Las empresas están entrando en un contexto cada vez más tecnológico y cambiante donde la toma de decisiones rápidas y certeras es más importante que nunca. La digitalización de empresas necesita de la obtención rápida de datos fiables del estado de su negocio.
Esto genera un clima no solo de crecimiento del big data sino de competencia en el mercado laboral por ver quien es el más preparado para hacer frente a esta nueva tendencia de gestión y tratamiento de datos.
¿Qué están haciendo las empresas?
Actualmente existe competencia entre empresas por ver quién es la que más sobresale en el mercado en base a tener una mejor toma de decisiones y poder lograr una ventaja competitiva respecto al resto.
Para ello existen diferencias entre empresas. Estas se establecen en función de que considera cada una importante en cuanto al recabado de datos. Muchas tienen dudas respecto a que considerar tiempo real.
El tiempo real siempre tiene un problema de latencia. Este término hace referencia a cuánto tarda el sistema es recibir y volcar la información al usuario desde que se origina el dato.
Otro punto importante a tener en cuenta es el tipos de recabado de datos que utiliza cada empresa, existen dos.
- Bajo demanda: Necesita que el sistema o el usuario sea el que realice peticiones de datos y los recibe en esos momentos puntuales. Es decir, requiere una acción en específico para tener el dato actualizado.
- Flujo ininterrumpido: Es el ideal, es un flujo de datos actualizado con cada cambio. El modelo es lo más veraz posible en cuanto a datos hasta el momento.
Esto va a provocar diferencias de tiempo, aunque mínimas, entre los distintos sistemas de recogida de datos por lo que afecta a la toma de decisiones de las empresas y por tanto a su competitividad empresarial.
Evolución e impacto de los datos en tiempo real en cada sector
El impacto de los datos en tiempo real es significativo en diversas industrias, transformando operaciones, mejorando la toma de decisiones y aumentando la eficiencia.
Por ejemplo, en el sector financiero, permite el análisis instantáneo de mercados para operaciones de trading.
En la manufactura, facilita la monitorización en tiempo real de la cadena de suministro y producción.
En la salud, mejora la atención al paciente con diagnósticos y tratamientos basados en datos actualizados. Esta capacidad para obtener y analizar información instantáneamente está revolucionando cómo las empresas compiten y operan.
Las necesidades y usos de los datos en tiempo real
Las empresas tienen necesidades de gestión y tratamiento, basadas en detección y respuesta, de datos en tiempo real. Habitualmente estas pasan por el acceso inmediato a datos así como el monitoreo de KPIs y su visualización en dashboards actualizados.
Es por ello que las empresas los usan para:
- Ojos en el dato: Poder visualizar en tiempo real la marcha de la empresa.
- Detectar tendencias: Poder aprovechar oportunidades de negocio antes que el resto.
- Auditoria constante: Controlar posibles pérdidas de rentabilidad y gastos innecesarios.
¿Cómo es la toma de decisiones en las empresas?
Existen diferentes tipos de análisis de datos para establecer como utilizarlos y a que conclusiones llegar con ellos. Definimos tres tipos de análisis principalmente:
- Análisis descriptivo: Consiste en exprimir el valor del dato para sacar las tendencias, aplicando modelos estadísticos.
- Análisis predictivo: Permite aproximar el comportamiento de variables a partir de los datos de los que se disponen.
- Análisis prescriptivo: Tomar decisiones no es fácil, pero tener los datos claros ayuda a saber cómo orientar los objetivos de la empresa.
Formación en datos actualizada
En este contexto tan cambiante las empresas necesitan de perfiles formados en el tratamiento de datos en tiempo real con las últimas tecnologías para ello.
La formación que cualquier analista de datos necesita
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