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Real-Time Analytics

Real-Time Analytics para mejorar el compromiso de los clientes

Los comportamientos de los clientes evolucionan rápidamente, las cadenas de suministro se están reorganizando y los empleados están trabajando de nuevas maneras. Las empresas necesitan brindar experiencias del cliente más personalizadas, reaccionar más rápidamente a las tendencias del mercado y detectar y prevenir problemas potenciales. Pero pocos pueden responder a los cambios en los datos minuto por minuto o segundo por segundo.

Con MongoDB, las empresas pueden analizar cualquier dato adoptado y ofrecer información en tiempo real. Eso da a las organizaciones nuevas capacidades, incluyendo:

  • Capturar datos de streaming o por lotes de todo tipo sin asignación excesiva de datos
  • Analizar los datos de forma fácil e intuitiva con un marco de agregación incorporado
  • Proporcionar información de datos rápidamente y a escala con facilidad

Combinando datos de eventos en tiempo real con datasets históricos y de referencia, las organizaciones pueden optimizar las consultas para ofrecer rápidamente resultados procesables. Esto se traduce en una mejor información — y en un mejor compromiso de los clientes.

Aplicaciones construidas con Real-Time Analytics
A diagram of showcasing real time analytics applications

Desde las ofertas personalizadas en un sitio web de venta al por menor hasta la app bancaria que le avisa de que se ha producido una actividad fraudulenta en su cuenta, el Real-Time Analytics potencia las aplicaciones de formas grandes y pequeñas. A menudo se presenta como un microservice dentro de otra aplicación, el Real-Time Analytics se presenta más comúnmente de cuatro maneras:

Personalización: El Real-Time Analytics puede utilizarse para evaluar el comportamiento de los usuarios, presentar la información de su perfil y llamar a las interacciones históricas para adaptar y mejorar las experiencias de los clientes o ayudar a tomar una decisión en tiempo real.

Prevención de fraudes y errores: el Real-Time Analytics puede ayudar a identificar la actividad fraudulenta y los errores administrativos al relacionar la información existente con la situación actual. Debido a la naturaleza inmediata de la información en tiempo real, se pueden tomar medidas instantáneas para evitar prácticas engañosas.

Optimización del rendimiento: El Real-Time Analytics puede ayudarle a realizar ajustes puntuales en los procesos y actividades para optimizar el rendimiento y la asignación de recursos.

Mantenimiento preventivo: el Real-Time Analytics puede ayudar a optimizar los sistemas y las máquinas, mejorando el rendimiento y la productividad en el camino para reducir las posibilidades de tiempo de inactividad costoso y pérdida de productividad.

Creación de aplicaciones en tiempo real con la plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB
A diagram showcasing the various data sources used to create real time applications
Capture datos de múltiples fuentes

Los datos en tiempo real reflejan lo que está sucediendo ahora. Incluye datos basados en eventos y de streaming — por ejemplo, la actividad de los usuarios en un sitio de venta al por menor o dentro de una app bancaria, o los datos de los sensores dentro de una aplicación de IoT. Los datos históricos reflejan eventos o entradas que sucedieron en el pasado — por ejemplo, perfiles de clientes, historial de compras o envíos. Es muy probable que descargue los datos históricos en un almacén de datos o en un almacenamiento en cloud, como un depósito Amazon S3.

  • Con MongoDB, puede capturar datos de múltiples fuentes en una vista única. MongoDB:
  • Admite múltiples estructuras y tipos de datos con la plataforma de datos multimodal líder en la industria
  • Se ajusta fácilmente a los nuevos tipos de datos con un esquema flexible y un modelo de documento tipo JSON que permite diferentes campos de un documento a otro
  • Ingesta sin problemas de datos de almacenamiento en cloud con procesos por lotes tradicionales y datos impulsados por eventos con el Conector de MongoDB para Apache Kafka (con asistencia técnica para datos de time series)
Combine, enriquezca y analice datos

Con MongoDB, los Real-Time Analytics pueden derivarse de múltiples fuentes de datos — desde agregaciones básicas hasta aprendizaje automático e IA — y almacenarse por separado. El análisis se puede realizar en datos nuevos a escala y con alta integridad.

Las capacidades de MongoDB incluyen:

  • Realizar análisis y preparación de datos a través del marco de agregación de MongoDB, incluidas las funciones de ventana de los datos de time series
  • Soluciones de socios estrechamente integradas para la IA/ML, además del Conector de MongoDB para Apache Spark para análisis más avanzados
  • Escalamiento horizontal rentable y eficiente con la fragmentación, además de la capacidad de mantener un alto rendimiento operativo con el aislamiento de la carga de trabajo
  • Bases de datos conformes con ACID para garantizar la capacidad de reaccionar a los nuevos datos en tiempo real y mantener una alta integridad de los datos mientras se atienden muchas consultas concurrentes
Ofrezca información estratégica basada en la acción

Ya sea que esté evitando el fraude o enviando ofertas personalizadas, la puntualidad es crucial para el éxito de su app y, en última instancia, para su negocio. La información debe entregarse a medida que se produce.

Configurar y desarrollar Real-Time Analytics con alta productividad — lo que significa menos tiempo desperdiciando tablas de datos de mapeo o codificando pipelines de datos de un solo uso — significa que está convirtiendo sus datos en una ventaja competitiva.

MongoDB:

  • Ofrece una variedad de opciones eficientes para brindar información estratégica a los consumidores de datos en tiempo real, incluyendo change streams, desencadenantes y GraphQL.
  • Facilita a los desarrolladores la codificación de conocimientos en las apps con su lenguaje preferido a través de la API de Consulta de MongoDB
  • Integra la búsqueda de texto completo, la visualización de datos y los casos de uso del data lake en una arquitectura sencilla
  • Proporciona procesamiento transaccional e índices potentes para garantizar consultas de baja latencia

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