Los avances en los sistemas de NLP permiten que todas las personas tengan conversaciones naturales con los datos.
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) reúne a la informática y a la lingüística para ayudar a los equipos a comprender el significado detrás del lenguaje humano. Hoy en día, los proveedores de BI ofrecen una interfaz de lenguaje natural para las visualizaciones, de modo que los usuarios puedan interactuar con sus datos de forma natural, haciéndoles preguntas sobre la marcha sin requerir de un conocimiento a profundidad de la herramienta de BI.
En el contexto de la BI moderna, el lenguaje natural se está aplicando para apoyar las conversaciones analíticas. La conversación analítica está definida como un ser humano que tiene una conversación con el sistema sobre sus datos. El sistema aprovecha el contexto dentro de la conversación para comprender la intención del usuario detrás de una consulta y promover el diálogo, creando una experiencia conversacional más natural. Por ejemplo, cuando una persona tiene una pregunta de seguimiento sobre sus datos, no tiene que reformular la pregunta para profundizar o aclarar una ambigüedad. Podría solicitarle a una herramienta de BI que "encuentre grandes terremotos cerca de California" y luego hacer una pregunta de seguimiento "¿y cerca de Texas?" sin mencionar los terremotos por segunda vez.
El aprendizaje automático permite a los sistemas obtener un conocimiento más profundo del dominio a lo largo del tiempo en función de los datos de una empresa y los tipos de preguntas que hacen sus usuarios. "Una de las características clave de la conversación analítica es evitar los callejones sin salida: ser capaz de hacer una pregunta, obtener un resultado y girar en torno a esa pregunta original", explica Vidya Setlur, administradora de desarrollo del equipo de lenguaje natural de Tableau.
El lenguaje natural también permitirá a los usuarios hacer preguntas basadas en la visualización de datos: "Digamos que hago una pregunta desde mi herramienta de BI sobre brotes de enfermedades y obtengo una visualización resultante. Podría preguntar “¿qué es ese pico anaranjado?", afirma Ryan Atallah, ingeniero de software de Tableau. "Es una pregunta de seguimiento, pero no está basada en mis datos. Está basada en las codificaciones de las visualizaciones". Y cuando una visualización existente no tiene sentido en el contexto de la siguiente pregunta, ofrecerá una alternativa.
El lenguaje natural representa un cambio de paradigma en la forma en que las personas hacen preguntas sobre sus datos. Cuando las personas pueden interactuar con una visualización como lo harían con una persona, se abren áreas del flujo del análisis que tradicionalmente estaban reservadas para científicos de datos y analistas de nivel avanzado. Los usuarios no están limitados por sus habilidades analíticas, sino tan sólo por su propio abanico de preguntas. También permite a los usuarios avanzados responder preguntas más complejas en menos tiempo y proporcionar funcionalidades de dashboard más atractivas para los demás. A medida que el lenguaje natural madura en la industria de la BI, romperá las barreras para la adopción del análisis a lo largo de todas las organizaciones e insertar aún más los datos en el núcleo de la cultura del lugar de trabajo.