Análisis de Datos Conversacionales Cortando a través del ruido para encontrar la verdadera información

Análisis de Datos Conversacionales Cortando el ruido para encontrar la verdadera información

Con los rápidos avances en inteligencia artificial y la proliferación de análisis impulsados por IA, estoy seguro de que has oído hablar de ChatGPT u otros Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) integrados en herramientas de inteligencia empresarial y análisis. Sin embargo, en medio de todo el alboroto y la emoción, también hay mucha desinformación y ruido en este espacio. Muchas aplicaciones afirman utilizar IA y ChatGPT para el análisis de datos, pero solo ofrecen funciones básicas que no utilizan todo su potencial. Entonces, ¿cómo puedes filtrar entre la multitud de herramientas para identificar la mejor para tu organización?

Enfoques comunes para utilizar ChatGPT en el análisis de datos

Hay dos enfoques comunes para utilizar ChatGPT en el análisis de datos. El primero es confiar en ChatGPT para realizar el análisis de datos directamente sobre los datos en bruto. El segundo es utilizar ChatGPT para generar consultas de datos en Python o SQL que luego se ejecutan en los datos. Sin embargo, ambas metodologías poseen limitaciones inherentes que limitan la profundidad y calidad del análisis. Veamos por qué existen estas limitaciones y qué se puede hacer para aprovechar el poder de la IA conversacional en el análisis de datos.

1. Análisis directo de datos utilizando ChatGPT:

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Para utilizar ChatGPT para realizar análisis de datos directamente, los usuarios deben extraer, formatear y cargar sus datos en ChatGPT. Una vez que los datos están en su lugar, los usuarios pueden comenzar a hacer preguntas o hacer solicitudes utilizando lenguaje natural. Luego, ChatGPT interpreta las preguntas, busca patrones relevantes en los datos y analiza los resultados para generar un resultado. Sin embargo, debido a que ChatGPT no está equipado intrínsecamente con habilidades de análisis de datos, su capacidad para responder a consultas amplias o complejas es limitada, y hacer preguntas abiertas que requieran análisis avanzado de datos no produce resultados significativos. Este enfoque se queda corto en muchos aspectos porque:

• Hay límites en los tipos de formatos de datos que ChatGPT puede analizar.
• ChatGPT no puede manejar grandes volúmenes de datos y tiene un límite superior estricto en la cantidad de datos que se pueden analizar. Las organizaciones modernas generan volúmenes diarios de datos que superan fácilmente este umbral.
• Los tiempos de respuesta para consultas de análisis de datos utilizando ChatGPT son extremadamente lentos, incluso en conjuntos de datos pequeños.
• La complejidad y precisión de los resultados generados son limitados y carecen de calidad en comparación con los generados por los analistas de datos.

2. Utilizar ChatGPT para generar consultas de datos

Un enfoque alternativo es aprovechar las capacidades de lenguaje natural de ChatGPT para construir consultas de datos basadas en las preguntas de los usuarios. Aquí, los usuarios hacen preguntas y ChatGPT traduce esas preguntas en consultas que tienen como objetivo coincidir con la intención del usuario. Estas consultas se ejecutan directamente en la base de datos subyacente para extraer los datos relevantes. Este enfoque agiliza el proceso de análisis de datos al eliminar la necesidad de que los usuarios tengan habilidades técnicas avanzadas en SQL u otros lenguajes de consulta. El principal inconveniente de este enfoque es que los usuarios solo pueden hacer preguntas que se puedan traducir en una consulta de datos específica y luego responderse. No pueden hacer preguntas complejas como “¿Cómo se corresponde la variación en mis datos semanales de Ingresos con mis Costos operativos o Inventario total?” y recibir una respuesta perspicaz.

Aunque este enfoque puede simplificar el proceso de consulta, aún carece de la profundidad y sofisticación necesarias para descubrir ideas significativas, especialmente con conjuntos de datos grandes y complejos porque:

• Los usuarios están limitados a hacer preguntas directas.
• No hay forma de responder preguntas abiertas o complejas.
• No hay suficiente profundidad de exploración de datos para encontrar ideas significativas.
• Se presentan resultados inexactos si la intención del usuario y la consulta generada no coinciden exactamente.

Ambos enfoques discutidos hasta ahora tienen sus beneficios y limitaciones, pero ¿es posible una mejor solución?

¿Cómo se ve la integración ideal de ChatGPT con el análisis de datos?

Una solución confiable y efectiva de análisis de datos impulsada por IA debería ir más allá de ayudar a realizar análisis básicos. Debe ser capaz de manejar grandes volúmenes de datos, lo que le permite escalar con las cantidades cada vez mayores de información generada por empresas y organizaciones. Debe ser experto en analizar relaciones complejas entre puntos de datos para descubrir patrones y tendencias ocultas que de otro modo pasarían desapercibidas.

La solución debe ofrecer resultados rápidos y precisos, permitiendo a los usuarios tomar decisiones oportunas basadas en datos mientras se minimiza el riesgo de errores. Debe emplear técnicas de vanguardia en ciencia de datos y análisis estadístico avanzado para validar y verificar los resultados de los datos, asegurando que los conocimientos generados sean confiables y accionables.

También debe ser accesible para usuarios sin una amplia experiencia técnica. Debe contar con una interfaz intuitiva que facilite a los usuarios hacer preguntas directas o abiertas sobre sus datos y recibir respuestas completas, ayudando a democratizar el acceso a conocimientos significativos sobre los datos.

Presentando DataGPT: un cambio de paradigma para el análisis conversacional de datos

DataGPT inaugura una nueva era de análisis de datos habilitado por IA. Combina las notables habilidades de comprensión y generación de lenguaje natural de los LLMs con una plataforma de análisis de datos de última generación. Los usuarios pueden hacer cualquier tipo de pregunta en lenguaje natural y analizar sus datos utilizando los algoritmos de análisis avanzado de DataGPT. Los resultados se presentan en lenguaje natural, lo que los hace fáciles de leer y comprender. Los beneficios de este enfoque son:

• Los usuarios pueden hacer cualquier tipo de pregunta directa o abierta y recibir respuestas completas.
• Los usuarios obtienen resultados rápidos y precisos incluso con grandes volúmenes de datos.
• Los patrones, relaciones y tendencias en datos complejos se revelan automáticamente en los resultados.
• Se determinan y resaltan automáticamente los factores más impactantes.

Esta solución integrada ofrece a los usuarios una forma exhaustiva, poderosa y fácilmente accesible de explorar sus datos. Pueden hacer preguntas específicas o exploratorias y recibir respuestas esclarecedoras y precisas en un estilo conversacional. Este enfoque hace que el análisis de datos sea accesible para todos los usuarios sin necesidad de tener experiencia técnica o de análisis de datos.

DataGPT redefine la forma en que los usuarios interactúan con sus datos, creando una experiencia atractiva e intuitiva que les permite tomar decisiones basadas en datos con pleno entendimiento de sus datos.

Descubre DataGPT aquí con este breve video demostrativo:

Las características clave de la plataforma DataGPT que hacen esto posible

Esta innovación es posible gracias a DataGPT y a estas características clave de nuestra plataforma de análisis de datos:

1. La caché Lightning: Un motor de consultas de datos altamente optimizado diseñado específicamente para el análisis de datos, la caché Lightning ofrece resultados rápidos sin comprometer la precisión. Esto permite que DataGPT analice millones de puntos de datos y entregue resultados instantáneos a una fracción del costo de los almacenes de datos tradicionales.
2. Algoritmos de análisis avanzado: Estos algoritmos de última generación dividen, segmentan y verifican automáticamente todas las combinaciones de datos para identificar los factores significativos e impactantes en tus métricas clave. Ya no necesitas verificar manualmente múltiples informes o paneles de control, DataGPT elimina el ruido de tus datos y proporciona conocimientos con una precisión inigualable.
3. Interfaces API completas: Las funciones de análisis de datos de DataGPT están disponibles a través de interfaces API que proporcionan resultados para cualquier tipo de consulta de datos. Pueden responder preguntas abiertas como “¿Por qué disminuyó mis ingresos?” utilizando los algoritmos de análisis de DataGPT; así como preguntas directas como “¿Cómo son las compras de usuarios recurrentes esta semana?” Estas API proporcionan los puntos de integración perfectos para solicitudes y resultados en lenguaje natural.

DataGPT se destaca como una solución de análisis de datos sin igual que combina la comprensión de lenguaje natural con la experiencia en análisis de datos. Permite a los usuarios explorar fácilmente sus datos formulando cualquier tipo de pregunta y recibir respuestas precisas y esclarecedoras que desbloquean todo su valor.

Aprende más sobre DataGPT

Artículo originalmente publicado aquí. Publicado de nuevo con permiso.

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