Cada segundo cuenta: el coste real del retraso en los datos en un mundo siempre conectado

Cuando los mercados cambian en cuestión de segundos, los retrasos en los datos ya no son solo ineficiencias, sino responsabilidades. A pesar de las enormes inversiones en análisis, el 80 % de las organizaciones siguen basando la toma de decisiones en datos obsoletos, lo que les lleva a perder oportunidades, sufrir cuellos de botella operativos y recibir reveses competitivos. Peor aún, el 85 % de los responsables de datos admiten que tomar decisiones con datos obsoletos ha supuesto un coste directo para sus empresas.

La realidad es clara: cada segundo de retraso en el proceso de datos agrava las pérdidas financieras, las vulnerabilidades de seguridad y los riesgos empresariales.

Las empresas que adoptan la integración de datos en transmisión en tiempo real están superando a sus competidores, desbloqueando conocimientos más rápidos, optimizando las operaciones y ofreciendo una experiencia del cliente superior. Analizaremos el alto coste de los datos lentos y por qué las empresas que invierten en la integración de datos en tiempo real están obteniendo una ventaja significativa.

En la economía digital, cada segundo cuenta. Las organizaciones generan y consumen volúmenes de datos sin precedentes, pero 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, los márgenes para la toma de decisiones se reducen. Según la encuesta Reengineering the Decision de Gartner, el 71 % de las organizaciones afirman que las exigencias en materia de toma de decisiones son cada vez más frecuentes, rápidas y complejas. Pero sin datos en tiempo real, esas decisiones se basan en los conocimientos de ayer en lugar de en las realidades de hoy.

Los sectores en los que el tiempo es un factor crucial, como las finanzas, el comercio minorista y la sanidad, sienten cada vez más el impacto de la lentitud en la integración de datos:

·      Servicios financieros: las instituciones financieras dependen de datos precisos para la calificación crediticia, la detección del fraude y el cumplimiento normativo. La lentitud en los datos conduce a decisiones erróneas e incumplimientos. 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 fundamentales para la gestión del inventario, la previsión de la demanda y la personalización. Sin ellos, los minoristas corren el riesgo de quedarse sin existencias, tener exceso de stock, perder ventas y acumular inventario sobrante. La gestión ineficiente del inventario cuesta a las empresas alrededor de 1,1 billones de dólares al año en todo el mundo, y solo los minoristas pierden 471 000 millones de dólares al año debido al exceso de stock.

·      Asistencia sanitaria: las decisiones médicas basadas en datos lentos y obsoletos provocan errores de diagnóstico, retrasos en los tratamientos y un aumento de las tasas de mortalidad. Los errores médicos debidos a información obsoleta sobre los pacientes son la tercera causa de muerte en EE. UU. y cuestan 20 000 millones de dólares al año.

·      Tecnología e IA: la lentitud de los datos socava el análisis predictivo y frena la innovación, lo que afecta a la optimización de los productos y a la fidelización de clientes. Las empresas que dependen de datos obsoletos para entrenar modelos de IA sufren una pérdida de ingresos global del 6 % (aproximadamente 406 millones de dólares) debido a predicciones inexactas.

El coste de no hacer nada es mucho mayor que el coste de pasarse a la integración de datos en tiempo real.

Los retrasos en los datos no solo afectan a los ingresos, sino que abren la puerta al fraude, las ciberamenazas y las sanciones normativas. Así es como estos retrasos pueden afectar a los siguientes sectores:

·      Sector financiero: una detección lenta del fraude supone una mayor exposición a las infracciones. Un enfoque de transmisión en tiempo real podría prevenir el fraude antes de que se produzca, pero los sistemas por lotes heredados hacen que las empresas actúen de forma reactiva en lugar de proactiva.

·      Asistencia sanitaria: sin la sincronización de datos en tiempo real, las deficiencias en el cumplimiento normativo exponen a las instituciones a multas multimillonarias.

·      Comercio minorista y comercio electrónico: la confianza de los clientes 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 conduce a la pérdida de clientes a largo plazo.

La integración de datos en transmisión no solo tiene que ver con la eficiencia, sino con mitigar el riesgo antes de que se convierta en una pérdida.

Las empresas que desean evitar costosos retrasos, ineficiencias y oportunidades perdidas necesitan una 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 y basadas en datos con transformaciones de datos en tránsito, lo que garantiza que los conocimientos estén siempre actualizados. Optimiza el rendimiento mediante la automatización de la creación de pipelines y mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas en tiempo real.

¿Cuál es la recompensa? Detección del fraude en segundos en lugar de horas o días, actualizaciones en tiempo real del inventario para evitar costosos agotamientos de existencias o la insatisfacción de los clientes, tramitación más rápida de las reclamaciones. Estos son solo algunos ejemplos del poder de la integración de datos en tiempo real, que permite a las empresas actuar con total confianza, basándose en datos fiables 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, obstaculizan el rendimiento. Las empresas necesitan una solución escalable, flexible e inteligente que no solo procese los datos en transmisión, sino que también garantice su fiabilidad, gobierno y seguridad. Lograr una verdadera integración de datos en tiempo real requiere algo más que velocidad; exige fiabilidad, gobierno y adaptabilidad, áreas en las que la mayoría de las soluciones disponibles en el mercado se quedan cortas.

IBM® StreamSets está diseñado para eliminar los retos que plantean las integraciones de datos lentas y poco fiables, proporcionando una experiencia de datos en transmisión fluida, automatizada y segura. A diferencia de las soluciones tradicionales y otras soluciones de transmisión de datos que requieren un ajuste manual constante y se enfrentan a problemas de desviación de esquemas o vendor lock-in, IBM StreamSets conecta de manera fluida los centros de datos empresariales, desde los almacenes de datos on prem hasta los almacenes de datos en la nube y los data lakes. Esta integración ayuda a garantizar un flujo de datos en tiempo real sin interrupciones. Sus modelos de implementación flexibles en entornos híbridos y multinube permiten a las organizaciones escalar sin esfuerzo, a la vez que mantienen el gobierno y el cumplimiento.

Al permitir la toma de decisiones en tiempo real a escala, IBM StreamSets ayuda a las empresas a modernizar sus arquitecturas de datos, desbloquear conocimientos impulsados por IA y reducir los riesgos operativos. Con protección integrada contra la deriva de datos, transformación en tránsito y observabilidad del proceso, proporciona datos de alta calidad de forma continua, para que las empresas puedan actuar basándose en los conocimientos más recientes, y no en información obsoleta. El futuro de los negocios es en tiempo real. Quienes lo adopten, serán líderes. Quienes lo ignoren, se quedarán atrás.

Vea el webinar bajo demanda para descubrir cómo IBM StreamSets puede ayudar a su empresa a pasar de conocimientos lentos y obsoletos a conocimientos en tiempo real.