DATOS EN TIEMPO REAL PARA INCREMENTAR LA GENERACIÓN DE VALOR

Hoy las empresas requieren insights que les permitan actuar al momento para crear productos o servicios que atiendan las necesidades de los consumidores y de paso ser más productivas.

Los cambios súbitos en el mercado, que se dan de la noche a la mañana, obligan a las empresas a integrar herramientas para tomar decisiones al instante y poder ajustar su estrategia para innovar y presentar nuevos productos o servicios en el menor tiempo posible. De pronto, contar con bases de datos en tiempo real se vuelve la norma para conseguirlo.

Estos sets de información sistemática se caracterizan por procesar al instante cargas de datos que evolucionan y se actualizan constantemente. Son fundamentales para poder actuar con rapidez y tomar desiciones al momento e impactan en toda una gama de sectores, ya sean leyes, contaduría, registros médicos, bancos, multimedia, turismo, entretenimiento, entre otros.

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Para los negocios, la analítica en tiempo real puede usarse para optimizar flujos de trabajo, mejorar la relación entre las distintas áreas de la organización, comprender el comportamiento de los consumidores y brindarles experiencias personalizadas, entre muchos otros ejemplos. De igual manera, permite evitar que surjan problemas o por lo menos reducir el impacto de potenciales riesgos, minimizando el daño colateral.

Velocidad para innovar en instantes

Contar con información al actualizada al instante tiene un impacto en diversas industrias, por lo que analizar algunos ejemplos de su aplicación, pueden arrojar más luz sobre los beneficios y el valor que las bases de datos en tiempo real pueden presentar.

Las diferentes utilizaciones pueden ser muchas, uno de los casos muy relevantes es la gestión de Internet, ya que el tráfico en la red ha aumentado fenomenalmente en los últimos años. Los servicios de sistemas de gestión (SMS, por sus siglas en inglés) requieren evaluar en tiempo real diversos componentes en la red (VPN, IP, entre otros) para autorizar y autenticar a los usuarios, entre otras actividades.

Parse es una base de datos que sirve para desarrollar software enfocado en dispositivos móviles, web y otras aplicaciones basadas en el Internet de las cosas. Esta plataforma resulta idónea para apps de redes sociales y mensajería, así como sistemas de gestión de contenidos, restaurantes, entrega de alimentos y transporte privado, entre otras.

Los beneficios de esta herramienta es que permite automatizar tareas que se repiten con frecuencia. Por ejemplo, desarrollo de APIs, modelación de datos, notificaciones push; en consecuencia, los desarrolladores se centran en actividades esenciales y reducir el tiempo invertido en la codificación estándar.

Otro ejemplo práctico es el de Tourism Holding Limited, en Nueva Zelanda, que renta más 6,000 campers y en aras de ayudar a los aventureros, ofrece los datos en tiempo real para que puedan evitar incendios, inundaciones o incluso la posibilidad evitar pasar por debajo de un puente que no cuenta con la altura adecuada y que puede ocasionar un daño al vehículo y a la infraestructura.

En otros casos generales, el uso de esta clase de sistemas puede aplicarse en mensajería instantánea, videoconferencias, videojuegos online y transacciones en comercio electrónico. Este último resulta esencial en momentos donde el e-Commerce se consolida y se vuelve parte de la vida de los consumidores.

Tendencias de datos en tiempo real 2021

Con los cambios acelerados en el mercado, las empresas enfrentan el reto de modificar sus paradigmas sobre cómo usan la analítica para generar más valor, asegurando mayor productividad y mejores resultados. Por ello, ¿qué marcarán las tendencias en datos para lo que resta de este año?^1,2:

1. Inteligencia artificial responsable y escalable: es fundamental habilitar mejores algoritmos de aprendizaje para que interpreten información en el menor tiempo posible y tomar decisiones más certeras. Es importante considerar que el historial ya no será tan relevante, sino que se tendrá que operar con una menor cantidad de datos que surgen al momento.
2. Datos al borde: las tecnologías en analítica comienzan a tener más presencia fuera de los entornos de nube tradicionales y cada vez están más cerca de los activos físicos. Esto incrementa las posibilidades de ofrecer valor en tiempo real y no depender de soluciones centralizadas.
3. Surgimiento del consumidor aumentado: anteriormente, los analistas de datos dependían de tableros o dashboards donde se encontraban almacenados. Ahora, estos serán reemplazados por insights automatizados y dinámicos que serán ajustados a las necesidades de los usuarios para ofrecer una experiencia más enriquecida directamente en el punto de venta o consumo.
4. Analítica y datos se combinarán: de esta manera será posible para las empresas ofrecer precios dinámicos, recomendaciones hiperpersonalizadas, detección de fraudes y riesgos en tiempo real, así como optimización de procesos y mantenimiento predictivo, entre otras posibilidades. Esto requeriría de una arquitectura de datos más eficiente para lograr más eficiencia.
5. Organizaciones competirán en velocidad: a medida que crece la economía online, las compañías tendrán que ofrecer una experiencia de consumidor superior al integrar tecnologías que permita escalar de forma automática la gestión de grandes cantidades de datos y ofrecer acceso al instante para reducir la latencia que marcará la diferencia entre estar cuando el cliente lo requiera o llegar tarde.
6. Aceleración en modernizar el área de TI: es fundamental para las empresas actualizar su infraestructura para lanzar servicios digitales de forma más ágil y que incluso estén disponible en todo momento. Así podrán innovar de manera más rápida para lanzar productos al mercado con un nivel de riesgo menor.

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Las bases de datos en tiempo real serán uno de los ingredientes principales para acelerar el paso y estar en el instante en que el consumidor requiere de un nuevo producto para resolver sus necesidades. De paso, las empresas serán más veloces para tomar decisiones con la finalidad de innovar a mayor velocidad y adaptarse a un mercado que evoluciona constantemente.

Referencias: ¹Gartner, ²Data Diversity