La analítica aumentada permite automatizar muchos aspectos de la ciencia de datos, democratizar el acceso a la analítica impulsando la gestión de datos.
La analítica aumentada es el uso de tecnologías habilitadoras como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar con la preparación de datos, la generación y explicación de información. De esta forma potenciar la forma en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis y BI. Este paradigma “incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, preparación aumentada de datos, análisis avanzado automatizado y capacidades de descubrimiento de datos visuales”.
Al automatizar muchos aspectos de la ciencia de datos, permite democratizar el acceso a la analítica avanzada e impulsa la gestión de datos.
Para entender el aporte que efectúa la analítica avanzada hay que comprender que generar información a partir de los datos sigue siendo un gran desafío para las empresas. Por lo común estas tareas suelen ser realizadas por científicos de datos que de por sí son escasos y caros y que además dedican la mayoría de su tiempo a la recopilación y preparación de datos (etiquetarlos, limpiarlos y otras tareas mecánicas), e incluso al análisis inicial, todas estas tareas que requieren mucho trabajo manual; con lo cual solo pueden dedicar una pequeña porción del tiempo a trabajar la información El objetivo de la analítica aumentada es justamente automatizar los procesos de recopilación y preparación de datos para ahorrar a los científicos de datos y a las organizaciones muchísimo tiempo y dinero.
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La analítica aumentada en realidad no es algo nuevo: se refiere a la convergencia de la inteligencia empresarial y los campos emergentes de la informática, como la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML). Pero hoy en día está ganando mucho impulso.
Como la próxima evolución de la base construida por BI, análisis y big data, la analítica aumentada combina muchas tecnologías emergentes para una plataforma que ofrece información a una velocidad y a un nivel de precisión nunca antes conocidos. ML maneja la preparación de los datos provenientes de big data (procesando los datos ingeridos, preparando los datos relevantes, buscando patrones) y la IA maneja el análisis inicial (usando modelos y algoritmos construidos por científicos de datos). Con ello aportan mayor precisión (evitando potenciales errores manuales), mayor velocidad, reducen el sesgo e incrementan los recursos al permitir que el personal entrenado pueda enfocarse en buscar información útil.
La analítica aumentada permite contar con cuadros de mando de manera automática y comprensible, así como de enfoques descriptivos y predictivos. De hecho está diseñada para realizar análisis y generar información empresarial automáticamente, con poca o ninguna supervisión. Con lo cual en realidad los especialistas en marketing y los tomadores de decisiones pueden utilizarla directamente sin necesidad de la ayuda de un analista empresarial o científico de datos.
En efecto: al automatizar la generación de información en una empresa mediante el uso de algoritmos avanzados de ML e IA, esta evolución alivia la dependencia de una empresa de los científicos de datos. Por lo tanto, la analítica aumentada puede hacer que la analítica sea accesible para todos los propietarios de pymes. Al mismo tiempo que le reportará grandes ventajas a las compañías medianas que no estén en condiciones de afrontar soluciones y desarrollos a medida, así como a grandes empresas que necesiten poner en valor sus datos de manera veloz.
La misma consultora que acuñó el concepto de analítica aumentada la describió como “el futuro de los datos y la analítica”. En los hechos nos acerca más que nunca a esa visión de la “analítica democratizada”, porque será más barata, más fácil y mejor.
Más que la democratización del dato, esta evolución en realidad permitirá democratizar la conversión de los conocimientos que ofrecen los datos, en insights. Cualquier usuario, con un mínimo de conocimiento sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones y enfoques de valor, procedentes de los datos almacenados por la organización.
La analítica aumentada es particularmente poderosa para incrementar el conocimiento del cliente, identificar patrones de consumo, predecir tasas de abandono, detectar fraudes, analizar resultados empresariales, reconocer anomalías en cuentas, etc. y así lograr lo que se denomina ventaja analítica.
Como se ve, la analítica aumentada puede abrir mucho el juego de la gestión de los datos, habilitando a aquellas compañías que no dispongan de expertos en sus filas a extraer valor de los mismos. Una posibilidad clave para mantener las chances de competir y brindar mejores experiencias a clientes cada vez más exigentes.
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