Por este motivo, esta disciplina tiene múltiples aplicaciones para sectores donde las opiniones de los clientes o la experiencia de usuario tienen un peso importante, con ejemplos como:
Sin embargo, los datos recopilados para el análisis de las emociones suelen provenir de múltiples fuentes de distinto formato y origen, como la voz, cámaras biométricas, wearables u otros dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Eso puede dificultar su procesamiento de manera holística, especialmente si las herramientas de análisis utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning que son cada vez más frecuentes y complejos. Además, al tratarse de datos que en muchos casos son de carácter personal (como imágenes faciales y registros de voz) necesitan un adecuado tratamiento y almacenamiento para cumplir con las normativas de protección de datos como el GDPR.
Como respuesta a estos retos que puede plantear el análisis de las emociones, Denodo recomienda el uso de tecnologías de virtualización de datos. José Andrés García, responsable de Denodo para Iberia y Latinoamérica, explica: “La analítica de emociones tiene cada vez mayores usos y casos de aplicación porque las organizaciones saben lo importante que puede ser anticipar el comportamiento o dar una mejor respuesta a sus clientes para lograr su fidelización y así potenciar sus ventas. Pero esta tecnología también tiene retos como el cumplimiento de la regulación o el procesamiento de sus datos, ya que muchas veces provienen de múltiples fuentes y formatos como la voz, las cámaras biométricas o incluso de sensores wearables. Afortunadamente, la Virtualización de Datos puede ser su gran aliado. Ocurre que esta tecnología es capaz de integrar todos los datos repartidos entre sistemas heterogéneos como los mencionados mediante una capa lógica. Así, se pueden gestionar de manera unificada y centralizada entregarse en todo momento en tiempo real y cumpliendo con las normativas”.