Los segundos importan: el costo real de los datos retrasados en un mundo siempre activo

Cuando los mercados cambian en cuestión de segundos, los retrasos en los datos ya no son solo ineficiencias, sino que se convierten en responsabilidades. A pesar de las enormes inversiones en analytics, el 80 % de las organizaciones siguen dependiendo de datos obsoletos para la toma de decisiones, lo que genera oportunidades perdidas, cuellos de botella operativos y reveses competitivos. Peor aún, el 85 % de los líderes de datos admiten que tomar decisiones con datos obsoletos ha costado directamente dinero a 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 transmisión en tiempo real están superando a sus pares, desbloquean insights más rápidos, optimizan las operaciones y brindan experiencias del cliente superiores. Desglosaremos el alto costo de los datos lentos y por qué las empresas que invierten en la integración de datos de transmisión en tiempo real están obteniendo una ventaja significativa.

En la economía digital, cada segundo importa. Las organizaciones generan y consumen volúmenes de datos sin precedentes, pero su capacidad para actuar sobre estos datos en tiempo real sigue siendo muy limitada. A medida que los entornos empresariales se vuelven cada vez más complejos y dinámicos, las ventanas de toma de decisiones se reducen. Según Gartner Reengineering the Decision Survey, el 71 % de las organizaciones reportan que las demandas de toma de decisiones son cada vez más frecuentes, rápidas y complejas. Pero sin datos en tiempo real, esas decisiones se basan en insights de ayer en lugar de en las realidades de hoy.

Las industrias sensibles al tiempo, como las finanzas, la venta minorista y la atención médica, sienten cada vez más el aguijón de la lenta integración de datos:

·      Servicios financieros: las instituciones financieras dependen de datos precisos para la puntuación crediticia, la detección de fraudes y el cumplimiento normativo. Los datos lentos conducen a decisiones erróneas y a infracciones. Un caso de fraude detectado en cinco minutos es mucho menos dañino que uno detectado en cinco horas.

·       Venta minorista: los datos en tiempo real son la clave para la gestión de inventario, la previsión de la demanda y la personalización. Sin ella, los minoristas corren el riesgo de desabastecimiento, exceso de existencias, pérdida de ventas y exceso de inventario. La gestión ineficiente del inventario cuesta a las empresas alrededor de 1.1 billones de dólares en todo el mundo cada año, y solo los minoristas pierden 471 000 millones de dólares al año debido al exceso de existencias.

·      Atención médica: las decisiones médicas basadas en datos lentos y desactualizados conducen a errores de diagnóstico, tratamientos retrasados y mayores tasas de mortalidad. Los errores médicos debidos a información desactualizada sobre los pacientes son la tercera causa principal de muerte en los Estados Unidos y cuestan 20 000 millones de dólares al año.

· Tecnología e IA: Los datos lentos socavan los análisis predictivos y detienen la innovación, lo que afecta la optimización del producto y la retención del cliente. Las empresas que dependen de datos obsoletos para entrenar modelos de IA ven una pérdida de ingresos globales del 6 % (aproximadamente 406 millones de dólares) debido a predicciones inexactas.

El costo de no hacer nada es mucho mayor que el costo del upgrade a la integración de datos en tiempo real.

Los retrasos en los datos no solo afectan a los ingresos, sino que abren puertas a fraudes, ciberamenazas y sanciones regulatorias. Así es como estos retrasos pueden afectar a las siguientes industrias:

· Sector financiero: La detección lenta de fraude significa una mayor exposición a las filtraciones. Un enfoque de transmisión en tiempo real podría prevenir el fraude antes de que ocurra, pero los sistemas por lotes existentes dejan a las empresas 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. 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 de streaming no se trata solo de eficiencia, sino de mitigar el riesgo antes de que se convierta en pérdida.

Las empresas que desean evitar costosos retrasos, 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 en vuelo, garantizando que los insights estén siempre actualizados. Optimiza el rendimiento al automatizar la creación de pipelines y mejora la experiencia del cliente al ofrecer interacciones personalizadas en tiempo real.

¿Cuál es la recompensa? Detección de fraude en segundos en lugar de horas o días, actualizaciones en tiempo real del inventario para evitar costosos desabastecimientos o insatisfacción del cliente, procesamiento de reclamaciones más rápido. Estos son solo algunos ejemplos del poder de la integración de datos en tiempo real: permitir a las compañías actuar con confianza, impulsadas por datos fiables en tiempo real en lugar de reportes desactualizados.

Pero no todas las soluciones de integración de datos en tiempo real se crean de la misma manera. Muchas plataformas luchan con arquitecturas rígidas, problemas de latencia, intervenciones manuales y complejidades operativas ocultas que, en última instancia, obstaculizan el rendimiento. Las compañías 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 algo más que velocidad; exige confiabilidad, gobernanza 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 desafíos de la integración de datos lenta y poco confiable, proporcionando una experiencia de transmisión de datos sin fricciones, automatizada y segura. A diferencia de soluciones tradicionales y otras soluciones de streaming que requieren ajustes manuales constantes y que luchan con la deriva de esquema o la dependencia de proveedores, IBM StreamSets conecta perfectamente los centros de datos empresariales, desde on-prem hasta almacenes de datos en la nube y data lakes. Esta integración ayuda a garantizar un flujo de datos en tiempo real sin interrupciones. Sus modelos de despliegue flexibles en entornos híbridos y de multinube permiten a las organizaciones escalar sin esfuerzo, al tiempo que mantienen la gobernanza y el cumplimiento normativo.

Al permitir la toma de decisiones en tiempo real a escala, IBM StreamSets ayuda a las empresas a modernizar sus arquitecturas de datos, desbloquear insights impulsados por IA y reducir los riesgos operativos. Con protección integrada contra la desviación de datos, transformación en vuelo y observabilidad de pipelines, ofrece datos continuos de alta calidad, para que las empresas puedan actuar con los insights más recientes, no con información obsoleta. El futuro de los negocios es en tiempo real. Aquellos que lo acepten, liderarán. Aquellos que lo ignoren se quedarán atrás.

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