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Big Data, ¿entendemos los macrodatos en tiempo real?

La analítica en tiempo real y el big data son tendencia hoy en día. Parece que la analítica del big data en tiempo real debería ser una iniciativa muy prometedora y muchas empresas deberían desearla.

Análisis de big data en tiempo real

El análisis de macrodatos en tiempo real significa que el big data se procesa a medida que llega y que un usuario obtiene información de consumo sin exceder un período de tiempo asignado para la toma de decisiones y/o un sistema analítico desencadena una acción o una notificación.

En lo que respecta a la entrada de datos, los motores de procesamiento en tiempo real pueden diseñarse para empujar o extraer datos. El ejemplo más extendido es una opción push con un flujo incesante de datos de gran volumen (reconocido como Streaming). Ejemplos de plataformas como, Netflix o Amazon Prime que define tus gustos y acciones durante tu journey en la aplicación.

Sin embargo, el motor de procesamiento en tiempo real no siempre es capaz de ingerir datos de transmisión. Alternativamente, se puede diseñar para extraer datos preguntando si ha llegado algún dato nuevo. El tiempo entre estas consultas depende de las necesidades comerciales y puede variar de nanosegundos a horas.

Análisis de big data como ventaja competitiva

Aunque, en general, las organizaciones valoran la gestión de datos en tiempo real, no todas las empresas optan por el análisis en tiempo real. Las razones podrían ser diferentes:

  • La falta de experiencia.
  • La falta de volumen de datos o inversiones insuficientes.
  • El miedo a un equipo cualificado de un analista de datos para el tratamiento de estos.

Sin embargo, aquellas empresas que implementan análisis en tiempo real pueden obtener una ventaja muy competitiva en su negocio. Muy recomendable por mi parte.

Veamos cómo ejemplo un retailer de moda al que le gustaría aprovechar la ventaja de brindar un servicio de atención a sus clientes excelente.

El análisis de macrodatos en tiempo real ayuda a ejecutar este proceso correctamente.

Por ejemplo, una vez que un cliente pasa por la tienda de retailer, recibe una notificación push automática en su smartphone. Esto sirve para incentivarlo a ingresar a la compra.

Por lo general, es una oferta de promoción personalizada que se basa en el historial de compras o incluso de navegación del cliente en el sitio web. Una vez que un cliente está en la tienda el personal recibe una notificación en sus aplicaciones móviles. Esto les permite conocer las últimas compras del cliente, las preferencias generales de estilo, el interés en las promociones, un gasto típico, etc… parece una situación en la que todos ganan, tanto para los clientes como para los retailers, ¿Pero es así realmente? Un retailer de comercio electrónico también puede lograr un mejor rendimiento mediante el análisis de macrodatos en tiempo real.

Por ejemplo, pueden reducir la cantidad de carros abandonados. Gran problema que se genera hoy en día y justo dónde hay que poner el foco para no perder la compra. Infinitos son los motivos para abandonar lo ya conocido como “Cart Abandoned” en el ciclo de ventas.

Aún así, hay buenas posibilidades de incentivarlos a cambiar de opinión. El sistema recurre a los datos del perfil del cliente, así como al historial de compras y navegación para comparar el comportamiento del cliente con el de otros del mismo segmento y su respuesta a diferentes acciones en una situación similar. Según los resultados del análisis, el sistema elige la más adecuada de todas las acciones posibles, por ejemplo, ofrecer un descuento sobre la marcha o algún incentivo adicional por esa compra abandonada.

Una arquitectura típica para el análisis de big data

Veamos cómo funciona una solución típica de análisis de macrodatos en tiempo real. Os acompaño con un ejemplo de arquitectura dónde podemos ver cómo se ejecuta el proceso completo y cuales son las soluciones, fuentes y acciones que debemos adoptar.

Así pues, el aprendizaje automático en sí mismo no ocurre en tiempo real. Es un proceso elaborado y el sistema requiere un tiempo considerable para analizar un enorme volumen de datos que generalmente cubre el período de más de un año desde diferentes ángulos para generar modelos y patrones valiosos.

Muchas empresas piensan que éste es un proceso en real-time pero no es así. Requiere de mucha retroalimentación de datos para llegar a obtener conclusiones sobre el perfil del consumidor o cliente, cosa que excede en complejidad en los procesos B2B.

El concepto de aprendizaje automático también requiere de aplicaciones de verificación de modelos ya que permiten una mejora constante de la precisión de los modelos.

Por lo tanto, tenemos dos componentes:

  1. Un Data Like: el data like almacena todos los datos en bruto o los datos que se han sometido a un procesamiento muy simple.
  2. Un almacén de datos: un almacén de datos permite reducir los grandes volúmenes de datos de 2 a 10 veces al extraer, transformar y cargar solo algunos datos del lago de datos.

No se puede vivir sólo de análisis en tiempo real. Puede haber algunos otros componentes importantes del esquema que quedan fuera del tiempo real.

Si se planifica a fondo y se implementa correctamente, el análisis de big data en tiempo real definitivamente puede convertirse en una ventaja competitiva. Teniendo en cuenta cuán diferentes pueden ser las interpretaciones del tiempo real, es importante tener una comprensión clara de los requisitos de la empresa para el sistema analítico.

Desde NUVIX te ayudamos a definir tu arquitectura sistemas correcta para poder alcanza tus metas en un periodo óptimo y escalable a través de nuestros profesionales de IT.

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