¿Qué es el procesamiento de eventos?

El procesamiento de eventos es el proceso que toma eventos o flujos de eventos, los analiza y realiza una acción automática. Un evento es todo lo que ocurre en un momento claramente definido y que se puede registrar específicamente. El análisis puede basarse en tablas de decisiones predefinidas o algoritmos de Machine Learning más sofisticados, y existe una amplia gama de acciones posibles, desde generar un nuevo evento hasta cambiar la experiencia de un cliente y escalar los recursos de la nube hacia arriba o hacia abajo.

Las empresas suelen tener tres tipos diferentes de eventos: transacciones comerciales como pedidos de clientes, depósitos bancarios y facturas; informes como actualizaciones de redes sociales, datos de mercado e informes meteorológicos; y datos de IoT como información de ubicación basada en GPS, señales de sistemas SCADA y temperatura de sensores.

Con el procesamiento de eventos, usted se conectará a todas las fuentes de datos y normalizará, enriquecerá y filtrará los datos. Luego, podrá correlacionar eventos y agregar datos contextuales para garantizar una interpretación adecuada de los eventos. Posteriormente, aplicará la lógica y las reglas comerciales en tiempo real o Machine Learning para activar la acción. El procesamiento de eventos le permitirá actuar mientras el valor de sus datos aún es alto. Le permitirá convertir sus datos en acción y capacitar a los usuarios comerciales para definir las reglas, para adoptar una medida, ofreciéndole una ventaja competitiva.

¿Por qué el procesamiento de eventos?

El procesamiento de eventos rastrea y procesa activamente los eventos que ingresan en una empresa para que las oportunidades y los riesgos se puedan identificar de manera proactiva y optimizar los resultados comerciales. El enfoque tradicional de procesamiento de datos de almacenar-analizar-actuar presenta el desafío fundamental de los tiempos de espera en las decisiones. La información suele ser la más relevante tan pronto como se captura, y el procesamiento de eventos ayuda a las organizaciones a procesar esta información de manera más oportuna y contextual, ayuda a resolver numerosos problemas: identificar un fraude inmediatamente, ofrecer una oferta circunstancial mientras el cliente todavía está en la tienda o predecir interrupciones para minimizar los retrasos. Con la necesidad de manejar datos en tiempo real, el procesamiento de eventos es cada vez más importante.

La competencia feroz y un entorno empresarial cada vez más complejo están obligando a muchas organizaciones a detectar y responder a oportunidades y amenazas en tiempo real. Para que esta información sea realmente significativa, deberá identificar las oportunidades y las amenazas escondidas en estos eventos procesándolas en tiempo real para obtener información y tomar las medidas adecuadas.

Cómo se benefician las empresas del procesamiento de eventos

La capacidad de procesar eventos en tiempo real y realizar acciones automáticas puede proporcionar una ventaja competitiva a las organizaciones. Muchos están utilizando con éxito las capacidades de procesamiento de eventos para burlar a sus competidores con:

Servicio de atención al cliente mejorado

Las organizaciones de diversas industrias están utilizando un mejor procesamiento de eventos para ofrecer un servicio al cliente significativamente mejorado.

• Las organizaciones minoristas están creando ofertas instantáneas que permiten la venta cruzada y la venta mejorada según el estado del cliente, la ubicación, el inventario y otros factores.
• Las organizaciones de logística y transporte brindan visibilidad en tiempo real del estado de los pedidos/envíos/paquetes.
• Las aerolíneas notifican de manera proactiva a los clientes sobre problemas, cambios y retrasos.
• Las organizaciones de servicios están monitoreando los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y tomando acciones correctivas con prontitud para evitar acuerdos incumplidos.
• Las empresas bancarias y de tarjetas de crédito están previniendo y detectando el fraude.

Reducción de costos y uso más eficiente de recursos

El procesamiento de eventos también permite a las organizaciones reducir los costos operativos y mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo:

• En el comercio minorista, seguimiento y gestión de inventario en tiempo real con la capacidad de definir y cambiar las promociones de productos de forma dinámica en función de las tendencias y el excedente
• En el gobierno, detección y prevención de intrusiones cibernéticas
• En las aerolíneas, optimización de la programación de la tripulación y seguimiento eficiente del equipaje
• En logística y transporte, optimización de los movimientos de envío en tránsito y en puerto
• En la fabricación, mantenimiento proactivo de los equipos clave de la planta
• En el sector energético, gestión predictiva de cortes y fallas de la red
• En los hospitales, optimización de la programación de procedimientos costosos, como resonancias magnéticas, en respuesta a interrupciones y ausencias

Operaciones optimizadas

Las capacidades de procesamiento de eventos en tiempo real también mejoran significativamente la visibilidad de la organización en sus operaciones, lo que permitirá tomar decisiones más rápidas y mejores. Por ejemplo:

• En telecomunicaciones, identificación de sistemas comerciales de bajo rendimiento para ayudar a garantizar que se cumplan los SLA
• En los hospitales, visibilidad del número de pacientes y la disponibilidad de camas para garantizar una toma de decisiones óptima
• En servicios financieros, visualización de datos de mercado, ejecución de órdenes, transacciones, acuerdos, liquidaciones y excepciones antes y después de la negociación
• En las industrias minorista y de servicios, visibilidad en tiempo real del estado de los pedidos
• En seguros, visibilidad en tiempo real del estado del procesamiento de nuevas solicitudes de clientes
• En las fábricas, visibilidad del estado de las máquinas y otros activos de la planta
• En las industrias de logística y transporte, visibilidad de la ubicación actual de camiones y paquetes

La mayoría de las organizaciones están rodeadas de datos. Tienen datos que provienen de una variedad de sistemas y sensores, de socios y clientes, y datos que provienen de las redes sociales, etc. El valor comercial proviene de conectarse a esas diferentes fuentes de datos y comprender el valor que puede haber dentro de esos datos mientras aún exista tiempo para influir en lo que ocurrirá. Ser predictivo y ser capaz de responder rápidamente es la forma en que obtendrá el valor de los datos.

Los sistemas tradicionales de procesamiento de datos están ocasionando problemas a las empresas. Simplemente no están diseñados para responder al volumen y la velocidad de los datos. Normalmente, lo que sucede es que los datos se recopilan y almacenan dentro de un repositorio, ya sea una base de datos relacional o un clúster de Hadoop o algún otro tipo. Luego, los datos ejecutan el análisis para identificar dónde podría haber oportunidades o amenazas, después usted actúa, lo cual será muy tarde para las expectativas actuales en tiempo real. Es posible que ya se haya perdido la capacidad de influir en lo que sucederá a continuación. El valor de los datos disminuye con el tiempo y, de hecho, podría reducirse a una cuestión de segundos en los que ya no podrá predecir o ser preventivo con los datos. Lo cierto es que usted estará actuando sobre información histórica al utilizar un procesamiento de datos tradicional.

Por ejemplo, si una de sus prioridades es predecir cuándo podría ocurrir una falla en su fábrica y no puede prevenir la falla, entonces no logrará evitar las consecuencias del tiempo de inactividad de la máquina. Del mismo modo, si tiene un cliente que pasa por uno de sus puntos de venta minorista y desea hacer una oferta especializada a esa persona, si su organización no puede hacerlo antes de que el cliente se vaya, es muy poco probable que retroceda y regrese a su organización. Entonces, usted deberá actuar sobre los eventos comerciales en tiempo real y esa es una capacidad fundamental para tener éxito.