12 ventajas de la analítica en tiempo real para las empresas

La analítica en tiempo real está teniendo su momento. Uno en el cual el dominio de las empresas basadas en aplicaciones móviles, como Uber y DoorDash, los datos de transmisión y la analítica en tiempo real se han erigido como una herramienta de operaciones vital para empresas de todos los sectores. En industrias tan variadas como la retail y fabricación industrial, la analítica en tiempo real está ayudando a las empresas a utilizar sus datos para mucho más que tomar decisiones mejores y más rápidas, aunque eso es parte de ello. Los análisis en tiempo real también permiten a las empresas detectar errores operativos o de mercado en el momento y anticipar con precisión los próximos eventos, lo que les permite diseñar productos y servicios más inteligentes y personalizados e incluso automatizar los procesos para hacer que el negocio sea más eficiente y menos costoso de ejecutar. A continuación, veremos muchas de las formas creativas que permiten a las empresas cosechar los beneficios de la analítica en tiempo real.

Conclusiones clave

• El uso de la analítica en tiempo real está creciendo porque aprovecha los datos rápidamente, cuando más valiosos son.
• La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ofrecen a las empresas la capacidad de analizar y actuar sobre los datos a velocidades y volúmenes que antes eran imposibles.
• Con la analítica en tiempo real, las personas están capacitadas no solo para tomar mejores decisiones, sino también para reimaginar completamente la forma en que hacen negocios.
• La velocidad de los análisis en tiempo real deja poco tiempo para mover datos entre bases de datos y herramientas de análisis de datos independientes.

12 ventajas de la analítica en tiempo real para las empresas

A diferencia de la analítica de datos tradicional, la analítica en tiempo real es algo más que informar decisiones futuras; permite nuevas formas de hacer negocios al permitir que los equipos tomen medidas en el momento.

Tres tendencias han convergido para hacer que la analítica en tiempo real sea valiosa para más industrias.

Una es la creciente disponibilidad de flujos de datos, incluidos los que no pertenecen a una empresa, como los de los sitios de redes sociales o los datos públicos de satélites y agencias gubernamentales. Otro es el creciente número de flujos de datos que generan para los negocios las aplicaciones empresariales, como sistemas ERP o CRM; dispositivos y sensores del Internet de las cosas (IoT); y fuentes como correos electrónicos, texto y videos. Por último, el software y la infraestructura en la nube propician que la tecnología necesaria para gestionar y comprender todos estos datos esté al alcance de más empresas. Estas los utilizan para ofrecer insights a una velocidad y escala inimaginables. Estas tecnologías incluyen inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML), así como tecnologías emergentes que optimizan la infraestructura de análisis y gestión de datos.

A continuación, se muestra una visión rápida de las formas creativas en que las empresas utilizan la analítica en tiempo real en sus operaciones comerciales diarias.

1. Datos más relevantes de paneles de control activos

Paneles de control en vivo para el juego de análisis. La analítica de datos tradicional toma la información almacenada en un almacén de datos y la mueve en grandes lotes a un sistema de análisis que actualiza gráficos y tablas en un panel de control. Esto ayuda a las personas a ver los resultados en los últimos días, semanas o meses.

Los paneles de control en directo, por otro lado, están conectados a flujos de datos que muestran a la empresa lo que está sucediendo en este momento para tomar medidas de forma inmediata. Ayudan a las empresas a adaptarse, como redireccionar los envíos antes de que una tormenta golpee o dar servicio a una máquina vital antes de que se rompa.

2. Mayor visibilidad de la logística

Las empresas utilizan fuentes de datos en tiempo real de servicios públicos y privados para mapas, clima, patrones de tráfico, incluso fuentes satelitales, mezclándolos con sus propios datos en tiempo real de sensores en la planta de fabricación o fuera del sitio en un edificio o en camiones, aviones y barcos. Esto les brinda una comprensión actualizada de sus operaciones para que puedan ajustar las rutas, establecer las expectativas de los clientes, realizar un seguimiento del progreso en un proyecto de construcción o solicitar proactivamente piezas para el equipo.

3. Toma de decisiones más ágil

En lugar de analizar eventos pasados, los datos en tiempo real permiten a cada empresa detectar tendencias o anomalías a medida que ocurren y reaccionar inmediatamente. Al conectarse a sensores del IoT, así como fuentes de datos públicos de municipios o fuentes satelitales meteorológicas, por ejemplo, una compañía de transporte compartido o naviera puede identificar problemas, como congestión de tráfico, mal tiempo u otros, y realizar cambios inmediatos. Sin análisis en tiempo real, no tendrían forma de comprender el problema ni de reaccionar hasta mucho más tarde.

4. Minimización de las interrupciones

Mediante el aprendizaje automático, los sensores del IoT y el análisis de streaming, una empresa puede supervisar equipos de forma remota y prever fallos mecánicos, lo que les permite ejecutar operaciones de mantenimiento de forma proactiva para evitar el tiempo de inactividad de la fabricación. O una empresa de logística puede supervisar los envíos y notificar a los clientes de manera oportuna si se retrasa un envío.

5. Mejora del rendimiento de las campañas publicitarias

La analítica en tiempo real cambia las reglas del juego en las campañas de publicidad y marketing. Por ejemplo, una plataforma de análisis en tiempo real que se conecta a los sitios de distribución y las cuentas de redes sociales y monitorea el tráfico web puede comprender qué plataformas de anuncios funcionan mejor y dirigir el gasto en consecuencia. Una empresa llamada Tetris.co (ahora NeoDash), por ejemplo, unifica los datos de múltiples fuentes de medios para que los analistas de primera línea puedan comprender las tendencias más rápido y cambiar las inversiones a canales de mayor rendimiento y lejos de las plataformas de bajo rendimiento.

6. Mejora de la experiencia del cliente

Al utilizar análisis en tiempo real y proporcionar respuestas automatizadas a esos insights en tiempo real, las empresas pueden ofrecer una experiencia superior al cliente. En la industria de la tecnología, la analítica en tiempo real se utiliza para identificar ciberataques y posteriormente automatizar los pasos para evitarlos. Y eso es algo que redunda en beneficio de todos.

Los principales proveedores de servicios de TI están utilizando análisis en tiempo real para no limitarse a responder a los problemas y, en su lugar, están analizando constantemente el rendimiento para que puedan apoyar a los clientes con mantenimiento preventivo, evitando amenazas antes de que el cliente conozca de su existencia. En los servicios financieros, el análisis en tiempo real puede ayudar a un banco a detectar posibles fraudes en una transacción, lo que luego puede poner en marcha una notificación automatizada a un cliente de tarjeta bancaria e incluso congelar la cuenta si procede.

7. Adaptaciones más sencillas a la volatilidad del mercado

Una de las ventajas de la analítica en tiempo real es la capacidad de automatizar los sistemas para que respondan a los eventos que se mueven rápidamente. Como hemos visto con las crisis que ha vivido la cadena de suministro global en los últimos años, las empresas que pueden reaccionar más rápidamente a los cuellos de botella pueden encontrar suministros y mantener el flujo de negocios. Una plataforma de análisis de datos de transmisión puede conectar sitios de la industria, datos públicos, satélites y sistemas de ERP propios de una empresa, lo que puede ayudarla a visualizar y adaptarse a la volatilidad del mercado de manera más eficaz.

8. Detección más rápida de problemas en los flujos de trabajo

Desde las líneas de fabricación hasta las tiendas, las empresas que trabajan con plazos ajustados están integrando flujos de datos con sistemas de procesamiento de eventos para detectar problemas de flujo de trabajo antes de que los empleados o clientes comiencen a ver las consecuencias. El sistema puede, por ejemplo, avisar a un agente si los sensores que supervisan un sistema complejo en un sitio del cliente envían datos que indican una posible avería. Algunos sistemas de fabricación y generación de energía van más allá de estas alertas, e incluso se encargan de solicitar piezas y enviar equipos de mantenimiento, todo ello basado en la detección en tiempo real de anomalías en las salidas de los sensores de una máquina. Tal sistema puede requerir datos del IoT, plataformas de gestión de datos y algoritmos de aprendizaje automático que detectan cambios minuciosos en flujos de datos de rápido movimiento e incluso analizan datos operativos a largo plazo para sugerir mejoras en los procesos con el paso del tiempo.

9. Mayores rentabilidades

El análisis de datos en tiempo real permite supervisar a los proveedores en tiempo real y automatizar ciertas decisiones de compra, lo que ayuda a reducir los costos de suministro. Los datos de transmisión y la inteligencia artificial también se pueden combinar para automatizar los procesos de negocio habituales, como un flujo de documentos inteligente en una transacción financiera o una reclamación de seguro que puede implicar múltiples pasos de una transacción sin intervención humana.

10. Mejora de las capacidades de comprobación

Las pruebas de software y la gestión de TI ofrecen casos de uso de eficacia probada para datos en tiempo real y respuestas automatizadas. Un buen sistema de pruebas de software utiliza análisis en tiempo real para identificar y reportar errores en los datos, detectar interrupciones en las API e incluso ubicar problemas con las interfaces de usuario. La analítica en tiempo real también puede facilitar el mantenimiento de los interminables scripts de prueba, automatizando los ejercicios de validación en lugar de depender de validaciones manuales basadas en hojas de cálculo.

11. Desarrollo de mejores perfiles de cliente

Las empresas crean perfiles de clientes para ofrecer ofertas u opciones de contenido que tengan eco entre los compradores. La analítica ayuda a los profesionales de marketing a saber qué clientes potenciales están actualmente en línea y qué productos podrían ser de interés para ellos. Sin embargo, si bien es cierto que las personas cambian constantemente, los perfiles no. A menos que estén conectados a un sistema de análisis en tiempo real que actualice el perfil en función de las conexiones no solo a búsquedas y compras, sino también a fuentes como las redes sociales o la actividad web que puedan notar cambios en la vida e incluso en las opiniones. Cuantas más entradas de datos, mejores son las sugerencias de productos, lo que lleva a más ventas.

12. Seguimiento de la competencia

Con el aprendizaje automático, los análisis en tiempo real se pueden crear utilizando fuentes de big data, como las fuentes de redes sociales. Esto puede ayudar a una empresa a controlar su industria. Por ejemplo, las publicaciones sociales pueden revelar que un competidor está ejecutando una venta o una promoción o está perdiendo buena voluntad con los clientes debido a un fallo de servicio o un error promocional. Las empresas pueden tomar medidas para reaccionar en el mercado.

Obtén todas las ventajas de la analítica en tiempo real en un solo lugar con Oracle HeatWave MySQL

A los desarrolladores les encanta la base de datos MySQL de código abierto. Sin embargo, hasta ahora, cuando querían analizar los datos almacenados en MySQL, tenían que comprar bases de datos o software de análisis adicionales y trasladar laboriosamente, o ETL (extraer, transformar y cargar), todos esos datos transaccionales al entorno analítico. Eso, en líneas generales, aseguraba que ya no fueran datos en tiempo real.

Ahora, los desarrolladores pueden utilizar Oracle HeatWave MySQL, lo que les brinda la simplicidad de tener transacciones y análisis en tiempo real en un servicio de base de datos MySQL, donde sus consultas analíticas siempre pueden acceder a los datos más actualizados. Pueden utilizar HeatWave MySQL en Amazon Web Services, Microsoft Azure y Oracle Cloud Infrastructure.

El uso de HeatWave MySQL también les permite acceder a otras capacidades integradas de HeatWave: HeatWave AutoML y HeatWave GenAI les permiten beneficiarse del aprendizaje automático integrado y automatizado y de la IA generativa, sin ETL en los servicios en la nube. HeatWave Lakehouse te permite consultar hasta medio petabyte de datos en el almacén de objetos en una variedad de formatos de archivo, como CSV, Parquet, Avro, JSON y exportaciones de otras bases de datos, y opcionalmente combinarlo con datos en MySQL.

Si desea utilizar análisis en tiempo real en su negocio, HeatWave MySQL le permitirá decir adiós a los riesgos de costo, complejidad, latencia y seguridad de los procesos ETL y varios entornos de base de datos que una vez lo retuvieron.