¿Qué es la analítica en tiempo real?

La analítica en tiempo real significa esencialmente que los datos se proporcionan para su análisis casi de inmediato una vez que se recopilan. Los usuarios pueden ver, analizar y comprender los datos de un sistema en tiempo real. Además, la analítica en tiempo real proporciona información para tomar decisiones en tiempo real. Esto permite a las organizaciones sacar conclusiones de los datos y reaccionar sin los retrasos habituales.

Los datos comerciales tradicionales son datos históricos. Los datos comerciales digitales cambian constantemente, en algunos entornos, miles de millones de veces al día. Para convertirse en un negocio digital, usted deberá ver, analizar y actuar sobre los datos en tiempo real. La tecnología en tiempo real no es nueva. Durante décadas, se han creado paneles de control en tiempo real manualmente para el personal operativo. Pero esos paneles requirieron meses o años de desarrollo personalizado y fueron diseñados para áreas comerciales específicas que requerían monitoreo, no exploración.

La analítica en tiempo real proporciona una vista única y común de las operaciones y puede mejorar enormemente la forma en que administra su negocio. Los paneles de control en tiempo real permiten que los usuarios comerciales y el personal de primera línea se beneficien de la inteligencia continua. Al visualizar y analizar datos históricos y en tiempo real juntos, podrá mejorar su conocimiento de lo que sucedió en el pasado y responder mejor a las condiciones del momento.

La analítica en tiempo real puede permitirle a la empresa conocer instantáneamente cuándo ocurren los cambios al configurar alertas para problemas clave. Luego, los usuarios pueden profundizar en lo que está sucediendo en el momento y analizar los patrones emergentes en los datos en tiempo real para obtener información y oportunidades de un alto valor.

Analítica en tiempo real según demanda frente a la continua

Existen dos tipos de analítica en tiempo real como se describe a continuación. Ambos son valiosas en diferentes situaciones y la empresa puede utilizarlos simultáneamente para mejorar la toma de decisiones.

• Analítica en tiempo real según demanda: la analítica en tiempo real según demanda requiere que un usuario o sistema solicite una consulta de los datos para que se realice el análisis y los resultados se entreguen al usuario o sistema. Esto se conoce como un enfoque de extracción porque los datos se extraen para responder una pregunta específica en ese momento.
• Analítica en tiempo real continua: la analítica en tiempo real continua no requiere una solicitud de consulta. En cambio, ciertos eventos activan alertas para los usuarios o respuestas del sistema de una manera más proactiva y continua. Esto se conoce como un enfoque push porque el análisis se ejecuta constantemente en segundo plano y luego se envía a la organización en intervalos establecidos de antemano.

¿Cuáles son los beneficios de la analítica en tiempo real?

La mayoría de los datos analíticos y de inteligencia de negocio se analizan mensualmente, semanalmente o diariamente. Pero los datos se están generando al instante y las organizaciones deberán analizarlos y responder a ellos en tiempo real. Las empresas deberán responder rápidamente a los cambios frecuentes para poder beneficiarse de las oportunidades en tiempo real.

• Velocidad de la información: el beneficio principal de la analítica en tiempo real es, por supuesto, la velocidad. Acelera el tiempo de obtención de información y permite que las empresas trabajen más rápido para realizar los cambios necesarios en los sistemas o respondan a la información crítica descubierta. Esto ayuda a las organizaciones no solo a identificar problemas potenciales y mitigar el riesgo, sino también a aprovechar las oportunidades cuando son relevantes.
• Experiencia del cliente: la analítica en tiempo real puede ayudar a las empresas a predecir problemas y optimizar las operaciones para mejorar la experiencia general del cliente. Estos ajustes sobre la marcha influyen en gran medida en las interacciones con los clientes y pueden ayudar a mejorar la experiencia en todos sus ángulos.
• Excelencia operativa: la analítica en tiempo real permite a las organizaciones obtener una visión clara del negocio y comprender qué se debe hacer para abordar posibles problemas operativos. También permite a los usuarios comprender qué recursos están disponibles para realizar dichos cambios.
• Comprensión más profunda: cuando se requieren análisis más profundos, la analítica en tiempo real ayuda a comparar datos históricos con inmediatos para tomar una decisión empresarial informada.

Capacidades necesarias de la analítica en tiempo real

• Motor de consulta continuo: para la analítica en tiempo real, las organizaciones necesitan un motor de consulta continuo que pueda procesar los datos de transmisión de manera muy rápida. Este motor deberá enviar continuamente datos en vivo y en tiempo real a la empresa para su análisis. Además, debe permitir consultas de datos solo para un fin determinado y tablas de datos en vivo.
• Analítica de autoservicio: la analítica en tiempo real debe ser de autoservicio para que los usuarios comerciales puedan acceder fácilmente a los datos en vivo e interactuar con ellos sin necesidad de un experto en datos. Al permitir que todos en la organización combinen datos históricos y en tiempo real en los análisis, las empresas podrán agregar contexto a cada decisión.
• Data Wrangling: al aprovechar Data Wrangling en línea, las organizaciones podrán desglosar, limpiar, transformar y agregar datos en tiempo real fácilmente.
• IoT y Big Streaming Data: las soluciones de analítica en tiempo real deben crearse para manejar cantidades grandes y complejas de datos, de modo que las empresas puedan realizar consultas continuas y en streaming en IoT y fuentes de Big Data.
• Alertas comerciales: los sistemas deben enviar alertas y notificaciones automáticas a los usuarios en función de los eventos comerciales clave. Esto permitirá que las acciones instantáneas sigan el procesamiento de datos en tiempo real.

¿Cuáles son algunos ejemplos de analítica en tiempo real?

La analítica en tiempo real puede ser beneficiosa para muchas empresas de una amplia gama de sectores. Para el sector financiero, la analítica en tiempo real puede analizar Big Data de manera instantánea para tomar decisiones empresariales importantes. En el caso de los sitios web de las empresas, los desarrolladores pueden usar la analítica en tiempo real para recibir notificaciones cuando el rendimiento de carga de la página cae por debajo de los estándares establecidos. Para la fabricación, las empresas pueden analizar y monitorear los datos de la máquina en tiempo real para detectar cualquier posible mal funcionamiento y reducir el tiempo de inactividad. Y para los lanzamientos de productos, las organizaciones pueden utilizar la analítica en tiempo real para evaluar la respuesta a un lanzamiento de un nuevo producto, rastreando el comportamiento actual del usuario y haciendo ajustes para mejorar la recepción.

• Operaciones de marketing: las soluciones tradicionales de inteligencia de negocio (BI) solo pueden predecir el comportamiento del cliente basándose en el historial. La analítica en tiempo real ajusta la participación del cliente en función de lo que el cliente está haciendo en el momento.
• Operaciones de IoT industrial: los problemas operativos se predicen con BI tradicional en función de datos históricos mediante el uso de Machine Learning (ML) supervisado y no supervisado. La analítica en tiempo real adapta las operaciones según las condiciones en vivo y el aprendizaje dinámico.
• Operaciones de seguridad: la seguridad con BI tradicional basa el análisis forense en datos históricos. La analítica en tiempo real analiza y detiene las brechas de seguridad antes de que ocurran en tiempo real.
• Operaciones financieras: los pronósticos financieros basados en datos históricos son todo lo que la BI tradicional puede ofrecer. La analítica en tiempo real ofrece la capacidad de optimizar los precios y los incentivos sobre la marcha en función de las vistas de 360 grados de las operaciones.

Casos de uso de la analítica en tiempo real en diferentes sectores

Siempre que sea necesario responder rápidamente a cambios frecuentes y comparar datos estáticos/ históricos o en tiempo real, la analítica en tiempo real permitirá una mejor toma de decisiones en una gran variedad de sectores.

• Fabricación: optimización del rendimiento de alta tecnología
• Logística: seguimiento en tiempo real
• Venta minorista: operaciones continuas de ventas en vivo para grandes eventos de ventas (Black Friday, Cyber Monday), administración de inventario, Sentiment Analysis y alertas
• Energía: operaciones y mantenimiento de turbinas eólicas, perforación y bombeo de petróleo y gas, analítica predictiva
• Transporte: operaciones, servicio y programación del personal de tierra de los aeropuertos
• Finanzas: detección de fraudes
• Mercados de capitales: monitoreo y vigilancia del flujo comercial, análisis de liquidez FX, gestión de riesgos, gestión de pérdidas y ganancias
• Múltiples sectores: supervisión de la infraestructura de TI