¿Qué es la analítica aumentada y por qué es importante?
El mundo está en una búsqueda constante de la transformación digital, diferentes sectores económicos están requieren estrategias tecnológicas que les permitan automatizar tareas rutinarias para ahorrar en costos. Ante las exigencias del medio, las empresas de tecnología, por supuesto, no se han quedado atrás y han estado invirtiendo en estrategias como la analítica.
La analítica no solo les permite automatizar tareas repetitivas, sino también es una herramienta potente para la toma de decisiones estratégicas. Dentro de este gran grupo de analíticas, encontramos la aumentada.
¿Qué es la analítica aumentada?
La analítica aumentada emplea tecnologías, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para preparar los datos y tener insights más detallados. Todo ello con el propósito de expandir estos datos y mejorar su análisis en las plataformas de inteligencia de negocio.
Funcionalidades de la analítica aumentada
Como ya fue mencionado, este tipo de analítica utiliza herramientas de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para mejorar los análisis de datos. El aprendizaje automático ayuda a automatizar procesos analíticos complejos. El procesamiento del lenguaje natural permite a cualquier usuario, incluso los que no están capacitados, hacer preguntas sobre sus datos y obtener una respuesta fácil.
Por otro lado, esta herramienta es el haz bajo la manga perfecto, pues nos permite: conocer mejor a nuestros clientes, identificar sus patrones de consumo, predecir las tasas de abandono, analizar resultados empresariales y demás información pertinente que nos permitirá tener una ventaja analítica con respecto a nuestros competidores.
¿Por qué son importantes los análisis aumentados?
Minería de Big Data
Los datos resultan de gran valor para la economía de las empresas. Con los datos, las empresas pueden saber qué producir, cuándo, a quién comercializar, cómo evolucionar y mucho más. Sin embargo, el volumen de los datos actuales, es demasiado grande para que los humanos lo interpreten por sí mismos. Por este motivo, se necesitan tecnologías como la IA y el aprendizaje automático para descubrir información significativa en un mar de Big Data.
Reducir la dependencia de los científicos de datos
Analizar datos requiere de una serie de pasos manuales que son complejos y toman mucho tiempo. Usualmente, solo los científicos de datos pueden realizar estos procedimientos. Estos analistas profesionales deben de:
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- Recolectar la información de diferentes fuentes
- Preparar esta información para el análisis
- Realizar el análisis
- Encontrar información significativa del análisis
- Visualizar hallazgos y compartirlos de un modo convincente
- Crear un plan de acción
Los análisis aumentados no reemplazan a estos profesionales, pero sí pueden reducir su dependencia de ellos al automatizar procesos como la recopilación, preparación, limpieza y análisis de datos. La implementación de los análisis aumentados, ayudaría a liberar el tiempo de los científicos de datos para tareas más importantes, como interpretar los resultados.
Estos análisis ayudan a las compañías a establecer conexiones que de otro modo se habrían perdido y a encontrar información más detallada en menos tiempo.
Democratizando el análisis para usuarios no capacitados
Permiten que los usuarios que desconocen de datos también puedan usarlos. Cuando se automatizan procesos analíticos complejos, se permite que los usuarios sin conocimientos en datos puedan aprovechar los análisis avanzados y ponerlos a su disposición.
Beneficios de implementar la analítica aumentada
- Preparación de datos más rápida: El análisis aumentado automatiza y agiliza el proceso de preparación de datos, liberando a los analistas para actividades más valiosas dentro de la compañía.
- Análisis automatizado: Las respuestas y las visualizaciones de datos se generan de inmediato y están disponibles para los usuarios. Por lo que, pueden dedicar menos tiempo a profundizar en los datos y más tiempo a interpretar los conocimientos.
- Conocimientos más profundos: Las tecnologías pueden ver los datos de formas que los humanos simplemente no pueden. Pueden examinar conjuntos de datos mucho más grandes desde más ángulos y pueden encontrar correlaciones estadísticas, relaciones y patrones que son invisibles para los humanos.
Para concluir
Concluimos que, la analítica aumentada ofrece muchos beneficios para las empresas. Mejora la calidad de los informes y ofrece una alta precisión y velocidad en estos. Los análisis aumentados hacen que los datos sean más accesibles y los conocimientos más prácticos para los usuarios comerciales en todos los niveles.