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3 formas de usar Inteligencia Artificial en Power BI sin escribir código

4 Mins de lectura

“La inteligencia artificial es la capacidad de un sistema para interpretar correctamente datos externos, para aprender de dichos datos y emplear esos conocimientos para lograr tareas y metas concretas a través de la adaptación flexible”. (Andreas Kaplan)

Dicho con otras palabras, la inteligencia artificial busca simular los procesos de inteligencia humana pero a través de una máquina o un software. Es decir, nos permite alimentar un sistema con datos, a través de los cuales puede aprender para llevar acabo razonamientos y autocorregirse de cara a una máxima optimización.

Los beneficios de la inteligencia artificial

El uso de inteligencia artificial puede traer un sinfín de beneficios para cualquier empresa, como:

  • Automatizar procesos.
  • Diseño de productos más eficientes.
  • Segmentación de clientes.
  • Incrementar las probabilidades de venta.
  • Explorar nuevas oportunidades de negocio.
  • Predicción de comportamientos.
  • Análisis predictivo (ventas, ingresos, costes…).

Los potenciales beneficios son muy grandes, pero desarrollar modelos de inteligencia artificial es costoso y complejo, motivo por el que muchos proyectos fracasan.

  • Falta de datos
  • Carencia de conocimientos analíticos
  • Escasez de profesionales cualificados
  • Coste y tiempo
  • Incertidumbre en el resultado

En Hiberus contamos con un departamento especializado, y con una amplia experiencia en proyectos de IA, donde hemos desarrollado proyectos como el recomendador de noticias de Henneo. No obstante, si quieres empezar a beneficiarte de algunas de las funcionalidades de la Inteligencia Artificial, te lo vamos a poner más fácil porque te vamos a explicar 3 maneras en las que puedes usarla sin escribir una línea de código. Lo único que necesitas es tener Power BI.

1. Visualización Key Influencers

La primera manera que vamos a ver de usar inteligencia artificial es a través de una visualización. Más en concreto, de la visualización Key Influencers (Elementos influyentes clave). Esta nos permite analizar una variable, por ejemplo, si un cliente va a comprar un producto, en función de diferentes categorías (edad, ciudad en la que vive, sexo…).

Para ello, tenemos que arrastrar la variable a analizar al cuadrante de “Analizar” y las categorías por las que queremos analizar esa variable a “Explicar por”.

¿Qué nos aporta la visualización Key Influencers?

a) Elementos influyentes clave

Lo primero que vemos, es como en función de las características de la persona es más probable o menos que compre el producto.

Por ejemplo, en este caso vemos que las personas de menos de 38 años es un 37% más probable que nos compre. Ya que en esta franja de edad nos compra prácticamente un 90% de nuestros leads, mientras que en edades comprendidas entre 46 y 65 años nos compra un 48% de nuestros leads.

 

 

Si seguimos analizando, podríamos ver como afecta el sexo a nuestra probabilidad de compra, y según nuestros datos, es un 11% más probable que nos compre un hombre que una mujer. Podríamos seguir viendo cómo afectan todas nuestras variables…

Esto ya nos da unas ideas muy interesantes de hacia donde debemos dirigir nuestros esfuerzos para mejorar nuestros números. Pero Power BI y el uso de IA, aún van un poquito más a fondo realizando por nosotros una segmentación optimizada.

 

b) Segmentos principales:

 

 

Con todos los datos asimilados por Power BI, va un paso más allá y nos propone diferentes segmentos de mayor a menor probabilidad de compra.

Si volvemos a nuestro ejemplo, Power BI nos propone una primera segmentación en la que se produciría la compra en un 94,5% de los casos (frente a un 79,6% de media). Para conseguir esta increíble probabilidad de venta, nos dice que nos dirijamos hacia leads que no son ni de Sevilla ni Zaragoza, que sean menores de 38 años o mayores de 65 años y cuyo sexo sea masculino. En este caso, tendríamos 1708 leads que cumplen con esos requerimientos.

Es sorprendente como arrastrando varios campos podemos conseguir unas conclusiones tan útiles.

2. Quick Insights Data

Esta funcionalidad la encontramos en el apartado de conjunto de datos en la versión web de Power BI, por lo tanto, es necesario publicar el modelo de datos en la Web.

Nos permite, mediante un conjunto de algoritmos introducidos por Microsoft crear visualizaciones que nos dan información detallada sobre todo nuestro conjunto de datos. Puede ser muy interesante en las fases iniciales de un proyecto de cara a examinar los datos a los que nos vamos a enfrentar y saber de una manera anticipada ciertos patrones interesantes. Esto lo conseguimos de una manera sencilla como vemos a continuación.

 

 

Una vez que seleccionamos “Obtener conclusiones rápidas” nos genera un panel como el siguiente:

er

 

Dependiendo de nuestros datos, generará unas visualizaciones u otras. (Si queremos podemos anclar cualquiera de las visualizaciones a un panel)

 

3. Viz. Insights.

El último uso de Inteligencia Artificial que vamos a tratar en este artículo nos permite analizar en profundidad de una manera sencilla cualquier visualización que tengamos en un dashboard. Al igual que el quick insights de data, usa una serie de algoritmos introducidos por Microsoft para aportarnos explicaciones sobre los datos de la visualización que hayamos elegido, como patrones que se repiten, outliers, tendencias…

Para acceder a esta información, solo tenemos que acudir al dashboard, y en la visualización que queramos profundizar seleccionamos “Ver conclusiones”.

 

Esto nos genera automáticamente un panel personalizado entorno a esa visualización como el siguiente:

 

Estas son tres formas de comenzar a usar Inteligencia Artificial de una manera rápida, sin costes y sin escribir una sola línea de código.

Desde Hiberus creemos que estas funcionalidades son realmente útiles, pero como un complemento a Power BI, ya que estamos limitados a las opciones de la herramienta.

De cara a sacarle un máximo partido a la IA, necesitamos una estrategia adaptada a cada negocio en la que se analicen todas sus fuentes de datos, el funcionamiento del negocio y los objetivos de la compañía. Esto claramente sería más costoso, pero también aportaría un valor añadido que puede hacer cambiar el futuro de una compañía.

 

Si quieres conocer que beneficios específicos puedes conseguir en tu industria en particular a través de la visualización de Datos o cómo implementar Power BI en tu negocio, contáctanos. Nuestro equipo de Data&Analytics estará encantado de ayudarte. 

Jorge Nebra
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Sobre el autor
Visual Developer en Data&Analytics
Artículos

Visualización y análisis de datos, integración de tecnologías big data, machine learning e inteligencia artificial

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