Las herramientas de análisis de datos mejoradas con IA pueden detectar y procesar hallazgos más rápido gracias al aprendizaje automático, los modelos de lenguaje y el análisis predictivo.
La inteligencia artificial (IA) está superando los límites de todos los sectores, pero pocos están tan hechos a medida para la IA como el análisis de datos. Los analistas dependen de conjuntos de datos masivos que les obligan a dedicar una cantidad extraordinaria de tiempo a procesar, limpiar e interpretar la información. Con la ayuda de la IA, los analistas de datos ahora pueden realizar en minutos funciones que antes llevaban días.
Todavía se necesita inteligencia humana para dirigir los modelos predictivos y los algoritmos de aprendizaje automático (ML) de la IA. Pero al trabajar con la IA, puedes automatizar las revisiones de datos y generar modelos predictivos como nunca antes.
Aprende cómo el análisis de datos con IA aprovecha lo que mejor sabe hacer: realizar tareas repetitivas, detectar patrones y generar predicciones basadas en datos.
Una visión general de la IA en el análisis de datos
La IA consiste en numerosos algoritmos de aprendizaje automático que procesan cantidades masivas de datos, extraen información de ellos y crean un modelo que simula una comprensión de los mismos. Tras entrenar a la IA de esta manera, los analistas de datos pueden introducirle nueva información y dirigirla para que realice tareas, como buscar errores o combinar dos conjuntos de datos.
Si se le da suficiente tiempo y recursos, la IA puede comenzar a realizar un aprendizaje profundo, lo que le permite hacer más que simples tareas. Utilizando inteligencia simulada, la IA puede crear modelos predictivos que, con la ayuda de los analistas, ofrecen sugerencias basadas en datos.
A medida que más equipos incorporan la IA a sus flujos de trabajo, observan que esta mejora el proceso de análisis de datos de las siguientes maneras:
Optimiza la eficiencia
Las herramientas de IA son excelentes para automatizar todas las tareas repetitivas que los analistas de datos deben realizar para configurar y mantener una base de datos. Con una IA correctamente entrenada, simplemente puedes introducir tus datos, decirle qué hacer y dedicarte a otras tareas mientras ella procesa la información.
Esta eficiencia ofrece una nueva libertad, ya que la IA asume las tareas tediosas y te permite concentrarte en un trabajo más significativo: interpretar los datos para descubrir información valiosa.
Valida los datos
Validar los datos implica auditarlos en busca de posibles errores tipográficos, información faltante o valores atípicos inusuales. Mientras que una persona podría tardar horas o días en revisar una base de datos, una IA puede realizar esta función en minutos. Solo necesita entender cómo son estos errores para detectarlos e informarlos, y es bastante precisa, encontrando a menudo hasta los problemas más pequeños que los humanos podrían pasar por alto. Esa precisión es fundamental para una buena ciencia de datos, donde el resultado es tan bueno como la información que se introduce.
Mejora la facilidad de uso
La mayoría de las herramientas de análisis de IA ofrecen procesamiento de lenguaje natural (NLP), lo que te permite interactuar con tus datos usando lenguaje natural. Por ejemplo, podrías escribir: "Busca en este conjunto de datos los cinco productos más comprados" o "¿Cómo han cambiado las ventas presenciales y en línea en los últimos dos años?".
La simplicidad del NLP ofrece a tu equipo más libertad en la forma en que interactúan con tu base de datos. También reduce la barrera de entrada para los nuevos analistas al acelerar gran parte de la curva de aprendizaje.
IA en el análisis de datos: 3 términos clave que debes conocer
Aquí tienes tres términos de IA utilizados en el análisis de datos junto con lo que los diferencia.
1. Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es la columna vertebral de cualquier IA. Los desarrolladores escriben algoritmos de aprendizaje automático que trabajan en conjunto para detectar y extrapolar patrones. Entrenan estos algoritmos con conjuntos de datos cada vez más complejos hasta formar un marco sofisticado llamado modelo de IA. Cuando el modelo de IA está suficientemente entrenado, puede descubrir patrones de forma fiable en conjuntos de datos similares sin intervención humana.
Un modelo entrenado ya no necesita aprender a analizar datos, pero sigue realizando ajustes para perfeccionar sus resultados. A medida que le proporcionas información, sus algoritmos trabajan juntos para analizar los datos, generar conclusiones basadas en ellos y luego reescribirse a sí mismos según esas conclusiones.
2. Redes neuronales
Las redes neuronales buscan mejorar un modelo de IA organizando sus algoritmos de aprendizaje automático en capas que comparten información. Esta configuración permite a la IA profundizar en los datos en lugar de limitarse a identificar patrones simples. Al hacer esto, se pueden descubrir relaciones más complejas, lo que conduce a predicciones mejores y más precisas.
Imagina que necesitas analizar datos de ventas para reconocer tendencias de compra. La primera capa de una red neuronal identifica características básicas como el volumen de ventas y los periodos de tiempo. Basándose en estos patrones, la IA distingue entre temporadas altas y bajas en la siguiente capa. Una capa final reconoce datos adicionales, como la demografía y las preferencias de productos, para mejorar la precisión de las predicciones de tendencias.
3. Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es la cúspide de la sofisticación de la IA (por ahora). Combina múltiples redes neuronales de una manera que simula la inteligencia humana. Los desarrolladores las entrenan con conjuntos de datos masivos, a menudo de varios terabytes. Estos programas también crecen rápidamente al aprender nuevos patrones y reorganizar su arquitectura de información para completar tareas de mejor manera.
Esta capacidad de adaptación les permite analizar datos no estructurados. Los datos estructurados están organizados en bases de datos buscables, pero los datos no estructurados no tienen un formato predefinido, lo que dificulta su análisis. Eso es lo que hace que la tecnología de aprendizaje profundo sea tan valiosa; por ejemplo, los coches autónomos utilizan este tipo de IA para identificar otros vehículos en la carretera y evaluar las condiciones cambiantes.
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Cómo la IA puede mejorar tu proceso de análisis de datos
La IA hace que manejar e interpretar datos sea más sencillo que nunca porque se integra perfectamente en muchos procesos de análisis. Aquí tienes algunas sugerencias sobre dónde integrar la IA en las estrategias de datos empresariales.
Limpieza de datos
El primer paso para analizar una base de datos es comprobar si hay errores. Los analistas pasan mucho tiempo escaneando cientos de líneas en una hoja de cálculo o escribiendo consultas SQL detalladas para descubrir anomalías. Afortunadamente, la IA puede realizar esta tarea mucho más rápido. Simplemente introduce tu base de datos en la IA y utiliza el procesamiento de lenguaje natural (PLN) para formular una consulta, como: "Busca información faltante y errores en esta base de datos".
Análisis de datos
La IA alivia la carga de análisis de los profesionales de datos sin reemplazar la necesidad de inteligencia humana. Puedes usar la IA para buscar en los datos, pero depende de ti determinar qué es importante.
Por ejemplo, si introduces tus datos en un algoritmo de aprendizaje profundo, este generará docenas de tendencias, predicciones y correlaciones que quizás nunca habrías encontrado. Pero tendrás que revisar manualmente estos resultados para descubrir los fragmentos más relevantes e informativos para tu negocio.
Visualización de datos
Otra tarea común es crear elementos visuales para la información que analizas. Es posible que utilices herramientas de análisis de datos como RapidMiner y Tableau para esto, las cuales cuentan con visualizaciones de datos generadas por IA para acelerar el proceso. Tableau Pulse, por ejemplo, utiliza IA para generar visualizaciones de datos personalizables basadas en indicadores clave de rendimiento (KPI) predefinidos.
Análisis predictivo
Los algoritmos de aprendizaje automático dependen de la identificación de patrones de datos, por lo que no es de extrañar que las plataformas de análisis de IA destaquen en el análisis predictivo. La IA simplemente traza puntos de datos, encuentra la tendencia e identifica el resultado más probable. Un científico de datos humano también podría hacer esto, pero las mejores herramientas de IA pueden procesar cientos o miles de estadísticas de forma más rápida y precisa.
Casos de uso de la analítica de datos con IA por industria
La IA ofrece una amplia gama de beneficios a casi todos los sectores. Aquí tienes ejemplos de cómo la IA apoya los procesos de análisis de datos en diferentes industrias, desde la recopilación básica de datos hasta el análisis predictivo complejo.
Atención sanitaria
El sector sanitario genera enormes conjuntos de datos cada día, como imágenes de rayos X y resultados de análisis de sangre. Los algoritmos de IA procesan esta información para encontrar conexiones entre puntos de datos con mayor rapidez de lo que podría hacerlo un profesional médico.
Estos avances ayudan a detectar precozmente el cáncer, la diabetes y el alzhéimer, mejorando los resultados sanitarios y salvando potencialmente vidas al ayudar a médicos y pacientes a tomar decisiones informadas.
Finanzas
Dada su compleja normativa, el sector financiero se beneficia de cualquier avance en la tecnología de IA que simplifique el análisis de datos. Los financieros pueden utilizar esta herramienta para mejorar sus carteras especulando con los precios de las acciones y analizando las condiciones económicas.
Supongamos que quieres encontrar señales económicas que indiquen el éxito o fracaso potencial de una estrategia financiera. Podrías utilizar una plataforma financiera como OneStream para lograr este objetivo.
Marketing y conocimiento del cliente
Interpretar datos críticos de los usuarios permite a las empresas optimizar sus productos, servicios y campañas de marketing. Esta información permite a las compañías alcanzar objetivos como aumentar las conversiones o impulsar la interacción. Las herramientas de IA que se integran con plataformas web hacen que esta información sea mucho más fácil de obtener.
Por ejemplo, Webflow Analyze realiza un seguimiento detallado de las estadísticas de las páginas y te permite ver cómo interactúan los usuarios con cada parte del sitio web. Con estos datos, puedes actualizar las páginas de bajo rendimiento para mejorar las tasas de clics.
Fabricación
Esta industria requiere que muchas piezas móviles funcionen al unísono. Los fabricantes deben pedir materias primas, coordinar las líneas de montaje y enviar los productos terminados siguiendo un calendario optimizado con precisión. La IA puede mejorar este proceso utilizando modelos de aprendizaje para detectar posibles cuellos de botella y oportunidades de optimización.
Almacenes y cadenas de suministro
Los almacenes y las cadenas de suministro se benefician enormemente del uso de una herramienta de IA para gestionar su inventario, coordinarse con los transportistas y realizar un seguimiento de los valores de mercado. Los modelos de IA pueden detectar rápidamente carencias de inventario o tiempos de envío prolongados simplemente aprendiendo patrones y notificando cuando los datos se desvían de ellos.
Si se le proporcionan suficientes datos para aprender, la IA puede incluso predecir cómo podrían cambiar los valores de mercado a corto o largo plazo. Esto te permite tomar decisiones informadas sobre cuándo retener un producto y cuándo venderlo.
Los retos de utilizar la IA para el análisis de datos
A pesar de todas las ventajas que ofrece la IA, conlleva las siguientes limitaciones que tu equipo debe gestionar con cuidado.
Calidad de los datos
El dicho "basura entra, basura sale" nunca ha sido tan cierto como con la IA. Incluso una coma mal colocada en un archivo CSV o una columna mal formateada en una hoja de cálculo de Excel podrían afectar gravemente a los resultados.
Además, la IA aprende de todo lo que ingiere, por lo que cuantos más errores le proporciones, más corromperás su modelo de aprendizaje. Para mantener la utilidad de una herramienta de IA, asegúrate de que todos los datos que le envíes sean precisos y tengan un formato coherente.
Seguridad y privacidad de los datos
Si manejas datos confidenciales o seguros, ten cuidado con la herramienta de IA que utilizas y sus controles de datos. Los sistemas de IA pueden almacenar la información que reciben para perfeccionar sus modelos de aprendizaje, por lo que cualquier dato que proporciones podría aparecer si otro usuario realiza una consulta relevante.
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El análisis de datos ayuda a optimizar desde los flujos de trabajo hasta las ventas, y también puede mejorar el rendimiento de tu sitio web. Integrar una herramienta de análisis en tu plataforma web te permite obtener información sobre qué diseños funcionan y por qué. Con estos datos y herramientas de pruebas A/B, puedes realizar mejoras específicas que impulsen la interacción de los usuarios y las conversiones.
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