Uso de IA en el análisis de datos: cómo dar sentido a Big Data

Los últimos años han visto rápidos avances en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Afectan a todo tipo de empresas y proporcionan muchos impactos positivos en la publicidad y el marketing. Un caso de uso particular para la IA es el análisis de datos. Las empresas modernas generan cantidades considerables 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 cuando analizan Big Data para descubrir información relevante cuando se dirigen a clientes específicos. Anteriormente, estos datos habrían sido impenetrables, pero ahora, gracias al poder de la IA, las empresas pueden filtrar más fácilmente posibles clientes potenciales y descubrir en quién deben enfocarse y dedicar recursos.

Una señal visible del uso de la inteligencia artificial en línea es Google Ads. ¿Con qué frecuencia ves un anuncio de un producto en particular y otros muy similares te siguen por la red? Y no será un producto al azar. Por lo general, el anuncio será de algo que le interese, que posiblemente haya buscado en línea recientemente. Esto ocurre porque Google usa AI y ML para comprender los productos que nos gustan. Cuanto más tiempo pasamos en línea y 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 Big Data ahora disponible. Las herramientas tradicionales de extracción de datos e inteligencia alcanzan límites físicos; sin embargo, el avance de la IA ahora hace posible y práctico un análisis de datos más completo.

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

Dar sentido a los grandes datos

Technopedia define Big Data como "un proceso que se utiliza cuando las técnicas tradicionales de extracción y manejo de datos no pueden descubrir los conocimientos y el significado de los datos subyacentes". Esto indica que Big Data no es solo una cantidad masiva de datos; también implica 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 han generado más datos con el tiempo, sino que también se han creado nuevos tipos de datos. Inicialmente, las empresas se centraron en el procesamiento de datos estructurados, por ejemplo, los tipos que podría almacenar en un archivo de texto o una hoja de cálculo. Pero hoy en día, muchos datos no están estructurados, y no siempre son obvios. Por ejemplo, aunque predominantemente se basan en texto, los correos electrónicos no están en una forma en la que las herramientas tradicionales de minería de datos puedan acceder y entender. Y piense hoy en día, cuántos datos existen como archivos de audio, video e imagen.

El Internet de las cosas ha ampliado aún más la recopilación de datos, por ejemplo, piense en todo lo que los sensores de su teléfono, o incluso Fitbit, registran y recopilan.

Las recientes expansiones en las capacidades y la disponibilidad del reconocimiento facial y de voz contribuyen con grandes cantidades de datos y requieren capacidades de procesamiento de Big Data para tener algún valor.

El advenimiento de Big Data ha llevado a un aumento en la demanda de formas de procesarlo de manera eficiente y rentable. De lo contrario, recopilar esos datos se vuelve inútil y un desperdicio masivo de recursos. Necesita una forma de escanear grandes cantidades de datos para buscar patrones o conexiones, que luego pueda usar en su planificación estratégica.

Los científicos de datos describen Big Data en términos de las 3V:

Volumen : la cantidad de datos generados a partir de varias fuentes
Velocidad : la velocidad de los datos generados
Variedad : la combinación de tipos de datos incluidos en la recopilación general de datos: estructurados/semiestructurados/no estructurados.

Cualquier sistema de análisis de datos debe tener en cuenta las 3V de los datos que maneja, particularmente al determinar sus capacidades.

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos es el proceso de estudiar datos y dibujar patrones. Está en el centro del campo del análisis de datos. El análisis de datos incluye tanto el análisis descriptivo (análisis de datos y descripción de lo que sucede) como el análisis predictivo (predicción de lo que sucederá en el futuro, en función de las actividades actuales y pasadas).

Muchas empresas luchan por 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 debe recopilar todos los datos necesarios antes de comenzar el análisis de datos. Y luego, una vez que una empresa ha recopilado datos de una variedad de fuentes, a menudo necesita convertirlos en un formulario 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 análisis de datos real, especialmente cuando es manual y no repetible. Por lo general, las empresas tienen que "reinventar la rueda" cada vez que necesitan realizar este análisis de datos.

Hay cuatro tipos principales de análisis de datos, según el Modelo de Ascendencia de Gartner:

1. Análisis de datos descriptivos: aborda preguntas básicas como "cuántos, cuándo, dónde y qué". Estos son el enfoque de las herramientas y los tableros de Business Intelligence (BI). Los análisis descriptivos se pueden dividir aún más en informes ad hoc (informes personalizados generados para usted cuando sea necesario) e informes enlatados (informes programados siguiendo una plantilla o formato común). [¿Qué pasó?]

2. Análisis de datos de diagnóstico: el proceso de examinar datos para comprender la causa y el efecto o por qué sucedió algo. [¿Por qué sucedió?]

3. Análisis de datos predictivos: puede usarlos para identificar tendencias, correlaciones y causalidad. Estos pueden incluir modelos predictivos y modelos estadísticos. [¿Lo que sucederá?]

4. Análisis de datos prescriptivos: donde la IA y los grandes datos se combinan para ayudar a predecir resultados e identificar qué acciones tomar. [¿Cómo podemos hacer que suceda?]

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. No importa qué tipo se adapte mejor 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 mediante la búsqueda de patrones en los datos.

Siete tecnologías abarcan el análisis de datos y Big Data:

• Análisis predictivo : algoritmos estadísticos que trabajan en datos que determinan 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 : como la minería de datos, pero con el objetivo de analizar el texto disponible para desarrollar conocimientos y comprensión, estrechamente asociado con el procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Análisis en memoria : análisis de los datos de la memoria del sistema para obtener información
• Gestión de datos : mejorar el almacenamiento, la calidad y la organización de los datos en las organizaciones.

Uso de IA para el análisis de datos

Como vimos en ¿Qué es el marketing de IA?, el surgimiento de la IA ha provocado un cambio sísmico que ha transformado la industria del marketing más allá del reconocimiento. Una de las razones de esto es el poder de la IA para acelerar y dar sentido al análisis de datos. AI 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.

AI utiliza dispositivos informáticos para simular procesos de inteligencia humana. Por lo general, toma grandes sumas de datos de entrenamiento, "aprende" de esto y luego analiza datos en vivo en busca de correlaciones y patrones, haciendo predicciones sobre lo que esto significa para el futuro.

El análisis de datos tradicional requiere un aporte humano considerable para manipular el código cada vez que alguien necesita que se realice un cambio. Sin embargo, AI elimina este requisito, ya que puede hacer los ajustes necesarios de forma independiente, especialmente si incorpora aprendizaje automático.
AI puede abarcar las siete tecnologías a las que nos referimos anteriormente para hacer posible y manejable el procesamiento de Big Data.

¿En qué se diferencia el análisis de datos de IA del análisis de datos tradicional?

Las principales diferencias entre la IA y el análisis de datos tradicional se relacionan con la capacidad y la independencia de la computadora. Previamente, habíamos alcanzado un límite en la cantidad de datos que los humanos podían procesar de manera eficiente. Ir más allá en el análisis de datos normalmente requería tantos recursos que rápidamente se volvió poco práctico y antieconómico. Los sistemas basados ​​en IA pueden manejar sustancialmente más datos y trabajar a una velocidad sobrehumana para lograr mejores resultados.

Además, los sistemas que incluyen el aprendizaje automático permiten que las computadoras aprendan y trabajen de forma independiente, convirtiendo formas dispares de datos sin procesar en análisis significativos. Estos sistemas necesitan 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 brinda oportunidades para que las empresas procesen cantidades masivas de datos y descubran tendencias y patrones. Esto les ofrece la oportunidad de optimizar los sistemas y brindar un servicio personalizado a sus clientes.

Las empresas pueden obtener datos de una amplia variedad de fuentes. Incluso pueden usar software de detección y reconocimiento facial para personalizar el marketing para las personas. 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 al combinar datos históricos del cliente, algoritmos complejos, procesamiento de lenguaje natural e incluso análisis emocional para predecir mejor los deseos del cliente.

Walmart, por ejemplo, utiliza modelos de inteligencia artificial para predecir mejor la combinación de inventario óptima para cualquier tienda en un día determinado. Por ejemplo, introducen información meteorológica en sus sistemas para que puedan adoptar el stock de la tienda para reflejar mejor la demanda de los clientes. Saben que una tienda en un área donde se pronostica un huracán tendrá una mayor demanda de artículos como sacos de arena, agua embotellada y aspiradoras para líquidos y líquidos. Walmart sabe enviar rápidamente estos artículos desde sus centros de distribución a esa tienda. Cuantos más eventos meteorológicos hay, más aprende el sistema las demandas de los clientes.

Otro caso en el que Walmart se adapta en tiempo real a su análisis de datos es con los precios inteligentes de IA. Están experimentando con cámaras habilitadas para Wi-Fi con datos en tiempo real en los pasillos de carne, adaptando los precios para reducir el deterioro y el desperdicio. Walmart descubrió que este precio inteligente ha llevado a un aumento de ventas del 30% en el departamento.

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

Como observa Deeper Insights, la IA puede revolucionar la forma en que recopilamos información sobre productos y consumidores. Las empresas pueden aprovechar el poder del análisis de datos no estructurados para rastrear el comportamiento del consumidor, como patrones de compra o encontrar necesidades no satisfechas en una categoría de productos abarrotada. Puede ayudar a las empresas a innovar, expandirse, aumentar las ventas y realizar ventas cruzadas de sus productos y servicios a mercados en los que antes no se había pensado.

Los datos no estructurados, como reseñas, comentarios, publicaciones en redes sociales y foros, pueden capturar verdaderamente las opiniones de sus clientes. Sin embargo, estos datos previamente habrían sido excluidos de su toma de decisiones comerciales, probablemente colocados en la categoría "demasiado difícil". Estos brindan a las marcas una comprensión más profunda de los comportamientos de los clientes y las oportunidades ocultas.

El análisis de texto puede brindar información sobre el sentimiento del cliente, las tendencias de conversación, los temas discutidos y otra información útil. El análisis de texto impulsado por IA proporciona capacidades de análisis predictivo que permiten a las empresas anticipar mejor las necesidades de los clientes y las tendencias del mercado.

El análisis de datos predictivo y prescriptivo lo ayuda a determinar qué quieren los clientes antes de que lo hagan. Esto garantiza que pueda pedir los tipos y cantidades correctos de inventario con poco desperdicio, mejorar el servicio al cliente, maximizar la eficiencia comercial y aumentar el valor de por vida del cliente.

Envolviendo las cosas

El análisis de datos de IA utiliza algoritmos de aprendizaje automático para monitorear y analizar grandes cantidades de datos, automatizando el trabajo que consume mucho tiempo y que normalmente realizan los analistas de datos. La inteligencia artificial 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 usar el análisis de datos de IA es que, a diferencia de los analistas de datos humanos, los algoritmos de IA no se ven obstaculizados por suposiciones y sesgos preexistentes. El análisis de IA puede analizar grandes cantidades de datos y proporcionar un análisis completamente objetivo. Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden responder a los cambios comerciales tan pronto como ocurren.