El valor de la gestión de datos

Pros y contras de la analítica de datos en tiempo real

Posted on Thu, Jun 22, 2017

En los últimos años, son cada vez más las compañías que son capaces de recoger grandes cantidades de datos en tiempo real de un número cada vez más grande de fuentes. ¿Pero están estas organizaciones realmente aprovechando esos datos en tiempo real para conseguir una ventaja competitiva?

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Créditos fotográficos: kentoh

Tener la gran cantidad de datos que proporciona el big data vertidos en los sistemas de tu organización es una cosa, pero ser capaz de almacenarlos, analizarlos y visualizar esos datos en tiempo real es algo completamente diferente. Cada vez más organizaciones necesitan tener información en tiempo real para comprender completamente lo que está sucediendo dentro de su organización.

¿Cuáles son las ventajas e inconvenientes que puedes esperar del procesamiento de estos datos en tiempo real procedentes de big data?

 

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Ventajas del análisis de datos en tiempo real procedentes de big data

Las organizaciones capaces de procesar datos en tiempo real encuentran que su inversión se ha rentabilizado cuando experimentan situaciones como las siguientes:

  • IT queda liberado de una importante carga de trabajo: esto se traduce en un ahorro de costes significativo y en un impulso al rendimiento de los profesionales de este Departamento, que en vez de emplear su jornada en responder a consultas pueden ocuparse de cuestiones de mayor importancia estratégica. Si bien la implementación de herramientas de análisis de datos en tiempo real puede ser costosa, con el tiempo es sinónimo de disminución de costes.
  • El servicio al cliente mejora visiblemente: la monitorización que resulta del procesamiento de datos en tiempo real permite a la organización volverse proactiva y prevenir errores y problemas futuros. Además, les resulta más sencillo acomodar sus propuestas a las necesidades reales del cliente, que nota cómo su experiencia de compra mejora, lo que da lugar a un aumento en las ventas y un impulso al índice de lealtad.
  • El riesgo queda minimizado: procesar y analizar datos en tiempo real hace posible identificar cualquier anomalía o error al instante. El descubrimiento y comprensión de estos fallos a medida que se producen ayuda a las empresas a reaccionar rápidamente, logrando así mitigar los efectos de cualquier problema operativo y evitando su propagación.
  • Las tendencias se descubren con mayor facilidad: las variaciones en la demanda son registradas tan pronto se detectan, promoviendo las acciones necesarias para no perder alineación con la evolución el mercado. Esta información tan valiosa n se traduce en decisiones certeras que garantizan la adaptación a las necesidades del cliente en todo momento.
  • Detección del fraude más avanzada: de la misma forma que la aparición de diversos cambios indica el inicio de una tendencia, el procesamiento de datos en tiempo real ayuda a alertar de los signos que avisan de que el fraude está a punto de producirse. La ventaja es que, esta inmediatez permite que se tomen medidas a tiempo para frenar la acción o limitar el daño que pudiera producir. Entre las industrias más beneficiadas de esta capacidad se encuentran las organizaciones del sector financiero y el de los seguros.
  • Monitorización de los competidores: el análisis de la competencia interpretado en su versión más avanzada, cuando se lleva a cabo procesando los datos en tiempo real, es la única forma de mantenerse un paso por delante de las empresas rivales. El conocimiento instantáneo de cambios en sus estrategias o de variaciones en sus precios permiten reajustar las propias, consiguiendo no perder nunca el posicionamiento en el mercado.

 

Desafíos del análisis de datos en tiempo real de big data

Si bien los beneficios del análisis de datos en tiempo real son muy difíciles de superar, en especial en lo que respecta al trabajo con big data, también es cierto que no es algo al alcance de cualquier organización.

Para poder experimentar las ventajas que entrega, antes hay que ser capaz de superar retos como:

  • Cambios culturales: el uso de conocimiento en tiempo real requiere una forma diferente de trabajar. Es preciso introducir variaciones en procesos y enfoque y asegurarse de que todos los usuarios de negocio están cómodos trabajando en una organización data driven, se encuentran preparados para ello y disponen de las herramientas necesarias.
  • Inversión en infraestructura: ni Hadoop ni muchas de las soluciones tecnológicas del mercado están listas para el trabajo con datos en tiempo real. Hace falta una potencia informática especial además de ciertos atributos que, no son tan sencillos de encontrar, ni están al alcance del presupuesto de todas las compañías.

 

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Topics: Big Data