La Inteligencia Artificial (IA) y Analítica avanzada son dos de las tecnologías con mejores proyecciones para las empresas. Se estima que su alcance seguirá creciendo y que cada vez serán más necesarias para marcar un factor competitivo en el mercado. 

Las empresas que integran Analítica avanzada e Inteligencia Artificial son más competitivas y se hacen atractivas para los inversionistas.

La analítica y la IA se han convertido en las tecnologías más diferenciadoras para las organizaciones. Incluso, estas llegarán a tener un impacto positivo en el PIB a nivel mundial y tenemos que entre el 2015 y el 2020 se sextuplicó la financiación en Startups de Inteligencia Artificial, según cifras de Statista. 

En este contenido te contamos más sobre los que son la Inteligencia Artificial y la Analítica Avanzada. Antes, te dejamos un video sobre la AI aplica en las empresas: 

¿Qué es la analítica avanzada?

La analítica avanzada es la tecnología que integra otras como Machine Learning, métodos estadísticos y técnicas de automatización de procesos para analizar datos. En medio de la digitalización y de la expansión acelerada que esta ha tenido como consecuencia de la pandemia, la data ha tomado volúmenes impresionantes e inmanejables para el ser humano. 

 La analítica avanzada y AI se convierten en aliadas de la transformación empresarial que el mundo necesita.

Pasamos de 1,45 petabytes en 2016 a 14,6 petabytes en 2021, tal como lo revelan cifras compartidas por Forbes. El crecimiento ha sido gigante y es lógico que las empresas necesiten capitalizar toda esta data proveniente de apps, software y plataformas digitales. 

La manera de capitalizar los datos no es otra diferente a la que muestra la tecnología de la analítica web. A través de esta se logra analizar cada dato para obtener la información relevante para cada empresa. 

Ahora, la analítica avanzada ha evolucionado y brinda análisis que van más allá de lo descriptivo. Actualmente, esta es capaz de generar análisis prescriptivos predictivos, lo cual hace posible las proyecciones y automatizaciones en las empresas. 

¿Cómo se benefician las empresas de la analítica avanzada de datos?

Las empresas tienen que invertir en aplicaciones, plataformas, sitios web y múltiples canales digitales para evolucionar y estar a la altura de los desafíos de esta era. Con el uso de estos recursos se generan y almacenan a diario grandes volúmenes de datos que, de no ser procesados y analizados, se convertirían en un costo. 

Por ejemplo, si tienes demasiados datos obsoletos en los servidores de tu empresa, te quitarán espacio de almacenamiento y generarán costos de mantenimiento o hasta de nuevos equipos. Por el contrario, si la empresa logra depurar y convertir esta data en información valiosa, mediante análisis inteligentes, podrá sacar provecho de ella. 

Es así como existen muchas maneras en que las empresas pueden aprovechar la analítica avanzada: 

• Identificación de patrones y de tendencias en el consumidor o en otras materias. 
• Generación de modelos predictivos útiles para áreas como finanzas y marketing. 
• Análisis avanzados de procesos de negocio para su optimización y seguimiento de resultados. 
• Automatización de procesos y/o tareas. 
• Simulaciones en proyectos de desarrollo. 
• Data mining o minería de datos. 
• Segmentación de clientes. 
• Creación de presupuestos. 
• Mejora en procesos de toma de decisiones. 

¿De dónde se obtienen los datos?

Los datos que procesa y analiza la analítica avanzada se obtienen de diversas fuentes digitales internas o externas de la empresa. Todos los software y canales digitales integran de una u otra manera datos que pueden ser analizados por la tecnología del Data Analytics o Analítica avanzada. 

Por ejemplo, toda la información que circula en la red de internet como las búsquedas y los comentarios y opiniones de usuarios oculta información relevante para las empresas.  Desde el sitio web y las redes sociales de la empresa, hasta los software empresariales como el ERP y CRM capturan datos que pueden representar información valiosa. 

Asimismo, otras integraciones que se alojan en la red empresarial para la gestión interna, contienen data que puede ser analizada. Por tanto, las fuentes de los datos que se procesan en la Analítica avanzada son cuantiosas. Tal como lo son todas las posibilidades y oportunidades que esto genera.

Tendencias que debes tomar en cuenta para obtener  datos

Existen unas tendencias que puedes tener en cuenta para obtener los datos que son materia prima para la Analítica Web. Estas son las más recomendadas: 

Business intelligence

Business Intelligence (BI) es una de las tecnologías complementarias con la analítica avanzada, pues funciona como integradora de datos. A través de esta se puede centralizar toda la información dispersa en el ecosistema digital de las organizaciones y modelarla para su aprovechamiento. 

A través de parámetros establecidos y de la inteligencia de negocio esta tecnología ofrece herramientas útiles como consultas e informes con criterios predeterminados, cubos OLAP para consultas online de tablas de datos, data mining en la identificación de patrones y tableros de control.  

El BI es una de las tecnologías que facilita el análisis de datos internos o externos de cada compañía en tiempo real. Esto hace que sea útil de muchas maneras. Por ejemplo, para conocer tendencias del mercado, del consumidor y del cliente ya existente en la cartera empresarial. 

Cabe aclarar que, el Business Intelligence permite el procesamiento de datos en tiempo real y funciona para análisis descriptivos. Esto quiere decir que es utilizado para una visión en retrospectiva y con base en datos históricos. 

Esto hace que esta tecnología sea empleada para diagnósticos y para dimensionar los resultados sobre acciones ya generadas. Por ejemplo, para el seguimiento de indicadores, cálculo de ROI sobre inversiones y control de planes en ejecución. 

Para el funcionamiento de BI, las empresas debían volcar a todo su equipo de TI para funciones como la programación en SQL y el desarrollo de scripts necesarios para la preparación de datos. Ahora, esto ha cambiado y existen soluciones de Business Intelligence, servicios BlaaS y SaaS que facilitan la gestión de las herramientas. 

Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es la base de la automatización, ya que se refiere a sistemas o máquinas que han sido desarrolladas para realizar tareas de un modo similar al que lo haría un humano. Asimismo, permite a las máquinas o software aumentar su conocimiento a través de la experiencia. 

Es así como con la evolución de la Inteligencia Artificial encontramos aplicaciones útiles como los chatbots o asistentes virtuales. Estos han llegado a un nivel en el que aprenden con cada interacción con los usuarios, e incluso, conversan por texto o voz de una manera muy semejante a la de un humano. 

Con toda esta capacidad de aprendizaje o de reentrenamiento de la IA las organizaciones se ven beneficiadas de dos modos especiales: 

• La comprensión completa de las grandes masas de datos disponibles. 
• Automatización de tareas de alta complejidad. 

A su vez, estas bondades de la IA para las empresas tienen una amplia gama de aplicaciones en empresas de diferentes sectores y en áreas diversas. Algunas de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial que son ventajosas para múltiples tipos de organizaciones son: 

• Detectar y afrontar oportunamente riesgos. 
• Disminuir el trabajo en la gestión productiva y operativa. 
• Análisis de datos demográficos y transaccionales. 
• Reconocimiento de fotos o imágenes para análisis de estos. 
• Reducción de tiempos y maximización de resultados en procesos de toma de decisiones. 

Data management ¿Cómo aprovechar los datos?

Data Management o Gestión de datos es una disciplina que se enfoca en hacer el uso correcto de los datos, de manera que estos sean aprovechados al máximo en las organizaciones. Dicha gestión implica un proceso en el que se cumplen diferentes fases:

• Recopilación. Obtención de los datos de diferentes fuentes.
• Verificación. Depuración para evitar datos duplicados, erróneos, riesgosos, incompletos y otros que se determinen dentro de los estándares y parámetros en la organización. 
• Almacenamiento. Encontrar el lugar seguro para almacenar los datos (servidores on site, en la nube, etc.).
• Protección.  Diseñar procesos y protocolos de seguridad de los datos. 
• Procesamiento.  Hallar los sistemas y soluciones efectivas para el procesamiento que convierta a los datos en información útil para las empresas. 

Para el diseño del proceso necesario en Data Management se necesitan tecnologías y técnicas que faciliten su aprovechamiento real en las empresas. Estas son algunas de las que te permitirán obtener el más alto beneficio de la gestión de los datos: 

• Arquitectura de datos

En esta se definen los modelos, reglas, estándares y políticas sobre las que se rigen los datos de las organizaciones. 

• Modelado y diseñado de datos

 Estructura y organiza los datos de modo tal que puedan ser utilizados en las bases de datos y se interrelacionan entre sí.

• Almacenamiento y operación de datos

Dentro de las tecnologías más efectivas para el almacenamiento y operación de datos están las soluciones en la nube, las cuales pueden ser privadas para las empresas. Esto entrega ventajas en servicios SaaS que se encargan de la ciberseguridad y administración de los datos. 

• Integración e interoperabilidad de datos

La data debe poder integrarse para obtener una interoperabilidad y uso transversal en las diferentes áreas de las empresas. Esto se logra con plataformas capaces de centralizar la data en un mismo lugar, tales como las de BI.

• Datos maestros y de referencia

Con soluciones basadas en la IA y analítica avanzada puedes crear puntos de referencia para gestionar los datos críticos, evitar redundancias, errores y reducir costos con la eliminación de datos conflictivos. En esto es de gran ayuda los procesos y tecnologías de MDM (Management Data Master). 

• Data Warehousing y Business Intelligence

Los sistemas que integran estas dos tecnologías dan a las empresas el poder de agregar y relacionar la data de diferentes fuentes. Esto da consistencia en la información y los análisis empresariales logrados con IA, Machine Learning y Data Mining. 

Para cada fase de los procesos involucrados en Data Management existen soluciones, tecnologías y técnicas efectivas. Lo más importante es identificar los criterios sobre los cuales vas a desarrollar esta gestión, la determinación de datos maestros y los recursos necesarios para el logro de los objetivos. 

Luego de ello, será vital considerar si tienes los recursos (humanos, tecnológicos, infraestructura) adecuados al interior de tu compañía. De lo contrario, también existen opciones con proveedores tecnológicos de soluciones y servicios integrales para las empresas. 

¡En KPaz somos capaces de acompañarte en el camino a la transformación de tu empresa! 

Conclusiones

La analítica avanzada y la Inteligencia Artificial son dos de las tecnologías que marcan una diferencia competitiva para las empresas de diversos sectores y tamaños. Estas se proyectan como de las más importantes y más atractivas en el mundo empresarial. 

Las empresas se benefician con estas al obtener información valiosa a partir de los macro datos. Esta es útil para la optimización de procesos de decisión, control y la planeación estratégica en las diferentes áreas. 

Entre las tendencias que debes tomar en cuenta para la obtención de datos en la empresa están Business Intelligence  e Inteligencia Artificial. Estas dos están presentes en las diferentes fases de los procesos y tecnologías especializadas en Data Management. 

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