Durante años, sacar valor de los datos ha exigido un perfil escaso: alguien que domine la herramienta de BI, sepa qué preguntar y tenga tiempo para explorar los datos gráfico a gráfico. El análisis aumentado —o augmented analytics— nace precisamente para aliviar ese cuello de botella: dejar que la máquina ayude en las partes más mecánicas del análisis para que las personas se centren en lo importante.
En este artículo explicamos qué es exactamente, con ejemplos reales que ya puedes usar hoy, qué no es (importante) y cómo empezar a aprovecharlo.
Qué es el análisis aumentado
El análisis aumentado es el uso de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para asistir a las personas en el proceso de análisis de datos. En lugar de que el analista tenga que hacerlo todo a mano, el sistema colabora en varias tareas:
- Insights automáticos. El sistema explora los datos por su cuenta y destaca patrones, correlaciones o cifras relevantes que quizá se te habrían pasado.
- Detección de anomalías. Identifica valores atípicos o comportamientos fuera de lo normal sin que tengas que ir a buscarlos.
- Preparación de datos asistida. Sugiere cómo limpiar, combinar o enriquecer los datos, reduciendo el trabajo manual previo al análisis.
- Consultas en lenguaje natural básicas. Permite escribir una pregunta con palabras corrientes —“ventas por región el año pasado”— y obtener una visualización, sin construir el gráfico paso a paso.
La idea de fondo es reducir el esfuerzo y el sesgo humano en la exploración: la máquina revisa muchas más combinaciones de las que una persona podría revisar a mano, y lo hace sin ideas preconcebidas.
Un término acuñado por Gartner
El término augmented analytics lo popularizó Gartner, que lo señaló como una de las grandes corrientes de transformación del mercado de analítica y BI. Su tesis: las capacidades asistidas por machine learning pasarían de ser un extra a estar integradas en el núcleo de las plataformas, cambiando la forma en que se genera y se consume el análisis.
Unos años después, esa predicción se ha cumplido: las tres grandes herramientas del mercado ya incorporan estas capacidades de serie.
Ejemplos reales en 2022
Esto no es teoría de futuro. Hoy mismo puedes usar el análisis aumentado en las herramientas más extendidas:
- Qlik Insight Advisor. El asistente de Qlik genera visualizaciones a partir de preguntas, sugiere análisis relevantes y destaca insights de forma automática sobre tu modelo de datos.
- Tableau Explain Data y Ask Data. Explain Data analiza un punto concreto de un gráfico y propone explicaciones estadísticas de por qué tiene ese valor; Ask Data permite consultar los datos escribiendo preguntas en lenguaje natural.
- Power BI: Q&A e ideas rápidas. La función de preguntas y respuestas (Q&A) responde en lenguaje natural con visualizaciones, y las ideas rápidas (quick insights) buscan automáticamente patrones en un conjunto de datos.
Tres herramientas distintas, la misma dirección: acercar el análisis a quien no es especialista y acelerar el trabajo de quien sí lo es.
Qué NO es el análisis aumentado
Aquí conviene ser claro, porque hay mucha confusión: el análisis aumentado no sustituye al analista, lo asiste.
- No toma decisiones por ti. Destaca un patrón; interpretarlo en el contexto del negocio sigue siendo trabajo humano.
- No garantiza que el insight sea relevante. La máquina encuentra correlaciones; distinguir la casualidad de la causa y lo importante de lo anecdótico requiere criterio.
- No arregla datos malos. Si el modelo de datos está mal definido, los insights automáticos amplifican el error en lugar de corregirlo.
Conviene además situarlo bien: hablamos de aprendizaje automático aplicado a asistir el análisis, no de sistemas que redactan conclusiones por su cuenta. Es una herramienta de apoyo, potente pero acotada, que rinde en manos de alguien que sabe leer sus resultados con espíritu crítico.
Cómo empezar a aprovecharlo
No necesitas un gran proyecto para empezar. Algunas recomendaciones prácticas:
- Parte de un modelo de datos bien definido. El análisis aumentado brilla sobre datos limpios y métricas claras. Sin esa base, produce ruido con apariencia de rigor.
- Empieza por las funciones que ya tienes. Si usas Qlik, Tableau o Power BI, estas capacidades probablemente ya están en tu licencia. Actívalas y pruébalas con un caso real.
- Úsalo para acelerar, no para delegar. Deja que el sistema haga la exploración inicial y la detección de anomalías; reserva para las personas la interpretación y la decisión.
- Forma a tu equipo. La ventaja no está en tener la función, sino en saber cuándo fiarse de un insight automático y cuándo desconfiar de él. Ahí es donde la formación en Business Intelligence marca la diferencia.
La máquina explora, la persona decide
El análisis aumentado es una de las mejores noticias de los últimos años para los equipos de datos: quita trabajo mecánico y pone más análisis al alcance de más gente. Pero su valor depende por completo de dos cosas: unos datos bien gobernados debajo y personas con criterio encima.
En Digital Fox Data ayudamos a activar estas capacidades sobre una base de datos sólida y a formar a los equipos para sacarles partido, con nuestra consultoría de Business Intelligence. Si quieres que tu herramienta trabaje para tu equipo y no al revés, hablemos.