La IA en la inteligencia empresarial: Ventajas y casos de uso

La inteligencia empresarial (BI) es un motor que impulsa la toma de decisiones estratégicas y proporciona a las organizaciones tecnología y procesos para recopilar, organizar, analizar y visualizar sus datos de forma sistemática. 

La inteligencia artificial (IA) enriquece la BI para que cualquiera pueda analizar datos sin ser experto en código SQL, el lenguaje de las analíticas y de las bases de datos donde se almacenan los datos. De esa forma, los usuarios pueden interactuar con interfaces conversacionales que optimizan la exploración, visualización y elaboración de informes de datos, lo que democratiza el acceso a la información.

Las soluciones de BI enriquecida con IA mejoran las operaciones de la cadena de suministro gracias a que detectan anomalías en los datos de dicha cadena para identificar problemas desde el principio, analizan fuentes de datos alternativas (como las imágenes por satélite) para predecir cuellos de botella y mejoran la previsión de la demanda y la coordinación logística en función de los datos históricos.

Con una interfaz en lenguaje natural, más profesionales del marketing pueden utilizar datos en su trabajo, y la visión 360 del cliente ayuda a comprender mejor el rendimiento de las campañas y los sentimientos acerca de los productos.

La IA generativa puede ayudar a automatizar la generación de código SQL, lo que permite reducir el tiempo que pasan codificando los analistas de datos y que los usuarios no técnicos accedan a más información.  También puede validar y corregir el código SQL para mejorar la calidad y la eficiencia. Las capacidades de conversión de texto a SQL (text-to-SQL) pueden generar análisis de clientes, crear informes o llevar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) a partir de texto sin necesidad de consultas SQL complejas, lo que ayuda a potenciar y difundir conjuntos de datos de BI enriquecidos en toda la organización.

Permite que los equipos que lideran proyectos hagan analíticas ad hoc con las aplicaciones que utilizan a diario y sin obstáculos como tener que esperar a que los equipos de datos les proporcionen informes personalizados. 

Brinda a tu equipo de ventas una interfaz para gestionar los flujos y analizar el impacto de la competencia en las ventas. 

Habla con tus datos empresariales estructurados mediante Cortex Analyst²: Gracias al servicio text-to-SQL de Cortex Analyst, puedes obtener respuestas de forma autónoma a partir de tablas analíticas, como las transacciones de venta, sin escribir código SQL. Con una precisión líder en el sector de aproximadamente el 90 %, Cortex Analyst proporciona la base adecuada para generar respuestas en las que los usuarios empresariales pueden confiar y prepara el terreno para la RAG en los datos estructurados. Gracias a su práctica y escalable REST API, los equipos de datos pueden integrar Cortex Analyst en cualquier aplicación empresarial. Descubre cómo Linqto acelera con éxito el desarrollo de aplicaciones conversacionales con Snowflake.

Solo tienes que formularle tus preguntas sobre datos a Copilot en lenguaje natural, y la herramienta generará las consultas correspondientes en SQL, te ayudará a limpiar las consultas SQL para ejecutarlas de forma más eficiente o te facilitará la tarea de encontrar los datos y la documentación adecuados para el flujo de desarrollo, todo ello sin necesidad de escribir consultas complejas. Esta completa funcionalidad optimiza el flujo de trabajo y permite hacer análisis de datos de alta calidad.

Desarrolla e implementa modelos de IA predictivos (por ejemplo, de pronóstico, predicción del abandono o predicción de fallos de activos) mediante una solución completa de Snowflake ML para desarrollar modelos personalizados que incluye Notebooks, Feature Store y Model Registry.