¿Qué son los datos en tiempo real?

Los datos en tiempo real están disponibles para su uso tan pronto como se adquieren. El uso de datos en tiempo real se ve particularmente en las tecnologías más nuevas que funcionan para entregar datos al minuto a aplicaciones de conveniencia que se usan en dispositivos personales o relacionados con el trabajo.

Los datos en tiempo real funcionan según el principio básico de que no se almacenan ni se guardan en silos. En cambio, pasa directamente al usuario final. Esta entrega no significa que los datos lleguen al usuario de forma instantánea. Puede haber varios impedimentos para eso, como una debilidad en la infraestructura de datos o una diferencia en el ancho de banda entre el receptor y el remitente. Lo que esencialmente significan los datos en tiempo real es que los datos no se retienen cuando se recopilan.

Existen varios usos para los datos en tiempo real, por ejemplo, para ayudar a los taxistas a comprender las situaciones de tráfico. La entrega instantánea de datos ayuda en una amplia gama de proyectos analíticos y otras actividades comerciales que requieren un acceso rápido y fácil a los datos.

¿Cómo funcionan los datos en tiempo real?

Los datos en tiempo real facilitan un análisis de datos continuo y ultrarrápido. Existe una corta duración desde la recepción de los datos, hasta su transmisión, hasta el punto final. Sin embargo, pasa por cuatro pasos principales:

1. Captura de datos de transmisión:

Los datos de transmisión en vivo se capturan mediante raspadores (proceso automatizado para la recopilación de datos web), recopiladores (aplicación que recopila y entrega metadatos analizados), agentes (utilizados para recopilar grandes cantidades de datos), oyentes (programas que reciben notificaciones de nuevos datos antes llega al backend) y se almacena en una base de datos NoSQL (almacena los datos de forma no tabular).

Estas bases de datos pueden ser similares a Cassandra, MongoDB o incluso Hadoop's Hive.

2. Procesamiento de flujo de datos

La transmisión de datos luego se procesa de varias maneras, pero en última instancia implica dividir, fusionar, realizar cálculos y conectarlos con fuentes de datos externas. Un buen sistema de base de datos debería ayudar con este paso. Comúnmente después de esta etapa, los datos están listos para el componente de visualización . Sin embargo, ahora existen nuevas tecnologías que nos permiten visualizar datos en tiempo real sin tener que ir primero a la base de datos.

Muchos marcos comunes de procesamiento de big data no se han utilizado realmente para el análisis de datos en tiempo real hasta hace poco. Esto se debe a la mayor demanda de datos en tiempo real, lo que obliga a los ingenieros de software a hacer que los programas sean compatibles con el análisis en tiempo real.

3. Visualización de datos procesados:

Los datos procesados se almacenan en formatos estructurados específicos, a menudo como JSON o XML en una base de datos NoSQL. Es de esta base de datos que la información es leída por el componente de visualización. Los sistemas internos de inteligencia comercial (BI) tendrán una biblioteca de gráficos que habilita el componente de visualización. El componente de visualización lee datos del archivo de datos estructurados y crea gráficos, indicadores u otras formas de visualización que se conectan a la interfaz.

4. De la visualización al panel de control en tiempo real

Los datos se actualizan constantemente en el archivo JSON o XML, y la frecuencia de esto se denomina intervalo de actualización. La frecuencia con la que el cliente destinatario extrae estos datos procesados se conoce como intervalo de actualización. Si, por ejemplo, una aplicación de comercio de acciones está utilizando los datos y las visualizaciones, puede activar algunas reglas preestablecidas basadas en lo que muestran los datos de transmisión.

Todo este proceso se lleva a cabo en cuestión de milisegundos y ha sido posible gracias a los avances en la tecnología de bases de datos, específicamente las bases de datos NoSQL. Las herramientas de consulta habilitan el proceso. Las herramientas de visualización han crecido para respaldar las crecientes demandas de una variedad de escenarios que requieren datos en tiempo real, respaldando un ecosistema en constante evolución de análisis en tiempo real para una variedad de aplicaciones de big data.

5. Escenarios donde los datos en tiempo real ayudan

Los datos en tiempo real pueden marcar la diferencia en una amplia gama de negocios y en cómo se ejecutan sus operaciones. El empleo de datos en tiempo real cambia fundamentalmente la forma en que cualquier empresa toma decisiones y se adapta a los cambios en sus datos.

Mejora en el servicio al cliente

Un cliente que llama a una línea de ayuda no quiere que lo hagan esperar. Además, no quieren perder el tiempo repitiendo la información de sus clientes de la llamada anterior o mientras pasan de un departamento a otro.

Los paneles de datos en tiempo real pueden ayudar a seleccionar rápidamente a un ejecutivo de atención al cliente inactivo para atender la llamada, lo que reduce el tiempo de espera. Luego, el tablero puede mostrar toda la información relacionada con el cliente, lo que permite al ejecutivo llegar al punto más rápido y ayudar a resolver el problema. El sistema también puede, en tiempo real, determinar si se necesita la asistencia de un supervisor.

Provisión de resúmenes a los gerentes

A menudo se pide a los administradores que mejoren la eficiencia de un sistema. El tablero con datos en tiempo real les brinda una descripción general de todo el sistema en funcionamiento, incluidos los obstáculos, los retrasos en el tiempo de espera y el seguimiento del volumen. Todos estos elementos pueden evaluarse y usarse para mejorar la eficacia del sistema de trabajo y llevarlo a estándares más altos.

Mejora en la eficiencia operacional

La eficiencia operativa tiene que ocurrir en múltiples niveles: inventario, despacho, cadena de suministro, entrega y recepción. Una falla en cualquier nivel puede ser una interrupción masiva. Los datos en tiempo real realizan un seguimiento de todos los niveles y garantizan que las autoridades adecuadas estén informadas cuando algo sale mal. Un flujo de información tan constante evita una ralentización de la producción, ayuda a lidiar con un retraso en la llegada de los materiales, evita el reabastecimiento innecesario de materiales y mucho más.

Motivación de empleados

Con los métodos de los empleados que mejoran los datos en tiempo real, los trabajadores pueden realizar los cambios necesarios de una manera mucho más simple y rápida. También ayuda a mejorar su eficiencia y ver resultados de inmediato. Además, los tableros en tiempo real pueden ser interactivos o gamificados, lo que hace que sea divertido para los empleados interactuar con ellos y tal vez establecer una competencia amistosa.

Mejora en el rendimiento de los empleados

En cada organización, existen personas de alto desempeño y hay quienes tienen el potencial de mejorar. Aquellos con potencial a menudo necesitan un poco de ayuda para ayudarlos a llegar allí. Los datos en tiempo real ayudan a los gerentes a identificar a los mejores y a aquellos que pueden necesitar ayuda. Los trabajadores de alto rendimiento pueden ser reconocidos por su buen trabajo y aquellos que necesitan ayuda pueden recibir la formación y los recursos que necesitan.

Beneficios del análisis de Big Data en tiempo real

Existen varios beneficios para una organización que procesa datos en tiempo real, que incluyen:

• Conocimiento de los errores: conocer un error en tiempo real puede ayudar a una organización a solucionarlo al instante, reduciendo así el impacto en el negocio. Cualquier problema operativo puede resolverse si se saca a la luz de inmediato, y esto puede evitar que las operaciones se ralenticen y le cuesten a la empresa.
• Actualizaciones en tiempo real sobre las estrategias de la competencia: saber qué está haciendo su competidor tan pronto como implementa una nueva táctica puede darle tiempo para lanzar una nueva estrategia y posiblemente ayudarlo a mantenerse un paso por delante del juego.
• Mejora dramática en el servicio: el análisis de datos en tiempo real brinda a una empresa la oportunidad de evolucionar rápidamente y conduce a una tasa de conversión e ingresos mucho más altos. Por ejemplo, para los automóviles conectados a Internet, el propietario del automóvil puede ser notificado si se encuentra que un componente del vehículo no está funcionando de manera óptima y puede repararse antes de que cause un daño mayor.
• Detección instantánea de delitos cibernéticos: con las medidas de seguridad habilitadas para datos en tiempo real, sabrá de un posible ataque cibernético al instante y podrá tomar medidas para contenerlo. Esto permite que el departamento de TI de su organización proteja mejor la seguridad de la información.
• Ahorro de costos: el costo inicial del análisis de datos en tiempo real puede ser alto, pero el retorno de la inversión es rápido, lo que le ahorra a la organización una gran cantidad de dinero. También reduce la carga de la infraestructura de TI de la empresa, lo que permite respuestas más rápidas y específicas cuando y donde se necesitan.
• Mejores perspectivas de ventas: con análisis en tiempo real, tiene mejores perspectivas de ventas, lo que naturalmente conduce a mayores ingresos. Con los datos, las empresas podrán evaluar las ventas en tiempo real, los sitios de comercio electrónico podrán ver cómo le va a un producto y los patrones de compra de los clientes ayudarán a una empresa a anticipar las necesidades del mercado.

Los desafíos del análisis de Big Data en tiempo real

Existe una serie de desafíos en la realización de datos en tiempo real en los negocios. Algunos se describen a continuación:

Potencia informática especializada

Los sistemas heredados no se prestan bien al análisis de datos en tiempo real. Lo que significa que una empresa tendrá que comprar herramientas más nuevas para hacer el trabajo. Pero los resultados y beneficios, como se discutió anteriormente, superan con creces los costos asociados con la incorporación de nuevas tecnologías. Estas actualizaciones son necesarias independientemente, ya que las empresas que no logran evolucionar se quedarán atrás y no podrán mantenerse al día con los competidores que están empleando análisis de datos en tiempo real con gran eficacia.

Cambio en el funcionamiento organizacional

El uso de datos en tiempo real requiere que una organización trabaje de una manera diferente a la que está acostumbrada. La mayoría de las organizaciones trabajan en reuniones de revisión semanales para poder manejar cualquier problema. Con los datos en tiempo real, usted estará viendo la información que llega cada pocos minutos, incluso en segundos. Esto requiere un enfoque especializado de los procesos de trabajo. Lo que antes era un cambio semanal en el enfoque ahora puede convertirse en diario, lo que afecta la cultura de la empresa. Hacer que su organización se centre en la información es el primer paso para habilitar este entorno de toma de decisiones basado en datos y en tiempo real.

Los datos en tiempo real pueden cambiar drásticamente la forma en que funcionan las empresas. El enfoque para su implementación tiene que ser sistemático. Sin embargo, los beneficios pueden ser extraordinarios, ya que permiten el crecimiento y un servicio excepcional para todas las partes interesadas.