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El ecosistema empresarial se dirige hacia un paradigma competitivo, digital y conectado, que crea la necesidad de tomar decisiones inteligentes basadas en datos de forma rápida y eficiente. Los avances en Big Data y Data Analytics han permitido reducir el tiempo necesario para procesarlos con garantías. El reto es agilizar tiempos, para acercar al máximo la obtención y análisis de resultados en real-time.

La evolución del Big Data y los avances en Data Science han convertido al dato en uno de los activos de mayor valor de una compañía. Pero, a día de hoy, en un contexto marcado por la necesidad de inmediatez y de insights hiper-personalizados, conviene reflexionar sobre qué tipología de datos genera un mayor impacto en la toma de decisiones. En este sentido, la estrategia debe poner el foco en definir una arquitectura de datos capaz de obtenerlos y analizarlos en los momentos críticos y, por supuesto, procesarlos en tiempo real.

La capital importancia del enfoque Real-Time Data

Desde el 2020, a consecuencia del crecimiento exponencial de la actividad online en todo tipo de negocios y organizaciones, se registró un gran aumento del volumen y la velocidad con la que los datos se registraban en la red por parte de los consumidores. Las empresas han encontrado una oportunidad enorme para capitalizar toda esa información que generan los usuarios. Pero por otro lado, esta información se genera cada vez más rápido, y también pierde valor con mayor velocidad, por lo que es necesario procesarla al mismo ritmo al que emerge.

El reto es agilizar tiempos, para acercar al máximo la obtención y análisis de resultados en real-time

Debido a esta tendencia, ser capaces de procesar los datos con agilidad, y obtener decisiones accionables a través de ellos se ha convertido en un reto cada vez más importante para las organizaciones. Esta capacidad permite ganar una gran ventaja competitiva ya que las empresas más punteras utilizan esta información para ofrecer productos y servicios cada vez más personalizados y contextualizados.

Adoptar herramientas para el procesamiento de datos en tiempo real permite obtener una visión bajo demanda de lo que está sucediendo en el momento presente, sin lagunas de tiempo. Los equipos pueden así acceder a una información accionable sobre el comportamiento del consumidor, en el contexto en el que este se produce en cada momento, y en relación con los procesos críticos de cada negocio en cuestión, ya sean procesos de venta, marketing, operativos o financieros, entre otros.

Datos, una cuestión de precisión

Aunque puede parecer obvio, hay que resaltar la importancia de tener información de datos de inmediato. Al ser capturados en la fuente, procesados y visualizados en tiempo real, permiten a una organización utilizar la información muy rápidamente. Los clientes esperan que las compañías tomen decisiones basadas en datos reales y precisos, por lo que si las empresas realizan sus informes con información obsoleta, las decisiones y previsiones pueden verse afectadas de forma negativa. Mejorar el acceso a los datos oportunos en tiempo real permite tomar decisiones de negocio de forma más eficaz y eficiente.

Asimismo, tener acceso a datos en tiempo real puede descubrir ciertos problemas antes de que sea demasiado tarde para resolverlos. Obtenerlos de forma precisa en momentos clave puede ayudar a cualquier área de la organización a mejorar sus procesos y a establecer modelos data-driven.

Pero eso no es todo, también permiten a las empresas visualizar qué prefieren sus clientes o a qué problemas se enfrentan en cada momento. Además, los datos en tiempo real pueden ayudar a anticipar futuras necesidades consiguiendo que los procesos operativos sean más eficientes y liberando de carga de trabajo rutinaria a los empleados.

Las bondades del Real-Time Data

En este sentido, los principales beneficios son mejorar el tiempo de reacción y reducir riesgos, impulsar la democratización de los datos, obtener una visión de 360º de los clientes y optimizar los procesos empresariales.

Aunque las organizaciones cada vez registran más volumen de datos y la variedad de dispositivos y canales a través de los cuales se generan es también mayor, siguen existiendo una serie de barreras que dificultan el acceso a ellos en tiempo real. Es necesario solventar todas aquellas que puedan impedir el correcto funcionamiento de un programa de analítica de datos.

En primer lugar, deben entenderse cuáles son los objetivos y los beneficios concretos que la empresa puede obtener a través del procesamiento de datos en tiempo real; los casos de uso dependen del sector y de la actividad concreta. Es importante conocer también los usos que tiene en cuenta la competencia y cuál va a ser nuestra propuesta de valor diferencial.

Dependiendo de estas finalidades, bien sean para mejorar las estrategias de marketing, perfeccionamiento de la CX, estudio de los hábitos del consumidor, evaluación de perfiles de riesgo, monitorización del rendimiento de maquinarias, modelaje predictivo, optimización de procesos operativos, etc., se identificarán las diferentes fuentes de datos y se podrán aplicar diversos enfoques.

Por Gema Ruiz Díaz-Mariblanca, Head of Digital Data & AI de Softtek EMEA

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