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Category: Augmented Analytics

  • No Code AI, No Kidding Aye!

    No Code AI, No Kidding Aye!

    When was the last time you did something meaningful for the first time? For me, that was in the last week of June’21. Just two weeks into my stint at Subex, I made an ML prediction model, my first one! Yes, I know that is nothing earth-shattering, but before you start rolling your eyes at my juvenile glee and start judging, let me tell you that I do not know how to code. I cannot code to save my life and the last time I wrote something that had a semblance of a code was two decades back when I was in graduate college.  So, yes, I am elated; not in the least because I made a very simple ML model, but because of the feeling of freedom and empowerment that I felt when I saw each one of my process steps in the pipeline lighting up in green and running its full course and culminating in successful output. In my mind, it is the kind of emotion one goes through when you have been handicapped for a lifetime, and then, one fine day, you get a bionic limb that liberates you and lets you walk freely once again.

    The future potential of No Code/Low Code platforms

    Gartner’s research points to the emerging trend that digital transformation initiatives have triggered an insatiable demand for custom software development. This, in turn, has ignited the emergence of citizen developers and citizen data scientists who are outside the traditional definitions of an IT developer or an ML developer. This paradigm shift has influenced the rise of no-code and low-code platforms. According to Gartner, on average, 41% of employees outside of IT – or ‘business technologists’ – customize or build data or technology solutions, and they are sticking their neck out confidently to say that that, by the end of 2025, 50% of all new low-code clients will come from business buyers that are outside the IT organization and 65% of all application development will be low code by 2024.

    Enough of numbers for now. I guess we all get the drift – Low code/No code development platforms are the next big thing in software development. So, is this another technological development whose impact will stay limited to large, for-profit corporations and enterprises, or, will this have a greater, more purposeful bearing?

    The profound impact of No Code platforms

    In 2005, the Indian parliament passed a historic and landmark bill – The Right To Information Act, or RTI, as it is popularly known. This Act took the key that was needed to access data related to most of the day-to-day functioning of government bodies, from the hands of limited law enforcement and judiciary entities and passed it into the hands of the common man. Suddenly, everything changed. The fundamental societal framework that government functionaries could do whatever they wanted and get away with it unless someone with a lot of time, money, patience, courage, and determination could force the hands of the law using judicial process, was turned on its head. Anybody who was a citizen of India could pay a paltry sum and demand specific information from almost any government entity and was entitled to get that information. It was a true watershed moment for the democratic fabric of this great nation. It made governance more responsible and accountable, and it paved the way for numerous improvements and transparency at the grassroots level, and that, in the true sense, was a transformation. In case you are wondering how this is related to No Code AI platforms, hold on just a little bit more.

    It was never the case that prior to the RTI Act getting passed, there was no data. Oceans of data existed, but what did not exist was a framework and structure in which that data could be leveraged by every citizen. Until then, data could only be sought and used by limited entities and institutions – legislature, law enforcement, and judiciary and often, they only sought and used data for purposes of utmost legal importance and priority. Compare that to the situation we have at hand in the private and business sector. Humungous amounts of data exist, but how can you leverage the true potential of it if the value extraction power is in the hands of a few limited people who need to have highly advanced, technical skills? Creativity and the power of imagination are not always ensconced inside technical or programming knowledge. There are so many business users who have fantastic ideas which never see the light of the day, either because it is not considered a priority, or simply because there’s just not enough bandwidth of expensive technical resources to spare to chase up every idea that is being tabled. In most cases, the process of innovation in organizations works like the highly competitive entrance examinations to prestigious colleges – it is a process of eliminating as many as possible, rather than retaining everyone who might have potential.

    With RTI, anybody who wanted to check a hypothesis could ask for relevant data and had the right to receive that data within a stipulated timeframe. Suddenly, corruption became one step more arduous as the usage of data became truly democratized. NGOs and committed citizens who wanted to make real fundamental changes started gathering and foraging through data to identify patterns and anomalies and started asking questions, most of which were uncomfortable ones to answer but had the power to alter the basic fabric of the system.

    AI has the power to change the way we eat, sleep, breathe and live. In business, it has the potential to transform fortunes and deliver exceptional customer experiences at scale, but the question we need to ask is – Given a choice, do we want to restrict and throttle this power, due to natural limitations, within the hands of a few people who need to have highly technical and specialized skills to know how to fully leverage it? Imagine the possibilities of this power in the hands of millions of creative and logical people who can dream up out-of-the-world applications for the data assets that we sit on without everybody having to be a software programmer or a technical data scientist. That would be true democratization of data and AI, and No-Code platforms are paving the way for this revolution.

    Note: This blog post is part one of a two-part series on the No-Code AI platform revolution. The next part will cover the challenges of the AI model building that No-Code AI platforms address.

    Till then, stay tuned…

    Make Better Decisions With Quantifiable Data-Driven Evidence

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  • Los beneficios y desafíos de la Analítica Aumentada

    Los beneficios y desafíos de la Analítica Aumentada

    La analítica aumentada utiliza técnicas de IA / ML (Inteligencia Artificial y Machine Learning) para automatizar los tediosos procesos manuales de preparación de datos, el descubrimiento y el intercambio de datos de información. También automatiza las tareas de ciencia de datos, como el desarrollo, la gestión y la implementación del modelo ML. Las herramientas de BI tradicionales han admitido capacidades básicas para unir, manipular y transformar los datos estructurados. Si bien la preparación de datos aumentada agiliza los procesos para la elaboración de perfiles de datos, administre la calidad, limpie los datos, modele y etiquete los metadatos de una manera que admita la reutilización y la gobernanza.

    La analítica aumentada incluye el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la analítica conversacional, lo que permite que los expertos menos técnicos, como los ciudadanos científicos de datos, interactúen con los datos y la información para dar recomendaciones para la empresa. Para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán automáticamente a través de NLP o voz. Esta facilidad de acceso promete muchos beneficios, pero la organización enfrenta varios desafíos para que funcione bien en la práctica.

    Beneficios de la analítica aumentada

    1. Preparación de datos más rápida

    Los científicos de datos y los ingenieros de datos dedicaron alrededor del 80% de su tiempo a la preparación manual de datos. La preparación de datos aumentada utiliza la automatización AI / ML para reunir datos de fuentes dispares mucho más rápido. Los algoritmos reemplazan los procesos manuales y automatizan el proceso de limpieza de datos en una fracción de tiempo. También se utiliza para detectar esquemas, combinaciones, transformaciones repetitivas y recomendar automáticamente asociaciones entre fuentes de datos dispares, mejorando la productividad y la eficiencia.

    2. Mejora de la alfabetización de datos

    A medida que las organizaciones continúan recopilando una gran cantidad de datos, es esencial que todos, independientemente de sus habilidades analíticas expertas, puedan obtener valor de los datos. La democratización de la IA en toda la cadena de valor de los datos promueve la alfabetización de los datos al mostrar y explicar automáticamente los conocimientos mediante el lenguaje natural, hacer una recomendación y capacitar a todos los usuarios para que tomen medidas con confianza. Esto ayuda a fomentar una cultura basada en datos que beneficia a la organización a largo plazo.

    3. Disminución del sesgo analítico

    Los analistas siempre hacen suposiciones para encontrar respuestas cuando no saben por dónde empezar. A menudo, esas suposiciones podrían llevar al uso de datos específicos para respaldarlo. La analítica aumentada puede ayudar a minimizar el sesgo potencial al realizar análisis automatizados en un gran conjunto de datos de importancia estadística. Reduce el riesgo de perder información importante.

    4. Reducción del tiempo de obtención de información

    Con la analítica aumentada, en lugar de que un analista pruebe manualmente todas las combinaciones de variables en los datos, los algoritmos ML para detectar correlaciones, segmentos, clústers, valores atípicos y relaciones se aplican automáticamente a los datos. Solo los resultados estadísticamente más relevantes se presentan rápidamente a través de visualizaciones inteligentes, que están optimizadas para la interpretación y acción del usuario.

    5. Democratización de la analítica

    La analítica aumentada democratizará la información de la analítica, incluida la inteligencia artificial, para todos los roles comerciales. Hará que la ciencia de datos y la construcción de modelos de IA / ML sean accesibles para los nuevos roles de los ciudadanos científicos de datos, como analistas de negocios, desarrolladores y otros, etc., al tiempo que hará que los científicos de datos expertos sean más productivos y colaborativos y los liberará para tareas de alto valor.

    Las empresas que han implementado análisis aumentados han visto resultados comerciales positivos, como un aumento en la toma de decisiones en un 51%, un aumento en la eficiencia en un 50% y un aumento en la efectividad en un 48%. Aunque no todas las empresas se han dado cuenta de estos beneficios todavía, más del 90% de los tomadores de decisiones esperan obtener estos beneficios a medida que las capacidades de análisis continúan mejorando.

    Desafíos de la analítica aumentada

    La analítica aumentada es la próxima ola de disrupción en el mercado de datos y análisis y debe adoptarse para construir y mantener una ventaja competitiva. Pero requiere el equilibrio y la alineación adecuados de la estrategia, las personas, los procesos, los datos y los componentes tecnológicos. Sin embargo, los esfuerzos para incorporarlo probablemente encontrarán la siguiente resistencia:

    Adopción

    Uno de los desafíos de adopción que enfrenta la organización es el resultado asociado. La organización espera resultados favorables y rápidos. Pero la analítica aumentada tiene un ciclo de vida propio. Utiliza técnicas de inteligencia artificial para realizar cualquier forma de cálculo, análisis y automatización. Una vez implementado, llevará tiempo madurar, mejorar su análisis y resultados durante un período. Los otros desafíos potencialmente dañinos son los siguientes:

    • La imagen predominante de “caja negra” de la analítica aumentada no es transparente en términos de toma de decisiones.
    • Existe una falta de confianza en la recomendación y los conocimientos mostrados, a menos que se proporcione una explicación específica.
    • Existe una dependencia de las plataformas de análisis heredadas que actúan como una barrera para adoptar el análisis aumentado.
    • Existe una amenaza para la seguridad laboral debido a la automatización en todos los aspectos de las operaciones analíticas y la renovación de las cargas de trabajo y los procesos de trabajo.
    • Existe una resistencia por parte de los líderes empresariales para adaptarse a escenarios cambiantes y confiar más en la intuición y las prácticas tradicionales de toma de decisiones.
    • Existe la idea errónea de que la madurez de la analítica aumentada es linealmente progresiva y se implementa una vez que se establece una base sólida.

    Gobernanza de IA

    Otro desafío importante es la necesidad de enfatizar la gobernanza y la colaboración de la inteligencia artificial y el análisis entre analistas y científicos de datos. La adopción de Augmented Analytics requerirá modelos organizativos existentes para evolucionar y respaldar una huella cada vez mayor de los ciudadanos científicos de datos integrados en las unidades de negocio. No solo producirá retornos considerables sino que, si no se controla, también tendrá efectos adversos. Por lo tanto, los líderes de datos y análisis deben delinear las reglas para gobernar el uso del contenido analítico y los conocimientos creados como resultados de análisis aumentados, así como tareas de ciencia de datos para garantizar los niveles de precisión, validez y sesgo de los hallazgos y recomendaciones.

    Las funcionalidades innovadoras de la analítica aumentada demuestran una variedad de aplicaciones en todos los sectores de la economía y prometen transformar el panorama digital al optimizar las operaciones comerciales y aumentar el acceso a datos útiles.

    ¿Su organización planea adoptar la analítica aumentada? En caso afirmativo, ¿cuáles son los desafíos que enfrenta su organización? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

    Descubra cómo la analítica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial

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  • ¿Cómo ayuda la Analítica Aumentada en la promoción de nuevos roles?

    ¿Cómo ayuda la Analítica Aumentada en la promoción de nuevos roles?

    Desde nuestros datos personales hasta las profundidades insondables de las fuentes de datos, estamos rodeados de una enorme cantidad de datos. Todas las organizaciones, desde las pequeñas hasta las grandes, utilizan los datos que ayudan a lograr resultados comerciales. Algunas organizaciones usan técnicas de pronóstico (forecast) basadas en modelos matemáticos y estadísticos tradicionales, mientras que otras usan análisis predictivos que utilizan técnicas de IA / ML (inteligencia artificial/ machine learning) y otros análisis avanzados para predecir / pronosticar el futuro. Un ejemplo de ello es la predicción y prevención de la rotación de conductores en la empresa. Por lo tanto, existe la necesidad de una solución analítica predictiva especializada para ayudar a las empresas a administrar mejor sus negocios. Pero estas soluciones requieren científicos de datos expertos, que son costosos de contratar y escasean. Por lo tanto, esto ha llevado a la aparición de los Ciudadanos científicos de datos (Citizen Data Scientists).

    El surgimiento de los Ciudadanos Científicos de Datos

    La aparición de los ciudadanos científicos de datos se produce por dos razones. En primer lugar, están demostrando ser un complemento sólido y rentable para los científicos de datos expertos, que suelen ser escasos y costosos de contratar. En segundo lugar, la ciencia de datos se está volviendo simple con Augmented Analytics (analítica aumentada). Según Gartner, “el uso de nuevas herramientas de análisis e inteligencia empresarial se está extendiendo aún más a la empresa”. Hoy en día, muchas organizaciones han comenzado a utilizar Augmented Analytics. Democratiza los conocimientos de la analítica, incluida la inteligencia artificial, a todos los roles comerciales. Hace que la ciencia de datos y la construcción de modelos de ML / IA sean accesibles para los nuevos roles de ciudadanos de ciencia de datos (analistas de negocios, desarrolladores y otros). Hará que los científicos de datos expertos existentes sean más productivos, liberándolos para tareas de alto valor.

    Para 2020, el número de ciudadanos científicos de datos crecerá cinco veces más rápido que el número de científicos de datos expertos. Gartner predice que, para 2020, más del 40% de las tareas de ciencia de datos estarán automatizadas, lo que resultará en una mayor productividad. Gartner también predice que para 2024, la escasez de científicos de datos ya no obstaculizará la adopción de la ciencia de datos y el aprendizaje automático en una organización.

    ¿Quiénes son los Ciudadanos científicos de datos?

    Gartner define a los ciudadanos científicos de datos como personas con capacidades emergentes, que crean o generan modelos que utilizan análisis de diagnóstico avanzados o capacidades predictivas y prescriptivas, pero cuya función de trabajo principal está fuera del campo de la estadística y el análisis. Son “usuarios avanzados” que pueden realizar tareas analíticas sencillas y moderadamente sofisticadas que anteriormente habrían requerido más experiencia. Los ciudadanos científicos de datos brindan un papel complementario a los científicos de datos expertos.

    Por lo general, los ciudadanos científicos de datos no tienen habilidades de codificación, pero necesitan desarrollar una sólida experiencia en el dominio para comprender los datos. También pueden construir modelos usando herramientas de arrastrar y soltar, ejecutar modelos y canalizaciones de datos prediseñados. No reemplazan a los científicos de datos expertos, ya que no tienen experiencia específica en ciencia de datos avanzada para hacerlo. Pero ciertamente aportan su propia experiencia empresarial y habilidades únicas.

    El ciudadano científico de datos es un rol que ha evolucionado como una “extensión” de los otros roles dentro de la organización. Su función variará según sus habilidades, dominio e interés en la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Los roles que se filtran en la categoría de ciudadanos científicos de datos incluyen:

    • Analistas comerciales
    • Analistas / desarrolladores de BI
    • Analistas de datos
    • Ingenieros de datos
    • Ingenieros de aplicaciones
    • Gerente de línea comercial

    Los desarrolladores científicos de datos, es un tipo de ciudadano científico de datos, es un desarrollo significativo impulsado por el análisis aumentado. Estos son desarrolladores de aplicaciones armados con herramientas de ciencia de datos aumentadas, que pueden crear modelos de ML e IA para integrarlos en su aplicación. Esto aliviará la intensa demanda de habilidades de expertos en ciencia de datos y ofrecerá oportunidades para mejorar las habilidades de los desarrolladores de aplicaciones existentes.

    Empoderando al Ciudadano científico de datos

    Como no hay suficientes científicos de datos calificados para satisfacer la demanda de ciencia de datos y habilidades de aprendizaje automático, surgieron los ciudadanos científicos de datos para brindar sus capacidades únicas para extraer conocimientos predictivos y prescriptivos de los datos. Este crecimiento posibilitado por la analítica aumentada complementará y ampliará las aplicaciones empresariales existentes. También está disponible para una amplia gama de usuarios, como analistas de negocios, tomadores de decisiones, etc. en toda la organización. Esto generará nuevas fuentes de valor comercial. Los ciudadanos científicos de datos deben colaborar con un científico de datos especializado para adquirir los conjuntos de habilidades necesarios. Además, la organización debe implementar un programa de capacitación para desarrollar científicos de datos ciudadanos a partir de roles existentes. Además de eso, también es importante garantizar una cultura basada en datos en toda la empresa para aumentar su aceptación y generar cambios entre los empleados.

    Los Ciudadanos científicos de datos cambiarán los flujos de trabajo

    Como se mencionó anteriormente, los ciudadanos científicos de datos están facultados para hacer su propio análisis de datos, construir modelos usando arrastrar y soltar y sin ninguna experiencia previa en codificación. Esto les permitirá tomar decisiones basadas en lo que encuentren. La ciencia de datos alivia la carga de los científicos y analistas de datos expertos existentes, haciéndolos más productivos y colaborativos y liberándolos para tareas de alto valor como la construcción de modelos, validación, pruebas, entrega y operacionalización. Los roles comerciales pueden obtener resultados rápidos en sus preguntas basadas en datos, lo que aumenta la eficiencia.

    El aumento de los ciudadanos científicos de datos está habilitado por el análisis aumentado. Está diseñado para usuarios comerciales en lugar de una audiencia técnica. Los avances, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), son uno de los factores más importantes para un usuario no técnico. En lugar de escribir consultas SQL para extraer los datos, NLP utiliza una consulta de lenguaje natural (NLQ) para realizar una consulta en texto plano y genera los resultados en un lenguaje natural.

    Adoptar la analítica aumentada en una organización como parte de la estrategia de transformación digital ayuda a generar confianza y brindar información avanzada a una amplia gama de usuarios, incluidos los ciudadanos científicos de datos y, en última instancia, los trabajadores operativos sin ampliar el uso de científicos de datos. ¡Y al incorporar las herramientas y soluciones necesarias y ampliar los recursos y esfuerzos, las empresas pueden empoderar a los científicos de datos ciudadanos!

    ¿Está aprovechando a los ciudadanos científicos de datos dentro de su organización? En caso afirmativo, ¿quiénes son, según usted, cuáles son sus títulos y qué hacen? Nos gustaría escuchar sus historias en la sección de comentarios.

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  • Evolución de las plataformas de BI

    Evolución de las plataformas de BI

    Vivimos en una era de Big Data. Cada persona crea alrededor de 1,7 MB de datos por segundo. Los seres humanos producen 2,5 trillones de bytes de datos todos los días. Este enorme volumen de datos se ha vuelto tan enorme, complejo y de rápido movimiento, que dar sentido a esta gran cantidad de datos es un desafío. Por lo tanto, las herramientas de Business Intelligence (BI) se utilizan para analizar esta enorme cantidad de datos para descubrir los conocimientos que son cruciales para el negocio. Hace que los datos de cualquier tipo sean fáciles de digerir con visualizaciones asombrosas, análisis históricos detallados e informes personalizables.

    A lo largo de las décadas, la tecnología de BI ha evolucionado y el mercado no muestra signos de desaceleración. Si bien el significado inherente sigue siendo el mismo, la BI como un conjunto de procesos, tecnologías y herramientas ha cambiado mucho, desde la BI tradicional a la BI impulsada por IA que utiliza el análisis aumentado. Antes de comprender cómo la analítica aumentada cambiará el proceso de análisis e inteligencia empresarial, echemos un vistazo a la evolución de la inteligencia empresarial.

    BI tradicional

    La primera generación de tecnología de BI a menudo denominada “BI tradicional” era una herramienta de protección centralizada para todos los datos empresariales que, en gran parte, son propiedad de los especialistas en datos y en TI. Las implementaciones heredadas de múltiples componentes, como mercados de datos, almacenes de datos, eran técnicamente complejas y requerían un gran personal de TI para mantenerlas y administrarlas. El paradigma Extract Transform and Load (ETL) integró datos de fuentes dispares en un repositorio central de almacenamiento. Una vez almacenados, los datos se normalizaron y estructuraron antes de que se utilicen más para ejecutar consultas y recuperar datos para informes.

    En última instancia, el departamento de TI genera y entrega informes estáticos a los propietarios de negocios. El análisis fue generalmente descriptivo y realizado por analistas de datos especializados con acceso restringido a los informes. Todo este proceso puede tardar días, semanas o incluso meses en generar conocimientos debido a la dependencia del personal de TI capacitado. Y, por lo tanto, incapaz de tomar decisiones oportunas basadas en datos. Para hacer que la BI sea más accesible para los usuarios comerciales, la BI de autoservicio se convirtió en la próxima generación de análisis y BI.

    BI de autoservicio

    Los principales inconvenientes de la BI tradicional fueron la necesidad de analistas técnicos altamente capacitados, el tiempo prolongado para obtener información y la mala calidad de los datos que se analizaban. Estos inconvenientes se superaron con un enfoque más ágil que favoreció las capacidades de autoservicio: BI de autoservicio moderno. Esto eliminó la pila técnica diseñada para los usuarios de TI y se centró en proporcionar herramientas de visualización y descubrimiento de datos a los usuarios comerciales. También brinda a los usuarios comerciales la capacidad de realizar análisis ad hoc de datos de fuentes dispares sin ninguna habilidad técnica avanzada. En comparación con el BI tradicional, pueden manejar mayores volúmenes de datos extraídos de múltiples fuentes, lo que permite análisis más profundos. Reemplazaron las filas y columnas de las presentaciones de datos tradicionales con imágenes gráficas y cuadros.

    Además de los informes históricos, proporciona informes y conocimientos predictivos y prescriptivos en tiempo real. Con estas herramientas los usuarios obtienen la información para tomar mejores decisiones, con mayor facilidad y sin tener que depender mucho de analistas de datos y profesionales de TI. Las soluciones de BI modernas también simplifican el control de acceso, la seguridad y la gobernanza de datos para los equipos de TI.

    Necesidad de una herramienta de BI impulsada por IA

    A pesar de ser más intuitivas y fáciles de usar que la BI tradicional, las herramientas de BI de autoservicio tienen pocas limitaciones. A medida que aumenta el volumen de datos, existe la necesidad de que los científicos de datos le den sentido a los enormes conjuntos de datos. Pero la escasez de científicos de datos y la preparación manual de datos hacen que el proceso sea altamente ineficiente y propenso a errores. Además, la información proporcionada por los sistemas de BI de autoservicio se limita al tipo de consultas realizadas por los usuarios comerciales. Aquí es donde surge la necesidad de un nuevo BI impulsado por IA, es decir, un sistema de BI de análisis aumentado. No solo automatiza las tareas de preparación de datos, sino también partes del conocimiento de los datos y el proceso de descubrimiento de datos.

    BI de analítica aumentada

    Augmented Analytics integra IA en el proceso de análisis y BI para ayudar al usuario a preparar sus datos, identificar relaciones dentro de los datos, descubrir nuevos conocimientos y compartirlos fácilmente con todos en la organización. Reduce la dependencia de científicos de datos altamente capacitados al automatizar la generación de información utilizando algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Gartner afirma que más del 40% de los roles de los científicos de datos se automatizarán para 2020. La herramienta de BI de análisis aumentado puede ayudar a expertos menos técnicos como los científicos de datos ciudadanos a proporcionar recomendaciones y sugerencias basadas en su dominio y habilidades principales para comprender y obtener información de las tendencias y patrones. Estará libre de prejuicios humanos y revelará conocimientos ocultos que son cruciales para el negocio. Además, el uso de Natural Language Generation (NLG) puede mejorar el proceso de generación de informes de BI al permitir a los usuarios consultar el sistema y presentar los conocimientos de forma narrativa.

    La analítica aumentada ayudará a las organizaciones a ir más allá del paradigma del panel de control hacia una nueva forma de consumir conocimientos, es decir, historias de datos. Estos ayudarán al usuario a comprender solo la información y el contexto que necesitan en el momento adecuado para tomar la decisión. Para 2025, el 75% de las historias de datos se generarán automáticamente utilizando técnicas de análisis aumentadas.

    Cada organización necesitará una plataforma de analítica aumentada para crear visualizaciones, ayudar en la narración y luego ayudar a los usuarios a compartir sin esfuerzo sus hallazgos en toda la organización. Esto impulsará la adopción de Augmented Analytics BI en todos los equipos, especialmente entre los usuarios no técnicos. La analítica aumentada cambiará la forma en que los usuarios experimentan la analítica y la BI.

    ¿Su organización todavía usa BI tradicional y BI de autoservicio? ¿Tiene previsto adoptar la BI de análisis aumentada en el futuro? Si es así, entonces cómo beneficiará a una organización. No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

    Descubra cómo la analítica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial

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  • Tendencias emergentes en la gestión de datos

    Tendencias emergentes en la gestión de datos

    A medida que los datos se generan a un ritmo exponencial, las empresas están inundadas de datos y luchan por desbloquear su verdadero valor. Los datos no solo aumentan en volumen sino también en complejidad. En términos de ‘Global Datasphere’, se estima que a finales de 2019 se situó en 4,4 Zeta Bytes (ZB), frente a los 2,7 ZB de 2017. Además, se espera que el crecimiento de los dispositivos IoT conectados genere 79,4 ZB de datos en 41.600 millones de dispositivos IoT, según IDC Forecast.

    A medida que las organizaciones encuentran su camino a través del análisis de los datos, se ha vuelto crítico tener un sistema de administración de datos que pueda ayudar a resolver los desafíos de la integración de datos, los silos, la administración manual de datos y el gobierno en toda la organización. Esto puede generar desafíos como el aumento de costos, amenazas a la seguridad de los datos, propenso a errores y sujeto a sesgos.

    Si la empresa quiere evolucionar continuamente y mantenerse a la vanguardia de la competencia, debe tener un enfoque de gestión de datos centrado en los datos y la tecnología. Según la encuesta, solo el 25% de las empresas sienten que están exactamente donde quieren estar con la gestión de datos corporativos. Las nuevas tendencias emergentes democratizan toda una cadena de valor de gestión de datos. Algunas de estas tendencias son:

    1. Gestión de datos habilitados por IA

    La combinación de sistemas de gestión de datos e IA es de naturaleza sinérgica. Cuando la IA se integra en todo el sistema de gestión de datos, tiene el potencial de impactar en toda la cadena de valor de los datos. La gestión de datos habilitada por IA ayuda a automatizar tareas complejas y repetitivas. Mejora el rendimiento, la precisión y la productividad en una empresa.

    Los científicos de datos dedican alrededor del 80% de su tiempo a la preparación manual de datos, la ingeniería de características y la selección de modelos. Por lo tanto, la administración de datos aumentada utiliza capacidades de AI / ML para automatizar las tareas de administración de datos manuales, lo que permite que los recursos técnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor donde la inteligencia artificial es menos madura. Según Gartner, para 2022, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45% mediante la gestión de datos aumentada.

    Augmented Analytics democratiza la inteligencia artificial en toda la cadena de valor de los datos para automatizar el proceso de preparación de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML / AI utilizando técnicas de ML (AutoML) y narrar información relevante mediante la PNL y el análisis conversacional.

    Incluso hoy en día, las organizaciones se basan en bases de datos históricas en lugar de datos en tiempo real para el análisis. Por lo tanto, es necesario recopilar, indexar y analizar todos los datos en tiempo real. Continuous Intelligence es una solución fluida impulsada por IA que permite a las empresas integrar automáticamente datos continuos y perspicaces de fuentes dispares. Cambia por completo el proceso de gestión de datos que lleva mucho tiempo y que se realiza en Big Data. Respaldado con inteligencia artificial, aprendizaje automático y datos de entrenamiento adecuados, minimiza la intervención humana durante todo el proceso. Según Gartner, para 2020, más de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporarán inteligencia continua que utiliza datos de contexto en tiempo real para mejorar las decisiones.

    2. Catálogo de datos semánticos

    Como los datos se integran de fuentes dispares, es difícil hacer un uso eficiente de las fuentes de datos en silos para acceder, interpretar y rastrear fácilmente los datos y su historial. El Catálogo de datos semánticos aprovecha el modelo de gráfico de conocimiento que codifica una capa semántica que mapea las relaciones y describe los datos en su contexto empresarial al tiempo que integra datos de fuentes dispares. Cuando se vincula con herramientas de autoservicio, ayudará a los administradores de datos y a los usuarios comerciales a preparar conjuntos de datos y conservar los datos. Es bastante necesario en iniciativas de gestión de datos como mejorar la gobernanza, el linaje y la calidad de los datos.

    3. PNL y análisis conversacional

    Hasta hace poco, todo se trataba de la visualización de datos que requiere usuarios altamente capacitados, pero con el análisis de NLP / conversacional, permitirá a los usuarios hacer preguntas sobre los datos mediante la búsqueda NLQ, así como recibir visualización de datos y una explicación de los conocimientos. apoyado por NLG. Las consultas en lenguaje natural (NLQ) interactúan con los datos, lo que reduce la experiencia en consultas técnicas y analíticas que necesitan los usuarios comerciales principales. Para 2020, el 50% de las consultas analíticas se generarán mediante búsqueda, procesamiento de lenguaje natural o voz, o se generarán automáticamente, según Gartner.

    4. Data Fabric

    Los datos están disponibles en una variedad de formatos que se distribuyen en múltiples ubicaciones locales, así como en híbridos y en múltiples nubes. A medida que las organizaciones utilizan muchas aplicaciones, sus datos se vuelven cada vez más aislados e inaccesibles. Para proporcionar una vista única de todos los datos, se utiliza la estructura de datos. Proporciona un entorno único para acceder, recopilar y analizar los datos, lo que hace que una empresa sea extremadamente ágil y elimina los silos. Permite la ingesta, la integración, la calidad, la gobernanza y el intercambio de datos, eliminando múltiples herramientas y proporcionando un acceso más rápido a los datos.

    Con el avance en los métodos de recopilación y almacenamiento de datos, el futuro de la gestión de datos es autónomo. Para mantenerse por delante de la competencia, las empresas se ven obligadas a mantenerse al día con tecnologías nuevas e innovadoras. Al hacerlo, las empresas se vuelven más ágiles permitiendo un mayor acceso y autoservicio, más rentables en un 38%, obtienen información más rápida, obtienen una mejor comprensión de los datos y permiten tomar decisiones informadas y precisas en un 33%.

    ¿Cómo aborda su organización los desafíos de la gestión de datos? ¿Cuáles son los planes para afrontarlo? ¿Su organización adoptó alguna de las nuevas tendencias para la gestión de datos? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

    Descubra cómo la analítica aumentada puede ayudarlo a transformar su enfoque de la IA empresarial

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  • Gestión de datos aumentada: su importancia y cómo transforma una empresa

    Gestión de datos aumentada: su importancia y cómo transforma una empresa

    En la era digital, los datos están en el corazón de una empresa. Por lo tanto, administrar los datos se ha convertido en la máxima prioridad de cualquier organización en la actualidad. A medida que el volumen de datos aumenta a una tasa 10 veces mayor, este crecimiento de datos impacta en muchas organizaciones en forma de la multiplicación de almacenamientos heterogéneos dentro de la empresa, sitios remotos y almacenamientos en la nube. Esto requerirá mover los datos, lo que genera limitaciones de tiempo, infraestructura y costos. Por lo tanto, surge la necesidad de una solución de gestión de datos consolidada que utilice la automatización de la IA para reducir el tiempo y los costos de infraestructura en toda la cadena de valor de los datos.

    A medida que las empresas estandarizan cada vez más la analítica aumentada, reúne dos mundos distintos de datos y análisis. Esta colisión mejora la interacción y la colaboración entre los dos mundos que configuran el paradigma asociado en el mercado, es decir, la gestión de datos aumentada. La administración de datos aumentada (ADM) utiliza AI / ML para automatizar las tareas de administración de datos manuales, lo que permite que los recursos técnicos altamente calificados se centren en tareas de alto valor. Según Gartner, para 2022, las tareas manuales de gestión de datos se reducirán en un 45% mediante la incorporación del aprendizaje automático y la gestión de servicios automatizada.

    Esta tendencia emergente está impactando disciplinas de gestión de datos empresariales como calidad de datos, integración de datos, gestión de metadatos, gestión de datos maestros y marcos de gestión de bases de datos, “autoconfiguración y autoajuste”, como lo indica Gartner. La innovación está cambiando el panorama de la gestión de datos y los roles de los profesionales de datos.

    Tradicionalmente, los científicos de datos solían dedicar el 80% de su tiempo a limpiar los datos mediante el proceso de extracción, transformación y carga (ETL). Al automatizar el proceso de ETL, los científicos de datos pasan más tiempo pensando en las implicaciones de los datos, obteniendo información de ellos y proponiendo recomendaciones para ayudar a la empresa. Las organizaciones ya no requerirán candidatos con experiencia en estadística y matemáticas para hacer BI. Podrán contratar personas menos técnicas que comprendan el negocio, obtengan conocimientos y ofrezcan recomendaciones basadas en los datos entregados. Un nuevo rol como ciudadano científico de datos también está ganando terreno en estos días en una organización para llenar la brecha de talento en ciencia de datos y aprendizaje automático causada por la escasez y el alto costo de científicos de datos especializados. También hace que los científicos de datos especializados sean más productivos y colaborativos, liberándolos para tareas de alto valor.

    La implementación de ADM ayuda a las empresas a organizar y mantener la calidad de los datos a través de tecnologías de vanguardia, lo que aumenta la efectividad y la productividad. A continuación, se muestran algunos puntos de cómo la gestión de datos aumentada transforma una empresa:

    • Según una encuesta, los científicos de datos dedican el 80% de su tiempo a la preparación manual de datos. ADM automatiza las tareas rutinarias como la limpieza, la creación de perfiles, el etiquetado, la clasificación y el etiquetado. Esto permite obtener información valiosa a partir de los datos de una organización a una escala impresionante.
    • Las empresas aprovechan las técnicas de análisis avanzadas, como la detección y corrección de anomalías, la imputación de datos faltantes, etc., en lugar de la elaboración de perfiles estadísticos que crean inconsistencias en los datos. Esto mejorará la calidad de los datos y permitirá tomar decisiones comerciales más rápidas, escalables y mejores.
    • La gestión de metadatos implica la gestión del linaje de datos. Si no se gestiona correctamente, se crearán silos de metadatos inconsistentes en una empresa que proporcionará información contradictoria y los usuarios no podrán confiar en los datos. Al automatizar el proceso de gestión de metadatos, como la limpieza de datos, la integración y la coincidencia de atributos, el linaje de los datos es completamente rastreable y brinda una imagen clara de la información contenida en los datos, el propósito que cumple dentro de la organización y mejora la gobernanza de los datos. Por lo tanto, ADM convierte los metadatos en un “potente sistema dinámico”.
    • ADM automatiza algunas de las tareas manuales rutinarias del profesional de datos, como el ajuste del rendimiento de la base de datos, la configuración y la optimización del hardware y otros trabajos de administración de la base de datos que son intensivos e iterativos desde el punto de vista informático. Esto reduce los errores en las implementaciones, mejora la confiabilidad y aumenta la velocidad de implementación de los cambios.
    • Cuando se integran datos de múltiples fuentes, se producen inconsistencias en los datos debido a métodos estadísticos basados ​​en datos que coinciden en nombres y atributos. Al automatizar este proceso, se realizan sugerencias más precisas durante el mapeo de datos y empodera al equipo para agregar más fuentes de datos con gran confianza en que la calidad no se verá comprometida.
    • ADM utiliza herramientas de aprendizaje automático o bots de inteligencia de inteligencia artificial para presentar recomendaciones inteligentes, pero aún se basa en las habilidades humanas para tomar decisiones.

    Además de los beneficios mencionados anteriormente, la gestión de datos aumentada también puede facilitar los datos para el análisis en tiempo real. Las empresas emergentes, donde los recursos son deficientes, también están aprovechando ADM y aprovechando los datos en varios departamentos, mejorando la colaboración para realizar diferentes tareas y tomando decisiones proactivas dentro de sus departamentos. Esto eliminará los silos de datos y, por lo tanto, reducirá el costo de las operaciones comerciales.

    Las empresas deben renovar el proceso de gestión de datos para seguir siendo competitivas. Al aprovechar ADM, automatiza el proceso de administración de datos manual y proporciona información procesable más rápida sin perder tiempo ni recursos. Mejora la productividad de los científicos de datos, liberándolos de las tareas mundanas de la gestión de datos. Esto mejora la efectividad, ahorra costos y mejora la generación de ingresos de una organización. Por lo tanto, implementar prácticas de ADM es el camino a seguir para mantenerse a la vanguardia y ofrecer a las empresas de primera línea una carrera por el dinero.

    ¿Está de acuerdo con que la gestión de datos aumentada transformará una empresa? Si es así, ¿cómo beneficiará a una organización? No dudes en compartir tus pensamientos en la sección de comentarios.

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  • Analítica aumentada: el futuro de la analítica de datos

    Analítica aumentada: el futuro de la analítica de datos

    Una de las últimas tendencias de datos y análisis que ha ganado una tracción considerable en estos días es la analítica aumentada. El término fue acuñado por Gartner en 2017, va mucho más allá del mundo de los datos y el análisis, trayendo consigo la ola de disrupción en el mercado. Al aprovechar las técnicas de AI / ML, transforma la forma en que se desarrolla, consume y comparte el contenido de análisis.

    Hay razones de peso por las que las organizaciones deben adoptar la tecnología de análisis aumentada. Muchas organizaciones se han dado cuenta de la importancia de Big Data y su papel en la toma de decisiones en toda la empresa. Sin embargo, este enorme volumen de datos disponibles para las organizaciones hace que la interpretación eficaz sea un verdadero desafío. Según Forrester Research, menos del 0,5% de todos los datos se analizan y utilizan. Mientras que solo el 12% de los datos empresariales se utilizan para tomar decisiones. Esto solo empeorará las cosas con el crecimiento de los dispositivos conectados a IoT, que se espera que generen 79,4 Zeta Bytes (ZB) de datos en 41,6 mil millones de dispositivos, según IDC Forecast.

    Hasta la fecha, muchos procesos siguen siendo en gran medida manuales y propensos a sesgos en toda la cadena de valor de los datos. Esto incluye administrar y preparar los datos para el análisis, construir modelos ML / AI, interpretar los resultados y hacer que los conocimientos sean procesables.

    Con el enfoque de análisis actual, los usuarios comerciales encuentran sus propios patrones y los científicos de datos crean y administran sus propios modelos. Esto resulta en explorar sus propias hipótesis, perder hallazgos clave e interpretar conclusiones incorrectas. Esto afectará negativamente las decisiones, acciones y resultados. Según Forrester Research, solo el 29% de las organizaciones logran conectar la analítica con la acción.

    Augmented Analytics promete aliviar este cuello de botella. Democratiza la IA en toda la cadena de valor de los datos. Automatiza el proceso de preparación de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML / AI utilizando técnicas de ML (AutoML) y narra información relevante utilizando NLP y análisis conversacional. Incluye:

    • La preparación de datos aumentada utiliza la automatización AI / ML para acelerar las tareas manuales de preparación de datos como el perfil y la calidad de los datos, el enriquecimiento, el desarrollo de metadatos y la catalogación de datos, y varios aspectos de la gestión de datos como la integración de datos y la administración de bases de datos.
    • La ciencia de datos aumentada y el aprendizaje automático utilizan técnicas de IA / ML para automatizar aspectos clave de la ciencia de datos, como la ingeniería de características y la selección de modelos (AutoML), así como la operacionalización, la explicación y el ajuste del modelo.
    • La analítica aumentada como parte de las plataformas de BI integra técnicas de IA / ML para buscar, visualizar los datos y narrar los hallazgos relevantes automáticamente a través de interfaces conversacionales, incluidas tecnologías de consulta en lenguaje natural (NLQ), respaldadas por generación de lenguaje natural (NLG).

    Esto conduce a un aumento de la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones inteligente en toda la organización. Uno de los mayores beneficios de la analítica aumentada es que democratiza la analítica de datos para los usuarios menos conocedores de los negocios, es decir, los Ciudadanos Científicos de Datos sin ninguna capacitación o habilidades especializadas en ciencia o análisis de datos. La analítica aumentada también permite la adopción de conocimientos prácticos para el equipo ejecutivo en toda la organización.

    Por lo tanto, cada organización necesitará una plataforma de análisis aumentada para conectar fuentes de datos dispares y en vivo, encontrar relaciones dentro de los datos, crear visualizaciones y ayudar a los usuarios humanos a compartir sin esfuerzo sus hallazgos en toda la organización. Cambiará la forma en que los usuarios experimentan la analítica y la BI y el mundo al ofrecer información que los humanos podrían imaginar.

    ¿Su organización adoptó la analítica aumentada? En caso afirmativo, ¿cómo ha beneficiado a la organización? No dude en compartir sus pensamientos y algunas estadísticas interesantes sobre la analítica aumentada en la sección de comentarios.

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  • DataOps and MLOps: Two crucial waves of operationalization (XOps)

    DataOps and MLOps: Two crucial waves of operationalization (XOps)

    With the increase in digitization, technological advancements, and data-driven culture, organizations are adopting agile software development practices. This paved a way for ‘XOps’ that improves business operations, efficiencies, and customer experiences by enabling teams to collaborate and communicate better while stimulating automation techniques to build an effective Ops process. It ensures reliability, reusability, and repeatability while reducing duplication of technology.

    XOps began with DevOps that is an amalgamation of development and operations. According to Statista, DevOps practices across organizations grew 17% in 2018 against 10% in 2017. Like DevOps, various types of Ops such as DataOps (data), MLOps (AI models), ModelOps, Platform Ops for AI, and AIOps (analytics insights) are cross-functional endeavors focused on continually improving efficiency, and processes. Organizations are now leveraging DevOps for operationalizing their data analytics and AI architectures.

    Why is there a need to operationalize AI?

    As organizations embark on their digital transformation journey, CIOs are faced with daunting challenges such as:

    • Reducing the time to market the product.
    • Mitigating risks and improving productivity.
    • Increasing the top line by introducing new business models.
    • Improving the bottom line by improving the total cost of ownership.

    AI and data-driven analytics are at the heart of this transformation. The success of this transformation is tied to underlying infrastructure technologies, which need to be real-time, agile, scalable, and resilient. However, most of the time, analytics and AI projects fail because operationalization is only addressed as an afterthought. Few barriers to scale and operationalize data analytics and AI are as follows:

    • Integrating the solution within existing enterprise applications and infrastructure is hard.
    • Overlapping capabilities of data analytics and AI pipelines makes it difficult to identify the right product and framework for implementation.
    • Integration and maintenance challenges while moving analytics and ML artifacts from deployment to production.

    This is due to the lack of operationalization for the distinct and individual subcomponents of the pipeline- data, ML, and models. Hence there is a need for DataOps, and MLOps. It implements a framework for the collaboration of data engineers, citizen data scientists, and ML engineers to deliver and manage AI-based systems while defining an operating model that is secure, compliant, and cost-effective.

    HyperSense DataOps

    In today’s enterprise world, data is the fuel for driving profitable decisions and successful innovations which provides a sustainable competitive advantage. It is a key component for driving analytics, exploring market opportunities, and understanding business insights. Unlocking the value from data in new ways can accelerate an organization’s journey to AI. Yet, when data-related projects fail to deliver the promised Return on Investment (ROI), stakeholders want to know why. According to Experian’s 2019 Global Data Management Research report, 89% of businesses report that they struggle with managing data. These struggles include delays in insight and a lack of trust in underlying data.

    For organizations seeking a transformation within their data operations, AI-enabled automation technology can deliver a competitive advantage. It becomes valuable when trusted business-ready data helps drive differentiated insights and operational excellence for the business. Something that can be achieved by using platforms such as the HyperSense DataOps.

    DataOps is the coordination of people, processes, and technology to deliver enriched and trusted business-ready data to citizen data scientists to execute AI experiments quickly. It focuses on improving the use and value of data in a dynamic environment.

    How HyperSense DataOps helps?

    • It enables augmented data transformation that drives speed and scale for various analytics use cases throughout the lifecycle of a project or an engagement.
    • It assists use-case-specific analytics by combining pioneering technologies with augmented analytics, data governance, and advanced feature engineering capabilities to operationalize high-quality insights across various business lines of an organization. It increases efficiency, quality, and governance of data operations.
    • It provides a degree of self-service to the data engineering team, which is unparalleled in the enterprise space giving the right people the right data at the right time of need.
    •  It makes it easy to consume data for organizations struggling with trivial issues like defining data engineering roles, creating enterprise rules and data pipelines. These augmented with the right people and process will ensure that the AI experiments are executed quickly on trusted and clean data.
    • It helps track data lineage by providing services like data curation, metadata management, data governance, and master data management.

    Organizations that have successfully deployed any DataOps programs know that they need a technology platform that gives them access to the data they can trust, understand its meaning, provide quality, and use their value to its maximum potential.

    Hypersense DataOps helps businesses derive value from their data. It ensures operational excellence and collaboration. AI-readiness in HyperSense helps differentiated experiments, and most importantly, gives you a competitive advantage to get ahead and move forward.

    HyperSense MLOps

    Machine Learning operationalization (MLOps) is a practice that aims to make developing and maintaining production machine learning seamless and efficient. It streamlines the deployment, operationalization, and execution of ML models alongside the ML pipeline. It is where experimental data science meets an enterprise production environment where business value is created.

    Establishing MLOps introduces AI models into apps a more-tuned, scalable, and successful process. AI models are traditionally deployed in a one-off fashion, and data scientists and data engineers often lack the skills to operationalize models into production environments. Application integration, model monitoring, and tuning, and workflow automation are afterthoughts. Therefore, it makes sense to bring model and app development together on a data and AI platform to harness assets and intelligence.

    How HyperSense MLOps helps?

    • It is ideal for implementing and integrating ModelOps and DevOps in an enterprise environment that is either on-Prem, on Cloud, or Hybrid in nature.
    • It enables models to be pushed from a data science team to the DevOps team in a regular deployment and update cycle, aligned with continuous integration and deployment (CI/CD) to suit business needs. Powered by a powerful AI Studio, HyperSense integrates with the code platform to build and scale AI to promote explainable AI.
    • It automates the time-consuming portions of data science and AI; citizen data scientists can see the results of their experiments at scale faster than before.
    • It facilitates collaboration between the citizen data scientist team, DevOps, and app developers, which reduces the complexity of deploying and optimizing models in production.

    HyperSense platform enables you to get a clean start with data science and helps you manage end-to-end AI experiment and production deployment lifecycle – no coding or lengthy training required. Any AI model built can be saved and deployed using HyperSense AI Studio. This feature helps you select, save, and deploy the model within the same cohesive platform.

    HyperSense enables data scientists & citizen data scientists to understand which factors contributed to a specific outcome and what correlations occurred. It allows the team to align on the results by looking at different algorithm outcomes and studying the algorithms used, and judge effectiveness within algorithms. It lets data scientists do what they do best—use human intelligence to deliver AI solutions to business problems. Data scientists can take code produced by HyperSense and modify it further to suit enterprise and business use case-specific needs and deploy it in production at hyper-scale.

    HyperSense platform is a no-code Augmented Analytics platform that uses Machine Learning and AI to assist in data preparation, insight generation, and insight explanation to augment how enterprises explore and analyze data. This platform leverages DataOps and MLOps practices to enable automation for deploying, monitoring and governing the data pipelines, ML pipelines, and ML models through the CI/CD framework and delivery of AI/ML models into production. It improves reliability, reusability, collaboration within different teams, and business results.

    Is your organization ready to adopt DataOps and MLOps practices? If yes, let me your thoughts in the comments section below.

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  • 2021: Top Challenges faced by modern-day CIOs

    2021: Top Challenges faced by modern-day CIOs

    Emerging technologies have always been at the center of trends right from mobile-first consumer shopping preferences to the promise of artificial intelligence in critical decision-making that have reshaped the current competitive landscape and disrupted business models. For this reason, companies need to be tech-forward to drive the business.

    Nowadays, CIOs are focusing on business outcomes, agility, and improving customer experience through technology. While at the same, streamlining backend operations with automation is becoming one of the primary focus areas of technology leaders. Despite this pressing need for digitization in the organization, around 79% of them are still in the early stages of technology transformation, according to Mckinsey. It is due to critical issues related to legacy system barriers such as integration, security, etc., in today’s landscape. So, there is a need to create an environment to provide holistic accessibility to emerging technologies.

    The top challenges faced by CIOs in 2021 are as follows:

    1. Digital Transformation has been evolving slowly. 45% of executives don’t think their company has the right technology to implement a digital transformation. But COVID-19 has forced many organizations to re-examine the pace of their digital transformation initiatives. 35% of companies view digital technology as disruptive to their business model.
    2. As data becomes more distributed, integrating a large volume of data from different sources in disparate formats on the legacy system is a roadblock. While 97% of organizations planning to undertake digital transformation initiatives, integration challenges hinder efforts for 84% of organizations. So, the CIOs priority in 2021 is how to extract powerful insights by removing the barriers around the data and make data accessible.
    3. Over the last few years, there has been a massive growth and adoption of new technologies such as AI/ML, data science, etc, across the businesses. As a result, there is a shortage of required skillsets in an organization. According to Forrester, while 75% of businesses have a digital strategy, only 16% claim to have the skills to deliver it.
    4. The inability of legacy systems to keep up with the business demands because of exorable growth in data and the inability to manage multiple data formats across legacy storage platforms. So, CIOs must make a considered choice for modern data platforms that allows integrating multiple datasets from a variety of sources and create a single view of the data.
    5. Manual processes and workflows are no longer feasible for many organizations. Automation initiatives that used to put on the back burner are now quickly spun up. CIOs need to start thinking of automation as a liberator of their people rather than as an executioner freeing employee from repetitive tasks to focus on higher productive tasks.
    6. As CIOs are constantly addressing new and developing business challenges, there is a need to adopt emerging technologies such as AI/ML and IoT to compete and stay ahead of the evolutionary curve. As we enter 2021, we must look beyond the latest trends and develop a mindset that enables them to identify a problem that is looking for an answer.
    7. Fostering innovation is one of the priorities of CIOs today. But keeping up with the business demand with existing resources has become a challenge. For CIOs to keep up with business demands, new technologies and processes need to be implemented. Innovation can’t happen if there is a massive backlog of business requests in an organization.

    Let us look at some of the thought-provoking statistics to understand why there is an exigency to address these challenges.

    Challenges in 2021: Seven Roadblocks, One Answer

    The answer to the aforementioned challenges is Augmented Analytics. It democratizes AI across the data value chain. It automates the data preparation process, aspects of data science and narrates relevant insights using NLP and conversational analytics. It enables fewer technical experts such as citizen data scientists with low/no-code abilities to interact with the data to give recommendations for decision-making. This increases efficiency and productivity.

    Below are the five reasons how Augmented Analytics helps in addressing the aforementioned challenges.

    So, how is your organization approaching these challenges? Do you think Augmented Analytics addresses all these challenges? If yes, let me know your thoughts in the comments section below.

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  • What is AutoML and how it is democratizing AI?

    At a time when businesses are looking at adopting Artificial Intelligence (AI) not just for competitive advantage but even for mere survival, it is increasingly challenging to build a successful AI practice with acute skills shortage for data scientists. On the other hand, Machine Learning (ML), which is built for its application involving laborious tasks such as cleaning data, preparing data and training ML algorithms, validation etc. However, there is continuous effort to automate these tasks by built more intelligent ML procedures and algorithms. AutoML , as we call it, can democratize ML by allowing even business users to develop and execute their own data models with little to no training on data science. Other than bridging the skills gap, automation in ML processes can also eliminate data biases, a major concern today, and reduce human errors while improving overall efficiency. Moreover, AutoML would allow domain experts and technical experts like data scientists, ensuring continued focus on business value.

    The need for AutoML – Challenges with traditional ML processes

    The growing interest in AI and ML means that there is a crippling shortage of data scientists. There were over 2.7 million open positions for data science and analytics jobs, according to a report by the Business-Higher Education Forum.As per the US Bureau of Labor Statistics, the number of jobs in the data science field will grow by 26 percent through 2026, adding nearly 11.5 million new jobs.

    However, demand vastly outpaces supply for data scientists given how challenging it had been for several decades to work in this domain. It is impossible to generate hundreds of thousands of new data scientists in an instant, making it tough for organizations to implement their data science plans.Lack of these skillsets is one of the biggest reasons holding back thousands of companies from starting their AI journey. That said, automation is rapidly trying to solve this problem by making data science more accessible to even those without years of data science experience or even a degree in the subject.

    Even so, lack of required skills is not the only challenge that organizations looking at machine learning face today. Even if an organization has the right skills, it may still be highly under-utilized because of the sheer amount of time that it takes just to clean the data. Data scientists spend as much as two-thirds of their time just cleaning the data. Just imagine if this is automated, what kind of fillip it will provide to the domain.

    Further, data scientists often don’t come with domain and business expertise. However, even if bring domain and business understanding they end up focusing most of their time ingesting and processing data in order to make the models relevant. As a result specific business context often go amiss, leading to unsuccessful adoption of AI/ML.

    Traditional ML processes are also highly dependent on human expertise, given the amount of customization that each ML model requires for the specific problem on hand. This makes the entire process inherently time-consuming. To build a new ML model, you still have to through the rigours of data preparation, feature engineering, training the model, evaluation and selection.

    Biases in AI and ML models are also a major subject of debate today. Biases often creep in because of manual interventions and the inability of humans to analyze massive data sets for possible biases. The complexity of ML models currently has turned them into black boxes with very little visibility into what goes inside and what is impacting the final results.It is therefore vital to automate the process of machine learning to get better visibility into the models, eliminate all biases, and improve the overall efficiencies.

    What is AutoML?

    While machine learning continues to evolve, Automated Machine Learning (AutoML) goes beyond automation to accelerate the process of building ML and deep learning models. It automates several aspects of the ML processes, including the identification of the best performing algorithm from the available universe of features, algorithms and hyperparameters.

    How Does AutoML Help?

    By eliminating repetitive tasks, such as data cleaning, AutoML frees up the highly valued human resources to move towards value-adding analysis and more in-depth evaluation of the best-performing models. This allows enterprises to significantly cut down the time-to-market for the products and solutions built on these ML models.It:

    • Eliminates repetitive tasks
    • Allows enterprises to bring down time-to-market
    • Guided analytics capabilities allow to eradicates biases
    • Enables organizations to leverage their existing components
    • Inspires trust by providing transparency on how the model functions
    • Eliminates human error

    However, complete automation also has its own set of challenges. Tesla founder Elon Musk famously said “AI is far more dangerous than nukes.” Apart from Musk, technology leaders like Bill Gates and Steve Wozniak have expressed concern about the dangerous aspect of AI. For instance, anyone with malicious intent can program AI systems to carry out mass destruction. Any powerful technology can be misused and AI is no different. The truth is that as long as AI systems continue to be Black Boxes, it will continue to remain a threat.

    Some new age solutions are changing that equation by bringing in transparency and making it easier for users to interact better with AI systems. HyperSense AI Studio , for example, is built with guided analytics capabilities, which is a combination of automated ML and interactive ML. This allows usersto develop applications with a combination of automation and human interaction at any stage of the data science cycle based on task and business user requirements. The solution also generates alerts and gives recommendations to users as they are creating a pipeline.

    The process eliminates biases that might have crept in and ensures that the system is not seen as a Black Box by providing details of how it functions and arrives at the results.

    Through AutoML, the user can easily automate tasks like data pre-processing, feature engineering and hyper-parameter tuning. Moreover, it allows reusing features instead of rebuilding again from scratch for different models driving AI at scale.

    What’s trending?

    Several Machine Learning processes do not require any human intervention, allowing domain experts to work on building AI models instead of depending solely on the data scientists.

    Data scientists, however, do not have to be a rare commodity anymore. Just how the power of a mobile phone camera made citizen journalism possible, the power of AutoML is now creating citizen data scientists . This new breed of professionals will now be able to build their own AI models without any formal education in Machine Learning or AI. Anyone familiar with the usage of Excel and interest in data analysis can potentially become a citizen data scientist.

    The role of citizen data scientists will be critical in the growth of AI. In order to scale AI, one needs a massive number of data scientists. Moreover, citizen data scientists don’t just fill the skills gap. The biggest mismatch in ML initiatives is that ML projects are often associated with a lack of domain expertise. Data scientists are great at working on data, but they don’t necessarily come with a good understanding of your business or industry. Connecting the roles of domain expertise and data expertise has been a massive challenge for several firms.

    However, by putting the ability to build a data model into the hands of a business user, AI projects can move towards newer dimensions that can only be perceived by a business domain expert.

    What are the benefits of AutoML?

    Other than democratizing machine learning, AutoML also has several other advantages. Automating the machine learning processes, for example, can tremendously accelerate the speed of training multiple models while also improving accuracy. In addition, AutoML eliminates biases in datasets by limiting human intervention and automating most of the processes in the ML pipeline. The reduced human intervention also cuts down on human errors in the process.

    Automation also makes ML more scalable by enabling multiple ML models to be trained simultaneously, and in doing so, it also optimizes the overall ML processes to a great extent.

    HyperSense AI Studio is an excellent example of AutoML platform . The platform enables enterprises to build and operationalize AI successfully using automated machine learning. It increases the efficiency of data scientists allowing them to focus on higher-value tasks. It automates every step of the data science lifecycle including, feature engineering, algorithm selection, and hyper-parameter tuning.

    By leveraging HyperSense AI Studio , data scientists and domain experts can easily build ML models with higher scale, productivity, and efficiency while sustaining the model quality. By automating large part of the ML processes, the platform accelerates the time to get production-ready models with greater ease and efficiency. It also reduces human errors mainly because of manual measures in ML models.

    It also makes data science accessible to all, enabling both trained and non-trained resources to rapidly build accurate and robust models, thus fostering a decentralized process. Further, it enhances collaboration between domain and technical experts which encourages the focus to remain on business value and not on technical part of the implementation. This helps in bringing down silos and promotes collaboration in other areas as well.

    The quality of the machine learning model is not only based on code but also on the features used for running the model. Around 80% of data scientists’ time goes into creating, training, and testing data. HyperSense AI Studio comes built-in with a feature store that allows features to be registered, discovered, and used as a part of an ML pipeline. It allows reusing features instead of rebuilding again from scratch for different models driving AI at scale.

    Key Takeaway

    AI projects for long have been stuck at pilot stages due to several challenges that include lack of data scientists, slow progress in ML processes and even lack of coordination between business and data teams.According to a Gartner study, about 75 percent of organizations will shift from piloting to operationalizing AI by the end of 2024. Also, 50 percent of enterprises will devise AI orchestration platforms to operationalize AI. This, however, wouldn’t be possible without leveraging AutoML .

    AutoML has the potential of democratizing AI and Machine Learning and finally take AI projects from mere pilots to scaled deployments. AutoML platforms like HyperSense AI Studio increases the efficiency of data scientists by allowing them to focus on higher-value tasks. The platform automates every step of the data science lifecycle including, feature engineering, algorithm selection, and hyper-parameter tuning, ensuring enhanced operational efficiency. In addition, it comes built-in with a feature store that allows features to be registered, discovered, and used as a part of an ML pipeline and even allows reusing features instead of rebuilding again from scratch for different models driving AI at scale.

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