¿Se complementan la inteligencia artificial y la analítica empresarial?

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Este post fue difundido como parte del Blogatón de ciencia de datos

Las compañías están entrando ahora en una nueva era gobernada por los datos, que está mejorando la toma de decisiones de inteligencia empresarial y las actividades comerciales diarias. La inteligencia artificial (IA) y la inteligencia empresarial (BI) avanzan todos los días, lo que posibilita a las instituciones usar algoritmos de aprendizaje automático para reconocer nuevas tendencias y conocimientos en enormes cantidades de datos y tomar decisiones rápidas acerca de cómo mostrarlos en tiempo real.

Configuración de Business Analytics

Por primera vez, todo emprendedor se ha planteado usar inteligencia artificial en su negocio. La inteligencia artificial es innegablemente importante en los negocios. A modo de ejemplo, la automatización de tareas, el diagnóstico médico, el habla y los sistemas de acreditación facial han incluido capacidades de inteligencia artificial en la mayoría de las películas de ciencia ficción.

¿No es esto algo sobre lo que estaría interesado en aprender más? Las compañías, por otra parte, tendrán dificultades para integrar un robot artificial en sus procesos comerciales. Necesita un conjunto adecuado de recopilación de datos y prueba de un algoritmo con sus datos de manera organizada.

Muchas soluciones de inteligencia empresarial actuales y de próxima generación ahora disponen potencial gracias a la IA. La IA incorpora ayudas de inteligencia en la implementación de análisis. Al mismo tiempo, la IA puede extraer información de grandes conjuntos de datos y recomendar automáticamente pasos futuros. Al minimizar la cantidad de trabajo realizado por el usuario, este inteligente humano-máquina hace la mayor parte del trabajo por sí solo.

¿Por qué las compañías requieren sistemas de BI habilitados para IA?

En los sistemas de BI, la inteligencia artificial transforma los datos corporativos en informes fáciles, confiables y en tiempo real. Es esencial por varios motivos:

1. Cuando los datos de múltiples fuentes están en abundancia en su BI, entonces necesitará soluciones de BI impulsadas por inteligencia artificial para ayudarlo a comprender todos sus datos al otorgar información personalizada.

2. La enorme expansión y velocidad de los macrodatos en la industria dificultan la toma de decisiones importantes con prontitud. A pesar de esto, la inteligencia artificial que puede administrar las alarmas y la información comercial esencial para una mejor toma de decisiones podría aliviar este problema.

3. Debido a que los macrodatos crecen a un ritmo irregular, pueden obstaculizar fácilmente los procesos corporativos. Invertir en herramientas de inteligencia empresarial, por otra parte, puede ayudar a las instituciones a dividir grandes cantidades de datos en información comprensible.

4. Si una compañía carece de analistas de datos, es fundamental contratar especialistas en datos en cada área para tomar decisiones informadas sobre datos usando las tecnologías adecuadas.

El software impulsado por inteligencia artificial ha revolucionado el sector empresarial actualmente. Aún cuando el futuro es incierto, las compañías deben recordar adoptar soluciones de BI sustentadas en inteligencia artificial para seguir siendo competitivas en el mundo empresarial impulsado por la tecnología.

¿Qué sucede cuando la IA y la BI se fusionan?

Examine el sector de productos de consumo como ejemplo. La compañía no tiene ni idea de qué tan bien van sus campañas comerciales y quiere saber cómo les está yendo a sus datos en diferentes áreas.

La inteligencia artificial en los negocios es el único enfoque para abordar este desafío. Al realizar análisis de texto, las tecnologías de big data e inteligencia artificial facilitan la recopilación de datos caóticos e irregulares. Los algoritmos de inteligencia artificial han hecho factible integrar una gama de fuentes de datos en un negocio consistente y confiable. Al mismo tiempo, la IA ayuda a recuperar la información y los conocimientos que necesita un usuario.

Cuando el usuario interactúa con estos conocimientos y opera sobre ellos, BI dentro de la IA puede ser más consistente. Cuando la IA se combina con las soluciones de BI, puede asesorar al equipo de diseño sobre qué borrar y anticipar una nueva promoción, así como qué promociones conservar. En su teléfono inteligente, el distribuidor de ventas tendrá toda la información que requiera.

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a los usuarios empresariales que carecen de conocimientos técnicos?

AI y BI son una gran combinación para construir una base sólida para la compañía. La IA llena los espacios en blanco y presenta información sobre los datos de una manera comprensible. La IA puede comprender grandes cantidades de datos y generar sugerencias sustentadas en datos, lo que hace que la información de big data sea natural y conveniente para los usuarios.

La IA es uno de los métodos más simples, dado que los humanos requieren más tiempo para extraer información e identificar tendencias a partir de datos complejos.

Los trabajadores que usan herramientas para analizar datos son reemplazados por IA, lo que les posibilita emitir juicios regulares.

Cada compañía o sector debería invertir en el futuro de las tecnologías impulsadas por IA y BI que puedan automatizar la mayoría de los procesos y liberar a los trabajadores para que se centren en cuestiones estratégicas.

La evolución de la inteligencia empresarial

Los macrodatos y la Internet de las cosas ya no son suficientes para las compañías (IoT). Muchos consumidores se sienten atraídos por la analítica proactiva, que ofrece advertencias e información en tiempo real. Las compañías pueden hacer un mayor uso de sus datos operativos como consecuencia de esto. El software de inteligencia empresarial ha producido análisis descriptivo, análisis predictivo y análisis prescriptivo en los últimos años.

1. La analítica descriptiva es una de las actividades de inteligencia empresarial de almacenamiento de datos más básicas. Ofrece una descripción detallada de los datos sin procesar y los divide en fragmentos manejables para que la gente los comprenda. Además ayuda a las compañías a comprender el comportamiento anterior y a determinar cómo administrar los resultados futuros.

2. El análisis predictivo ayuda a una compañía a obtener información sobre el futuro para predecir eventos futuros.

3. La analítica prescriptiva es un campo sólido que ayuda a una compañía a orientar diversas actividades prospectivas y asesorar sobre posibles soluciones. El objetivo de esta analítica impulsada por IA es otorgar orientación.

Las compañías han utilizado una toma de decisiones con más experiencia, de acuerdo con los productos de BI impulsados ​​por inteligencia artificial. El objetivo de la reciente digitalización de la compañía es lograr un nivel estándar de análisis.

¿Cómo nos ayuda la IA a poner los datos en funcionamiento?

Después de que los datos se hayan recopilado en tiempo real. La inteligencia artificial posibilita a un usuario usar sus datos en competencia con otras fuentes de datos. Los usuarios podrán probar el potencial de los datos usando IA para detectar más tendencias y desarrollar acciones recomendadas sustentadas en esas nuevas tendencias. Para terminar, garantiza que la información sobre los datos se entregará al usuario cuando y donde se necesite.

Aún así, muchas compañías aún están rezagadas en lo que respecta a incorporar IA en sus análisis comerciales. Las compañías que usan IA superan a la competencia en términos de generar más dinero y incrementar el rendimiento empresarial general.

Aplicaciones

Las tecnologías de aprendizaje automático en BI brindan beneficios corporativos en una gama de industrias, incluidas la venta minorista, la banca y el gobierno.

1. Las principales áreas de énfasis de cualquier minorista son el marketing y los consumidores finales. El uso de IA para analizar datos de redes sociales, datos demográficos y datos históricos internos puede ayudar enormemente a los minoristas a abordar problemas comerciales difíciles.

2. En el sector público, el aprendizaje automático cuenta con una amplia gama de aplicaciones. Esto abarca tanto la seguridad pública como la exposición al robo por medio de datos de seguridad. Al mismo tiempo, la IA se puede usar con la transmisión de redes sociales para crear una herramienta de opinión pública sólida.

3. El sector financiero y los bancos usan la inteligencia artificial (IA) para detectar información sobre las tendencias de inversión y gasto. Además es beneficioso para prevenir el fraude.

4. Los especialistas médicos pueden usar la IA para ayudarlos a examinar los datos. Los expertos pueden anticipar y prevenir enfermedades y problemas médicos basándose en el examen y el historial médico del paciente.

Conclusión

Al incorporar la inteligencia artificial a la inteligencia empresarial, puede crear un camino alcanzable para lograr la transformación digital empresarial. La IA cierra la brecha para las personas que carecen de una comprensión técnica de los datos y ayuda en la interpretación de grandes cantidades de datos. Desde nuestra vida diaria hasta el mundo industrial, la IA ha permitido a los propietarios de compañías mejorar sus soluciones de inteligencia empresarial. El objetivo básico de BI es examinar y compilar datos usando diversas herramientas y tecnologías para tomar mejores decisiones. Al combinar IA con BI, una compañía puede trabajar con grandes volúmenes de datos en beneficio de la compañía.

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