Guía de analítica aumentada: definición, ejemplos y casos de uso

Mientras las empresas continúan haciendo de la analítica y la BI su principal prioridad de inversión, surgen nuevas técnicas y tendencias que hacen que la analítica de datos sea más rápida, más fácil y aún más potente.

Según la firma global de investigación de TI, Gartner, la analítica aumentada es una de las principales tendencias de analítica de datos a tener en cuenta de cara al futuro. El enfoque de la analítica aumentada crecerá pronto a medida que la IA y el ML se entrelacen más en nuestra vida cotidiana.

Pero qué es la definición de analítica aumentada, para quién es y cómo funciona con la analítica integrada son todas preguntas cuya respuesta muchas personas aún desconocen.

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¿Qué es la analítica aumentada?

En esencia, la analítica aumentada se refiere al uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para facilitar que los usuarios preparen, analicen, visualicen e interactúen con sus datos a nivel contextual.

La empresa de investigación Gartner Inc. describe muy bien qué es exactamente la analítica aumentada: ”La analítica aumentada es el uso de tecnologías habilitadoras como el aprendizaje automático y la IA para asistir con la preparación de datos, la generación de información y la exploración de información con el fin de mejorar la forma en que las personas exploran y analizan datos en plataformas de analítica y BI. También potencia a los científicos de datos expertos y ciudadanos al automatizar muchos aspectos del desarrollo, la gestión y el despliegue de modelos de ciencia de datos, aprendizaje automático e IA.”

Impulsada por dos de las mejores tecnologías de analítica, la analítica aumentada permite a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente información al explorar sus datos utilizando lenguaje conversacional.

¿Para quién es la analítica aumentada?

La analítica aumentada permite a empresas de todas las industrias y tamaños llevar el poder de los datos a su flujo de trabajo diario y potenciar la toma de decisiones y los resultados. Todos los usuarios empresariales pueden obtener valor del uso de la analítica aumentada, ya que les ayuda a extraer información significativa de múltiples fuentes de datos rápidamente y sin necesidad de habilidades técnicas o de análisis de datos.

Y aunque la analítica aumentada habilita a quienes no tienen experiencia ni conocimientos en analítica, también ayuda a los analistas de datos profesionales y a los usuarios empresariales avanzados a realizar mejores y más inteligentes análisis y una preparación de datos más rápida.

Beneficios de la analítica aumentada

Las técnicas de IA están teniendo el mayor impacto en el mundo real hasta la fecha, y es lo que las organizaciones tienen más probabilidades de usar en su negocio debido al poder y los beneficios que la analítica aumentada aporta a los usuarios. Sin embargo, es importante entender exactamente cómo ayuda la analítica aumentada en todas las etapas del proceso de análisis.

Estos son algunos de los principales beneficios de la analítica aumentada:

Acelere el tiempo para obtener información

Con la analítica aumentada, puede acelerar la búsqueda de información al reducir el espacio de búsqueda y mostrar los datos relevantes al usuario adecuado en el momento adecuado. En lugar de que los analistas profesionales prueben manualmente diferentes combinaciones de variables en los datos, en la analítica aumentada los algoritmos de ML e IA pueden detectar correlaciones, segmentar, agrupar y aislar datos atípicos, y aplicarlos automáticamente.

Preparación de datos más rápida

¿Sabía que los científicos de datos dedicaban el 45 % de su tiempo a la preparación manual de datos? La preparación de datos aumentada utiliza la automatización de IA/ML para combinar datos de múltiples fuentes mucho más rápido. Los algoritmos reemplazan los procesos manuales y automatizan el proceso de preparación de datos en una fracción del tiempo, ahorrando a los profesionales el 45 % de su tiempo y energía, todo mientras mejoran la productividad y la eficiencia.

Mejora de la alfabetización en datos

A medida que las empresas continúan recopilando cantidades masivas de datos, es imprescindible que todos en una organización tengan la oportunidad de obtener valor de los datos, independientemente de sus habilidades. Al usar la analítica aumentada para mostrar información y obtener recomendaciones, sus usuarios pueden mejorar su alfabetización en datos y actuar con confianza sobre sus datos. Esto puede ayudar a crear una cultura basada en datos que beneficie a toda la organización a largo plazo.

Permita que los usuarios tomen mejores decisiones basadas en datos

En nuestro informe Tendencias en el desarrollo de software y analítica, descubrimos que el 41 % de las empresas vio un aumento en las solicitudes de acceso a datos y analítica. ¿Una de las principales razones? Permitir que los usuarios tomen decisiones basadas en datos.

Los resultados empresariales impulsados por la analítica aumentada pueden afectar drásticamente los resultados finales de una empresa. Por ejemplo, la capacidad de los algoritmos de IA y ML para tomar decisiones basadas en datos marca una gran diferencia entre mantenerse al día con la competencia y quedarse cada vez más atrás. Ayuda a responder preguntas empresariales clave de forma inteligente y a descubrir nuevas preguntas que los usuarios no sabían que debían hacer.

Análisis más preciso

Las tecnologías de IA y ML detrás de la analítica aumentada pueden analizar eficazmente datos complejos para que los usuarios puedan tomar las decisiones más informadas basadas en un análisis profundo y más preciso. Eso da a los usuarios una visión más completa de la situación y ayuda a evitar el sesgo de confirmación al final. También proporciona sugerencias contextuales que revelan información que los usuarios nunca pensaron que necesitaban.

Ejemplos de analítica aumentada y casos de uso por industria

Empresas de todo tipo de industrias incorporan IA y ML en sus plataformas de BI y analítica de datos debido a los beneficios que obtienen. Aquí hay algunos ejemplos del mundo real de cómo seis industrias diferentes utilizan la analítica aumentada y cómo usted también puede sacar el máximo provecho de sus datos:

Finanzas: dar forma a las estrategias futuras y mejorar el proceso de toma de decisiones en tiempo real

Debido a las modernas soluciones fintech, las regulaciones gubernamentales y la creciente demanda de los clientes de mejores servicios y ofertas más personalizadas, las instituciones financieras se ven obligadas a innovar para mantenerse al día con las tendencias y satisfacer las necesidades de los clientes. La analítica aumentada ayuda a los proveedores de servicios financieros a procesar y analizar datos clave como su costo de adquisición de clientes, solicitudes de préstamos, beneficio bruto y más.

Con la información obtenida, las instituciones financieras pueden promover los servicios adecuados a los clientes adecuados, añadiendo más valor a sus relaciones con clientes y con el negocio. La analítica aumentada también ayuda a los servicios financieros a tomar decisiones más inteligentes e informadas sobre la definición de objetivos empresariales futuros, estrategias a corto y largo plazo, la optimización de la eficiencia operativa y mucho más.

Marketing: mejorar las campañas y entender mejor a los clientes

En un mundo donde los especialistas en marketing necesitan lograr más con menos, la analítica aumentada proporciona a los especialistas en marketing información inteligente a partir de sus datos de marketing, descubriendo información valiosa que de otro modo podría pasarse por alto o resultar demasiado costosa en tiempo de obtener. Los especialistas en marketing pueden optimizar campañas en curso y futuras de forma más rápida y precisa para maximizar el ROI de sus actividades de marketing.

Al explorar y analizar grandes volúmenes de diferentes tipos de información y ejecutar algoritmos sobre múltiples microsegmentos de clientes, la analítica aumentada puede utilizarse para predecir el comportamiento del cliente y calcular el valor de vida del cliente. También es una herramienta poderosa para mejorar y adaptar campañas en diferentes plataformas y redes sociales.

Fabricación: aportar eficiencia al caos de la fabricación

Desde la distribución de la cadena de suministro hasta la escasez de materias primas, los fabricantes deben apoyarse en el poder de los datos para poder satisfacer la demanda y sobrevivir en el mercado. Con datos contextuales en tiempo real al alcance de los fabricantes, pueden aportar fácilmente eficiencia al caos de la fabricación. Desde la gestión de almacenes hasta la predicción de pronósticos de demanda, los beneficios de la analítica aumentada en la fabricación son enormes. Al utilizar la analítica aumentada, los fabricantes pueden estimar los tiempos de envío, las capacidades de producción de la línea de producción, la disponibilidad de espacio en el almacén y más.

Retail: pronosticar ventas futuras y calcular políticas de inventario eficientes para optimizar los niveles de stock

A través del poder de la inteligencia y la analítica aumentadas, los minoristas obtienen una única fuente de verdad para mejorar su proceso de toma de decisiones, tomando decisiones sobre ventas, operaciones y marketing de forma mejor, más inteligente y, sobre todo, basada en datos.

Con la ayuda de la analítica aumentada en el retail, los minoristas pueden llevar un seguimiento de qué tan vacíos o llenos están sus stocks y asegurarse de proporcionar la cantidad de productos necesaria en consecuencia. El marketing en el retail también se beneficia de la analítica, ya que ayuda a los especialistas en marketing a planificar futuras campañas dirigidas a sus audiencias con mayor precisión.

Telecomunicaciones: personalizar ofertas, resolver los problemas de los clientes y vender más

Las empresas de telecomunicaciones están sentadas sobre un tesoro de datos. Por un lado, esto hace que sea más desafiante para las empresas de telecomunicaciones ofrecer los mejores planes y servicios a sus clientes debido a la competencia. Pero por otro lado, también les facilita segmentar el mercado y ofrecer las ofertas personalizadas exactas que desean los diferentes clientes.

La analítica aumentada ayuda a las empresas de telecomunicaciones a entender mejor a sus clientes al revisar el uso de sus servicios, las preferencias de servicio, los datos de facturación y ubicación, el historial de compras y más. Esto puede ayudar a las empresas a identificar qué impacta la experiencia del cliente y optimizarla en consecuencia. La analítica de telecomunicaciones también puede identificar amenazas de seguridad y anomalías, y utilizar la información recopilada para reforzar la seguridad de la red y prevenir ciberataques antes de que puedan causar algún daño.

Salud: proporcionar la atención médica adecuada a los pacientes en el momento adecuado

El mayor beneficio de la analítica aumentada en la salud es que puede mejorar la atención al paciente y proporcionar diagnósticos precisos. Con esto, las organizaciones de salud, los hospitales y los médicos pueden acceder, analizar y procesar los datos de los pacientes para ofrecer un tratamiento personalizado y más eficaz. Al analizar datos de salud actuales e históricos, los profesionales de la salud pueden incluso predecir y gestionar la propagación de brotes de enfermedades.

A nivel empresarial, con la ayuda de la analítica en la salud, las organizaciones pueden simplificar las operaciones internas, mejorar la utilización de sus recursos y aumentar la coordinación y la eficiencia de los equipos de atención.

Analítica aumentada con analítica integrada

En el software de analítica integrada, la analítica aumentada incorpora más eficiencia al proceso de análisis de datos, dota a los usuarios empresariales de herramientas que pueden responder sus preguntas en segundos y ayuda a las empresas a obtener una visión de 360 grados de sus datos empresariales.

La analítica aumentada es una parte integral de la plataforma de analítica integrada de extremo a extremo de Reveal, trabajando simultáneamente con su robusto conjunto de funciones de integración de datos y capacidades de visualización de datos, y utilizando modelos de aprendizaje automático de Azure ML y Google BigQuery. El motor de Reveal aprovecha la analítica aumentada para proporcionar proactivamente a su empresa una visión contextual y en tiempo real de sus datos, descubriendo información valiosa y guiando la toma de decisiones.

Reveal también proporciona paneles interactivos, desgloses, colaboración, uso compartido y verdadero autoservicio con una experiencia de creación de paneles de arrastrar y soltar en cualquier dispositivo que permite a cualquiera crear hermosos paneles en sus aplicaciones. Además, las funciones avanzadas de analítica de Reveal, como el pronóstico, la combinación de datos, el modelado de datos y los datos en memoria, le ayudan a fortalecer su ventaja competitiva y aumentar sus ingresos.

Si ha descubierto que alguno de los beneficios de la analítica aumentada sería algo que su empresa puede aprovechar, le invitamos a solicitar una demostración y conocer más sobre cómo puede acelerar su tiempo para obtener información con Reveal.