Aunque mucho se habla que los datos son el nuevo petroleo existe una verdad que no siempre se expresa con claridad: los datos por sí solos son inútiles.
Así es, si bien es cierto que en los datos está el secreto del éxito, también es verdad que estos necesitan ser segmentados, curados, preparados para ser analizados, revisados por científicos de datos y por último, derivar en insights que puedan generar planes de acción.
¿Pero se imagina que todo este proceso pueda ser automatizado?
Esa es precisamente la esencia de la analítica aumentada (augmented analytics). El término fue usado por primera vez por Gartner en 2017, quienes lo describieron como el futuro del análisis de datos.
Según los expertos se trata de un enfoque que automatiza la producción de insights, mejorando el análisis de datos y la inteligencia de negocios, usando tecnologías como Machine learning y el procesamiento natural del lenguaje (natural language processing o NLP).
Los retos de la información
Parte de los retos del Big Data son los orígenes diversos de los diferentes tipos de datos que van desde las redes sociales, hasta los reportes de ventas y las estadísticas de las plataformas en línea.
Este consolidado de información es analizado por los científicos de datos, un grupo selecto de profesionales, tanto que existe un déficit de más de 250 mil profesionales en el mercado. Por ello, los científicos de datos usualmente circulan entre grandes organizaciones relegando a la medianas y pequeñas empresas.
Pero, por más capacitados que sean, los científicos no están exentos del error humano, más cuando están enfrentados a labores repetitivas y con gran cantidad de variables.
Aquí es donde brilla la inteligencia artificial y técnicas como Machine Learning que cambiarán la forma cómo se realiza la analítica en la actualidad.
De hecho, para 2019 el mercado global de analítica aumentada generaba más de 9.487 millones de dólares y se espera crezca a más de 29 mil millones para 2025. Razones como esta la han convertido en una de las tecnologías con más potencial de los últimos años.
Pero esto es solo el comienzo, pues la analítica aumentada no solo mejora los procesos de análisis de datos, también es capaz de ofrecerlos a nuevos segmentos de mercado donde esta tecnología brillaba por su ausencia.
En otras palabras, esta nueva tendencia no solo mejorará los procesos de análisis y predicción de procesos, también democratizará la tecnología y eso nos beneficia a todos.