En los últimos años, cada vez más compañías pueden recolectar grandes cantidades de datos en tiempo real de un número cada vez mayor de fuentes. ¿Pero estas instituciones verdaderamente se están aprovechando de esas datos en tiempo real para obtener una ventaja competitiva?
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Tener la gran cantidad de datos que proporciona el big data en los sistemas de su organización es una cosa, pero Ser capaz de almacenar, analizar y visualizar esos datos en tiempo real es algo totalmente distinto. Cada vez más instituciones necesitan tener información en tiempo real para comprender totalmente lo que está sucediendo dentro de su organización.
¿Cuáles son los beneficios y las desventajas que puede esperar del procesamiento de estos datos en tiempo real a partir de big data?
Ventajas del análisis de datos en tiempo real a partir de big data
Las instituciones capaces de procesar datos en tiempo real descubren que su inversión ha valido la pena. cuando experimentan situaciones como las siguientes:
- TI se libera de una carga de trabajo significativa: Esto se traduce en un importante ahorro de costes y un impulso al desempeño de los profesionales de este Departamento, que en lugar de dedicar su tiempo a responder consultas pueden abordar temas de mayor relevancia estratégica. Mientras que la implementación de herramientas de análisis datos en tiempo real Puede resultar caro, con el tiempo es sinónimo de menores costes.
- El servicio al cliente mejora visiblemente: el seguimiento resultante de El procesamiento de datos en tiempo real posibilita que la organización sea proactiva. y prevenir errores y problemas futuros. Al mismo tiempo, les resulta más fácil adaptar sus propuestas a las necesidades reales del cliente, que se da cuenta de cómo mejora su experiencia de compra, lo que implica un incremento de las ventas y un impulso del índice de fidelización.
- El riesgo se minimiza: El procesamiento y análisis de datos en tiempo real posibilita identificar cualquier anomalía o error al instante. Descubrir y comprender estas fallas a medida que ocurren ayuda a las compañías a reaccionar rápidamente, mitigando así los efectos de cualquier problema operativo y previniendo su propagación.
- Las tendencias son más fáciles de descubrir: Las variaciones en la demanda se registran en cuanto se detectan, fomentando las acciones indispensables para no perder la alineación con la evolución del mercado. Esta valiosa información no se traduce en Decisiones precisas que garantizan la adaptación a las necesidades del cliente en todo momento.
- Detección de fraude más avanzada: de la misma forma que la aparición de varios cambios indica el inicio de una tendencia, El procesamiento de datos en tiempo real ayuda a alertarlo sobre las señales de que el fraude está a punto de ocurrir. La ventaja es que esta inmediatez posibilita tomar medidas a tiempo para detener la acción o limitar el daño que podría ocasionar. Entre las industrias que más se han beneficiado de esta capacidad se encuentran las instituciones de los sectores financiero y de seguros.
- Seguimiento de la competencia: el análisis competitivo interpretado en su versión más avanzada, cuando se realiza a través de tramitación de la Los datos en tiempo real son la única forma de estar un paso por delante de las compañías rivales. El conocimiento instantáneo de cambios en sus estrategias o variaciones en sus precios les posibilita reajustar los suyos, sin renunciar nunca su posición en el mercado.
Desafíos del análisis de datos en tiempo real de big data
Mientras que la beneficios del análisis datos en tiempo real Son muy difíciles de superar, fundamentalmente cuando se trata de trabajar con big data, además es cierto que no se trata de algo al alcance de ninguna organización.
Para experimentar las ventajas que ofrece, primero debe poder superar desafíos como:
- Cambios culturales: usar el conocimiento en tiempo real necesita una forma distinto de trabajar. Es necesario introducir variaciones en los procesos y el enfoque y garantizar que todos los usuarios comerciales se sientan cómodos trabajando en uno. organización impulsada por datos, están preparados para esto y cuentan con las herramientas indispensables.
- Inversión en infraestructura: ni Hadoop ni muchas de las soluciones tecnológicas del mercado están preparadas para trabajar datos en tiempo real. Se necesita una potencia informática especial al mismo tiempo de ciertos atributos que no son tan fáciles de hallar, ni están dentro del presupuesto de todas las compañías.
