En el congreso Vision 18, Raquel Fernández, responsable de proyectos de Obsidian, presentó una ponencia sobre cómo las empresas pueden ayudarse de la analítica aumentada para extraer el máximo valor a todos los datos que ya tienen, provenientes de múltiples aplicaciones (Service desk, monitorización, análisis de logs, ERP’s, etc), pero que en la mayoría de los casos, no logran obtener todo su potencial, pudiendo así hacer un analísis más fiel a la realidad.
Analítica aumentada para mejorar el análisis de datos
Gracias a la analítica aumentada se logra automatizar una gran cantidad de tareas en los análisis de datos, facilitando que hasta una persona sin un perfil técnico pueda interpretarlos.
0:20 Introducción.
3:40 Paradigmas de la analítica y su aplicación a la gestión de servicios.
12:30 Analítica aumentada.
13:30 Ejemplos reales de analítica aumentada.
23:00 Conclusiones.
Raquel muestra aplicaciones de los diferentes tipos de analítica a la gestión de servicios:
Analítica descriptiva: Qué ha ocurrido en nuestra organización o qué está ocurriendo.
Analítica de diagnóstico: Por qué ha ocurrido algo en nuestra organización o por qué está ocurriendo.
Analítica predictiva: Qué es probable que ocurra.
Analítica prescriptiva: Qué opciones hay o qué acción llevar a cabo.
Pero para que una empresa pueda realizar un análisis más completo, necesita adentrarse en el campo de la analítica aumentada.
¿Qué es la analítica aumentada? No es más que aportar valor a los 4 tipos de analítica anteriores mediante la automatización, utilizando técnicas de machine learning y el procesamiento del lenguaje natural.
La analítica aumentada facilita la alineación del área de IT con el negocio, ya que hace que no sea imprescindible ser una persona técnica para sacarle el máximo partido a los datos.
Obsidian, nuestra plataforma de monitorización inteligente de servicios, ha sido creada para ponerle solución a dicho problema.
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