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Perplexity
Si bien las empresas siguen invirtiendo en análisis y BI como su principal prioridad, surgen nuevas técnicas y tendencias, lo que hace que el análisis de datos sea más rápido, fácil y aún más potente.
Según la firma global de investigación de TI, Gartner, los análisis aumentados son una de las principales tendencias de análisis de datos a tener en cuenta en el futuro. El enfoque de los análisis aumentados crecerá rápidamente a medida que la IA y el ML se entrelacen cada vez más en nuestra vida cotidiana.
Pero, ¿cuál es la definición de análisis aumentados, para quién son y cómo funcionan con analítica integrada son algunas de las preguntas que muchas personas aún no saben responder.
¿Qué son los análisis aumentados?
En esencia, los análisis aumentados se refieren 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 son exactamente los análisis aumentados: “Los análisis aumentados son el uso de tecnologías habilitadoras, como el aprendizaje automático y la IA, para ayudar en la preparación de datos, la generación de información y la exploración de información, con el fin de complementar la forma en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis y BI. También complementa a los científicos de datos expertos y ciudadanos al automatizar muchos aspectos de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el desarrollo, la gestión y la implementación de modelos de IA”.
Impulsados por dos de las mejores tecnologías de análisis, los análisis aumentados permiten a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente información explorando sus datos mediante un lenguaje conversacional.
¿Para quién son los análisis aumentados?
Los análisis aumentados permiten a las empresas de todos los sectores y tamaños aprovechar el poder de los datos en su flujo de trabajo diario y mejorar la toma de decisiones y los resultados. Todos los usuarios empresariales pueden obtener valor del uso de los análisis aumentados, ya que les ayuda a extraer información significativa de múltiples fuentes de datos de forma rápida y sin necesidad de habilidades técnicas o de análisis de datos.
Y, si bien los análisis aumentados permiten a aquellos que no tienen experiencia o conocimientos en análisis, también ayudan a los analistas de datos profesionales y a los usuarios empresariales avanzados a realizar análisis y preparación de datos de manera más eficiente e inteligente.
Beneficios de los análisis aumentados
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 utilizar en sus negocios debido al poder y los beneficios que los análisis aumentados brindan a los usuarios. Sin embargo, es importante comprender exactamente cómo los análisis aumentados ayudan en todas las etapas del proceso de análisis.
Estos son algunos de los principales beneficios de los análisis aumentados:
Acelerar el tiempo para obtener información
Con los análisis aumentados, puede acelerar la búsqueda de información al reducir el espacio de búsqueda y mostrar los datos relevantes al usuario correcto en el momento adecuado. En lugar de que los analistas profesionales prueben manualmente diferentes combinaciones de variables en los datos, en los análisis aumentados, los algoritmos de ML e IA pueden detectar correlaciones, segmentar, agrupar y detectar datos atípicos y aplicarlos automáticamente.
Preparación de datos más rápida
¿Sabía que los científicos de datos dedican 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, lo que ahorra a los profesionales el 45% de su tiempo y energía, al tiempo que mejora la productividad y la eficiencia.
Mejora de la alfabetización de datos
A medida que las empresas continúan recopilando grandes cantidades de datos, es imprescindible que todos en una organización tengan la oportunidad de obtener valor de los datos, independientemente de sus habilidades. Al utilizar los análisis aumentados para mostrar información y obtener recomendaciones, sus usuarios pueden mejorar su alfabetización de datos y tomar medidas 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 sobre las tendencias en el desarrollo de software y los análisis","1163", descubrimos que el 41% de las empresas registraron un aumento en las solicitudes de acceso a datos y análisis. ¿Una de las principales razones? Para permitir que los usuarios, we found that 41% of companies saw an increase in requests for access to data and analytics. One of the top reasons? To enable users to tomen decisiones basadas en datos..
Los resultados comerciales que se obtienen con los análisis aumentados pueden afectar drásticamente los resultados 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 comerciales clave de manera inteligente y a descubrir nuevas preguntas que los usuarios no sabían que debían hacer.
Análisis más precisos
Las tecnologías de IA y ML que respaldan los análisis aumentados pueden analizar eficazmente datos complejos para que los usuarios puedan tomar las decisiones más informadas basadas en análisis más profundos y precisos. Esto les brinda 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 necesitarían.
Ejemplos y casos de uso de los análisis aumentados
Las empresas de todo tipo de industrias incorporan la IA y el ML en sus plataformas de BI y análisis de datos debido a los beneficios que obtienen. Estos son algunos ejemplos reales de cómo seis industrias diferentes utilizan los análisis aumentados y cómo usted también puede aprovechar al máximo sus datos.:
Finanzas: dé forma a las estrategias futuras y mejore el proceso de toma de decisiones en tiempo real
Debido a las soluciones fintech modernas, 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. Los análisis aumentados ayudan a los proveedores de servicios financieros a procesar y analizar datos clave, como sus costos de adquisición de clientes, solicitudes de préstamos, ganancias brutas y más.
Con la información obtenida, las instituciones financieras pueden promocionar los servicios adecuados para los clientes adecuados, agregando más valor a sus relaciones con los clientes y con el negocio. Los análisis aumentados también ayudan a los servicios financieros a tomar decisiones más inteligentes e informadas sobre la definición de objetivos comerciales futuros, estrategias a corto y largo plazo, la optimización de la eficiencia operativa y mucho más.
Marketing: mejore las campañas y comprenda mejor a los clientes
En un mundo donde los profesionales del marketing deben lograr más con menos, los análisis aumentados brindan a los profesionales del marketing información inteligente de sus datos de marketing","1178","descubriendo información valiosa que de otro modo podría pasarse por alto o tomaría demasiado tiempo obtener. Los profesionales del marketing pueden optimizar las campañas actuales y futuras de manera más rápida y precisa para maximizar el ROI de sus actividades de marketing., uncovering valuable information which could otherwise be missed or too time-consuming to obtain. Marketers can optimize ongoing and future campaigns faster and more precisely to maximize the ROI of their marketing activities.
Al explorar y analizar grandes volúmenes de diferentes tipos de información y ejecutar algoritmos en múltiples microsegmentos de clientes, los análisis aumentados se pueden utilizar para predecir el comportamiento del cliente y calcular el valor de vida del cliente. También es una herramienta poderosa para mejorar y personalizar las campañas en diferentes plataformas y redes sociales.
Fabricación: aporte eficiencia al caos de la fabricación
Desde la distribución de la cadena de suministro hasta la escasez de materias primas, los fabricantes deben confiar 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 previsión de la demanda, los beneficios de los análisis aumentados en la fabricación son enormes. Al utilizar los análisis aumentados, los fabricantes pueden estimar los tiempos de envío, las capacidades de producción de la línea de producción, la disponibilidad del espacio de almacenamiento y más.
Venta minorista: pronostique las ventas futuras y calcule políticas de inventario eficientes para optimizar los niveles de existencias
Gracias al poder de la inteligencia y los análisis aumentados, los minoristas obtienen una única fuente de información para mejorar su proceso de toma de decisiones, lo que permite tomar decisiones sobre ventas, operaciones y marketing de manera mejor, más inteligente y, sobre todo, basada en datos.
Con la ayuda de los análisis aumentados en el comercio minorista","1188","los minoristas pueden realizar un seguimiento de qué tan vacías o llenas están sus existencias y asegurarse de proporcionar el número de productos necesarios en consecuencia. El marketing minorista también se beneficia de los análisis, ya que ayuda a los profesionales del marketing a planificar futuras campañas dirigidas a su audiencia de manera más precisa., retailers can keep track of how empty or full their stocks are and make sure to provide the number of products needed accordingly. Retail marketing also benefits from analytics as it assists marketers to plan future campaigns targeting their audiences more accurately.
Telecomunicaciones: personalice las ofertas, resuelva los problemas de los clientes y venda más
Las empresas de telecomunicaciones tienen una gran cantidad de datos. Por un lado, esto dificulta que las empresas de telecomunicaciones brinden los mejores planes y servicios a sus clientes debido a la competencia. Pero, por otro lado, también les facilita segmentar el mercado y brindar las ofertas personalizadas exactas que desean los diferentes clientes.
Los análisis aumentados ayudan a las empresas de telecomunicaciones a comprender mejor a sus clientes al revisar el uso de sus servicios, las preferencias de los servicios, los datos de facturación y ubicación, el historial de compras y más. Esto puede ayudar a las empresas a identificar qué afecta la experiencia del cliente y optimizarla en consecuencia. Los análisis de telecomunicaciones también pueden identificar amenazas y anomalías de seguridad y utilizar la información recopilada para fortalecer la seguridad de la red y evitar ataques cibernéticos antes de que puedan causar daños.
Atención médica: brinde la atención médica adecuada a los pacientes en el momento adecuado
El mayor beneficio de los análisis aumentados en la atención médica es que pueden mejorar la atención al paciente y brindar diagnósticos precisos. Con esto, las organizaciones de atención médica, los hospitales y los médicos pueden acceder, analizar y procesar los datos de los pacientes para brindar un tratamiento más personalizado y eficaz. Al analizar los datos de atención médica actuales e históricos, los profesionales de la salud incluso pueden predecir y controlar la propagación de brotes de enfermedades..
A nivel empresarial, con la ayuda de los análisis en la atención médica","1199","las organizaciones pueden simplificar las operaciones internas, mejorar la utilización de sus recursos y mejorar la coordinación y la eficiencia de los equipos de atención., organizations can simplify internal operations, polish the utilization of their resources, and improve care teams’ coordination and efficiency.
Análisis aumentados con análisis integrados
En software de análisis integrado, el análisis aumentado mejora la eficiencia del proceso de análisis de datos, proporciona a los usuarios de negocios herramientas que pueden responder a sus preguntas en segundos y ayuda a las empresas a obtener una visión de 360 grados de sus datos comerciales.
El análisis aumentado es una parte integral de la plataforma de análisis integrado de extremo a extremo de Reveal, que funciona simultáneamente con su sólido conjunto de funciones de integración de datos y capacidades de visualización de datos, y utiliza modelos de aprendizaje automático de Azure ML y Google BigQuery. El motor de Reveal aprovecha el análisis aumentado para proporcionar de forma proactiva 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, análisis detallados, colaboración, intercambio y un verdadero autoservicio con creador de paneles con funcionalidad de arrastrar y soltar en cualquier dispositivo que permita a cualquier persona crear paneles hermosos en sus aplicaciones. Además, las funciones avanzadas de análisis de Reveal, como la previsión, la combinación de datos, el modelado de datos y datos en memoria, le ayudan a fortalecer su ventaja competitiva y aumentar sus ingresos.
Si ha descubierto que alguno de los beneficios del análisis aumentado podría ser algo que su empresa pueda aprovechar, le invitamos a solicitar una demostración y obtener más información sobre cómo puede acelerar el tiempo que tarda en obtener información con Reveal.
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