Utilizando Inteligencia Artificial en el Análisis de Datos – Cómo Dar Sentido al Big Data

Los últimos años han visto avances rápidos en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Afectan a todo tipo de negocios y tienen muchos impactos positivos en la publicidad y el marketing. Un caso de uso particular de la IA es el análisis de datos. Las empresas modernas generan cantidades considerable de datos, y el análisis de datos de IA da sentido a todos estos datos de una manera manejable, convirtiéndolos en información útil. Los especialistas en marketing encuentran que las aplicaciones de IA y ML son de gran ayuda al filtrar datos grandes para descubrir ideas relevantes al dirigirse a clientes específicos. Estos datos anteriormente hubieran sido inaccesibles, pero ahora, gracias al poder de la IA, las empresas pueden filtrar más fácilmente posibles clientes y descubrir en quién deberían centrarse y dedicar recursos.

Una señal visible del uso de inteligencia artificial en línea es Google Ads. ¿Con qué frecuencia ves un anuncio de un producto en particular y otros muy similares te siguen en Internet? Y no será algún producto al azar. El anuncio generalmente será algo que te interese, algo que hayas buscado en línea recientemente. Esto sucede porque Google utiliza IA y ML para comprender los productos que nos gustan. Cuanto más tiempo pasamos en línea y cuantas más búsquedas realizamos, mejor entiende Google nuestros gustos. Utiliza este conocimiento para determinar qué anuncios debería mostrarnos.

Otro uso importante de la IA es dar sentido a la gran cantidad de datos grandes que ahora están disponibles. Las herramientas de extracción e inteligencia de datos tradicionales alcanzan límites físicos, pero el avance de la IA ahora hace posible y práctico un análisis de datos más exhaustivo.

Análisis de datos de IA: cómo la IA puede dar sentido a los datos grandes:

Dar sentido a los datos grandes

Technopedia define los datos grandes como «un proceso que se utiliza cuando las técnicas tradicionales de minería y manejo de datos no pueden descubrir las ideas y el significado de los datos subyacentes». Esto indica que los datos grandes no son solo una gran cantidad de datos; también implican los procesos necesarios para convertir esos datos en información útil. Este tipo de datos requiere un enfoque de procesamiento diferente al que hemos utilizado en el pasado.

No solo se ha generado más datos con el tiempo, sino que también se han creado nuevos tipos de datos. Inicialmente, las empresas se centraron en procesar datos estructurados, como los que se pueden almacenar en un archivo de texto o una hoja de cálculo. Pero en la actualidad, muchos datos son no estructurados, y estos no son siempre obvios. Por ejemplo, aunque predominantemente basados en texto, los correos electrónicos no están en una forma a la que las herramientas tradicionales de minería de datos puedan acceder y comprender. Y piensa en la cantidad de datos que existen actualmente en forma de archivos de audio, video e imagen.

Internet de las cosas ha ampliado aún más la colección de datos, por ejemplo, piensa en todo lo que los sensores de tu teléfono, o incluso Fitbit, registran y recopilan.

Las recientes expansiones en las capacidades y disponibilidad del reconocimiento facial y de voz contribuyen a vastas cantidades de datos y estos requieren capacidades de procesamiento de datos grandes para tener algún valor.

El advenimiento de los datos grandes ha llevado a un aumento en la demanda de formas de procesarlos de manera eficiente y

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Volumen – la cantidad de datos generados de diversas fuentes
Velocidad – la rapidez de generación de datos
Variedad – la mezcla de tipos de datos incluidos en la colección general de datos – estructurados / semiestructurados / no estructurados.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de estudio de datos y extracción de patrones. Es el núcleo del campo de la analítica de datos. El análisis de datos incluye tanto el análisis descriptivo (analizar datos y describir lo que está sucediendo) como el análisis predictivo (predecir lo que sucederá en el futuro, basado en actividades actuales y pasadas).

Muchas empresas tienen dificultades para acceder a todos los datos relacionados con su negocio. A menudo, los datos adecuados están fácilmente disponibles, pero la empresa carece de herramientas para analizarlos en una forma utilizable. Los datos pueden estar dispersos en muchos lugares, lo que significa que una empresa primero necesita recopilar todos los datos necesarios antes de comenzar el análisis de datos. Y una vez que una empresa ha recolectado datos de diversas fuentes, a menudo necesita convertirlos en una forma común y fusionarlos. Esto puede ser tan simple como poder comparar datos en formatos de archivo .CSV y Excel.

Oracle observa que el proceso de recopilación de datos puede ser mucho más difícil y lento que el propio análisis de datos, especialmente cuando es manual y no repetible. Típicamente, las empresas tienen que «reinventar la rueda» cada vez que necesitan realizar este análisis de datos.

Cada uno de estos tipos de análisis de datos tiene un propósito específico, algunos se centran en el futuro y otros en comprender mejor el pasado. Sin importar cuál sea el tipo que mejor se adapte a sus necesidades, sin embargo, el objetivo principal de un analista de datos es utilizar los datos para aumentar la eficiencia y mejorar el rendimiento, encontrando patrones en ellos.

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Siete tecnologías engloban el análisis de datos y Big Data:

  • Analítica Predictiva – algoritmos estadísticos que trabajan con datos para determinar resultados futuros basados en datos históricos
  • Hadoop – un marco de software capaz de procesar y contener grandes cantidades de datos
  • Minería de Datos – análisis de grandes cantidades de datos para descubrir conexiones y patrones
  • Aprendizaje Automático – esa parte de la IA que implica programar computadoras para aprender de la experiencia, de modo que puedan generar modelos para analizar grandes conjuntos de datos y producir resultados mejores y más refinados.
  • Minería de Texto – similar a la Minería de Datos, pero con el objetivo de analizar textos disponibles para desarrollar conocimientos y comprensión, estrechamente relacionado con el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
  • Análisis en Memoria – análisis de datos de la memoria del sistema para obtener información
  • Gestión de Datos – mejora del almacenamiento, calidad y organización de datos en organizaciones.

Uso de IA para el Análisis de Datos

Como vimos en ¿Qué es el Marketing de Inteligencia Artificial?, la aparición de la IA ha causado un cambio sísmico que ha transformado la industria del marketing de manera irreconocible. Una de las razones de esto es el poder de la IA para acelerar y dar sentido al análisis de datos. La IA ha brindado a los especialistas en marketing la capacidad de aprovechar grandes cantidades de datos, automatizar procesos complejos, personalizar contenido y hacer predicciones con una precisión nunca antes vista.

La IA utiliza dispositivos informáticos para simular procesos de inteligencia humana. Generalmente toma grandes cantidades de datos de entrenamiento, «aprende» de esto y luego analiza datos en vivo para encontrar correlaciones y patrones, haciendo predicciones sobre lo que esto significa para el futuro.

El análisis tradicional de datos requiere una considerable intervención humana para manipular el código cada vez que alguien necesita realizar un cambio. Sin embargo, la IA elimina este requisito, ya que puede realizar los ajustes necesarios de forma independiente, especialmente si incorpora el aprendizaje automático.
La IA puede abarcar las siete tecnologías mencionadas anteriormente para hacer posible y manejable el procesamiento de Big Data.

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¿En qué se diferencia el Análisis de Datos de IA del Análisis de Datos Tradicional?

Las principales diferencias entre el análisis de datos de IA y el análisis de datos tradicional se relacionan con la capacidad y la independencia informática. Anteriormente habíamos alcanzado un límite en la cantidad de datos que los humanos podían procesar eficientemente. Para seguir avanzando en el análisis de datos, generalmente se requerían tantos recursos que rápidamente se volvía poco práctico y económicamente inviable. Los sistemas basados en IA pueden manejar considerablemente más datos arrojados sobre ellos y trabajar a una velocidad sobrehumana para obtener mejores resultados.

Además, los sistemas que incluyen aprendizaje automático permiten que las computadoras aprendan y trabajen de forma independiente, convirtiendo diferentes formas de datos en análisis significativos. Estos sistemas necesitan la intervención humana al principio, pero en poco tiempo pueden funcionar de forma independiente, dejando al personal para realizar otras tareas de mayor prioridad.

Usos del Análisis de Datos de IA

El aprendizaje automático ofrece oportunidades para que las empresas procesen grandes cantidades de datos y descubran tendencias y patrones. Esto les brinda la oportunidad de optimizar sistemas y brindar un servicio personalizado a sus clientes.

Las empresas pueden obtener datos de una amplia variedad de fuentes. Incluso pueden utilizar software de detección y reconocimiento facial para personalizar el marketing a, individuals. El software de automatización inteligente puede aprender de las reacciones emocionales que muestran los consumidores, y el software puede adaptar sus mensajes de marketing en consecuencia. Las empresas pueden mejorar el servicio al cliente y, a su vez, la experiencia del cliente, mediante la combinación de datos históricos de clientes, algoritmos complejos, procesamiento del lenguaje natural e incluso análisis emocional para predecir mejor los deseos de los clientes.

Walmart, por ejemplo, utiliza modelos de inteligencia artificial para predecir mejor la combinación óptima de inventario para cualquier tienda en un día determinado. Por ejemplo, incorporan información meteorológica en sus sistemas para poder adaptar el stock de la tienda y reflejar mejor la demanda del cliente. Saben que una tienda en un área donde se pronostica un huracán tendrá una mayor demanda de cosas como sacos de arena, agua embotellada y aspiradoras húmedas/secas. Walmart sabe que debe enviar rápidamente estos artículos desde sus centros de distribución a esa tienda. Cuantos más eventos climáticos haya, más aprende el sistema sobre las demandas de los clientes.

Otro caso en el que Walmart se adapta en tiempo real a sus análisis de datos es con la venta inteligente con inteligencia artificial. Están experimentando con cámaras con Wi-Fi habilitado con datos en tiempo real en los pasillos de carne, adaptando los precios para reducir el desperdicio. Walmart ha descubierto que esta venta inteligente ha llevado a un aumento del 30% en las ventas del departamento.

¿Cómo se puede utilizar la IA para descubrir ideas y tendencias a partir de los datos de los clientes?

Según Deeper Insights, la IA puede revolucionar la forma en que obtenemos información de productos y consumidores. Las empresas pueden aprovechar el poder de análisis de datos no estructurados para seguir el comportamiento del consumidor, como los patrones de compra o encontrar necesidades no satisfechas en una categoría de productos saturada. Puede ayudar a las empresas a innovar, expandirse, vender productos adicionales y cruzados a mercados que antes no se pensaban.

Los datos no estructurados, como las reseñas, los comentarios, las publicaciones en redes sociales y los foros, realmente pueden capturar las opiniones de sus clientes. Sin embargo, estos datos habrían sido excluidos anteriormente de la toma de decisiones comerciales, muy probablemente clasificados en la categoría «demasiado difíciles». Estos datos brindan a las marcas una comprensión más profunda de los comportamientos del cliente y de las oportunidades ocultas.

El análisis de texto puede proporcionar información sobre el sentimiento del cliente, las tendencias de conversación, los temas discutidos y otra información útil. El análisis de texto con IA proporciona capacidades de análisis predictivo que permiten a las empresas anticipar las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado de manera más eficiente.

El análisis de datos predictivo y prescriptivo le ayuda a determinar lo que los clientes desean antes de que ellos mismos lo sepan. Esto garantiza que pueda solicitar los tipos y cantidades adecuados de inventario con un desperdicio mínimo, mejorar el servicio al cliente, maximizar la eficiencia empresarial y aumentar el valor de vida del cliente.

Conclusión

El análisis de datos con IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para monitorear y analizar grandes cantidades de datos, automatizando el trabajo consumidor de tiempo que normalmente realizan los analistas de datos. La IA y el aprendizaje automático ahora transforman el análisis de datos al ofrecer niveles de velocidad, escala y granularidad que son humanamente imposibles y que antes eran inimaginables.

Otra ventaja de utilizar el análisis de datos con IA es que, a diferencia de los analistas de datos humanos, los algoritmos de IA no están limitados por suposiciones y sesgos preexistentes. El análisis de IA puede analizar cantidades vastas de datos y proporcionar un análisis completamente objetivo. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden responder a los cambios empresariales tan pronto como ocurren.