La interacción entre las máquinas y los códigos atraviesa el paradigma actual que maneja la vida diaria y las posibilidades de innovación. Es a raíz de esta combinación que surge la analítica aumentada. No sólo será fundamental para el análisis de datos, sino que, además, cambiará completamente el modo en que concebimos este proceso. Se espera de la analítica aumentada el comienzo de una revolución.

Hablemos de la analítica aumentada

Lo primero que puede decirse acerca de la analítica aumentada es que se encarga de dar una nueva vuelta de tuerca al proceso de extracción de conocimiento. Esto, sobre las distintas fuentes de datos que pueden existir en una empresa.

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Un dato importante acerca de la analítica aumentada tiene que ver con que combina características y técnicas de tres procesos que conocemos. Se trata de sus pilares, y son los siguientes:

• El procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• La inteligencia artificial (IA)
• Y el machine learning (ML)

Las mencionadas con anterioridad son las tres principales ramas de la analítica. Reunirlas es lo que permite la extracción de datos que se encuentran ocultos. Ello, mediante herramientas de reconocimiento de patrones y de tendencias. Dicha conjunción, además de facilitar la extracción de la información contenida en datos ocultos, permite efectuarlo de manera completamente automatizada, sin que sea necesario que las personas implicadas en la tarea cuenten con grandes y avanzados conocimientos técnicos.

De los tres pilares, es importante destacar fundamentalmente el procesamiento de lenguaje natural (NLP).

El NLP habilita la posibilidad de interactuar con los datos de manera natural, mediante un reconocimiento y procesamiento del lenguaje con el que los seres humanos se comunican. Es un proceso que recibe el nombre de Cognitive Search. El punto más importante de dicho proceso consiste en poder dar tratamiento tanto a datos estructurados como no estructurados.

El alcance de la analítica aumentada

Respecto a los alcances y limitaciones de la analítica aumentada, podemos decir que esta viene a llenar un vacío que ya se encuentra en el campo de la analítica avanzada. Esto se debe, especialmente, a que sus procedimientos pueden ser llevados a cabo por los trabajadores de las empresas en cuestión, sin que entren en juego conocimientos específicos y técnicos excluyentes.

 

Esta característica hace que la analítica aumentada sea excelente para las pequeñas y las medianas empresas que no cuentan con una estructura suficiente para generar equipos científicos de gran magnitud. Los diferentes usuarios que forman parte de la empresa pueden encontrar relaciones y llevar a cabo tareas de análisis, que antes se encontraban solamente subsumidas a perfiles científicos.

 

En segunda instancia, se destaca de la analítica aumentada la ventaja de poder acceder a un enfoque descriptivo, relacional y predictivo. Todo ello, desde un panorama flexible, automático y fácil de comprender. Con la analítica aumentada es posible conocer mejor a los clientes, determinar y entender los patrones de consumo, analizar los resultados empresariales con las estrategias actuales y fomentar técnicas adecuadas para llegar a los resultados programados como objetivos institucionales.

 

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