¿Qué es el análisis aumentado?

El análisis ampliado proporciona a los usuarios empresariales herramientas intuitivas e inteligentes para la preparación, el análisis y la visualización de los datos, lo que ayuda a las empresas a tomar más decisiones basadas en datos más rápido.

Descripción del análisis ampliado

Tradicionalmente, las complejidades del análisis de datos solían pertenecer a profesionales de datos. Tenían el conocimiento, la experiencia y el software necesarios para ejecutar procesos clave en el ciclo de vida del análisis de datos, lo que incluye la exploración y preparación de datos, el diseño y el desarrollo de modelos, y la generación y difusión de información. A menudo, manual y tedioso, el trabajo puede tardar días, semanas o más. Los equipos empresariales esperaron al margen la información para guiar sus decisiones y acciones.

Sin embargo, dada la velocidad con la que las empresas deben operar ahora en entornos digitales altamente competitivos, los responsables de la toma de decisiones simplemente no pueden esperar. Necesitan conclusiones más profundas, y más, rápidas que nunca. Sin embargo, la mayoría de los equipos de ciencia de datos no pueden escalar sus operaciones lo suficientemente rápido como para mantenerse al día con las demandas de análisis de datos, un desafío compuesto por macrodatos y otros almacenes de datos grandes y complejos.

Mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y tecnologías relacionadas, el análisis ampliado ayuda a transformar la forma en que las empresas generan, consumen y comparten inteligencia empresarial (BI) y análisis empresarial (BA).

Tres componentes clave constan de análisis aumentados:

Aprendizaje automático (ML). Un tipo de IA, el ML usa algoritmos para buscar rápidamente datos históricos, identificar patrones, detectar desviaciones y generar información y recomendaciones. Los modelos de aprendizaje automático se benefician de los macrodatos y aprenden continuamente de nuevos datos, estructurados y no estructurados sin intervención humana. Los modelos de aprendizaje automático subyacen a la mayoría de las funcionalidades de análisis aumentadas.
Tecnologías de lenguaje natural. Las personas y los equipos pueden hablar más fácilmente entre sí mediante el procesamiento de lenguaje natural (NLP), que interpreta el lenguaje humano para los equipos, y la generación de lenguaje natural (NLG), que traduce el código informático al lenguaje humano. Como resultado, los comerciales pueden interactuar con máquinas en sesiones de preguntas y respuestas de un lado a otro mediante términos conocidos del dominio y del sector.
Automatización. Las tecnologías controladas por ML automatizan las tareas manuales rutinarias a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos. Esto reduce significativamente el tiempo necesario para compilar, entrenar e implementar modelos de ML. Por ejemplo, con ayuda de mensajes generados automáticamente, personas técnicas y no técnicas detectan y preparan datos sin procesar más rápidamente. Cerca del final del ciclo de vida, los informes basados en texto (creados y distribuidos automáticamente con la frecuencia especificada por el usuario) aceleran el uso compartido de información.

Si es cierto en su nombre, el análisis aumentado no reemplaza, sino que aumenta la inteligencia humana, la narración y la curiosidad. Tomando indicaciones contextuales y de comportamiento recopiladas a lo largo del tiempo por parte de los usuarios, los modelos de ML evalúan la intención y las preferencias humanas y ofrecen información, orientación y recomendaciones adecuadas a través del lenguaje natural. Dejan la toma de decisiones real a las personas.

Las ventajas de las herramientas de análisis aumentado y análisis aumentado

Es posible que el recorrido de análisis ampliado de su empresa esté empezando, pero merece la pena tomarlo. Tenga en cuenta las ventajas de usar herramientas de BI aumentadas:

Mejora de la toma de decisiones. El análisis ampliado ayuda a los comerciales a tomar una mayor propiedad del análisis de datos y a generar información útil. Consolidar métricas específicas, indicadores clave de rendimiento (KPI) y otra información en paneles de datos e informes personalizados hace que los datos complejos sean más comprensibles. Además, la narración de datos permite narraciones en lenguaje natural que contextualizan aún más los datos con gráficos y gráficos.
Democratización de datos. Cuando más personas de diferentes departamentos se involucran en la analítica de datos, aumenta la alfabetización de datos. Con el tiempo, la cultura organizativa cambia. Más equipos se vuelven cómodos trabajando con datos y colaborando para crear valor empresarial con ellos.
Preparación de datos más rápida. El proceso de creación de conjuntos de datos necesarios para compilar, probar y entrenar modelos de ML se simplifica a través de la preparación de datos aumentada. A petición de las recomendaciones adaptadas a sus requisitos de proyecto, los usuarios pueden elegir y consolidar conjuntos de datos; limpiar, dar formato y enriquecer conjuntos de datos; y busque nuevos conjuntos de datos para optimizar aún más los modelos de ML.
Sesgo analítico reducido. El sesgo causado por conjuntos de datos incompletos, suposiciones defectuosas y falta de contexto conduce a resultados inexactos y poco confiables. Los algoritmos de ML que analizan grandes volúmenes de datos, y flujos de trabajo automatizados que reducen los errores manuales, minimizan el sesgo.
Ahorro de tiempo y costes. Con menos procesos manuales, los equipos de ciencia de datos pueden ser más productivos y comprometer más recursos a iniciativas de análisis de nivel superior. Además, a medida que los equipos empresariales aumentan la comprensión de los datos, pueden asumir proyectos de análisis más sencillos, lo que libera aún más a los científicos de datos para tareas más complejas.

Desafíos de las herramientas de análisis aumentadas

Integrales para muchas soluciones empresariales de BI y BA, las herramientas de análisis aumentada aprovechan las tecnologías de inteligencia artificial a la vez que respetan la inteligencia humana.

Aun así, su empresa debe estar preparada para abordar los obstáculos comunes que ralentizan la adopción. Entre los posibles desafíos se incluyen los siguientes:

Conceptos erróneos de la inteligencia artificial. Es posible que algunos empleados temen que las tecnologías de inteligencia artificial las reemplacen. Comuníquese abiertamente y ayúdelos a comprender que la inteligencia artificial tiene limitaciones. El análisis ampliado se basa en la iniciativa humana y la experiencia de dominio para ofrecer valor.
Mala comprensión de los datos. Mantenga talleres y proporcione mentores para ayudar a los equipos empresariales a abordar el análisis con confianza. Enseñar a los usuarios conceptos y frases clave de datos y cómo pensar en los datos de maneras que ayuden a su equipo y negocio. Resalte los proyectos de análisis ampliado correctos.
Administración ineficaz de datos y modelos. Entrene modelos de ML con datos completos y actuales que no contengan errores ni sesgos, y actualice periódicamente algoritmos para controlar los recursos de datos en evolución. Con datos de alta calidad y modelos sólidos, los usuarios confiarán en las herramientas para ayudarles a generar conclusiones oportunas y precisas.
Resultados irrelevantes. Mostrar a los usuarios cómo generar información significativa para sus roles y responsabilidades. De lo contrario, se frustrarán y perderán tiempo filtrando los resultados irrelevantes.
Potencia informática y escalabilidad insuficientes. En función de las capacidades de TI, un aumento de los volúmenes de información y los requisitos de procesamiento podría afectar a los tiempos de respuesta.

Integración del análisis ampliado para el éxito empresarial

Un rápido "tiempo para obtener información" es crucial para la capacidad de su empresa de establecer y mantener una ventaja competitiva. El rápido "tiempo para obtener significativas conclusiones" es aún más crucial. Las herramientas de análisis aumentada pueden ayudar a las personas adecuadas a generar la información adecuada para que esté lista cuando sea necesario.

Con BI aumentada, los negocios interactúan con los datos a través de interacciones conversacionales personalizadas que les permiten tener en cuenta los datos desde ángulos nuevos y generar información relevante para sus roles. Además, mediante el uso de funcionalidades de análisis aumentadas con herramientas de análisis empresarial, pueden obtener información más clara sobre eventos y tendencias y, a continuación, planear de forma proactiva en lugar de simplemente reaccionar ante ellos.

Mediante el análisis rápido y preciso de los datos, las organizaciones toman mejores decisiones empresariales y formulan estrategias más eficaces. Con el tiempo, pueden impulsar un mayor crecimiento y mayores ingresos.

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Ayude a su empresa a ser más controlada por los datos sin necesidad de más profesionales de datos mediante la adopción de Power BI, lo que aumenta las capacidades de inteligencia empresarial y análisis con inteligencia artificial, aprendizaje automático y tecnologías de lenguaje natural. Una solución fácil de usar, segura y escalable, mejora la toma de decisiones entre departamentos y proporciona a los científicos de datos más tiempo para dedicar más tiempo a proyectos de análisis complejos.

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