En un mundo cada vez más competitivo, las organizaciones buscan expandir su uso de la analítica en tiempo real para mantenerse a la vanguardia. Sin embargo, la implementación de esta tecnología puede presentar desafíos. En este artículo, exploraremos los obstáculos más comunes que las empresas deben evitar al perseguir la analítica en tiempo real.

¿Qué significa “tiempo real” en el ámbito de la analítica?

Los departamentos de TI han recibido solicitudes de capacidades de analítica en tiempo real durante años, aunque no todos los que lo solicitan realmente lo necesitan, o incluso saben qué significa. Además, el alto costo de migrar a la analítica en tiempo real plantea interrogantes. Aunque los precios de la memoria, el almacenamiento y el ancho de banda continúan disminuyendo, existen problemas de integración tecnológica, procesos y cultura que deben considerarse. Además, no existe una definición estandarizada de “tiempo real”. Dependiendo de a quién se le pregunte, “tiempo real” puede medirse en fracciones de segundo o en un período de más de 24 horas.

Superando los desafíos

Para implementar con éxito la analítica en tiempo real, las organizaciones deben tener las plataformas adecuadas para recopilar, gestionar y responder a los datos en tiempo real. Esto requiere una mentalidad empresarial que se extienda a lo largo de toda la organización. Además, es importante considerar el caso de uso en lugar de enfocarse únicamente en la analítica en tiempo real como objetivo para todos los proyectos. La velocidad de respuesta depende de la necesidad de obtener una respuesta rápida y si el negocio puede esperar esa información, y a qué costo.

Beneficios y riesgos

Cada vez más empresas consideran el costo de no implementar la analítica en tiempo real. En la actualidad, el tiempo de respuesta se considera un arma competitiva, y algunos expertos creen que esta tendencia se acentuará aún más con la proliferación de dispositivos de Internet de las cosas (IoT). Sin embargo, acelerar los procesos empresariales también introduce riesgos que deben sopesarse frente a los posibles beneficios. No todos los datos son igualmente importantes, y agregar información irrelevante puede generar una impresión falsa de lo que está sucediendo dentro del negocio.

Conclusiones

En resumen, implementar la analítica en tiempo real de manera correcta requiere una cuidadosa planificación y consideración de los desafíos y beneficios involucrados. No subestimes lo que se necesita para hacerlo bien, ya que hay muchos aspectos que pueden salir mal en el camino. Si has tenido experiencias con la analítica en tiempo real, nos encantaría conocer tus comentarios y opiniones.