Por Evangelina Fis en Alfabetización en datos Slider

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la forma en que las empresas recopilan, analizan e interpretan información, abriendo un mundo de posibilidades para la toma de decisiones más inteligentes y estratégicas. Sin embargo, aún muchas empresas están buscando la forma de obtener un valor real de esta tecnología en sus iniciativas de analítica.

En este artículo te contamos cómo aprovechar al máximo la IA en analítica para desbloquear todo el potencial de los datos y tomar las decisiones más acertadas. 

La evolución del BI

Desde sus inicios en los años ´90 el análisis de datos ha evolucionado significativamente hasta hoy donde la IA juega un papel clave en la democratización de la analítica para todos los usuarios de negocios.  

La primera generación de la analítica se centraba en los reportes. Estos debían solicitarse a un equipo de IT experto quienes muchas veces demoraban semanas para su realización. Se trataba de reportes con datos estáticos, lo que limitaba su capacidad de ofrecer insights inmediatos o la interactividad con los mismos.

La segunda generación introdujo herramientas de visualización y generación de dashboards. Permitió a los usuarios de negocios interactuar de manera más intuitiva con los datos a través de gráficos y paneles dinámicos. Sin embargo, presentaba limitaciones en términos de gobernanza y escalabilidad, así como en accesibilidad quedando limitada a usuarios avanzados. 

En los últimos años el panorama de los datos y la analítica han cambiado rotundamente. El volumen, variedad y velocidad de transformación de los datos requiere una estrategia integral de integración y gestión de datos.

La Inteligencia artificial desempeña un papel crucial al desbloquear capacidades como insights automatizados y nuevas formas de interactuar con los datos.

La infraestructura de la nube aceleró enormemente nuestra capacidad de escalar y está proporcionando la potencia de cálculo necesaria para gestionar y analizar grandes cantidades de datos.

Las alertas, la automatización y el análisis integrado, respaldados por canalizaciones de datos en tiempo real, están brindando el poder del análisis donde y cuando se necesitan acciones. 

Gracias a todo ello hoy estamos experimentando la tercera generación de la analítica incorporando el uso de la IA en el proceso analítico. El objetivo es democratizar el análisis de datos, permitiendo que usuarios de todos los niveles de habilidad trabajen con datos, generen insights y tomen acciones de manera inmediata basada en datos confiables. 

Impacto de la IA en el ciclo de vida de la analítica

Hoy la IA está presente en todas las etapas del proceso de análisis de datos. Las nuevas plataformas de analítica como Qlik incluyen IA desde: 

Preparación de datos

La IA permite adquirir, combinar, transformar y cargar datos desde múltiples fuentes, permitiendo llevar los datos sin procesar a un estado listo para el análisis. La gobernanza de los datos hace posible que estén disponibles por los usuarios de toda la empresa. 

Generación de insights

Es posible para los usuarios hallar nuevos resultados de forma narrativa o visual, permitiendo analizar los insights de forma más acelerada y accesible, sin necesidad de ser expertos en datos. De este modo, es mucho más sencillo identificar patrones, relaciones y tendencias en los datos. 

Exploración 

Se ven facilitadas las nuevas formas de interactuar con los datos. Los usuarios pueden hacer preguntas y obtener respuestas comprensibles y visuales. En la medida que el usuario explora los datos, la IA responde con cálculos actualizados y nuevos insights. De este modo, se ve mejorada la experiencia del usuario, lo que promueve una mayor adopción de la analítica en toda la organización.

Acción 

Más allá del tablero, es posible obtener asistencia de la IA para compartir hallazgos, trabajar con otros y tomar acción donde y cuando sea necesario.

El poder de machine learning y la analitica predictiva 

La analítica tradicional está enfocada en eventos pasados, permite obtener información sobre un resultado o situación con un análisis detallado, realizar descubrimientos sin influir o modificar los resultados. Al incorporar Machine Learning, se encuentran los factores clave que impulsaron éxitos pasados para elaborar con ellos un modelo que permita predecir resultados dando lugar a la analítica predictiva. Al sumar IA es posible generar datos de explicabilidad, no solo para ver qué es probable que suceda, sino también qué factores impulsarán ese resultado. Es posible dirigir acciones de forma mucho más efectiva, es posible orientar la acción y la inversión.

La IA está aportando valor real a las plataformas de análisis actuales

La IA ha transformado el ciclo de vida de la analítica al automatizar tareas, mejorar la interacción con los datos y acelerar la generación de insights.

Qlik ofrece una solución integral de análitica aumentada al combinar tecnología asociativa e inteligencia artificial (IA). La IA funciona en combinación con el motor asociativo de Qlik, lo que le otorga un conocimiento del contexto único y una visión periférica que está alineada con el comportamiento y la intuición del usuario.

Esto implica que se obtienen análisis e insights extremadamente alineados con el contexto y en consecuencia, poderosamente relevantes.

En Data IQ podemos ayudarte a incorporar la IA en analítica para incrementar la velocidad y eficiencia de tus decisiones. ¡Contáctanos! 

 

Hablemos

¿Interesado en
potenciar tu negocio?

Aprovechá el máximo potencial de tus datos para mejorar los procesos de negocio.

¡Trabajemos juntos!