El término de analítica aumentada surgió a raíz del informe anual Hype Cycle de la empresa de estudios de mercado Gartner, en 2017. A partir de entonces, en el ámbito del Business Intelligence no se ha dejado de hablar sobre ello, sin embargo, no ha trascendido demasiado, ¿por qué? En este post quiero contarte qué es la analítica aumentada, por qué la llaman “el futuro del análisis de datos”, qué ventajas tiene, y por qué deberías de comenzar a utilizarla. ¿Te interesa? Vamos a ello.

La analítica aumentada o Augmented Analytics, lo define Gartner en su documento Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms como “un paradigma que incluye consultas de lenguaje natural y narrativo, preparación aumentada de datos, análisis avanzado automatizado y capacidades de descubrimiento de datos visuales”. En ese mismo documento, inciden en la importancia que tendrá la Analítica Aumentada en el 2020, actuando como impulsor del Business Intelligence, el Data Science y el Machine Learning.

Gartner Hype-Cycle for emerging technologies, 2017

Quizás, todo esto te pueda sonar a chino… o no. En ambos casos, sólo te puedo decir que la analítica aumentada no aporta ninguna novedad. Lo realmente innovador es la vuelta de tuerca que le da en cuanto a la extracción de conocimiento de las diferentes fuentes de datos que posee un negocio. Esta vuelta de tuerca se sustenta bajo estos 3 pilares:

• La Inteligencia Artificial (IA). Te recomiendo que eches un vistazo el post que escribí sobre “Cómo hacer Customer Intelligence con Inteligencia Artificial” para que puedas tener una visión más amplia de su utilización a día de hoy en Business Intelligence.
• El Machine Learning. Es decir, un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.
• El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es decir, un campo de conocimiento de la Inteligencia Artificial el cual se encarga de investigar la manera de comunicarse las máquinas con las personas a partir de lenguas naturales, como el español, el inglés o el francés.

La importancia real de este enfoque radica en que la combinación de estas 3 ramas de la analítica, posibilitan la extracción de información de forma automatizada. Pero lo mejor de todo, es que puede realizarse sin necesidad de disponer de unos grandes conocimientos técnicos. La introducción del NPL, hace que cualquier consulta sea tan sencilla como preguntar a Siri o Alexa qué tiempo va a hacer mañana.

Hasta ahora, existe una gran variedad de sistemas que permiten recoger datos, normalizarlos y analizarlos. La gran diferencia está en que hasta este momento, sólo las grandes empresas o aquellas especializadas en el dato, disponían del personal y las herramientas necesarias.

Este tipo de analítica va a suponer, por tanto, la introducción a la analítica avanzada para empresas que no pueden disponer hoy día de un equipo completo de científicos de datos, debido al alto coste y la dificultad de encontrar profesionales adecuados. Empresas de tamaño medio que no puedan permitirse soluciones y desarrollos a medida, así como grandes empresas con la necesidad de poner en valor sus datos en tiempo récord, van a obtener en la analítica aumentada un socio perfecto.

Con la Analítica Aumentada se lograría, por tanto, la democratización del dato, pero sobre todo, la democratización de la conversión de los conocimientos que ofrecen los datos, en insights, algo muy valorado por cualquier departamento de negocio y de marketing de cualquier empresa.

En estos momentos, la herramienta más conocida y la que más está trabajando en analítica aumentada, es IBM Watson Analytics, aunque ya hay otras trabajando en el mismo sentido. Tableau Insights y Qlik Sense son otras herramientas que están apostando por ello. No obstante, se tiene previsto que conforme avance la Inteligencia Artificial habrá más players en el mercado de plataformas.

Ventajas de la Analítica Aumentada

Como podrás suponer, la Analítica Aumentada te ofrece unas ventajas muy directas relacionadas, sobre todo, con la accesibilidad del dato a todo tipo de empresas y tamaños. Las principales ventajas serían estas:

1. Cualquier usuario de analítica aumentada, con un mínimo de conocimiento sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones e insigths de valor, procedentes de los datos almacenados por la compañía. A diferencia de quienes no la utilicen, que tendrán que optar por acudir a profesionales especializados en ciencia de datos con perfiles muy técnicos.
2. La Analítica aumentada permite disponer de cuadros de mando de manera automática y comprensible, así como de enfoques descriptivos y predictivos con la misma sencillez.
3. Esta es especialmente potente en la elaboración de predicción de tasas de abandono de clientes, análisis de resultados empresariales, detección de anomalías en las cuentas de la empresa, identificación de fraudes, creación e identificación de patrones de consumo, y en definitiva, en la mejora en el conocimiento del cliente.
4. A la hora de realizar consultas, ya no será necesario utilizar lenguaje SQL, tal y como se viene haciendo. Gracias al PLN (Procesamiento de lenguaje natural), sólo con decir “Muéstrame la variación de gastos por línea de negocio en el último año” será suficiente para obtener el resultado de la consulta. Facilitando tremendamente el trabajo para “No Data Scientists”.

Después de ver las principales ventajas que supone la analítica aumentada, quiero convencerte aún más con las principales razones por las que tu empresa debería comenzar a utilizarla.

Razones para comenzar a utilizar ya la Analítica Aumentada

Si has intentado abordar un proyecto de Business Intelligence en tu negocio, te habrás dado cuenta que el mayor problema es lo costoso que es ponerlo en marcha, si no hablamos de la dificultad de encontrar perfiles adecuados a ese trabajo.

El tiempo de implantación también es una barrera importante. Y una vez implantado, mucho trabajo es manual, entrando en juego la posibilidad del error humano. Además, al ser realizado por personas, puedes cometer el riesgo de que el resultado final esté sesgado.

Con la analítica aumentada, en cambio:

• Los análisis y las predicciones que se realicen serán totalmente imparciales, obteniendo, además, un resultado preciso.
• Este tipo de analítica ofrece una gran variedad de automatizaciones, agilizando por tanto cualquier proceso de recogida, extracción y análisis de datos.
• Una compañía con un equipo de Business Intelligence, está continuamente analizando los datos que genera la compañía. Sin embargo, mucha de esta data no proporciona información de valor que pueda contribuir a los ingresos o a un retorno de inversión de la compañía. Además, el porcentaje de datos que es analizado, es una mínima cantidad de datos de todo lo que generan diariamente las compañías. Con la analítica aumentada los especialistas pueden abarcar mucho más, ofreciendo más y mejores insights.
• En definitiva, todas estas ventajas para tu empresa se traducen en que la toma de decisiones tiene un coste menor.

Con esta técnica, las empresas podrán disponer de información más confiable, más variada, más puntual y más útil para sus estrategias de negocio.

En Artyco llevamos años ayudando a nuestros clientes en el campo del Business Intelligence, a través de nuestro equipo de Data Scientists, Marketing Intelligence y Data Analists, pero también a través de soluciones tecnológicas que propicien la generación de insigthts verdaderamente útiles para los negocios de nuestros clientes. ¿Hablamos?