Análisis en tiempo real en 2022: ¿qué podemos esperar?


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Hoy en día, todas las empresas están a punto de convertirse en empresas de datos. Los responsables de la toma de decisiones utilizan los datos no solo para ver cómo se ha desarrollado su organización en los últimos meses, sino también para obtener información detallada (el qué y el por qué) de los procesos y operaciones comerciales. Estos análisis, impulsados ​​por herramientas como Tableau, informan sobre las decisiones y estrategias comerciales y desempeñan un papel fundamental en el aumento de la eficiencia, la mejora del rendimiento financiero y la identificación de nuevas fuentes de ingresos.

Hace unos años, los datos comerciales se procesaban por lotes para su análisis. Ahora llega la analítica en tiempo real, donde los datos de la organización se procesan y consultan tan pronto como se crean. En algunos casos la acción no se lleva a cabo de forma inmediata, sino unos segundos o minutos después de la llegada de nuevos datos. Sin embargo, ambas prácticas están siendo adoptadas cada vez más por las empresas, especialmente en sectores donde existe la necesidad de analizar los datos de forma inmediata para ofrecer productos o servicios, entender las tendencias y enfrentarse a la competencia. Después de todo, una empresa de comercio electrónico necesita información instantánea sobre cuándo y por qué su pasarela de pago no ha logrado mantener la experiencia y la lealtad del cliente. Con los datos históricos analizados en lotes, la detección y resolución de tal problema puede retrasarse levemente.

Aquí hay algunas tendencias que darán forma e impulsarán la adopción de análisis en tiempo real en 2022.

Aumento del volumen de datos, velocidad

Continuando con la tendencia de los últimos años, el volumen de datos y la velocidad a nivel organizacional seguirán la tendencia ascendente y aumentarán más rápido que nunca. En combinación con la convergencia de los lagos de datos y los almacenes y la necesidad de tomar decisiones rápidas, se debe mejorar el tiempo de respuesta para los análisis en tiempo real.

Los sistemas podrán capturar grandes cantidades de datos brutos entrantes, ya sea unas pocas horas al día o varias semanas al año, sin latencia, y es probable que sea posible realizar consultas analíticas más rápidas, lo que dará como resultado una respuesta inmediata a los eventos y el máximo valor comercial. Además, se espera que las plataformas de análisis sin servidor en tiempo real se generalicen, lo que permitirá a las organizaciones crear y operar aplicaciones centradas en datos con una escala ilimitada bajo demanda para manejar la afluencia repentina de datos de una fuente determinada.

«En general, 2022 será un año desafiante para mantener el ritmo de los crecientes volúmenes de datos y las expectativas de rendimiento en el análisis de datos», dijo Chris Gladwin, CEO y cofundador de Ocient, a Venturebeat. «Veremos que más y más empresas buscan análisis continuos y resultados de consultas de mayor resolución en conjuntos de datos de hiperescala (billones de registros) para extraer conocimientos más profundos y completos de un conjunto y una variedad cada vez mayores de fuentes de datos».

Aumento de la demanda de desarrolladores

A medida que las líneas entre el análisis en tiempo real (que proporciona a las personas información instantánea sobre las decisiones) y las aplicaciones de análisis en tiempo real (que toman decisiones automáticamente cuando ocurren los eventos) se vuelven más borrosas debido a la democratización de los datos en tiempo real, se espera que los desarrolladores se difuminará junto con los tomadores de decisiones técnicas y los analistas en el próximo gran usuario de análisis en tiempo real.

Según un informe de Rockset, que ofrece una base de datos de análisis en tiempo real, la demanda de análisis de datos en tiempo real crecerá drásticamente por parte de los desarrolladores que utilizarán la tecnología para crear aplicaciones basadas en datos que también pueden personalizar contenido / servicios al cliente como Pruebas A / B rápidas, detección de fraudes y otras aplicaciones inteligentes como la automatización de procesos operativos.

“Todas las demás empresas ahora sienten la presión de usar datos en tiempo real para brindar un servicio al cliente instantáneo y personalizado, automatizar decisiones operativas o proporcionar modelos ML con los datos más recientes. Empresas que ponen a disposición de sus desarrolladores [with] El acceso irrestricto a datos en tiempo real en 2022 sin tener que ser héroes de la ingeniería de datos se mantendrá por delante de los rezagados y aprovechará los beneficios ”, dijo Dhruba Borthakur, cofundador y director de tecnología de Rockset.

Funciones de análisis estándar en tiempo real

En 2022 y más allá, se espera que los análisis en tiempo real basados ​​en la funcionalidad estándar se vuelvan más comunes, más fáciles de implementar y más fáciles de personalizar, dijo a Venturebeat Donald Farmer, director de Treehive Strategy. Esto supondrá una desviación de la práctica actual de escribir código internamente o de proveedores altamente especializados e impulsar la adopción de análisis en tiempo real en el sector minorista, sanitario y público.

Hasta ahora, la analítica en tiempo real basada en la funcionalidad estándar se ha utilizado principalmente en sectores como el transporte (para atender a los clientes) y la fabricación (para monitorear la producción), señaló Farmer. Profesionalmente, Farmer ha trabajado en varias de las mejores tecnologías de análisis y datos del mercado. Además, anteriormente dirigió equipos de diseño e innovación en Microsoft y Qlik.

Beneficios intersectoriales para las empresas

Los beneficios comerciales de la analítica en tiempo real, independientemente de la industria, continuarán impulsando la adopción en 2022. Según la encuesta Future Enterprise Resiliency and Spending de IDC, la capacidad de tomar decisiones en tiempo real hará que las empresas sean más flexibles y fortalecerá / alcanzará la lealtad de los clientes y ofrecerá una ventaja significativa sobre la competencia. Además, el análisis continuo de datos advirtiendo a los usuarios sobre eventos ayudaría a mejorar las cadenas de suministro y reducir los costos, lo que resultaría en un rápido retorno de la inversión de las inversiones en la canalización de datos de transmisión.

Según Rockset, una empresa de petróleo y gas aumentó los márgenes de beneficio entre un 12 y un 15% después de adoptar análisis en tiempo real.

Meike Escherich, directora asociada de investigación para el futuro europeo del trabajo en IDC, señala que la implementación de análisis en tiempo real ya se ha tomado de manera significativa. Una de cada tres empresas europeas ya lo está utilizando o tiene previsto utilizarlo para medir el rendimiento del equipo. en los próximos 18 meses. Gartner también predice que más de la mitad de los grandes sistemas comerciales nuevos incluirán Continuous Data Intelligence en 2022.

VentureBeat

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