Durante muchos años ha existido una diferenciación, si no barrera, entre los sistemas transacciones y los sistemas informacionales. Los primeros se encargaban de registrar transacciones como entrar un pedido, modificar las condiciones de pago de una factura o borrar una dirección de envío de un cliente que ha quedado obsoleta. En lenguaje informático, son operaciones de lectura y escritura para insertar, modificar o borrar información.
Por el contrario, los segundos generaban, en sus inicios, enormes listados monolíticos como los listados de pedidos, listados de direcciones de envío, listados de facturas, etc (quien no se acuerda de las sábanas que sacaban las impresoras matriciales), para luego sofisticarse en los llamados Data Warehouses y poder cruzar información de diferentes sistemas (ERP, CRM, portales web, etc) para así tener una visión más amplia de los procesos corporativos de las compañías. En este caso, en lenguaje informático, son operaciones de sólo lectura para consultar información.
En la actualidad, sin embargo, este paradigma de generación de información on-line por parte de los sistemas transaccionales (OLTP, on-line transacional processing), y análisis posterior de la información (OLAP, on-line analytical processing) ya no es válido. Necesidades de negocio y disponibilidad de la tecnología nos está llevando a que esta frontera sea cada vez más difusa, si no inexistente. Esto habilita una innumerable fuente de casos de uso que en nuestras vidas particulares ya los estamos disfrutando, y que en el mundo empresarial están empezando a aparecer, aunque con menos velocidad y más esfuerzo de lo que nos gustaría.
Desde el punto de vista del negocio, en un mercado cada vez más competitivo, con unos clientes cada vez más impacientes y más sabios tecnológicamente, y con unos productos y servicios que cada vez son más fáciles de copiar por parte de los competidores, el análisis de la información en tiempo real, es decir, en el momento en que se produce la información, se vuelve indispensable. Es cuando tenemos al cliente en el mostrador o navegando por nuestra web o nuestra app donde más efectiva será la toma de decisión de qué producto o servicio proponerle, y no en un análisis post mortem. De la misma manera, los procesos corporativos se vuelven más ágiles y, por consiguiente, con una mayor calidad de servicio percibida por el cliente y/o menores costes que podemos repercutir en los precios para ser más competitivos, si tomamos decisiones en tiempo real. Ofrecer un crédito al consumo de manera instantánea (sin tediosos comités de riesgo que contestan tarde, al mismo tiempo que cumplimos con las necesidades reguladoras) o anticipar la rotura de una pieza con datos en tiempo real antes de que dicha rotura de produzca (con el subsiguiente ahorro en costes, y evitar un accidente) nos hacen ser más eficientes y mucho más cercanos al cliente. El análisis en tiempo real está ya en nuestras vidas cotidianas cuando nuestro navegador del teléfono móvil nos está proponiendo rutas alternativas, y este concepto se está trasladando a las empresas.
La tecnología existente permite trabajar en tiempo real con grandes volúmenes de datos, tanto históricos como datos que se están generando en este preciso momento. La combinación de sistemas de computación en paralelo junto con el software optimizado para trabajar de manera ultrarápida y con grandes volúmenes de datos no solo nos permite trabajar en tiempo real si no que también con una alta precisión al utilizar grandes volúmenes de datos y sofisticados algoritmos. Adicionalmente, la tecnología existente permite cruzar información tanto de sistemas relaciones (los tradicionales Data Warehouses) como de sistemas no relaciones (basados en Hadoop, no-SQL, etc). Un ejemplo de ello lo tenemos en la compañías de Telco donde, en tiempo real, podemos analizar la información no relacional de los CDRs (Call Detail Record) provenientes de la red de telefonía enriquecida con datos relacionales de los productos y servicios contratados por el cliente y proveniente de los sistemas CRM.
Como conclusión, los sistemas transaccionales y los sistemas informacionales ya no son silos de información ni la información fluye de manera unidireccional (de los sistemas transaccionales a los sistemas informacionales). La información generada por los sistemas transaccionales es analizada en tiempo real por los sistemas informacionales de manera bidireccional y en perfecta sincronía para poder tomar las mejores decisiones en el mejor momento. Es con el uso de los sistemas transaccionales trabajando al unísono con los sistemas informacionales que las organizaciones son capaces de sacar el máximo provecho de los datos generados y se podrán llamar verdaderamente Data Driven companies.
