La Analítica Aumentada

Compártelo
La Analítica Aumentada

La analítica aumentada es una analítica que se aumenta con tecnologías de inteligencia artificial (IA), incluido el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). El aprendizaje automático automatiza procesos de análisis complejos, como la preparación de datos y la generación de información. Y NLP permite a cualquier usuario, incluso a los usuarios empresariales no capacitados, hacer preguntas sobre sus datos y obtener respuestas de una manera fácil y conversacional.

El término "análisis aumentado" fue acuñado por Gartner en 2017 y ahora se piensa que es el futuro de la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos, incluido el análisis predictivo. ¿Por qué son importantes las analíticas aumentadas?

Explotando la oportunidad de Big Data

Los datos representan la mayor oportunidad en la economía moderna. Con él, las empresas pueden saber qué producir, cuándo, a quién comercializar, cómo evolucionar y mucho más. Pero el volumen de datos hoy en día es demasiado masivo para que los humanos lo interpreten por sí mismos, o sin prejuicios, y el requisito de respuestas inmediatas es simplemente imposible de cumplir. Se necesitan tecnologías habilitadoras como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para descubrir información valiosa en un mar de Big Data.

Reducir la dependencia de los científicos de datos

El proceso de análisis es una serie de pasos manuales que requieren mucho tiempo y son tan complicados que, por lo general, solo los científicos de datos pueden realizarlos. Estos analistas profesionales necesitan:

  • Recopile datos de múltiples fuentes.
  • Realizar el análisis.
  • Encuentra información valiosa.
  • Visualizar hallazgos.
  • Comparta los hallazgos de una manera convincente.
  • Crea un plan de acción.

El problema es que hay una gran escasez de científicos de datos en todo el mundo, y contratarlos es costoso. Si bien la analítica aumentada no reemplaza a estos profesionales, pueden reducir su dependencia de ellos al automatizar procesos como la recopilación, preparación, limpieza y análisis de datos.

Además de liberar tiempo a los científicos de datos para tareas más importantes, como interpretar resultados, la analítica aumentada puede mejorar el valor que estos analistas aportan a su organización. La analítica impulsada por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático les ayuda a establecer conexiones que de otro modo se habrían perdido, y a encontrar información más profunda en menos tiempo.

Estas tecnologías también pueden capacitar a los empleados en otras funciones de análisis, desde analistas de negocios hasta científicos de datos ciudadanos, mejorando sus conocimientos y ayudándolos a realizar el trabajo que antes solo realizaban los científicos de datos expertos.

La evolución de la analítica

El análisis y la inteligencia empresarial han recorrido un largo camino en los últimos años, evolucionando desde herramientas sofisticadas para profesionales de datos y análisis hasta análisis de aprendizaje automático que cualquiera puede usar.

Analítica tradicional

  • Impulsado por TI.
  • Autonomía limitada del usuario.
  • Herramientas sofisticadas para profesionales de análisis y datos.
  • Céntrese en informar a gran escala.

Analítica de autoservicio

  • Impulsado por el negocio.
  • Más autonomía de usuario.
  • Interfaz amigable.
  • Céntrese en la información impulsada por el usuario.

Analítica aumentada

  • Impulsado por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
  • Autonomía de usuario real.
  • Herramientas de IA y procesos guiados.
  • Concéntrese en conocimientos rápidos, profundos y previamente ocultos.

Beneficios de la analítica aumentada

La analítica aumentada ofrece muchos de los mismos beneficios que la inteligencia empresarial, como mejores informes y toma de decisiones, pero también ofrece un nivel de velocidad y precisión que es imposible sin inteligencia artificial y aprendizaje automático. A continuación, se muestran algunos beneficios específicos de la analítica aumentada:

  • Preparación de datos más rápida.
  • Análisis automatizado.
  • Información más profunda.
  • Análisis conversacional.
  • Contexto empresarial instantáneo.

Casos de uso de analítica aumentada

La analítica aumentada tiene el poder de revolucionar los procesos comerciales, pero ¿cómo se ve esto en el mundo real? A continuación, se muestran algunos ejemplos de casos de uso de análisis aumentado en finanzas, ventas y marketing, logística, recursos humanos, entre otros.

  • Analítica aumentada en finanzas.
  • Analítica aumentada en ventas y marketing.
  • Analítica aumentada en la fabricación.
  • La analítica aumentada en RR.HH.

Las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto es tan importante conocer todo lo referente al desarrollo y gestión de un proyecto Big Data basado en la analítica de negocio. ¿Qué quiere decir esto? Que cualquier perfil de la compañía (técnico o no técnico) debe conocer las herramientas que actualmente hay disponibles tanto para almacenamiento de grandes volúmenes de datos, como para su procesamiento y especialmente, para el análisis y explotación de dicha información el dato es el activo más importante que tiene actualmente una empresa, por lo que debemos saber muy bien qué hacer con él y como custodiarlo.

En la Maestría en Big Data & Business Analytics del Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tu carrera profesional en ese perfil. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder diseñar, planificar y gestionar un proyecto Big Data con garantías: desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por las herramientas de procesamiento de datos (Hive, Spark), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (modelo de 3 capas, gobierno del dato,  machine learning, creación de modelos, visualización).

Valora este artículo del blog:
¿Qué son los Riegos Eléctricos?
Inteligencia Ambiental
Compártelo
 

Comentarios

No hay comentarios por el momento. Se el primero en enviar un comentario.
Invitado
Viernes, 02 Diciembre 2022