Cuando los mercados cambian en segundos, los retrasos en los datos ya no son solo ineficiencias, sino que son pasivos.
A pesar de las enormes inversiones en analítica, el 80 % de las organizaciones aún dependen de datos obsoletos para la toma de decisiones, lo que conlleva la pérdida de oportunidades, cuellos de botella operativos y reveses competitivos. Peor aún, el 85 % de los líderes de datos admiten que tomar decisiones con datos obsoletos ha tenido un coste directo para sus empresas.
La realidad es clara: cada segundo de retraso en el procesamiento de datos agrava las pérdidas financieras, las vulnerabilidades de seguridad y el riesgo empresarial.
Las empresas que adoptan la integración de datos de streaming en tiempo real están superando a sus competidores, obteniendo información más rápida, optimizando las operaciones y ofreciendo experiencias de cliente superiores. Analizaremos el alto coste de los datos lentos y por qué las empresas que invierten en la integración de datos de streaming en tiempo real están obteniendo una ventaja significativa.
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El costo de los retrasos: cuando la lentitud de los datos equivale a pérdida de ingresos
En la economía digital, cada segundo cuenta. Las organizaciones generan y consumen volúmenes de datos sin precedentes; sin embargo, su capacidad para actuar sobre ellos en tiempo real sigue siendo muy limitada. A medida que los entornos empresariales se vuelven cada vez más complejos y dinámicos, se reducen las oportunidades de toma de decisiones. Según la Encuesta de Reingeniería de Decisiones de Gartner , el 71 % de las organizaciones afirma que las demandas de toma de decisiones son cada vez más frecuentes, rápidas y complejas. Sin embargo, sin datos en tiempo real, esas decisiones se basan en información del pasado en lugar de en la realidad actual.
Las industrias sensibles al tiempo, como las finanzas, el comercio minorista y la atención médica, están sintiendo cada vez más el impacto de la lenta integración de datos:
Servicios financieros : Las instituciones financieras dependen de datos precisos para la calificación crediticia, la detección de fraudes y el cumplimiento normativo. La lentitud de los datos conduce a decisiones erróneas e infracciones. Un caso de fraude detectado en cinco minutos es mucho menos perjudicial que uno detectado en cinco horas.
Comercio minorista : Los datos en tiempo real son clave para la gestión de inventario, la previsión de la demanda y la personalización. Sin ellos, los minoristas se arriesgan a desabastecimiento, sobrestock, pérdida de ventas y exceso de inventario. Una gestión de inventario ineficiente cuesta a las empresas alrededor de 1,1 billones de dólares estadounidenses al año a nivel mundial, y solo los minoristas pierden 471 000 millones de dólares anuales debido al exceso de stock.
Atención médica : Las decisiones médicas basadas en datos lentos y obsoletos provocan errores de diagnóstico, retrasos en los tratamientos y un aumento de la mortalidad. Los errores médicos debidos a información obsoleta de los pacientes son la tercera causa principal de muerte en EE. UU., con un costo anual de 20 000 millones de dólares .
Tecnología e IA : La lentitud de los datos socava el análisis predictivo y frena la innovación, lo que afecta la optimización de productos y la fidelización de clientes. Las empresas que utilizan datos obsoletos para entrenar modelos de IA experimentan una pérdida global de ingresos del 6 % (aproximadamente 406 millones de dólares) debido a predicciones inexactas .
El costo de no hacer nada es mucho mayor que el costo de actualizar a la integración de datos en tiempo real.Mezcla de Expertos | 11 de abril, episodio 50
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Riesgos de seguridad y cumplimiento: Por qué los datos retrasados son una posible vulneración
Los retrasos en la entrega de datos no solo afectan los ingresos, sino que también abren la puerta al fraude, las ciberamenazas y las sanciones regulatorias. Así es como estos retrasos pueden afectar a las siguientes industrias:
· Sector financiero: La detección lenta del fraude implica una mayor exposición a las infracciones. Un enfoque de transmisión en tiempo real podría prevenir el fraude antes de que ocurra, pero los sistemas de procesamiento por lotes tradicionales obligan a las empresas a ser reactivas en lugar de proactivas.
· Atención médica : sin sincronización de datos en tiempo real, las brechas de cumplimiento exponen a las instituciones a multas multimillonarias.
· Venta minorista y comercio electrónico : la confianza del cliente depende de la personalización en tiempo real y la prevención del fraude. El 76 % de los casos de fraude causan graves daños a la reputación de la marca, lo que lleva a la pérdida de clientes a largo plazo.
La integración de datos en tiempo real no solo se trata de eficiencia: se trata de mitigar el riesgo antes de que se convierta en pérdida.
El poder de la integración de datos en tiempo real
Las empresas que desean evitar retrasos costosos, ineficiencias y oportunidades perdidas necesitan integración de datos en tiempo real . Una solución eficaz de integración de datos en tiempo real ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas basadas en datos con transformaciones de datos sobre la marcha, garantizando que la información esté siempre actualizada. Optimiza el rendimiento al automatizar la creación de pipelines y mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas en tiempo real.
¿Cuáles son los beneficios? Detección de fraude en segundos en lugar de horas o días, actualizaciones de inventario en tiempo real para evitar costosos desabastecimientos o insatisfacción del cliente, y un procesamiento de reclamaciones más rápido. Estos son solo algunos ejemplos del poder de la integración de datos en tiempo real, que permite a las empresas actuar con confianza, impulsadas por datos confiables en tiempo real en lugar de informes obsoletos.
Pero no todas las soluciones de integración de datos en tiempo real son iguales. Muchas plataformas se enfrentan a arquitecturas rígidas, problemas de latencia, intervenciones manuales y complejidades operativas ocultas que, en última instancia, afectan negativamente al rendimiento. Las empresas necesitan una solución escalable, flexible e inteligente que no solo procese los datos en streaming, sino que también garantice su fiabilidad, gobernanza y seguridad. Lograr una verdadera integración de datos en tiempo real requiere más que solo velocidad; exige fiabilidad, gobernanza y adaptabilidad, áreas en las que la mayoría de las soluciones disponibles en el mercado no ofrecen la calidad necesaria.
La solución: IBM® StreamSets, una herramienta de integración de datos en streaming
IBM StreamSets está diseñado para eliminar los desafíos de la integración de datos lenta y poco fiable, ofreciendo una experiencia de streaming de datos fluida, automatizada y segura. A diferencia de las soluciones de streaming tradicionales y otras que requieren ajustes manuales constantes y se enfrentan a la deriva del esquema o la dependencia de un proveedor, IBM® StreamSets conecta a la perfección los centros de datos empresariales, desde almacenes de datos locales hasta data lakes y data warehouses en la nube. Esta integración ayuda a garantizar un flujo de datos en tiempo real sin interrupciones. Sus modelos de implementación flexibles en entornos híbridos y multicloud permiten a las organizaciones escalar sin esfuerzo, manteniendo la gobernanza y el cumplimiento normativo.
Al permitir la toma de decisiones a escala en tiempo real, IBM StreamSets ayuda a las empresas a modernizar sus arquitecturas de datos, acceder a información basada en IA y reducir los riesgos operativos. Con protección integrada contra la deriva de datos, transformación en tiempo real y capacidad de observación de pipeline, proporciona datos continuos de alta calidad para que las empresas puedan actuar con la información más actualizada, no con información obsoleta.El futuro de los negocios es el tiempo real. Quienes lo adopten liderarán. Quienes lo ignoren se quedarán atrás.
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IBM Blog. Ch. S. Traducido al español
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