Dos personas mirando análisis

¿Qué son los análisis aumentados?

Su equipo crece de forma constante, probablemente ahora más que nunca. Es posible que las mediciones o la monetización hayan llevado al equipo de TI de su empresa a examinar las herramientas de análisis aumentados para saber lo que buscan sus usuarios, su valor y para identificar los datos que ayudarán a hacer que su negocio crezca. En el futuro de los análisis de datos, los análisis aumentados ayudarán a encontrar respuestas, a comprender y a determinar las acciones que deberá tomar en un panorama digital que cambia constantemente y a gran velocidad.

Entender los análisis aumentados

Los análisis aumentados ayudan a su equipo a transformar grandes conjuntos de datos en información más resumida y asimilable a través de tecnologías estadísticas y lingüísticas. A través de la combinación del aprendizaje automático, la inteligencia artificial (IA), el conocimiento a partir de los datos y los sistemas aumentados, se puede estudiar cómo se pueden generar, utilizar y compartir los análisis en beneficio de los usuarios.

En 2017, se desarrollaron tres componentes esenciales para los análisis aumentados que deben entender las empresas:

  1. El aprendizaje automático está basado en algoritmos que tienen la capacidad de aprender de los datos sin depender de la programación basada en reglas.
  2. La generación de lenguaje natural (NLG) traduce los hallazgos informáticos en palabras y frases que pueden entender las personas, es decir, hace que los datos parezcan más humanos.
  3. Los conocimientos de automatización es información basada en datos que ayuda a determinar la estrategia empresarial.

Con la combinación de estos tres componentes se pueden estudiar en profundidad los patrones ocultos y se ofrece una imagen coherente de lo que los datos sin procesar y los conocimientos pueden proporcionar a los usuarios, además, indica a su equipo cómo debe informar a la empresa de los pasos a seguir.

Las ventajas de los análisis aumentados

Los análisis aumentados se han convertido en un elemento importante a la hora de conseguir una buena experiencia del usuario, ya que combinan de manera más efectiva lo mejor de la inteligencia de las máquinas con la curiosidad del ser humano. Entre las principales ventajas se incluyen:

  • Preparación de datos más rápida. Dado que la preparación de datos aumentados consolida varios orígenes con mayor rapidez, puede detectar rápidamente acciones repetitivas, vínculos, la extracción acelerada de conocimientos y la posibilidad de obtener mayor productividad para crear recomendaciones de calidad y totalmente automatizadas por datos que ayuden a personalizar la experiencia del usuario.

  • Sesgo analítico reducido. El sesgo que provocan los conjuntos de datos incompletos y la falta de contexto solo hace que perjudicar los resultados de sus usuarios. Si deja que su equipo se encargue de realizar análisis que por lo general se reservan para herramientas de análisis de datos, los análisis aumentados pueden reducir el potencial de que se produzcan sesgos al abarcar una gama más amplia de datos y centrarse únicamente en factores de relevancia estadística.

  • Gran confianza. Cada vez que un usuario interactúa con sus datos, proporciona pistas a los algoritmos de aprendizaje automático y, con el paso del tiempo, ofrecen recomendaciones más relevantes y precisas a los usuarios. Estas sugerencias ayudan a consolidar la confianza de los usuarios, ya que los datos proporcionados ofrecen elementos más relevantes como el contexto comercial, la intención y otros muchos. Como los usuarios pueden ver en todo momento elecciones relevantes, se fiarán de su estrategia y, luego, empezarán a confiar en su empresa.

  • Mayor alfabetización de datos. Según vaya recopilando datos, su equipo y los usuarios tendrán la oportunidad de obtener valor de dichos datos. Al ofrecer un análisis automatizado de los resultados, los usuarios podrán buscar y visualizar la información fácilmente y con un esfuerzo mínimo ya que su alfabetización de datos es mejor. Esto ayuda tanto a los usuarios como a la organización, ya que crear una fuerza laboral con conocimientos en datos hace que la accesibilidad ya no sea un obstáculo.

  • Tiempo extra para los miembros del equipo. Dado que su equipo de TI no tendrá que dedicar tiempo a recopilar y analizar cantidades masivas de conjuntos de datos y convertirlos en elementos procesables, tendrá más tiempo para concentrarse en estrategias comerciales más generales y en proyectos especiales. Esto también ayuda a dotar a su equipo de las herramientas necesarias ya que los recursos disponibles se centran más en los datos y se incorporan fácilmente en sus actividades diarias sin que haga falta reservar esas tareas a los profesionales de datos.

Desafíos que presentan las herramientas de análisis aumentados

Gracias a la inteligencia artificial, al aprendizaje automático, a los análisis y a las plataformas de inteligencia empresarial (BI), las organizaciones están llegando a un nuevo nivel de productividad y aprendizaje. Las herramientas de análisis aumentados ayudan a las empresas y a los analistas a comprender mejor los cambios constantes en las necesidades de los usuarios. Y pese a que los análisis aumentados comportan muchas ventajas, podrían surgir algunos obstáculos a la hora de adoptar este proceso en su empresa. Entre los ejemplos de los aspectos que hay que tener en cuenta, se incluyen:

  • La calidad de sus datos de entrenamiento. Si sus modelos analíticos no están actualizados, sus conocimientos serán inservibles.

  • Precisión y confianza. El uso de datos exhaustivos sin errores y la actualización periódica de sus modelos garantiza que sus datos estarán siempre actualizados y los usuarios podrán confiar en que les ofrece la información más reciente y precisa.

  • Pertinencia. Filtrar los datos irrelevantes es engorroso y requiere mucho tiempo. Pruebe los datos con regularidad para asegurarse de que solo se rellenan los resultados relevantes para los usuarios.

  • Rendimiento del equipo y escalabilidad. En función de las características de su plataforma y el nivel de conocimiento del equipo, incorporar los análisis aumentados, así como el volumen de procesos que los acompañan, en sus procesos podría ralentizar la productividad momentáneamente.

Integración del análisis aumentado para el triunfo de la empresa

Aunque los análisis aumentados ya existían en algunos tipos de plataformas de BI, ciertas empresas se están dando cuenta ahora de las ventajas de implementar los conocimientos adquiridos en sus negocios. Conforme su estrategia pasa de centrarse en el panel de información para convertirse en una iniciativa más dinámica, además de basarse más en historias de datos generadas dinámicamente, podrá anticipar tendencias y planificar en consecuencia en lugar de simplemente reaccionar ante ellas. Si utiliza herramientas de análisis de negocios para extraer análisis aumentados, encontrará nuevas formas de interpretar los datos. No solo hace que sea más fácil para los usuarios analizar y actuar en consecuencia, sino que también brinda a su empresa una ventaja competitiva para tomar mejores decisiones y obtener más ingresos.

Simplifique la información de sus usuarios con Microsoft Power BI

Hay tanto que aprender sobre los usuarios que su equipo no ha podido siquiera comenzar a sacarle partido. Al adoptar la automatización, puede utilizar los conocimientos que se extraen de los datos, el aprendizaje automático y el NLG para brindar a los usuarios una experiencia integral y una imagen completa de las necesidades y deseos de sus clientes.

A través de los análisis aumentados, Power BI ofrece una forma para que los equipos de TI y BI reorienten sus procesos más hacia los datos sin necesidad de la intervención de profesionales de datos. Obtenga información sobre cómo simplificar los procesos empresariales extrayendo información más rápido, analizando los datos desde diferentes ángulos, aumentando la productividad y ofreciendo más oportunidades para mejorar los procesos de toma de decisiones.