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A medida que las empresas van digitalizando sus operaciones, producen grandes cantidades de diferentes tipos de datos con mayor complejidad que necesitan ser analizados. Los reportes y tablas estáticas dejan de ser prioridad frente a la necesidad de generar mayores correlaciones entre datos y variables. Ahí es donde aparece la “Analítica Aumentada” (Augmented Analytics).

¿Y qué significa Augmented Analytics?

Augmented Analytics es la automatización de conocimiento mediante el uso de Machine Learning y de la generación  de lenguaje natural para mejorar el análisis de datos, el intercambio de datos (data sharing) y business intelligence (transformación de datos en información).

Mientras que la Inteligencia Artificial y el Machine Learning ayudan con la preparación de datos para el análisis y explicación de insights, la Analítica Aumentada expone las percepciones de forma dinámica según el contexto (e incluye la explicación de cómo se calculó el modelo y las estadísticas en términos de la precisión del modelo).
Gartner considera la Analítica Aumentada como un disruptor en el mercado de datos y la generación de analíticas y dice que transformará la forma en que se desarrollan, consumen y comparten los contenidos analíticos. Esta automatización del conocimiento liderada a través de Inteligencia Artificial plantea una nueva manera de integrar el mundo virtual y el mundo real en un nuevo escenario digital de conexiones e interacciones.  

La incorporación de esta tecnología genera disrupciones:

• Utiliza el análisis de datos para poder visualizar y agrupar los datos de acuerdo a las necesidades de negocio

Los algoritmos de Inteligencia Artificial son utilizados para interpretar datos, presentar informes y recomendaciones con el fin de tomar mejores decisiones. A través de Augmented Analytics las empresas podrán  probar sus hipótesis y suposiciones, ya que pueden interpretar sus datos y acceder a la información clave utilizando diversos algoritmos estadísticos. Si bien la introducción de tecnologías como bases de datos SQL, sensores de Internet de las Cosas, los CRM centralizados y los sistemas POS (Sistemas de Puntos de Venta) permiten a las empresas acceder a las métricas clave de sus operaciones en tiempo real, este acceso es costoso y puede tomar bastante tiempo dado que la cantidad de datos que se manejan necesitan de ingeniería informática que extrae, transforma y carga dichos datos (ETL process) desde diferentes fuentes de información. Augmented Analytics permitirá integrar toda la información proveniente de diversas fuentes y generar una única respuesta.  

• Será mucho más fácil obtener las respuestas necesarias

La información estará más segmentada, serán proporcionados no sólo informes y dashboards históricos sino que además se proveerá una orientación automatizada y predictiva.
Muchas investigaciones complejas de solucionar manualmente son resueltas con Augmented Analytics. Los datos son limpiados y preparados automáticamente de tal manera que se descifran patrones y se construyen modelos de manera ágil. Se pueden explorar nuevos conjuntos de datos y se pueden identificar leads. Por ejemplo, en lugar de que un analista de datos produzca un informe que muestre la disminución o aumento de contrataciones de un determinado servicio durante el último trimestre, Augmented Analytics permitirá a las empresas hacer diferentes preguntas, podrá decir las razones las cuales el aumento o la disminución se dio e incluso sugerirá cómo abordar esa situación.

• Mejor interacción entre las empresas y los clientes

Las organizaciones podrán utilizar la nube para compartir información estructurada con otras organizaciones o clientes, trayendo beneficios mutuos a través de la posibilidad de tomar decisiones más informadas al tomar en cuenta datos de diferentes organizaciones y clientes.

• Se crean ciudadanos científicos de datos (Citizen data scientist)

El uso de interfaces de lenguajes naturales combinados con la automatización de datos permitirán lograr diversas hipótesis alrededor de una temática determinada y extraer conclusiones o percepciones sobre posibles escenarios que manualmente no son posibles lograr. Por ejemplo, ejecutar una consulta a través de una SQL puede ser complejo en la medida en que se debe saber cómo configurar la SQL para lograr el resultado esperado. Con Augmented Analytics se utiliza la consulta de lenguaje natural (en inglés NLQ), permitiendo hacer preguntas en lenguaje sencillo, evitando tener que hacer un aprendizaje previo sobre cómo realizar consultas SQL.   

“Para 2020, más del 40% de las tareas relacionadas con la ciencia de datos será automatizada, sin duda Augmented Analytics será una de los soluciones principales de venta en el mundo Business Intelligence” Gartner

Conclusiones:

Las empresas cada vez más están persiguiendo predicciones precisas, imparciales, automatizadas, rentables y que consuman menos tiempo con el fin de tomar decisiones de negocio acertadas y rápidas. Augmented Analytics da la posibilidad de lograr un eficiente uso de los datos permitiendo a los científicos de datos utilizar su tiempo en asuntos estratégicos más que en el tratamiento de datos. Esto es, una alianza virtuosa entre los humanos y las máquinas para mejorar la productividad.
Sin duda no se trata de reemplazar personas con sistemas de Inteligencia Artificial, la analítica aumentada requiere que los usuarios tengan conocimientos de datos y un pensamiento crítico a la hora de usarlos. Se trata de mejorar el uso de los datos para conseguir resultados acertados y ágiles con el fin de tomar decisiones.
Enlaces recomendados: 
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2019
Augmented Analytics: The Future of Business Intelligence
Augmented Analytics Is the Future of Data and Analytics
What is Augmented Analytics and Why Does it Matter?
Augmented Analytics Demystified. What It Means and Why It is the Future of Data Analytics
How augmented analytics tools will impact the enterprise

5 oportunidades que brinda la Inteligencia Artificial a las empresas