Gestión de datos automatizada

Entre los beneficios más obvios de analytics aumentada se encuentra la oportunidad de reducir el tedio y ahorrar tiempo. Con el aumento de la cantidad de datos introducido por la era del big data, se produjo un aumento concomitante en la cantidad de trabajo necesario para preparar esos datos para el análisis y consolidar los insights de fuentes de datos dispares.
 

Preparación de los datos

Para ser procesados por algoritmos de machine learning, los datos deben recopilar de múltiples fuentes, organizar y agregar, y luego formatear de forma limpia y coherente. Cuando se trata de conjuntos de datos tabulares, por ejemplo, los campos de datos deben ordenar de manera coherente para ayudar a garantizar que las características respectivas de las incrustaciones vectoriales para cada punto de datos se correspondan con las de otros puntos de datos. Cuando se hace manualmente, esto puede ser un proceso muy tedioso y laborioso.

Las plataformas de BI modernas y mejoradas con IA pueden emplear el machine learning para automatizar muchas tareas de limpieza de datos al:

• Detectar automáticamente atributos de datos relevantes. Por ejemplo, un algoritmo puede detectar la presencia de información geográfica (como un código postal o coordenadas de latitud y longitud) o información de contacto (como una dirección de correo electrónico o un número de teléfono). A continuación, estas características de los datos pueden incluirse en un esquema de formato unificado.

• Garantizar la calidad de los datos y preservar la privacidad. Los algoritmos se pueden capacitar para ponderar, restar importancia o ignorar las entradas de diferentes fuentes de datos de acuerdo con la política de gobernanza de datos de una organización. Una plataforma de analytics aumentada puede aplicar aún más las prácticas de gobernanza de datos, por ejemplo, eliminando automáticamente los puntos de datos de información de identificación personal (PII). Esto es particularmente útil en campos como el cuidado de la salud, en el que el uso de dicha información está fuertemente regulado.

• Leer y extraer información de un PDF o de fuentes de texto enriquecido. Este proceso también puede implicar la eliminación o sustitución de valores nulos o caracteres especiales, como signos de puntuación o símbolos no estándar, para convertir el texto a un formato legible por máquina.

• Indexación y agrupación de información relacionada. Por ejemplo, un algoritmo podría reconocer la presencia de puntos de datos paralelos en diferentes fuentes y sugerir agregación o detectar puntos de datos redundantes y combinarlos automáticamente en una sola entrada. Además, una plataforma de analytics aumentada puede integrar un modelo capaz de producir incrustaciones vectoriales eficaces para cada documento a fin de permitir una generación aumentada eficiente de búsqueda y recuperación de vectores.

Descubrimiento de datos

Aunque el trabajo típicamente asociado con los analistas de datos generalmente implica la consulta proactiva de datos para informar decisiones específicas o probar hipótesis específicas, gran parte del valor que ofrece la ciencia de datos estable proviene de la exploración de datos en general para conexiones e insights invisibles o inesperados.  

Una herramienta de analytics aumentada podría, por ejemplo, recomendar automáticamente asociaciones entre distintas fuentes de datos que un usuario podría pasar por alto de otro modo o sacar a la luz valores atípicos o tendencias anómalas para su posterior análisis. La aplicación del aprendizaje no monitoreado, como los modelos de asociación o agrupación, puede reconocer patrones y correlaciones inherentes que podrían aportar insights aplicables en la práctica.

Interacciones en lenguaje natural

Una de las barreras de entrada más importantes para los usuarios no técnicos interesados en analytics de datos es la profundidad del conocimiento técnico especializado que se requiere para analytics de datos tradicional. Para muchas personas, aprender a codificar o emplear un lenguaje de consulta estructurado (SQL) resulta prohibitivamente difícil o requiere mucho tiempo. Esto incluye aprender las técnicas estadísticas, la nomenclatura y las mejores prácticas necesarias para interpretar y validar los resultados de manera eficaz.

La unión de la analytics de datos con el procesamiento de lenguaje natural (NLP) es quizás la forma más impactante e intuitiva en que la analytics aumentada amplía el acceso a insights basados en datos. Los usuarios pueden consultar datos utilizando un lenguaje plano y sencillo— “¿qué productos tienen las tasas de rendimiento más altas en los 30 días siguientes a la temporada navideña?”—y recibir respuestas en un lenguaje igualmente sencillo.

En el back-end, un LLM debe interpretar esa consulta en lenguaje natural, traducirla en una solicitud estructurada y hacer suposiciones para completar la información faltante en función de su comprensión del contexto de la pregunta del usuario. Se deben seleccionar uno o más modelos para procesar la solicitud. El modelo debe dibujar la fuente (o fuentes) de datos más pertinente al asunto. Finalmente, el LLM debe interpretar los resultados matemáticos y articularlos de una manera que centre los detalles relevantes. 

Pero desde la perspectiva del usuario, simplemente está haciendo una pregunta y recibiendo una respuesta.

Visualización de datos

Las mejores soluciones de analytics aumentada no solo pueden ofrecer capacidades estables de visualización de datos, sino también incorporar visualizaciones de datos en la producción automatizada de reportes para facilitar el intercambio de información y la toma de decisiones colaborativa.

Si bien el lenguaje natural suele ser una forma muy útil de articular información, la visualización suele ser la forma más intuitiva de hacer comparaciones y resaltar patrones. Los gráficos, tablas, diagramas, planes, mapas de calor y otros tipos de visualización de datos pueden ser una forma útil de explorar datos y hacer conexiones que uno podría no pensar en incorporar explícitamente en una consulta.

Históricamente, tomar una solicitud de lenguaje natural como entrada y devolver una visualización de datos sofisticada como salida requería la sofisticada coreografía de múltiples modelos que operan en forma de línea de ensamblaje. Pero la evolución continua de los LLM que antes solo eran de texto hacia modelos de IA multimodal que pueden operar perfectamente en diferentes modalidades de datos optimizó aún más la versatilidad de las plataformas de analytics aumentada.

Esto permite un enfoque dinámico del análisis de datos en el que incluso los usuarios no técnicos pueden explorar abiertamente las conexiones y las hipótesis, con resultados, recomendaciones e insights notables disponibles en paneles interactivos fáciles de usar.

Insights y análisis estadísticos automatizados

Aunque el NLP se lleva el centro de atención, los resultados recientes de la encuesta Magic Quadrant de Gartner indican que la capacidad más buscada para las plataformas de analytics e business intelligence (ABI) no es la consulta en lenguaje natural, sino los insights automatizados. En otras palabras, los usuarios empresariales están más preocupados por los resultados que por el proceso de obtención de esos resultados.¹

Las mejores soluciones de analytics aumentada alivian la carga de decidir exactamente cómo interrogar sus datos para obtener insights, liberando a los usuarios empresariales para que se centren en cómo actuar en función de esos insights. Más allá de las capacidades de NLP a nivel superficial, un LLM puede actuar como un motor de toma de decisiones en tiempo real. Esto permite a una plataforma moderna de analytics aumentada adaptar el análisis al contexto específico de la solicitud de un usuario de una manera mucho más dinámica de lo que sería posible con reglas simples de IF-THEN. 

Por ejemplo, el software de analytics aumentada puede inferir a partir de la naturaleza de una solicitud qué tipo de datos se examinarán y qué tipo de análisis se desea, y luego sugerir de manera inteligente esquemas óptimos de visualización de datos. Las soluciones de analytics aumentada también pueden ejecutar análisis en múltiples modelos de pronóstico y resaltar las predicciones del modelo que ofrece la mayor certeza. Por lo tanto, las plataformas pueden ofrecer insight sobre el proceso de predicción, en lugar de simplemente escupir predicciones.

Los insights automatizados también potencian el análisis proactivo de datos, sacando a la luz valores atípicos y tendencias emergentes a medida que surgen en lugar de esperar a que la consulta correcta los saque a la luz. Por ejemplo, las herramientas de analytics automática podrían identificar una caída inesperada en las métricas de interacción del cliente, alertando a los usuarios empresariales sobre alguna deficiencia de la experiencia del cliente para que pueda entenderse y abordarse.

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Análisis predictivos y analítica preventiva

Una plataforma de analytics óptima debe ser capaz de proporcionar múltiples lentes de análisis de datos, para comprender el pasado y tomar decisiones informadas sobre el futuro. Hay cuatro subconjuntos clave de insights analíticos, todos los cuales son esenciales para el proceso de toma de decisiones.

• Analytics descriptiva se ocupa del análisis objetivo: ¿Qué ocurrió o qué está ocurriendo? Por ejemplo, en el contexto de las cadenas de suministro, analytics descriptiva podría explorar dónde se gasta el dinero o dónde hay déficit de inventario.

• Analytics de diagnóstico pretende comprender el pasado: Por qué sucedieron las cosas. Por ejemplo, el análisis del comportamiento anterior de los clientes podría emplear para explicar por qué una iniciativa de marketing en curso no está cumpliendo las expectativas.

• Los análisis predictivos tienen como objetivo predecir el futuro: La probabilidad de que algo suceda o los resultados esperados para un posible curso de acción. Los análisis predictivos generalmente representan la base de una operación de business intelligence, fundamentando las decisiones en una comprensión más profunda de sus posibles consecuencias.

• La analítica preventiva tiene como objetivo predecir acciones óptimas: Qué debería suceder o cómo maximizar la probabilidad de un resultado deseado. La disciplina del modelado preventivo impulsa sistemas como los motores de recomendación, combinando análisis predictivos con una estable lógica de toma de decisiones para identificar el camino ideal a seguir.