Los beneficios y desafíos de la Analítica Aumentada

La analítica aumentada utiliza técnicas de IA / ML (Inteligencia Artificial y Machine Learning) para automatizar los tediosos procesos manuales de preparación de datos, el descubrimiento y el intercambio de datos de información. También automatiza las tareas de ciencia de datos, como el desarrollo, la gestión y la implementación del modelo ML. Las herramientas de BI tradicionales han admitido capacidades básicas para unir, manipular y transformar los datos estructurados. Si bien la preparación de datos aumentada agiliza los procesos para la elaboración de perfiles de datos, administre la calidad, limpie los datos, modele y etiquete los metadatos de una manera que admita la reutilización y la gobernanza.

La analítica aumentada incluye el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica conversacional, lo que permite que los expertos menos técnicos, como los ciudadanos científicos de datos, interactúen con los datos y la información para dar recomendaciones para la empresa. Para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán automáticamente a través de NLP o voz. Esta facilidad de acceso promete muchos beneficios, pero la organización enfrenta varios desafíos para que funcione bien en la práctica.

Beneficios de la analítica aumentada

1. Preparación de datos más rápida

Los científicos de datos y los ingenieros de datos dedicaron alrededor del 80% de su tiempo a la preparación manual de datos. La preparación de datos aumentada utiliza la automatización AI / ML para reunir datos de fuentes dispares mucho más rápido. Los algoritmos reemplazan los procesos manuales y automatizan el proceso de limpieza de datos en una fracción de tiempo. También se utiliza para detectar esquemas, combinaciones, transformaciones repetitivas y recomendar automáticamente asociaciones entre fuentes de datos dispares, mejorando la productividad y la eficiencia.

2. Mejora de la alfabetización de datos

A medida que las organizaciones continúan recopilando una gran cantidad de datos, es esencial que todos, independientemente de sus habilidades analíticas expertas, puedan obtener valor de los datos. La democratización de la IA en toda la cadena de valor de los datos promueve la alfabetización de los datos al mostrar y explicar automáticamente los conocimientos mediante el lenguaje natural, hacer una recomendación y capacitar a todos los usuarios para que tomen medidas con confianza. Esto ayuda a fomentar una cultura basada en datos que beneficia a la organización a largo plazo.

3. Disminución del sesgo analítico

Los analistas siempre hacen suposiciones para encontrar respuestas cuando no saben por dónde empezar. A menudo, esas suposiciones podrían llevar al uso de datos específicos para respaldarlo. La analítica aumentada puede ayudar a minimizar el sesgo potencial al realizar análisis automatizados en un gran conjunto de datos de importancia estadística. Reduce el riesgo de perder información importante.

4. Reducción del tiempo de obtención de información

Con la analítica aumentada, en lugar de que un analista pruebe manualmente todas las combinaciones de variables en los datos, los algoritmos ML para detectar correlaciones, segmentos, clústers, valores atípicos y relaciones se aplican automáticamente a los datos. Solo los resultados estadísticamente más relevantes se presentan rápidamente a través de visualizaciones inteligentes, que están optimizadas para la interpretación y acción del usuario.

5. Democratización de la analítica

La analítica aumentada democratizará la información de la analítica, incluida la inteligencia artificial, para todos los roles comerciales. Hará que la ciencia de datos y la construcción de modelos de IA / ML sean accesibles para los nuevos roles de los ciudadanos científicos de datos, como analistas de negocios, desarrolladores y otros, etc., al tiempo que hará que los científicos de datos expertos sean más productivos y colaborativos y los liberará para tareas de alto valor.

Las empresas que han implementado análisis aumentados han visto resultados comerciales positivos, como un aumento en la toma de decisiones en un 51%, un aumento en la eficiencia en un 50% y un aumento en la efectividad en un 48%. Aunque no todas las empresas se han dado cuenta de estos beneficios todavía, más del 90% de los tomadores de decisiones esperan obtener estos beneficios a medida que las capacidades de análisis continúan mejorando.

Desafíos de la analítica aumentada

La analítica aumentada es la próxima ola de disrupción en el mercado de datos y análisis y debe adoptarse para construir y mantener una ventaja competitiva. Pero requiere el equilibrio y la alineación adecuados de la estrategia, las personas, los procesos, los datos y los componentes tecnológicos. Sin embargo, los esfuerzos para incorporarlo probablemente encontrarán la siguiente resistencia:

Adopción

Uno de los desafíos de adopción que enfrenta la organización es el resultado asociado. La organización espera resultados favorables y rápidos. Pero la analítica aumentada tiene un ciclo de vida propio. Utiliza técnicas de inteligencia artificial para realizar cualquier forma de cálculo, análisis y automatización. Una vez implementado, llevará tiempo madurar, mejorar su análisis y resultados durante un período. Los otros desafíos potencialmente dañinos son los siguientes:

  • La imagen predominante de “caja negra” de la analítica aumentada no es transparente en términos de toma de decisiones.
  • Existe una falta de confianza en la recomendación y los conocimientos mostrados, a menos que se proporcione una explicación específica.
  • Existe una dependencia de las plataformas de análisis heredadas que actúan como una barrera para adoptar el análisis aumentado.
  • Existe una amenaza para la seguridad laboral debido a la automatización en todos los aspectos de las operaciones analíticas y la renovación de las cargas de trabajo y los procesos de trabajo.
  • Existe una resistencia por parte de los líderes empresariales para adaptarse a escenarios cambiantes y confiar más en la intuición y las prácticas tradicionales de toma de decisiones.
  • Existe la idea errónea de que la madurez de la analítica aumentada es linealmente progresiva y se implementa una vez que se establece una base sólida.

Gobernanza de IA

Otro desafío importante es la necesidad de enfatizar la gobernanza y la colaboración de la inteligencia artificial y el análisis entre analistas y científicos de datos. La adopción de Augmented Analytics requerirá modelos organizativos existentes para evolucionar y respaldar una huella cada vez mayor de los ciudadanos científicos de datos integrados en las unidades de negocio. No solo producirá retornos considerables sino que, si no se controla, también tendrá efectos adversos. Por lo tanto, los líderes de datos y análisis deben delinear las reglas para gobernar el uso del contenido analítico y los conocimientos creados como resultados de análisis aumentados, así como tareas de ciencia de datos para garantizar los niveles de precisión, validez y sesgo de los hallazgos y recomendaciones.

Las funcionalidades innovadoras de la analítica aumentada demuestran una variedad de aplicaciones en todos los sectores de la economía y prometen transformar el panorama digital al optimizar las operaciones comerciales y aumentar el acceso a datos útiles.

¿Su organización planea adoptar la analítica aumentada? En caso afirmativo, ¿cuáles son los desafíos que enfrenta su organización? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

Descubra cómo la analítica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial

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