Cuando las empresas capturan y analizan datos a medida que se generan, pueden responder rápidamente a eventos y condiciones cambiantes.
Los conocimientos actualizados al minuto sobre el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y el rendimiento operativo crean valor comercial a través de una toma de decisiones rápida y segura. Los avances en análisis en tiempo real hacen posible este enfoque.
El espacio de análisis en tiempo real está evolucionando rápidamente con mejoras en la automatización, el aprendizaje automático, la computación perimetral, los lagos de datos y la computación sin servidor. Una variedad de industrias utilizan análisis en tiempo real para mejorar las operaciones, como se detalla en los siguientes ejemplos.
Avances en análisis en tiempo real
El análisis en tiempo real se ha beneficiado de una serie de mejoras tecnológicas. Algunos, como la informática perimetral, están directamente relacionados con los datos en tiempo real. Otros, como el crecimiento de la computación y la automatización sin servidor, se aplican ampliamente en la industria de TI pero tienen beneficios para el análisis en tiempo real.
Automatización de analíticas. La automatización de procesos analíticos es un desarrollo crítico. Los algoritmos pueden procesar grandes cantidades de datos de manera más eficiente que nunca y brindar resultados útiles en segundos en lugar de horas o días. Al automatizar aspectos de los procesos analíticos, como la detección de tendencias y valores atípicos, las empresas se benefician de tiempos de respuesta más rápidos en las decisiones clave, mayor eficiencia y ahorro de costos. También mejoran la precisión y la confiabilidad en comparación con el análisis realizado solo por humanos.
Modelos de aprendizaje automático. En el análisis de datos en tiempo real, el aprendizaje automático identifica patrones y anomalías y predice eventos futuros, como fallas en los equipos. Del mismo modo, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar posibles abandonos de clientes. El aprendizaje automático a menudo se automatiza en estos escenarios. Las empresas pueden personalizar las campañas de marketing o automatizar la atención al cliente. Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3, son algoritmos de IA que pueden resumir, traducir e incluso predecir texto, lo que permite que las herramientas generen oraciones que repliquen el habla humana.
Computación de borde. Edge Computing es una forma de acercar la potencia de procesamiento distribuida al lugar donde ocurre la acción en lugar de enviar grandes volúmenes de datos fuera del sitio para su computación. La computación en el borde podría significar en puntos finales como dispositivos móviles, nodos de sensores IoT o incluso enrutadores de Internet. Esto reduce significativamente la latencia en el análisis y la toma de decisiones.
Al automatizar los procesos analíticos, las empresas se benefician de tiempos de respuesta más rápidos en decisiones clave, eficiencia mejorada y ahorro de costos.
La casa del lago de datos. Sí, es un nombre terrible, pero la convergencia de lagos de datos y almacenes de datos en un solo repositorio llamado lago de datos ayuda con información en tiempo real de sus conjuntos de datos combinados. La plataforma unificada puede almacenar datos estructurados y no estructurados en un solo lugar, haciéndolos accesibles sin tener que mover grandes volúmenes de datos entre diferentes sistemas. Como resultado, en el lago de datos, los datos en tiempo real pueden integrarse con datos corporativos autorizados sin procesamiento adicional.
Computación sin servidor. Las plataformas sin servidor ayudan al análisis en tiempo real al eliminar la necesidad de que las organizaciones mantengan sus propios servidores o instancias en la nube en ejecución constante, en lugar de utilizar servicios sin servidor de Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud u otros proveedores. Las empresas pueden acceder a una variedad de herramientas de datos sin tener que aprovisionar o administrar hardware físico o pagar por instancias de nube inactivas.
Además, estas plataformas brindan escalabilidad bajo demanda para que las organizaciones puedan aumentar la potencia de procesamiento cuando sea necesario. Esto es particularmente útil para el análisis en tiempo real donde los volúmenes de datos pueden variar considerablemente con el tiempo a medida que cambian los eventos.
Casos de uso del mundo real para datos en tiempo real
Con estos desarrollos tecnológicos en mente, evalúe escenarios donde el análisis de datos en tiempo real marque la diferencia para el negocio.
Fabricación. Quizás más que otra industria, los fabricantes confían en el análisis en tiempo real. Con acceso a información rápida, los fabricantes pueden identificar problemas o predecir cuándo el equipo necesita servicio antes de que falle. Esto se conoce como mantenimiento predictivo, que ayuda a eliminar el tiempo de inactividad y reduce los costos asociados con las reparaciones no planificadas.
Además, el análisis puede identificar oportunidades de mejora dentro del propio proceso de producción, como ajustar la configuración de la máquina. Con la optimización en tiempo real, los gerentes de operaciones mejoran las medidas de control de calidad y están continuamente listos para las auditorías de gestión de calidad total. Los análisis en tiempo real pueden monitorear los procesos de producción, identificar cuellos de botella y optimizar el flujo de trabajo y la dotación de personal.
Minorista. Los minoristas utilizan análisis en tiempo real para rastrear los niveles de inventario y los datos de ventas al instante, en todas las tiendas o categorías de productos. Luego pueden responder rápidamente a los cambios en la demanda y ajustar sus pedidos y existencias en consecuencia.
De manera similar, los minoristas pueden optimizar los precios y las promociones después de monitorear cómo se comporta una estructura de precios en relación con los competidores.
Cada vez más, los propietarios de productos pueden utilizar herramientas de análisis de datos en tiempo real, como modelos de procesamiento de lenguaje natural para el análisis de sentimientos de las reseñas de los clientes y los comentarios de plataformas sociales como Twitter o Facebook. Estos conocimientos no solo brindan una mejor comprensión de las preferencias de su mercado objetivo, sino que también ayudan a personalizar las campañas de marketing. De hecho, con los modelos de aprendizaje automático aplicados a los patrones de compra, los especialistas en marketing pueden crear ofertas específicas para compradores individuales mientras navegan.
Finanzas. En los servicios financieros, los análisis en tiempo real monitorean los mercados financieros, identifican tendencias e informan sobre transacciones. Sin embargo, los datos en tiempo real pueden beneficiar a la industria de servicios financieros de otras formas.
Por ejemplo, las instituciones financieras pueden confiar en información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado para mejorar la gestión de riesgos. Al monitorear de cerca las transacciones a medida que ocurren, los gerentes, auditores y reguladores tienen visibilidad de posibles actividades de lavado de dinero u otros comportamientos sospechosos.
De manera similar, los bancos pueden usar algoritmos predictivos basados en flujos de datos, como precios de acciones o niveles de depósitos, para tomar decisiones de asignación de capital eficientes en sus operaciones.
Cuidado de la salud. Las personas que imaginan análisis en tiempo real en el cuidado de la salud imaginan el monitor cardíaco emitiendo un pitido en la esquina de una habitación de hospital. De hecho, los hospitales pueden monitorear la salud del paciente y responder a las alertas gracias a los datos en tiempo real, pero con el análisis también pueden predecir posibles problemas antes de que ocurran. Pueden identificar patrones que sugieran una condición de salud antes que el diagnóstico tradicional.
Además de ayudar con el diagnóstico, esta tecnología también puede reducir los costos operativos al optimizar procesos como el seguimiento de los niveles de inventario de medicamentos y suministros.
Mientras tanto, todos hemos visto durante la pandemia de COVID-19 cómo se pueden usar los datos en tiempo real en escenarios de salud pública que van desde el modelado de epidemias hasta el rastreo de contactos de casos individuales.
Energía. Las tecnologías de análisis en tiempo real son útiles para rastrear fuentes de energía renovable, como la generación de energía solar o eólica, donde las condiciones climáticas afectan la producción. Como resultado del monitoreo y análisis en tiempo real, los operadores saben cuánta electricidad producirá el sistema renovable en un momento dado.
El análisis de las operaciones de la red eléctrica en tiempo real con sensores también puede identificar fallas en las líneas de transmisión rápidamente, mejorando la seguridad en las redes y evitando cortes.
En el mercado de la energía, la analítica aporta modelos de precios más precisos basados en valores actuales combinados con tendencias históricas. Esta integración de fuentes de datos para el análisis es un excelente caso de uso para el lago de datos.
Transporte. Al igual que un conductor de automóvil usa una aplicación de navegación, los sistemas comerciales usan información en tiempo real sobre el tráfico y el clima para detectar condiciones de la carretera potencialmente problemáticas o peligrosas. Las empresas de transporte utilizan cada vez más sensores automatizados, no solo GPS, integrados en vehículos y contenedores de envío para controlar condiciones como la temperatura y la humedad.
Los sensores automatizados en los vehículos de transporte público rastrean su estado, los datos de ubicación y la carga de pasajeros, brindando a los operadores información en tiempo real sobre cómo se asignan mejor los recursos en las rutas durante los momentos de gran demanda.
En el transporte por carretera, el seguimiento en tiempo real supervisa los datos de rendimiento del vehículo, como el consumo de combustible y la eficiencia de la ruta. De hecho, algunas empresas, de manera controvertida, han jugado con esta información para alentar a los camioneros a ser más eficientes y rentables.
Telecomunicaciones. Las empresas de telecomunicaciones utilizan datos en tiempo real para obtener una imagen precisa del uso y comportamiento de los clientes. Esto ayuda a optimizar su red y planificar futuros cambios o actualizaciones. También utilizan análisis en tiempo real para la detección de fraudes y la optimización de la calidad de la señal, ambas tareas críticas para la seguridad y confiabilidad de los servicios.
Por supuesto, los análisis son útiles cuando se trata de campañas de marketing. Las telecomunicaciones adaptan las ofertas en función de los patrones de compra de los consumidores. Es sorprendente lo en tiempo real que es ese análisis, pero las telecomunicaciones apuntan a poder ofrecer ofertas y anuncios basados en la ubicación de alguien, como cerca de un estadio deportivo, un cine o un centro comercial.
Estos son solo algunos de los muchos ejemplos de análisis en tiempo real. Surgirán muchos más a medida que los dispositivos comerciales y personales estén cada vez más conectados. La optimización y la eficiencia impulsan casos de uso en diversas industrias. También hay grandes beneficios en la mejora de la seguridad, la confiabilidad y la seguridad de los sistemas en los que todos confían.
