Por definición, aumentar implica aumentar el valor o hacer algo mayor en tamaño o fuerza.
Con esto en mente, la analítica aumentada agrega mucho valor a la analítica convencional con el poder de la inteligencia artificial. Profundicemos en lo que es la analítica aumentada y cómo entenderla en su conjunto.
Indice
¿Qué es la analítica aumentada?
La analítica aumentada fomenta la democratización de los datos al permitir que más personas en una organización accedan a la analítica de datos y la información.
La analítica aumentada es un sistema automatizado que obtiene y analiza datos mediante el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Con una menor dependencia de los científicos de datos para recopilar y procesar datos, las empresas pueden liberar el poder de los datos por sí mismos con búsquedas en lenguaje natural.
Con los datos procesados mediante análisis aumentados, los servicios de transmisión en línea como Netflix y Amazon pueden mostrar contenido personalizado al usuario. Las organizaciones financieras y gubernamentales utilizan datos existentes extraídos y desarrollados mediante análisis aumentados para identificar y mitigar los signos de fraude. Varias organizaciones del sector público pueden brindar un mejor servicio a las personas con inteligencia impulsada por análisis aumentados.
¿Cómo pueden las empresas aprovechar la analítica aumentada?
Tener una visión del futuro sin dejar que se desarrolle por sí sola puede impulsar el negocio en la dirección correcta. La analítica aumentada puede ser la fuerza impulsora que lleve a los tomadores de decisiones a emitir juicios mejor informados utilizando valiosos análisis de datos.
Por supuesto, existen otras técnicas que las organizaciones utilizan para adelantarse al tiempo. Por ejemplo, las tendencias difíciles se pueden identificar utilizando el poder de la certeza, el poder de anticipación, la capacidad de reinventar y redefinir.
La analítica aumentada puede ayudar a una empresa a proporcionar una mejor inteligencia empresarial. En pocas palabras, puede ayudar a cualquier empresa a tomar mejores decisiones mediante el uso de datos recopilados y procesados, lo que genera más ingresos.
Comenzando desde la parte superior del embudo de ventas hasta el extremo inferior, y luego volviendo a involucrar / retener a los compradores, la inteligencia empresarial juega un papel clave en cada etapa del ciclo de vida de marketing y ventas. Una buena herramienta de BI recopilará datos de fuentes internas y externas de la empresa para proporcionar perspectivas pasadas, presentes y futuras.
¿Por qué las herramientas de inteligencia empresarial (BI) que utilizan análisis automatizados son mejores que las herramientas de BI tradicionales? Es sencillo. Las técnicas de IA como ML y NLP marcan la diferencia.
Anteriormente, las herramientas de BI usaban programas basados en código o reglas para analizar y procesar datos y luego darle sentido. Aunque funcionó, no fue suficiente para proporcionar a las organizaciones conocimientos de vanguardia que realmente marcaron la diferencia. Los programas de aprendizaje automático, por otro lado, son más inteligentes. No solo siguen las reglas; se adaptan a los cambios.
Un programa de aprendizaje automático puede identificar patrones y procesar más datos en función de esos patrones. Esto significa que puede improvisar basándose en sus experiencias pasadas, al igual que la inteligencia humana. El 48% de las empresas que adoptaron ML vieron un aumento en la rentabilidad como sus principales beneficios.
Otra técnica de IA que marca la diferencia es el procesamiento o generación del lenguaje natural. Los seres humanos no pueden leer el lenguaje de las máquinas, y mucho menos analizar y obtener información de ellos. Ahí es donde entra en escena la generación del lenguaje natural (NLG).
NLG convierte ML en un formato más legible por humanos. ML hace todo el trabajo de backend al generar información y NLG lo procesa de una manera que los usuarios puedan entender. Por ejemplo, si una herramienta de ML encuentra que hubo un aumento en las ventas en diciembre de 2019, NLG puede seguir adelante y decirle al usuario que sus ventas han aumentado en un 20% desde ese momento.
Este formato hace que sea muy fácil para los usuarios no técnicos identificar los conocimientos. También puede aceptar consultas de búsqueda legibles por humanos y convertir los resultados en imágenes. Los usuarios pueden buscar consultas de una manera similar a hablar con otra persona.
Impacto de la analítica aumentada en la inteligencia empresarial (BI)
Las organizaciones gubernamentales y las empresas están aprovechando el análisis de datos en sus actividades diarias para mejorar la eficiencia. En última instancia, todas las empresas quieren vender mejor. Ya sean sus productos o servicios, el único factor que impulsa su éxito son los ingresos generados. La competencia ha golpeado con tanta fuerza en todos los sectores empresariales que superarla ya no es una opción.
Cualquier sistema de BI se alimenta con análisis de datos que se transforman aún más en información procesable. Datos que se recopilan de diversas fuentes y se procesan en un formato comprensible. Atrás quedaron los días en que la analítica se basaba en código y tomaba meses generar información clave utilizando las capacidades limitadas de abastecimiento de datos.
Con la analítica aumentada y la BI, los informes son más granulares y las predicciones más inteligentes.
Los beneficios de la analítica aumentada para las empresas son los siguientes:
1. Mejor toma de decisiones
Con formas efectivas de extraer datos y ofrecer información, la analítica aumentada otorga un poder más fuerte en manos de los tomadores de decisiones. Los sistemas de BI que se alimentan con análisis aumentados son capaces de descubrir información sobre tendencias.
Por ejemplo, las herramientas de descubrimiento de datos inteligentes de hoy han demostrado duplicar el valor comercial al preparar inteligentemente y analizar información clave automáticamente. Son fáciles de usar, lo que permite que diferentes departamentos tomen decisiones más informadas.
2. Previsión de tendencias comerciales
La analítica aumentada ayuda a las empresas a reconocer tendencias y patrones que les permiten planificar y prepararse mejor para un futuro más sólido. El aprendizaje automático puede identificar las tendencias comerciales utilizando modelos estadísticos sobre datos. El NLG realiza la transformación de estos datos en una forma más legible por humanos.
Estos conocimientos útiles actúan como una base sólida para pronosticar futuros cursos de acción para cualquier empresa, como anticipar un cambio en la demanda de productos, nuevas ubicaciones de clientes potenciales, demandas estacionales y más. Para negocios como viajes, turismo y hotelería, identificar y predecir los patrones de compra de los clientes es invaluable, ya que les permite pronosticar sus próximos pasos en marketing y ventas.
3. Resultados más rápidos
Procesar datos usando IA no solo es más eficiente, es más rápido. Los sistemas de BI tradicionales tardaron meses en limpiar, analizar datos y proporcionar información gracias a la combinación de registros manualmente.
La analítica aumentada automatiza los pasos para procesar datos y puede optimizar la BI en cuestión de días. Los conocimientos más rápidos significan más poder en manos de los responsables de la toma de decisiones, lo que acelerará el proceso de toma de decisiones.
4. Liberar tiempo para los científicos de datos
A menudo, las empresas confían en los científicos de datos o en el soporte de TI para procesar datos, analizar y proporcionar información. Con el análisis aumentado que utiliza herramientas de inteligencia artificial de procesamiento y análisis de datos automatizados, estos analistas de datos pueden usar su valioso tiempo en algo más productivo. También permite que los usuarios menos capacitados obtengan conocimientos por sí mismos sin dependencias externas.
5. Incorporación de análisis en todas partes
La analítica aumentada ofrece widgets de analítica independientes que pueden permitir a los usuarios obtener información de sus paneles y agregarla en un flujo de trabajo o en cualquier otro lugar. Además, se pueden integrar varias acciones de ventas y marketing junto con los conocimientos.
Por ejemplo, Kodak combina los análisis integrados de Yellowfin en su software de flujo de trabajo de impresión, Prinergy. Con la aplicación Prinergy, sus clientes pueden pronosticar las necesidades y la disponibilidad de recursos al realizar un seguimiento del uso de tinta, el número de pasadas de impresión, los volúmenes de producción y las tendencias.
6. Compartir datos
Cuanto antes se compartan los datos con el equipo, más productivos se vuelven. La analítica aumentada no solo ofrece datos para analizar y procesar, sino que también se pueden compartir. Las plataformas de análisis aumentadas brindan a sus usuarios una función de red social en su tablero.
Cuando se descubre información, se puede compartir dentro de varias ramas o tomadores de decisiones de una organización a través de la plataforma de la red social. Este intercambio de datos crea una forma mejor, más transparente y más rápida de tomar decisiones importantes.
¿Quién usa la analítica aumentada y por qué?
La analítica aumentada no solo es valiosa para las empresas. Permite la democratización de los datos, lo que significa que ahora se puede acceder a los análisis y la información a través de varios departamentos de una organización. Esto afecta a los tomadores de decisiones, a los no tomadores de decisiones y a los usuarios finales.
Clientes
La analítica aumentada puede ser parte de un software o aplicación que los Clientes usan sin ser conocidos. Como se mencionó anteriormente, hemos visto cómo Kodak integra análisis con su software que utilizan sus clientes para monitorizar la disponibilidad de recursos, el uso de tinta, la cantidad de impresiones y más. Esto ayuda a los clientes a administrar de manera eficiente su uso de tinta.
Grupos de interés y socios
Con la inteligencia avanzada en análisis aumentado, las partes interesadas y los socios de las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre adquisiciones, actividades estratégicas, control de calidad, adquisiciones de clientes, retenciones y mucho más.
La IA en la analítica aumentada revelará más información de la que se solicita, lo que agregará un valor tremendo para las empresas y sus partes interesadas. El descubrimiento inteligente de datos permite a los socios y las partes interesadas del negocio descubrir y visualizar conocimientos en forma de predicciones, enlaces, correlaciones, patrones ocultos, etc.
Científicos y analistas de datos
Los científicos de datos son raros de encontrar. Un estudio de McKinsey muestra que habrá una gran escasez de científicos de datos, de alrededor de 250.000 solo en EE.UU. en el año 2024. No obstante, la entrada de la analítica aumentada les ha quitado la carga a los científicos de datos.
Anteriormente, se dependía únicamente de ellos para crear algoritmos de predicción, ejecutar informes y consultas repetitivos. Ahora, pueden concentrar su tiempo y esfuerzos en temas más productivos. Pueden aprovechar la inteligencia artificial avanzada y el aprendizaje automático para resolver problemas más complejos.
Ejecutivo de mercadeo
Los especialistas en marketing suelen ser usuarios no técnicos. La analítica aumentada puede transformar drásticamente sus operaciones a diario. Para asegurarse de que los especialistas en marketing se mantengan dentro del presupuesto, deben elegir programas de divulgación más efectivos. Programas que les han funcionado anteriormente o que han funcionado en general.
Con la analítica aumentada, los especialistas en marketing pueden tomar mejores decisiones sobre qué campañas elegir. Ya no tendrán que depender de su equipo de análisis, ya que el poder ahora está en sus manos. Para hacerlo más fácil, los especialistas en marketing pueden aprovechar la analítica conversacional, como los chatbots con tecnología de inteligencia artificial, para acceder a la información con solo solicitarla.
Gerentes de marca
Para poder asegurar que sus productos y servicios resuenen con sus clientes, los gerentes de marca deben estar al tanto de las tendencias del mercado y sus competidores. Las herramientas de análisis aumentadas les permiten encontrar fácilmente conocimientos profundos, dependencias y correlaciones. Por lo tanto, empodera a los gerentes de marca para que tomen decisiones de marketing más inteligentes.
El 73% de los consumidores prefiere la publicidad personalizada. Las herramientas de análisis aumentadas pueden ayudar enormemente a los gerentes de marca a personalizar las campañas publicitarias y de marketing.
Vendedores
El tiempo es extremadamente importante para los vendedores. Un retraso en actuar sobre los análisis existentes puede costarles un cliente. La analítica aumentada ha demostrado acelerar y mejorar los resultados a lo largo de las distintas etapas del proceso de marketing y ventas. Al igual que los especialistas en marketing, los vendedores tampoco tienen que esperar ni depender de los analistas de datos para transformar los datos en conocimientos.
Pueden verificar sus ganancias, pérdidas, métricas de rendimiento, ventas basadas en la ubicación y más con búsquedas en lenguaje natural en el panel de análisis proporcionado por las herramientas de análisis aumentadas. El jefe de ventas puede usar el tablero para controlar el desempeño de cada representante de ventas.
Conclusión
Los datos mueven el mundo y las organizaciones están gastando toneladas de su presupuesto para aprovechar los datos recopilados.
Los sistemas de BI ofrecen procesar y analizar datos corporativos para ayudar en la toma de decisiones. Desafortunadamente, no muchos descubren conocimientos que puedan marcar la diferencia en su negocio. Cuando BI es impulsado por análisis aumentados, crea un sistema de análisis automatizado más inteligente y poderoso.
Aprovechando las competencias de las técnicas de IA como ML y procesamiento del lenguaje natural , la analítica aumentada ofrece un nivel completamente nuevo de inteligencia empresarial. Se denomina disruptor que puede transformar la forma en que se desarrolla el contenido analítico.
Las empresas que adoptan la analítica aumentada en sus plataformas de BI en una etapa temprana pueden ver una velocidad de información sin precedentes y una ventaja competitiva.