13. sep., 2019

Analítica Aumentada en tu negocio

El término analítica aumentada es un término que apareció por primera vez en el año 2017 dentro del informe anual Hype-cycle de la compañía Gartner , firma especializada en investigación de mercados.

La analítica aumentada es también llamada “el futuro del análisis de datos” y sirve para automatizar la información de las empresas a través de la integración de la inteligencia de negocios, minería de datos, el Big data y el aprendizaje de lenguaje automático.

Hoy en día existen una gran variedad de sistemas de analítica que permiten recolectar, limpiar y analizar los datos de las empresas. Sin embargo, la analítica aumentada va un paso más allá. Es decir, ella permite convertir esos conocimientos en insights y generar planes de acción de manera automática y comprensible sin importar el tamaño de la empresa.

De hecho, se prevé que sea de gran utilidad para el mercado de las PYMES, puesto que no requiere de personal especializado en negocios, data y marketing que normalmente se necesitaría en un análisis de información común.

En la actualidad la plataforma “IBM Watson Analytics” es una de las más conocidas dentro del mercado de la analítica aumentada y se espera que ésta se convierta en el principal impulsor de la inteligencia de negocios (BI).

Aunque suene raro, se dice que la analítica aumentada no aporta ninguna novedad. Lo que es realmente innovador - es la vuelta de tuerca que le da en cuanto a la extracción de conocimiento de las diferentes fuentes de datos que posee un negocio. Esta vuelta de tuerca se sustenta bajo estos 3 pilares:

a) La IA - Inteligencia Artificial.

b) El Machine Learning que es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

c) El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Que es un campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial el cual se encarga de investigar la manera de comunicar las máquinas con las personas a partir de lenguas naturales, como el español, el inglés o el francés.

La combinación de estas 3 ramas de la analítica brinda la posibilidad de extraer información de forma automatizada y la posibilidad de hacerlo sin disponer de gran conocimiento técnico. La introducción del NPL, hace que cualquier consulta sea tan sencilla como preguntar a Siri o Alexa qué tal tiempo va a hacer mañana.

Hasta el momento hay múltiples sistemas que permiten recolectar datos, normalizarlos y hacer su análisis. La diferencia radica en que, hasta este momento, sólo las grandes empresas o aquellas especializadas en análisis de datos disponían del personal y las herramientas necesarias para hacerlo. Este tipo de analítica va a suponer, por tanto, la introducción a la analítica avanzada para empresas que no pueden disponer hoy día de un equipo completo de científicos de datos, debido al alto coste y la dificultad de encontrar profesionales adecuados. Empresas de tamaño medio que no puedan permitirse soluciones y desarrollos a medida, así como grandes empresas con la necesidad de poner en valor sus datos en tiempo récord, van a obtener en la analítica aumentada un socio perfecto. Gracias a la analítica aumentada se logrará por tanto la democratización del dato y sobre todo la democratización de la conversión de los conocimientos que ofrecen los datos en insights - Algo muy valorado por cualquier departamento de negocio y de marketing de cualquier empresa.

En el mundo la herramienta más conocida es la mencionada de IBM sin embargo, aparecen también en el mercado trabajando en el mismo sentido y dirección: Tableau Insights y Qlik Sense como plataformas alternativas.

¿Qué ventajas se identifican de la Analítica Aumentada?

Las principales ventajas serían las siguientes:

  • Accesibilidad del dato a todo tipo de empresas y tamaños.
  • Cualquier usuario de analítica aumentada, con un mínimo de conocimiento sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones e insigths de valor, procedentes de los datos almacenados por la compañía. A diferencia de quienes no la utilicen, que tendrán que optar por acudir a profesionales especializados en ciencia de datos con perfiles muy técnicos.
  • La Analítica aumentada permite disponer de cuadros de mando de manera automática y comprensible, así como de enfoques descriptivos y predictivos con la misma sencillez.
  • Es especialmente potente en la elaboración de predicción de tasas de abandono de clientes, análisis de resultados empresariales, detección de anomalías en las cuentas de la empresa, identificación de fraudes, creación e identificación de patrones de consumo, y en definitiva, en la mejora en el conocimiento del cliente.
  • Para hacer consultas, ya no será necesario utilizar lenguaje SQL, tal y como se viene haciendo hoy día. Gracias al PLN (Procesamiento de lenguaje natural), sólo con decir “Muéstrame la variación de gastos por línea de negocio en el último año” será suficiente para obtener el resultado de la consulta. Facilitando el trabajo para “No Data Scientists”.

Algunas razones para comenzar a utilizar ya la Analítica Aumentada

Si en algún momento te has enfrentado al abordaje de un proyecto de BI-Business Intelligence en tu negocio, te habrás dado cuenta de que el mayor problema es el costo de ponerlo en marcha, si no hablamos de la dificultad de encontrar perfiles adecuados para ese trabajo.

Otra barrera importante que a veces nos toca enfrentar es el tiempo de implantación y que una vez implantado, mucho trabajo es manual, haciendo con ello que se aumente la posibilidad del error humano o del sesgo que puede tener el resultado final.

Podemos identificar a continuación algunas de las razones de porque utilizar la analítica aumentada:

1) Con el uso de la analítica aumentada, en cambio se tiene que los análisis y las predicciones que se realicen serán totalmente imparciales, obteniendo, resultados precisos.

2) Este tipo de analítica ofrece una gran variedad de automatizaciones, agilizando por tanto cualquier proceso de recogida, extracción y análisis de datos.

3) Con analítica aumentada el porcentaje de datos analizados es mínimo y se tienen mejores insights. Lo que ocurre normalmente es que las compañías de forma frecuente están generando información y cuentan con equipos de BI -Business Intelligence, analizando de forma continua los datos que generan para la compañía. Sin embargo, mucha de esta data no proporciona información de valor que pueda contribuir a los ingresos o a un retorno de inversión de la compañía.

4) Las ventajas anteriores para tu empresa se traducen en que el proceso de toma de decisiones tiene un coste menor.

5) Con esta técnica, las empresas podrán disponer de información más confiable, más variada, más puntual y más útil para sus estrategias de negocio.

Autor: Ing. Javier Mauricio León Reyes

Twitter e Instagram: @PMPMedellin

Fuentes consultadas:

https://www.techedgegroup.com/es/blog/analitica-aumentada-proporciona-mas-inteligencia

http://www.bnetbuilders.com/por-que-la-analitica-aumentada-es-disruptora-de-negocios/