Gracias al desarrollo del data science, nuestra manera de hacer marketing es más científica y precisa que nunca. Tenemos una enorme cantidad de datos a nuestra disposición, y podemos utilizarlos para extraer inteligencia y tomar mejores decisiones.
La analítica aumentada es una disciplina que combina la inteligencia de negocio (business intelligence o BI) con los últimos desarrollos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se trata de una herramienta muy potente que nos permite avanzar en la automatización ya no solo de tareas rutinarias, sino también de decisiones estratégicas. Sigue leyendo para saber en qué consiste y por qué deberías empezar a utilizarla.
Según Gartner, la analítica aumentada es el uso de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar a preparar datos y generar y explicar insights para expandir la manera en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis e inteligencia de negocio. También ayuda a los científicos de datos, tanto expertos como usuarios casuales, al automatizar muchos aspectos del desarrollo, gestión e implementación de modelos de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.
El augmented analytics se basa en la combinación de tres ramas de analítica que permiten extraer información de manera automatizada:
Algunas plataformas de business intelligence utilizan inteligencia artificial para detectar automáticamente ciertos atributos de los datos, por ejemplo, si un campo contiene información geográfica (como un código postal) o personal (como teléfonos o direcciones de email).
Además, los sistemas podrán leer tablas de datos en formatos como PDF o documentos de texto, eliminar automáticamente el formateado y convertir los datos en formatos compatibles con el análisis.
Las tecnologías de análisis pueden seleccionar automáticamente los mejores algoritmos de predicción, clustering y otras técnicas estadísticas, en función de cuáles ofrecen mayor precisión para un caso de uso concreto.
Estas técnicas nos permiten explicar el “por qué” detrás de los datos, por ejemplo, los factores que han provocado un valor inesperado. El usuario final puede acceder a estas funcionalidades con un solo clic, sin necesidad de escribir cálculos ni código.
En la fase de preparación de datos, una serie de algoritmos trabajan entre bastidores para ayudar a los usuarios a dejar los datos listos en el menor tiempo posible, minimizando las tareas de limpieza manual. Por ejemplo, los sistemas de analítica aumentada pueden indexar y agrupar palabras relacionadas en función de su pronunciación o de caracteres comunes, evitando que los usuarios tengan que buscar y actualizar campos y valores a mano.
En algunos casos, el sistema también puede recomendar tareas de limpieza, como eliminar los valores no válidos o separar campos en diferentes columnas.
Una funcionalidad estrella de muchos sistemas de augmented analytics son las recomendaciones basadas en la inteligencia artificial. Estas recomendaciones abarcan aspectos como la preparación, el descubrimiento y el análisis de los datos. Por ejemplo, el sistema puede recomendar combinar diferentes fuentes de datos o utilizar un tipo de gráfico determinado en función de las filas y columnas que el usuario quiere visualizar.
Los usuarios también pueden recibir recomendaciones personalizadas en función de su puesto, su equipo y su comportamiento de navegación, lo que puede ayudar a los trabajadores a incorporarse más rápido al sistema y a encontrar los activos de datos más relevantes para ellos.
El procesamiento del lenguaje natural hace posible que los usuarios usen idiomas humanos para hacer consultas sobre los datos, en lugar de recurrir a lenguajes especializados. El sistema es capaz de traducir estos textos en consultas y sugerir la información que falta para entender la intención y el contenido de las preguntas del usuario. Esto ayuda a que los usuarios puedan extraer información de los datos sin necesidad de conocer el modelo de datos subyacente.
La generación de lenguaje natural también ayuda a crear descripciones en texto de los insights obtenidos, incluyendo explicaciones de gráficos. Esto permite que los usuarios puedan entender las historias detrás de los datos sin necesidad de conocimientos especializados.
Los casos de uso de la analítica aumentada abarcan múltiples sectores, como la gestión de la cadena de suministro (por ejemplo, para entender por qué ciertas ubicaciones no están entregando productos al ritmo esperado), el ocio y turismo (para encontrar las mejores oportunidades de venta adicional y cruzada) o marketing y comunicación (para explorar la efectividad de campañas de anuncios y encontrar variables ocultas dentro de los datos).
Además, dentro de cada empresa, el uso de augmented analytics puede ser transversal e incluir a departamentos muy dispares:
A menudo, las grandes empresas emplean soluciones de analítica aumentada para ampliar su programa de análisis de datos y llegar a usuarios nuevos, ya que sus funcionalidades permiten acelerar el proceso de incorporación para usuarios poco familiarizados con el uso de datos.
Otro uso muy común es la creación de paneles de datos interactivos, que no solo ahorran tiempo a los analistas sino que reducen la barrera de entrada a usuarios nuevos. De esta manera, todos los departamentos de la empresa pueden acceder directamente a estos paneles de control para responder a sus preguntas y obtener información de calidad basada en datos.
Y por supuesto, esto tan solo es el principio. Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático están en plena expansión, y cada día descubrimos nuevas maneras de emplearlas para optimizar nuestro trabajo. Lo que está claro es que las empresas que se animen a adentrarse en el mundo de la analítica aumentada podrán conseguir una ventaja competitiva y mejorar sus resultados frente a la competencia.