Comprender la importancia de los datos es una necesidad de primer orden para impulsar el progreso y el desarrollo de las organizaciones. Por esa razón nunca será una alternativa viable dejar atrás este importante insumo, sobre todo en momentos donde es preciso observar a detalle el funcionamiento interno de las empresas a partir del comportamiento de cifras y métricas proyectadas en determinados periodos de tiempo.
La recolección, procesamiento y tratamiento de datos empresariales se presenta como el primer paso en la construcción de conocimiento necesario para gestionar de forma asertiva las diferentes áreas que conforman a las empresas. Por ejemplo, a partir de un análisis de datos riguroso es posible suministrar y mejorar indicadores de calidad, gestionar de forma eficiente la información de nómina, identificar oportunidades de mejoramiento continuo o contribuir al desarrollo y capacitación del personal de planta. Así mismo, departamentos como el de mercadeo y ventas logran cualificaciones inmensas cuando gestionan los datos de analítica web, provenientes de los hábitos de consumo que promueven sus usuarios a lo largo del tiempo, orientando soluciones de posicionamiento de marca y fidelización.
A medida que las empresas evolucionan a ritmos acelerados en un mundo cada vez más competitivo, el análisis de datos se presenta como un campo que toma mayor relevancia. Incluso observamos cómo los nuevos avances tecnológicos han cualificado sus características y funciones, optimizando sus metodologías al punto de marcar nuevos paradigmas de trabajo para gestionar los datos. En ese sentido, una nueva tendencia en el mundo de los datos ha surgido con gran resonancia: la analítica aumentada. Se trata de una nueva forma de identificación, procesamiento y análisis de datos que espera posicionarse en los próximos años como una tendencia que promete gran impacto en las empresas. Debido a su importancia y vigencia, describiremos a continuación sus características más importantes y sus contribuciones.
Analítica basada en minería de datos
Existe una disciplina que se encarga de la identificación de patrones y relaciones entre los datos alojados en grandes bloques de información. Se trata de la minería de datos componente de la analítica aumentada que está basado en inteligencia artificial, un campo que promete optimizar y cualificar los procesamientos a partir del uso de varios mecanismos de automatización, análisis comparado, estudio prescriptivo y predicción de escenarios. A través de estas herramientas de la inteligencia artificial, la minería de datos será una actividad que responda a criterios de agilidad y eficiencia, asumiendo de la mejor forma las complejidades de un mundo empresarial cada vez más complejo.
El análisis de datos mediante el uso de la inteligencia artificial también impactará de forma positiva el proceso de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). En este punto, cabe resaltar que las herramientas inteligentes pueden permitir la extracción multicanal (de varias fuentes), identificando ficheros claves según el trabajo que se desempeñe en las empresas. Además de este procedimiento, cabe resaltar el papel de la tecnología en la nube para incrementar la eficiencia del alojamiento y carga de datos, respaldando a todo momento el tratamiento y la consolidación de las fases de trabajo.
Aprendizaje automático en la analítica
Una de las promesas tecnológicas en el campo del análisis de datos es la creación de dispositivos que tengan la facultad de procesamiento automático, fuera de la intermediación de los humanos. Se trata de una nueva perspectiva del machine learning (aprendizaje automático) que busca otorgarle mayor dinamismo al análisis mediante el uso de máquinas inteligentes que registren, procesen y analicen de forma autónoma datos de alta complejidad. Para lograr este propósito, los científicos deben implementar una serie de algoritmos que establezcan conexiones y funcionamientos similares al razonamiento de los humanos. Una meta que implica un esfuerzo sin precedentes.
Pero ¿cómo la humanidad hará posible la existencia del razonamiento cognitivo en las máquinas? A primera vista parece abrumador, pero la tecnología puede brindarnos una respuesta con nombre propio: las redes neuronales artificiales, los cuales son modelos computacionales que simulan la sinapsis cerebral y el flujo de señales para la transmisión de información que permitan identificar determinados elementos de la realidad.
Análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural
Los recientes avances tecnológicos giran en torno a la implementación de software y aplicaciones que interactúan mediante movimientos corporales que ejecutan los usuarios. Esta es la base del procesamiento del lenguaje natural, un paradigma de interactividad entre humanos y máquinas que revolucionará la manera de relacionarnos con nuestro entorno tecnológico.
En el mundo de los datos, el procesamiento de lenguaje natural consiste en implementar sistemas y mecanismos que permitan comunicarnos de forma directa con nuestros sistemas de datos. Por ejemplo, asistentes de voz personalizados para ejecutar acciones orientadas a interactuar con nuestra información -similar a Siri- o programas similares que desarrollaron sistemas operativos como iOS, Windows o Amazon.
El análisis de datos es un mundo que seguirá evolucionando bajo los preceptos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Conjugar estos avances dará como resultado lo que denominamos como analítica aumentada, un potente mecanismo de profundidad y eficiencia para orientar soluciones de gran impacto en los contextos empresariales, transformando los datos en activos que sean capaces de incrementar la generación de utilidades.
La recolección, procesamiento y tratamiento de datos empresariales se presenta como el primer paso en la construcción de conocimiento necesario para gestionar de forma asertiva las diferentes áreas que conforman a las empresas. Por ejemplo, a partir de un análisis de datos riguroso es posible suministrar y mejorar indicadores de calidad, gestionar de forma eficiente la información de nómina, identificar oportunidades de mejoramiento continuo o contribuir al desarrollo y capacitación del personal de planta. Así mismo, departamentos como el de mercadeo y ventas logran cualificaciones inmensas cuando gestionan los datos de analítica web, provenientes de los hábitos de consumo que promueven sus usuarios a lo largo del tiempo, orientando soluciones de posicionamiento de marca y fidelización.
A medida que las empresas evolucionan a ritmos acelerados en un mundo cada vez más competitivo, el análisis de datos se presenta como un campo que toma mayor relevancia. Incluso observamos cómo los nuevos avances tecnológicos han cualificado sus características y funciones, optimizando sus metodologías al punto de marcar nuevos paradigmas de trabajo para gestionar los datos. En ese sentido, una nueva tendencia en el mundo de los datos ha surgido con gran resonancia: la analítica aumentada. Se trata de una nueva forma de identificación, procesamiento y análisis de datos que espera posicionarse en los próximos años como una tendencia que promete gran impacto en las empresas. Debido a su importancia y vigencia, describiremos a continuación sus características más importantes y sus contribuciones.
Analítica basada en minería de datos
Existe una disciplina que se encarga de la identificación de patrones y relaciones entre los datos alojados en grandes bloques de información. Se trata de la minería de datos componente de la analítica aumentada que está basado en inteligencia artificial, un campo que promete optimizar y cualificar los procesamientos a partir del uso de varios mecanismos de automatización, análisis comparado, estudio prescriptivo y predicción de escenarios. A través de estas herramientas de la inteligencia artificial, la minería de datos será una actividad que responda a criterios de agilidad y eficiencia, asumiendo de la mejor forma las complejidades de un mundo empresarial cada vez más complejo.
El análisis de datos mediante el uso de la inteligencia artificial también impactará de forma positiva el proceso de extracción, transformación y carga (ETL, por sus siglas en inglés). En este punto, cabe resaltar que las herramientas inteligentes pueden permitir la extracción multicanal (de varias fuentes), identificando ficheros claves según el trabajo que se desempeñe en las empresas. Además de este procedimiento, cabe resaltar el papel de la tecnología en la nube para incrementar la eficiencia del alojamiento y carga de datos, respaldando a todo momento el tratamiento y la consolidación de las fases de trabajo.
Aprendizaje automático en la analítica
Una de las promesas tecnológicas en el campo del análisis de datos es la creación de dispositivos que tengan la facultad de procesamiento automático, fuera de la intermediación de los humanos. Se trata de una nueva perspectiva del machine learning (aprendizaje automático) que busca otorgarle mayor dinamismo al análisis mediante el uso de máquinas inteligentes que registren, procesen y analicen de forma autónoma datos de alta complejidad. Para lograr este propósito, los científicos deben implementar una serie de algoritmos que establezcan conexiones y funcionamientos similares al razonamiento de los humanos. Una meta que implica un esfuerzo sin precedentes.
Pero ¿cómo la humanidad hará posible la existencia del razonamiento cognitivo en las máquinas? A primera vista parece abrumador, pero la tecnología puede brindarnos una respuesta con nombre propio: las redes neuronales artificiales, los cuales son modelos computacionales que simulan la sinapsis cerebral y el flujo de señales para la transmisión de información que permitan identificar determinados elementos de la realidad.
Análisis de datos y procesamiento de lenguaje natural
Los recientes avances tecnológicos giran en torno a la implementación de software y aplicaciones que interactúan mediante movimientos corporales que ejecutan los usuarios. Esta es la base del procesamiento del lenguaje natural, un paradigma de interactividad entre humanos y máquinas que revolucionará la manera de relacionarnos con nuestro entorno tecnológico.
En el mundo de los datos, el procesamiento de lenguaje natural consiste en implementar sistemas y mecanismos que permitan comunicarnos de forma directa con nuestros sistemas de datos. Por ejemplo, asistentes de voz personalizados para ejecutar acciones orientadas a interactuar con nuestra información -similar a Siri- o programas similares que desarrollaron sistemas operativos como iOS, Windows o Amazon.
El análisis de datos es un mundo que seguirá evolucionando bajo los preceptos de inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Conjugar estos avances dará como resultado lo que denominamos como analítica aumentada, un potente mecanismo de profundidad y eficiencia para orientar soluciones de gran impacto en los contextos empresariales, transformando los datos en activos que sean capaces de incrementar la generación de utilidades.
