El
valor de despejar el acceso de los usuarios de negocio al Big Data, mediante
autoservicio, es cuestionable si no pueden analizar sus hallazgos ni actuar en
consecuencia mientras sigan siendo recientes y pertinentes. Desde el punto de
vista del diseño, no resulta práctico adaptar las rígidas e inapropiadas
arquitecturas tradicionales a los usos innovadores. Y resulta del todo
ineficiente adoptar nuevas soluciones si su gestión exige un grado ilusorio de
experiencia o si les falta desarrollo para funcionar como soluciones
empresariales.
No
obstante, existe una manera de mejorar la capacidad de respuesta y extraer
valor sin sacrificar la agilidad a la hora de diseñar aplicaciones con datos
del "Internet de las Cosas" (IoT) introducidos. En los cinco pasos
siguientes, se ofrece una fotografía de lo que implica transformar los datos
generados por las máquinas y dispositivos conectados de simples registros en
información conectada, limpia, útil y segura sobre clientes y operaciones.
También sirven para que cambie su rol como simple desarrollador o arquitecto
por un papel de contribución activa a la inteligencia operativa en tiempo real
que permite impulsar la estrategia de negocio.
Paso
1: Conectar
Al
configurar, implantar y supervisar conexiones a varias fuentes de datos de
manera inmediata, se elimina la complejidad inherente al mapping -mapeo- manual
de fuentes y destinos. Para sustentar este proceso, busque una herramienta
visual de incorporación del Big Data, que permita elegir las fuentes de datos,
identificar los sistemas de destino y definir los resultados deseados con una
función gráfica de mapping. Así, puede definir con facilidad la velocidad de
procesamiento y priorizar los casos de uso que necesitan información en tiempo
real sobre los datos, en detrimento de los que exigen un procesamiento de batch
-lotes- o casi en tiempo real.
Paso
2: Recopilar
No
puede esperar funcionalidades de transmisión de datos en tiempo real de una
herramienta poco fiable o sin posibilidad de escala. Si no tiene más
expectativas, es probable que le basten las soluciones heredadas. Es necesario
confiar en que la solución de recopilación o incorporación de datos sea capaz
de afrontar una gran demanda con la máxima disponibilidad y una función
integrada de failover.
La
escalabilidad no sólo es importante para los datos, sino que también es clave
para gestionar los recursos o poner al día a los nuevos empleados. Una
herramienta basada en una Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) y un
Kit de Desarrollo de Software (SDK) estándar ofrece accesibilidad a un grupo
mayor de empleados actuales y futuros, lo cual aporta, mientras tanto, otra
capa de agilidad al proceso.
Paso
3: Analizar
Cuando
recopila datos en tiempo real, se encuentra en el lado receptor de todo: Desde
datos de redes sociales hasta registros, pasando por datos de máquinas y
dispositivos conectados. Por eso, resulta esencial el paso consistente en
procesar la información para normalizar los necesarios y descartar los
prescindibles. Al conectar la fuente de datos directamente al destino, evita el
(a menudo) costoso y engorroso paso de colocar los datos en el "staging
area". En su lugar, se entregan tal y como indiquen los requisitos
predefinidos del usuario y se omiten los datos que no sean pertinentes. Como
consecuencia, puede garantizar la exactitud del término "tiempo
real".
Paso
4: Examinar
Ya
está todo listo para que los datos cumplan su función y cumplan con las tres
aristas de conexión, limpieza y seguridad. En esta fase, se analizan los datos
y, si se detectan anomalías o ciertos eventos, se activan las respuestas
predefinidas, tal y como se ejemplifica en el paso 5. Con una arquitectura
orientada a eventos e impulsada por datos en tiempo real, recoge el premio al
instante en lugar de lanzar consultas manuales por si detectan algo que tenga
valor inmediato o significativo.
Paso
5: Actuar
En
el paso final, las situaciones predefinidas activan acciones. Los patrones que
permitan suponer una actividad delictiva concreta, por ejemplo, pueden activar
notificaciones inmediatas que avisen a las autoridades de la necesidad de
intervención urgente; una alerta sobre el uso incongruente de una tarjeta de
crédito que indique cargos en dos localidades distintas al mismo tiempo, lo
cual indique al prestador del servicio de llamar al usuario para asegurarse de
que los gastos son legítimos. Quizá le interese procesar en lotes los datos
para supervisar la correspondencia entre determinados comportamientos que,
aunque resulten oportunos (por ejemplo, contratar un préstamo hipotecario de
una pareja que va a tener un bebé), no exigen una respuesta inmediata.
Esther
Riveroll, Country Manager de Informatica Corporation para México, Costa Rica y
Panamá, menciona que "el diseño de aplicaciones para Big Data que empleen
la información del "Internet de las Cosas" de forma práctica y
sistemática eliminará muchos obstáculos en su implementación. Tomar ventaja de
una mina de datos conectados, limpios y seguros sobre los patrones de consumo y
estilo de vida de los clientes, permitirá dar pasos hacia la innovación y
consolidación de su negocio. Hoy, IoT ya no es una promesa, es una realidad".
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