Conozca qué es la analítica aumentada y qué tipo de efecto puede tener, así como las tres ventajas competitivas principales que brinda a su equipo.
A medida que las empresas comienzan o continúan su viaje de transformación digital, la cantidad de datos con los que tratan aumenta en volumen y complejidad.
El análisis tradicional, el proceso de preparar y analizar datos, interpretar los resultados y contar historias con esos datos, es un proceso manual que requiere mucho tiempo. Y plantea desafíos significativos para las compañías que están tratando de lidiar con la continua explosión de datos.
Para cumplir con las líneas de tiempo de preparación para el mercado de la transformación digital, se ha vuelto imperativo reducir la intensidad de tiempo de la analítica manual.
Para hacer esto, podemos aumentar los datos científicos de humanos con aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI) para acelerar cada paso en el viaje analítico, algo que se llama analítica aumentada.
Durante los últimos 12 a 18 meses, la analítica aumentada como un campo ha crecido y más empresas están comenzando a aceptar este proceso.
Las empresas que están experimentando una transformación digital en muchas industrias, como la farmacéutica, minorista, fabricación y más, están empezando a utilizar el análisis aumentado.
En el próximo año este campo emergente será más ampliamente utilizado y comprendido.
Breve reseña sobre la analítica aumentada.
A mediados de la década de 2000, el almacenamiento en la nube y la potencia de cómputo masivamente disponible se hicieron más comunes. Esto causó que el análisis de big data explotara.
Este fue un cambio significativo, pero el proceso fue aún muy manual, lo que significa que los profesionales de análisis todavía tenían que escribir volúmenes de código.
Antes de la revolución del big data, las compañías podrían haber necesitado escanear miles de flujos para obtener información significativa, pero hoy estamos hablando de millones de flujos.
La pregunta se ha convertido en: ¿cómo pueden los análisis de datos entregar el mismo valor mientras reducen enormemente el tiempo requerido, sabiendo que los análisis más rápidos = el tiempo de comercialización más rápido = el retorno de la inversión más fuerte?
Para esto está destinada la analítica aumentada: acelerar el campo de la analítica de datos para obtener más valor
A medida que existe la necesidad de disputar y comprender los crecientes volúmenes de datos, el análisis aumentado representa un cambio importante en este campo de estudio.
La analítica aumentada ya está causando interrupciones en la interpretación, creación y uso compartido de la analítica. A su vez, esto permite que los científicos de la información pasen menos tiempo explorando datos y más tiempo actuando sobre los conocimientos más relevantes que con los métodos manuales tradicionales.
Este enfoque es un mecanismo poderoso que permite a las empresas ser más receptivas y ágiles, un aspecto necesario de la transformación digital .
Los beneficios clave de la analítica aumentada y cómo esta práctica está cambiando los modelos de negocios tradicionales. Analítica aumentada:
- acelera el proceso de preparación y descubrimiento de datos;
- democratiza el análisis de datos para usuarios menos expertos en negocios;
- permite la adopción de ideas útiles para el equipo ejecutivo y en toda la organización.
La importancia de estos beneficios para las empresas digitales es significativa.
Es bien entendido que para que las organizaciones compitan en la era digital, los datos son clave para obtener información relevante y procesable.
Sin embargo, las complejidades subyacentes inherentes a los procesos de análisis manual crean muchos obstáculos.
Por un lado, los datos que están capacitados en la práctica de la ciencia de datos y que también poseen un buen entendimiento de los modelos de negocio y las operaciones son raros.
Además, los datos son valioso; sin embargo, un gran porcentaje de tiempo se gasta en la preparación manual de los datos a través de la limpieza y el etiquetado. Esta escasez de tiempo y capacidad significa que la mayoría de los análisis de datos se realizan en una pequeña parte de los datos, mientras que una gran parte de los activos de datos no están minados.
Tres beneficios principales de la analítica aumentada.
1. Acelera la preparación y descubrimiento de datos.
Cuando se realiza manualmente, la preparación de datos es un esfuerzo complejo y engorroso.
Cuando los datos científicos tienen millones de registros para peinar, una tarea presumiblemente simple de encontrar a todos los clientes de una región en particular, por ejemplo, puede llevar literalmente meses.
No solo hubo enormes volúmenes de datos para examinar, sino que hubo inconsistencias en varios campos, y reconciliarlos en un formato unificado fue desalentador.
Hubo 26 millones de registros para evaluar, en 1200 formatos de archivo XML diferentes.
Al automatizar estos pasos iterativos, la preparación completa de los datos y el tiempo de descubrimiento pueden reducirse en un 50-80%.
¡Imagine cuánto más productivo y eficiente podría ser su equipo de análisis de datos si este fuera el caso!
2. Democratiza el análisis de datos.
Una vez que se preparan los datos, la analítica aumentada detecta señales que impactan en los modelos de negocios que los científicos con menos conocimientos de negocios pueden no ser expertos en encontrar.
Con el análisis aumentado, los datos científicos no tienen que determinar el algoritmo adecuado para usar o escribir código para obtener resultados.
Un conjunto de herramientas analíticas aumentadas ejecutará de ocho a diez algoritmos en los datos y los ajustará en un formato común para detectar patrones y valores atípicos.
Por ejemplo, una gran empresa puede querer obtener información sobre la facturación de sus proveedores para determinar si hay algún valor atípico que justifique una mayor investigación.
Con operaciones y empleados en todo el mundo, esto puede igualar facturas de miles o cientos de miles de proveedores cada mes.
3. Permite la adopción de ideas procesables para ejecutivos y toda la organización
Una vez que se han determinado las señales y los patrones, los resultados deben comunicarse con los ejecutivos.
Las formas tradicionales de hacer esto, como crear un informe o panel de control, imponen cargas adicionales a los ejecutivos que normalmente no tienen tiempo para iniciar sesión en una plataforma y hacer su propia interpretación de datos.
Con la analítica aumentada, la herramienta leerá la tabla o informe y traducirá la información a declaraciones en lenguaje natural, como «Sus ventas están disminuyendo en la región X, una tendencia que ha estado en curso durante los últimos meses». O, «está perdiendo cuota de mercado frente al competidor X».
Los líderes de equipos pueden obtener respuestas a preguntas como «las ventas han aumentado un 10% a un nivel amplio, pero ¿cómo están los márgenes en cada nivel regional?» Proporcionar este nivel de información procesable permite la toma de decisiones basada en datos y aumenta la adopción en toda la organización.
¿Cómo se puede avanzar con la analítica aumentada?
Con los beneficios descritos anteriormente y las tecnologías disponibles que permiten esta gran interrupción, la pregunta no es si debe adoptar analíticas aumentadas. La pregunta es cuándo empezar y cómo.
Si bien existen varios tipos de herramientas para los diferentes pasos descritos anteriormente, no existe una herramienta que realice todas las funciones o que se ajuste a todas las organizaciones.
La mejor manera de proceder para las empresas es trabajar con un socio consultor que tenga amplia experiencia en análisis y en conjuntos de herramientas y metodologías emergentes de análisis aumentado para crear una hoja de ruta personalizada. Para crear un camino exitoso hacia adelante, la combinación correcta de personas, procesos y tecnología deben unirse.
En 2019, los beneficios significativos que proporcionan las analíticas aumentadas son las áreas clave a considerar: velocidad, democratización y amplia adopción.