¿Qué es el análisis en tiempo real?

Cómo funciona el análisis en tiempo real

El análisis en tiempo real a menudo se lleva a cabo en el extremo de la red para garantizar que el análisis de datos se realice lo más cerca posible del origen de los datos. Además de la computación en el borde, otras tecnologías que respaldan el análisis en tiempo real incluyen las siguientes:

• El procesamiento en memoria es una arquitectura de chip en la que el procesador está integrado en un chip de memoria para reducir la latencia.
• Análisis dentro de la base de datos es una tecnología que permite que el procesamiento de datos se realice dentro de la base de datos al incorporar lógica analítica en la propia base de datos.
• Los dispositivos de almacenamiento de datos son una combinación de productos de hardware y software diseñados específicamente para el procesamiento analítico. Un dispositivo permite al comprador implementar un almacén de datos de alto rendimiento directamente desde la caja.
• El análisis en memoria es un enfoque para consultar datos cuando residen en la memoria de acceso aleatorio, en lugar de consultarlos desde discos físicos.
• La programación masivamente paralela es el procesamiento coordinado de un programa por múltiples procesadores que trabajan en diferentes partes del programa, cada uno con su propio sistema operativo y memoria.

Para que los datos en tiempo real sean útiles, las aplicaciones de análisis en tiempo real que se utilicen deben tener alta disponibilidad y bajos tiempos de respuesta. Estas aplicaciones también deben gestionar de manera eficaz grandes volúmenes de datos, hasta terabytes. Todo esto debe realizarse mientras se devuelven respuestas a las consultas en cuestión de segundos.

El término “en tiempo real” también abarca la gestión de fuentes de datos cambiantes, algo que puede surgir a medida que cambian los factores comerciales y del mercado dentro de una empresa. Como resultado, las aplicaciones de análisis en tiempo real deben ser capaces de manejar big data.

La adopción del análisis de big data en tiempo real puede lograr lo siguiente:

• maximizar los beneficios empresariales;
• reducir los costos operativos; e
• introducir una era en la que las máquinas puedan interactuar a través de internet de las cosas, utilizando información en tiempo real para tomar decisiones por sí solas.

Existen diferentes tecnologías diseñadas para satisfacer estas demandas, incluidas las crecientes cantidades y diversidad de datos. Algunas de estas tecnologías nuevas se basan en dispositivos especializados, como sistemas de hardware y software. Otras utilizan una combinación especial de procesador y chip de memoria, o una base de datos con capacidades analíticas integradas en su diseño.

Beneficios del análisis en tiempo real

El análisis en tiempo real permite a las empresas reaccionar sin demora, detectar y responder rápidamente a patrones en el comportamiento del usuario, aprovechar oportunidades que de otro modo podrían perderse y prevenir problemas antes de que ocurran.

El sistema utiliza datos para predecir resultados y sugerir alternativas en lugar de basarse en la recopilación de suposiciones fundamentadas en eventos pasados o análisis recientes, como sucede con el análisis de datos históricos. El análisis en tiempo real proporciona información sobre lo que está ocurriendo en el momento.

Otros beneficios del análisis en tiempo real incluyen los siguientes:

• Visualización de datos. Los datos en tiempo real pueden visualizarse y reflejan acontecimientos en toda la empresa a medida que ocurren, mientras que los datos históricos solo pueden representarse en un gráfico para comunicar una idea general.
• Mayor competitividad. Las empresas que utilizan análisis en tiempo real pueden identificar tendencias y puntos de referencia más rápidamente que sus competidores que aún utilizan datos históricos. El análisis en tiempo real también permite a las empresas evaluar al instante los informes de rendimiento de sus socios y competidores.
• Información precisa. El análisis en tiempo real se centra en análisis instantáneos que son consistentemente útiles para la creación de resultados enfocados, lo que ayuda a evitar la pérdida de tiempo en la recopilación de datos inútiles.
• Costos reducidos. Aunque las tecnologías en tiempo real pueden ser costosas, sus beneficios múltiples y constantes las hacen más rentables a largo plazo. Además, estas tecnologías ayudan a evitar retrasos en el uso de recursos o en la recepción de información.
• Resultados más rápidos. La capacidad de clasificar instantáneamente datos sin procesar permite que las consultas recopilen datos adecuados y los ordenen rápidamente. Esto, a su vez, permite una predicción de tendencias y toma de decisiones más rápida y eficiente.

Desafíos del análisis en tiempo real

Los desafíos del análisis en tiempo real pueden incluir la forma en que se define el término, la creación de una arquitectura, los cambios en los procesos empresariales y la capacitación del personal.

1. Cómo se define

Uno de los principales desafíos del análisis en tiempo real es la definición vaga del término “tiempo real” y los requisitos inconsistentes que resultan de sus distintas interpretaciones. Como resultado, las empresas deben invertir una cantidad considerable de tiempo y esfuerzo para recopilar requisitos específicos y detallados de todas las partes interesadas, a fin de acordar una definición concreta de tiempo real, qué se necesita para ello y qué fuentes de datos deben utilizarse.

2. Arquitectura del sistema requerida

Una vez que la empresa ha decidido unánimemente qué significa tiempo real, enfrenta el desafío de crear una arquitectura con la capacidad de procesar datos a alta velocidad. Lamentablemente, las fuentes de datos y las aplicaciones pueden hacer que los requisitos de velocidad de procesamiento varíen desde milisegundos hasta minutos, lo que dificulta la creación de una arquitectura adecuada. Además, la arquitectura también debe ser capaz de manejar cambios rápidos en el volumen de datos y debe poder escalar conforme los datos aumenten.

3. Cambios en los procesos empresariales

La implementación de un sistema de análisis en tiempo real también puede representar un desafío para los procesos internos de una empresa. Las tareas técnicas requeridas para configurar el análisis en tiempo real –como la creación de la arquitectura– suelen hacer que las empresas pasen por alto los cambios que deberían realizarse en los procesos internos.

Las organizaciones deben considerar el análisis en tiempo real como una herramienta y un punto de partida para mejorar los procesos internos, en lugar de considerarlo el objetivo final de la empresa.

4. Capacitación del personal

Finalmente, las empresas pueden descubrir que sus empleados se resisten al cambio al implementar el análisis en tiempo real. Por lo tanto, las organizaciones deben enfocarse en preparar a su personal mediante la capacitación adecuada y comunicar de forma clara las razones del cambio hacia el análisis en tiempo real.

Casos de uso del análisis en tiempo real en la gestión de la experiencia del cliente

En la gestión de relaciones con los clientes y de la experiencia del cliente, el análisis en tiempo real puede proporcionar información actualizada al instante sobre los clientes de una empresa y presentarla de manera que se puedan tomar decisiones comerciales mejores y más rápidas, incluso dentro del lapso de una interacción con el cliente.

Los siguientes ejemplos demuestran cómo las organizaciones pueden utilizar el análisis en tiempo real:

• Ajuste de funciones para aplicaciones orientadas al cliente. El análisis en tiempo real añade un nivel de sofisticación a los lanzamientos de software y respalda decisiones basadas en datos para la gestión de funciones principales.
• Gestión de datos de ubicación. El análisis en tiempo real puede utilizarse para determinar qué conjuntos de datos son relevantes para una ubicación geográfica específica y señalar las actualizaciones correspondientes.
• Detección de anomalías y fraudes. El análisis en tiempo real puede emplearse para identificar valores atípicos estadísticos causados por brechas de seguridad, interrupciones de red o fallos en máquinas.
• Impulso de campañas publicitarias y de marketing. Los datos recopilados de inventario publicitario, visitas web, demografía y comportamiento del cliente pueden analizarse en tiempo real para descubrir ideas que idealmente mejoren la segmentación del público, las estrategias de precios y las tasas de conversión.

Ejemplos de análisis en tiempo real

Los ejemplos de análisis en tiempo real incluyen los siguientes:

• Evaluación crediticia en tiempo real. Las actualizaciones instantáneas de los puntajes de crédito de las personas permiten a las instituciones financieras decidir de inmediato si otorgan crédito al cliente o no.
• Comercio financiero. El análisis de big data en tiempo real se utiliza para respaldar la toma de decisiones en el comercio financiero. Las instituciones utilizan bases de datos financieras, estaciones meteorológicas satelitales y redes sociales para informar de manera instantánea las decisiones de compra y venta.
• Promociones dirigidas. Las empresas pueden utilizar el análisis en tiempo real para ofrecer promociones e incentivos a los clientes mientras se encuentran en la tienda y rodeados de los productos, aumentando así las probabilidades de venta.
• Servicios de salud. El análisis en tiempo real se utiliza en dispositivos wearables –como relojes inteligentes– y ya ha demostrado salvar vidas mediante la capacidad de monitorear estadísticas, como la frecuencia cardíaca, en tiempo real.
• Servicios de emergencia y humanitarios. Al incorporar motores de análisis en tiempo real a dispositivos de borde, como drones, los equipos de respuesta a incidentes pueden combinar información poderosa, incluidos datos de tráfico, clima y geoespaciales, para tomar decisiones mejor informadas y más eficientes que mejoren su capacidad de respuesta ante emergencias y otros eventos.

¿Cuál es el futuro del análisis en tiempo real?

El futuro del marketing y las ventas en la industria farmacéutica está siendo profundamente impactado por el uso del análisis en tiempo real. Se espera que más compañías farmacéuticas comiencen a utilizar tecnologías emergentes e implementen análisis en tiempo real, en lugar de depender de métodos tradicionales para obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento del cliente y el panorama del mercado. Esto tiene el potencial de reducir costos mediante predicciones precisas, al tiempo que aumenta las ventas y los beneficios mediante la optimización del marketing.

La educación superior también está cambiando con el uso del análisis en tiempo real. Las organizaciones pueden comenzar a promocionarse entre los estudiantes potenciales que mejor se ajusten a su institución en función de factores como resultados de exámenes, expedientes académicos y situación financiera. El análisis predictivo en tiempo real puede ayudar a las instituciones educativas a evaluar la probabilidad de que el estudiante se gradúe y utilice su título para conseguir un empleo remunerado, así como a predecir la carga de deuda de una clase y sus ingresos tras la graduación.

Lamentablemente, el aumento constante del número de máquinas y dispositivos técnicos en el mundo, así como la expansión de la información que capturan, dificulta cada vez más la obtención de conocimientos valiosos a partir de los datos. Una solución a esto es el conjunto de herramientas de código abierto Elastic, una colección de productos que centraliza, almacena, analiza y muestra cualquier registro de datos y datos de máquinas deseados en tiempo real. Se cree que el software de código abierto es el futuro de los programas informáticos, especialmente en campos impulsados por datos como la inteligencia empresarial.

Nota del editor: Este artículo fue escrito por Kate Brush en 2019. Los editores de TechTarget lo revisaron en 2022.