¿Qué supone aplicar Augmented Analytics en tu estrategia de compras?

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Podemos pensar que Augmented Analytics es otra ‘palabra de moda’, pero, en el fondo, no importa la palabra sino el pensamiento y tecnología que hay detrás. Y lo más importante, lo que la analítica aumentada puede hacer por ti.

Lee How Augmented Analytics will Transform your Organization: A Gartner Trend Insight Report

Empecemos.

El término analytics lleva con nosotros mucho tiempo, un par de décadas, aunque hasta hace poco se llamaba inteligencia empresarial, Business Intelligence (BI). Merece la pena recordar qué significa y lo que lo hizo posible, porque Analytics es un término muy amplio. Podremos entenderlo mejor si lo separamos en cuatro capas, cada una de las cuales responde a una pregunta cada vez más difícil:

  1. ¿Qué ha pasado? (Análisis descriptivo, anteriormente denominado Business Intelligence)
  2. ¿Por qué ha sucedido? (Análisis de diagnóstico)
  3. ¿Qué puede pasar? (Análisis predictivo, también conocido como Augmented Analytics)
  4. ¿Qué debo hacer al respecto? (Análisis prescriptivo, también conocido como Augmented Analytics)

Augmented Analytics se ha convertido en una realidad gracias al uso de machine learning, el uso de redes neuronales, análisis de regresión múltiple y enfoques matemáticos, como por ejemplo, la estadística Bayesiana para tomar decisiones. Todo esto se ha aplicado en la elaboración de perfiles de clientes, segmentación de mercados o en el análisis de riesgos (por ejemplo, para determinar la probabilidad de que un cliente importante incumpliese un préstamo bancario).

 

Complex mathematics

Early commercial applications of augmented analytics were all very well but required a Ph.D. in statistics or mathematics!

 

Esta información es muy útil, pero a menos que tengas un doctorado en estadística o en matemáticas, o hayas estudiado una asignatura sobre matemática aplicada a la gestión de riesgos, no podrías hacer uso de esta información; incluso si le pudieses dar un sentido a los algoritmos complejos, después es difícil saber qué herramientas hay que aplicar. E incluso aun habiendo llegado tan lejos, también hay que comprender los datos subyacentes y cómo extraer los subconjuntos que se necesitaban del origen de datos.

Y, aun así, todavía hay que decidir dónde se va a actuar y es que incluso con las plataformas de inteligencia modernas para los motores de análisis front-end que tienen las empresas, la información no se contextualiza ni se consume fácilmente.

Y ahora, Augmented Analytics

«La analítica aumentada está transformando la forma en que las personas de negocios exploran, analizan y actúan sobre la información.»

La innovación tecnológica ha evolucionado para darnos lo que Gartner define como Augmented Analytics, «utilizar técnicas de machine learning e inteligencia artificial para transformar el modelo en el que se desarrolla, consume y comparte el contenido analítico. Los líderes de datos y análisis deben planear adoptar la analítica aumentada a medida que las capacidades de la plataforma maduren».

Según Gartner, «la analítica aumentada está transformando la forma en que las personas de negocios exploran, analizan y actúan sobre la información de A&BI (Analytics & Business Intelligence) y DSML (Data Science and Machine Learning) a través del ML (Machine Learning) y la preparación de datos con AI (Artificial Intelligence), generación de conocimientos, selección de modelos y explicación de conocimientos.»

Making augmented analytics accessible and easier for everyone to digest

Analytics will be more accessible to all, for day-to-day and strategic challenges.

 

Esto significa que el análisis hará que las estadísticas y datos sean más accesibles a la hora de buscar soluciones a los desafíos estratégicos y diarios. Y eso, por supuesto, incluye a los profesionales de compras.

Gartner asegura que «en 2021, la analítica aumentada será un motor dominante de las nuevas compras de plataformas A&BI y DSML, y de análisis integrados».

Por lo tanto, vamos a examinar las palabras de Gartner con más detalle, pero desde la perspectiva de compras.

Analytics para profesionales de compras

Elaboración de datos con Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (AI)  

Las compras generan un enorme volumen de datos. Antes si querías llegar a este nivel tan avanzado de análisis, primero necesitabas a alguien (normalmente un programador) para definir una rutina de extracción-transformación-carga (ETL) para obtener los datos de varias fuentes, colocarlos en el lugar y formato correcto y cargarlo en el repositorio de datos.

Hoy en día, a diferencia de las bases de datos de los sistemas de gestión relacionales (RDBMS), las tecnologías se basan en el concepto de data lake, cuyo contenido es fluido y sin límites técnicos para su expansión. Además, la preparación de los datos es mucho más fácil, todas las formas de datos se pueden agrupar en un único repositorio donde los usuarios empresariales pueden interactuar con él de varias maneras con fines analíticos.

Generar información, selección de modelos y explicación de los datos

Antes si un profesional de compras quería realizar una consulta para determinar lo que podría suceder en el futuro (por ejemplo, para minimizar el riesgo de una ruptura en las cadenas de suministro) probablemente tendría que contar con un especialista.

La analítica aumentada, por el contrario, se basa en el principio de autoservicio de los profesionales. La inteligencia ya está preprogramada e integrada y aprende continuamente a medida que cambian los datos. Las soluciones de analítica aumentada se construyen a partir del conocimiento de expertos (por ejemplo, clientes de JAGGAER y equipos de desarrollo de software) que entienden los marcos de negocio, por ejemplo los marcos reglamentarios, y que se anticipan cambios futuros, con el fin de escapar de la gran dependencia de TI.

Los asistentes inteligentes con Inteligencia Artificial (IA) ahora permiten al usuario ir más allá del click utilizando un lenguaje sencillo como Siri de Apple o Alexa de Amazon.

Todo esto es un viaje y todavía estamos en las primeras etapas. Sin embargo, al integrar inteligencia en todas las aplicaciones de compras, los algoritmos pueden establecer ciertas acciones en función de los datos recopilados, que desencadenan recomendaciones para el usuario.

JAGGAER ya ha implementado este tipo de recomendaciones, que presenta a los usuarios una gama de opciones posibles en un escenario determinado, con bucles de retroalimentación incorporados que permiten que el análisis mejore continuamente basándose no sólo en nuevos datos, sino en las recomendaciones de los usuarios.

¿Qué se necesita para empezar?

Aunque la analítica aumentada reduce la necesidad de saber cómo funciona la tecnología, falta un acceso a la misma y una apreciación de por qué se debe utilizar. Es decir, los beneficios que puede aportar, como por ejemplo, la identificación de las tendencias del mercado de suministro antes que la competencia.

Gartner estima que, de media, solo el 35% de las personas de las organizaciones tienen acceso a herramientas de análisis y Business Intelligence (BI). «A pesar de los beneficios de Augmented Analytics, que pueden acelerar la adopción mucho más allá de este nivel limitado, los esfuerzos para incorporar análisis aumentados encuentran resistencia», ha analizado Gartner. Esto puede deberse a una serie de razones, incluyendo la falta de alfabetización de datos en los usuarios, desconfianza o preocupaciones sobre la seguridad del trabajo, etc. Las perspectivas son un poco más optimistas en las compras: en nuestra Digital Procurement Report el 50% de los encuestados calificó su conocimiento de la digitalización como «actual» o «excelente».

Dicho esto, creemos que «How Augmented Analytics will Transform your Organization: A Gartner Trend Insight Report»explica cómo prepararse para Augmented Analytics, «los primeros usuarios de analítica aumentada tienen el potencial de obtener beneficios empresariales más estratégicos y diferenciadores de sus análisis que los que esperan hasta que estas tecnologías sean ampliamente adoptadas». Sin duda, esto ya está demostrando en el caso en la contratación pública. Sin duda vale la pena su consideración.

 

Informe: Gartner, How Augmented Analytics Will Transformed Analytics Will Transform Your Organization: A Gartner Trend Insight Report, Rita Sallam, 31 de octubre de 2019 

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