Analítica Aumentada: El futuro del análisis de datos
Enviado por Andrea1Mart • 10 de Diciembre de 2022 • Apuntes • 2.059 Palabras (9 Páginas) • 38 Visitas
Analítica Aumentada: El futuro del análisis de datos
Clemente Irina 1, Ramirez Carlos 2
irina.clementereyes@upse.edu.ec , carlos.ramirezflores@upse.edu.ec
1 Universidad Estatal Peninsula de Santa Elena, Ecuador.
Resumen: De acuerdo con las investigaciones actuales la analítica o análisis aumentados es un término que recientemente ha tomado fuerza, que por medio de las tecnologías modernas lleva a cabo el análisis de datos para la toma de decisiones inteligentes dentro de un organización o empresa. La inclusion de consultas mediante su lenguaje natural y narrativo hacen de esta nueva tecnología manejable para el usuario. Este artículo investiga los funcionamientos de esta nueva tecnología que se basa en tres líneas tecnológicas de trabajo: (IA) Inteligencia artificial, machine learning y (PLN) procesamiento de lenguaje natural. Facilitando el manejo para personas que no tiene conocimiento sobre el manejo de datos.
Palabras-clave: (IA) Inteligencia artificial, machine learning y (PLN) procesamiento de lenguaje natural.
Introducción
Durante la última década, la inteligencia empresarial se ha centrado en recopilar datos de distintas fuentes para después procesarlos y visualizarlos de una manera más clara en paneles e informes. Esto permite una toma de decisiones basada en datos mucho más estratégica y rápida fundamentadas en datos. Con los avances en IA (inteligencia artificial) y ML (aprendizaje automático), parte importante de esto se puede automatizar y el resultado va a ser el próximo enorme desarrollo en la tecnología empresarial. (PowerData, 2022)
En la actualidad, la analítica aumentada está prosperando de manera exitosa, pasando a transformarse en un instrumento indispensable para la industria por medio de la mezcla de muchas tecnologías emergentes sobre una plataforma que ofrece información a una rapidez y un grado de exactitud jamás previamente conocidos. (PowerData, 2022)
Augmented Analytics o analítica aumentada posibilita disponer de cuadros de mando automatizados y fácil de entender, así como también de un enfoque descriptivo y predictivo. De hecho, está diseñada para hacer estudio y producir información empresarial de manera automática, con escasa o ni una supervisión. Por lo que, en realidad, los especialistas en marketing y los tomadores de decisiones tienen la posibilidad de usarla de manera directa sin necesidad de el apoyo de un analista empresarial o científico de datos. (Raul, 2021)
Estado de la Arte
CONVERGENCIA AGRACIADA
La analítica aumentada no es necesariamente una tecnología que recién aparezca, esto se puede referir a la unión de la inteligencia empresarial y los diferentes campos de apoyo de la informática moderna, esto podría ser la inteligencia de negocios y el machine learning, la única novedad sobre esta herramienta es que está ganando bastante impulso en la actualidad.
Esta herramienta está llegando ser considerada como la futura evolución de la base ya establecida por la Inteligencia de Negocios, análisis y el big data. Esta llega a combinar varias tecnologías emergentes para una plataforma que brinda información a velocidades gigantes y con una precisión nunca conocida.
Cabe recalcar que está diseñada para hacer estudio y crear información empresarial automáticamente, con escasa o ni una supervisión. Con lo que en verdad los especialistas en marketing y los tomadores de elecciones tienen la posibilidad de usarla de manera directa sin necesidad de el apoyo de un analista empresarial o científico de datos. (PowerData, 2022)
FUTURO DE LA ANALITICA
Hay motivos de gran peso para que las organizaciones deban acoger y aplicar la tecnología de la analítica aumentada. Varias organizaciones se han percatado de la importancia de Big Data y la gran importancia en el momento de la toma de decisiones empresarial.
No obstante, este gran volumen de datos accesibles para las empresas provoca que la interpretación eficaz sea un verdadero reto. Según Forrester Research, menos del 0,5% de todos los datos se analizan y usan. Mientras tanto que solo el 12% de los datos empresariales se usan para tomar elecciones. Esto solo empeorará las cosas con el aumento de los dispositivos conectados a IoT, que se espera que generen 79,4 Zeta Bytes (ZB) de datos en 41,6 mil millones de dispositivos, según IDC Forecast. (Subex, 2021)
Esto incluye regir y elaborar los datos para el estudio, edificar modelos ML / AI, interpretar los resultados y hacer que los conocimientos sean procesables.
Con el enfoque de estudio de hoy, los usuarios comerciales hallan sus propios patrones y los científicos de datos inventan y administran sus propios modelos. (Subex, 2021)
PRINCIPALES VENTAJAS DE LA ANALÍTICA AUMENTADA
CREA AGILIDAD EN LAS EMPRESAS
Una empresa que basa su éxito en el manejo de datos. Requiere que estos se muestren de manera limpia y que sean buenos, lo cual muchas veces es difícil de conseguir.
Las plataformas que realizan o practican analítica aumentada son capaces de limpiar fusionar y transformar gran cantidad de datos de varios sistemas dedicados al control de inventario en un tiempo muy reducido y a parte de aquello, nos proporciona informes de buen perfil y una gran calidad de datos. Este tipo de base de datos ordenadas y sólidas, pueden llegar a agilizar gran cantidad de proyectos que se requieran hacer en el futuro con respecto a la transformación digital.
Debido a que la práctica de la analítica aumentada, llega a ser un proceso mas rápido, Sticky.io nos permite hacer pruebas con una variedad de técnicas de modelado y realizar muchas mas preguntas de las que se podría realizar de otra manera.
AMPLÍA EL ACCESO A LA ANALITICA
La analítica aumentada, esta dando un beneficio adicional, el cual es la ayuda que ocasiona para que la tecnología sea más accesible para un mayor número de usuarios.
En una empresa en la que solo los equipos de contabilidad y planificación financiera tienen acceso a los análisis, los equipos de gestión de pedidos pueden hacer uso de estos datos para mejorar la satisfacción del cliente en todos los canales de distribución.
La razón principal de esto, puede derivarse a que las nuevas tecnologías analíticas aumentadas, están ayudando a que el proceso de análisis llegue a tornarse de una manera más sencilla.
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