Cómo pueden los equipos de análisis de datos usar analistas de datos de IA

La mayoría de los equipos de datos no tienen dificultades porque carezcan de herramientas. Sus dificultades se deben a que la forma en que se llevan a cabo los análisis no se ha adaptado al funcionamiento de la empresa.

Hoy en día, todos los equipos esperan respuestas más rápidas que nunca. El departamento de ventas necesita saber qué cambios se producen en el proceso de ventas mientras los acuerdos aún están en marcha. El departamento financiero se dedica constantemente a conciliar las cifras de los distintos informes. Los equipos de producto analizan en profundidad el comportamiento de los usuarios a medida que se lanzan nuevas funcionalidades, y el departamento de marketing ajusta las campañas en tiempo real. Todas esas cuestiones siguen dependiendo del mismo equipo de datos, lo que genera una presión que aumenta rápidamente.

Aquí es donde el debate sobre los analistas de datos frente a la IA suele pasar por alto lo esencial. En realidad, no se trata de sustituir a los analistas, sino de cómo los equipos pueden hacer frente a este nivel de demanda sin ralentizar la toma de decisiones ni sobrecargar a las personas encargadas de ofrecer información útil.

Los analistas de datos de IA están empezando a cambiar esa dinámica. Ofrecen a los equipos una forma de responder a las preguntas cotidianas a medida que surgen, al tiempo que permiten que los equipos de datos se centren en el trabajo que realmente requiere un análisis más profundo y un mayor contexto.

Analista de datos frente a IA: comprender las diferencias

Tradicionalmente, los analistas de datos se encargan de recopilar, procesar y analizar datos para facilitar la toma de decisiones. Su trabajo combina conocimientos técnicos con el contexto empresarial y el criterio propio.

La IA ofrece diferentes tipos de capacidades. Los analistas de datos especializados en IA pueden automatizar partes del flujo de trabajo, procesar grandes volúmenes de datos con rapidez y facilitar el acceso a la información a los usuarios sin conocimientos técnicos.

Diferencias clave:

1. Rapidez y eficiencia: Los analistas de datos basados en IA pueden procesar grandes cantidades de datos mucho más rápido que los analistas humanos.
2. Capacidades predictivas: Gracias al aprendizaje automático, la IA puede identificar patrones y predecir tendencias futuras basándose en datos históricos.
3. Automatización de tareas repetitivas: La IA ayuda a reducir las tareas repetitivas de elaboración de informes y análisis.

Las ventajas del análisis basado en la inteligencia artificial para los equipos de datos

La integración de la inteligencia artificial en el análisis de datos aporta numerosas ventajas, entre las que se incluyen:

• Mayor coherencia: La IA ayuda a los equipos a aplicar definiciones y lógicas comunes en todos los análisis.
• Información más detallada: La IA puede identificar relaciones complejas en los datos que podrían pasar desapercibidas para los analistas humanos.
• Relación coste-eficacia: Al automatizar las tareas repetitivas, las organizaciones pueden asignar los recursos de forma más eficiente.
• Análisis en tiempo real: La IA puede analizar datos en tiempo real, lo que proporciona información oportuna para una mejor toma de decisiones.

Ámbitos en los que la IA está mejorando los flujos de trabajo con datos

Las organizaciones que adoptan la inteligencia artificial en el ámbito del análisis suelen observar mejoras en una serie de ámbitos comunes.

La IA ayuda a automatizar la preparación de datos y las tareas repetitivas, lo que reduce el tiempo que los analistas dedican al trabajo manual. Además, permite identificar patrones y anomalías que resultan difíciles de detectar mediante procesos manuales.

Entre las ventajas adicionales se incluyen:

• Acceso más rápido a la información para los equipos empresariales.
• Mayor coherencia en la forma en que se aplican los datos en los distintos informes.
• Mayor accesibilidad para los usuarios sin conocimientos técnicos.
• Compatibilidad con análisis en tiempo real o casi en tiempo real.

Estas mejoras permiten a los equipos actuar con mayor rapidez en función de la información, al tiempo que se mantiene una interpretación coherente de los datos.

Casos de uso habituales de la IA en el análisis de datos

La inteligencia artificial ya se está aplicando en una amplia gama de flujos de trabajo analíticos.

Por ejemplo, los equipos están utilizando la IA para:

• Automatiza la elaboración de informes periódicos para que las partes interesadas dispongan siempre de información actualizada.
• Detecta las anomalías a tiempo y responde a los problemas con mayor rapidez.
• Prever tendencias basándose en patrones históricos.
• Formula las preguntas en un lenguaje sencillo, sin recurrir al SQL.

La IA también permite la visualización de datos y las interfaces conversacionales, lo que ayuda a los usuarios a explorar los datos sin necesidad de tener conocimientos técnicos.

Cómo se refleja esto en los distintos equipos de la empresa

Los distintos equipos recurren a analistas de datos especializados en inteligencia artificial de formas que facilitan directamente su trabajo diario.

• Los equipos de ventas utilizan la inteligencia artificial para estar al tanto de todo en todo momento. Pueden preguntar por qué ha cambiado la cartera de oportunidades o qué operaciones están en riesgo sin tener que interrumpir la conversación.
• Los equipos financieros confían en él para garantizar la coherencia. Al aplicar definiciones comunes en todas las consultas, dedican menos tiempo a conciliar cifras y más a analizarlas.
• Los equipos de producto utilizan la inteligencia artificial para actuar con mayor rapidez. Pueden analizar el comportamiento de los usuarios, identificar los puntos de abandono y comprender el uso de las funciones sin tener que esperar a recibir los informes.
• Los equipos de marketing utilizan la inteligencia artificial para adaptarse más rápidamente en función de los datos de rendimiento actuales.

En todos estos equipos, la tendencia es la misma: respuestas más rápidas, menos cuellos de botella y un mejor acceso a los datos.

Cómo Actian AI Analyst ayuda a los equipos de datos a crecer

Actian AI Analyst ofrece a los equipos empresariales acceso directo a las respuestas sin suponer una carga adicional para el equipo de datos. En lugar de tener que pasar todas las preguntas por los analistas, los equipos pueden formular preguntas en lenguaje coloquial y obtener respuestas que pueden utilizar de inmediato.

Esto se aprecia claramente en los distintos equipos.

El departamento de ventas puede conocer los cambios en el proceso de ventas a medida que se producen, sin tener que esperar a los informes. El departamento financiero puede confiar en que las cifras sean coherentes en todas las consultas, sin tener que dedicar tiempo a conciliar diferencias. Los equipos de producto pueden analizar por sí mismos el comportamiento de los usuarios, y el departamento de marketing puede ajustar el rendimiento en función de lo que ocurre en tiempo real.

Al mismo tiempo, los equipos de datos ya no se ven obligados a intervenir en todas las solicitudes. Así, pueden dedicar menos tiempo a responder preguntas repetitivas y más tiempo a mejorar los modelos de datos, definir métricas y facilitar análisis más exhaustivos. 

Qué significa esto para los equipos de datos:

• Menos solicitudes repetitivas por parte de la empresa.
• Dedicar más tiempo a tareas estratégicas y de gran impacto.
• Métricas uniformes que se utilizan en todos los equipos y consultas.
• Acceso más rápido a las respuestas sin perder precisión.

Dado que las consultas utilizan la misma lógica de negocio definida, los equipos dedican menos tiempo a validar los resultados y a conciliar respuestas contradictorias. El resultado es un flujo de trabajo que realmente se adapta al volumen de trabajo. Más personas pueden trabajar con los datos, las decisiones se toman más rápido y los equipos de datos se centran en el trabajo que más importa.

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Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.