Su guía completa de análisis aumentado

Por definición, aumentar implica aumentar el valor o hacer algo más grande en tamaño o fuerza.

Con esto en mente, la analítica aumentada agrega toneladas de valor a la analítica convencional con el poder de la inteligencia artificial. Profundicemos más en qué es el análisis aumentado y cómo entenderlo como un todo.

Comprensión de la analítica aumentada

El análisis aumentado fomenta la democratización de los datos al permitir que más personas en una organización accedan a análisis e información de datos.

Con los datos analizados mediante análisis aumentados, los servicios de transmisión en línea como Netflix y Amazon pueden mostrar contenido personalizado para el usuario. Las organizaciones financieras y gubernamentales utilizan datos existentes extraídos y desarrollados por análisis aumentados para identificar y mitigar signos de fraude. Varias organizaciones en el sector público pueden servir mejor a las personas con inteligencia impulsada por análisis aumentados.

¿Cómo pueden las empresas aprovechar la analítica aumentada?

Tener una visión del futuro sin dejar que se desarrolle por sí mismo puede impulsar a su negocio en la dirección correcta. el análisis aumentado puede ser la fuerza motriz que lleva a los tomadores de decisiones a hacer juicios mejor informados utilizando análisis de datos valiosos. Por supuesto, existen otras técnicas que las organizaciones utilizan para adelantarse al tiempo. Por ejemplo, las tendencias duras se pueden identificar utilizando el poder de la certeza, el poder de anticipación, la capacidad de reinventar y redefinir.

El análisis aumentado puede ayudar a una empresa a proporcionar una mejor inteligencia empresarial. En pocas palabras, BI puede ayudar a cualquier empresa a tomar mejores decisiones mediante el uso de datos que se han recopilado y procesado, lo que genera más ingresos. Comenzando desde la parte superior del embudo de ventas hasta el final, y luego volver a involucrar/retener a los compradores, BI juega un papel clave en cada etapa del ciclo de vida de marketing y ventas. Una buena herramienta de BI recopilará datos de fuentes internas y externas de la empresa para proporcionar información del pasado, presente y futuro.

¿Por qué las herramientas de BI que utilizan análisis automatizados son mejores que las herramientas de BI tradicionales? Es simple; Las técnicas de IA como ML y NLP marcan la diferencia.

Anteriormente, las herramientas de BI usaban código o programas basados ​​en reglas para analizar y procesar datos y luego darles sentido. Aunque funcionó, no fue suficiente para proporcionar a las organizaciones conocimientos de vanguardia que realmente marcaron la diferencia. Los programas de aprendizaje automático, por otro lado, son más inteligentes. No solo se rigen por las reglas; se adaptan a los cambios.

Un programa de aprendizaje automático puede identificar patrones y procesar más datos en función de esos patrones. Esto significa que puede improvisar basándose en sus experiencias pasadas, al igual que la inteligencia humana. El cuarenta y ocho por ciento de las empresas que adoptaron ML vieron un aumento en la rentabilidad como sus principales beneficios.

Otra técnica de IA que marca la diferencia es el procesamiento o la generación del lenguaje natural. Los humanos no pueden leer el lenguaje de las máquinas, y mucho menos analizarlos y obtener información de ellos. Ahí es donde entra en escena la generación de lenguaje natural (NLG).

NLG convierte ML en un formato más legible por humanos. ML hace todo el trabajo de back-end al generar información y NLG lo procesa de una manera que los usuarios pueden entender. Por ejemplo, si una herramienta de ML descubre que hubo un aumento en las ventas en diciembre de 2019, NLG puede continuar y decirle al usuario que sus ventas han aumentado en un 20 % desde ese momento.

Este formato hace que sea muy fácil para los usuarios no técnicos identificar ideas. También puede aceptar consultas de búsqueda legibles por humanos y convertir los resultados en imágenes. Los usuarios pueden buscar consultas de una manera similar a hablar con otro ser humano.

¿Cómo impacta la analítica aumentada en la inteligencia empresarial (BI)?

Las organizaciones gubernamentales y las empresas están aprovechando el análisis de datos en sus actividades diarias para mejorar la eficiencia. En última instancia, todas las empresas quieren vender mejor. Ya sean sus productos o servicios, el único factor que impulsa su éxito son los ingresos generados. La competencia ha golpeado tan fuerte en todos los sectores empresariales que superarla ya no es una opción.

Cualquier sistema de BI se alimenta con análisis de datos que se transforman aún más en información procesable. Datos que se recopilan de diversas fuentes y se procesan en un formato comprensible. Atrás quedaron los días en que el análisis se basaba en código y tomaba meses para obtener información clave utilizando las capacidades limitadas de abastecimiento de datos.

Con análisis y BI aumentados, los informes son más granulares y las predicciones más inteligentes. El CIO señala:

“Las combinaciones ( BI y análisis aumentado ) incluidas en estas plataformas de software harán que cada función sea más poderosa individualmente y más valiosa para los empresarios que las utilizan”.

1. Mejor toma de decisiones

Con formas efectivas de extraer datos y ofrecer información, los análisis aumentados otorgan mayor poder a los tomadores de decisiones. Los sistemas de BI que se alimentan con análisis aumentados son capaces de descubrir tendencias.

Por ejemplo, las herramientas inteligentes de descubrimiento de datos de hoy han demostrado duplicar el valor comercial al preparar de manera inteligente y analizar información clave automáticamente. Son fáciles de usar y de autoservicio, lo que permite que diferentes departamentos tomen decisiones más informadas.

2. Previsión de tendencias comerciales

El análisis aumentado ayuda a las empresas a reconocer tendencias y patrones que les permiten planificar y prepararse mejor para un futuro más sólido. El aprendizaje automático puede identificar tendencias comerciales utilizando modelos estadísticos sobre datos. La NLG transforma estos datos en una forma más legible para los humanos.

Estos conocimientos útiles luego actúan como una base sólida para pronosticar futuros cursos de acción para cualquier empresa, como anticipar un cambio en la demanda de productos, nuevas ubicaciones de clientes potenciales, demandas estacionales y más. Para negocios como viajes, turismo y hospitalidad, identificar y predecir los patrones de compra de los clientes es invaluable, ya que les permite pronosticar sus próximos pasos en marketing y ventas.

A continuación se muestra un ejemplo de un panel de KPI de desempeño diario de una aerolínea que monitorea el desempeño de cada aerolínea mediante el seguimiento de cada KPI de desempeño. Estas capacidades de seguimiento inteligente les ayudan a mejorar la experiencia de sus clientes.

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3. Resultados más rápidos

Procesar datos usando IA no solo es más eficiente, es más rápido. Los sistemas de BI tradicionales tardaron meses en limpiar, analizar datos y proporcionar información debido a la combinación manual de registros. el análisis aumentado automatiza los pasos para procesar datos y puede optimizar BI en cuestión de días. Los conocimientos más rápidos significan más poder en manos de los responsables de la toma de decisiones, lo que acelerará el proceso de toma de decisiones.

4. Tiempo libre para los científicos de datos

A menudo, las empresas confían en los científicos de datos ciudadanos o en el soporte de TI para procesar datos, analizar y proporcionar información. Con análisis aumentados que usan análisis de datos automatizados y herramientas de IA de procesamiento, estos analistas de datos pueden usar su precioso tiempo en algo más productivo. También permite a los usuarios menos capacitados obtener información por sí mismos sin dependencias externas.

5. Integración de análisis en todas partes

El análisis aumentado ofrece widgets de análisis independientes que pueden permitir a los usuarios obtener información de sus paneles y agregarlos en un flujo de trabajo o en cualquier otro lugar. Además, se pueden integrar varias acciones de ventas y marketing junto con los conocimientos.

Por ejemplo, Kodak combina los análisis integrados de Yellowfin en su software de flujo de trabajo de impresión, Prinergy. Con la aplicación Prinergy, sus clientes pueden pronosticar las necesidades y la disponibilidad de los recursos al realizar un seguimiento del uso de tinta, la cantidad de pasadas de impresión, los volúmenes de producción y las tendencias.

6. Compartir datos

Cuanto antes se compartan los datos con el equipo, más productivo será cada uno. La analítica aumentada no solo ofrece datos para ser analizados y procesados, también se pueden compartir. Las plataformas de análisis aumentadas brindan a sus usuarios una función de red social en su tablero.

Cuando se descubren conocimientos, se pueden compartir dentro de varias sucursales o tomadores de decisiones de una organización a través de la plataforma de la red social. Este intercambio de datos crea una forma mejor, más transparente y más rápida de tomar decisiones importantes.

¿Quién usa el análisis aumentado y por qué?

La analítica aumentada no solo es valiosa para las empresas. Permite la democratización de los datos, lo que significa que ahora se puede acceder a los análisis y los conocimientos a través de varios departamentos de una organización. Esto impacta a los tomadores de decisiones, los no tomadores de decisiones, los usuarios y los usuarios finales.

Clientes

El análisis aumentado puede ser parte de un software o una aplicación que los Clientes usan sin que se den cuenta. Como se mencionó anteriormente, hemos visto cómo Kodak incorpora análisis con su software que utilizan sus clientes para monitorear la disponibilidad de recursos, el uso de tinta, la cantidad de impresiones y más. Esto ayuda a los clientes a administrar eficientemente su uso de tinta.

Partes interesadas y socios

Con la inteligencia avanzada en análisis aumentado, las partes interesadas y los socios de las empresas pueden tomar decisiones más informadas sobre adquisiciones, actividades estratégicas, control de calidad, adquisiciones de clientes, retenciones y mucho más.

La IA en el análisis aumentado revelará más información de la que se solicita, lo que agregará un valor tremendo a las empresas y sus partes interesadas. El descubrimiento inteligente de datos permite a las partes interesadas y socios comerciales descubrir y visualizar información en forma de predicciones, enlaces, correlaciones, patrones ocultos, etc.

Científicos y analistas de datos

Los científicos de datos son raros de encontrar. Un estudio de McKinsey muestra que habrá una gran escasez de científicos de datos: alrededor de 250 000 solo en los EE. UU. para el año 2024. No obstante, la entrada de la analítica aumentada ha quitado la carga de los científicos de datos.

Anteriormente, solo se dependía de ellos para crear algoritmos de predicción, ejecutar informes y consultas repetitivas. Ahora, pueden enfocar su tiempo y esfuerzos en temas más productivos. Pueden aprovechar la inteligencia artificial avanzada y el aprendizaje automático para resolver problemas más complejos.

Ejecutivo de mercadeo

Los especialistas en marketing suelen ser usuarios no técnicos. el análisis aumentado puede transformar drásticamente sus operaciones a diario. Para asegurarse de que los especialistas en marketing se mantengan dentro del presupuesto, deben elegir programas de alcance más efectivos. Programas que les hayan funcionado anteriormente y/o que les hayan funcionado en general (sindicación de datos o sindicación de reseñas de productos).

Con análisis aumentados, los especialistas en marketing pueden tomar mejores decisiones sobre qué campañas elegir. Ya no tendrán que depender de su equipo de análisis, ya que ahora el poder está en sus manos. Para hacerlo más fácil, los especialistas en marketing pueden aprovechar el análisis conversacional como los chatbots con tecnología de inteligencia artificial para acceder a información con solo solicitarlo.

Gerentes de marca

Para poder garantizar que sus productos y servicios resuenen con sus clientes, los gerentes de marca deben mantenerse al tanto de las tendencias del mercado y sus competidores. Las herramientas de análisis aumentadas les permiten encontrar fácilmente información profunda, dependencias y correlaciones. Por lo tanto, empoderar a los gerentes de marca para que tomen decisiones de marketing más inteligentes.

El setenta y tres por ciento de los consumidores prefieren la publicidad personalizada. Las herramientas de análisis aumentadas pueden ayudar inmensamente a los gerentes de marca a personalizar las campañas publicitarias y de marketing.

vendedores

El tiempo es extremadamente crucial para los vendedores. Una demora en actuar sobre los análisis existentes puede costarles un cliente. Se ha demostrado que la analítica aumentada acelera y mejora los resultados a lo largo de las diversas etapas del proceso de marketing y ventas. Al igual que los especialistas en marketing, los vendedores tampoco tienen que esperar o depender de los analistas de datos para transformar los datos en información.

Pueden verificar sus ganancias, pérdidas, métricas de rendimiento, ventas basadas en la ubicación y más con búsquedas en lenguaje natural en el panel de análisis proporcionado por las herramientas de análisis aumentadas. El jefe de ventas puede usar el tablero para controlar el desempeño de cada representante de ventas.

Conclusión

Los datos mueven el mundo y las organizaciones están gastando toneladas de su presupuesto para aprovechar los datos recopilados. Los sistemas de BI ofrecen procesar y analizar datos corporativos para ayudar en la toma de decisiones. Desafortunadamente, no muchos descubren ideas que puedan marcar la diferencia en su negocio. Cuando BI está impulsado por análisis aumentados, crea un sistema de análisis automatizado más inteligente y potente.

Aprovechando las competencias de las técnicas de IA como ML y procesamiento de lenguaje natural, el análisis aumentado ofrece un nivel completamente nuevo de inteligencia empresarial. Se denomina disruptor que puede transformar la forma en que se desarrolla el contenido analítico. Las empresas que adoptan análisis aumentados en sus plataformas de BI en una etapa temprana pueden ver una velocidad de información sin precedentes y una ventaja competitiva.

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