La analítica en tiempo real explicada

La mayoría de nosotros interactuamos regularmente con análisis en tiempo real, incluso si no somos conscientes de ello. Este tipo de análisis funciona en segundo plano para ayudar a elegir la ruta para un conductor que abandona nuestro paquete, buscar indicios de fraude en las compras con tarjetas de crédito y ayudar a las empresas de servicios públicos a mantener las luces encendidas con un mantenimiento proactivo en los equipos de generación de energía.

Y aunque no todas las empresas necesitan actuar sobre los datos en milisegundos, la analítica en tiempo real sigue mejorando, lo que hace que la tecnología y las ventajas empresariales que aporta sean posibles para muchas más organizaciones. Esto está cambiando la forma en que pensamos en la analítica; en lugar de mirar hacia atrás en lo que sucedió y cómo mejorar la próxima vez, la analítica en tiempo real es una herramienta de decisión operativa de momento a momento.

¿Qué es la analítica en tiempo real?

La analítica en tiempo real toma los datos en el momento en que se generan, ya sea por un clic en un sitio web, un comentario en redes sociales, una transacción o un sensor, y los transfiere a un sistema para análisis y acción inmediata. La analítica en tiempo real en algunos procesos de negocio opera en milisegundos para extraer datos de múltiples fuentes y alimentarlos en un sistema donde se organiza y analiza, y luego actúa mediante un sistema automatizado o se comunica a las personas en gráficos, texto o voz. Es la forma en que los vendedores de boletos ajustan los precios en función de la demanda, cómo una aerolínea actualiza el estado de un vuelo o cómo un banco te canaliza inmediatamente cuando hay un cargo que su algoritmo de inteligencia artificial no le gusta.

Los sistemas de análisis de datos en tiempo real pueden provenir de orígenes de datos estructurados y no estructurados. Los datos estructurados vienen en formatos predecibles y coherentes de orígenes como aplicaciones de negocio. Los datos no estructurados, a veces llamados big data, requieren un procesamiento adicional y provienen de fuentes que incluyen sitios de redes sociales, documentos de texto y videos. Los sistemas de análisis de datos pueden combinar estos dos tipos de orígenes de datos para realizar un análisis más detallado y, a continuación, presentar los resultados de forma que las personas puedan comprender y actuar fácilmente.

Las tecnologías que permiten la analítica en tiempo real incluyen bases de datos y lagos de datos, algoritmos de aprendizaje automático (ML), herramientas de integración de datos, lenguajes de programación, blocs de notas de ciencia de datos y varios proyectos de código abierto. En combinación con el aprendizaje automático, los sistemas de análisis en tiempo real pueden hacer más que ayudar a la toma de decisiones en el momento, también pueden buscar tendencias, cuellos de botella u oportunidades de negocio ocultas en los datos operativos.

Conclusiones clave

• La analítica en tiempo real puede crear una ventaja competitiva al ayudar a una organización a actuar sobre los cambios en su entorno empresarial a medida que ocurren.
• La analítica en tiempo real requiere una arquitectura de TI diseñada para transmitir datos inmediatamente a un sistema donde se pueden consultar los datos. Idealmente, este sistema también incluye capacidades de aprendizaje automático para mejorar y acelerar la toma de decisiones.
• Los casos de uso de análisis en tiempo real están surgiendo y expandiéndose en casi todos los sectores.
• Existen diferentes herramientas y opciones arquitectónicas para permitir el análisis en tiempo real.

Análisis en Tiempo Real: Explicación

La analítica en tiempo real es un tipo de analítica de datos, y está ganando popularidad entre las empresas digitales inteligentes. Es una extensión del análisis de datos tradicional y utiliza muchos de los mismos conjuntos de habilidades. La analítica tradicional, a menudo llamada analítica por lotes, es un proceso más lento en el que se preparan grandes cantidades de datos almacenados y luego se envían a una plataforma de análisis para generar gráficos o gráficos en un panel de control. Los datos pueden tener horas, días, semanas o incluso meses de antigüedad y se utilizan para pintar una imagen de lo que sucedió en el pasado. Este fue, y sigue siendo, un recurso clave para ayudar a guiar la toma de decisiones en el futuro.

A diferencia de la analítica de datos tradicional, la analítica en tiempo real trata sobre lo que está sucediendo ahora. En lugar de almacenar datos y luego moverlos periódicamente a un sistema de análisis utilizando un proceso técnico complejo llamado extracción, transformación y carga (ETL), el análisis en tiempo real envía inmediatamente los datos al sistema para su análisis y acción, a menudo solo milisegundos después de su creación. Es fácil entender por qué esto a veces se puede llamar análisis de transmisión.

Muchas organizaciones están pasando del procesamiento por lotes al procesamiento en tiempo real y de las arquitecturas basadas en solicitudes a las arquitecturas basadas en eventos que permiten una mayor automatización.

Muchas arquitecturas de gestión de datos pueden admitir análisis en tiempo real, pero uno que está ganando popularidad debido a su simplicidad se denomina análisis en la base de datos. Esto permite a los analistas ejecutar análisis donde se almacenan los datos en lugar de dar el paso adicional y laborioso a los grandes conjuntos de datos ETL en una base de datos de análisis independiente. Los analistas de Forrester han calificado este modelo de análisis en la base de datos como una plataforma "translítica" que combina funciones transaccionales y analíticas, y puede facilitar el mantenimiento de la integridad de los datos y la realización de análisis a escala.

Ventajas de la analítica en Tiempo Real

En las tiendas minoristas que predicen la demanda, las agencias de marketing que aceleran las decisiones de determinación de objetivos en milisegundos y muchas otras organizaciones, las personas encuentran que las estadísticas actuales de los análisis en tiempo real son una herramienta valiosa para tomar decisiones o automatizar acciones.

1. Toma decisiones más rápidas basadas en datos

La analítica en tiempo real ofrece a las empresas la información que necesitan para actuar en el momento, ya sea para cambiar las rutas de conducción, reaccionar a un problema de fabricación, cambiar una campaña de marketing o actualizar un socio de la cadena de suministro.

2. Mejora de la experiencia del cliente

La información en tiempo real sobre el pedido o la solicitud de servicio de un cliente proporciona una experiencia del cliente más fluida y personalizada.

3. Obtenga una ventaja competitiva

Las empresas pueden ajustar los precios, cambiar las ofertas o actualizar la disponibilidad de los productos en tiempo real para mejorar la eficiencia y los ingresos de una manera que un competidor menos experto digitalmente no puede.

4. Identificar oportunidades de crecimiento

Los análisis en tiempo real pueden ayudar a los profesionales de marketing a identificar tendencias a medida que se desarrollan. Utilizando análisis que combinan diversos factores como el sentimiento de ventas y redes sociales, la tecnología puede ajustar los mensajes o incluso sugerir cambios en los productos para capitalizar la tendencia antes de la competencia.

Desafíos de la implantación de análisis en tiempo real

La creación de la infraestructura de datos integrada y escalable necesaria para el análisis en tiempo real suele requerir planificación, experiencia y fondos. Un factor clave detrás de muchos de los desafíos para la analítica en tiempo real es ensamblar una arquitectura que sea lo suficientemente potente y eficiente como para permitir que la recopilación, la integración y el análisis de datos se realicen en tiempo real. Sin embargo, las arquitecturas complejas pueden provocar tiempo de inactividad y dolores de cabeza para los ingenieros y, posiblemente, una menor adopción si el servicio no es confiable. A continuación se presentan tres pasos para ayudar a superar los desafíos.

1. Identificar orígenes de datos

Uno de los primeros desafíos para implementar análisis en tiempo real es la contabilidad de todas las fuentes de datos involucradas. Por ejemplo, una aplicación minorista extrae datos de los proveedores de productos y los alimenta a aplicaciones de software de contabilidad financiera y de servicio al cliente. Las fuentes adecuadas para una iniciativa de análisis en tiempo real pueden estar dentro o fuera del negocio e incluir datos estructurados o no estructurados. Los equipos de TI pueden utilizar muchas herramientas para localizar y catalogar orígenes de datos.

2. Integrar varios sistemas

Una vez que un equipo ha identificado las fuentes de datos, los datos deben integrarse en un flujo de datos que pueda ser utilizado por el sistema de análisis. Este paso a menudo requiere una plataforma de integración que proporcione las API y los conectores predefinidos necesarios para ingerir datos de varios orígenes.

3. Desarrollar una arquitectura escalable

Debido a que los análisis en tiempo real se basan en fuentes de datos que cambian en función de la actividad empresarial, los volúmenes de datos pueden ser impredecibles. Los recursos informáticos asignados a los análisis en tiempo real se deben aprovisionar para el mayor caso de uso posible o se deben basar en un servicio en la nube que se pueda ampliar o reducir para satisfacer las necesidades cambiantes.

Datos de análisis en tiempo real: estructurados frente a no estructurados

Tanto los datos estructurados como los no estructurados se pueden utilizar en un sistema de análisis en tiempo real. De hecho, combinar los dos para el análisis, para pintar rápidamente una imagen más clara para el negocio, es lo que hace que muchos sistemas en tiempo real sean tan valiosos. Estos dos tipos de datos son diferentes en la forma en que sus nombres implican: los datos estructurados vienen en formatos consistentes y predecibles de orígenes como aplicaciones de negocio, lo que facilita la colocación de una base de datos relacional. Los datos no estructurados carecen de formato predecible; se extraen de fuentes como fuentes de redes sociales, formularios de comentarios de clientes, documentos de texto o videos y, a continuación, se formatean para su uso en el sistema de análisis en tiempo real.

Mejores prácticas para utilizar datos analíticos en tiempo real

Un proceso de análisis de datos en tiempo real se basará en la calidad de las prácticas generales de gestión de datos de una organización. El software de gestión de datos empresariales debe incluir la capacidad de escalar rápidamente, integrar datos de muchas fuentes, garantizar la calidad de los datos y una gobernanza sólida y, por supuesto, priorizar la seguridad de los datos. A continuación se muestran las mejores prácticas a tener en cuenta.

1. Identificar los requisitos de datos

Primero haga la pregunta: ¿Para quién es este motor de análisis en tiempo real? Es poco probable que se aplique en toda la compañía, por lo que debe evaluar si será utilizado por todo un departamento o solo por usuarios seleccionados dentro de él. Tener un conjunto de objetivos nítidos y enfocados ayudará con esta evaluación. Al ordenar esto, se determinará a qué fuentes de datos dentro y fuera de la compañía tendrá que acceder. Otra pregunta a hacer en este proceso: ¿Sería más ambicioso con esos objetivos si tuviera más o mejores datos?

2. Desarrollar una arquitectura eficiente

Mantenga al mínimo el número de veces que los datos deben moverse o pasar por un proceso ETL. Los procesos de ETL pueden crear latencia y aumentar los riesgos de conformidad y seguridad de los datos a medida que los datos se mueven entre almacenes de datos. Una tendencia actual es utilizar análisis en la base de datos, donde el procesamiento de datos se realiza dentro de una base de datos transaccional para evitar mover grandes conjuntos de datos a una base de datos de análisis independiente.

3. Comprender todos los orígenes de datos

Incluso una empresa mediana promedia 20 productos de SaaS pagados en uso, según una encuesta reciente. Agrega eso al software local y a otras fuentes de datos de terceros o no estructuradas, y tienes muchas opciones. Identifique aquellos que necesitará su iniciativa de análisis en tiempo real.

4. Utilizar algoritmos de Machine Learning

Los diferentes modelos de aprendizaje automático revelan diferentes tipos de información basada en cómo se ven los datos. Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar para tareas de regresión o clasificación, detección de anomalías u otros fines. Además de obtener información en tiempo real, el aprendizaje automático puede ayudar a detectar tendencias, tomar decisiones más rápidas y automatizar acciones o recomendaciones.

5. Encuentre las herramientas de datos adecuadas

Las herramientas de datos adecuadas pueden ayudarle a crear un sistema de análisis en tiempo real. Si utiliza procesos ETL, necesitará herramientas para extraer datos, limpiar y transformar los juegos de datos y transferirlos a los sistemas adecuados.

6. Supervisión del Rendimiento

Hay dos formas de pensar en supervisar el rendimiento de los análisis en tiempo real. Una es puramente humana: establecer relaciones con personas en el negocio que puedan informar sobre cómo funciona en el terreno. ¿La planta de la fábrica funciona mejor o los clientes obtienen la información automatizada que necesitan? La segunda forma es supervisar los procesos de datos para identificar tendencias negativas y cuellos de botella y poder reaccionar.

7. Reaccionar rápidamente a los cambios ambientales

Un sistema de análisis en tiempo real puede tener muchos orígenes de datos y dependencias. Cuando un cambio en el entorno empresarial conlleva un cambio en una de esas entradas, asegúrate de que tu sistema de análisis en tiempo real y los empleados que lo utilizan tengan una forma de notar el problema y un proceso para solucionarlo.

Ejemplo de análisis en Tiempo Real

Tetris.co, con sede en Brasil, muestra cómo una empresa puede beneficiarse al proporcionar a los responsables de la toma de decisiones acceso directo a análisis en tiempo real. La empresa reúne datos de varias fuentes de medios en una base de datos MySQL y utiliza análisis en tiempo real para comprender cómo se desempeñan las inversiones publicitarias. La empresa logró la velocidad que su software requiere al pasar a HeatWave MySQL, donde podían ejecutar transacciones y cargas de trabajo de análisis en tiempo real directamente desde una base de datos MySQL, eliminando la necesidad de movimiento de datos e integración con una base de datos de análisis independiente. El sistema de alto rendimiento ayudó a los analistas de primera línea a comprender las tendencias más rápido y mejorar los resultados de marketing al cambiar las inversiones de las plataformas de publicidad de bajo rendimiento y a los canales de mayor rendimiento.

Cómo elegir la solución de análisis en tiempo real adecuada

Muchas habilidades y herramientas pueden ayudar a construir un sistema de análisis en tiempo real que produzca resultados para su organización. Incluyen herramientas para el modelado, la calidad y la visualización de datos. Un buen lugar para comenzar es considerar su software y habilidades actuales. Por ejemplo, una organización que utiliza MySQL Database para transacciones podría optar simplemente por una versión basada en la nube que ofrezca análisis en la base de datos y aprendizaje automático en la base de datos, eliminando la necesidad de datos ETL para separar los sistemas de análisis y aprendizaje automático.

Obtenga los datos correctos a las personas adecuadas más rápido con HeatWave MySQL

Si su organización necesita las ventajas de la analítica en tiempo real, HeatWave MySQL ofrece una solución potente. HeatWave MySQL es un servicio de base de datos totalmente gestionado, impulsado por el acelerador de consultas en memoria HeatWave integrado. Ofrece análisis en tiempo real sin la complejidad, la latencia, los riesgos y el costo de la duplicación de ETL.

Con HeatWave MySQL, puedes acceder a una amplia gama de capacidades integradas de HeatWave para análisis, aprendizaje automático e IA generativa. HeatWave Lakehouse 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. HeatWave AutoML y HeatWave GenAI ofrecen las ventajas del aprendizaje automático integrado y automatizado y GenAI, sin ETL en los servicios en la nube.

Preguntas frecuentes sobre Real-Time Analytics

¿Qué es un ejemplo de análisis en tiempo real?

Hay muchos ejemplos de análisis en tiempo real en los negocios. Una empresa, FANCOMI, pretende convertirse en la red de publicidad de marketing de rendimiento más grande del mundo que permite a los anunciantes pagar cuando se logra el resultado de marketing deseado, en lugar de la forma tradicional, cuando se colocan los anuncios. Está utilizando análisis en tiempo real para monitorear y medir el impacto de 20.000 anuncios a 2,6 millones de agencias y sitios web de medios las 24 horas del día.

¿Por qué las empresas necesitan análisis en tiempo real?

Los sistemas digitales, incluidos los sensores de Internet of Things, los sitios y aplicaciones de redes sociales, y el comercio minorista en línea, combinados con sistemas detrás de escena como CRM, ERP y gestión de capital humano (HCM), están generando datos en cantidades sin precedentes. Las empresas que puedan dar sentido rápidamente a ese diluvio de datos operativos para ver cambios en sus negocios y responder con las decisiones correctas vencerán a la competencia.

¿Cómo mejora la analítica en tiempo real la toma de decisiones?

La analítica en tiempo real utiliza los datos en el momento en que se crean, cuando son más relevantes. Las organizaciones que no utilizan análisis en tiempo real pueden tomar decisiones importantes basadas en datos que ya están obsoletos en el momento en que están disponibles para el análisis.