El marketing cuenta con más y mejores herramientas, siendo una disciplina que, más que nunca, trabaja con una base científica y análisis de datos para hacer más precisa e inteligente la toma de decisiones.

En ese sentido, la Analítica Aumentada (o Augmented Analytics) es una disciplina que combina la tecnología de análisis de datos con la inteligencia artificial para obtener una comprensión más profunda de los datos y mejorar la toma de decisiones, según define Gartner.

Esta técnica permite a los usuarios visualizar, explorar y entender los datos de una manera más efectiva y rápida, así como prepararlos para generar y explicar insights.

La Analítica Aumentada considera tres componentes clave:

1. Análisis de datos: recopilación, limpieza y organización de datos para obtener información valiosa y útil.
2. Inteligencia artificial: aplicación de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para identificar patrones y tendencias en los datos.
3. Visualización de datos: representación gráfica de los datos para facilitar su comprensión y análisis.

Las aplicaciones de la Analítica Aumentada incluyen la mejora de la eficiencia en la toma de decisiones, la optimización de procesos empresariales, la detección de fraudes y la personalización de la experiencia de los clientes.

Algunos de los beneficios de la Analítica Aumentada incluyen:

1. Mejora en la velocidad y precisión de la toma de decisiones.
2. Identificación de nuevas oportunidades de negocios.
3. Optimización de la eficiencia y productividad de los procesos empresariales.
4. Mejora de la satisfacción del cliente y retención de clientes.
5. Detección temprana de problemas y prevención de fraudes.

¿Para qué se usa la Analítica Aumentada?

La Analítica Aumentada tiene diversas funcionalidades para aprovechar al máximo su potencial.

Identificación automática de los datos: algunas plataformas de Business Intelligence utilizan inteligencia artificial para detectar automáticamente ciertos atributos de los datos. Además, pueden leer tablas de datos en formatos de texto o PDF, convirtiéndolos a un formato compatible con el análisis.

Preparación de datos: los algoritmos ayudan a los usuarios a dejar listos los datos para el análisis en el menor tiempo posible, minimizando la limpieza manual.

Técnicas estadísticas: las tecnologías de análisis pueden seleccionar automáticamente los mejores algoritmos de predicción, clustering y otras técnicas, en función de las que ofrecen mayor precisión para un objetivo específico.

Uso de lenguaje natural: la inteligencia artificial involucrada permite a los usuarios interactuar y hacer consultas sobre los datos en lenguaje natural, en vez de tener que usar lenguajes especializados.

Recomendaciones: una gran funcionalidad de algunos sistemas son las recomendaciones basadas en inteligencia artificial, en aspectos como la preparación, el descubrimiento y el análisis de los datos. Incluso, pueden entregar recomendaciones personalizadas según el usuario.

En suma, la Analítica Aumentada es una herramienta poderosa para mejorar la toma de decisiones empresariales al combinar la tecnología de análisis de datos y la inteligencia artificial. Sus ventajas incluyen una mejora en la velocidad y precisión de la toma de decisiones, identificación de nuevas oportunidades de negocios y optimización de procesos empresariales.

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