# Generando una Visión

El analista de Arcwise AI está diseñado exclusivamente para generar información basada en datos. Las ideas pueden ayudar a responder preguntas como:

* ¿Por qué hubo un aumento en las ventas en julio?
* ¿Por qué se retrasaron los envíos ayer?
* ¿Qué factores llevaron al aumento de las entradas la semana pasada?

Arcwise puede ayudar a realizar el análisis para que el usuario pueda obtener respuestas. Arcwise no tiene todo el contexto empresarial y no puede sacar conclusiones, pero puede buscar posibles causas en los datos a los que tiene acceso.

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Arcwise es más capaz de generar conocimientos una vez que la información se ha agregado al contexto de la IA. Sin un contexto empresarial específico, la IA estará menos enfocada y es posible que no tenga la información adecuada para llegar a un análisis de la causa raíz.
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Arcwise solo puede aprovechar los datos a los que tiene acceso. Esto puede incluir o no datos en su almacén de datos. Pregúntele a su administrador a qué tiene acceso Arcwise. 

Para garantizar que Arcwise tenga acceso a algún dato específico, siempre puede conectarlo a la hoja: [conectando-datos](https://docs.arcwise.app/espanol/conectando-datos/conectando-datos "mention").
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## Caso de estudio

Comenzamos con un conjunto de datos de Salesforce que contiene todas nuestras ofertas. Queremos realizar un seguimiento del valor total de los acuerdos cerrados a lo largo del tiempo. Podemos obtener esta información del analista de IA.

> muéstreme el tamaño total de la oferta a lo largo del tiempo por mes para 2022

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/wI8nYxt7RQv62I15Xc6n/blobs/llYfq4HzCZKy0FL3y4Sb/Screenshot%202024-04-03%20at%2010.26.34%20AM.png" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

Vemos que hay un pico muy grande en julio y ahora nos gustaría saber por qué. Aquí es donde necesitamos generar algún tipo de información sobre lo que ocurrió en julio. Podemos pedir alguna idea.

> explicar el aumento en julio

Esto hará que la IA busque datos relevantes que puedan conducir a una explicación. En este caso, analiza 4 métricas relacionadas para ayudar a explicar la situación, visualiza esas métricas y proporciona un resumen de texto de los datos.

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/wI8nYxt7RQv62I15Xc6n/blobs/M8P78S0Zo5BCPLHGdq8j/Screenshot%202024-04-03%20at%2010.37.06%20AM.png" alt="" width="375"><figcaption><p>Deal sizes were much larger for Direct Traffic</p></figcaption></figure>

<figure><img src="https://content.gitbook.com/content/wI8nYxt7RQv62I15Xc6n/blobs/7aLsQkz3t7mTxHkfBHZg/Screenshot%202024-04-03%20at%2010.35.45%20AM.png" alt="" width="375"><figcaption><p>A summary of findings</p></figcaption></figure>

A partir de estos resultados podemos ver que hubo un tamaño de transacción mucho mayor para el tráfico directo y también que el tamaño promedio de la transacción fue mucho mayor. Podemos seguir haciendo preguntas para refinar aún más esta idea.