La analítica aumentada, una combinación tecnológica por la que hay que apostar

03 Feb La analítica aumentada, una combinación tecnológica por la que hay que apostar

Aunque el concepto de business intelligence se conoce y trabaja desde finales del s.XX en el ámbito empresarial, no ha sido hasta hace poco tiempo cuando ha tenido que someterse a un proceso de revisión y ampliación. Principalmente, porque las soluciones de análisis de datos tradicionales se han empezado a quedar cortas frente a la gran avalancha de información que se genera a cada segundo en la sociedad moderna.  

Ante esta situación, ha surgido un nuevo enfoque metodológico: la analítica aumentada. Esta apuesta por la utilización de las tecnologías más modernas para llevar a cabo el análisis de datos que se necesita en la actualidad, de forma que las empresas puedan seguir sacando partido de la información para tomar decisiones de negocio inteligentes y efectivas.  

En ACTIONS seguimos con mucha atención las posibilidades que nos ofrece la analítica aumentada para el futuro más inmediato, por lo que hoy vamos a explicar a fondo en qué consiste.  

¿Qué es la analítica aumentada?

El término de analítica aumentada es bastante nuevo, porque surgió en 2017 con motivo del informe anual Hype Cycle que publicó la consultora Gartner. Entonces fue mencionado como una solución tecnología emergente, si bien más tarde esta propia empresa precisó sus características y lo definió como “el paradigma que incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, la preparación aumentada de datos, el análisis avanzado automatizado y las capacidades de descubrimiento de datos visuales” 

Probablemente, así definido cueste entender tanto su verdadero sentido como su utilidad. Por lo que, simplificando, podemos decir que, la analítica aumentada, es una metodología que busca hacer el trabajo de business intelligence valiéndose de tres líneas tecnológicas de trabajo:  

  • La Inteligencia Artificial (IA): La creación de programas y aplicaciones que imitan los procesos de la mente humana a través de los algoritmos informáticos puede ser útil para mejorar la productividad. No en vano, cualquier asistente de voz ya tiene la capacidad para obedecer órdenes y hacer tareas sencillas; aunque el objetivo también es conseguir IA más complejas que incluso tengan habilidades de tipo cognitivo.  
  • El machine learning: Precisamente, a raíz de la tecnología que está detrás de la IA surge el machine learning. Este hace referencia a la capacidad de los programas y aplicaciones para aprender de manera automática de todo aquello que hacen. Lo cual implica la utilización de datos para mejorar, la aptitud para  identificar patrones y la toma de decisiones cada vez mejores sin necesitar de la intervención humana.  
  • El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN): Alude a la capacidad otorgada a las máquinas para que se comuniquen a través del lenguaje natural humano. Así que, por sus características, también es un campo que entra dentro de las posibilidades de la Inteligencia Artificial. Principalmente, su utilidad está en hacer más accesible la utilización de herramientas que, originariamente, solo podían ser aprovechadas si se tenían conocimientos técnicos avanzados.  

 ¿Cuáles son los beneficios de apostar por la analítica aumentada?

Recurrir a la combinación de estas tres soluciones tecnológicas para conseguir una mejor compresión de los datos supone, desde ya, una ventaja competitiva para las empresas. Y estos son los motivos:  

  • Mayor capacidad de anticipación: El análisis de grandes cantidades de datos permite generar modelos predictivos y detectar patrones en marketing o en la gestión del negocio. Así que el aprovechamiento de la IA ayuda a estar preparados ante hipotéticas situaciones de crisis y a preparar estrategias más eficaces.
  • Toma de decisiones en tiempo real: Para el ser humano, el trabajo con grandes volúmenes de datos puede acabar siendo una tarea compleja y tediosa. En cambio, los programas preparados para tal fin son considerablemente más rápidos y eficientes, de forma que arrojan sus resultados mucho antes y permiten ser enormemente precisos a la hora de valorar cada situación. 
  • Automatización de tareas y especialización de los trabajadores: Mediante la analítica aumentada, las empresas pueden ser más productivas. Tan solo tienen que organizarse a partir de las posibilidades que les ofrecen estas herramientas. ¿Cómo? Por ejemplo, dejando que las herramientas de analítica se encarguen de limpiar y adecuar las bases de datos, para que posteriormente sus profesionales aprovechen este trabajo para sus líneas de negocio. 
  • Menores costos para la empresa: Desde el punto de vista económico, las bondades de esta solución son evidentes. Permite ahorrar tanto en la mano de obra como en el tiempo a dedicar a las exigentes tareas del análisis de datos. Sin olvidar tampoco lo rentable que puede llegar a resultar la analítica predictiva, dado que permite controlar mucho más el riesgo de las inversiones y se incrementan las posibilidades de éxito en la toma de las decisiones 

En resumen, la analítica aumentada se presenta como la mejor opción de presente y futuro para el análisis de grandes bases datos. Apostando por ella, las empresas pueden allanarse mucho el camino y simplificar procesos complejos para diseñar estrategias de éxito. Algo francamente necesario, en un momento donde la inteligencia empresarial ha de asumir sus propios procesos de digitalización para seguir estando a la altura de las circunstancias.  

 

Te recomendamos: 

No hay comentarios

Escribe tu comentario