Los avances en los sistemas de NLP permiten que todas las personas accedan a conversaciones naturales con los datos.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) combina ciencias de la computación y lingüística para ayudar a los sistemas a comprender el significado del lenguaje humano. En la actualidad, los proveedores de BI brindan una interfaz de lenguaje natural a las visualizaciones para que los usuarios puedan interactuar con sus datos de manera natural y hacer preguntas a medida que se les ocurren sin tener conocimientos profundos de la herramienta de BI.
En el contexto de la BI moderna, el lenguaje natural se aplica como apoyo para las conversaciones de análisis; es decir, cuando un humano tiene una conversación con el sistema acerca de los datos. El sistema aprovecha el contexto de la conversación para entender la intención de la consulta del usuario y continuar el diálogo a fin de crear un intercambio más natural. Por ejemplo, cuando una persona tiene hacer una pregunta relacionada con el seguimiento de sus datos, no tiene que parafrasear la pregunta para obtener detalles o aclarar una ambigüedad. Puede pedirle a una herramienta de BI que busque terremotos grandes cerca de California y después hacer una pregunta de seguimiento como “¿y cerca de Texas?” sin volver a mencionar terremotos.
El aprendizaje automático permite a los sistemas mejorar el conocimiento del dominio con el paso del tiempo en función de los datos de una empresa y los tipos de preguntas que hacen los usuarios. “Una de las claves de la conversación de análisis es evitar situaciones sin salida; poder hacer preguntas, obtener resultados y utilizar esa pregunta como punto de partida para profundizar”, explica Vidya Setlur, responsable de desarrollo del equipo de lenguaje natural de Tableau.
El lenguaje natural también permitirá a los usuarios formular preguntas basadas en la visualización de datos. “Supongamos que hago una pregunta desde mi herramienta de BI acerca de brotes de enfermedades y obtengo una visualización como resultado. Podría preguntar ‘¿qué es ese pico naranja?’”, comenta Ryan Atallah, ingeniero de software en Tableau. “Es una pregunta de seguimiento, pero no está basada en mis datos. Se basa en las codificaciones de las visualizaciones”. Y, cuando una visualización existente no tiene sentido en el contexto de la pregunta siguiente, se ofrecerá una alternativa.
El lenguaje natural representa un cambio de paradigma de la forma en que las personas hacen preguntas sobre sus datos. Cuando es posible interactuar con una visualización como si fuera otra persona, se abren áreas de la canalización del análisis que solían ser exclusivas para científicos de datos y analistas avanzados. Los usuarios no están limitados por el conjunto de conocimientos sobre análisis, sino solo por la amplitud de sus preguntas. Además, permite que los usuarios avanzados respondan preguntas más complejas en menos tiempo y proporcionen funcionalidades de dashboard más atractivas a otras personas. A medida que el lenguaje natural madura en el sector de BI, se irán eliminando las barreras que existen a la hora de adoptar métodos de análisis en las organizaciones y se incorporarán aún más datos dentro la cultura del entorno laboral.