La tecnología provee a las empresas de un análisis de datos en tiempo real. Esto permite tomar decisiones de negocio correctas y, por ello, rentables. Conocé recomendaciones expertas y cómo usar la integración de datos en tiempo real para potenciar tu empresa.
Decisiones de negocio exitosas: la importancia de los datos en tiempo real
Actualmente, muchos empresarios cuentan con conocimiento actualizado pero limitado ya que las herramientas tecnológicas que se emplean no proporcionan suficiente información en tiempo real de fuentes fuera de sus unidades de negocio locales.
Además, las técnicas convencionales de analítica e inteligencia empresarial brindan datos predictivos basados en situaciones estáticas dado que no han sido diseñadas para generar conexiones en tiempo real o adecuadas a contextos cambiantes.
Para promover decisiones de negocio exitosas, las empresas deben mejorar la distribución de la información interna mediante el uso de técnicas de integración de datos en tiempo real que hacen que la información sea inmediatamente accesible en toda la organización.
Por otra parte, se requiere el uso de análisis en tiempo real basado en inteligencia artificial, aprendizaje automático y técnicas de optimización.
El primer paso para alcanzar estos beneficios es preguntarse si el servicio de atención al cliente, el área de recursos humanos, la cadena de suministro o el departamento comercial saben lo que sucede en la empresa todo el tiempo.
Es que, muchas veces, los colaboradores solo tienen visibilidad de los datos que se generan o almacenan en su área, lo cual genera incomprensión de las condiciones o eventos que suceden en otros departamentos o ubicaciones, proveedores, socios o mercado.
Parte de la solución a esta limitación es el empleo de la integración de datos en tiempo real para proporcionar inteligencia conectada, contextual y continua en toda la organización y su ecosistema.
En definitiva, los datos en tiempo real y su integración permiten:
- Conectar fuentes de datos dispares. En una gran empresa, las fuentes podrían incluir 500 o más aplicaciones y bases de datos dispares; miles o millones de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y varias fuentes web externas.
- Analizar datos contextuales e históricos. Puede incluir datos sobre interacciones con clientes, ubicación, lecturas de sensores, métricas de TI, copias de datos de transacciones de otros departamentos y cualquier red social externa relacionada, clima, noticias o datos de mercado.
- Contar con un sistema de aplicaciones conectadas que se ejecutan de forma continua: las 24 horas del día, los 7 días de la semana, o al menos durante la jornada laboral, de modo que los usuarios pueden responder de inmediato cuando ocurren los eventos .
Tecnología para tomar decisiones de negocio en tiempo real
Aunque las decisiones de negocio exitosas requieren compartir y analizar datos en tiempo real, es necesario que puedan combinarse para obtener información con valor agregado.
La inteligencia activa utiliza dos técnicas que no se encuentran en los sistemas tradicionales de análisis y BI: análisis de flujo y análisis prescriptivo. Estas técnicas ayudan a las empresas a rediseñar la toma de decisiones.
A continuación conocerás 2 herramientas de última generación que emplean estas técnicas:
Stream Analytics para toma de decisiones de negocio inteligentes
A diferencia de la mayoría de softwares de análisis y BI que operan sobre datos en reposo, almacenados en bases de datos o herramientas de análisis, Stream Analytics realiza un análisis de secuencias procesando los datos de forma incremental e inmediata a medida que ingresan. Es decir que los procesa en movimiento.
Puede ser utilizado en cualquier departamento o entorno empresarial y algunos ejemplos comunes de transmisión de datos son:
- Aquellos que provienen de sensores de máquinas, vehículos y otros dispositivos.
- Copias de las actualizaciones de la base de datos.
- Datos de redes sociales.
- Métricas y datos de monitoreo de sistemas internos o de terceros, etcétera.
Además, detecta patrones en los que el orden de los eventos y su momento relativo son importantes. De esta manera «conecta los puntos» para detectar amenazas y oportunidades rápidamente.
Esta capacidad promueve operaciones o procesos de fabricación sincronizados, un aprovechamiento de datos más eficiente y una optimización del servicio de atención que responde a los cambios del cliente de manera más efectiva.
Prescriptive Analytics
La analítica prescriptiva se adelanta a las acciones determinando mejores decisiones de negocio en favor de la organización como la siguiente mejor oferta para presentar a un cliente, la mejor acción para responder a un problema de servicio al cliente, calcular la mejor tasa de interés, etcétera.
Estas herramientas emplean y promueven la inteligencia activa que aumenta las oportunidades a nivel empresarial, llenando de beneficios todas las áreas de negocio:
- Los gerentes de la cadena de suministro toman mejores decisiones de logística.
- Los gerentes de relaciones con los clientes crean ofertas con mayores rendimientos y brindan un mejor servicio al cliente.
- Los departamentos de operaciones se vuelven más eficientes y rentables.
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