Las 5 mejores herramientas de IA para el análisis de datos | IA en los negocios #84

¿Cómo transforma la IA el análisis de datos en conocimiento?

Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos que son difíciles de gestionar por humanos. Aquí es donde entra la IA con soluciones que no solo manejan su volumen, sino que también facilitan la extracción, procesamiento y análisis de información.

Por ejemplo, una herramienta de análisis de datos de IA como ChatGPT Plus con un módulo de análisis de documentos adjunto puede analizar datos de clientes y crear mensajes de marketing personalizados basados en esos datos, ayudando a mejorar la efectividad de las campañas. Plataformas como Tableau, por otro lado, utilizan IA para crear visualizaciones de datos avanzadas que ayudan a identificar tendencias que pueden ser relevantes para el desarrollo de productos o servicios.

En el contexto de convertir datos en conocimiento, la IA permite:

• modelado predictivo – La IA puede hacer predicciones, analizar escenarios potenciales y determinar los resultados más favorables,
• análisis de segmentación – gracias a la inteligencia artificial, es posible identificar con precisión grupos objetivo, lo que afecta significativamente la efectividad de las campañas de marketing,
• limpieza de datos – las mejores herramientas de IA para el análisis de datos identifican y corrigen automáticamente errores en los datos, ahorrando tiempo al analista,
• visualización de datos – herramientas como Power BI permiten crear gráficos e informes interactivos, facilitando la comprensión de las tendencias.

Usando estas mejores herramientas de IA, las empresas pueden tomar mejores decisiones comerciales basadas en un análisis de datos sólido.

Beneficios clave de usar IA en el análisis de datos

La automatización y el análisis predictivo de datos son los dos principales beneficios de usar IA. La automatización libera a los analistas de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en la estrategia. La IA no tiene sesgo humano y puede procesar datos a una velocidad increíble, prediciendo resultados de campañas y proporcionando información proactiva.

Los beneficios de usar IA en el análisis de datos son principalmente:

• ahorro de tiempo y recursos, que pueden ser utilizados para análisis estratégicos y tomar acciones apropiadas,
• estandarización del análisis de datos, que permite rastrear datos sin necesidad de adquirir habilidades especializadas en procesamiento y análisis de datos,
• minimización de errores en el análisis de datos al cargar archivos directamente en la herramienta, haciendo que el análisis de datos sea más confiable.

Principales herramientas de IA para el análisis de datos

Elegir la herramienta de IA adecuada para el análisis de datos puede impactar significativamente el éxito de un negocio. Aquí hay un resumen de las mejores herramientas de IA disponibles en el mercado.

ChatGPT Plus

El modelo de lenguaje de IA más conocido y potente desarrollado por OpenAI, puede:

• generar texto e imágenes,
• analizar datos, y
• responder preguntas en lenguaje natural escrito y hablado.

En la versión de pago disponible en los planes Plus, Team y Enterprise, se puede usar para automatizar informes o crear scripts analíticos para la transformación de datos en Python o R, utilizando comandos en lenguaje natural.

Gracias a la capacidad de adjuntar archivos al aviso en ChatGPT, podemos “hablar fácilmente con los datos”, lo que lo convierte en una de las mejores herramientas de IA. Su precisión en seguir las instrucciones del usuario es una ventaja clave, mientras que un inconveniente es la necesidad de preparar los datos para el análisis utilizando otro software.

Sin embargo, ChatGPT es capaz de manejar:

• líneas repetidas,
• datos faltantes,
• inconsistencias de unidades,
• identificación de valores atípicos,
• verificación de errores, y también
• limpieza, preprocesamiento, análisis y visualización de datos.

La IA funciona bien con datos estructurados. Puedes cargar archivos de Excel o CSV e instruir a ChatGPT para describir, procesar, analizar, visualizar e interpretar los datos.

Tableau

Tableau es una plataforma para el análisis y visualización de datos. Permite una fácil interpretación de conjuntos de datos complejos. Gracias a su interfaz intuitiva, los usuarios pueden crear paneles avanzados sin necesidad de habilidades de programación.

Tableau tiene una función “Preguntar Datos” que permite a los usuarios formular consultas en lenguaje natural y luego crea automáticamente visualizaciones de datos apropiadas. Esta función utiliza inteligencia artificial para interpretar la consulta de un usuario y proporcionar una respuesta basada en datos. Tableau también ofrece otras características basadas en IA, como “Explicar Datos”, que realiza automáticamente análisis de datos y proporciona información valiosa.

Fuente: Tableau (https://www.tableau.com/)

Power BI

Power BI es un producto de Microsoft que integra IA para ofrecer análisis profundos y visualización de datos. Tiene características basadas en IA como AI Insights que permiten a los usuarios descubrir patrones y relaciones ocultas en los datos.

Power BI proporciona un conjunto completo de herramientas basadas en IA para enriquecer datos de manera eficiente y fácil utilizando modelos de aprendizaje automático preconstruidos o personalizados. La inteligencia artificial en Microsoft Power BI, conocida como AI Insights, permite:

• análisis de emociones en el texto,
• extracción de palabras y frases clave,
• identificación de idiomas, y
• reconocimiento de nombres propios.

Se utiliza para analizar reseñas de clientes, detectar automáticamente temas clave en reseñas de productos, reconocer el idioma de correos electrónicos e identificar los nombres de personas, organizaciones y lugares en artículos de periódicos. Power BI también te permite trabajar con imágenes, incluyendo etiquetar automáticamente imágenes y clasificarlas con etiquetas que describen su contenido. Se utiliza para categorizar imágenes de productos, etiquetar paisajes o fotos de animales, reconocer rostros o logotipos, y crear descripciones de escenas en imágenes. Además, Power BI está integrado con Azure, dándote acceso a modelos analíticos avanzados y capacidades en la nube.

Fuente: Microsoft Power BI (https://powerbi.microsoft.com/)

Microsoft Excel

La segunda herramienta de Microsoft que es excelente para el análisis de datos es Excel potenciado por Microsoft 365 Copilot. Esta suite es una de las mejores herramientas de IA disponibles, con capacidades para crear visualizaciones y consultas de datos utilizando lenguaje natural. Excel potenciado por IA está disponible para suscriptores de Microsoft 365, a partir de $99 por año.

Polymer

Polymer es una solución de análisis de datos inteligente (BI) que no requiere una configuración compleja ni una curva de aprendizaje pronunciada. Te permite crear visualizaciones, construir paneles y presentar datos en minutos. Aquí están sus características y beneficios clave:

• integración de datos fácil — Polymer permite una fácil transferencia de conjuntos de datos para iniciar su exploración y visualización. No se necesitan habilidades técnicas.
• automatización de información — esta gran herramienta utiliza inteligencia artificial para generar automáticamente información a partir de datos, como tendencias, patrones, anomalías y pronósticos. Los usuarios también pueden hacer preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas en forma de gráficos y tablas,

Es importante destacar que, si no estás convencido, Polymer ofrece una prueba gratuita de 14 días. Los planes de precios comienzan en $9 por mes por usuario. Sus desarrolladores también se aseguraron de que las visualizaciones y paneles puedan ser fácilmente compartidos y comentados, así como exportados e incrustados en páginas web o presentaciones.

Fuente: Polymer (https://www.polymersearch.com/)

¿Qué áreas del negocio se benefician más del análisis de datos?

Varios sectores empresariales pueden aprovechar el análisis de datos para obtener una ventaja competitiva y comprender mejor el mercado y a los clientes. Aquí hay algunos ejemplos:

1. Predecir tendencias del mercado a través de IA – herramientas como ChatGPT pueden ayudar a las pequeñas empresas a pronosticar tendencias, lo cual es crucial para su desarrollo y adaptación a las condiciones cambiantes del mercado.
2. IA en análisis competitivo – las herramientas de IA pueden ser utilizadas para analizar las acciones de los competidores, permitiendo optimizar tu propia estrategia empresarial.
3. Comprender al cliente – la segmentación y el análisis de datos de IA ayudan a analizar grandes conjuntos de datos, lo cual es especialmente útil para pequeñas empresas con recursos limitados. Por ejemplo, Polymer segmenta automáticamente a los clientes en función de su actividad en línea.
4. Generación automática de informes – ahorra tiempo y recursos al automatizar el proceso de informes, lo que permite a las empresas centrarse en otras áreas clave del negocio. Por ejemplo, Microsoft Excel puede generar automáticamente informes de ventas basados en datos del sistema CRM.

Resumen

Al utilizar las mejores herramientas de IA para el análisis de datos, las empresas pueden no solo aumentar la eficiencia, sino también descubrir nuevas oportunidades comerciales y comprender mejor a sus clientes. Todo esto se traduce en mejores decisiones y una posición más fuerte en el mercado. Introducir la IA en el proceso de análisis es un paso que puede traer beneficios tangibles a las empresas y ayudarles a lograr el éxito a largo plazo.

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