Análisis de datos en tiempo real: Cómo tomar mejores decisiones empresariales

La observación de Cathy O’Neil pone de relieve un cambio crucial en la forma en que las organizaciones abordan la toma de decisiones basada en datos. A medida que las empresas se esfuerzan por seguir siendo competitivas, la necesidad de información práctica inmediata ha hecho que los métodos tradicionales -como el análisis de series temporales de datos por lotes y el análisis retrospectivo-, que funcionaban eficazmente con conjuntos de datos pequeños y estructurados, resulten inútiles con flujos de datos en rápida evolución.

El impacto de los datos en tiempo real

La integración de datos en tiempo real permite a las empresas obtener información inmediata sobre el comportamiento de los clientes, el rendimiento operativo, las tendencias del mercado y las oportunidades emergentes. Aprovechando esta información, las organizaciones pueden identificar rápidamente acontecimientos críticos, optimizar procesos, personalizar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. Un buen ejemplo de ello es Delta Air Lines, que invirtió 100 millones de dólares en análisis de datos avanzados para mejorar sus sistemas de gestión de equipajes. Mediante la integración de datos de vuelo en tiempo real, Delta proporcionó a los pasajeros información en tiempo real sobre el seguimiento de su equipaje, lo que se tradujo en una notable reducción del 71 % de equipajes mal gestionados entre 2007 y 2014.

Por su parte, ADROSONIC desarrolló el ‘Professional Executive Risk Solution Operational Dashboard’ centrado en el reflejo de datos en tiempo real. El diseño da prioridad a las actualizaciones inmediatas basadas en los cambios de origen. Se observó que las consideraciones técnicas relativas a las tasas de cambio de datos y las cargas de actualización eran factores clave para optimizar el rendimiento del cuadro de mandos.

Los siguientes tres tipos de modelos semánticos en tiempo real están diseñados para su visualización en cuadros de mando en tiempo real:

• Modelo semántico push
• Modelo semántico de streaming
• Modelo semántico de streaming PubNub

Estos factores se consideran esenciales a la hora de evaluar el diseño de la solución, que suele encuadrarse en uno de los tres enfoques arquitectónicos posibles. Además, se observó que, en función de los requisitos específicos, también pueden ser viables soluciones que aprovechen los modelos semánticos de Power Automate y Power BI.

Aprovechar los datos para obtener mejores resultados

La creciente dependencia de los análisis en tiempo real se debe a su capacidad para proporcionar información práctica cuando es más valiosa. Con los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos a una velocidad sin precedentes. Esta capacidad no sólo mejora la toma de decisiones, sino que redefine por completo las operaciones empresariales.

Este cambio hacia la inmediatez permite a las organizaciones reaccionar rápidamente ante las fluctuaciones del mercado y las amenazas emergentes. La información en tiempo real facilita los ajustes proactivos que minimizan las pérdidas potenciales y maximizan las oportunidades. En consecuencia, la capacidad de aprovechar los datos en el momento en que se producen se está convirtiendo en un requisito fundamental para mantener una ventaja competitiva en el dinámico panorama empresarial actual.

¿Por qué es esencial la analítica en tiempo real?

La analítica en tiempo real se está volviendo indispensable en diversos sectores por varias razones:

• Detección de fraudes: En los sectores de gran volumen y muy regulados, el análisis en tiempo real permite la detección instantánea de fraudes mediante la supervisión continua de las transacciones.
• Capacidad de respuesta al mercado: Las organizaciones pueden adaptarse rápidamente a las fluctuaciones del mercado y a las necesidades de los clientes analizando los datos en tiempo real.
• Eficiencia operativa: La analítica en tiempo real permite a las organizaciones identificar cuellos de botella y optimizar los flujos de trabajo.
• Personalización: La analítica en tiempo real se aprovecha para ofrecer experiencias a medida en todos los sectores, desde precios dinámicos, recomendaciones personalizadas hasta soluciones a medida que satisfacen las necesidades únicas de los clientes, lo que la hace especialmente relevante en sectores como la banca y los seguros, donde los perfiles de riesgo individuales importan.

Como señalan los líderes del sector, no se puede exagerar la importancia de la información en tiempo real. Por ejemplo, Doug Laney, un destacado estratega de datos, subraya que el valor de los datos reside en la velocidad a la que pueden convertirse en información práctica.

Superar los retos de la implantación

El análisis de datos en tiempo real ofrece muchas ventajas. Sin embargo, las organizaciones se enfrentan a ciertos retos durante la fase de implantación:

• Volumen de datos: Manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente requiere una infraestructura robusta.
• Calidad de los datos: Garantizar la exactitud y coherencia de los datos es crucial para una toma de decisiones fiable.
• Problemas de latencia: Gestionar los retrasos en el procesamiento de datos puede obstaculizar la eficacia de los análisis en tiempo real.
• Problemas de seguridad: Proteger la información confidencial durante el procesamiento en tiempo real es primordial.
• Sistemas dispares: Los datos suelen residir en sistemas dispares, muchos de los cuales son plataformas heredadas obsoletas que hacen que la extracción e integración de datos sea compleja y consuma muchos recursos.

A pesar de algunos retos, las empresas consideran que el análisis de datos en tiempo real es imprescindible para tomar decisiones impactantes en un mercado altamente competitivo y dinámico. Con una combinación constante de tecnología avanzada, personal cualificado y procesos sólidos, es posible hacer frente a los retos que plantea el análisis de datos en tiempo real.

Los investigadores destacan la necesidad de una infraestructura escalable que facilite un procesamiento eficiente en tiempo real. Técnicas como las arquitecturas basadas en eventos y las plataformas basadas en la nube pueden ayudar a las organizaciones a afrontar estos retos con eficacia.

Buenas prácticas para el análisis de datos en tiempo real

Para aprovechar al máximo las ventajas de la integración y el análisis de datos en tiempo real, las organizaciones deben seguir varias prácticas recomendadas:

• Garantizar la calidad de los datos: Implantar procesos de validación rigurosos para mantener datos de alta calidad.
• Invertir en infraestructura escalable: Utilice soluciones en la nube que puedan crecer con las necesidades de su organización.
• Priorizar la seguridad: Adopte métodos de cifrado y controles de acceso para proteger la información confidencial.
• Establezca políticas de gobernanza: Cree directrices claras para la gestión de datos y el cumplimiento de la normativa sobre privacidad.

Siguiendo estas prácticas, las empresas pueden liberar todo el potencial de los análisis en tiempo real y obtener una ventaja competitiva.

Aplicaciones en todos los sectores

El análisis de datos en tiempo real tiene aplicaciones en diversos sectores:

• Finanzas: La supervisión continua de las transacciones ayuda a detectar el fraude con rapidez.
• Gestión de la cadena de suministro: Proporciona visibilidad de los niveles de inventario y las fluctuaciones de la demanda para una mejor toma de decisiones.
• Comercio electrónico: Ofrece recomendaciones personalizadas y estrategias de precios dinámicas basadas en el comportamiento de los clientes.
• Sanidad: Permite tomar decisiones clínicas oportunas analizando los datos de los pacientes en tiempo real.
• El análisis de datos en tiempo real encuentra aplicaciones en diversos sectores.
• Seguros: Permite la evaluación dinámica de riesgos, la detección de fraudes y la recomendación de pólizas personalizadas basadas en datos de clientes en tiempo real.

La integración de datos en tiempo real permite a las empresas obtener información inmediata sobre el comportamiento de los clientes, el rendimiento operativo, las tendencias del mercado y las oportunidades emergentes. Aprovechando esta información, las organizaciones pueden identificar rápidamente eventos críticos, optimizar procesos, personalizar la experiencia del cliente y fomentar la innovación. Un buen ejemplo de ello es Delta Air Lines, que invirtió 100 millones de dólares en análisis de datos avanzados para mejorar sus sistemas de gestión de equipajes. Mediante la integración de datos de vuelo en tiempo real, Delta proporcionó a los pasajeros información en tiempo real sobre el seguimiento de su equipaje, lo que se tradujo en una notable reducción del 71 % de equipajes mal gestionados entre 2007 y 2014.

Excelencia operativa mediante la automatización de datos

ADROSONIC también automatizó el procesamiento de pagos para Tysers, ahorrando 55 horas al mes de trabajo manual y mejorando significativamente la eficiencia. Este enfoque basado en datos en tiempo real agilizó las operaciones financieras, garantizando que las transacciones se procesaran con mayor rapidez y precisión.

Conclusión:

La creciente confianza en el análisis en tiempo real se debe a su capacidad para proporcionar información procesable cuando es más valiosa. Con los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos a una velocidad sin precedentes. Esta capacidad no solo mejora la toma de decisiones, sino que redefine por completo las operaciones empresariales.