Análisis aumentado explicado en 5 minutos o menos

Los análisis se han vuelto importantes hoy en día, y los datos se vuelven más complejos y difíciles de entender o interpretar.

Augmented Analytics es una herramienta para ayudar a las empresas o usuarios a comprender los datos fácilmente mediante el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. En este artículo, vamos a discutir en detalle qué es el análisis aumentado.

La importancia de comprender los datos para las empresas

Los datos para una empresa son una colección de hechos o estadísticas, como datos analíticos sin procesar, datos de comentarios de clientes, números de ventas u otros. Por múltiples razones, recopilar y analizar datos es una parte integral de un negocio.

Aquí hay algunas razones por las que es importante comprender los datos para su negocio:

• Comprender los datos puede ayudar a una empresa a tomar mejores decisiones sobre cómo encontrar nuevos clientes, aumentar las cifras de ventas, mejorar el servicio al cliente y mucho más.
• El seguimiento y la revisión de datos pueden ayudar a las empresas a resolver problemas y descubrir fallas en el rendimiento.
• Los datos ayudan a los líderes empresariales a realizar las predicciones de mercado más precisas utilizando inteligencia en tiempo real.
• Además de aumentar las ventas y los ingresos, los datos ayudan a las empresas a mejorar el flujo de efectivo y ayudan a administrar el dinero de manera eficiente.
• Los datos ayudan a los equipos y empleados a reducir el dinero y el tiempo, aumentando la productividad y mejorando los procesos comerciales.

¿Qué es la Analítica Aumentada?

Con tecnología de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), el análisis aumentado ayuda a los usuarios con la preparación de datos, la generación de información y la explicación de la información. La analítica aumentada ayuda a las empresas y la analítica a trabajar con datos de forma más rápida, precisa y eficiente.

El análisis aumentado es para usuarios comerciales y ejecutivos que se beneficiarían de obtener información y valor de los datos sin tener grandes habilidades técnicas. La tecnología ayuda a los usuarios a encontrar rápidamente datos relevantes, analizarlos y descubrir información para su negocio.

Veamos algunas de sus características esenciales:

• El análisis aumentado ayuda en la identificación automática de datos junto con la lectura de datos en múltiples formatos, como PDF, documentos de texto, etc.
• Ofrece análisis estadístico para generar ciertos resultados o conocimientos sobre los datos.
• Ayuda a los usuarios a preparar datos de forma más rápida y precisa, minimizando el trabajo manual.
• Ayuda a los usuarios con las mejores recomendaciones impulsadas por IA para la preparación, el descubrimiento, el análisis y más de datos.
• Permite interacciones en lenguaje natural para que los usuarios puedan escribir una consulta de datos en un lenguaje simple y sencillo en lugar de cualquier código o lenguaje de consulta de datos.

Componentes de análisis aumentados

Hay tres componentes críticos de Augmented Analytics:

Aprendizaje automático (ML): el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos y datos históricos para predecir los resultados con mayor precisión. ML ayuda a las empresas a obtener información valiosa del comportamiento del cliente y los patrones operativos comerciales. Utiliza métodos estadísticos para hacer predicciones y clasificaciones.

Tecnologías del lenguaje natural (NLP): NLP es otra rama de la inteligencia artificial que ayuda a las computadoras a comprender el lenguaje humano (texto y palabras habladas). Permite que las computadoras respondan a comandos verbales, traduzcan lenguaje y resuman textos en tiempo real.

Automatización : las tecnologías de aprendizaje automático ayudan a automatizar las tareas de análisis de datos y reducen el tiempo de creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.

¿Cómo puede la integración de la analítica aumentada ayudar al crecimiento empresarial?

La integración de la analítica aumentada puede ser transformadora, especialmente para las grandes industrias, como la fabricación, la farmacia, el comercio minorista, la atención médica, los bienes de consumo envasados, etc. Ayuda a las empresas a aumentar los ingresos y la retención de clientes, mejorar la satisfacción del cliente, el flujo de caja y mucho más. Las empresas pueden volverse más ágiles, ayudar a los procesos comerciales y tomar mejores decisiones.

Beneficios de la analítica aumentada

Maximice la productividad

El análisis aumentado puede ayudar a aumentar la productividad humana mediante la automatización de tareas manuales, repetitivas y que consumen mucho tiempo. La IA es de gran ayuda cuando se trata de ahorrar tiempo y costos y escalar tareas que requieren menos inteligencia.

Proporcionar mayor valor

El proceso de desarrollo de soluciones comerciales y toma de decisiones requiere inteligencia humana, pero puede ser repetitivo y lento. Con el análisis aumentado, la mayoría de los procesos se pueden automatizar, como la preparación de datos, el descubrimiento de información, etc. Ayuda a las empresas a generar más valor con mayor rapidez.

Análisis mejorado

Los análisis aumentados ayudan a que los análisis sean accesibles para todos los usuarios, independientemente de sus habilidades analíticas. Aumenta la productividad al brindar análisis a los usuarios de todos los niveles. Con la inteligencia artificial impulsando el análisis aumentado, las empresas pueden beneficiarse de análisis mejorados y decisiones informadas.

Proceso mejorado de toma de decisiones

El análisis aumentado ayuda a las empresas a tomar las decisiones más informadas a través del análisis de datos.

Eficiencia y precisión mejoradas

El aprendizaje automático y la tecnología de inteligencia artificial realizan con precisión tareas y cálculos repetitivos. La tecnología automatiza tareas que ayudan a las empresas a ahorrar tiempo y energía y aumentar la productividad humana.

Haciendo que las organizaciones sean ágiles

La IA puede ayudar a las organizaciones al aumentar la velocidad del conocimiento, haciéndolas más ágiles. Puede ayudar a recorrer el área de búsqueda, sugerir datos relevantes y recomendar múltiples métodos de análisis. El análisis aumentado puede rastrear el comportamiento del usuario y recomendar acciones posteriores.

Analítica tradicional frente a analítica de autoservicio frente a analítica aumentada

Desafíos de la analítica aumentada

A pesar de todos los grandes beneficios que tiene la analítica aumentada para las empresas, aún presenta algunos desafíos, y estos son algunos de ellos:

• Los empleados pueden temer que las tecnologías de IA los reemplacen sin saber que, por muy avanzadas que puedan ser estas tecnologías, la IA tiene limitaciones.
• Los análisis aumentados dependen de que los humanos sigan las mejores prácticas y cursos de acción para funcionar como se espera. Funciona en función de los programas y algoritmos para los que ha sido entrenado.
• Los modelos de análisis aumentados deben entrenarse correctamente, lo que lleva tiempo.
• Cuanto más grandes sean los datos que se deben analizar, más poder de cómputo necesitarán los algoritmos de ML de análisis aumentado.

Nota del autor sobre la analítica aumentada

El análisis aumentado sigue siendo una tecnología emergente con muchas posibilidades de uso y desarrollo en el futuro. Las empresas pueden utilizar esta tecnología a través de un software de vanguardia impulsado por inteligencia artificial y aprendizaje automático. Aunque esta es la tecnología del futuro y, según Gartner, solo el 10 % de los analistas la utilizan en todo su potencial, su empresa puede aprovechar la analítica aumentada para su crecimiento.

Antes de decidir si implementar o no la analítica aumentada en su negocio, hágase las siguientes preguntas:

• ¿Tu empresa tiene un equipo de análisis?
• ¿Tienes datos extensos?
• ¿Por qué necesita análisis aumentado?

Si tienes claro el uso de la analítica aumentada, el siguiente paso es seguir las mejores prácticas para beneficiarte de ella.

Ultimas palabras

El análisis aumentado es una gran ayuda para todas las empresas que necesitan análisis de datos. Los datos precisos y oportunos son un factor impulsor del crecimiento empresarial. El análisis aumentado combina la inteligencia humana con la IA para analizar datos y obtener información valiosa. Las empresas de todo el mundo (grandes y pequeñas) están utilizando esta tecnología, y usted también debería hacerlo para salir adelante en la competencia.

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