Streaming en tiempo real: la información impulsa la capacidad de respuesta de las empresas

Si quiere que su empresa sea ágil, necesita aprovechar los datos en tiempo real. Los entornos en los que operan sus empresas están cambiando más rápido que nunca: la nueva competencia en el mercado, los cambios normativos, los problemas operativos y los nuevos avances tecnológicos son sólo la punta del iceberg. Si quiere sobrevivir y prosperar en el vertiginoso entorno empresarial, necesita ser ágil.

Para ser ágil, hay que entender lo que ocurre en el entorno, tomar décisions éclairées rápidas y décisions éclairées, y luego responder con rapidez para aprovechar las oportunidades y mitigar los riesgos. Cada momento de retraso es una oportunidad perdida. Si aprende a gestionar eficazmente el flujo de información procesable, podrá ampliar las capacidades de su empresa para responder en tiempo real y, de este modo, alcanzar la gran ambición de la agilidad empresarial.

Los puntos ciegos de los datos conducen a malas decisiones

El primer paso para lograr la agilidad empresarial es recopilar la cantidad y los tipos de datos adecuados sobre lo que ocurre en su entorno. Las tendencias tecnológicas recientes, como IoT, los sensores Embarqué , las suscripciones de datos y las aplicaciones móviles, han ampliado enormemente sus opciones de recopilación de datos. Estas nuevas tecnologías de recopilación de datos le permiten supervisar en tiempo real lo que ocurre tanto dentro de sus operaciones como en el entorno empresarial en general. Producen flujos continuos de datos que le sirven de ojos y oídos para comprender lo que está ocurriendo y, lo que es más importante, lo que está cambiando.

Si no se recogen suficientes datos, el resultado son puntos ciegos. Es como conducir un coche: si sólo miras por la ventanilla delantera, tienes una visión limitada de lo que ocurre a tu alrededor. Los espejos, las cámaras, los sensores y el hábito de mirar a su alrededor le dan una perspectiva más amplia que reduce los ángulos muertos.

Son las incógnitas desconocidas las que hacen fracasar a las empresas. Si no reconoces tus puntos ciegos, tomarás ingenuamente decisiones que crees basadas en datos, pero que no son más que suposiciones y conjeturas. Esto puede tener consecuencias desastrosas. La buena noticia es que las capacidades actuales le ofrecen la posibilidad de eliminar la mayoría de sus puntos ciegos y le proporcionan los conocimientos necesarios para desarrollar una visión holística de su entorno empresarial.

Convertir los datos en información práctica

Recopilar datos en bruto no es suficiente; se necesita una forma de gestionarlos y transformarlos en información práctica. El flujo de datos es estupendo: le proporciona una amplia visibilidad de lo que ocurre en su empresa. Pero si no dispone de las herramientas y los procesos adecuados para gestionarlos, se verá desbordado rápidamente.

Las señales significativas de los datos quedan ahogadas por el ruido y, en poco tiempo, los responsables de la toma de decisiones dejan de utilizarlos por completo. Esto es lo que ocurre cuando no se gestionan los macrodatos: se convierten en desorden. Para evitarlo, necesita un proceso de gestion des données datos que convierta los flujos de datos en información práctica sobre sus operaciones.

Convertir los datos en flujo en información práctica es un proceso de refinamiento incremental: una cadena de valor. Los datos proceden de muchas fuentes distintas: las nuevas tecnologías mencionadas anteriormente, los flujos de trabajo transaccionales, los registros de eventos, las redes sociales y las interacciones en sitios web.

El primer paso en el perfeccionamiento es conectarse a todas estas fuentes de datos y agregar los flujos de datos en un lugar común donde puedan seguir procesándose. Dado que las fuentes de datos que se necesitan son tan diversas, muchas empresas están aprovechando una plataforma de integración como servicio(IPaaS) para ayudarles a hacerlo.

Una vez agregados, los datos deben integrarse y organizarse para comprender cómo se relacionan entre sí los distintos flujos. Esto suele ocurrir en un almacén de datos operativo. Los almacenes de datos en la nube modernos están diseñados para un procesamiento de datos de haute performance y escalabilidad masiva, ideal para trabajar con flujos de datos.

Una vez organizados los datos de flujo, pueden analizarse para separar las señales significativas del ruido. Estas señales pueden ser indicadores de que algo se desvía de lo esperado o de que se está produciendo un cambio en el entorno. Las señales se analizan en el contexto de sus operaciones, sistemas y procesos empresariales para evaluar su relevancia e importancia. La aplicación de esta información es la forma de obtener información práctica.

Una vez que se ha identificado una idea procesable, hay que convertirla en acción. De nada sirve identificar un problema o una oportunidad si no se va a actuar en consecuencia. La capacidad de respuesta en tiempo real se consigue poniendo la información práctica en manos de los responsables de la toma de decisiones, que pueden utilizarla para impulsar el cambio y la acción dentro de la organización.

Puede tratarse de responsables de la toma de decisiones estratégicas en la dirección o de operadores de equipos que pueden aplicar cambios tácticos. Las herramientas de análisis y elaboración de informes, los cuadros de mando operativos en tiempo real y las alertas (mensajes de texto, alarmas, correo electrónico y mensajes sonoros) son herramientas universales para que los responsables de la toma de decisiones sepan que hay una información procesable que requiere su atención.

El coste del retraso

La agilidad empresarial proviene de la capacidad de respuesta en tiempo real. No se puede responder en tiempo real si hay un retraso en el conocimiento del problema o la oportunidad. Para aprovechar los datos en flujo de forma eficaz, necesita un conjunto de sistemas y procesos que le permitan transformar los datos en flujo sin procesar a través de todo el flujo de valor de los datos en tiempo real. No puede esperar a actualizaciones de datos por lotes, latencia en el procesamiento analítico o integración manual de los datos. Necesita que todo el proceso esté automatizado y optimizado.

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