Analítica aumentada y preparación de datos aumentada

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El analítica aumentada es el uso de tecnologías habilitadoras como aprendizaje automático, la inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural para ayudar con preparación de datos, la generación y explicación de información. De esta manera, mejore la forma en que las personas exploran y analizan los datos en las plataformas de análisis y BI. Este paradigma «incluye consultas narrativas y de lenguaje natural, preparación de datos aumentada, análisis automatizado avanzado y capacidades de descubrimiento de datos visuales».

Al automatizar muchos aspectos de la ciencia de datos, permite democratizar el acceso a la analítica avanzada y conduce el gestión de datos.

Para comprender la contribución que hace la analítica avanzada, es necesario comprender que generar información a partir de datos sigue siendo un gran desafío para las empresas. Estas tareas suelen ser realizadas por científicos de datos, que son escasos y costosos, y que también dedican la mayor parte de su tiempo a recopilar y preparación de datos (etiquetarlos, limpiarlos y otras tareas mecánicas), e incluso el análisis inicial, todas estas tareas que requieren mucho trabajo manual; con lo cual solo pueden dedicar una pequeña porción del tiempo a trabajar la información El objetivo de la La analítica aumentada es precisamente para automatizar los procesos de recopilación y preparación de datos. para ahorrar a los científicos de datos y a las organizaciones una gran cantidad de tiempo y dinero.

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Convergencia elegante

analc3adtica20aumentada20y20la20preparacic3b3n20aumentada20de20datos-8724205El En realidad, la analítica aumentada no es nada nuevo: se refiere a la convergencia de la inteligencia empresarial y los campos emergentes de la informática, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Pero hoy está ganando mucho impulso.

Como la próxima evolución de la base construida por BI, la analítica y big data, la analítica aumentada combina muchas tecnologías emergentes para una plataforma que entrega información a una velocidad y un nivel de precisión nunca antes conocido. ML maneja la preparación de datos a partir de big data (procesando los datos ingeridos, preparando los datos relevantes, buscando patrones) y la IA maneja el análisis inicial (usando modelos y algoritmos construidos por científicos de datos). Con esto brindan mayor precisión (evitando posibles errores manuales), mayor rapidez, reducen sesgos y aumentan los recursos al permitir que el personal capacitado se concentre en la búsqueda de información útil.

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El La analítica aumentada permite paneles de control automatizados y comprensibles, así como enfoques descriptivos y predictivos. De hecho, está diseñado para realizar análisis y generar informesla gestión empresarial de forma automática, con poca o ninguna supervisión. Por lo tanto, los especialistas en marketing y los tomadores de decisiones pueden usarlo directamente sin la ayuda de un analista de negocios o un científico de datos.

De hecho, al automatizar la generación de información en una empresa que utiliza algoritmos avanzados de ML e IA, esta evolución alivia la dependencia de una empresa de los científicos de datos. Por lo tanto, la analítica aumentada Puede hacer que la analítica sea accesible para todos los propietarios de pymes. Al mismo tiempo, aportará grandes ventajas a empresas medianas que no estén en condiciones de afrontar soluciones y desarrollos a medida, así como a grandes empresas que necesiten valorar sus datos de forma rápida.

Futuro de la analítica

Lo mismo consultor quien acuñó el concepto de analítica aumentada lo describió como «el futuro de los datos y la analítica». De hecho, nos acerca más que nunca a esa visión de la «analítica democratizada», porque será más barata, más fácil y mejor.

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Más de ll democratización de los datos, esta evolución permitirá efectivamente democratizar la conversión del conocimiento que ofrecen los datos, en perspectivas. Cualquier usuario, con un mínimo de conocimientos sobre cómo funciona y qué aporta, podrá obtener relaciones y enfoques de valor a partir de los datos almacenados por la organización.

La analítica aumentada es particularmente poderosa para aumentar la conciencia de los clientes, identificar patrones de consumo, predecir tasas de abandono, detectar fraudes, analizar resultados comerciales, reconocer anomalías en las cuentas y más. y así lograr lo que se llama ventaja analítica.

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Como puede ver, la analítica aumentada puede abrir mucho el juego de la gestión de datos, permitiendo a aquellas empresas que no cuentan con expertos en sus filas extraer valor de ellas. Una posibilidad clave para mantener las posibilidades de competir y brindar mejores experiencias a clientes cada vez más exigentes.

¿Tiene dudas sobre el análisis aumentado y el impacto en su organización?

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