Analítica avanzada: concepto, novedades y beneficios

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Cada vez más compañías están comenzando a descubrir los beneficios del autoservicio Business Intelligence y están decidiendo poner en práctica iniciativas de democratización de datos. Desde ese punto hasta el uso de la analítica avanzada no hay tanta distancia como podría parecer a primera vista.

El entorno del mercado está en constante evolución y, a medida que se acelera el progreso, las compañías ven que la competencia se mueve rápidamente. Esto significa que las iniciativas de Business Intelligence de ayer se están transformando en esfuerzos analíticos avanzados.

A medida que las compañías consideran la transición impulsada por una estrategia de transformación digital, es esencial que además comprendan los beneficios de la analítica avanzada para su futuro.

analítica avanzada

Kirill Smyslov

¿Qué es análisis avanzado o analítica avanzada?

Analítica avanzada es un conjunto completo de técnicas y métodos analíticos diseñado para ayudar a las compañías:

  • Descubra tendencias y patrones.
  • Solucionar problemas.
  • Predice con precisión el futuro.
  • Impulsar el cambio.

Todo esto se logra usando información basada en datos, que lleva a la compañía más allá de Business Intelligence al ofrecer sofisticados algoritmos y técnicas analíticas que posibilitan respuestas más refinadas y detalladas y decisiones más creativas y mejor informadas.

Ya se sabe que Business Intelligence utiliza datos históricos para revelar de dónde proviene el negocio, lo que facilita la investigación de su pasado. Lo que muchos líderes empresariales además entienden es que Estos datos se pueden usar para predecir la solución competitiva y los cambios en el comportamiento de compra.

Las herramientas de análisis avanzadas posibilitan un mejor análisis predictivo y proporcionan información sobre el cambio a medida que se produce.. El resultado no es una perspectiva histórica integral, sino una visión más extensa, que posibilita a las instituciones desarrollar mejores respuestas y actuar sobre pronósticos y planes más precisos.

¿Qué hay de nuevo en análisis avanzado?

A medida que progresa el mercado de soluciones analíticas, la llegada de las herramientas de autoservicio brinda a los usuarios comerciales la capacidad de aprovechar la preparación de datos por sí mismos, la capacidad de beneficiarse de la visualización inteligente de datos y el modelado predictivo asistido, y la posibilidad de operar en un nivel que antes no era factible.

En la actualidad, sin la ayuda de un científico de datos, los usuarios comerciales con habilidades promedio pueden explorar datos y disfrutar de los beneficios de la analítica aumentada.. Con la capacidad de obtener la orientación y las recomendaciones adecuadas, pueden obtener resultados mejores y más claros, avanzando mucho sin las habilidades o el conocimiento de un analista de datos o un científico de datos.

Solo necesitarán ese apoyo y algunos de los nuevas soluciones analítica avanzada. Estas herramientas usan algoritmos sofisticados y técnicas analíticas, combinadas con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para permitir a los usuarios hacer preguntas usando el lenguaje humano normal y obtener resultados de la misma manera. Las ventajas son obvias:

  • Mayr agilidad en la resolución de consultas.
  • Mayor calidad en los procesos comerciales.
  • Mayor uso de analítica avanzada en la organización.
  • Mayor implicación de los usuarios empresariales en los procesos de toma de decisiones.
  • Mayor confianza en la adopción de los usuarios y de estos en los datos de que dispone la compañía.

Una solución analítica de autoservicio avanzada Incorpora lingüística computacional, algoritmos analíticos y minería de datos en un entorno que el usuario puede administrar fácilmente. Al mismo tiempo, este tipo de herramientas a menudo proporcionan una capacidad de búsqueda de PNL fácil de utilizar para un análisis de datos rápido y preciso.

Trabajar con analítica avanzada aumenta la eficiencia del usuario comercial, al sugerir relaciones y proporcionar información sobre datos previamente ocultos, lo que brinda suficiente pista para iniciar, explorar y descubrir. resultados comerciales cruciales, patrones, tendencias, problemas y posibilidades y mejorar la productividad, impulsando la toma de decisiones inteligente en toda la organización.

¿Cuáles son los beneficios de la analítica avanzada?

Cuando una compañía elige poner en práctica análisis avanzados de autoservicio, fomenta el empoderamiento y la adopción del usuario. Además posibilita el intercambio de datos y posibilita a la organización producir información rápida y confiable, mejorando el valor de la analítica comercial en toda la compañía.

Con la democratización del uso de analítica avanzada y herramientas predictivas de analítica aumentada entre los usuarios empresariales, el mundo empresarial se beneficia de los beneficios del descubrimiento inteligente de datos..

En la actualidad, estas herramientas han evolucionado, lo que facilita a los usuarios comerciales no técnicos, así como a los analistas de big data y científicos de datos, la recopilación, integración y análisis de datos.

Así, entre las ventajas de la analítica aumentada para los usuarios empresariales, resaltan las siguientes:

  • Soporte para las decisiones del día a día.
  • Mejora de la percepción, aumento de la perspectiva y mejora de la calidad del análisis.
  • Formulación de hipótesis más rápida y creación de prototipos más ágil.
  • Mayor agilidad para el desarrollo empresarial.
  • Mayor precisión en la toma de decisiones, lo que maximiza el aprovechamiento de posibilidades.
  • Aparición de usuarios avanzados.
  • Mayor confianza en los datos.

No solo los usuarios ven mejorar sus resultados. Las ventajas además llegan a los perfiles más especializados de la negocio. Los beneficios de la analítica avanzada para los científicos de datos son principalmente cuatro:

  • Disminución de solicitudes diarias.
  • Capacidad para enfocarse en proyectos estratégicos.
  • Garantizado para enfocarse en proyectos que requieren un 100% de precisión.
  • Capacidad para lograr objetivos de modelado maduros.

En resumen, si una organización selecciona un solución analítica avanzada que respalda el descubrimiento de datos aumentados y lo hace con herramientas adecuadas tanto para usuarios comerciales como para científicos de datos, puede ofrecer mejores resultados, de forma rápida y sencilla, con requerimientos mínimos de capacitación, tiempo de implementación mínimo y soporte mínimo.

La idoneidad de la analítica avanzada en autoservicio se puede medir en términos de ROI. ¿Pretendes experimentar lo rápido que aumenta la rentabilidad y reducir el TCO de su inversión en soluciones analíticas?

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