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¿Qué es la analítica aumentada?

La analítica aumentada es el siguiente paso en la evolución de la analítica de negocios

La analítica aumentada 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 qué son importantes las analíticas aumentadas?

Minería de 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.

Los análisis aumentados combinan la ciencia de datos y la inteligencia artificial para ayudar a las empresas a analizar conjuntos de datos masivos en tiempo real.

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:

1. Recolectar la información de diferentes fuentes

2. Preparar esta información para el análisis

3. Realizar el análisis

4. Encontrar información significativa del análisis

5. Visualizar hallazgos y compartirlos de un modo convincente

6. Crear un plan de acción 

Los análisis aumentados no reemplazan a estos profesionales, pero si 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 le ayuda 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

Otra razón por la que los análisis aumentados son tan importantes es porque 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.

Concluimos que…

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.

La investigación de Forrester del año 2021, muestra que el 50 % de las empresas esperan que los análisis mejorados llenen las lagunas de conocimiento de los usuarios empresariales sin experiencia. Entra aquí para leer el estudio completo.


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