Mientras que los primeros programas de ciencia ficción como "Buck Rogers" (1939) y “The Fly” (1950) representaba la tecnología de teletransportación, era Sala del transportador de Star Trek eso hizo que la materia viva en tiempo real se transfiriera a un tropo clásico de ciencia ficción. Si bien aún no hemos creado tecnología que permita la transferencia de materia en tiempo real, la ciencia moderna está aplicando conceptos como la superposición y la teletransportación cuántica para facilitar la transferencia de información a cualquier distancia a velocidades más rápidas que la luz. ¡Gracias, Albert Einstein!

No es necesario esperar a que lleguen estas tecnologías del futuro. Hoy en día, los profesionales de datos ya están utilizando canalizaciones de datos en tiempo real para permitir un amplio conjunto de casos de uso que van desde la optimización de sitios web hasta el cumplimiento y el enrutamiento de entrega reactivos y predictivos. Los flujos de datos modernos, incluidos los servicios iPaaS y ETL, pueden alcanzar latencias de milisegundos, trasladando datos útiles a aplicaciones posteriores casi instantáneamente. La llegada de la IA generativa está aumentando enormemente los usos y el valor de los datos en tiempo real para aplicaciones de software predictivo y análisis.

Del procesamiento por lotes al streaming

El procesamiento por lotes de datos es el paradigma establecido, una función de límites prácticos en el almacenamiento y el poder de procesamiento que se remonta a la computación con tarjetas perforadas. Con el advenimiento de la computación en nube, pasar del procesamiento por lotes al procesamiento en tiempo real o “in-stream” se ha vuelto práctico e incluso asequible. La transmisión de datos es ahora un impulsor de nuevas capacidades comerciales y una fuente de ventaja competitiva. La transmisión de datos en tiempo real puede permitir a las empresas optimizar decisiones y acciones en segundos en lugar de minutos, horas o días.

Pasar de la transferencia de datos por lotes a la transmisión en tiempo real puede servir para unificar flujos de datos dispares y potencialmente redundantes que anteriormente servían para trabajos operativos (p. ej., procesamiento de pagos) y analíticos (p. ej., panel de BI). En la industria minorista, las aplicaciones para datos en tiempo real van desde responder instantáneamente al comportamiento del comprador hasta señalar y resolver excepciones operativas a medida que ocurren. 

Llegar a aplicaciones prácticas

A continuación se muestran algunos ejemplos de cómo las marcas omnicanal y directas al cliente (DTC) utilizan la transmisión de datos en tiempo real en la práctica actual:

• Gestión de inventario en tiempo real: Los minoristas pueden realizar un seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real y activar nuevos pedidos automáticos cuando el inventario alcanza un cierto umbral, lo que ayuda a evitar desabastecimientos y exceso de existencias.

• Enrutamiento de pedidos en tiempo real: Las marcas pueden utilizar datos en tiempo real para realizar un seguimiento de los ciclos de vida de cumplimiento de pedidos, determinando dónde y cómo se debe recoger, empaquetar, enviar y entregar el producto para optimizar el tiempo hasta la puerta y los costos de cumplimiento.

• Márketing personalizado: Al analizar el comportamiento de los clientes en tiempo real, los minoristas pueden crear campañas de marketing personalizadas dirigidas a clientes individuales.

• Detección de fraude y pérdidas: Las plataformas de comercio electrónico y POS pueden utilizar análisis de datos en tiempo real para identificar y prevenir transacciones fraudulentas, reduciendo el riesgo de pérdidas financieras y daños a la reputación.

• Precio dinamico: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para ajustar dinámicamente los precios en función de la oferta y la demanda, la competencia y otros factores del mercado, optimizando los ingresos y las ganancias.

• Atención al cliente: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para brindar soporte personalizado a los clientes, ofrecer recomendaciones relevantes y responder preguntas o inquietudes.

• Optimización de la cadena de suministro: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para optimizar las operaciones de su cadena de suministro, mejorar los tiempos de entrega y reducir los costos.

• Monitoreo de redes sociales: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para monitorear los canales de redes sociales en busca de menciones de su marca o productos, respondiendo rápidamente a los comentarios e inquietudes de los clientes.

• Optimización del diseño de la tienda: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para analizar el comportamiento de los clientes en las tiendas físicas, optimizando el diseño de la tienda, la colocación de productos y los niveles de personal para lograr la máxima eficiencia y ventas.

• Mantenimiento predictivo: Los minoristas pueden utilizar datos en tiempo real para identificar y prevenir fallas en los equipos, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento.

Beneficios clave de la transmisión de datos en tiempo real en el comercio minorista

La transmisión de datos para abordar casos de uso como los descritos anteriormente puede ofrecer ventajas clave para su marca minorista. Tiempo real canalizaciones de datos Permitir a las organizaciones responder rápidamente a las cambiantes necesidades comerciales y condiciones del mercado, creando una marca más ágil y competitiva. Los canales de transmisión de datos brindan información en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más rápida y precisa. El procesamiento de datos en tiempo real garantiza que los datos se procesen y estén disponibles para su análisis tan pronto como se generen, lo que reduce el tiempo de procesamiento y la latencia. El procesamiento en tiempo real permite a las organizaciones optimizar y automatizar los flujos de trabajo de procesamiento de datos, reduciendo el esfuerzo manual y mejorando la eficiencia operativa. Y quizás lo más importante es que la información en tiempo real sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes permite a las organizaciones ofrecer experiencias más personalizadas y relevantes, aumentando la satisfacción y la lealtad del cliente.

Para los equipos de análisis e ingeniería de datos, el procesamiento de datos en tiempo real puede permitir una identificación y corrección más rápida de errores de datos, garantizando una mayor precisión de los datos utilizados para el análisis. El procesamiento de datos en tiempo real garantiza que solo estén disponibles para el análisis datos limpios y validados.

Estas ventajas se aplican directamente a los casos de uso de análisis e inteligencia empresarial, ya que permiten a las organizaciones procesar y analizar datos con mayor rapidez y precisión y responder de manera más efectiva a las necesidades comerciales cambiantes.

Optimización del retorno de la inversión en TI

Un riesgo clave que vale la pena señalar para las organizaciones que buscan capacidad de datos en tiempo real es el costo. Es posible que la transmisión de datos en lugar del procesamiento por lotes no genere gastos adicionales de almacenamiento o computación, pero la carga de ingeniería para optimizar los costos de los canales de transmisión de datos y los modelos analíticos puede ser significativa. Los costos de la computación en la nube pueden dispararse, especialmente cuando el almacenamiento y la computación se concentran en almacenes de datos en la nube como Snowflake o Google BigQuery. 

Abordar el registro, la catalogación semántica y el mapeo de la transmisión de datos en las primeras etapas del proceso de datos puede ayudar a reducir los gastos analíticos posteriores cuando llega el momento de materializar, modelar y orquestar datos.

Primeros pasos con datos en tiempo real

¿Cómo adopta una organización la transmisión de datos en tiempo real? Muchos servicios en la nube y plataformas de datos minoristas modernos ya admiten la transferencia y el procesamiento de datos en streaming. Puede consultar con sus proveedores actuales de software y servicios en la nube para confirmar que admiten la transferencia de datos en streaming.

¡Imagínese cómo será la vida cuando podamos mover instantáneamente nuestras cosas y a nosotros mismos de cualquier lugar a otro instantáneamente! Podemos agradecer a futuristas como Gene Roddenberry y científicos como Albert Einstein por hacer avanzar nuestra visión de lo que es posible para la humanidad. 

Hasta que esa futura fecha estelar (cuando finalmente inventemos un transportador funcional o la computación cuántica se convierta en una realidad comercial) usted puede aplicar la transmisión de datos en tiempo real para crear una ventaja injusta para su negocio minorista actual.

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• Fuente: https://www.dataversity.net/10-advantages-of-real-time-data-streaming-in-commerce/