¿Has escuchado hablar sobre el análisis de datos en tiempo real? Pues se trata de un proceso que sirve para hacer que los datos desordenados y sin sentido cobren valor al instante.

Si bien es cierto que durante años se han analizado datos, antes se usaban métodos tradicionales que tardaban demasiado y eran poco precisos.

Pero todo ha cambiado con el análisis en tiempo real porque ofrece respuestas inmediatas ante fallas, hace que la atención al cliente sea más eficiente, y mejora la toma de decisiones.

Y aunque en nuestro presente ya es posible realizar analíticas en tiempo real, en 2025 habrá cambios que lo harán todo más sencillo.

¿Quieres enterarte de cuáles serán las siguientes innovaciones? Si la respuesta es sí, continúa leyendo porque responderemos a todas tus preguntas.

¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?

Antes de pasar al análisis de datos en tiempo real, tienes que saber qué es el análisis de datos. Se trata de una técnica que transforma la información sin estructura en datos que son útiles. Entonces, una empresa que aplica un sistema de análisis de datos puede impulsar su desarrollo, y mejorar sus procesos.

Ahora bien, en el caso de la analítica de datos en tiempo real, desarrolla el proceso de transformación y procesamiento de la información usando algoritmos y modelos de análisis al instante.

Durante el proceso, se clasifican los datos, se detectan patrones, predice tendencias, se encuentran anomalías y brinda información que sirve para tomar decisiones eficaces.

Así pues, cuando se aplican técnicas de análisis en tiempo real, es más sencillo alcanzar el éxito empresarial. Porque la empresa no tomará decisiones basadas en posibilidades, sino que lo hará considerando hechos y datos fidedignos.

Técnicas de análisis de datos en tiempo real

Para que el análisis de datos en tiempo real sea posible, es necesario aplicar técnicas de procesamiento de información. Cuáles se elijan dependerá de cada caso, pero algunas de las más usadas son:

Procesamiento de lenguaje natural

El procesamiento de lenguaje natural es una de las ramas de la inteligencia artificial que mayor aplicación tiene en la actualidad porque permite analizar información en texto obtenida en las interacciones con los clientes.

Por ejemplo, se puede usar el procesamiento de lenguaje natural para analizar los comentarios que los usuarios dejan en redes sociales, las respuestas de correos electrónicos, los mensajes privados con los clientes y cualquier otro tipo de texto.

Lo que hace el sistema es mejorar la atención al cliente y automatizar los procesos, como cuando los chatbots con IA ofrecen respuestas inmediatas a los clientes que hacen consultas comunes.

Las respuestas, en lugar de ser mecánicas, imitan el estilo humano, lo que hace que las interacciones sean más eficientes. Además, es capaz de analizar el sentimiento con el que se comunican los usuarios para brindarles soluciones adaptadas.

Además, sirve para identificar la respuesta de los clientes en las publicaciones en redes sociales, encuestas o reseñas. Entonces, si hay clientes que están dejando reseñas negativas sobre los productos o servicios prestados, el procesamiento de lenguaje natural analizará los datos para determinar las fallas.

Procesamiento de eventos complejos

Sin análisis, es imposible establecer relaciones entre los datos. Pero con el procesamiento de eventos complejos se pueden identificar y analizar patrones contenidos en los datos.

El sistema lo hace en tiempo real y es capaz de aplicar reglas a los datos que detectan tendencias y la concurrencia de los eventos que son considerados complejos.

Por ejemplo, si el sistema presenta una falla, los clientes comienzan a comunicarse para presentar quejas. El procesamiento de eventos complejos les ofrecerá una respuesta inmediata que mitigará los problemas, y que no afecten la opinión del cliente sobre la organización. 

Análisis de series temporales

Con la técnica de análisis de series temporales, los datos son analizados tomando en consideración el tiempo. Para hacerlo, emplea estadísticas y algoritmos que permiten notar patrones, hacer predicciones y detectar posibles anomalías.

Imagina que una empresa que fabrica camisetas vende durante la semana una cantidad aproximada de 1000 camisetas. Pero no todos los días vende la misma cantidad, así que no necesita tener en la tienda el mismo número de dependientas laborando cada día.

Para determinar cuándo tienen que trabajar más dependientes. Se puede aplicar un análisis de series temporales que determine la tendencia de ventas en diferentes horas del día, en los distintos días de la semana o del mes.

Con la información que han recogido, pueden decidir si necesitan contratar a más personal o si requieren abrir una línea de atención al cliente extra.

Procesamiento de flujo de datos

La técnica de procesamiento de flujos de datos permite el procesamiento de información al mismo ritmo en el que se están generando sin que haya interrupciones. Se trata de una técnica que puede procesar un gran número de datos, y obtener resultados fidedignos.

Los clientes demandan atención personalizada e inmediata. Entonces, cuando escriben un correo electrónico o un mensaje para comunicarse con la atención al cliente, desean que se les responda rápido y bien.

Si se usaran sistemas de atención tradicionales, el cliente tendría que esperar a que el asesor atendiera a todos los usuarios que están antes que él y eso podría durar horas. En cambio, con el procesamiento de flujo de datos, se puede analizar la consulta y ofrecer una respuesta que resuelva la duda del usuario al instante.

Además, es útil para darle seguimiento a las conversaciones con los clientes. Por ejemplo, si un cliente pregunta por camisetas rojas con flores amarillas, y luego otro cliente pregunta por un producto similar. El sistema puede detectar una tendencia emergente que se está desarrollando para crear un plan de acción.

Lo mismo sucede cuando varios clientes presentan problemas similares. Al analizar la información en tiempo real, facilita la resolución de fallas al instante, sin que eso afecte el proceso de compra del cliente.

Ventajas del análisis de datos en tiempo real

La cantidad de organizaciones que apuestan por la analítica de datos en tiempo real es cada vez mayor, y se debe a que ofrece múltiples ventajas entre las que se encuentran:

Incrementa la satisfacción de los clientes

Un cliente satisfecho es un cliente que compra más, por lo que el procesamiento de datos en tiempo real es clave para ganarse la confianza de los usuarios y aumentar las ventas.

El sistema permite conocer la opinión de los clientes, sus necesidades y preferencias. Con la información que recopila, el sistema puede ofrecer soluciones, productos y servicios personalizados que cubrirán sus demandas.

Favorece la toma de decisiones

Piensa en una compañía que no conoce a los clientes y no sabe cuáles son sus intereses. Sin información, pueden creer que a los clientes les gustan las camisetas rojas hechas de algodón. Entonces se las muestran en las sugerencias de compra, pero los clientes no se animan a comprar porque no es lo que buscan.

Para evitar complicaciones como las anteriores, se usa el análisis de datos para hacer evaluaciones basadas en información fidedigna que permite tomar decisiones informadas. Así, el sistema le enseñará al cliente el producto que en realidad desea, y aumentará las posibilidades de que compre.

Innovación

Innovar nunca había sido tan sencillo como lo es ahora gracias al análisis de datos. Con la información que se obtiene de los datos, las organizaciones pueden aprovechar todas las oportunidades que el mercado ofrece.

Al saber cuáles son las demandas del mercado, pueden trabajar en el desarrollo de nuevos productos y servicios que sean éxitos en ventas. También es posible hacer cambios para estar al nivel de la competencia, y superarla.

Personalización

Un cliente no es igual a otro porque tienen intereses diferentes, así que diseñar estrategias generales puede hacer que los resultados de ventas no sean los esperados.

En cambio, con el procesamiento de datos en tiempo real, las experiencias de los clientes pasan de ser globales a personalizadas. Eso hace que se hagan recomendaciones particulares y que se conecten con los intereses de cada cliente en cuestión de segundos.

Aplicaciones del análisis de datos en tiempo real en las empresas

El análisis de datos se ha convertido en una de las herramientas más útiles para las empresas porque lo aplican para múltiples fines. Y entre los más frecuentes se encuentran:

Diseño de campañas de marketing

Con el análisis de datos, ya no habrá conjeturas sino hechos. De esta forma, las decisiones no se basan en posibilidades sino en información contrastada que ha sido clasificada por un algoritmo.

Y es útil para el diseño de estrategias de marketing porque se puede determinar el tono de la comunicación, cómo se crea el contenido y cuáles son las técnicas adecuadas para optimizar los procesos.

Desarrollo de productos

El desarrollo de productos es tardado, pero puede acelerarse con el análisis en tiempo real, porque permite recopilar mucha información en corto tiempo que identifica las necesidades de los clientes.

Las compañías de dispositivos electrónicos, por ejemplo, necesitan saber qué quieren los usuarios para determinar cuáles productos lanzar al mercado.

Imagina que un fabricante grande ha lanzado su último móvil hace 2 meses, y tenía una cámara de 50 megapíxeles. En ese momento la cámara era funcional, pero con el análisis la compañía se da cuenta de que los clientes están interesados en móviles con cámaras con mayor calidad.

Así que comienzan con el desarrollo de un nuevo móvil con una cámara de 200 megapíxeles que compita con el resto de fabricantes y lidere las ventas. Pero sin los datos de los intereses de los clientes, el fabricante no conocerá las demandas de los usuarios, y perderá oportunidades frente a los competidores.

Elaboración de informes

Con la intención de mejorar la toma de decisiones informadas, la analítica en tiempo real puede crear informes inmediatos.

Por lo cual, si una aplicación comienza a fallar, se emitirá un informe que dé cuenta de los problemas para que el equipo de programadores lo resuelva al instante y no sea necesario esperar durante horas para arreglarlo.

Retos del análisis de datos en tiempo real

El análisis en tiempo real puede representar diversos retos y algunos de ellos son: 

• Crecimiento masivo de datos: para el 2025 se espera que haya un aumento considerable en el volumen de datos a procesar. Eso requiere de sistemas más eficientes, y aunque ahora es un reto por superar, se espera que la inteligencia artificial y las nuevas tecnologías minimicen esta complicación.
  
  

• Confidencialidad: muchos de los datos que se procesan son información sensible y deben mantenerse a salvo. Las organizaciones tienen que asegurarse de aplicar medidas de control y protección para evitar que los datos de los clientes, o de la propia empresa, estén en riesgo.

La perspectiva a futuro

El avance del análisis de datos en tiempo real, aunque parezca que ya se ha completado, en realidad está en pleno desarrollo.

Con la llegada de la inteligencia artificial, el futuro del análisis de datos parece fantástico. Las siguientes innovaciones prometen acelerar los procesos y hacer más eficientes los resultados.

Pero espera, porque estos cambios no sucederán en 10 o 15 años. Estamos en plena transformación tecnológica y pronto seremos testigos de la revolución de la analítica de datos.

Así que si quieres aprender más al respecto, visita nuestro blog porque tenemos mucha más información que te será de utilidad.