Analítica aumentada: decisiones de negocio más certeras y eficientes

Analitica-aumentada

En el marco actual en el que vivimos, la aparición de nuevos paradigmas se da con más frecuencia como fruto de la fusión entre máquinas y código.

Como fruto de esta unión aparece un nuevo término, que ha sido bautizado por los americanos como Augmented Analytics (Analítica Aumentada), que será fundamental en el mundo del análisis de datos ya que, según Gartner, revolucionará de manera increíble la manera que tenemos de sacarle valor.

Además de aparecer en su Hype Cycle 2017, sobre tecnologías emergentes, también lo hace en su informe Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics, donde señala que esta tendencia va a ser la encargada de liderar el mundo de la analítica en los próximos años.

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Realmente, este enfoque no aporta ninguna novedad como tal, sino que lo que trata es de darle una vuelta de tuerca más al proceso de extracción de conocimiento de las diferentes fuentes de datos que posea una compañía.

La novedad que aporta es que combina técnicas de los 3 pilares sobre los que se debería asentar la analítica aumentada:

  • La inteligencia artificial (IA)
  • El Machine Learning (ML)
  • El procesamiento de lenguaje natural (NLP)

La conjunción de estas 3 ramas de la analítica, que es donde reside la importancia de este enfoque, posibilita que la extracción de información “oculta” en los datos a través de herramientas de reconocimiento de tendencias y de patrones se lleve a cabo de forma automatizada y sin necesidad de tener grandes conocimientos técnicos.

Interactúa con los datos de manera natural

Cabe destacar, dentro de las tres, el papel que juega el NLP. A través de técnicas de procesamiento de lenguaje podremos interactuar con nuestros datos de una manera natural, de la misma forma en la cual interactuamos con Siri, Alexa o Cortana. Este proceso se conoce con el nombre de Cognitive Search y su punto fuerte reside en que podemos tratar tanto datos estructurados como no estructurados.

Para visualizar o consultar nuestros datos ya no tendremos que realizar consultas en lenguaje SQL. Simplemente tendremos que decir: “Muéstrame la variación de las ventas en el último trimestre”.

Analítica avanzada al alcance de todos

La analítica aumentada viene a llenar un vacío en el mercado de la analítica avanzada debido a que contratar un equipo de científicos de datos para determinadas empresas puede resultar demasiado caro.

Por lo tanto, la analítica aumentada es una solución analítica perfecta, para aquellas empresas de tamaño medio, que no puedan permitirse desarrollos a medida, o grandes compañías que necesiten poner en valor sus datos en tiempo récord.  

Ventajas de la analítica aumentada

Con las herramientas de analítica avanzada, cualquier usuario de negocio con un mínimo conocimiento podrá encontrar relaciones y realizar análisis que anteriormente solo estaban al alcance de un perfil muy técnico.

Otra ventaja que ofrecen es que no solo nos permiten disponer de informes históricos o cuadros de mando, sino que también nos ofrece un enfoque descriptivo y predictivo de una manera automática y comprensible.

La analítica aumentada nos ayudará a predecir tasas de abandono de nuestros clientes, analizar los resultados empresariales, detectar anomalías en nuestras cuentas, identificar fraudes, determinar patrones de consumo y conocer mejor al cliente, etc.

La analítica, fundamental en tus procesos de negocio

¿Por qué deberías apostar como empresa por la analítica aumentada?

Las empresas deberían apostar por este tipo de enfoque porque los métodos tradicionales de análisis tienen:

  • Un mayor coste.
  • Mayores tiempos de implantación.
  • Dependencia de perfiles escasos en el mercado.
  • Más tareas manuales. Lo cual conlleva una mayor posibilidad de cometer errores.
  • Mayor posibilidad de sesgar el análisis.

Las ventajas que aportaría la analítica aumentada para cualquier empresa serían:

  • El análisis y las predicciones serían imparciales.
  • El resultado sería preciso.
  • Ofrece un proceso automatizado.
  • La toma de decisiones se vuelve más barata.
Juan Daniel García Veiga

Juan Daniel García Veiga

Juan Daniel es consultor de Business Intelligence con más de 4 años de experiencia y apasionado de la analítica avanzada.

Licenciado en Economía, Máster en Banca y Mercados financieros con licencia de operador en bolsa emitido por BME y Máster SAP especializado en ERP Financials.

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