Trabajadores industriales utilizando el análisis aumentado para ver paneles de datos virtuales

¿Qué es el análisis aumentado?

El análisis aumentado aporta a los usuarios profesionales herramientas inteligentes e intuitivas para preparar, analizar y visualizar datos, ayudando, de este modo, a las empresas a tomar decisiones basadas en datos con más rapidez.

Entender los análisis aumentados

Tradicionalmente, las complejidades del análisis de datos entraban en el ámbito de trabajo de los profesionales de datos. Dichos profesionales contaban con los conocimientos, la experiencia y el software necesarios para ejecutar procesos clave del ciclo de vida del análisis de datos, que incluye la exploración y la preparación de datos, el diseño y desarrollo de modelos, y la generación y difusión de conocimientos. El trabajo, que solía ser manual y tedioso, podía durar días o incluso semanas, o más. Mientras tanto, los equipos de la empresa tenían que esperar a que les llegara la información que los orientaría para tomar decisiones y actuar.

Sin embargo, teniendo en cuenta la velocidad con la que ahora las empresas tienen que trabajar en entornos digitales altamente competitivos, los responsables de toma de decisiones simplemente no se pueden permitir esperar. Necesitan obtener más información y en profundidad, con más rapidez que nunca. Ahora bien, la mayoría de los equipos de ciencia de datos no pueden escalar sus operaciones con la rapidez suficiente para estar a la altura de las demandas de análisis de datos, y el problema se agrava con la presencia de big data y otros almacenes de datos grandes y complejos.

Ahora, gracias a la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías relacionadas, el análisis aumentado ayuda a transformar la forma en que las empresas generan, consumen y comparten la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de negocios (BA).

El análisis aumentado consta de tres componentes clave:

  1. Aprendizaje automático (ML). El ML es un tipo de IA que utiliza algoritmos para realizar búsquedas rápidas en datos históricos, descubrir patrones, detectar desviaciones y generar información y recomendaciones. Los modelos de ML trabajan idealmente con big data; aprenden de forma continua a partir de datos estructurados y no estructurados nuevos, sin intervención humana. En la mayoría de las capacidades de análisis aumentado subyacen modelos de ML.
  2. Tecnologías del lenguaje natural. Los usuarios y los equipos pueden comunicarse más fácilmente entre sí mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), que interpreta el lenguaje humano para equipos, así como la generación de lenguaje natural (NLG), que traduce el código informático al lenguaje humano. En consecuencia, los usuarios profesionales pueden interactuar con las máquinas en sesiones de preguntas y respuestas en ambas direcciones, utilizando términos familiares del dominio y el sector.
  3. Automatización. Las tecnologías basadas en ML automatizan las tareas rutinarias manuales del ciclo de vida completo del análisis de datos. Mediante esta automatización, el tiempo necesario para compilar, entrenar e implementar modelos de ML se reduce considerablemente. Así, por ejemplo, el personal técnico y no técnico puede, gracias a la ayuda de indicaciones generadas automáticamente, descubrir y preparar más rápidamente los datos sin procesar. Cerca del final del ciclo de vida, los informes basados en texto, creados y distribuidos automáticamente con la frecuencia especificada por el usuario, aceleran el intercambio de conocimientos.

Haciendo honor a su nombre, el análisis aumentado no reemplaza, sino que aumenta la inteligencia, la intuición y la curiosidad humanas. Los modelos de ML se basan en pistas sobre el contexto y el comportamiento de los usuarios recopiladas con el tiempo y evalúan la intención y las preferencias humanas, además de ofrecer información, orientación y recomendaciones pertinentes mediante lenguaje natural. La toma de decisiones se deja, en realidad, en manos de las personas.

Beneficios del análisis aumentado y las herramientas de análisis aumentado

Es posible que el recorrido de análisis aumentado de su empresa esté en sus principios, pero vale la pena emprenderlo. Considere las ventajas de usar herramientas de BI aumentada:

  • Mejora de la toma de decisiones. El análisis aumentado ayuda a los empresarios a tener un mejor dominio de los análisis de datos y a generar información útil para tomar medidas. La consolidación de métricas específicas, indicadores clave de rendimiento (KPI) y otra información en paneles de datos e informes facilita la comprensión de los datos complejos. Además, las narraciones basadas en datos permiten narraciones en lenguaje natural que contextualizan aún más los datos con todo tipo de gráficos.
  • Democratización de los datos. Cuantas más personas de todos los departamentos participen en el análisis de datos, más conocimiento de los datos habrá. Con el tiempo, la cultura de la empresa irá cambiando y aumentará el número de equipos que se sientan cómodos trabajando con datos y colaborando para crear valor empresarial a partir de ellos.
  • Preparación más rápida de los datos. El proceso de creación de los conjuntos de datos necesarios para compilar, probar y entrenar modelos de ML se agiliza con la preparación de datos aumentada. Basándose en recomendaciones adaptadas a los requisitos del proyecto, los usuarios pueden elegir y consolidar conjuntos de datos; limpiar, formatear y enriquecer conjuntos de datos; y encontrar nuevos conjuntos de datos para optimizar aún más los modelos de ML.
  • Sesgo reducido del análisis. El sesgo que introducen los conjuntos de datos incompletos, las hipótesis incorrectas y la falta de contexto produce resultados imprecisos y poco fiables. Los algoritmos de ML que analizan grandes volúmenes de datos, así como los flujos de trabajo automatizados que reducen los errores manuales, minimizan el sesgo.
  • Ahorro de tiempo y costes. Al disminuir el número de procesos manuales, los equipos de ciencia de datos son más productivos y dedican más recursos a iniciativas de análisis de más nivel. Además, a medida que los equipos de negocio aumentan su conocimiento de los datos, pueden asumir proyectos de análisis más sencillos, lo que libera aún más a los científicos de datos para realizar tareas más complejas.

Desafíos que presentan las herramientas de análisis aumentados

Las herramientas de análisis aumentado, parte integrante de numerosas soluciones de BI y BA de la empresa, sacan provecho de las tecnologías de IA, respetando al mismo tiempo la inteligencia humana.

Sin embargo, su empresa debe estar preparada para hacer frente a los obstáculos comunes que retrasan su adopción. Entre los posibles problemas, se incluyen los siguientes:

  • Conceptos erróneos sobre la IA. Es posible que algunos empleados teman que las tecnologías de IA los reemplacen. Establezca una comunicación abierta con ellos y ayúdelos a comprender que la IA tiene sus limitaciones. El análisis aumentado se basa en la iniciativa humana y los conocimientos del dominio para poder ofrecer valor.
  • Conocimiento insuficiente de los datos. Organice talleres y proporcione tutores para ayudar a los equipos de negocio a enfrentarse al análisis con confianza. Enseñe a los usuarios conceptos y frases clave sobre los datos y cómo enfocarlos de forma útil para el equipo y el negocio. Resalte los proyectos de análisis aumentado que han tenido éxito.
  • Administración de modelos y datos poco eficaz. Entrene los modelos de ML con datos completos y al día que estén libres de errores y sesgos. Actualice los algoritmos periódicamente para atender los activos de datos en evolución. Al disponer de datos de alta calidad y modelos sólidos, los usuarios confiarán en las herramientas para ayudarlos a generar información puntual y precisa.
  • Resultados irrelevantes. Enseñe a los usuarios a generar información útil para sus roles y responsabilidades. De lo contrario, se frustrarán y perderán el tiempo filtrando resultados irrelevantes.
  • Escalabilidad y capacidad informática insuficientes. En función de cuál sea su capacidad de TI, un aumento del volumen de información y los requisitos de procesamiento podría afectar al tiempo de respuesta.

Integración del análisis aumentado para el triunfo de la empresa

Para su empresa es fundamental tener la capacidad de "informarse rápidamente" para establecer una ventaja frente a la competencia y mantenerla. Por otra parte, la capacidad para "informarse rápidamente y con conocimiento" es aún más importante. Las herramientas de análisis aumentado pueden ayudar a las personas pertinentes a generar la información adecuada para que esta esté lista cuando sea necesario.

Gracias a la BI aumentada, los empresarios interactúan con los datos mediante interacciones basadas en conversaciones personalizadas que les permiten enfocar los datos desde nuevas perspectivas y generar información pertinente para sus roles. Además, al usar capacidades de análisis aumentado con herramientas de análisis de negocios, obtienen una visión más clara de los eventos y las tendencias y pueden planificarlos proactivamente, en vez de limitarse a reaccionar ante ellos.

Al analizar los datos de forma rápida y precisa, las organizaciones toman mejores decisiones para el negocio y ponen en práctica estrategias más efectivas. Con el tiempo, pueden obtener un mayor crecimiento y más ingresos.

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