo tiempo, aumentar el rendimiento. Dado que se puede obtener información valiosa incluso sin analistas de datos capacitados, la analítica aumentada también es ideal para empresas más pequeñas.

Enfoque proactivo

Las soluciones de Business Intelligence tienen una serie de desventajas graves. Son esencialmente un instrumento de investigación, porque los especialistas tienen que buscar a mano los materiales de datos disponibles para obtener resultados. Sin embargo, si solo saben vagamente qué buscar, una búsqueda puede resultar difícil y requerir mucho tiempo. Además, hacen suposiciones incorrectas basadas en conocimientos previos, lo que podría desviarlos del camino equivocado y pasar por alto información importante.

Al combinar diferentes instrumentos, procesos y herramientas, analítica aumentada se puede utilizar de forma proactiva. En otras palabras, al analizar datos, los patrones y las tendencias se pueden determinar de forma automática y virtual sin la participación de un empleado. La tecnología puede descubrir oportunidades sin que los empleados tengan que buscar en conjuntos de datos infinitamente largos.

Evitar errores costosos

Las inconsistencias en los registros de datos, generalmente, se pasan por alto o se reconocen demasiado tarde con las soluciones de Business Intelligence convencionales. Al combinar varios procesos estadísticos y métodos de aprendizaje automático (Machine Learning), las anomalías se pueden registrar de una manera altamente desarrollada, de modo que podemos detectar patrones inusuales rápidamente, y podemos iniciar medidas para que no se produzcan daños importantes.

Además, con la analítica aumentada, o Augmented Analytics, podemos identificar diferencias en los registros de datos individuales, y así evitar distorsiones en los resultados. Dado que las máquinas pueden analizar casi infinitos datos y combinaciones muy rápidamente, utilizando análisis de datos automatizado, la analítica aumentada ofrece un análisis de datos significativamente más eficiente, virtualmente “con solo presionar un botón”.

Augmented Analytics: análisis de datos automatizado