Análisis impulsado por el aprendizaje automático y la “muerte” de la inteligencia empresarial
En Resumen
ML está revolucionando el análisis, la detección, la personalización y la automatización, desdibujando las líneas entre BI convencional y análisis avanzado.
El valor de cualquier herramienta radica en cómo se utiliza para lograr un resultado. Del mismo modo, las empresas entienden que el éxito no depende de los datos que poseen sino de cómo los aprovechan.
Los datos están aumentando rápidamente en escala e importancia, lo que lleva el panorama de la inteligencia empresarial (BI) y el análisis de datos a un estado de transformación perpetua. Dado que el análisis tradicional se volverá más dinámico y poderoso, algunos lo ven como el fin del BI tal como lo conocemos.
Esta transformación se debe principalmente al aprendizaje automático (ML), un proceso de análisis de datos de mejora automática cuyo papel es cada vez más fundamental en casi todos los aspectos de las operaciones comerciales. Las empresas que dependen de BI para el análisis de datos necesitan cada vez más capacidades de aprendizaje automático.
Esto es lo que los administradores de datos y las empresas necesitan saber para mantenerse a la vanguardia de la curva del aprendizaje automático.
El papel tradicional del análisis de datos
La inteligencia empresarial, durante mucho tiempo sinónimo de análisis de datos, normalmente implica paneles e informes obtenidos de los datos almacenados en almacenes de datos o casas del lago que ayudan a las organizaciones a comprender tendencias y patrones históricos.
Este enfoque convencional ya no es suficiente para dar cabida a la avalancha de datos actual. Hay demasiados datos para que una simple lectura del panel o un informe analítico refleje completamente los conocimientos de cualquier conjunto de datos determinado.
Si bien las técnicas de BI utilizan datos para rastrear tendencias a lo largo del tiempo y obtener información valiosa que de otro modo pasaría desapercibida, generalmente analiza los datos como un paquete aislado de información. Por lo tanto, los analistas humanos y los tomadores de decisiones relevantes deben ser quienes formen predicciones basadas en esa información.
El auge del aprendizaje automático
Aunque sigue siendo una incorporación relativamente nueva a las tecnologías empresariales, el aprendizaje automático se ha convertido rápidamente en la principal fuerza impulsora que impulsa el análisis de datos. Junto con la IA generativa, el aprendizaje automático se ha vuelto tan popular que los ejecutivos de negocios a menudo presionan a los administradores de datos para que lo implementen antes de que se haya identificado un caso de uso.
En lugar de evaluar pasivamente los datos que recibe (como suele ser el caso con BI), el aprendizaje automático permite a los sistemas aprender activamente de los datos, hacer predicciones de forma independiente y adaptarse a la nueva información en consecuencia.
Estos son algunos de los atributos del ML que le han permitido cambiar fundamentalmente el panorama del análisis empresarial:
- Análisis predictivo - El ML permite a las empresas hacer más que simplemente comprender datos pasados, ya que el ML puede predecir resultados futuros con mayor precisión. Al discernir patrones y relaciones dentro de conjuntos de datos, los modelos de aprendizaje automático pueden hacer predicciones que ayuden a los tomadores de decisiones a diseñar estrategias de manera proactiva, optimizar la asignación de recursos y mitigar riesgos potenciales.
- Análisis en tiempo real – A diferencia de los informes periódicos del BI tradicional, los análisis basados en ML brindan información en tiempo real. Este análisis en tiempo real permite a las organizaciones responder rápidamente a circunstancias cambiantes, capitalizar oportunidades emergentes y tomar decisiones informadas, fomentando un entorno empresarial más ágil y adaptable.
- Detección de anomalías - Los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar automáticamente valores atípicos y anomalías en los datos, lo que ayuda a las organizaciones a detectar fraudes, errores y violaciones de seguridad más rápido que nunca. Al detectar y señalar anomalías rápidamente, el ML mejora la eficiencia de la gestión de riesgos, lo que permite tomar medidas proactivas para protegerse contra amenazas potenciales.
- Automatización – ML puede automatizar tareas repetitivas, reduciendo el esfuerzo manual necesario para el análisis de datos. Al aprender de patrones y datos históricos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacerse cargo de tareas mundanas y que requieren mucho tiempo, liberando al personal para abordar iniciativas más estratégicas y creativas.
Las líneas borrosas entre BI y ML
La distinción entre análisis de datos tradicional y análisis basado en ML se ha vuelto cada vez menos clara a medida que más empresas adoptan ML con fines analíticos.
Muchas actividades tradicionalmente asociadas con BI, como la creación de informes y paneles, ahora dependen de algoritmos impulsados por ML para obtener información más precisa y procesable, que se ajusta en tiempo real. Por ejemplo, en lugar de crear informes manualmente, las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para generar informes automáticamente, destacando la información más relevante y las tendencias pasadas y, al mismo tiempo, prediciendo cómo esas tendencias podrían cambiar en el futuro.
Este cambio desdibuja la línea entre BI y ML, destacando cómo la práctica del análisis es más amplia que cualquier herramienta o enfoque determinado. Más bien, está evolucionando hacia un campo dinámico y predictivo. Hay una razón por la que algunos han comenzado a referirse al ML como "Análisis avanzado".
BI renacer
A medida que el aprendizaje automático se convierta en una herramienta más común y extendida, la inteligencia empresarial ya no se limitará al análisis de datos históricos. En cambio, el ML transformará el análisis de datos de manera que reconfigure fundamentalmente el panorama empresarial.
Para seguir siendo competitivas y tomar decisiones basadas en datos, las organizaciones deben adaptarse al paradigma en evolución y adoptar la integración del aprendizaje automático en sus procesos de análisis de datos. Aunque el ritmo de este proceso de adopción variará entre las diferentes empresas, todas las organizaciones que dependen de datos invertirían en la tecnología de ML adecuada, mejorarían las habilidades de sus empleados y fomentarían una cultura basada en datos que valore los conocimientos derivados del ML.
Si la BI se percibe como un proceso o un enfoque empresarial, en lugar de una herramienta, entonces el auge del ML no significará la “muerte” de la BI. Más bien, significa un renacimiento: una transformación hacia el comienzo de un futuro más inteligente, avanzado y automatizado.
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