¿Qué es la analítica aumentada en ciencia de datos?

¡Los datos son Dios para las empresas en estos días! De hecho, la mayoría de las empresas, si no todas, utilizan datos para analizar las tendencias actuales del mercado, comprender los requisitos de sus clientes y crear sus futuras estrategias corporativas. Sin embargo, las grandes corporaciones multinacionales definitivamente tienen una ventaja sobre las pequeñas y medianas empresas en la extracción de información de los datos. Las empresas más pequeñas no cuentan con científicos de datos capacitados ni con los recursos adecuados para convertir sus datos en análisis significativos. En tal situación, sus datos no tienen valor para ellos si no pueden desbloquear su potencial. ¡ Pero Augmented Analytics podría cambiar la situación! Puede ayudar a crear una cultura corporativa basada en datos más igualitaria en la que todas las empresas se beneficiarían.

¿Qué es la Analítica Aumentada?

El análisis de aumento es un término que fue creado originalmente por la firma de investigación Gartner en 2017. Afirmaron que sería el » futuro del análisis de datos » ¡y seguro que lo parece! El análisis aumentado básicamente utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos al encontrar un nuevo método para crear, desarrollar y compartir análisis de datos. El uso de análisis aumentados en la industria significa que las empresas pueden automatizar muchas capacidades de análisis, como la creación, el análisis y la construcción de modelos de datos. El análisis aumentado también garantiza que sea mucho más fácil interactuar y explicar los conocimientos de datos generados que ayudan en la exploración y el análisis de datos.

La analítica aumentada también ha cambiado todos los modelos de trabajo para la inteligencia empresarial. La adición de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, etc. a la ciencia de datos ha asegurado que los usuarios puedan obtener fácilmente los datos, limpiarlos y luego encontrar correlaciones en los datos, ya que la inteligencia artificial realizará gran parte de las tareas. Además, la IA creará visualizaciones de datos que permitirán a los usuarios humanos encontrar fácilmente relaciones de datos al observar de cerca estas visualizaciones.

Esto es especialmente útil en la era actual de los datos, en la que es necesario extraer información procesable de los datos, pero no hay muchos científicos de datos calificados disponibles. E incluso los científicos de datos no siempre tienen el sentido comercial para determinar las acciones comerciales que deben tomarse al ver la información de los datos. Por lo tanto, Augmented Analytics es una bendición para muchas empresas y, al usarlo, sus profesionales de negocios también pueden encontrar información a partir de los datos, incluso si tienen un poco de conocimiento de la ciencia de datos y no son expertos. Augmented Analytics ha simplificado Business Intelligence y ha permitido que muchas empresas más pequeñas que no son gigantes de la ciencia de datos extraigan información de sus datos.

Aplicaciones de la Analítica Aumentada

El análisis aumentado puede contribuir mucho en el campo de la ciencia de datos. Está cambiando especialmente la forma en que funciona Business Intelligence en la industria tecnológica. Entonces, veamos algunas formas en las que la analítica aumentada está contribuyendo a la industria.

1. Automatización en el Proceso de Análisis de Datos

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden contribuir en gran medida a que el análisis de datos sea un proceso mucho más rápido. Cuando un analista de datos necesita obtener información de los datos, Machine Learning se puede utilizar para automatizar todos los procesos de datos, desde la limpieza y preparación de datos, la identificación de patrones en los datos, la visualización de datos, la creación de código generado automáticamente, la creación de sugerencias para información de datos, etc. Esto conducirá a un proceso de análisis de datos mucho más rápido de principio a fin.

2. Perspectivas de datos según el contexto

El aprendizaje automático puede ayudar a los analistas de datos a encontrar nuevas correlaciones y patrones en los datos que nunca habrían encontrado por sí mismos. Por lo tanto, los algoritmos de ML pueden tener en cuenta el contexto en el que un analista de datos busca los datos y ayudar a obtener información de datos relacionada con ese contexto.

3. Análisis conversacional

Los analistas de datos pueden usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial junto con la ciencia de datos para el análisis conversacional. Esto significa que los usuarios de datos de varios niveles de habilidad pueden acceder a los datos y obtener información sin ser científicos de datos expertos. Solo necesitan hacer preguntas a partir de los datos en lenguaje natural y la combinación de ML e IA les permitirá obtener respuestas de los datos en forma de cuadros, gráficos, etc. y generar información también en lenguaje natural.

Ventajas de la analítica aumentada

1. Los profesionales pueden obtener información de datos más rápida

Cuando el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se utilizan junto con el análisis de datos, naturalmente se obtienen conocimientos de datos más rápidos de lo normal. Los analistas de datos pueden obtener datos limpios y ordenados más rápido, conocimientos de datos acelerados y visualizaciones de datos más rápidas, lo que conduce a una mayor productividad de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden limpiar automáticamente los datos que antes se hacían manualmente, ofrecer recomendaciones de patrones en los datos que los analistas tenían que encontrar antes, etc. Además, las herramientas de visualización de datos utilizan métodos fáciles de arrastrar y soltar para tablas y gráficos. Todo esto hace que el análisis de datos sea mucho más fácil y rápido.

2. Ayude a revelar información previamente oculta

Anteriormente, los analistas de datos necesitaban una idea sobre qué conocimientos querían descubrir a partir de los datos para poder realizar análisis de datos de manera metódica para obtener esos conocimientos. Pero ahora, los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para sugerir patrones y correlaciones en los datos según los conocimientos necesarios. De hecho, con el uso de Augmented Analytics, los analistas de datos a veces pueden obtener información sorprendente de los datos que nunca pensaron que estaban allí. Esto se debe simplemente a que los algoritmos no tienen nociones o sesgos creados previamente sobre los datos y pueden encontrar vínculos y valores atípicos en los datos que los humanos ni siquiera habrían considerado.

3. Aumenta la alfabetización de datos en empresas más pequeñas

Esta es la era de los datos y todas las empresas, grandes y pequeñas, recopilan grandes cantidades de datos. Por lo tanto, es importante que todas las empresas puedan extraer valor de esos datos para tener un mejor desempeño en este mercado. Sin embargo, esto fue muy difícil para las empresas más pequeñas que no tenían acceso a científicos de datos experimentados. Sin embargo, Augmented Analytics ha nivelado un poco la escala. Ahora, los usuarios normales de datos sin mucha experiencia en ciencia de datos pueden encontrar información a partir de los datos con la ayuda del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Esto ha dado lugar a la alfabetización de datos en las empresas más pequeñas y al surgimiento de herramientas de Business Intelligence más extendidas.

4. Aumenta la confianza del usuario en los datos

Los analistas de datos o los usuarios de datos trabajan junto con algoritmos de ML e IA para obtener información de los datos. Estos algoritmos continúan aprendiendo y pueden adivinar la intención general y los requisitos comerciales de los analistas a lo largo del tiempo y proporcionar información de datos que esté en línea con estos requisitos. Esto aumenta la confianza de los usuarios de datos en los algoritmos de ML a lo largo del tiempo y, por lo tanto, pueden trabajar sin problemas con ellos a lo largo de los años. Esta confianza única es diferente para los usuarios de datos individuales con los algoritmos de ML, ya que para diferentes empresas y usuarios, los requisitos comerciales y de usuario de los datos también son diferentes.

Desventajas de la analítica aumentada

1. A veces se obtiene información irrelevante

Augmented Analytics utiliza algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para obtener resultados a partir de los datos. Sin embargo, si estos algoritmos no se entrenan correctamente, el análisis de datos puede obtener información relevante que no es útil para la empresa. Por lo tanto, es muy importante que se usen los datos correctos y que se proporcionen instrucciones claras a los algoritmos de ML para obtener información útil.

2. Difícil de ampliar

Augmented Analytics puede requerir mucha potencia informática, ya que utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos. Además, es muy difícil escalar, ya que el aumento del volumen de datos junto con los algoritmos de ML para analizar esos datos puede llevar demasiado tiempo, lo que no es factible en un entorno empresarial.

3. Puede ocurrir sesgo de datos

A veces, el sesgo de datos puede ocurrir cuando los datos están sesgados y luego los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan utilizando estos datos sesgados. Existe el riesgo en Augmented Analytics de que este sesgo de datos no se detecte fácilmente y que los conocimientos de datos obtenidos por la empresa estén sesgados. Por lo tanto, es muy importante controlar todos los algoritmos de aprendizaje automático y también analizar los datos a fondo para que no haya sesgos.

4. Se requieren datos de calidad

Los datos pueden tener muchas impurezas e inconsistencias, pero es muy importante que se utilicen datos de calidad en Augmented Analytics, de lo contrario, los conocimientos obtenidos serán inútiles. Por lo tanto, los datos deben limpiarse y organizarse antes de realizar cualquier análisis para garantizar que sean de la mejor calidad.