El valor de la gestión de datos

Advanced analytics: concepto, novedades y beneficios

Posted on Thu, Aug 8, 2019

Cada vez son más las empresas que empiezan a descubrir los beneficios del Business Intelligence en autoservicio y que deciden poner en marcha iniciativas de democratización de datos. De ese punto al aprovechamiento de advanced analytics no hay tanta distancia como pudiera parecer a simple vista.

El entorno de mercado no deja de evolucionar y, a la vez que se acelera el progreso, los negocios ven cómo la competencia avanza rápidamente. Esto supone que las iniciativas de Business Intelligence de ayer se están transformando en esfuerzos de análisis avanzado.

A medida que las empresas consideran la transición impulsada por una estrategia de transformación digital, es importante que también comprendan las ventajas de Advanced analytics para su futuro.

 

advanced analytics

Kirill Smyslov

¿Qué es el análisis avanzado o advanced analytics?

Advanced analytics es un conjunto integral de técnicas y métodos analíticos diseñados para ayudar a las empresas a:

  • Descubrir tendencias y patrones.
  • Resolver problemas.
  • Predecir con precisión el futuro.
  • Impulsar el cambio.

Todo esto se consigue utilizando información basada en datos, que lleva la empresa más allá de Business Intelligence al ofrecer algoritmos sofisticados y técnicas analíticas que permiten respuestas más refinadas y detalladas y decisiones más creativas y mejor informadas.

Ya se sabe que Business Intelligence utiliza datos históricos para revelar de dónde viene el negocio, al facilitar indagar en su pasado. Lo que también entienden muchos responsables empresariales es que estos datos se pueden usar para predecir la respuesta competitiva y los cambios que se produzcan en el comportamiento de compra.

Las herramientas de advanced analytics permiten un mejor análisis predictivo y proporcionan información sobre el cambio a medida que se produce. El resultado no es una comprensiva perspectiva histórica, sino una visión más amplia, la que hace posible a las organizaciones que elaboren mejores respuestas y actúen en base a pronósticos y planes más precisos.

 

¿Cuáles son las novedades en advanced analytics?

A medida que el mercado de soluciones analíticas evoluciona, el advenimiento de las herramientas de autoservicio brinda a los usuarios empresariales la capacidad de aprovechar la preparación de datos por su cuenta, la posibilidad de beneficiarse de la visualización inteligente de datos y el modelado predictivo asistido y la ocasión de operar a un nivel que antes no era posible.

Hoy día, sin necesidad de contar con la ayuda de un científico de datos, los usuarios de negocio con habilidades promedio pueden explorar datos y disfrutar de las ventajas de Augmented Analytics. Si tienen la posibilidad de disponer de la orientación suficiente y recomendaciones adecuadas, podrán obtener resultados mejores y más claros, llegando muy lejos sin las habilidades o el conocimiento de un analista de datos o un data scientist.

Solo necesitarán ese apoyo y alguna de las nuevas soluciones de advanced analytics. Estas herramientas utilizan algoritmos sofisticados y técnicas analíticas, combinadas con el procesamiento del lenguaje natural (PNL) para permitir que los usuarios puedan hacer preguntas utilizando el lenguaje humano normal y obtener resultados de la misma manera. Las ventajas son evidentes:

  • Mayr agilidad en la resolución de consultas.
  • Mayor calidad en los procesos de negocio.
  • Aumento del uso del análisis avanzado en la organización.
  • Mayor involucración de los usuarios de negocio en procesos de toma de decisiones.
  • Aumento de la confianza en la adopción de los usuarios y de éstos en los datos de que dispone la empresa.

Una solución de análisis avanzado de autoservicio Incorpora lingüística computacional, algoritmos analíticos y minería de datos en un entorno que puede ser fácilmente gestionado por el propio usuario. Además, este tipo de herramientas suelen proporcionar una capacidad de búsqueda de PNL fácil de usar para un análisis de datos rápido y preciso.

El trabajo con advanced analytics aumenta la eficiencia del usuario de negocio, al sugerir relaciones y proporcionar información sobre datos previamente ocultos, que da la pista suficiente para lanzarse a explorar y descubrir resultados empresariales cruciales, patrones, tendencias, problemas y oportunidades y mejorar la productividad, impulsando una toma de decisiones inteligente en toda la organización.

 

¿Cuáles son los beneficios de la analítica avanzada?

Cuando una empresa elige implementar el análisis avanzado de autoservicio, fomenta el empoderamiento y la adopción del usuario. También permite compartir datos y permite que la organización produzca información rápida y confiable, mejorando el valor del análisis comercial en toda la empresa.

Con la democratización del uso de advanced analytics y las herramientas predictivas de analítica aumentada entre los usuarios de negocio, el mundo empresarial se beneficia de las ventajas del descubrimiento inteligente de datos.

En la actualidad, estas herramientas han evolucionado, facilitando tanto a los usuarios de negocio sin conocimientos técnicos, como a analistas big data y científicos de datos la recopilación, integración y análisis de datos.

Así, entre las ventajas de la analítica aumentada para usuarios de negocio destacan las siguientes:

  • Soporte para las decisiones del día a día.
  • Mejora de la percepción, aumento de la perspectiva e impulso a la calidad del análisis.
  • Formulación de hipótesis más rápida y creación de prototipos más ágil.
  • Agilidad mejorada para el desarrollo empresarial.
  • Mayor precisión en la toma de decisiones, que maximiza el aprovechamiento de oportunidades.
  • Aparición de usuarios avanzados.
  • Aumento de la confianza en los datos.

No solo los usuarios ven cómo mejoran sus resultados. Las ventajas también llegan a los perfiles más especializados de la empresa. Los beneficios de advanced analytics para científicos de datos son principalmente cuatro:

  • Reducción de las solicitudes diarias.
  • Capacidad para concentrarse en proyectos estratégicos.
  • Garantía de poder centrarse en proyectos que requieren 100% de precisión.
  • Capacidad para lograr objetivos de modelado maduros.

En resumen, si una organización selecciona una solución de advanced analytics que admite el descubrimiento de datos aumentados y lo hace con herramientas adecuadas, tanto para usuarios empresariales, como para científicos de datos, puede proporcionar resultados mejores, rápida y fácilmente, con requisitos mínimos de capacitación, tiempo mínimo de implementación y soporte mínimo.

La idoneidad de advanced analytics en autoservicio se puede medir en términos de ROI. ¿Quieres experimentar cómo rápidamente aumenta la rentabilidad y baja el TCO de tu inversión en soluciones de análisis?

 

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Topics: Master Data Management