Análisis de datos en la era de la Inteligencia Artificial

El futuro del análisis de datos en la toma de decisiones empresariales se presenta prometedor y lleno de oportunidades, con una tendencia marcada por el avance de la inteligencia artificial, la analítica en tiempo real, la visualización avanzada de datos y la automatización. Te lo contamos en este post.

Nadie puede negar que estamos en la era de la transformación digital, donde las organizaciones están adoptando un enfoque “data-driven”. Es este un enfoque que democratiza el acceso a los datos, y les otorga un enorme valor estratégico, para tomar decisiones informadas en todos los ámbitos de responsabilidad.

Proliferación del uso de herramientas de análisis de datos 

Con la implantación de nuevos sistemas derivados de la ejecución de los planes de transformación digital, y la consecuente diversificación de las fuentes de información, las empresas afrontan el reto de aprovechar de forma eficaz la enorme cantidad y variedad de datos que se generan diariamente. El reto consiste en sacar partido a una información que está dispersa, ahorrar los costes asociados a la elaboración manual de informes, y aprovechar el tiempo de los empleados en tareas de mayor valor.

La proliferación del uso de herramientas de análisis de datos, como pueden ser Power BI, QlikSense o Tableau, en ámbitos profesionales y académicos, están empoderando a los usuarios al darles la autonomía suficiente para explotar analíticamente los datos de manera fácil e intuitiva.

Irrupción de la Inteligencia Artificial en el campo del análisis de datos 

Por otro lado, en este año 2023, estamos asistiendo, atónitos, a una irrupción sin precedentes de la inteligencia artificial (IA) en el campo del análisis de datos, entre otros. Esto nos ofrece excelentes oportunidades para descubrir “insights” valiosos y tomar mejores decisiones.

Aunque el Ser Humano siempre ha errado en la predicción de cómo será el futuro, debido a ese inevitable sesgo retrospectivo que forma parte de nuestra naturaleza, nos vamos a atrever, si no a predecir el futuro (que se dice pronto), a apuntar cómo podemos sacar partido a las principales tendencias, que recorremos a continuación y que ya son una realidad en el presente, y a extrapolar nuestra visión al corto y medio plazo, en relación a la toma de decisiones empresariales basadas en información sólida.

El avance en Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning, nos permite descubrir patrones complejos en grandes conjuntos de datos, analizar datos históricos para realizar predicciones precisas, analizar el comportamiento de los usuarios para realizar recomendaciones, automatizar tareas repetitivas y optimizar procesos empresariales. Predecir las ventas, detectar comportamientos de fraude, examinar el riesgo de desarrollar enfermedades, robotizar ciertos procesos y tareas. Todo ello enfocando el análisis al individuo y fomentando una atención personalizada.

El análisis de datos en tiempo real 

El análisis de datos en tiempo real, permite la monitorización de los sistemas, redes y dispositivos, la detección temprana del fraude financiero, la supervisión y optimización de los procesos productivos sensorizados, tanto de la industria como del campo, la ubicación de los vehículos y optimización de rutas de transporte, así como la adopción de medidas rápidas frente cambios o anomalías en el estado de un paciente.

La ética y la privacidad en el análisis de datos 

Si hay algo que ha facilitado el avance de la Humanidad como civilización es la existencia del Derecho. La importancia de la ética y la privacidad en el análisis de datos es y será, no sólo un aspecto inevitable, sino necesario en el desarrollo ordenado los avances tecnológicos que ya son una realidad. El desarrollo de regulaciones, marcos normativos y políticas de privacidad de datos serán elementos fundamentales para garantizar una gestión adecuada de la información.

La visualización de datos avanzada 

La visualización de datos avanzada, nos permite utilizar paneles de visualización interactivos, analizar información, como las ventas a lo largo del tiempo, por diferentes segmentos y filtros, como región, categoría de productos u otras dimensiones, usar gráficos de dispersión o embudo para detectar patrones, o mapas interactivos para analizar comportamientos por regiones. Dominar las técnicas para” contar los datos” a la organización será una habilidad de comunicación necesaria en el ámbito del análisis de datos.

La automatización del análisis de datos 

La automatización del análisis de datos mejora la eficiencia, y ayuda a reducir el sesgo humano y los errores asociados. Liberar a los profesionales de tareas repetitivas, permite enfocarlos en tareas más estratégicas y de mayor valor, como la interpretación de resultados, la generación de “insights” y la toma de decisiones documentadas.

La extracción y recopilación de datos de distintas fuentes, internas y externas, mediante RPA (Automatización y robotización de procesos), se realizan de manera precisa y rápida, eliminando la necesidad de tareas manuales y reduciendo el riesgo de errores.

De igual manera, se utilizan robots en las tareas de limpieza y preparación de datos, análisis y generación de informes, integración de sistemas y monitorización en tiempo real. El AutoML (Automatización del aprendizaje automático) permite a los usuarios con poca experiencia en ciencia de datos utilizar herramientas automatizadas que se encargan de tareas como selección de características, ajuste de hiperparámetros y evaluación del modelo. Esto facilita el acceso y uso de técnicas avanzadas de aprendizaje automático, incluso para aquellos que no tienen un conocimiento profundo en este campo.

En conclusión, estas tendencias están transformando la forma en que las organizaciones aprovechan los datos para obtener “insights” valiosos y tomar decisiones más acertadas. Al adoptar estas tendencias y combinarlas con prácticas éticas y enfoques centrados en la privacidad, las organizaciones pueden estar mejor preparadas para enfrentar los nuevos retos y aprovechar las oportunidades que ofrece el análisis de datos en el mundo actual.