Descripción: La analítica aumentada se refiere al uso de tecnologías habilitadoras como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la analítica de datos. Esta metodología permite a las organizaciones extraer información más valiosa y procesar grandes volúmenes de datos de manera más eficiente. A través de la automatización de tareas analíticas, la analítica aumentada facilita la identificación de patrones y tendencias que podrían pasar desapercibidos en un análisis tradicional. Además, al integrar capacidades de inteligencia artificial, se potencia la toma de decisiones basada en datos, permitiendo a los usuarios, incluso aquellos sin un profundo conocimiento técnico, interactuar con los datos de manera intuitiva. La analítica aumentada se aplica en diversas áreas, desde la optimización de procesos industriales hasta la mejora de la experiencia del cliente en múltiples sectores. Su capacidad para operar en entornos de Data Lakes y Edge AI la convierte en una herramienta esencial para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un mundo cada vez más impulsado por los datos.
Historia: La analítica aumentada comenzó a tomar forma a mediados de la década de 2010, cuando las empresas comenzaron a integrar tecnologías de inteligencia artificial en sus procesos de análisis de datos. Con el auge del big data y la necesidad de procesar grandes volúmenes de información, surgieron herramientas que combinaban el aprendizaje automático con la analítica tradicional. En 2017, Gartner acuñó el término ‘analítica aumentada’ para describir esta tendencia emergente, destacando su potencial para transformar la forma en que las organizaciones analizan y utilizan los datos.
Usos: La analítica aumentada se utiliza en diversas aplicaciones, como la predicción de tendencias de mercado, la optimización de la cadena de suministro, la personalización de la experiencia del cliente y la detección de fraudes. En el ámbito de DataOps, permite una integración más fluida de datos y análisis, mejorando la colaboración entre equipos. En la Industria 4.0, se aplica para optimizar procesos de manufactura y mantenimiento predictivo, mientras que en entornos de Edge AI, facilita el análisis de datos en tiempo real en dispositivos locales.
Ejemplos: Un ejemplo de analítica aumentada es el uso de plataformas de visualización de datos que incorporan capacidades de inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a descubrir insights en sus datos sin necesidad de conocimientos avanzados en análisis. Otro caso es el uso de algoritmos de aprendizaje automático en el sector financiero para detectar patrones de comportamiento sospechosos y prevenir fraudes en tiempo real.
