Las organizaciones que adoptan una tecnología capaz de aprovechar los datos en tiempo real son capaces de obtener información clave y al momento para diferenciarse y superar a la competencia, así como para tomar mejores decisiones y perfeccionar el funcionamiento de la roganización.
En este artículo, vamos a conocer en qué consisten las soluciones analíticas en tiempo real, cuáles son sus características, beneficios y cuándo es conveniente (o no) usarlas.
¿Qué son las soluciones analíticas en tiempo real?
En los últimos años, la cantidad de datos generados ha aumentado de forma exponencial gracias a una mayor conectividad y la proliferación de dispositivos conectados a Internet. Esto ha llevado a una mayor necesidad de analizar estos datos en tiempo real para obtener información valiosa.
En este contexto, las soluciones analíticas en tiempo real son una forma de procesar y analizar datos en el momento en que se generan. Básicamente, esto permite a las organizaciones tomar decisiones informadas y rápidas basadas en datos actuales.
Concretamente, el análisis en tiempo real es el proceso de preparación y medición de datos tan pronto o poco después de que ingresan en las bases de datos, obteniendo los usuarios información al instante o pudiendo sacar conclusiones de forma inmediata.
¿Qué podemos hacer con Real Time Analytics?
El análisis en tiempo real permite a los usuarios ver, analizar y comprender los datos a medida que llegan a un sistema. Es decir: que los usuarios, con esa información, puedan tomar decisiones en tiempo real, sin demora, para aprovechar las oportunidades o prevenir problemas antes de que sucedan.
Así, el análisis de aplicaciones en tiempo real responde consultas en segundos a pesar de manejar grandes cantidades de datos a una alta velocidad y con tiempos de respuesta muy bajos.
Esta analítica real-time facilita a la empresa conocer en el acto y al momento cuándo ocurren “x” cambios configurando alertas para situaciones clave.
En resumen, Real Time Analytics nos permite:
- Unificar diversos orígenes de datos bajo un mismo sistema.
- Limpiar y preparar los datos recopilados.
- El diseño de layouts interactivos e intuitivos que nos lleven a explorar lo que está pasando en el negocio en el mismo momento en que está ocurriendo.
- Integrar los sistemas en aplicaciones web, sistemas corporativos, apps móviles, etc.
- Transformar y enriquecer datos o hacer agregaciones.
- Análisis cruzando con históricos.
- Detectar hechos particulares con patrones e inferir nuevos patrones.
¿Cómo se ofrecen sus resultados?
Los análisis pueden ser:
- Bajo demanda (On-demand): Ofrece resultados cuando el usuario lo solicita.
- Continuos: Hay actualizaciones/alertas continuas a los usuarios mientras van ocurriendo los eventos y se pueden programar para responder automáticamente a ciertas situaciones, por ejemplo cuando el análisis web en tiempo real avisa a un administrador si el rendimiento de carga de la página no está entre los parámetros preestablecidos.
Foto de Aphiwat chuangchoem
¿Cuándo utilizar soluciones analíticas en tiempo real?
Con la implementación de un sistema de procesamiento de datos en tiempo real, una organización es capaz tanto de administrar los datos de un modo más eficiente y efectivo como de ahorrarse costes de almacenamiento, ya que al procesar los datos en tiempo real es capaz de detectar patrones y permitir una mejor administración de los datos, sin necesidad de almacenar estos datos previamente.
Ahora bien: ¿en qué situaciones es necesario consumir y analizar datos en tiempo real?
- Toma de decisiones: A menudo, como vemos con el comercio electrónico, la logística o el control de inventarios, es necesario tomar decisiones rápidas basadas en datos actuales para maximizar la eficiencia y el rendimiento. Por ejemplo, un retailer o empresa con e-commerce puede usar datos en tiempo real sobre el tráfico del sitio web y las compras para ajustar el inventario y las ofertas en tiempo real.
- Monitoreo: Estas soluciones también son muy útiles para el monitoreo en tiempo real de sistemas críticos, como las instalaciones industriales y los sistemas de transporte. Es el caso de empresas energéticas, almacenamiento de materiales peligrosos, etc., ya que pueden monitorear en tiempo real la seguridad de las instalaciones y detectar posibles problemas antes de que ocurran.
- Procesamiento de datos: Con frecuencia, los datos deben ser procesados y analizados en tiempo real, por ejemplo para garantizar la seguridad de un banco o cualquier empresa que trabaje a menudo haciendo transacciones, ya que la analítica en tiempo real puede detectar transacciones fraudulentas y detenerlas antes de que generen daño.
¿Cuándo NO es necesario utilizar soluciones analíticas en tiempo real?
Lógicamente, no siempre es necesario consumir y analizar datos en tiempo real. En algunos casos, los datos pueden ser recolectados y almacenados para su análisis posterior, y el ejemplo más evidente es el de los resultados financieros periódicos, los insights sobre salarios o ventas, etc. En este caso, desde BIMEX no recomendamos estas soluciones cuando:
- Los datos no cambian con demasiada frecuencia.
- El coste de la solución es demasiado alto: Las soluciones analíticas en tiempo real pueden ser algo más costosas, y dependiendo de los resultados y el beneficio que nos aportará, podemos prescindir de ellas en algunos casos.
- No se requiere una respuesta inmediata: Si no es necesaria una respuesta inmediata, y los datos pueden ser analizados en un momento posterior.
Beneficios de soluciones analíticas en tiempo real
De las propias características de estos servicios ya podemos entender sus beneficios, y el motivo de que sean increíblemente útiles para las empresas de hoy. Más en profundidad, estas son algunas de las ventajas que estas herramientas pueden ofrecer:
- Velocidad: Es el principal beneficio del análisis de datos en tiempo real, ese tiempo de respuesta más rápido ante cualquier situación propia de la empresa o en el mercado. Esto ayuda a identificar problemas potenciales, mitigar el riesgo y aprovechar las oportunidades cuando son relevantes.
- Seguimiento de datos al momento y con la ventaja de elaborar una respuesta inmediata: mayor control del negocio.
- Mejorar la rentabilidad al ahorrar costes en toda la organización reduciendo cargas de trabajo, detectando patrones… Una gran ventaja competitiva.
- Facilidad para mejorar con agilidad la experiencia general del cliente y tu servicio.
- Detectar con anticipación las anomalías y actuar en consecuencia.
Ejemplos y casos prácticos
Ahora que ya conocemos la teoría, es hora de conocer cómo se pone en práctica a diario y en qué tipo de empresas, industrias, sectores…
- Seguridad digital y física: Descubrir a los piratas informáticos monitoreando la forma en que se accede a los datos y detectando actividades inusuales o sospechosas. Y también poder facilitar por ejemplo datos en tiempo real de cámaras de seguridad dentro o fuera de almacenes, oficinas y otros lugares de trabajo para detectar cualquier anomalía. Un caso claro es todo lo relacionado con el mercado de capitales: monitoreo y vigilancia del flujo comercial, análisis de liquidez FX, gestión de riesgos, pérdidas y ganancias…
- Mantenimiento preventivo de equipos: Se pueden monitorear camiones, aviones, equipos de construcción y fabricación, así como otra maquinaria, para que puedan detectar problemas de mantenimiento antes de que se produzcan averías. Así, en fabricación se optimiza el rendimiento de alta tecnología.
- Analizar el comportamiento de los usuarios para brindar experiencias personalizadas. Por ejemplo, mostrarle al cliente de una tienda online productos relevantes en función de los productos que ha visto. En este campo hay múltiples posibilidades: ver los pedidos a medida que ocurren para un mejor seguimiento e identificar tendencias, conocer la actividad del cliente actualizada continuamente, o dirigirse a ellos con promociones mientras compran artículos en una tienda, lo que influye en las decisiones en tiempo real. En cuanto al marketing, las soluciones tradicionales de business intelligence predicen el comportamiento del cliente basándose en el historial, pero la analítica en tiempo real ajusta la participación del cliente en función de lo que está haciendo en ese momento.
- Cualquier área de soporte de TI va a querer tener monitoreados todos los recursos que tienen a su cargo y poder reaccionar cuanto antes de una falla.
Desafíos y barreras
Para implementar soluciones analíticas en tiempo real, se requiere una arquitectura de datos adecuada. Esto incluye un sistema de almacenamiento de datos que pueda manejar grandes cantidades de datos en tiempo real, así como un sistema de procesamiento de datos que pueda procesar y analizar estos datos a medida que se generan.
Además, las organizaciones deben estar listas para poder aplicarlas exitosamente, y para ello deben tener claro qué tipos de análisis se quieren hacer, contar con la red necesaria en la organización, el hardware y software necesarios…
Más allá de las tecnologías de procesamiento y análisis en tiempo real, también es necesario contar con un equipo de profesionales capacitados en análisis de datos, tecnología, seguridad y privacidad de datos.
Por ello, la ligera complejidad de estos sistemas puede ser un desafío, especialmente para las organizaciones con un equipo de TI limitado, así como la necesidad de una conectividad 100% fiable y un ancho de banda adecuado para transmitir y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real.
En este sentido, es más que conveniente contar con los servicios de una empresa especializada en Business Intelligence y Analytics que pueda asesorarte sobre las soluciones que mejor se adaptan a tu empresa.
