Analítica en tiempo real

A medida que la tecnología sigue creciendo y se vuelve más sofisticada que antes, las compañías han comenzado a aprovechar el poder del big data y el análisis en tiempo real para mejorar sus operaciones comerciales. Una gran cantidad de datos sigue llegando a la organización todos los días. Administrar y analizar un volumen tan grande de análisis de datos en tiempo real es una tarea difícil para las empresas. Almacenar dichos datos y analizarlos en tiempo real es un juego completamente diferente. Muchas compañías ahora prefieren usar big data de análisis en tiempo real, ya que querían saber qué está sucediendo dentro de su organización.

Ventajas de la analítica de datos en tiempo real

Las siguientes son las ventajas del análisis de datos en tiempo real

  • Los errores se pueden conocer al instante: el conocimiento de análisis de datos en tiempo real acerca de los errores ayuda a las organizaciones a responder a dichos errores más rápidamente y a aumentar la eficiencia operativa de su empresa. Esta identificación temprana de errores puede ayudar a evitar que la operación falle por completo y los clientes no necesitan dejar de usar sus productos.
  • Se pueden encontrar fácilmente nuevas estrategias de los competidores: si utiliza análisis de datos en tiempo real, siempre puede adelantarse a la competencia. También puede recibir una alerta cada vez que su competidor está cambiando la estrategia.
  • Aumenta la tasa de conversión y las ganancias: si una empresa puede monitorear los movimientos de sus productos, puede diagnosticar fácilmente sus fallas futuras. De esta manera, el análisis de datos en tiempo real puede mejorar su servicio y, a cambio, aumentar la tasa de conversión.
  • Los fraudes se pueden detectar en una etapa temprana y se pueden tomar medidas preventivas: al usar un sistema de seguridad de análisis de datos en tiempo real, puede detectar los fraudes o un intento de pirateo en una etapa temprana. Una vez que se descubre, la organización puede tomar medidas efectivas para prevenirlo.
  • Ahorro de costos: la implementación de análisis de datos en tiempo real en una organización le costará una cierta cantidad. Pero en realidad reducirá la presión sobre el departamento de TI de la compañía. Debido a esto, el departamento de TI puede concentrarse en cumplir los objetivos de la organización.
  • Mejor conocimiento de ventas: el análisis de datos en tiempo real lo ayudará a obtener un conocimiento profundo de sus ventas. Esto, a su vez, le permitirá saber qué producto funciona bien en el mercado y qué producto no funciona bien. Se pueden tomar más medidas para aumentar las ventas.
  • Progreso con las tendencias de los clientes: el análisis de datos en tiempo real le permitirá conocer la estrategia de los competidores, promociones, preferencias de los clientes y le brindará información sobre las tendencias recientes en el mercado. Esta información lo ayudará a realizar cambios en el producto según las necesidades del cliente y también puede tomar decisiones inteligentes.

Desafíos del uso de análisis de datos en tiempo real

No solo tiene ventajas, sino que también tiene algunas desventajas que se mencionan a continuación

  • Necesita potencia informática especial: se requieren nuevas herramientas para el análisis de datos en tiempo real. La versión estándar de Hadoop no es adecuada para usar análisis en tiempo real ahora, pero se espera que se modifique en el futuro cercano para realizar análisis de datos en tiempo real.
  • Requiere una forma diferente de trabajar: muchas organizaciones generalmente obtienen sus ideas una vez por semana, pero el análisis de datos en tiempo real le brinda información cada segundo. Este cambio requiere un enfoque y un método de trabajo completamente diferentes. Y el nuevo enfoque tendrá un efecto en la cultura laboral.

4 formas de aprovechar el poder de la analítica en tiempo real

Las métricas accionables siempre nos ayudarán a tomar decisiones mejores y más inteligentes. El big data de análisis en tiempo real es una de esas métricas en las que se pueden tomar medidas sobre los datos de inmediato y se puede acceder a más de esos datos dentro de unos minutos después de que haya sucedido un evento. Aquí en este artículo, vamos a ver algunas maneras de hacer que el análisis de Big Data en tiempo real funcione al máximo.

  1. Depuración

Si toma las decisiones basadas en datos incorrectos, las decisiones irán mal y tendrán un gran impacto en su organización. Sería una pérdida de tiempo y dinero si confía en datos incorrectos. Por ejemplo, tiene una presentación mañana y si llega a saber hoy que los datos son incorrectos, estará estresado. Así que primero arregla las cosas.

Averigüe si los datos que está rastreando son correctos.

Asique como haces eso?

El análisis de big data en tiempo real lo ayudará.

Averigüe si sus eventos y propiedades están configurados correctamente y vea si funciona correctamente en todas las secciones del sitio.

Big Data de análisis en tiempo real puede ayudarlo a configurar e implementar sus análisis en una etapa temprana con facilidad. El Big Data de análisis en tiempo real lo ayudará a verificar su sitio o programa si todo funciona como debería. Debido a esta verificación, solo se procesa la información correcta. Esto se llama depuración de análisis.

  1. Monitoreo de métricas o campañas o comportamientos

Después de completar su proceso de depuración con éxito, puede comenzar a monitorear su uso, métricas y otros. Al monitorear las métricas o campañas, puede saber qué tan efectivo fue el lanzamiento y cuál fue su efecto.

El Big Data de análisis en tiempo real ayudará a medir no solo lo que sucede dentro de su sitio, sino que también mide qué política están usando sus competidores para dirigir el tráfico a su sitio. También puede ver cómo sus afiliados o competidores utilizan sitios de redes sociales como Facebook, Twitter y otros en su campaña o programa de promoción.

Si ha lanzado una aplicación móvil, los big data de análisis en tiempo real lo ayudarán a conocer el comportamiento del usuario hacia su aplicación. También le ayudará a saber si los usuarios lo están adoptando. También le dirá si esta adopción resultó en algún resultado digno, como un aumento en la tasa de retención.

  1. Pruebas A / B

Las aplicaciones de alta calidad y alto volumen, como los juegos de sitios sociales o las aplicaciones móviles, pueden optimizar sus productos en pocos minutos utilizando datos reales.

¿Se pregunta qué página de su sitio genera más conversiones? ¿Necesita comparar las estadísticas de diferentes asignaturas? El análisis de datos en tiempo real lo ayudará a ejecutar pruebas divididas para descubrir cuál es más rentable y puede ayudarlo a tomar decisiones.

Por ejemplo, para descubrir cómo funciona la nueva característica en diferentes versiones, el desarrollador puede configurar una prueba dividida. Pueden permitir que la prueba se ejecute durante unos minutos y luego detenerla. Esto le dará los datos que desea tomar una decisión. Las pruebas también se pueden repetir en un intervalo de tiempo frecuente para descubrir los patrones del flujo de datos.

El análisis de datos en tiempo real será muy útil al introducir una nueva función en una aplicación o actualizar una aplicación de forma regular.

No significa que los datos históricos no sean más importantes. Los datos históricos también proporcionan un conocimiento profundo sobre los datos que se pueden convertir en acciones. Los datos históricos también permiten la comparación con registros anteriores. Pero el big data de análisis en tiempo real está por delante de los datos históricos porque es mucho más rápido. El mundo actual se está moviendo muy rápido en tecnología, por lo que la mayoría de las organizaciones prefieren el análisis en tiempo real. Pero definitivamente puede utilizar big data de análisis históricos y en tiempo real para tomar una decisión importante en la organización.

Sitios de comercio electrónico

Amazon.com es un gran ejemplo del uso de pruebas divididas. El sitio actual de Amazon se ha creado después de muchas optimizaciones y pruebas. Tienen muchas pruebas que les dirán qué funciona mejor para ellos. No se realizarán cambios importantes en el sitio.

Podrían realizar una prueba para determinar si al hacer pequeños cambios, el producto atraerá más tráfico al sitio. La prueba solo toma unos minutos para darle los datos que desea.

El motivo principal de todas estas pruebas es ayudarlo a tomar decisiones. Se puede acceder a los datos rápidamente, lo que ayuda a obtener cosas al instante.

  1. Entregar contenido personalizado

El contenido de Big Data de análisis en tiempo real es más popular entre los usuarios. Ejemplos son los tiempos de Amazon y NY. El big data de análisis en tiempo real aumentará las preferencias de usuario de su sitio y habrá más usuarios en su sitio comprando su producto. Conocer los gustos de las personas cuando usan su sitio lo ayudará a rastrear las acciones de los usuarios. Darle al público lo que le gusta aumentará la calidad de su contenido. Los contenidos de calidad brindan una mejor experiencia a los usuarios. Es un movimiento muy inteligente para mantener a los visitantes interesados ​​en su sitio o producto. Involucrar a los visitantes en su sitio o producto lo ayudará a obtener más información sobre ellos.

A continuación se presentan ejemplos de análisis en tiempo real.

Amazonas

¿Has mirado la página de inicio de Amazon después de haber buscado algo en el sitio? Mostrarán cinco secciones según su historial de navegación. Son nuevos para usted, relacionados con los elementos que ha navegado, inspirados en su historial de navegación y elementos adicionales para explorar. ¿Cómo hacen esto?

Amazon ha pasado muchos años en su investigación para procesar datos en análisis en tiempo real mientras un usuario navega por el sitio en busca de un producto.

Amazon se concentra en tres elementos principales mientras proporciona estos datos a los usuarios

  • Un minorista podría tener millones de clientes y millones de productos distintos.
  • Las aplicaciones requerirán resultados rápidos y, al mismo tiempo, también deberían producir resultados de alta calidad.
  • El historial de navegación de cada usuario le proporcionará valiosos datos de clientes y el algoritmo debe producir nueva información al instante.

Entonces, lo que vemos ahora como recomendaciones de Amazon son el resultado de su desarrollo después de largos años.

Ahora tendrás una pregunta. ¿Qué beneficio obtiene Amazon de tales big data analíticos en tiempo real?

No es más que marketing dirigido. El análisis de big data en tiempo real brinda una mejor experiencia de compra a los usuarios. Y para Amazon, al obtener más conocimiento sobre los clientes, pueden vender sus productos de manera efectiva a un buen nivel de interacción. Amazon es el mejor ejemplo para saber cómo deberíamos usar big data de análisis en tiempo real para brindarle al usuario una mejor experiencia.

Los New York Times

¿Sabes cómo el New York Times decide qué noticias se proyectarán más?

El New York Times investiga sobre el comportamiento de los lectores utilizando análisis de datos en tiempo real. A través de esto, conocerán lo que leen las personas en cualquier momento. Este comportamiento del usuario les permitirá decidir qué noticias se colocarán, dónde y durante cuánto tiempo deberían aparecer allí. El análisis de datos en tiempo real es una toma de decisiones que ayudará a atraer a muchos usuarios a su sitio debido a la calidad y relevancia del contenido.

Muchos sitios de medios hacen seguimiento de contenido para cada artículo que publican. Esto se hace para aumentar el tráfico, aumentar la participación del cliente y ganar clientes leales. El análisis de datos en tiempo real ayudará a dichos sitios de redes sociales a saber qué ha recibido más atención de los lectores durante todo el día. En base a esto, podrán entregar el contenido correcto en el momento adecuado.

Cuanto más tiempo pase el usuario en el sitio, mayor será la información que el editor puede obtener sobre las preferencias del usuario y también es más probable que el usuario se convierta en un visitante frecuente del sitio. El editor puede recomendar artículos a los lectores que los harán permanecer en el sitio durante mucho tiempo.

Conclusión

El Big Data de análisis en tiempo real será muy útil para las empresas que necesitan conocer los datos minuto a minuto. Puede ahorrar tiempo y dinero.

Big Data de análisis en tiempo real le permite a una empresa descubrir qué está sucediendo en el sitio en este momento y puede investigar más a fondo con ciertas herramientas como Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve y muchas otras herramientas también están disponibles. El uso de estas herramientas de análisis en tiempo real no le permitirá atascarse en ninguna parte en el medio del proceso.

Los datos históricos también se pueden utilizar cuando se trata de tomar decisiones. Lo principal que debe tenerse en cuenta al usar análisis en tiempo real es, debe pensar "¿Cuál es el propósito de obtener estos datos?". En cambio, no debe determinar algo que se vea bien para el comunicado de prensa.

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Esta ha sido una guía de análisis en tiempo real. Aquí también discutimos las 4 formas de aprovechar el poder de la analítica en tiempo real junto con las ventajas y desventajas. También puedes mirar The New York Times-

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