La velocidad de los negocios sigue acelerándose, y en 2018 la capacidad de tomar decisiones en tiempo real se vuelve una ventaja competitiva importante. La analítica en tiempo real consiste en procesar y visualizar datos inmediatamente después de generados, para poder actuar al instante ante oportunidades o problemas. Atrás va quedando la era de esperar al cierre de mes para evaluar el desempeño: hoy las empresas quieren saber qué está pasando ahora mismo. Tecnologías de procesamiento de eventos, flujos de datos (streaming) y dashboards en vivo permiten que incluso organizaciones medianas monitoreen sus operaciones al segundo y ajusten sus acciones en consecuencia.

Imaginemos un e-commerce mediano durante una campaña de ofertas. Con analítica en tiempo real, el equipo de ventas puede ver cuántos usuarios están en el sitio en cada momento, qué productos están teniendo mayor demanda y cuáles podrían agotarse en las próximas horas. Si detectan que un artículo se está vendiendo más rápido de lo previsto, pueden decidir rápidamente reponer stock (si es digital, como cupones, aumentar el límite) o destacar otro producto alternativo antes de que los clientes se queden sin opciones. Otro ejemplo ocurre en manufactura: sensores IoT en una línea de producción envían datos constantes de rendimiento. Si un indicador comienza a desviarse (por ejemplo, la temperatura de una máquina sube por encima del umbral normal), el sistema puede generar una alerta inmediata o incluso detener la máquina preventivamente, activando un proceso de mantenimiento al vuelo. La reacción es cuestión de segundos o minutos, en lugar de enterarse horas después cuando el daño ya está hecho.

Para habilitar la analítica en tiempo real, las empresas están adoptando herramientas de monitorización y visualización en vivo. Dashboards que se actualizan automáticamente, integrando datos de múltiples fuentes (ventas, redes sociales, producción, logística) son el centro de operaciones de muchos equipos. Además, existen motores de procesamiento de eventos complejos (CEP) que analizan corrientes de datos en búsqueda de patrones específicos y desencadenan acciones cuando ocurren. Por ejemplo, un banco mediano podría usar un CEP para detectar en tiempo real patrones de transacciones sospechosas que sugieran fraude y así bloquear preventivamente una tarjeta y generar una alerta al cliente y al área de riesgos.

La analítica en tiempo real trae consigo el desafío de manejar grandes volúmenes de datos de forma constante, pero las plataformas modernas (muchas en la nube) lo hacen cada vez más asequible. Para una empresa mediana, comenzar puede ser tan simple como identificar un indicador crítico (por ejemplo, tasa de abandonos de carrito de compra en línea) y configurar un panel que muestre ese valor minuto a minuto. Con el tiempo, se pueden añadir más señales y automatizar respuestas básicas. En 2018, dar el salto a la analítica al instante significa dotar a la organización de reflejos rápidos: la capacidad de aprovechar una oportunidad fugaz o contener un problema incipiente, todo justo cuando está sucediendo.