Analítica Aumentada: Decisiones ágiles y precisas al alcance de todos
Si antes de la pandemia la toma de decisiones se había convertido en un proceso más complejo a causa de las grandes cantidades de datos por analizar, hoy ese proceso genera nuevos retos al darse en un contexto de volatilidad e incertidumbre.
Las empresas se están enfrentando a la tarea de analizar gran cantidad de datos provenientes de nuevas fuentes, por ejemplo, aquellos generados por los canales de venta online. Esto dentro de un mercado en el que los hábitos de compra cambian rápidamente y en el que se hace necesario conocer más de cerca al consumidor y tomar decisiones ágiles a la velocidad que la situación actual impone.
Analítica Aumentada para reducir la complejidad
¿Puede manejarse esta complejidad solo usando hojas de cálculo para analizar los datos? Es posible, pero con enormes limitaciones y un gran riesgo de cometer errores. Sobre todo, el riesgo de no lograr descubrir a tiempo insights accionables para corregir estrategias comerciales o dar necesarios golpes de timón en la gestión financiera de manera oportuna.
Es ahí donde la Analítica Aumentada potencia las capacidades de sus usuarios. Mediante la combinación de la analítica con Machine Learning y Natural Language Processing, automatiza los procesos de gestión de datos para facilitar el análisis y la identificación de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos. Solo gracias a estas tecnologías es posible descubrir tendencias e información útil de manera ágil y precisa.
Para fines de 2024, el 75% de las empresas pondrán en funcionamiento la inteligencia artificial, lo que generará un aumento de cinco veces en las infraestructuras de análisis y datos de transmisión. – Gartner
Gracias a la Analítica Aumentada, las empresas pueden manejar la complejidad y la escala de los datos con los que se ven inundados diariamente al ayudar a preparar, administrar, analizar e informar sobre ellos para que las decisiones del negocio puedan tomarse oportunamente.
Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático es posible analizar datos automáticamente y descubrir tendencias, patrones y conocimientos ocultos que los empleados pueden utilizar para tomar decisiones mejor informadas.
Mediante el uso de Natural Language Query (NLQ), permite a todos en la organización encontrar respuestas intuitivamente y extraer información valiosa, automatizando la generación de informes y hace que los datos sean fáciles de entender mediante el uso de Natural Language Processing.
¿El Business Intelligence queda atrás?
No, el Business Intelligence se potencia. La Analítica Aumentada ayuda a optimizar el BI al automatizar el análisis de datos y brindar información y valor más rápidamente.
Mientras que el BI tradicional usaba programas basados en reglas para entregar informes de análisis estáticos a partir de datos, la analítica aumentada aprovecha las técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje automático y la generación de lenguaje natural para automatizar el análisis y la visualización de datos.
Una buena herramienta de BI recopila datos importantes de fuentes internas y externas y proporciona información procesable a partir de ellos, ayudando a tomar mejores decisiones financieras y comerciales y a generar un mejor retorno de la inversión. La analítica aumentada simplemente mejora la inteligencia empresarial, como su nombre lo indica, la aumenta.
Beneficios de la Analítica Aumentada
• Automatiza la generación de información
Una vez que los datos están preparados y listos para su procesamiento, la analítica aumentada los utiliza para obtener información de forma automática. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para automatizar los análisis y generar información rápidamente, lo que llevaría días si lo hicieran científicos y analistas de datos.
• Permite la consulta de datos
La analítica aumentada facilita a los usuarios hacer preguntas e interactuar con los datos. Con la ayuda de NLQ, recibe consultas en forma de lenguaje natural, las traduce a lenguaje de máquina y luego produce resultados significativos e información en forma de lenguaje fácil de entender. Esto hace que el análisis de datos sea una conversación bidireccional en la que las empresas pueden hacer preguntas a sus datos y obtener respuestas en tiempo real.
• Democratiza el uso de herramientas analíticas
La función de consultar datos permite a los profesionales profundizar en sus datos y también permite que todos en la organización utilicen productos analíticos. Las empresas ya no requieren la extensa participación de un data scientist con experiencia técnica para usar herramientas de BI para realizar el análisis.
• Automatiza la generación y difusión de informes
Con la analítica aumentada, se pueden generar conocimientos a partir de datos muy rápidamente. Estos conocimientos se pueden utilizar además para automatizar la redacción de informes, lo que ahorra muchos esfuerzos manuales en la generación de informes.
Para concluir, la analítica aumentada no reemplaza al talento humano, potencia sus capacidades. De ahí la importancia de construir una cultura data-driven poniendo en manos de los profesionales de la empresa herramientas que los empoderen y les permitan tomar decisiones con rapidez y precisión.
Contáctanos para conversar sobre cómo podemos apoyar a tu empresa en su evolución hacia una cultura de decisiones basadas en datos.
