Si hasta ayer las empresas podían manejarse con iniciativas de Business Intelligence, hoy el contexto las acerca a una nueva etapa en la transformación digital que tiene que ver con un análisis más avanzado. Veamos en qué consiste.
Gartner define al Advanced Analytics como el examen autónomo o semiautónomo de datos mediante técnicas y herramientas que van más allá de la inteligencia empresarial (BI) tradicional e incluyen minería de datos/texto, aprendizaje automático, coincidencia de patrones, pronóstico, visualización, análisis semántico, análisis de sentimientos, análisis de redes y grupos, estadísticas multivariadas, análisis de gráficos, simulación, procesamiento de eventos complejos, redes neuronales.
A medida que las compañías fueron transitando la transformación digital, también advirtieron cuán importante es comprender las ventajas de la analítica para su futuro. El análisis avanzado es precisamente un conjunto integral de técnicas y métodos analíticos diseñados para ayudar a las empresas a:
Descubrir tendencias y patrones
Resolver problemas
Predecir con precisión
Impulsar el cambio
El objetivo es claro: obtener respuestas más refinadas y detalladas que den lugara decisiones más creativas y mejor informadas. Ya vimos de qué manera la inteligencia de negocio utiliza datos históricos para revelar de dónde viene el negocio, permitiendo indagar los distintos aspectos del pasado. Hoy, además, los responsables empresariales empiezan a entender que esos mismos datos se pueden usar para predecir la respuesta competitiva y los cambios que se producirán en el comportamiento de compra en el corto o mediano plazo.
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 solamente una perspectiva histórica, sino una visión 360 del negocio para elaborar mejores respuestas y actuar en base a pronósticos y planes más precisos.
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Se calcula que la mala calidad de los datos les ha costado a las empresas un promedio de $11,8 millones por año. Fuente: Gartner |
A medida que el mercado de soluciones analíticas evoluciona, las herramientas de autoservicio brindan a los usuarios la capacidad de aprovechar los datos por su cuenta, generar una visualización inteligente y el correspondiente modelado predictivo asistido para 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 la analítica aumentada: mejores y más claros resultados permiten llegar más lejos, ¡conviértete en un data scientist!
Advanced analytics utiliza 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:
Mayor agilidad en la resolución de consulta
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 en los datos que dispone la empresa
Una solución de análisis avanzado de autoservicio incorpora, además, la llamada lingüística computacional compuesta por algoritmos analíticos y minería de datos en un entorno que puede ser fácilmente gestionado por el propio usuario. Este tipo de herramientas suelen proporcionar una capacidad de búsqueda de PNL fácil de usar para un análisis de datos rápido y preciso.
Advanced analytics aumenta la eficiencia del usuario de negocio, sugiere relaciones y proporciona información sobre datos previamente ocultos, genera la orientación necesaria 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.
Cuando una empresa elige implementar el análisis avanzado de autoservicio, fomenta el empoderamiento y la adopción del usuario y permite compartir datos para que la organización produzca información rápida y confiable, mejorando el valor del análisis comercial en toda la empresa. Estamos ante la posibilidad de la generación y el descubrimiento inteligente de datos. Entre las ventajas de la analítica aumentada para usuarios de negocio destacan:
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 se advierten principalmente en la reducción de las solicitudes diarias, que permite concentrar mayor tiempo en proyectos estratégicos, la posibilidad de centrarse en proyectos que requieren 100% de precisión y la capacidad de lograr objetivos de modelado maduros.
En resumen, si una organización selecciona una solución de analítica que admite el descubrimiento de datos aumentados y lo hace con herramientas adecuadas, 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.
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