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¿Cómo procesar y analizar datos en tiempo real en la nube?

Más del 88 % de las empresas debe mejorar urgentemente su capacidad de procesar datos en tiempo real (de acuerdo con el informe Big data and AI executive survey de NewVantage Partners).

Esto se debe a la importancia, cada vez mayor, de poder obtener insights del negocio que faciliten la toma de decisiones estratégicas en el momento oportuno y a tiempo real.

 

Datos en tiempo real, una necesidad real

En este sentido, las empresas que optimizan el procesamiento y el análisis de sus datos en tiempo real pueden adoptar una cultura data-driven.

Al hacerlo, obtienen la capacidad de ejecutar acciones inmediatas muy potentes ante cualquier circunstancia y en cualquier área de la organización: operaciones, logística, producción, IT, marketing, ventas, etc.

Sin embargo, muchas pequeñas y medianas empresas creen no tener los recursos necesarios en cuanto a dinero, talento humano y herramientas para convertirse en una compañía orientada a datos.

 

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La buena noticia es que, gracias a la computación en la nube, las tecnologías digitales de gestión de datos en tiempo real han evolucionado y se han democratizado bastante,.

Beneficios de los datos en tiempo real

Estos son algunos de los beneficios de trabajar los datos en tiempo real en la nube: 

  • Los costes de implementación de estas herramientas en la nube son bajos.
  • Este tipo de soluciones cloud tiene interfaces muy intuitivas y amigables, que hacen que la curva de aprendizaje para su uso sea corta.
  • Distintos perfiles profesionales pueden ser capaces de utilizar estas tecnologías de manera correcta.
  • Las organizaciones no necesitan expandir su infraestructura informática con nuevos servidores o data centers, ya que todo el despliegue tecnológico se hace en la nube.
  • No es necesario invertir en mantenimiento tecnológico, pues todas las actualizaciones y optimizaciones de los sistemas cloud corren por cuenta de los proveedores.
  • Las herramientas en la nube para el análisis de datos en tiempo real pueden ser utilizadas desde cualquier dispositivo (PC, portátiles, tablets o smartphones), a cualquier hora del día y desde cualquier parte del mundo.

¿Por qué es importante que tu empresa procese sus datos en tiempo real?

En líneas generales, las empresas que obtienen, procesan y analizan datos en tiempo real en la nube tienen la capacidad de descubrir información de gran valor justo en el momento en que se produce. Esto les permite tomar decisiones estratégicas de manera inmediata, ya sea para solucionar problemas o para aprovechar oportunidades.

De hecho, actualmente, 3 de cada 4 empresas pierden importantes oportunidades de negocio debido a que no procesan ni analizan datos en tiempo real (IDC e InterSystems). Mientras que las organizaciones que sí lo hacen tienen hasta 5 veces más posibilidades de tomar decisiones mucho más rápido que sus competidores (Bain & Company).

 

Este contexto es aplicable a empresas de todos los tamaños. Ya seas el gerente de una gran corporación o el CEO de un negocio familiar, la gestión de datos en tiempo real mediante sistemas en la nube te permitirá lo siguiente:

  • Tomar decisiones inmediatas y ejecutar acciones rápidas en respuesta a cualquier situación inesperada, ya sea favorable o desfavorable.
  • Desarrollar planes comerciales efectivos que permitan generar mayor demanda y posicionarse mejor en el mercado.
  • Descubrir las estrategias de tus competidores y anticiparte a sus movimientos.
  • Evitar o solucionar de manera oportuna problemas de cualquier índole que se produzcan dentro de la empresa, reduciendo así su impacto negativo.
  • Reducir los márgenes de error y asegurar la máxima rentabilidad en todas las inversiones estratégicas.
  • Ahorrar costes en distintas áreas, al poder identificar cómo agilizar y mejorar los procesos de la organización.
  • Evitar cometer errores de producción, de administración o de comercialización debido al desconocimiento de sucesos que se estén produciendo en tiempo real.

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Estas y muchas otras ventajas hacen que, según indica el informe Becoming an analytics driven organization to create value de EY y Nimbus Ninety, el 81 % de los ejecutivos senior opine que todas las decisiones que se toman en una empresa deben basarse en los datos recogidos..

5 etapas para analizar los datos en tiempo real 

Uno de los principales retos que afrontan las organizaciones es elegir las tecnologías adecuadas para analizar sus datos en tiempo real. Por ejemplo, de acuerdo con investigaciones de IDC e InterSystems, al utilizar arquitecturas informáticas tradicionales como la del ETL, cerca del 51,9 % de los datos pueden tardar entre 5 y 7 días en llegar a tus programas de analítica tras haber sido obtenidos.

Teniendo en cuenta que el mercado actual es cada vez más dinámico y veloz, analizar datos que tengan hasta 1 semana de antigüedad no es aconsejable. Ante esta situación, la transformación digital es clave para poder procesar y analizar datos en tiempo real. Esta transformación debe tener sus fundamentos, principalmente, en el cloud computing. Es decir, en las soluciones que funcionan en la nube y a las cuales puedes acceder desde cualquier parte del mundo a través de internet, como ya hemos mencionado.

Las tecnologías cloud aportan mayores niveles de seguridad, movilidad, agilidad y precisión, además de una reducción de los costes, a la hora de gestionar datos a lo largo de su cadena de valor, la cual se compone de las siguientes etapas:

  1. Obtención: consiste en extraer los datos desde distintas fuentes, como pueden ser los software de tipo ERP (Enterprise Resource Planning), CRM (Customer Relationship Management) o SCM (Supply Chain Management), entre otros. 
  2. Procesamiento: una vez obtenidos, los datos son procesados de forma automática para poder ser homogeneizados, ordenados y categorizados.
  3. Visualización: teniendo los datos ya en orden, es importante ejecutar técnicas avanzadas de data visualization, mediante las cuales se busca convertir esos datos en información visual fácil de entender por los tomadores de decisiones.
  4. Análisis: gracias a los dashboards de visualización de datos, los gerentes, ejecutivos y estrategas de la empresa pasan a la fase de análisis de la información, que depende básicamente del tipo de problema que se busque resolver. Por ejemplo, si el problema es “reducir los costes de producción”, el análisis estará centrado en los datos relacionados con la cadena de fabricación, el aprovisionamiento, las materias primas, la logística en la planta, etc.
  5. Toma de decisiones: finalmente, según el análisis hecho de los datos, se procede a tomar las decisiones más adecuadas para resolver el problema planteado lo más rápidamente posible.

Así, las etapas de la cadena de valor de los datos se dividen en una primera capa técnica (obtención, procesamiento y visualización) y una segunda capa de negocios (análisis y toma de decisiones). 

¿Cómo interpretar los datos en tiempo real con herramientas en la nube?

En conjunto, la secuencia de estas etapas busca aplicar dos tipos de transformación sobre los datos:

Datos → Información → Conocimiento

El “conocimiento” es el fin último del análisis de datos, pues este implica la comprensión total de la situación que se está analizando y que se quiere resolver.

En otras palabras, los datos en tiempo real por sí solos no tienen valor alguno, pues son símbolos informáticos que no pueden ser leídos ni entendidos por el ser humano. Carecen de sentido y de contexto. Para poder entenderlos, deben ser transformados en información legible, comprensible y útil, entendiéndose por “información” la extracción del valor intrínseco que guardan los datos.

Sin embargo, la información por sí sola tampoco sirve de nada. Es necesario analizarla para poder extraer de ella el conocimiento. Este conocimiento consiste en entender el problema y descubrir su posible solución, para poder tomar una decisión inmediata.

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Herramientas en la nube para procesar y analizar datos en tiempo real

Hoy día, en el mercado existen muchas herramientas en la nube para el procesamiento y el análisis de datos en tiempo real. Para elegir correctamente entre una y otra debes tener en cuenta los siguientes criterios:

  • ¿Qué problema quieres solucionar? (Objeto del estudio).
  • ¿A qué área pertenece dicho problema? (Operaciones, logística, marketing, etc.).
  • ¿Qué proceso quieres ejecutar sobre los datos? (Obtención, visualización, análisis automatizado…).
  • ¿Qué tipos de datos debes procesar? (Transaccionales, estructurados, no estructurados…).
  • ¿De qué fuentes provienen los datos? (Sensores de IoT, programas empresariales, redes sociales…).
  • ¿En qué formatos se encuentran? (Documentos, objetos, audios, vídeos, imágenes…).

Basándote en esta información, podrás elegir correctamente la herramienta cloud a implementar. En este sentido, algunas de las herramientas más usadas para el procesamiento de datos en tiempo real son las siguientes:

  • Elasticsearch: potente motor cloud para la búsqueda, consulta y clasificación de datos a escala masiva.
  • IBM Cloud Streaming Analytics: sistema de análisis de datos en tiempo real automatizado, vía online y potenciado con inteligencia artificial.
  • Tableau Online: plataforma de data visualization que ofrece una gran cantidad de modelos de gráficos para la visualización de todo tipo de datos.
  • ekon Cloud: suite de múltiples herramientas en la nube para la gestión empresarial con funciones de control, procesamiento y analítica de datos en tiempo real para distintos sectores (logística, producción, marketing y ventas, recursos humanos y proyectos, entre otros).

Vale la pena destacar que una de las ventajas diferenciales de ekon Cloud es la calidad de su soporte técnico y servicio al cliente, ya que los usuarios cuentan con atención personalizada por parte de profesionales que dominan al 100 % el uso de cada una de las soluciones en la nube.

Según Statista, en 2022 el mercado de la analítica de datos empresariales llegará a tener un valor aproximado de 274 mil millones de dólares. En esa misma línea, de acuerdo con Gartner, el uso de tecnologías de visualización de datos aumentará un 100 % anual durante los próximos años.

La industria de los software de procesamiento y de análisis de datos en tiempo real está evolucionando constantemente. Gracias a ello, hoy día las pequeñas y medianas empresas pueden tener acceso a potentes soluciones cloud que les permiten, a través de la analítica, desarrollar ventajas competitivas muy importantes, aumentar sus niveles de visibilidad, mejorar sus procesos, impulsar la productividad y reducir costes.

Lo que deben tener en cuenta los gerentes modernos es que, para alcanzar estos objetivos, es imprescindible desarrollar una cultura orientada a datos (data-driven) y, para hacerlo, la transformación digital empresarial es fundamental.

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