Analítica aumentada: el futuro de la analítica de datos

Una de las últimas tendencias de datos y análisis que ha ganado una tracción considerable en estos días es la analítica aumentada. El término fue acuñado por Gartner en 2017, va mucho más allá del mundo de los datos y el análisis, trayendo consigo la ola de disrupción en el mercado. Al aprovechar las técnicas de AI / ML, transforma la forma en que se desarrolla, consume y comparte el contenido de análisis.

Hay razones de peso por las que las organizaciones deben adoptar la tecnología de análisis aumentada. Muchas organizaciones se han dado cuenta de la importancia de Big Data y su papel en la toma de decisiones en toda la empresa. Sin embargo, este enorme volumen de datos disponibles para las organizaciones hace que la interpretación eficaz sea un verdadero desafío. Según Forrester Research, menos del 0,5% de todos los datos se analizan y utilizan. Mientras que solo el 12% de los datos empresariales se utilizan para tomar decisiones. Esto solo empeorará las cosas con el crecimiento de los dispositivos conectados a IoT, que se espera que generen 79,4 Zeta Bytes (ZB) de datos en 41,6 mil millones de dispositivos, según IDC Forecast.

Hasta la fecha, muchos procesos siguen siendo en gran medida manuales y propensos a sesgos en toda la cadena de valor de los datos. Esto incluye administrar y preparar los datos para el análisis, construir modelos ML / AI, interpretar los resultados y hacer que los conocimientos sean procesables.

Con el enfoque de análisis actual, los usuarios comerciales encuentran sus propios patrones y los científicos de datos crean y administran sus propios modelos. Esto resulta en explorar sus propias hipótesis, perder hallazgos clave e interpretar conclusiones incorrectas. Esto afectará negativamente las decisiones, acciones y resultados. Según Forrester Research, solo el 29% de las organizaciones logran conectar la analítica con la acción.

Augmented Analytics promete aliviar este cuello de botella. Democratiza la IA en toda la cadena de valor de los datos. Automatiza el proceso de preparación de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML / AI utilizando técnicas de ML (AutoML) y narra información relevante utilizando NLP y análisis conversacional. Incluye:

• La preparación de datos aumentada utiliza la automatización AI / ML para acelerar las tareas manuales de preparación de datos como el perfil y la calidad de los datos, el enriquecimiento, el desarrollo de metadatos y la catalogación de datos, y varios aspectos de la gestión de datos como la integración de datos y la administración de bases de datos.
• La ciencia de datos aumentada y el aprendizaje automático utilizan técnicas de IA / ML para automatizar aspectos clave de la ciencia de datos, como la ingeniería de características y la selección de modelos (AutoML), así como la operacionalización, la explicación y el ajuste del modelo.
• La analítica aumentada como parte de las plataformas de BI integra técnicas de IA / ML para buscar, visualizar los datos y narrar los hallazgos relevantes automáticamente a través de interfaces conversacionales, incluidas tecnologías de consulta en lenguaje natural (NLQ), respaldadas por generación de lenguaje natural (NLG).

Esto conduce a un aumento de la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones inteligente en toda la organización. Uno de los mayores beneficios de la analítica aumentada es que democratiza la analítica de datos para los usuarios menos conocedores de los negocios, es decir, los Ciudadanos Científicos de Datos sin ninguna capacitación o habilidades especializadas en ciencia o análisis de datos. La analítica aumentada también permite la adopción de conocimientos prácticos para el equipo ejecutivo en toda la organización.

Por lo tanto, cada organización necesitará una plataforma de análisis aumentada para conectar fuentes de datos dispares y en vivo, encontrar relaciones dentro de los datos, crear visualizaciones y ayudar a los usuarios humanos a compartir sin esfuerzo sus hallazgos en toda la organización. Cambiará la forma en que los usuarios experimentan la analítica y la BI y el mundo al ofrecer información que los humanos podrían imaginar.

¿Su organización adoptó la analítica aumentada? En caso afirmativo, ¿cómo ha beneficiado a la organización? No dude en compartir sus pensamientos y algunas estadísticas interesantes sobre la analítica aumentada en la sección de comentarios.

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Payal Paranjape

Payal is a Product Marketing Specialist at Subex, who covers Artificial Intelligence and its application around Generative AI. In her current role, she focuses on Telecom challenges with AI and its potential solutions to these challenges. She is a postgraduate in management from Symbiosis Institute of Digital and Telecom Management, with analytics as her majors, and has prior engineering experience in the Telecom industry. She enjoys reading and authoring content at the intersection of analytics and technology.