I secondi contano: il costo reale dei dati in ritardo in un mondo sempre connesso

Quando i mercati cambiano in pochi secondi, i ritardi nei dati non sono più solo inefficienze. Sono passività. Nonostante gli ingenti investimenti in analytics, l'80% delle organizzazioni si affida ancora a dati obsoleti per il processo decisionale, con conseguenti opportunità mancate, colli di bottiglia operativi e battute d'arresto competitive. Peggio ancora, l'85% dei responsabili dei dati ammette che prendere decisioni con dati obsoleti ha direttamente fatto perdere denaro alle loro aziende.

La realtà è chiara: ogni secondo di ritardo nel trattamento dei dati aggrava le perdite finanziarie, le vulnerabilità della sicurezza e i rischi aziendali.

Le aziende che adottano l'integrazione dei dati in streaming in tempo reale stanno superando i loro concorrenti, sbloccando insight più rapidi, ottimizzando le operazioni e offrendo esperienze del cliente di livello superiore. Analizzeremo l'alto costo della lentezza dati e perché le aziende che investono nell'integrazione di dati in streaming in tempo reale stanno ottenendo un vantaggio significativo.

Nell'economia digitale, ogni secondo conta. Le organizzazioni generano e consumano volumi di dati senza precedenti, ma la loro capacità di agire su questi dati in tempo reale rimane fortemente limitata. Man mano che gli ambienti aziendali diventano sempre più complessi e dinamici, il processo decisionale si riduce. Secondo il Gartner Reengineering the Decision Survey, il 71% delle organizzazioni segnala che le richieste di processo decisionale stanno diventando più frequenti, rapide e complesse. Ma senza dati in tempo reale, queste decisioni si basano su insight di ieri piuttosto che sulla realtà di oggi.

Settori sensibili al tempo, come finanza, retail e sanità, stanno sempre più soffrendo il dolore dell'integrazione lenta dei dati:

·      Servizi finanziari: gli istituti finanziari si affidano a dati accurati per il punteggio di credito, il rilevamento delle frodi e la conformità alle normative. Dati lenti portano a decisioni errate e violazioni. Un caso di frode scoperto in cinque minuti è molto meno dannoso di uno scoperto in cinque ore.

·       Retail: i dati in tempo reale sono la chiave per la gestione dell'inventario, la previsione e la personalizzazione. Senza di essa, i rivenditori rischiano di esaurire le scorte, accumulare inventario eccessivo, perdere vendite e avere inventario eccessivo. Una gestione inefficiente dell'inventario costa alle aziende circa 1,1 trilioni di dollari a livello globale ogni anno, con i soli rivenditori che perdono 471 miliardi di dollari all'anno a causa dell'eccesso di inventario.

·       Assistenza sanitaria: le decisioni mediche basate su dati lenti e obsoleti portano a errori diagnostici, ritardi nei trattamenti e aumento dei tassi di mortalità. Gli errori medici dovuti a informazioni obsolete sui pazienti rappresentano la terza causa di morte negli Stati Uniti, con un costo annuo di 20 miliardi di dollari .

·       Tecnologia e IA: i dati lenti minano l'analytics predittiva e rallentano l'innovazione che influenza l'ottimizzazione del prodotto e la fidelizzazione dei clienti. Le aziende che si affidano a dati obsoleti per addestrare modelli AI vedono una perdita globale di ricavi del 6% (circa 406 milioni di USD) a causa di previsioni inaccurate.

Il costo di non fare nulla è molto più alto di quello dell'aggiornamento all'integrazione dati in tempo reale.

I ritardi nei dati non hanno solo un impatto sulle entrate, ma aprono le porte a frodi, minacce informatiche e sanzioni normative. Ecco come questi ritardi possono influenzare i seguenti settori:

·       Settore finanziario: un rilevamento lento delle frodi significa una maggiore esposizione alle violazioni. Un approccio basato sullo streaming in tempo reale potrebbe prevenire le frodi prima che si verifichino, ma i sistemi batch legacy lasciano le aziende reattive anziché proattive.

·       Sanità: senza sincronizzazione dei dati in tempo reale, le lacune di conformità espongono le istituzioni a multe multimilionarie.

·       Retail e-commerce: la fiducia dei clienti dipende dalla personalizzazione in tempo reale e dalla prevenzione delle frodi. Il 76% dei casi di frode causa gravi danni alla reputazione del marchio, con conseguente abbandono a lungo termine dei clienti.

L'integrazione dei dati in streaming non riguarda solo l'efficienza: riguarda la mitigazione del rischio prima che si trasformi in perdita.

Le aziende che vogliono evitare costosi ritardi, inefficienze e opportunità mancate hanno bisogno di un'integrazione dati in tempo reale. Un'efficace soluzione di Integrazione dati in tempo reale aiuta le organizzazioni a prendere decisioni più rapide e basate sui dati con trasformazioni dei dati in corso, garantendo che gli insight siano sempre aggiornati. Ottimizza le prestazioni automatizzando la creazione di pipeline e migliora l'esperienza del cliente offrendo interazioni personalizzate in tempo reale.

Qual è il guadagno? Rilevamento delle frodi in pochi secondi anziché in più ore o giorni, aggiornamenti in tempo reale dell'inventario per evitare costosi esaurimenti di scorte o insoddisfazione dei clienti, elaborazione più rapida dei reclami. Questi sono solo alcuni esempi della potenza dell'integrazione dei dati in tempo reale, che consente alle aziende di agire con sicurezza, basate su dati affidabili e in tempo reale, anziché su report obsoleti.

Ma non tutte le soluzioni di integrazione dati in tempo reale sono costruite allo stesso modo. Molte piattaforme si scontrano con architetture rigide, problemi di latenza, interventi manuali e complessità operative nascoste che alla fine ostacolano le prestazioni. Le aziende hanno bisogno di una soluzione scalabile, flessibile e intelligente che non solo elabori i dati in streaming, ma ne garantisca affidabilità, governance e sicurezza. Raggiungere una vera integrazione dei dati in tempo reale non richiede solo la velocità, ma anche l'affidabilità, la governance e l'adattabilità, aree in cui la maggior parte delle soluzioni disponibili sul mercato non è all'altezza.

IBM® StreamSets è progettato per eliminare le sfide dell'integrazione dei dati lenta e inaffidabile, offrendo un'esperienza di streaming digitale, automatizzata e sicura senza attriti. A differenza delle soluzioni di streaming tradizionali e di altro tipo che richiedono una costante messa a punto manuale e che hanno a che fare con la deriva dello schema o il blocco da fornitore, IBM StreamSets collega in modo fluido gli hub di dati aziendali, dai data warehouse e dai data lake on-premise ai data warehouse e data lake cloud. Questa integrazione aiuta a garantire un flusso di dati in tempo reale senza interruzioni. I modelli di distribuzione flessibili in ambienti ibridi e multi-cloud permettono alle organizzazioni di scalare senza sforzo, mantenendo la governance e la conformità.

Abilitando processi decisionali in tempo reale su larga scala, IBM StreamSets aiuta le aziende a modernizzare le proprie architetture dati, sbloccare insight basati sull'AI e ridurre i rischi operativi. Con protezione integrata contro la deriva dei dati, trasformazione immediata e osservabilità della pipeline, fornisce dati continui di alta qualità, così le aziende possono agire sulle insight più recenti, non su informazioni obsolete. Il futuro del business è in tempo reale. Chi lo abbraccia guiderà. Chi lo ignora verrà lasciato indietro.

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