Aplicaciones interactivas basadas en datos
Es tentador para una industria establecida descartar una tendencia hacia la creación de nuevos tipos de aplicaciones como un nicho. Si le preguntan a un arquitecto de almacén de datos tradicional, es posible que él diga que "la ingesta y la generación de reportes de datos por lotes" está bien, pero nada podría estar más lejos de la verdad.
El uso diario de aplicaciones de productividad basadas en datos es ahora un requisito para los profesionales de mercadeo, ventas, ingeniería, operaciones y prácticamente para todos los sectores. Estas aplicaciones se basan en el análisis de grandes cantidades de datos de una manera altamente interactiva. Por ejemplo, si usted es especialista en mercadeo, necesita entender quien visita su página web, quien mira sus publicaciones en las redes sociales y como se consumen sus anuncios, todo en tiempo real. Si usted es analista financiero, se espera que tome rápidamente múltiples decisiones al mediodía y al final del día en un mercado que cambia rápidamente. Si usted es un ingeniero de sistema que trabaja en un servicio SaaS 24/7, es responsable de las demandas cada vez más altas en tomo a la disponibilidad de sus aplicaciones: ¡Un tiempo de actividad del 99.999% significa solo 5 minutos de tiempo de inactividad por año!
Como resultado, han surgido industrias completamente nuevas, cuyas necesidades no pueden resolverse mediante un almacén de datos tradicional y, en cambio, requieren un almacén de datos en tiempo real:
Analítica de mercadeo: brinda visibilidad a las campanas de mercadeo desde muchos canales (web, redes sociales, actividad publicitaria), resumen esta información, permite a los especialistas en mercadeo ejecutar consultas e informes interactivos y muestran de manera proactiva valores por regiones de rápido crecimiento, submercados, o sectores, y sugerir formas de optimizar el gasto de mercadeo.
Analítica de ventas: muestra la actividad en la región de ventas, como el flujo de clientes potenciales por fuente, el uso del producto de uso gratuito o de prueba, la actividad del ciclo de ventas, el consumo posventa, el estado de la cuenta y la rotación, resumen de los datos, y generan oportunidades importantes de manera proactiva o también factores de riesgo sobre los que deben actuar los profesionales de ventas: prospectos clave y clientes en riesgo.
E-commerce y la analítica de retail: cubren el ciclo de vida del comercio minorista, desde la comercialización y el almacenamiento hasta la actividad de venta y el cumplimiento, permiten el seguimiento a través del tiempo y la consulta interactiva de estos datos, y sugieren de manera proactiva formas de optimizar la logística de la operación.
Analítica de finanzas: rastrea la actividad de los instrumentos financieros, como compra, venta, opciones, futuros, y permite a los analistas actuar rápidamente sobre esta información en función de múltiples criterios de selección y acciones sugeridas, incluidas posibles operaciones y coberturas futuras.
Observabilidad y el monitoreo de loT: incorporan registros estructurados, métricas y eventos de seguimiento de la infraestructura SaaS o de los dispositivos, los cruzan con metadatos como información del dispositivo y del usuario, y resumen la información de errores, así como las áreas con problemas pronosticados en función de información histórica.
Además, las partes interesadas internas también utilizarán muchas agrupaciones de datos que impulsan el modelo de negocios digital. Por lo tanto, es importante considerar tanto a los usuarios externos como internos.
