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Data analytics automation

¿Qué es la data analytics automation y por qué adoptarla?

En un mundo abrumado por la transformación digital, la Data Analytics Automation se está convirtiendo en una herramienta cada vez más valiosa para permitir a las empresas seguir siendo eficientes y competitivas en el mercado.

Hace casi diez años, el científico de datos y matemático inglés Clive Humby acuñó la expresión “Los datos son el nuevo petróleo”. Una máxima más actual que nunca: según los datos de Statista, el mercado global de Big Data Analytics superará un valor de 650 billones de dólares en 2029.

Como el petróleo, para que los datos tengan valor, deben extraerse y refinarse correctamente. La Data Analytics Automation permite a las empresas aprovechar al máximo sus datos, optimizando al mismo tiempo los costes y permitiendo un control preciso de todo el proceso, un cambio cultural que se inscribe en un escenario más amplio: el de la cultura de datos.

Data Analytics Automation: qué es y qué es lo que cambia respecto al análisis de datos tradicional.

El mundo del análisis de datos ha experimentado una evolución significativa en los últimos años, pasando de metodologías tradicionales a prácticas innovadoras que utilizan tecnologías avanzadas, como la inteligencia artificial, el machine learning y softwares especializados, para automatizar los procesos de recogida, limpieza, análisis e interpretación de datos.

Este nuevo enfoque, llamado Data Analytics Automation, reduce significativamente la necesidad de intervención humana manual en las diferentes fases del análisis de datos, transformando la manera en la que la información se elabora y se utiliza en las decisiones empresariales.

Las ventajas de Data Analytics Automation

La implementación de un sistema de Data Analytics Automation trae consigo varias ventajas para la empresa, a partir de la reducción de los tiempos de recogida, tratamiento y análisis de los datos gracias a las herramientas de automatización, junto con una reducción significativa de imprecisiones e inconsistencias dictadas por el error humano.

Aunque la inversión inicial en herramientas y procesos para habilitar la Data Analytics Automation es superior respecto al análisis de datos que se lleva a cabo con metodologías tradicionales, a largo plazo implica menos costes debido a la reducción del tiempo y recursos humanos requeridos.

La Data Analytics Automation garantiza, además, una mayor escalabilidad e igualdad de eficiencia operativa, donde un análisis manual podría resultar impracticable o muy caro a medida que aumentase el volumen de datos.

Además, mientras que el enfoque tradicional requiere habilidades específicas en el campo del análisis de datos, estadística y conocimiento de herramientas complejas, la automatización, también gracias a las diferentes herramientas presentes en el mercado, reduce la necesidad de conocimientos técnicos avanzados para el funcionamiento diario y estimula la colaboración entre equipos no técnicos y analistas, democratizando el acceso a los datos.

¿Por qué invertir en la automatización del análisis de datos?

La implementación de un sistema de Data Analytics Automation puede constituir una inversión importante, especialmente para las PYME con presupuestos limitados. Como se ha mencionado anteriormente, el retorno de la inversión se manifiesta a través del aumento de la eficiencia y la reducción de los costes operativos gracias a las economías de escala, pero no sólo eso.

La gestión optimizada de los datos permite, en primer lugar, un mejor control de los costes, gracias a un seguimiento exacto y puntual junto con un análisis capaz de sugerir eficiencias a lo largo de toda la cadena de valor.

La Data Analytics Automation proporciona una ventaja competitiva que no debe subestimarse debido a su capacidad de mejorar el proceso decisional en la empresa, proporcionando enfoques en tiempo real para tomar decisiones más rápidas e informadas. Esto permite a la empresa estar siempre al día (o un paso por delante) con las tendencias del mercado y reducir el riesgo de errores estratégicos.

Por último, basándose en el machine learning y en la inteligencia artificial, la Data Analytics Automation puede predecir futuras tendencias y proporcionar recomendaciones basadas en los datos, allanando el camino de la analítica predictiva y el mantenimiento predictivo y, por tanto, optimizaciones adicionales de herramientas y recursos.

 

 

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