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Tres claves para que las empresas optimicen la analítica en tiempo real

Tres claves para que las empresas optimicen la analítica en tiempo real

Los datos y la analítica se han convertido en algo natural para la mayoría de las empresas, pero el simple hecho de tener acceso a los grandes volúmenes de información que generan estos dispositivos ya no será suficiente. Las principales compañías se están dando cuenta de que la velocidad se ha convertido en una nueva frontera para la diferenciación competitiva. Es imperativo que las organizaciones reduzcan el tiempo necesario para obtener datos con el objetivo de conseguir una ventaja respecto a los competidores respondiendo con decisión y afinando las operaciones.

Los datos en streaming tienen una gran utilidad hoy en día en aspectos como el mantenimiento predictivo, el seguimiento de activos y monitorización, la gestión de flotas o en la implantación de las denominadas smart cities.

Según Gartner, para 2022, más de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporarán "inteligencia continua" que utilizará datos de contexto en tiempo real para mejorar la toma de decisiones.

Por todos estos motivos, Cloudera, la empresa de la Enterprise Data Cloud, presenta 3 claves para optimizar la analítica en tiempo real:

1. La transformación de los eventos en conocimiento inmediato: Los datos tienen una vida útil muy corta y su naturaleza dinámica requiere que se procesen tan pronto como se reciban. La información se vuelve menos valiosa a medida que pasa el tiempo ya que ayer ya es tarde. La transmisión funciona a una velocidad que marca una diferencia crítica entre descubrir qué sucedió y actuar a tiempo.

Consultar los flujos de datos de forma continua, para identificar de manera instantánea el valor en los datos recién creados y recalcular las consultas agregadas cuando hay cambios, es fundamental. Esto produce análisis granulares y precisos en tiempo real que no se pueden lograr con los métodos convencionales.

Esta característica es esencial para obtener información en el momento en que ocurren los eventos. En muchos casos, la detección temprana de problemas permite un enfoque predictivo en lugar de reactivo para cortar los problemas de raíz antes de que se agraven.

2. Soluciones escalables para procesar grandes cantidades de datos: Los principales obstáculos que tienen las empresas para la implementación del análisis en tiempo real son la complejidad de los datos, las habilidades de las personas, la disponibilidad de recursos, el coste y la seguridad.

Para hacer frente a esos problemas es necesario dotar a las plataformas de datos heredadas de escalabilidad y flexibilidad, mediante el uso de soluciones que transformen, filtren, agreguen y enriquezcan los datos.

La combinación de estas funciones permite a las organizaciones extraer el máximo valor de la transmisión de datos a sus sistemas al dibujar conexiones que no son evidentes de inmediato.

3. Liberación del acceso al análisis de autoservicio para cualquier persona: Pese a que las consultas en tiempo real suelen estar limitadas a las personas especializadas, la liberación del acceso a este tipo de análisis puede abrir un nuevo abanico de posibilidades para utilizar datos empresariales, desde la optimización de las operaciones de fabricación, la reducción de las amenazas cibernéticas hasta la predicción de los patrones de compra de los clientes.

La democratización de los datos se produce mientras los activos y recursos se optimizan, permitiendo a los usuarios unirse a múltiples flujos de datos y realizar agregaciones, dando paso a la agilidad y la innovación. Mientras tanto, los equipos se involucran en la exploración de información y en la búsqueda de formas novedosas de tomar decisiones comerciales críticas.


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