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 an\u00e1lisis, construir modelos ML \/ AI, interpretar los resultados y hacer que los conocimientos sean procesables.<\/p>\n
Con el enfoque de an\u00e1lisis actual, los usuarios comerciales encuentran sus propios patrones y los cient\u00edficos de datos crean y administran sus propios modelos. Esto resulta en explorar sus propias hip\u00f3tesis, perder hallazgos clave e interpretar conclusiones incorrectas. Esto afectar\u00e1 negativamente las decisiones, acciones y resultados. Seg\u00fan Forrester Research, solo el 29% de las organizaciones logran conectar la anal\u00edtica con la acci\u00f3n.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/Data-management-Vs.png\")
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Augmented Analytics promete aliviar este cuello de botella. Democratiza la IA en toda la cadena de valor de los datos. Automatiza el proceso de preparaci\u00f3n de datos, los aspectos clave de la ciencia de datos y el modelado de ML \/ AI utilizando t\u00e9cnicas de ML (AutoML) y narra informaci\u00f3n relevante utilizando NLP y an\u00e1lisis conversacional. Incluye:<\/p>\n
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- La preparaci\u00f3n de datos aumentada<\/a><\/strong> utiliza la automatizaci\u00f3n AI \/ ML para acelerar las tareas manuales de preparaci\u00f3n de datos como el perfil y la calidad de los datos, el enriquecimiento, el desarrollo de metadatos y la catalogaci\u00f3n de datos, y varios aspectos de la gesti\u00f3n de datos<\/a><\/strong> como la integraci\u00f3n de datos y la administraci\u00f3n de bases de datos.<\/li>\n
- La ciencia de datos aumentada y el aprendizaje autom\u00e1tico utilizan t\u00e9cnicas de IA \/ ML para automatizar aspectos clave de la ciencia de datos, como la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas y la selecci\u00f3n de modelos (AutoML), as\u00ed como la operacionalizaci\u00f3n, la explicaci\u00f3n y el ajuste del modelo.<\/li>\n
- La anal\u00edtica aumentada como parte de las plataformas de BI<\/a><\/strong> integra t\u00e9cnicas de IA \/ ML para buscar, visualizar los datos y narrar los hallazgos relevantes autom\u00e1ticamente a trav\u00e9s de interfaces conversacionales, incluidas tecnolog\u00edas de consulta en lenguaje natural (NLQ), respaldadas por generaci\u00f3n de lenguaje natural (NLG).<\/li>\n<\/ul>\n
Esto conduce a un aumento de la productividad, la eficiencia y la toma de decisiones inteligente en toda la organizaci\u00f3n. Uno de los mayores beneficios de la anal\u00edtica aumentada es que democratiza la anal\u00edtica de datos para los usuarios menos conocedores de los negocios, es decir, los Ciudadanos Cient\u00edficos de Datos sin ninguna capacitaci\u00f3n o habilidades especializadas en ciencia o an\u00e1lisis de datos. La anal\u00edtica aumentada tambi\u00e9n permite la adopci\u00f3n de conocimientos pr\u00e1cticos para el equipo ejecutivo en toda la organizaci\u00f3n.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/dev.enki.studio\/test\/wp-content\/uploads\/2020\/12\/Companies-investing-.png\")
<\/p>\nPor lo tanto, cada organizaci\u00f3n necesitar\u00e1 una plataforma de an\u00e1lisis 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 organizaci\u00f3n. Cambiar\u00e1 la forma en que los usuarios experimentan la anal\u00edtica y la BI y el mundo al ofrecer informaci\u00f3n que los humanos podr\u00edan imaginar.<\/p>\n
\u00bfSu organizaci\u00f3n adopt\u00f3 la anal\u00edtica aumentada? En caso afirmativo, \u00bfc\u00f3mo ha beneficiado a la organizaci\u00f3n? No dude en compartir sus pensamientos y algunas estad\u00edsticas interesantes sobre la anal\u00edtica aumentada en la secci\u00f3n de comentarios.<\/p>\n