Automatización de tareas analíticas con Alteryx
Las operaciones de aprendizaje automático ayudan a agilizar resultados y entender procesos complejos, esto gracias a la capacidad las plataformas analíticas que están constantemente alimentadas por modelos de machine learning y procesamiento del lenguaje natural, suprimiendo largos procesos manuales y aprendizajes frente a las estrategias implementadas.
Al automatizar tareas de predicción, a su vez se favorece el hallazgo inteligente de datos. Es así, como las compañías pueden extraer la información necesaria de sus datos, de una manera veloz, inteligente y confiable. APA (automatización de procesos analíticos), es una plataforma de análisis de datos de autoservicio automatizada que prioriza los resultados comerciales, impulsando que todos dentro de la organización, puedan adaptarse a una cultura de análisis específica; permite mostrar resultados y realizar análisis de forma avanzada sin necesidad de código o capacitación avanzada en ciencias de datos.
Hay que tener muy presente que los resultados con el uso de este tipo de plataformas se puede ver en 2 semanas, con optimizaciones en tiempo por encima del 50%, esto quiere decir que es una buena opción a la hora de ahorrar tiempo, dinero y personal; con Alteryx, posiblemente los resultados sean visibles en la mitad del tiempo establecido, es decir, en 1 semana. Todo esto ha traído consigo miles de beneficios tanto para las empresas, como para el personal en el crecimiento de cada uno. Unas de las tantas cosas a destacar frente a la automatización de tareas analíticas son los beneficios tales como:
- Se extiende el acceso a los datos y la analítica gracias a millones de piezas usables en total libertad de códigos pre diseñados.
- Es claro el aumento de insights y operaciones automatizando los procesos repetitivos.
- La analítica se expande en toda la empresa incrementando el rendimiento laboral.
- Se nota el aumento de ingresos, las ganancias, el desarrollo profesional y el retorno de beneficios.
Con Alteryx es mucho más sencillo, ya que automatiza cada resultado, incluyendo la preparación, unión y generación de informes, así como la avanzada y el data science. El fácil acceso a las diversas fuentes de datos (archivos o aplicaciones) ayuda a aumentar las probabilidades de uso de este autoservicio que cuenta con más de 260 bloques; lo cual permitirá:
- Proporcionar a los analistas la información y conocimiento que se requiere sin un esfuerzo adicional.
- Crear un modelado potenciado para generar una canalización del aprendizaje automático.
- Descubrir tendencias y diversos patrones para actuar de forma proactiva con análisis descriptivos y predictivos.
- Obtener información de raíces semiestructuradas y no estructuradas (archivos PDF), entre otros, con la finalidad de aprovechar al máximo cada insight.
El uso de este tipo de herramientas está diseñado para cualquier tipo de profesional y/o persona dentro de la compañía, tales como: analistas de datos, científicos de datos o ciudadanos, gerentes de TI y de negocios; es por ese motivo, que su accesibilidad es sencilla y los resultados obtenidos son los esperados de acuerdo al propósito de cada empresa.