Data Science

¿Qué es la analítica aumentada o augmented analytics? Y por qué deberías empezar a usarla

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    Por Pep Canals, publicado en 11 enero 2023

    Gracias al desarrollo del data science, nuestra manera de hacer marketing es más científica y precisa que nunca. Tenemos una enorme cantidad de datos a nuestra disposición, y podemos utilizarlos para extraer inteligencia y tomar mejores decisiones.

    La analítica aumentada es una disciplina que combina la inteligencia de negocio (business intelligence o BI) con los últimos desarrollos en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Se trata de una herramienta muy potente que nos permite avanzar en la automatización ya no solo de tareas rutinarias, sino también de decisiones estratégicas. Sigue leyendo para saber en qué consiste y por qué deberías empezar a utilizarla.

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    Que es la analitica aumentada o augmented analytics


    ¿Qué es la analítica aumentada o augmented analytics?

    Según Gartner, la analítica aumentada es el uso de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para ayudar a preparar datos y generar y explicar insights para expandir la manera en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis e inteligencia de negocio. También ayuda a los científicos de datos, tanto expertos como usuarios casuales, al automatizar muchos aspectos del desarrollo, gestión e implementación de modelos de ciencia de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial.

    El augmented analytics se basa en la combinación de tres ramas de analítica que permiten extraer información de manera automatizada:

    • La inteligencia artificial. La inteligencia artificial lleva años utilizándose en marketing para recopilar datos sobre los clientes y tomar decisiones automatizadas. Gracias a ella, cada vez más aspectos de la inteligencia de negocio pueden automatizarse.
    • El procesamiento del lenguaje natural. Este campo de la inteligencia artificial permite que las máquinas puedan entender consultas en lenguaje natural, esto es, la manera en que hablan y escriben las personas, y comunicarse en él. Es un aspecto esencial para poder interpretar de manera correcta las consultas de búsqueda o las solicitudes de datos de los usuarios.
    • El aprendizaje automático. Esta rama de la inteligencia artificial se encarga de automatizar la construcción de modelos de análisis. Con el aprendizaje automático, los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.


    ¿Por qué deberías empezar a utilizarla? Beneficios de la analítica aumentada

    • Más agilidad. En los procesos tradicionales de inteligencia de negocio, los tiempos de preparación manual de datos y de respuesta a solicitudes pueden alargarse. En cambio, con la analítica aumentada, pasamos a “velocidad máquina” en lugar de “velocidad humano”. El resultado es que las solicitudes se procesan de manera inmediata y se reducen en gran medida los tiempos de espera, haciendo que todo el proceso sea muchísimo más ágil.
    • Más precisión. La incorporación de la automatización y la inteligencia artificial minimiza el riesgo de errores humanos. Cuanto mayor es el volumen de datos, mayor es la probabilidad de que entre en juego el error humano y, lo que es aún peor, más tiempo llevará ejecutar las comprobaciones de errores. Este hándicap se elimina al procesar los datos de manera automatizada.
    • Más recursos. Utilizar herramientas de augmented analytics significa que el tiempo empleado al procesamiento manual de los datos es mucho menor. Gracias a ello, los científicos de datos y los técnicos pueden dedicarse a tareas más estratégicas y aumentar el valor para el negocio.
    • Menos sesgos. Los humanos tendemos a identificar más fácilmente los patrones que nos son conocidos y a ignorar los nuevos o los menos familiares, por lo que es posible que realicemos interpretaciones incompletas de los datos. En cambio, las soluciones de inteligencia artificial se enfrentan a estos mismos datos sin sesgos y son capaces de reconocer elementos que podrían pasársenos por alto.
    • Más facilidad de uso. Las herramientas de augmented analytics permiten que cualquier usuario pueda obtener insights valiosos sin necesidad de conocimientos especializados. Gracias al procesamiento del lenguaje natural, no será necesario conocer lenguajes como SQL para hacer consultas, y los resultados se presentarán en paneles de control intuitivos y fáciles de interpretar.


    Funcionalidades de la analítica aumentada


    Identificación automática de los datos

    Algunas plataformas de business intelligence utilizan inteligencia artificial para detectar automáticamente ciertos atributos de los datos, por ejemplo, si un campo contiene información geográfica (como un código postal) o personal (como teléfonos o direcciones de email).

    Además, los sistemas podrán leer tablas de datos en formatos como PDF o documentos de texto, eliminar automáticamente el formateado y convertir los datos en formatos compatibles con el análisis.


    Técnicas estadísticas

    Las tecnologías de análisis pueden seleccionar automáticamente los mejores algoritmos de predicción, clustering y otras técnicas estadísticas, en función de cuáles ofrecen mayor precisión para un caso de uso concreto.

    Estas técnicas nos permiten explicar el “por qué” detrás de los datos, por ejemplo, los factores que han provocado un valor inesperado. El usuario final puede acceder a estas funcionalidades con un solo clic, sin necesidad de escribir cálculos ni código.


    Preparación de datos

    En la fase de preparación de datos, una serie de algoritmos trabajan entre bastidores para ayudar a los usuarios a dejar los datos listos en el menor tiempo posible, minimizando las tareas de limpieza manual. Por ejemplo, los sistemas de analítica aumentada pueden indexar y agrupar palabras relacionadas en función de su pronunciación o de caracteres comunes, evitando que los usuarios tengan que buscar y actualizar campos y valores a mano.

    En algunos casos, el sistema también puede recomendar tareas de limpieza, como eliminar los valores no válidos o separar campos en diferentes columnas.


    Recomendaciones

    Una funcionalidad estrella de muchos sistemas de augmented analytics son las recomendaciones basadas en la inteligencia artificial. Estas recomendaciones abarcan aspectos como la preparación, el descubrimiento y el análisis de los datos. Por ejemplo, el sistema puede recomendar combinar diferentes fuentes de datos o utilizar un tipo de gráfico determinado en función de las filas y columnas que el usuario quiere visualizar.

    Los usuarios también pueden recibir recomendaciones personalizadas en función de su puesto, su equipo y su comportamiento de navegación, lo que puede ayudar a los trabajadores a incorporarse más rápido al sistema y a encontrar los activos de datos más relevantes para ellos.


    Interacciones en lenguaje natural

    El procesamiento del lenguaje natural hace posible que los usuarios usen idiomas humanos para hacer consultas sobre los datos, en lugar de recurrir a lenguajes especializados. El sistema es capaz de traducir estos textos en consultas y sugerir la información que falta para entender la intención y el contenido de las preguntas del usuario. Esto ayuda a que los usuarios puedan extraer información de los datos sin necesidad de conocer el modelo de datos subyacente.

    La generación de lenguaje natural también ayuda a crear descripciones en texto de los insights obtenidos, incluyendo explicaciones de gráficos. Esto permite que los usuarios puedan entender las historias detrás de los datos sin necesidad de conocimientos especializados.


    Casos de uso de analítica aumentada

    Los casos de uso de la analítica aumentada abarcan múltiples sectores, como la gestión de la cadena de suministro (por ejemplo, para entender por qué ciertas ubicaciones no están entregando productos al ritmo esperado), el ocio y turismo (para encontrar las mejores oportunidades de venta adicional y cruzada) o marketing y comunicación (para explorar la efectividad de campañas de anuncios y encontrar variables ocultas dentro de los datos).

    Además, dentro de cada empresa, el uso de augmented analytics puede ser transversal e incluir a departamentos muy dispares:

    • Los equipos de ventas pueden utilizar la analítica aumentada para investigar tendencias en sus cifras de ventas y en los acuerdos conseguidos.
    • Los ejecutivos pueden usar herramientas de augmented analytics para explorar fácilmente los datos en tiempo real durante sus reuniones, en lugar de basarse en informes estáticos.
    • Los departamentos de TI pueden recurrir a la analítica aumentada para identificar las causas de los picos de tráfico y uso de los sistemas y anticiparse a ellos.
    • Y por supuesto, los científicos y analistas de datos pueden utilizarlos para limpiar, modelar y preparar los datos para el análisis.

    A menudo, las grandes empresas emplean soluciones de analítica aumentada para ampliar su programa de análisis de datos y llegar a usuarios nuevos, ya que sus funcionalidades permiten acelerar el proceso de incorporación para usuarios poco familiarizados con el uso de datos.

    Otro uso muy común es la creación de paneles de datos interactivos, que no solo ahorran tiempo a los analistas sino que reducen la barrera de entrada a usuarios nuevos. De esta manera, todos los departamentos de la empresa pueden acceder directamente a estos paneles de control para responder a sus preguntas y obtener información de calidad basada en datos.

    Y por supuesto, esto tan solo es el principio. Las herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático están en plena expansión, y cada día descubrimos nuevas maneras de emplearlas para optimizar nuestro trabajo. Lo que está claro es que las empresas que se animen a adentrarse en el mundo de la analítica aumentada podrán conseguir una ventaja competitiva y mejorar sus resultados frente a la competencia.

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    Pep Canals

    Data Scientists en Cyberclick. Responsable de las campañas de SEM y de los proyectos de Data Science.

    Data Scientists at Cyberclick. Responsible for SEM campaigns and Data Science projects.