El valor de la gestión de datos

7 Ventajas de procesar Big data en tiempo real

Posted on Sat, Dec 2, 2017

¿Cuáles son las ventajas del procesamiento de Big data en tiempo real? Tener una gran cantidad de datos en tu organización es una cosa, poder almacenar, analizar y visualizar big data en tiempo real es algo completamente diferente.

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Cada vez más organizaciones quieren tener información de su big data en tiempo real para comprender completamente lo que sucede alrededor y dentro de la organización. La llamada "inteligencia de negocios en tiempo real" (RTBI) es el proceso de usar y analizar ese big data en tiempo real para entregar información sobre lo que ocurre a medida que ocurre.

 

Descárgate aquí la guía

 

Cuando hablamos de "tiempo real" nos estamos refiriendo a tener una latencia cercana a cero. En términos prácticos, la frase significa que la información estará disponible entre unos pocos milisegundos y hasta cinco segundos después del hecho.

 

Las ventajas del procesamiento de Big Data en tiempo real

Las ventajas de procesar Big Data en tiempo real son muchas:

  1. Los errores de la organización se conocen al instante. La comprensión en tiempo real de los errores ayuda a las empresas a reaccionar rápidamente para mitigar los efectos de un problema operacional. Esto puede evitar que las operaciones se retrasen o fallen o puede evitar que los clientes dejen de usar sus productos.
  2. Las nuevas estrategias de la competencia se notan inmediatamente. Procesando Big Data podemos mantenernos un paso por delante de la competencia o recibir notificaciones en el momento en que el competidor directo está cambiando su estrategia o bajando sus precios, por ejemplo.
  3. El servicio mejora drásticamente. Esto puede generar una mayor tasa de conversión e ingresos adicionales. Cuando las organizaciones monitorizan los productos que usan sus clientes, pueden responder proactivamente a fallos futuros. Por ejemplo, los automóviles con sensores en tiempo real pueden notificar antes de que algo salga mal y que el conductor sepa que el automóvil necesita mantenimiento.
  4. El fraude se puede detectar en el momento en que ocurre y se pueden tomar las medidas adecuadas para limitar el daño. El mundo financiero es muy atractivo para los delincuentes. Con un sistema de protección en tiempo real, los intentos de hackear la organización son notificados al instante. El departamento de seguridad de TI puede tomar medidas apropiadas de inmediato.
  5. Ahorro de costos. La implementación de herramientas para el procesamiento de Big Data en tiempo real puede ser costosa, pero con el tiempo se ahorra mucho dinero.
  6. Mejores ideas para ventas, lo que puede generar ingresos adicionales. El procesamiento en tiempo real indica exactamente cómo están las ventas y, en caso de que un minorista de Internet vea que un producto está funcionando muy bien, puede tomar medidas para no ingresos.
  7. Mantenerse al día de las tendencias de los clientes. La comprensión de las ofertas de la competencia, las promociones o los movimientos de sus clientes proporcionan información valiosa sobre las tendencias de los clientes. Procesando big data en tiempo real se pueden tomar decisiones más rápidas y que se adapten mejor al cliente.

 

Los desafíos de procesar Big Data en tiempo real

Por supuesto, procesar Big Data en tiempo real también ofrece algunos desafíos.

  • Requiere una potencia de ordenador especial. La versión estándar de Hadooppuede no ser adecuada. Se deben comprar y usar nuevas herramientas.
  • Procesar big data en tiempo real requiere una forma diferente de trabajar dentro de la organización. Si la organización normalmente solo recibe información una vez a la semana, lo cual es muy común en muchas organizaciones, recibir estas ideas cada segundo requerirá un enfoque y una forma de trabajar diferentes. Las estadísticas requieren acción y en lugar de actuar semanalmente, esta acción ahora se requiere en tiempo real. Esto tendrá un efecto en la cultura. El objetivo debe ser hacer de la organización una organización centrada en la información.

 

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Topics: Big Data