¿Qué es Edge Analytics y por qué es importante?

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El mundo de la tecnología se ha caracterizado por ser de ciclos como péndulo, yendo de un extremo a otro una y otra vez, dejándonos ver iteraciones de filosofías similares a las vistas antes. Con la enorme dependencia que tienen, el mundo de la analítica de datos no está exento de esta tendencia.

Uno de los ciclos más visible que hay es el de centralizar-distribuir. El mundo de las tecnologías digitales se ha mecido entre estos dos conceptos en repetidas ocasiones, dando en ciertos momentos mayor peso a los sistemas centrales donde se concentra el poder de cómputo y en otros el peso estando en los dispositivos que se encuentran distribuidos y que se busca que sean más autónomos. Dentro de este ir y venir de perspectiva hoy aparece un concepto que dentro de la analítica de datos que se ve nuevo: Edge analytics.

¿Cuál es la idea de Edge Analytics?

Hoy, gran parte de la analítica se hace centralizada en enormes centros de datos desde donde se toman decisiones que son transmitidas a los dispositivos que ejecutarán lo que resulte de esas decisiones y la harán de interfaz con otros sistemas y personas. La idea es llevar esa inteligencia y toma de decisiones a los dispositivos que están en el lugar donde las decisiones son ejecutadas y dar mayor fluidez y contexto al proceso de toma de decisiones automatizadas. Hacer que la inteligencia esté en el lugar donde se utiliza.

Ahora, me imagino lo que estás pensando, ¿y a mi qué? Para nosotros en nuestro objetivo de llegar al consumidor del mejor modo posible, esto abre una cantidad importante de posibilidades. Piensa cómo haces llegar un mensaje personalizado hoy, por ejemplo: calculas la personalización en un sistema, con unas reglas y herramientas, después eso lo pones en un sistema, que va a distribuirlo a otros, que a su vez lo van a mostrar a través de alguna interfaz y todo de regreso para que cierto tiempo después llegues a la conclusión de que no era lo mismo mostrar el mensaje en el lugar A y el B, o que tendría que haber cambiado según el momento en que se muestra. La decisión se tomó en un lugar y contexto, se ejecutó en otros. En teoría, con la analítica distribuida, tendríamos que ser capaces de hacer esto; al tener las decisiones ocurriendo en el punto de ejecución, idealmente se tendría que poder cambiar la decisión basada en lo que está sucediendo.

Otro ejemplo se vuelve al momento de personalizar la oferta se podría alterar la personalización sobre la misma. Basado en lo que acaba de ocurrir, en lo que está pasando en ese momento y en la interacción que se acaba de tener. Y así ir ofreciendo productos para la playa una vez que comprendemos que un pasajero va de vacaciones o restaurantes formales si fuera de negocios, pensando en una agencia de viajes. Es decir, tener la inteligencia en frente del cliente también nos podría ayudar a ser más versátiles y ágiles para llegar de una forma más precisa.

¿Tus puntos de contacto son inteligentes? ¿Tú cómo te beneficiarías de tener puntos de contacto inteligentes? ¿Estarías preparado para llevar la inteligencia al frente de tu consumidor?

 

 

 

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