Guía de análisis aumentado: definición, ejemplos y casos de uso

Si bien las empresas continúan haciendo del análisis y la BI su principal prioridad de inversión, surgen nuevas técnicas y tendencias que hacen que el análisis de datos sea más rápido, más fácil e incluso más poderoso.

Según la firma global de investigación de TI, Gartner, el análisis aumentado es una de las principales tendencias de análisis de datos para seguir adelante. El enfoque de análisis aumentado crecerá pronto a medida que AI y ML se entrelacen más en nuestra vida cotidiana.

Pero cuál es la definición de analítica aumentada, para quién es y cómo funciona con la analítica integrada son preguntas cuyas respuestas muchas personas aún no conocen.

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¿Qué es la analítica aumentada?

En esencia, la analítica aumentada se refiere al uso de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para facilitar a los usuarios la preparación, el análisis, la visualización y la interacción con sus datos a nivel contextual.

La empresa de investigación Gartner Inc. describe muy bien qué es exactamente el análisis aumentado: "El análisis aumentado es el uso de tecnologías habilitadoras como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar con la preparación de datos, la generación de información y la exploración de información para aumentar la forma en que las personas exploran y analizan los datos". en analítica y plataformas de BI. También aumenta 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”.

Con la tecnología de dos de las mejores tecnologías de análisis, el análisis aumentado permite a los usuarios hacer preguntas y generar información automáticamente mediante la exploración de sus datos utilizando un lenguaje conversacional.

¿Para quién es la analítica aumentada?

El análisis aumentado permite a las empresas de todas las industrias y tamaños llevar el poder de los datos a su flujo de trabajo diario y aumentar la toma de decisiones y los resultados. Todos los usuarios comerciales pueden obtener valor del uso de análisis aumentados, 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 si bien el análisis aumentado permite a quienes no tienen experiencia o conocimiento en análisis, también ayuda a los analistas de datos profesionales y a los usuarios comerciales avanzados a realizar análisis y preparar datos de manera más rápida e inteligente.

Beneficios de análisis aumentados

Las técnicas de IA están teniendo el mayor impacto en el mundo real hasta la fecha, y es lo que las organizaciones probablemente usarán en sus negocios debido al poder y los beneficios que el análisis aumentado brinda a los usuarios. Sin embargo, es importante comprender 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 el análisis aumentado, puede acelerar la búsqueda de información al recortar el espacio de búsqueda y mostrar 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 el análisis aumentado, los algoritmos de ML e IA pueden detectar correlaciones, segmentar, agrupar y 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 AI/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, al mismo tiempo que mejoran la productividad y la eficiencia.

Alfabetización de datos mejorada

A medida que las empresas continúan recopilando cantidades masivas de datos, es imperativo que todos en una organización tengan la oportunidad de obtener valor de los datos, independientemente de sus habilidades. Mediante el uso de análisis aumentados para sacar a la luz información y obtener recomendaciones, sus usuarios pueden mejorar su alfabetización de 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.

Deje que los usuarios tomen mejores decisiones basadas en datos

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

Los resultados comerciales que están siendo impulsados por el análisis aumentado 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 o quedarse atrás. Ayuda a responder preguntas comerciales clave de manera inteligente y descubre nuevas preguntas que los usuarios no sabían que tenían que hacer.

Análisis más preciso

Las tecnologías de IA y ML detrás del análisis aumentado pueden analizar de manera efectiva datos complejos para que los usuarios puedan tomar las decisiones más informadas basadas en un análisis más profundo y preciso. Eso 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 necesitaban.

Ejemplos de análisis aumentados y casos de uso de la industria

Las empresas de todo tipo de industrias incorporan IA y ML en sus plataformas de análisis de datos y BI debido a los beneficios que obtienen. Aquí hay algunos ejemplos del mundo real de cómo seis industrias diferentes usan 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 modernas soluciones fintech, las regulaciones gubernamentales y la creciente demanda de los clientes por 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 el costo de adquisición de clientes, las solicitudes de préstamos, las ganancias brutas y más.

Con los conocimientos adquiridos, las instituciones financieras pueden promover los servicios correctos a los clientes correctos, agregando más valor a sus clientes y relaciones comerciales. El análisis aumentado también ayuda a los servicios financieros a tomar decisiones más inteligentes e informadas sobre la configuración de objetivos comerciales futuros, estrategias a corto y largo plazo, optimización de la eficiencia operativa y mucho más.

Marketing: Mejore las campañas y comprenda mejor a los clientes

En un mundo en el que los especialistas en marketing necesitan lograr más con menos, el análisis aumentado proporciona a los especialistas en marketing información inteligente a partir de sus datos de marketing, descubriendo información valiosa que de otro modo podría perderse o llevar mucho tiempo obtener. Los especialistas en marketing pueden optimizar las campañas en curso y futuras de manera más rápida y precisa para maximizar el ROI de sus actividades de marketing.

Mediante la exploración y el análisis de grandes volúmenes de diferentes tipos de información y la ejecución de algoritmos en múltiples microsegmentos de clientes, el análisis aumentado se puede utilizar para predecir el comportamiento del cliente y calcular el valor de por vida del cliente. También es una poderosa herramienta para mejorar y personalizar campañas en diferentes plataformas y redes sociales.

Manufactura: Lleve la eficiencia al caos de la manufactura

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 las demandas y sobrevivir en el mercado. Con datos contextuales en tiempo real al alcance de la mano de los fabricantes, pueden aportar fácilmente eficiencia al caos de fabricación. Desde la gestión de almacenes hasta la predicción de las previsiones de demanda, los beneficios de la analítica aumentada en la fabricación son tremendos. Al utilizar análisis aumentados, 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.

Minorista: pronostique las ventas futuras y calcule políticas de inventario eficientes para optimizar los niveles de existencias

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

Con la ayuda del análisis aumentado en el comercio minorista, los minoristas pueden realizar un seguimiento de cuán vacíos o llenos están sus existencias y asegurarse de proporcionar la cantidad de productos necesarios en consecuencia. El marketing minorista 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: Personalice tratos, resuelva los problemas de los clientes y venda más

Las empresas de telecomunicaciones están sentadas sobre un tesoro oculto de datos. Por un lado, esto hace que sea más difícil 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 proporcionar las ofertas personalizadas exactas que los diferentes clientes desean.

El análisis aumentado ayuda a las empresas de telecomunicaciones a comprender 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 afecta la experiencia del cliente y optimizarla en consecuencia. El análisis de telecomunicaciones también puede identificar amenazas y anomalías de seguridad y utilizar los conocimientos recopilados para fortalecer la seguridad de la red y prevenir ataques cibernéticos antes de que puedan causar algún daño.

Atención médica: brindar la atención médica adecuada a los pacientes en el momento adecuado

El mayor beneficio de la analítica aumentada en el cuidado de la salud es que puede mejorar la atención al paciente y proporcionar 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 personalizado y más efectivo. Al analizar los datos de atención médica actuales e históricos, los profesionales de la salud pueden incluso predecir y controlar la propagación de brotes de enfermedades.

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

Análisis aumentados con Análisis integrado

En el software de análisis incorporado, el análisis aumentado genera más eficiencia en el proceso de análisis de datos, brinda a los usuarios comerciales herramientas que pueden responder sus preguntas en segundos y ayuda a las empresas a obtener una vista de 360 grados de sus datos comerciales.

El análisis aumentado es una parte integral de la plataforma de análisis integrada 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 la analítica aumentada para proporcionar de manera proactiva a su empresa una vista contextual en tiempo real de sus datos, descubriendo información valiosa y orientando la toma de decisiones.

Reveal también proporciona tableros interactivos, desgloses, colaboración, uso compartido y autoservicio real con una experiencia de creación de tableros de arrastrar y soltar en cualquier dispositivo que permite a cualquier persona crear hermosos tableros en sus aplicaciones. Más aún, las funciones de análisis avanzado de Reveal, como la previsión, la combinación de datos, el modelado de datos y los datos en memoria, lo ayudan a fortalecer su ventaja competitiva y aumentar sus ingresos.

Si descubrió que alguno de los beneficios del análisis aumentado sería algo que su empresa puede aprovechar, lo invitamos a solicitar una demostración y obtener más información sobre cómo puede acelerar su tiempo para obtener información con Reveal.