¿Qué es la analítica aumentada?

por TrainingIT | 25/08/2021
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La analítica aumentada es una disciplina clave si lo que quieres es aportar valor en tu empresa. Esta entrada te explica en qué consiste y sus principales aplicaciones.

Definición y ventajas de la analítica aumentada

La analítica aumentada es, básicamente, la aplicación de tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial, el lenguaje automático o el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN). El objetivo final es preparar, interpretar y analizar correctamente los datos. Hay que señalar que este tipo de saber se aplica tanto en la investigación académica como, sobre todo, en las empresas.

Hoy, con el desarrollo del Big Data, la analítica es clave. Y, por supuesto, todas aquellas técnicas que la mejoren te aportarán un plus. Este es un proceso que no tiene fin y está en continuo avance; no en vano, las tecnologías se renuevan año tras año. Y es por eso que conviene tener una idea aproximada de cómo funciona esta combinación para tu empresa.

Las razones prácticas por las que es conveniente trabajar con esta metodología son varias. Hay que destacar las siguientes cuestiones esenciales:

1. Predicción más exacta de comportamientos

Uno de los principales aspectos diferenciales de la realidad aumentada es que es más sencillo realizar una predicción exacta de comportamientos futuros. Y ni que decir tiene que esta cuestión es especialmente importante en las empresas. Esto ayuda, por ejemplo, a saber cuál va a ser el Ciclo de Vida del Cliente, aplicando las medidas y políticas adecuadas. Lo cierto es que la exactitud en modelos predictivos mejora la toma de decisiones.

2. Detección más exacta de fraudes o problemas

La detección de fraudes o problemas es más exacta con estas técnicas. No en vano, cuanto antes encuentres un problema, mejor que mejor. Las nuevas técnicas, al mejorar su efectividad, reducen su margen de error. El resultado es que mejorarás las ratios a medio y largo plazo. Por lo tanto, si lo que quieres es mejorar tus ratios, con estas técnicas de analítica lo conseguirás. 

3. Se consiguen insights de calidad

La calidad de los insights mejora sustancialmente porque se reducen los sesgos analíticos. Y esto se consigue gracias al hecho de que se automatizan los análisis. El resultado es que la información que obtendrás será más exacta y de mayor calidad. Y ni que decir tiene que una información de calidad es imprescindible para inferir patrones y tomar buenas decisiones. En consecuencia, la adopción de nuevas técnicas disruptivas te compensa. 

4. Reducción del tiempo para conseguir información

El tiempo que se tarda en obtener datos se reduce, lo que siempre es de agradecer. Por ejemplo, los algoritmos, clústeres, segmentos y relaciones se aplican de forma automática en los datos. El resultado es que la automatización, al final, supone menos tiempo para obtener la información. Esto es común en cualquier tecnología disruptiva, pero aquí se acrecienta el diferencial. 

Conclusión

La analítica aumentada proporciona varias posibilidades y, a la larga, supone una mejora sustancial para la operativa de empresas y entidades. Es bueno que sepas que los cursos de TrainingIT incluyen estas tecnologías y son bonificables por Fundae. ¡Pregúntanos si necesitas más información!