Cómo la analítica aumentada prepara a su pequeña empresa para el futuro

Si hicieran una película de terror para pequeños empresarios, el villano no sería una pesadilla con cuchillos en lugar de manos o un armatoste armado con un machete. Sería un reloj sin números… solo la frase “Es más tarde de lo que piensas”.

Aunque es difícil creer que alguien que trabaja 80 horas a la semana aún necesite tiempo adicional, ese es el caso de la mayoría de los empresarios.

No tiene tiempo para el trabajo pesado o para mantenerse al día con las tendencias tecnológicas que dominarán los próximos diez años. Afortunadamente, existe una tendencia que puede ayudarlo a resolver ambos problemas: el análisis aumentado.

Gartner predice que para 2020, las capacidades analíticas aumentadas serán el "impulsor dominante de nuevas compras" de software de inteligencia empresarial. (Investigación completa disponible para los clientes de Gartner).

Sus competidores ya están buscando software con capacidades analíticas aumentadas. Afortunadamente, tú también puedes.

Al invertir ahora en herramientas de inteligencia comercial con capacidades de análisis aumentadas, ahorrará tiempo al reducir el trabajo pesado. También invertirá en la tecnología disruptiva de la próxima década antes de que tenga la oportunidad de interrumpir el mercado.

También le daré tres pasos que puede seguir hoy para prepararse para el análisis aumentado.

¿Qué son las capacidades de análisis aumentadas?

¿Qué son los análisis aumentados y por qué son mejores que los análisis regulares?

Los análisis aumentados son herramientas de BI aumentadas por algoritmos de aprendizaje automático (ML). Los algoritmos de ML utilizados por el análisis aumentado son buenos para automatizar tareas repetitivas (al igual que los algoritmos de ML en cualquier campo).

Los algoritmos de ML también son buenos para detectar patrones y comprender el lenguaje humano en lugar de lenguajes informáticos como SQL, Java o Ruby on Rails.

Debido a que las tareas repetitivas, como la preparación de datos, constituyen una buena parte de los días de la mayoría de los analistas, las herramientas de BI con análisis aumentado son una opción superior. Hacen el trabajo repetitivo y que requiere mucho tiempo para sus analistas, liberando al analista para que realmente analice.

Las herramientas de BI con análisis aumentado también tienen el potencial de expandir el análisis y el pensamiento basado en datos a más que solo a sus analistas de datos. Una función de análisis aumentada, llamada consulta en lenguaje natural (NQL), permite a los usuarios hacer preguntas en un lenguaje sencillo. En otras palabras, la herramienta de BI es más como un motor de búsqueda y menos como un programa de BI tradicional y torpe.

Entonces, ¿qué pueden hacer estas capacidades por su pequeña empresa?

1. El análisis aumentado elimina el trabajo pesado

Puede sonar cursi, pero el análisis aumentado en realidad hace que su futuro llegue más rápido.

El Data Warehousing Institute descubrió que el 65 % de los encuestados dedican entre el 41 y el 80 % de su tiempo a la preparación de datos.

Antes de que sus datos estén disponibles para su uso, los analistas pueden dedicar hasta 1669 horas al año a prepararlos (basado en el promedio de 2087 horas trabajadas al año). Eso es mucho tiempo perdido.

¿Cómo es esa preparación? En gran medida, corrige pequeños errores (la mitad de las veces se escribe "Montana", la otra mitad es "MT").

La preparación de datos aumentada reduce el trabajo pesado de la preparación manual de datos.

En lugar de pasar 70 días corrigiendo todos esos "MT" en sus hojas de cálculo a "Montana", el análisis aumentado lo hará por usted automáticamente. Sus analistas obtendrán los datos que necesitan y obtendrán los conocimientos en menos de la mitad del tiempo, lo que significa que dedican más tiempo a pensar y menos tiempo al trabajo pesado de fuga de cerebros.

2. El análisis aumentado lo ayuda a hacer preguntas más rápido

Hablando de trabajo pesado que consume mucho tiempo, pregúntese cuál es más rápido:

1. Escribir la frase "¿Cuál es el precio promedio de este artículo?"
2. Escribiendo la misma pregunta en SQL, que se ve así:

Lo crea o no, así es como se ve preguntar el precio promedio de un artículo en SQL (Fuente)

Con el análisis aumentado que tiene consulta en lenguaje natural (NLQ), puede aprovechar la primera opción. ¿Sin ello? Estarás atrapado aprendiendo SQL.

NLQ es un término elegante para la capacidad de hacer preguntas a su computadora en un lenguaje sencillo. NLQ puede ahorrarle tiempo a su negocio de dos maneras:

• Es más fácil y rápido hacer una pregunta en un lenguaje sencillo.
• Los análisis son más accesibles para el usuario comercial promedio, lo que libera tiempo para su personal de análisis.

Es poco probable que los empleados de línea de negocio aprendan SQL. Como resultado, un sistema basado en SQL probablemente los asustará y ese sueño que tiene de empleados basados ​​en datos no se materializará.

Sin embargo, el software con NLQ es mucho más fácil de aprender. Si sus empleados pueden usar un motor de búsqueda, pueden aprender a usar su herramienta de BI.

3. El análisis aumentado sugiere el camino correcto

El análisis aumentado no solo entiende las preguntas en un lenguaje sencillo. También puede explicar las respuestas en un lenguaje sencillo.

Esa capacidad es gracias a la generación de lenguaje natural (NLG), la misma tecnología detrás de NLQ. Los algoritmos NLG que entienden sus preguntas en inglés sencillo también pueden detallar las respuestas en un idioma que pueda entender (estas respuestas a menudo se denominan "narrativas").

Algunas herramientas de inteligencia empresarial de vanguardia ofrecen características NLG que encuentran y explican información de sus datos en formato narrativo.

Por ejemplo, una herramienta de BI con narrativas NLG no solo apuntará a un grupo de puntos de datos y esperará que los interprete. En su lugar, el programa apuntará a ese grupo y generará un cuadro de texto que diga, por ejemplo, "Estos compradores son hombres, menores de 30 años y viven en el Medio Oeste".