Transforme su inteligencia empresarial con los análisis en tiempo real

Descubra cómo los análisis en tiempo real ayudan a las organizaciones a crear una ventaja competitiva en la nueva era de las empresas impulsadas por los datos.

¿Qué son los análisis en tiempo real?

A medida que los responsables de la toma de decisiones empresariales buscan conocimientos más profundos y oportunos, los análisis en tiempo real, a veces denominados inteligencia operativa, están ganando terreno en todos los sectores industriales. Estas herramientas recopilan conocimientos prácticos que acceden continuamente a una organización y que provienen tanto de fuentes históricas como de fuentes en tiempo real.

Los análisis en tiempo real están adquiriendo fama por su capacidad de convertir los datos en conocimientos en segundos o en fracciones de segundos. Sin embargo, un modo más sencillo de pensar en los análisis en tiempo real es la posibilidad de disponer de la información inmediatamente después de que se recopile para que quien lo necesite la analice, informe y tome decisiones, con frecuencia de manera proactiva. Puede que su equipo de operaciones no se haya percatado de que un dispositivo está a punto de fallar, pero los análisis predictivos permitirán que esta información urgente salga a la luz.

¿Cómo se consigue? Primero, piense en las bases de datos estructuradas tradicionales como los sistemas de SQL/BI. En este enfoque, las consultas almacenan, indexan y procesan posteriormente la información. Esto era aceptable en los tiempos antes de que las publicaciones de Twitter pudieran lanzar una tendencia de moda o los minoristas pudieran perder un cliente si no sugerían productos de un modo adecuado u oportuno a los clientes en los momentos de máxima compra.

El incansable ritmo empresarial ocasiona que las organizaciones tengan que adoptar un nuevo enfoque respecto a la rapidez de los datos, es decir, la velocidad a la que se procesan. En lugar de almacenar e indexar la información en bases de datos tradicionales, los casos prácticos de los datos en tiempo real exigen que éstos se procesen “al vuelo” a medida que llegan al servidor. A continuación, los datos en tiempo real se deben integrar con los datos históricos.

La mayoría de las empresas recopilan una enorme cantidad y variedad de datos, pero no tienen claro cómo utilizarlos o combinarlos con los datos internos o externos para conseguir conocimientos oportunos sobre su marca, la experiencia de los clientes o las tendencias del mercado. Los análisis en tiempo real proporcionan un modo de liberar el poder de todos estos datos y permiten que las empresas tomen decisiones a la velocidad de Internet.

¿Cuál es el caso práctico empresarial para los análisis en tiempo real?

Los minoristas, los fabricantes, las empresas de servicios financieros y una gran cantidad de otros sectores industriales se esfuerzan por mantener el ritmo de los datos que se generan y que se deben procesar y analizar para afrontar las crecientes necesidades de los clientes y la presión de la competencia.

Normalmente, el valor de los datos disminuye en gran medida con paso del tiempo. Al operar en tiempo real, la calidad de los datos no se ve afectada negativamente y se pueden aplicar los análisis a los procesos empresariales que no dejan mucho tiempo o en los que los cambiantes eventos requieren una respuesta inmediata.

Este proceso se ha vuelto más indispensable a medida que aumenta la afluencia de los datos de los sensores del Internet de las cosas (IoT), debido a que el valor de estos datos puede evaporarse en días, horas, minutos e incluso segundos. Por ejemplo, los datos del IoT que dirigen a un camión sin conductor son el ejemplo perfecto de información que se vuelve inútil (o incluso peligrosa) con la mínima demora. De igual modo, los datos que indican la fatiga de una máquina de una línea de producción se vuelven inservibles una vez que la máquina falla.

Los análisis en tiempo real afrontan muchos puntos débiles organizativos. Los minoristas online combinan la actividad de las transacciones y la navegación en Internet para determinar la próxima mejor oferta que pueden proporcionar a un cliente. Los bancos analizan los comportamientos para descubrir actividades fraudulentas o detectar señales de que un cliente que trabaja en uno de sus departamentos está preparado para pasarse a otro departamento. Los precios dinámicos, la gestión de riesgos, la optimización del centro de llamadas y la seguridad son solo algunos de los procesos que pueden optimizarse con los análisis en tiempo real.

En estos casos, los datos en tiempo real permiten a las empresas ofrecer servicios y productos de valor añadido en el mismo momento en el que el cliente los desea y defenderse de las consecuencias negativas antes de que se vuelvan devastadoras. Los análisis en tiempo real pueden diferenciar las tendencias del alboroto. A medida que el ritmo de la empresa aumenta incansablemente, los primeros sistemas de advertencia que impulsen los análisis en tiempo real se convertirán al principio en elementos diferenciadores clave y poco después en necesidades que proporcionen el tipo de servicio que esperan los clientes.

¿Qué lugar ocupan los análisis en tiempo real en una estrategia de análisis general?

Los análisis se componen de un amplio abanico y la mayoría de las empresas adoptan una mezcla de enfoques de análisis según los tipos de datos, las cargas de trabajo y el tipo de problemas empresariales que intentan solucionar. En la actualidad, los análisis abarcan cinco categorías: descriptivos, de diagnóstico, predictivos y cognitivos.

Los análisis descriptivos responden a cuestiones sobre algo que ocurrió en el pasado. Los análisis de diagnóstico ofrecen conocimientos sobre por qué ocurrieron esos eventos. Los análisis predictivos analizan los datos actuales e históricos para proporcionar conocimientos sobre lo que podría ocurrir en el futuro. Los análisis prescriptivos sugieren las acciones que podría realizar una organización basándose en esas predicciones, mientras que los análisis cognitivos automatizan o amplían las decisiones humanas.

Estas cinco categorías se complementan entre sí de un modo gradual, permitiendo que una organización se convierta en una empresa según demanda en la que las decisiones se vuelven más rápidas y mejores.

Los análisis predictivos son el punto inicial de los “análisis avanzados”, en los que la información en tiempo real puede impulsar la toma de decisiones. Por lo tanto, los análisis predictivos son un caso práctico que se beneficia de la capacidad de los análisis en tiempo real.

Independientemente del tipo de análisis que empleen las empresas, éstas deben adoptar una estrategia de datos integral basada en una infraestructura moderna que descomponga tanto los silos de datos como los organizativos. El tema común es la capacidad de capturar, almacenar, analizar y asegurar los datos de modo que los conocimientos puedan escalarse rápidamente en la organización para permitir tomar decisiones empresariales oportunas.

¿Qué necesidades de infraestructura y habilidades generan los análisis en tiempo real?

El conjunto de soluciones de análisis se compone de cuatro capas: infraestructura, datos, análisis y aplicación. Las tecnologías Intel® abarcan todas las partes importantes de la infraestructura de una empresa (en la red, el almacenamiento y la informática), permitiendo que los datos se gestionen de un modo eficaz y se aprovechen rápidamente para conseguir una ventaja competitiva. La arquitectura uniforme, por ejemplo la basada en los procesadores escalables Intel® Xeon®, de una organización proporciona un camino predecible para escalar rápidamente las iniciativas de análisis sin necesidad de respaldar múltiples arquitecturas.

Las soluciones tradicionales del big data, centradas en el almacenamiento de datos, no son adecuadas para la mayoría del procesamiento de datos en tiempo real. Los proveedores de la nube proporcionan cada vez más ofertas de plataforma como servicio (PaaS) y software como servicio (SaaS) que pueden aprovecharse al ofrecer el servicio de análisis en tiempo real. Las soluciones intermedias de las nubes permiten a las empresas ejecutar cargas de trabajo donde deseen, dependiendo del volumen, la variedad y la velocidad de la información.

Debido a que las empresas generan enormes cantidades de datos en la nube, deben determinar qué datos deben volver a la empresa para tomar decisiones inteligentes. Los datos en tiempo real pueden procesarse en “el extremo” y los análisis de datos se producen en el punto de recopilación o cerca de él. Sin embargo, los análisis en tiempo real del centro de datos requieren de un acceso rápido y de análisis de los volúmenes de datos que cada vez son mayores. Esto significa que es esencial optimizar cada nivel de su infraestructura desde la CPU hasta los subsistemas de memoria/almacenamiento. Las tecnologías de memoria persistente mantienen más datos más cerca de la CPU y retenidos en la memoria durante los ciclos de cortes eléctricos, eliminando las latencias ocasionadas por los cuellos de botella de E/S, recuperando los datos de los SSD lentos y acelerando los reinicios.

Los análisis en tiempo real requieren recopilar los datos en cualquier lugar y formato y pasarlos a la forma de registro adecuada para poder procesarlos como conjunto. La clave es comprender dónde se crean los datos y cómo se utilizarán para mejorar el proceso empresarial y la toma de decisiones.

¿Quiénes son los participantes clave de los análisis en tiempo real?

Como socio de tecnología de análisis, Intel proporciona la flexibilidad para elegir entre soluciones de software de análisis, de código abierto o de propietario, líderes de la industria.

SAP HANA* es una única base de datos que combina una base de datos con un procesamiento de datos avanzado, servicios de aplicaciones y servicios flexibles de integración de datos. HANA aprovecha el software de base de datos en memoria, un enfoque para consultar los datos cuando residen en la memoria del sistema (hoy en día denominada RAM), en lugar de consultar los datos que se almacenan en discos duros físicos.

Esto permite a los clientes procesar los datos de nuevos modos y mucho más rápido, así como crear una serie de escenarios que contribuyen a aprovechar las oportunidades o a evitar problemas. Otros proveedores de tecnología tradicionales, como IBM y Oracle, también permiten realizar operaciones en tiempo real en su plataforma con nueva tecnología.

Las soluciones de código abierto, centradas en código base Apache Spark*, llevan los análisis en tiempo real a los datos no estructurados como las redes sociales, las imágenes y los vídeos. Spark utiliza análisis en memoria escalados en numerosos sistemas para que se pueda procesar en paralelo una gran cantidad de datos.

Muchas de estas soluciones se pueden ofrecer en la nube, lo que permite que los análisis se ejecuten donde se generan datos, como los de las redes sociales y el Internet de las cosas. Como resultado, las empresas pueden consultar los datos online y de transacciones para arrojar luz sobre patrones y tendencias en tiempo real, moviéndose tan rápido como lo hace el mundo y sus clientes.

Una gran cantidad y variedad de soluciones, así como nuevas empresas, llegan al mercado continuamente. Esto genera un completo ecosistema de soluciones diseñadas para beneficiarse de las prestaciones de informática, red y almacenamiento que proporciona Intel con el fin de ofrecer una creciente agilidad en los análisis empresariales y en la toma de decisiones.

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