Analytics 2.0: cómo la IA está transformando la inteligencia empresarial y el conocimiento de los datos
La inteligencia empresarial y el análisis han avanzado mucho en la última década. Con el auge del big data y los algoritmos avanzados de IA, las herramientas de análisis ahora pueden ofrecer información sin precedentes para impulsar una toma de decisiones más inteligente. Esta nueva era de análisis mejorado se llama Analytics 2.0.
Las soluciones Analytics 2.0 aprovechan el poder del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para extraer conocimientos más profundos de los datos. Pueden automatizar la preparación de datos, encontrar correlaciones ocultas y generar modelos predictivos para pronosticar resultados futuros. Como resultado, las organizaciones pueden pasar de la retrospectiva a la previsión y operar de manera más inteligente. Este artículo explorará las capacidades clave de Analytics 2.0 y cómo las empresas pueden utilizar estas herramientas para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.
Gestión de datos automatizada
En el pasado, los analistas dedicaban la mayor parte de su tiempo a recopilar datos de diferentes fuentes y prepararlos para el análisis. La manipulación de datos consta de tareas como identificación, limpieza, normalización, transformación e integración de datos. Este proceso manual es tedioso y requiere mucho tiempo.
Con soluciones Analytics 2.0 como Alteryx y Trifacta, estas tareas de manipulación de datos se pueden automatizar con interfaces simples de arrastrar y soltar. Los usuarios no necesitan saber lenguajes de programación como Python o R. Las plataformas utilizan el aprendizaje automático para aprender tipos de datos, detectar anomalías y solucionar problemas. Esto reduce el tiempo dedicado a la preparación de datos del 80 % a solo entre el 10 % y el 20 %.
La gestión automatizada de datos proporciona una vista unificada de los datos de toda la organización. Permite una iteración analítica más rápida al eliminar la fricción en el proceso de preparación de datos. Los analistas pueden centrarse en análisis de alto valor en lugar de trabajo duro.
Generación de lenguaje natural para obtener conocimientos
Las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial pueden generar visualizaciones de datos y paneles de control para obtener información valiosa. Sin embargo, se requiere un esfuerzo manual significativo para interpretar los resultados y crear narrativas que los acompañen.
Las plataformas Analytics 2.0 como Narrative Science aprovechan la generación de lenguaje natural (NLG) para automatizar los informes narrativos. Los usuarios pueden obtener resúmenes escritos previamente que expliquen las tendencias, correlaciones y predicciones clave que se encuentran en los datos. NLG utiliza reglas lingüísticas e inteligencia artificial para traducir patrones de datos en texto legible por humanos.
NLG ofrece información más rápidamente al eliminar la necesidad de análisis e informes manuales. Las narrativas generadas automáticamente son consistentes, están libres de errores y eliminan los prejuicios humanos. Los usuarios sin experiencia en análisis pueden comprender los conocimientos fácilmente y tomar decisiones basadas en datos más rápidamente.
Análisis conversacional
Analytics 2.0 ofrece información a través de interfaces conversacionales mediante chatbots y asistentes virtuales. Los usuarios pueden obtener respuestas a preguntas analíticas simplemente escribiendo o pronunciando las consultas en lenguaje natural.
Proveedores como ThoughtSpot e IBM Watson Analytics ofrecen plataformas de análisis basadas en voz. Los usuarios pueden hacer preguntas y realizar consultas adicionales para profundizar en los datos. El asistente virtual comprende el contexto y la intención del usuario.
El análisis conversacional hace que la exploración de datos sea intuitiva. Los usuarios ocasionales y los ejecutivos de negocios pueden acceder a información sin una experiencia analítica profunda. La UX conversacional democratiza el análisis en toda la organización.
Analítica aumentada
Las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial se basan completamente en el análisis manual. Esto limita los conocimientos que los humanos pueden generar por sí solos. La analítica aumentada combina las fortalezas de las máquinas y los humanos.
Plataformas como SAP Analytics Cloud utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar la generación de conocimientos. Los algoritmos analizan de forma autónoma grandes conjuntos de datos para detectar correlaciones, patrones y tendencias que los humanos pasan por alto. Los usuarios obtienen una ventaja sobre los conocimientos.
Sin embargo, los humanos pueden anular el sistema y validar los conocimientos generados por máquinas. Esto combina la velocidad de las máquinas con la supervisión humana. Las soluciones de análisis aumentadas brindan información confiable a escala.
Inteligencia continua
El análisis tradicional se centra en datos históricos para proporcionar una visión retrospectiva. Pero el desempeño pasado puede no predecir con precisión los resultados futuros. La inteligencia continua utiliza flujos de datos en tiempo real para permitir la previsión.
Las herramientas de análisis 2.0 como Striim se integran con fuentes de datos de transmisión como sensores de IoT y secuencias de clics. Ejecutan modelos automatizados a medida que llegan datos en tiempo real para detectar anomalías y generar alertas. Los usuarios obtienen información instantánea sobre las tendencias y cambios emergentes.
Esto hace que las organizaciones pasen de generar informes estáticos por lotes a realizar análisis siempre activos. La inteligencia continua ayuda a los usuarios a detectar oportunidades o amenazas y responder rápidamente para obtener una ventaja competitiva.
Análisis Predictivo
La analítica descriptiva responde a lo sucedido. El análisis de diagnóstico responde por qué sucedió algo. El análisis predictivo utiliza ML para responder a lo que podría suceder en el futuro.
Las soluciones Analytics 2.0 pueden incorporar grandes conjuntos de datos históricos para entrenar modelos predictivos. Estos modelos aprenden patrones de datos complejos para pronosticar probabilidades y resultados futuros. Los usuarios pueden anticipar la demanda futura, prevenir fallas en los equipos y reducir el riesgo.
Por ejemplo, el mantenimiento predictivo utiliza sensores para monitorear los equipos y predecir las necesidades de mantenimiento antes de que ocurran averías. El análisis predictivo lleva la toma de decisiones basada en datos al siguiente nivel.
Analítica prescriptiva
La etapa más avanzada de la analítica es la analítica prescriptiva. Recomienda el mejor curso de acción para los usuarios. El sistema aprende reglas de decisión óptimas y restricciones a partir de datos históricos.
Cuando los usuarios llegan a un punto de decisión, el análisis prescriptivo examina todas las opciones y predice los resultados. Prescribe la decisión que conducirá al resultado empresarial deseado. Por ejemplo, una plataforma de cadena de suministro puede prescribir las políticas de inventario óptimas.
El análisis prescriptivo permite la automatización de decisiones basadas en datos. Los usuarios pueden eliminar las conjeturas a la hora de tomar decisiones complejas. Pueden tomar mejores decisiones de manera consistente basándose en el conocimiento de los datos.
IA explicable
Las herramientas de Analytics 2.0 utilizan modelos avanzados de aprendizaje automático, como redes neuronales de aprendizaje profundo. Estos modelos son cajas negras complejas que brindan información muy precisa. Sin embargo, el funcionamiento interno no es fácilmente explicable.
La falta de explicabilidad puede impedir la adopción de análisis basados en IA. Las técnicas de IA explicables ayudan a descifrar cómo los modelos llegan a la información. Los proveedores están incorporando funciones de interpretabilidad de modelos en las soluciones Analytics 2.0.
Con una IA explicable, los usuarios pueden validar las recomendaciones del modelo de forma lógica. Esto aumenta la confianza en los conocimientos generados por la IA. Los expertos en la materia también pueden perfeccionar aún más los modelos.
democratización de la analítica
Históricamente, las habilidades analíticas han sido escasas. Los analistas de datos prepararon informes que las partes interesadas tuvieron dificultades para interpretar. Analytics 2.0 finalmente democratiza el análisis para las masas.
Las plataformas de análisis modernas tienen interfaces sencillas de arrastrar y soltar. La generación automatizada de conocimientos también reduce la necesidad de habilidades técnicas. Con el análisis conversacional, incluso los usuarios sin conocimientos técnicos pueden acceder a información a través del lenguaje natural.
La analítica ya no se limita a los científicos de datos. Los trabajadores del conocimiento de toda la organización pueden aprovechar los datos para mejorar la productividad y la toma de decisiones sin una experiencia analítica profunda.
Operacionalización de Modelos
Tradicionalmente, los analistas de datos crean modelos en programas estadísticos como R y Python. Los modelos generan conocimientos pero permanecen separados de los flujos de trabajo empresariales.
Con las soluciones Analytics 2.0, estos modelos se pueden poner en funcionamiento e integrar en las aplicaciones. Por ejemplo, se puede implementar un modelo de mantenimiento predictivo en la fábrica para recomendar órdenes de mantenimiento automáticamente.
La operacionalización permite a las organizaciones actuar sobre la base de los conocimientos de los modelos analíticos en tiempo real. Los modelos impulsan decisiones automatizadas y optimizan los procesos comerciales continuamente a través de ciclos de retroalimentación.
Análisis basado en la nube
Las plataformas de análisis tradicionales requerían una infraestructura local que era costosa e inflexible. El análisis basado en la nube proporciona una alternativa flexible y escalable sin inversiones en hardware.
Plataformas líderes como Google BigQuery y Amazon QuickSight son servicios de análisis en la nube totalmente administrados. Las empresas pueden empezar siendo pequeñas y crecer sin problemas a medida que crecen las necesidades. La nube también se encarga del mantenimiento y las actualizaciones de la infraestructura entre bastidores.
Con soporte para múltiples inquilinos, el análisis de la nube permite una colaboración sencilla entre equipos distribuidos. Los usuarios pueden desarrollar modelos en la nube y compartir paneles mientras garantizan la gobernanza de datos. La nube también permite el acceso a análisis desde cualquier dispositivo a nivel mundial.
Visualización de datos
Los datos brutos por sí solos proporcionan poca información. La visualización avanzada transforma los datos en cuadros, gráficos y mapas interactivos para descubrir conocimientos. Las plataformas Analytics 2.0 incluyen potentes capacidades de visualización.
Más allá de los gráficos básicos, estos proporcionan elementos visuales especializados como mapas de calor, análisis de embudo y mapas geoespaciales. Los usuarios pueden resaltar tendencias, valores atípicos y patrones en los datos a través de imágenes atractivas. Los desgloses proporcionan una investigación más profunda.
La visualización inteligente recomienda los tipos de gráficos correctos automáticamente según la estructura de datos. Los usuarios sin experiencia en análisis pueden crear visualizaciones significativas mediante la facilidad de arrastrar y soltar. Las imágenes fotorrealistas hacen que la información sea más intuitiva.
Aceleradores de análisis
Algunos casos de uso de análisis, como la previsión de la demanda, la segmentación de clientes y la optimización del inventario, requieren un modelado complejo. Desarrollar modelos desde cero requiere mucho tiempo y recursos.
Las soluciones Analytics 2.0 proporcionan aceleradores de análisis prediseñados para casos de uso comunes. Estos contienen algoritmos predictivos integrados adaptados al problema empresarial.
Los aceleradores de análisis permiten a las empresas comenzar más rápido con modelos probados. Los científicos de datos también pueden utilizar aceleradores como punto de partida en lugar de crear modelos desde cero. El tiempo para implementar análisis se reduce drásticamente.
Análisis colaborativo
Tradicionalmente, la analítica ha sido un esfuerzo aislado. Los individuos o los equipos desarrollan modelos en silos, lo que genera conocimientos fragmentados. La colaboración permite compartir mejor los datos y los descubrimientos.
Las plataformas Analytics 2.0 promueven la colaboración con flujos de trabajo y paneles que se pueden compartir. Los comentarios y anotaciones permiten debates sobre ideas. Las ACL controlan el acceso a datos confidenciales.
El análisis colaborativo rompe los silos y permite a las organizaciones aprovechar el conocimiento de datos colectivo. Los modelos integran conocimientos de todos los departamentos para obtener una visión holística. La democratización amplifica el impacto.
Analítica embebida
Para que la analítica influya en las decisiones, debe estar profundamente integrada en los flujos de trabajo empresariales. Pero los usuarios a menudo tienen que alternar entre aplicaciones de análisis y sistemas operativos separados.
Las plataformas modernas permiten que los análisis se integren de forma nativa en las aplicaciones a través de API y microservicios. Los conocimientos surgen sin problemas en tiempo real durante el flujo de trabajo.
Los análisis integrados potencian procesos basados en datos, como la fabricación inteligente, el mantenimiento predictivo, la personalización en tiempo real y más. La operacionalización de la analítica acelera el retorno de la inversión.
Conclusión
La analítica ha evolucionado significativamente desde la simple inteligencia empresarial y la generación de informes. La llegada de las soluciones Analytics 2.0 impulsadas por IA desbloquea capacidades innovadoras, como el descubrimiento automatizado de conocimientos, narrativas basadas en PNL, análisis conversacionales y recomendaciones prescriptivas. Las empresas pueden aprovechar conocimientos más profundos de los datos para mejorar la planificación estratégica y la toma de decisiones basada en datos. Las soluciones Analytics 2.0 democratizan el acceso a análisis potentes para los usuarios de toda la organización, permitiendo culturas generalizadas basadas en datos. A medida que la IA y el aprendizaje automático sigan madurando, los análisis serán aún más inteligentes. Las empresas que se suban a la ola de Analytics 2.0 obtendrán una ventaja competitiva sostenida a través de decisiones inteligentes y basadas en la previsión.
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