La automatización del análisis de datos es el proceso de usar una computadora para automatizar los procesos de análisis de datos.
La automatización u operativización de la analítica consiste en poner a la disposición de los tomadores de decisiones, la información de forma continua sin que en todo momento tenga el analista de datos que intervenir en el proceso.
Históricamente, los analistas de datos han dedicado tiempo a recopilar y analizar datos manualmente. Este proceso manual puede llevar mucho tiempo y ser propenso a errores: cuanto más tiene que hacerlo usted mismo (o con otros humanos), menos eficiente se vuelve todo.
En algunos casos los análisis de información permanecen en la computadora de los analistas y no pasan a producción, es decir no se aprovecha al máximo el potencial del análisis de información. Visto desde otra perspectiva, la automatización tiene mucho que ver con la capacidad de comunicación y uso del conocimiento para la toma de decisión.
En la era de los grandes datos y la IA, es fundamental que las empresas utilicen herramientas que puedan ayudarlas a analizar sus datos y tomar decisiones en consecuencia. Esto les ayudará a ahorrar tiempo y dinero mientras mejoran su desempeño general en un mercado competitivo. Por ello hay un interés creciente en poner en operativizar el análisis de datos, es decir, integrar de análisis en procesos y sistemas operativos. Concientizar a las organizaciones de que la operativización del análisis de datos (incluido el aprendizaje automático, el análisis de texto y modelos de predicción) produce un valor real para el negocio.
La automatización de analítica de datos puede beneficiar para las pequeñas, medianas y grandes empresas. Por ejemplo, en plantas de producción se utilizan modelos analíticos para predecir si una pieza fallará o cuándo fallará. En el comercio minorista, los modelos determinan e identifican a sus mejores clientes o los artículos más rentables en su inventario, y luego qué ofertas hacer a consumidores específicos y cuándo los clientes pueden ser más receptivos a esas ofertas.
Las organizaciones a menudo piensan en contratar científicos de datos para construir modelos, sin considerar todos los elementos que deben orquestarse para poner en funcionamiento un modelo analítico. Usualmente, se pone un considerable énfasis, inversión y recursos en la etapa de desarrollo del modelo del ciclo de vida analítico, dejando a veces de lado, la operacionalización. Eso puede llevar a un proyecto de analítica a fallar o aumentar la cantidad de tiempo necesario para su implementación o aprovechamiento.
Si bien hay muchas formas en que las empresas pueden utilizar la automatización del análisis de datos, es importante tener en cuenta que esta tecnología no reemplaza a los humanos; en cambio, los hace más eficientes al liberar tiempo que pueden dedicar a otras tareas que requieren experiencia humana.
Las empresas recopilan información de diversas fuentes y luego la almacenan en bases de datos. Estos datos recopilados se analizan mediante técnicas y modelos estadísticos o algoritmos de machine-learning, como redes neuronales, para extraer información sobre los patrones de comportamiento de los clientes a lo largo del tiempo que se pueden usar con fines predictivos, como pronosticar objetivos de ventas o cualquier otra métrica.
A medida que las organizaciones planean construir modelos analíticos, a menudo se concentran en la parte frontal del proceso de aprendizaje automático (desarrollo de modelos) a diferencia del back-end donde se encuentra el modelo operacionalizado y desplegado.
Se recomienda que las organizaciones entiendan y planifiquen la operacionalización de modelos. Si las organizaciones dejan de lado la operacionativización del análisis de datos, reducirán la obtención de valor de sus datos e iniciativas de análisis.
Además, el trabajo no se detiene en la implementación. Las organizaciones no pueden simplemente implementar el modelo y olvidarlo, se debe tener una práctica consistente de reutilización y reciclaje de los modelos analíticos a lo largo de la organización, para aprovechar el aprendizaje conjunto y la inteligencia colectiva de la organización, de lo contrario, estarán dejando dinero sobre la mesa.
- Creación del modelo: Conlleva toda la preparación de los datos, la arquitectura del modelo analítico, el desarrollo del modelo su entrenamiento y prueba del modelo.
- Registro del modelo: Todo los relacionado a la documentación del modelo, metadatos, versionamiento, mecanismos de auditoría y cumplimiento del modelo.
- Validación del modelo: Este proceso puede llevar algo de tiempo en algunos casos, pero es comprobar que el modelo funcione en la realidad para lo que fue diseñado.
- Despliegue: Puesta en producción del modelo en los software o sistemas habituales que la organización utiliza. Automatización de los pipelines o flujos de datos requeridos para que el modelo funcione.
- Monitoreo: Verificación periódica de que el modelo mantenga los niveles de precisión esperados.
- Re-entrenamiento: Ajustes periódicos del modelo acordes a la evolución de los datos en el tiempo.