Propuesta de valor
¿Quieres saber cómo sacar el máximo partido a tus datos sin ser un experto en Big Data, Machine Learning o Analítica Avanzada de Datos? En este blog te contaremos cómo es posible que un usuario de negocio sea capaz de realizar análisis y aplicar algoritmos a sus datos sin necesidad (y dependencia) de terceros con las mejores soluciones analíticas.
El análisis de datos tradicional
Durante mucho tiempo, el análisis de datos ha requerido de unos determinados roles orientados a:
- Integración, preparación y modelado del dato;
- El entrenamiento de modelos predictivos;
- Y la preparación de la visualización de la información
Básicamente, las principales consecuencias eran:
- Costes, al necesitar contratar ese tipo de perfiles.
- Tiempo, al no poder disponer de los datos analizados cuando dirección lo deseara.
- Dependencia, al precisar de otros equipos para que realicen las acciones indicadas anteriormente.
Independientemente del tamaño de la compañía, todos ellos suponen un hándicap de cara a dirección, especialmente porque muchas veces no estamos hablando de un Big Data y una algoritmia desarrollada internamente, sino que la mayoría de las compañías tienen unas necesidades comunes en lo que a análisis de datos se refiere, como por ejemplo información sobre ventas, márgenes, precios, KPIs financieros, etc.
En definitiva, todo esto supone una falta de agilidad, un exceso de complejidad y un coste elevado a la hora de tomar decisiones.
La analítica avanzada de datos y Machine Learning
Como hemos comentado en muchas otras entradas de nuestro blog, la llegada del cloud supone un antes y un después en el mundo de IT, y afortunadamente, la analítica también se ha visto beneficiada.
En lo que respecta a la analítica, al igual que en el resto de los servicios de cloud pública, aplican los factores que ya conocemos:
- Pago por Uso Vs. Adquisición de licencias
- Servicio Gestionado Vs. Costes de gestión, Infraestructura, actualizaciones, etc.
- Capacidad de crecimiento/decrecimiento Vs. licenciamiento estático/perpetuo
Sin embargo, y especialmente en lo que respecta al análisis de datos, hay una componente principal que cambia por completo la foto a favor de la nube: MACHINE LEARNING
En las soluciones de analítica de datos en la nube, los proveedores añaden funcionalidades listas para usar por los usuarios. Estas funcionalidades diferenciadoras no hacen más que aprovechar el conocimiento del proveedor de servicios cloud en cuanto a algoritmia de Machine Learning para ofrecer unos modelos/algoritmos ya diseñados, entrenados y listos para usarse.
Igualmente, el Machine Learning se encarga de entender, de manera automática, los datos, su significado y relaciones, por lo que nos liberamos de esa tarea, ya sea total o parcialmente (en aquellas situaciones en las que el análisis requiera una mayor complejidad, liberándonos de la creación de nuevos cálculos, visualización de datos, informes o cuadros de mando).
Esto no significa que los perfiles anteriores ya no sean necesarios, solamente nos abre la puerta a que las compañías evalúen la complejidad de los análisis que han de realizar de cara a entender si esas necesidades se cubren con las funcionalidades incluidas en los servicios cloud de Data Analytics, o han de incorporar esos perfiles a sus plantillas.
Otro paso más: Lenguaje Natural
Si bien comentábamos que hay una gran ventaja para las empresas gracias al uso de las funcionalidades por defecto de las soluciones cloud de análisis de datos, no debemos pasar por alto una de esas funcionalidades: la INTERACCIÓN EN LENGUAJE NATURAL.
La buena noticia es que este canal de comunicación es duplex, es decir, el servicio permite al usuario hacer preguntas sobre los datos en lenguaje natural y, a su vez, el servicio puede responder igualmente con lenguaje natural al interpretar el cuadro de mando que se le está presentando al usuario.
Una de las principales ventajas del procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing – NLP en inglés) es que no es necesario conocer los datos sobre los que se va a ejecutar la pregunta del usuario, es decir, estos servicios de analítica de datos en cloud son capaces de entender preguntas como, por ejemplo, ¿Cuáles son los productos más vendidos en España?, ¿Cuál es el crecimiento anual?.
De esta forma, evitamos que el usuario tenga que identificar los datos que ha de tener en cuenta para responder a la pregunta y construir una visualización, ofreciendo el servicio la información lista para que el usuario la interprete y pueda obtener conclusiones o insights.
Del mismo modo, a la hora de interpretar cuadros de mando, o incluso elaborar reportes que expliquen dichos cuadros de mando, estos servicios también ayudan a que, gracias a la generación de lenguaje natural (Natural Language Generation – NLG en inglés) sea el servicio el que se encargue de hacer una narrativa que explique el cuadro de mando.
Soluciones Analíticas Cloud
En el mercado actual son varios los proveedores que ofrecen este tipo de soluciones analíticas.
Como decimos siempre, las necesidades concretas son las que hacen que una solución sea mejor que el resto.
Entre ellos destacamos:
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Amazon Web Services (QuickSight)
El líder indiscutible de servicios cloud nos ofrece un servicio de análisis y visualización de datos conocido como Amazon QuickSight, el cual incluye la funcionalidad QuickSight Q, que nos permite hacer preguntas en lenguaje natural sobre nuestros datos.
Adicionalmente, cuenta con ML Insights, orientado a descubrir patrones o tendencias ocultas, identificar datos clave para las empresas, predecir datos futuros y resumir un cuadro de mandos en una redacción en lenguaje natural y fácil de comprender.
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Oracle Analytics Cloud Services (OACS)
El gigante de software y fuerte player en el contexto de los servicios de nube pública nos ofrece un servicio cloud basado en todo el conocimiento adquirido durante las décadas en las que ha comercializado, evolucionado y mejorado sus productos de analítica y BI.
El servicio, denominado Oracle Analytics Cloud, nos ofrece todas las funcionalidades mencionadas:
- NLP para poder realizar preguntas.
- NLG para crear los narrativos de los cuadros de mando que se han construido a partir de nuestros datos y su análisis.
- Igualmente, el Machine Learning incorporado nos permite además realizar predicciones a partir de los datos actuales.
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Tableau
Por su parte, Tableau, una de las soluciones líderes en el mercado nos ofrece también la posibilidad de combinar el aprendizaje automático con el análisis y la visualización de datos.
A través de las funcionalidades “Ask Data” y “Explain Data” podremos interactuar con la solución de una manera lo más natural posible, haciendo preguntas en lenguaje natural y recibiendo explicaciones de los cuadros de mando de manera que cualquier usuario pueda entender su significado.
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SAP Analytics Cloud
Por último, la solución de analítica Self Service de SAP, SAP Analytics Cloud, también ofrece un servicio orientado a que cualquier persona de una organización, independientemente de su conocimiento técnico, pueda sacar el máximo provecho a los datos.
Funcionalidades como la predicción y la posibilidad de poder interactuar en lenguaje natural con la solución hacen que, como en el resto de soluciones, la obtención de la información útil para los decisores de una compañía sea más fácil e intuitiva que nunca.
Para ello, ofrecemos nuestra experiencia y conocimiento en el área de Data Intelligence para sacar el máximo provecho tanto a las funcionalidades de siempre como las más innovadoras tipo Machine Learning.
