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El proceso de visualización de datos produce una vista analítica 360 impulsada por IA

Las herramientas de visualización de datos a veces se consideran análisis de nivel de entrada. La mayoría de los proveedores cuentan con herramientas fáciles de usar que pueden ser adquiridas por los usuarios de líneas de negocio que carecen de formación formal en analítica. En la mayoría de las mentes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático existen en planos totalmente diferentes debido a su complejidad y al nivel de habilidad que exigen.

Pero no hay una línea divisoria tan marcada como podría pensar. Cada vez más, los científicos de datos y los desarrolladores de inteligencia artificial están incorporando el proceso de visualización de datos en su rutina, utilizando herramientas como Tableau o Qlik para explorar visualmente sus conjuntos de datos y tener una idea del tipo de características que contienen. Estas herramientas también benefician al back-end. Una vez que un modelo ha analizado los números y ha hecho una recomendación, las herramientas de visualización de datos pueden interpretar los hallazgos y presentarlos de una manera que sea más interpretable de lo que sería una ecuación o una línea de código.

El último informe Hype Cycle de Gartner sobre ciencia de datos y herramientas de aprendizaje automático señala que ya estamos viendo la fusión de la IA y la visualización de datos a través de análisis aumentados, lo que permite a los usuarios explorar visualmente grandes conjuntos de datos y construir modelos complejos que utilizan el procesamiento del lenguaje natural y otros aspectos del aprendizaje automático, todos con poca o ninguna codificación. La firma de analistas espera que estas herramientas reduzcan los errores analíticos y permitan a los trabajadores de primera línea acceder a información más contextualizada.

Este manual examina algunas de las formas en que las empresas están utilizando un proceso de visualización de datos impulsado por el aprendizaje automático para trazar procesos comerciales complejos, cómo las visualizaciones pueden ayudar a contar historias de datos complicadas y qué tipo de características deben buscar los compradores en las herramientas de visualización.

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