Checklist - Analíticos de Inteligencia Operativa Contínua

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2 Checklist - Analíticos de Inteligencia Operativa Contínua. De acuerdo con la encuesta de 2013 de la TDWI sobre la gestión de Big Data, aproximadamente la mitad de las organizaciones encuestadas ya están gestionando y aprovechando los datos de streaming que se genera con frecuencia o continuamente por dispositivos, máquinas, aparatos geoespaciales y servidores Web, sin embargo, la mayoría de estos usuarios no están haciendo más que capturar y almacenar los datos capturados para estudiarlos offline, pero deben madurar para implementar prácticas y tecnologías de análisis en tiempo real. Esto les permitiría analizar los datos del flujo a medida que llegan y luego tomar acciones inmediatas para obtener el mayor valor de negocio. Por ejemplo, consideremos algunos de los casos de uso que el análisis continuo de datos en tiempo real se está haciendo una realidad hoy en día: Controlar y mantener la disponibilidad, el rendimiento y la capacidad de las infraestructuras interconectadas, como las redes de servicios públicos, redes de ordenadores, e instalaciones de fabricación. Entender el comportamiento del cliente, como se ve a través de múltiples canales para que pueda mejorar la experiencia del cliente, mientras está sucediendo. Identificar el cumplimiento y las brechas de seguridad, deténgalas y corríjalas inmediatamente Detectar y detener la actividad fraudulenta incluso mientras se está perpetrando. Evaluar el desempeño de ventas en tiempo real y cumplir con las cuotas a través de incentivos tales como descuentos instantáneos, paquetes, envíos gratis y facilidades de pago. Agrupar los casos de uso de este tipo, por lo general son el resultado de una "tormenta perfecta" de tipos deseables de datos, funciones de software y procesos de negocios de ritmo rápido: Streaming de datos. El enjambre de dispositivos en todo el mundo (además de la "Internet de las cosas") produce grandes volúmenes de datos que se pueden aprovechar para obtener una ventaja comercial. Por ejemplo, los robots han estado en uso durante años en la industria manufacturera; ahora tienen sensores adicionales que pueden realizar un control de calidad y no sólo el montaje. Durante décadas, los medidores mecánicos han sido comunes en muchas industrias (productos químicos, servicios públicos); ahora los medidores serán sustituidos por sensores digitales y "contadores inteligentes" para proporcionar la supervisión y el análisis en tiempo real. Las señales GPS y RFID ahora se originan en los dispositivos móviles que van desde teléfonos inteligentes en los camiones a las estibas de envío, así que todo puede ser rastreado en tiempo real y controlado con precisión. Analíticos de flujos. El creciente consenso es que el análisis es el camino más directo hacia el valor de negocio basado en las nuevas formas de BigData, que a su vez incluye los datos de streaming. Las técnicas analíticas actuales basadas en la minería, las estadísticas, los algoritmos de predicción, las consultas, los puntajes, el agrupamiento y así sucesivamente a aplicar bien a los datos mecanizados, una vez

3 capturado y almacenados. Afortunadamente, las herramientas de los nuevos proveedores sufrieron un reingeniería y están creando nuevos métodos analíticos para que puedan operar en los datos de streaming de forma continua, así como datos almacenados. Análisis contínuo. La mayoría de las operaciones analíticas están programadas para ejecutarse en un ciclo de 24 horas o más. Sacar el máximo partido de los datos de streaming, sin embargo, requiere de procesos de análisis que se ejecutan o se actualizan cada pocos segundos o milisegundos para procesar cada caso, mensaje, registro, transacción, o entrada, ya que llega en el caso de los nuevos datos de las señales de un evento de negocios que requiere inmediata atención. En otras palabras, el análisis continuos van mano a mano con el flujo de datos. Imagine los resultados de una consulta de forma incremental actualiza con cada nuevo evento sin necesidad de volver a ejecutar la consulta en todos los datos pertinentes. Del mismo modo, el análisis continuos pueden re evaluar un modelo analítico, volver a calcular una estadística, reasignar un grupo, y así sucesivamente, pero, actualizaciones incrementales como eficientes, no de ejecución a partir de cero. relaciona con varias corrientes, realiza una correlación de datos de streaming con los datos de otras fuentes, y analizar continuamente los resultados. Inteligencia operacional. La IO (por sus siglas en español) es una nueva forma de análisis de negocios que ofrece una visibilidad y una visión de las operaciones de negocio y procesos similares que están sucediendo. Esta nueva clase de software empresarial incluye todas las capacidades mencionadas anteriormente dentro de una herramienta unificada que permite a los usuarios explorar los flujos de datos, comprender los procesos de negocio (como se ve a través de los datos), los procesamiento de modelos, escribir reglas de alertas y las respuestas orientadas a eventos y crear tareas de vigilancia en toda regla. Cuando estas aplicaciones se ejecutan y responden continuamente en tiempo real, se tiene inteligencia operativa continua. Esta lista de verificación del TDWI examina las mejores prácticas de los usuarios y las funciones de las herramientas de análisis de datos de streaming, con especial atención a aquellos que permiten nuevas aplicaciones en inteligencia operativa continua. Procesamiento de eventos complejos (CEP). La tecnología de procesamiento de eventos se ha aplicado a los datos de streaming durante décadas y en una reciente encuesta de él TDWI Best Practices, muestra que más del 20 por ciento de las organizaciones encuestadas están haciendo procesamiento de eventos al día en sus soluciones BI DW. Sin embargo, el procesamiento de eventos tradicional tiende a ser muy sencillo, se reduce al seguimiento de una corriente de datos a la vez. La práctica más reciente de CEP puede monitorear múltiples flujos a la vez, se

4 CHECK POINT NÚMERO UNO PARA MAYORES CONOCIMIENTOS, HAGA CORRELACIONES A TRAVÉS DE MÚLTIPLES FLUJOS DE DATOS Y DIVERSOS FORMATOS DE DATOS. La diversidad de datos se está disparando. La tendencia actual hacia el Big Data nos tiene pensando en la creciente cantidad de información. Sin embargo, tanto el Big Data como las fuentes de datos empresariales tradicionales también se han disparado en términos de la diversidad de los modelos de datos, esquemas, formatos y demás estructuras. Ahora las fuentes de datos están cada vez más disponibles a medida que más organizaciones implementan dispositivos, conexiones a las fuentes de los servidores que se integran con las empresas asociadas y suscripciones a datos de terceros. Un número cada vez mayor de empresas están adoptando y apreciando estas tendencias dando lugar a una mezcla ecléctica de datos estructurados (principalmente datos relacionales), de datos no estructurados (texto y lenguaje humano), de datos semi-estructurados (RFID, XML, JSON) y datos de flujo (de las máquinas, dispositivos, aplicaciones Web, feeds RSS y los medios de comunicación social). Esto genera una lucha constante por lograr la inteligencia operativa continua en donde se deben hacer correlaciones complejas entre múltiples flujos de datos en tiempo real y fuentes tradicionales latentes teniendo en cuenta la enorme diversidad de los datos y los requisitos estrictos para operar en tiempo real (o acercase a esto). Las correlaciones complejas dependen de los datos de diversos tipos, estructuras y de las fuentes. Se crea nueva información cuando grandes cantidades de datos de diferentes tipos se reúnen. Por ejemplo, considere una corriente de datos emitida por un programa de aseguramiento de la calidad en dispositivo robot en una planta de fabricación. Los datos del sensor indican que un parte específica ha estado fallando a una tasa que es ligeramente mayor que habitual. La correlación con los indicadores de calidad de productos en un almacén de datos revela que el proveedor actual tiene un historial de errores en calidad. Una segundo correlación sugiere que la expulsión de piezas malas y su sustitución con nuevas podrían ralentizar la producción, de forma que el nivel de servicio diario acordado para el rendimiento de la producción, no será alcanzado. Cada dato en solitario no es realmente un problema, pero la correlación entre todas estas tres condiciones da lugar a un cálculo de riesgo que desencadena la inmediata acción de los administradores. Tenga en cuenta que cada uno de los tres datos correlacionados en el ejemplo anterior proviene de tres sistemas diferentes, cada uno con su propio esquema de datos, interfaces y niveles de latencia. Esto es típico de las soluciones de OI. Por lo tanto, una plataforma para la OI debe ser compatible con una larga lista de tipos de interfaz (para llegar a las antiguas y nuevas aplicaciones, bases de datos y otras fuentes de datos) y el esquema (ya sean relacionales, jerárquicas, patentada, estándar o flexible). Las prácticas de OI asumen que los datos también son diversos en términos de latencia. Por ejemplo, los datos latentes (de un DW o base de datos similares) proporcionan un contexto histórico para eventos en tiempo real.

5 Esto se aplica a muchos casos de uso, a partir de la adaptación de una recomendación de compra (basado en compras anteriores) para detectar posibles fraudes (como cuando un automovilista asegurado está involucrado en múltiples pérdidas similares en el mismo tiempo). Debido a que las fuentes discutidas aquí rara vez tienen metadatos, una herramienta que puede deducir estos más o es menos automáticamente es altamente deseable. Esquemas flexibles son la nueva norma. Muchos de los tipos y fuentes de datos más recientes tienen esquemas que son algo impredecibles. Por ejemplo, las relaciones entre datos padres e hijos pueden variar en las jerarquías de documentos XML y en casi cualquier estructura de datos puede aparecer en un mensaje de un canal RSS. Por otra parte, el esquema de los datos evoluciona de forma natural, como las buenas prácticas evolucionan en relación con la salida de datos de los sensores, maquinaria, dispositivos móviles, etc. Del mismo modo, los feeds de datos de empresas asociadas y datos de terceros son tristemente célebres por los cambios de esquema no anunciados. Por lo tanto, para muchos de los nuevos tipos de datos y las fuentes vistas en BigData y los datos de Streaming, la nueva norma implica "esquemas flexibles" es decir se deben tener en cuenta las estructuras de los datos que son imprevisibles o con una evolución periódica. Las organizaciones que deseen practicar OI continuo con esas fuentes de datos deben buscar soluciones OI que puedan adaptarse a los cambios de esquema con gracia, así como manejar extremos como datos ricamente estructurados y datos sin estructura. Del mismo modo, las organizaciones deben buscar soluciones OI que manejan BigData y datos de Streaming (por ejemplo, XML, JSON) en su forma nativa sin la necesidad de transformar y normalizar los datos en un esquema estándar.

6 CHECK POINT NUMERO DOS EXPLORE LOS FLUJOS DE DATOS PARA DESCUBRIR ACTIVIDADES Y PROCESOS, NO SOLO DATOS. La mayoría de las metodologías analíticas comienzan un proyecto de análisis con la exploración de los datos y la inteligencia operativa no es una excepción. Con OI, la exploración generalmente se centra en el estudio de los datos de Streaming emitidos por uno o más flujos; y el estudio abarca dos aspectos: una serie de datos en movimiento (llegando a través de una corriente) y los datos en reposo (almacenados en un archivo o base de datos). Exploración y descubrimiento dentro de flujos de datos es importante para realizar las analíticas de los flujos y el OI en general: Inteligencia Operacional se ocupa del descubrimiento de patrones y de procesos, no sólo de descubrimiento de datos o flujos. Ver patrones de eventos y procesos de negocio que se desarrollan en uno o más flujos, proporciona evidencia para entender el comportamiento cliente en línea y la mejora de los procesos de negocio. De hecho, muchos usuarios de OI exploran los flujos para descubrir lo que realmente sucede en los procesos de una empresa, que es un tipo de conocimiento con un nivel de exactitud que no pueden conseguir en otro lugar. Exploración de los flujos y los datos relacionados pueden ser una fuente de inspiración. Esto es cómo los desarrolladores OI pueden obtener una idea de cómo los procesos trabajan para así construir un conjunto de datos, el modelo y las reglas que producen una correlación ventajosa para la organización. Así es también como un desarrollador descubre nuevas fuentes y entiende su aplicabilidad a los casos específicos de uso. La exploración y el descubrimiento están reemplazando a las viejas prácticas en la recolección de los requisitos. La recolección tradicional de los requisitos toma meses, genera documentación que rara vez se aplica directamente a una solución y con demasiada frecuencia prometen datos que no existen. Los usuarios necesitarán métodos más ágiles y mejor alineados. La exploración y el descubrimiento de datos establece expectativas reales ya que trabajan con los datos disponibles y el trabajo como consecuencia de descubrimiento se puede aplicar en prototipos directa e inmediatamente. Esto es cierto en todos los tipos de analíticos de avanzada, incluyendo OI y análisis de flujo. El descubrimiento continuo y automatizado es un objetivo importante para el análisis de OI y los flujos de información. Con OI, lo mejor es utilizar una herramienta que apoye el descubrimiento automático de patrones y relaciones entre los flujos de información y otros datos. Esto se aplica a las primeras etapas, cuando usted está planeando una solución. Sin embargo, también se aplica luego, cuando se implementa la solución. Una plataforma de OI madura continuamente los flujos de datos para descubrir patrones de procesos de las actividades empresariales, excepciones y los cuellos de botella; A continuación, responde de forma proactiva, basado en la información descubierta. Ejemplos de patrones de actividad que pueden ser descubiertos rápidamente, analizados y que permiten actuar en consecuencia son los relacionados con las transacciones financieras, los pedidos, los envíos, los paquetes, los vehículos, los consumidores en línea, viajeros y personas de interés.

7 CHECK POINT NÚMERO TRES UTILIZAR TÉCNICAS DE ANALÍTICA AVANZADA PARA PROPORCIONAR UNA VISIÓN MÁS PROFUNDA. El análisis de flujos de datos incorpora varios métodos analíticos, todos considerados avanzada debido a la gran diversidad de tipos de datos y estructuras que se encuentran en una corriente, así como los numerosos casos de uso del mundo real al que el análisis pertenezca. Estas son algunas de las técnicas analíticas avanzadas que suelen ser necesarios para análisis OI y de un streaming de datos: La ingestión de datos de alto rendimiento. Inteligencia Operacional está diseñada para ingerir continuamente grandes volúmenes de ambos tipos de datos, tanto de streaming, como datos almacenados. El motor altamente eficiente de procesamiento de eventos (CEP) que realiza las consultas continuas, filtros y correlaciona, integra, enriquece, y analiza estos datos para descubrir excepciones, patrones y tendencias se presenta a través de dashboards. Por medio de procesamiento in-memory, los resultados se entregan con una latencia ultra baja. Minería continua de datos de flujo. Esta forma de minería utiliza filtros para extraer información pertinente de los elementos de datos que circulan por un flujo. Cada filtro captura un tipo específico de información. Es común tener varios filtros por flujo (multiplicado por varios de ellos) y para correlacionar los datos filtrados con otros filtros y otras fuentes de datos. Los filtros recogen elementos de datos en las llamadas ventanas o micro lotes, que luego se convierten en la base de promedios, otros cálculos variables en el tiempo, las dimensiones y los periodos de series de tiempo. Análisis predictivo continuo. El objetivo de muchas aplicaciones de análisis de flujos es predecir la clase o el valor de los nuevos casos en el flujo de datos, teniendo en cuenta un poco de conocimiento acerca de la pertenencia a una clase o valores de instancias anteriores en el flujo de datos. Una plataforma de OI madura soportará múltiples enfoques, incluyendo las técnicas bayesianas, la predicción de las oportunidades y amenazas a corto plazo y las recomendaciones para la siguiente mejor acción, ya que es guiar a un cliente a una compra, evitar un cuello de botella en el proceso o mitigar una amenaza. Los analíticos de Flujos permiten reevaluar a las predicciones continuamente y para reflejar las actualizaciones de los datos más recientes y los cambios en la situación del negocio. El aprendizaje automático. Muchas técnicas de aprendizaje automático continuo se pueden utilizar para aprender tareas de predicción de forma autónoma. Asimismo, puede ser útil para hacer frente a la formación en línea, así como a los cambios estructurales. Por ejemplo, cuando se utiliza con el análisis de regresión, las técnicas de aprendizaje continuo pueden descubrir cambios repentinos en los parámetros de los modelos subyacentes inmediatamente, tales como un cambio repentino en la demanda del cliente o una nueva línea de base para la carga del sistema. Tal detección rápida puede permitir a los sistemas de adaptarse dinámicamente.

8 CHECK POINT NÚMERO CUATRO ANALIZAR LOS DATOS A MEDIDA QUE LLEGA Y RESPONDER DE INMEDIATO Y DE MANERA INTELIGENTE Beneficios para el negocio a través de las respuestas oportunas. Los analíticos a flujos de datos se aplican con frecuencia a los casos de uso del negocio que demandan una respuesta oportuna, como en tiempo real, el marketing uno-a-uno; gestión de la experiencia del cliente en línea y la detección de fraudes. Para maximizar el beneficio empresarial, las respuestas a las oportunidades y amenazas, tienen que ocurrir en un marco de tiempo apropiado; en los casos de uso citados, esto implica una respuesta del sistema en tiempo real o casi en tiempo real. El término tiempo real tiene muchas definiciones y expectativas, pero la mayoría mide el tiempo desde la recepción de evento hasta cuando se da la respuesta del sistema en unos pocos milisegundos a unos pocos minutos. El análisis contínuo de baja latencia. Las herramientas analíticas y metodologías tradicionales son inherentemente latentes (y, por lo tanto, no aplican para el termino de tiempo real), ya que dependen de la agregación y la persistencia de datos. Las soluciones para OI operan con poca o ninguna latencia para proporcionar una visión en minutos y respuestas automatizadas en milisegundos. La inteligencia Operacional continua se acerca realmente a una verdadera ejecución en tiempo real, mediante el alto rendimiento en el procesamiento de eventos complejos. Además, el método OI de análisis continuo (que produce cambios incrementales de los resultados analíticos) agiliza el método analítico de forma natural para mejorar la velocidad de análisis y entrega de resultados. Gestión de procesos Inteligente. Cuando una plataforma de OI tiene capacidades de gestión de procesos integradas, los desarrolladores pueden definir los procesos de software para respuestas automáticas (con base en las reglas de negocio y la lógica de la aplicación), que luego se ejecutan automáticamente (en base a la información descubierta). Por ejemplo, una respuesta automática a partir de una solución de OI puede desencadenar una investigación de fraude, un proceso de reparación o una oferta de marketing personalizada. Por otra parte, los procesos de respuesta pueden monitorear continuamente los resultados analíticos y adaptar el comportamiento de la respuesta a medida que la situación se desenvuelve. La capacidad de adaptarse dinámicamente a los procesos es esencial para aprovechar las oportunidades de marketing unoa-uno y mitigar incidentes de seguridad con el rápido ascenso del nivel de amenazas y sus alcances. Plataforma unificada para el análisis y la acción simultánea. El logro de los beneficios discutidos aquí depende del uso de una plataforma OI unificada, donde los análisis continuos interactúan a la perfección y en tiempo real con respuestas automáticas basadas en la gestión inteligente de procesos.

9 CHECK POINT NÚMERO CINCO ADOPTAR UN ENFOQUE BASADO EN MODELOS PARA EL DESARROLLO DE ANÁLISIS DE STREAMING POR EVENTOS. Desarrollo de OI debe ser dirigido por modelos. Una solución de OI de cualquier complejidad implicará múltiples tipos de modelos, incluidos los modelos de procesos, modelos de datos, modelos de integración de datos, modelos de tablero de instrumentos, reglas, definiciones de servicios y modelos de una o más redes de procesamiento de eventos (EPN). Múltiples tipos de modelos (y varias instancias de cada tipo) se unen para constituir una solución de OI. Red de procesamiento de eventos (EPN). El apoyo a EPN es una especie de "ingrediente secreto" para el análisis de OI y datos de flujo. Una EPN con modelos complejos de análisis de eventos y patrones como los flujos de múltiples etapas, permite el procesamiento de eventos que se descompone en pasos más simples de procesamiento de los mismos. Los análisis y los eventos complejos resultantes de una EPN pueden alimentar otras EPN, formando así una red de EPN. La red permite funcionalidades críticas e innovadoras, como las correlaciones entre varios flujos de información y otras estructuras de datos, el procesamiento en paralelo, actualizaciones incrementales de análisis, descubrimiento de flujos y la operación continúa en tiempo real. soluciones OI orientadas a eventos utilizan las tecnologías de procesamiento de flujo y análisis para identificar patrones significativos, relaciones y tendencias que involucran eventos aparentemente no relacionados y luego desencadenan procesos de respuesta inmediata. Un desarrollo rápido impulsado por Modelos. Adoptar un enfoque basado en modelos de desarrollo OI requiere una herramienta de modelado unificado que soporte los diversos tipos de modelos aplicados en soluciones de OI, pero en un entorno gráfico y de colaboración. De esta manera, varios desarrolladores pueden crear múltiples modelos para los flujos, las consultas del CPA, políticas, procesos, redes de procesos, cuadros de mando, etc., así como compartir estos con otros desarrolladores y administradores y otros usuarios ofreciendo la visibilidad de negocio en proyectos de desarrollo. Gestión del ciclo de vida dirigida por el modelo. Dado que las soluciones de análisis de OI y los flujos de datos consisten en múltiples modelos; los modelos y artefactos de desarrollo deberían ser gestionados en un repositorio común para facilitar la creación, el intercambio, las auditorías, las actualizaciones, la ejecución y la administración a través de todas las etapas del ciclo de vida. El repositorio también permite múltiples soluciones de OI para compartir recursos como los archivos comunes, bases de datos y servicios. Por lo tanto, el modelado EPN junto con la analítica de flujos es fundamental para el desarrollo de soluciones basadas en eventos para la OI. Esto es util para sectores tan diversos como telecomunicaciones, servicios financieros, comercio minorista, servicios públicos, salud, manufactura, petróleo y gas y el transporte. Las

10 CHECK POINT NÚMERO SEIS PROPORCIONE A SUS USUARIOS DE NEGOCIO UNA ANALÍTICA DE AUTOSERVICIO Logre mejores resultados, involucrando a los usuarios de negocios en la analítica de flujos. Si selecciona una plataforma de OI que tiene una funcionalidad apropiada para la gente de negocios con conocimientos ligeramente técnicos, una serie de beneficios pueden seguir a estas características. La participación de la gente de negocios resulta en una mejor interacción de TI y la alineación con el negocio. Los usuarios de negocios puede realizar con mayor precisión el gobierno de datos, administración de datos, y otras formas de gobierno y cumplimiento. La participación de los usuarios tiende a aumentar la probabilidad de éxito con el patrocinio, la financiación y la percepción de retorno de la inversión. Los usuarios negocio que participan deben ser expertos en el tema para que puedan proporcionar una más valiosa transferencia de conocimiento. Empoderar a algunos usuarios de negocio a través de funciones de la herramienta OI autoservicio. Por ejemplo, muchos analistas de datos y otros usuarios avanzados quieren definir y supervisar la analítica clave para la transmisión de datos. Capacitar a los usuarios de negocio permite el uso generalizado de la analítica, fomenta la experimentación por parte de los expertos del dominio, democratiza la analítica de flujos y permite el "crowdsourcing" de ideas analíticas de todos los interesados. Lo más importante es que elimina los cuellos de botella que pueden paralizar la adopción generalizada de la analítica de flujos, como la falta de recursos de TI y la escasez de técnicos especializados en herramientas para el análisis programático. Entregue a los usuarios de negocio la visibilidad de los flujos de información y los procesos a través de cuadros de mando. Los Dashboards proporcionan a los usuarios una imagen de los resultados actuales y los cuadros de mando visualmente destacan las anomalías y excepciones. Los usuarios pueden profundizar en las actividades o transacciones específicas para obtener el contexto y tomar la acción apropiada. Estos cuadros de mando deben ser fáciles de componer y personalizar (sin programación) por los analistas de negocio y los usuarios en potencia, montados a partir de diversas fuentes de datos y que figuren en un registro que sea fácil de usar. Los datos sensibles a las variables de tiempo deben ser actualizados en cuadros de mando en tiempo real. Finalmente, los cuadros de mando deben ser HTML5 compatible para su uso en dispositivos de escritorio y móviles. Busque funciones de las herramientas que automatizan la colaboración de los usuarios. Esto supone un entorno de desarrollo unificado para el análisis de flujos de datos y OI, incluyendo las funcionalidades tanto para usuarios técnicos y no técnicos. Esto permite a algunas clases de usuarios de negocios ver los artefactos de datos y de desarrollo, además de poder realizar anotaciones en ellos para marcar los flujos y otras fuentes de datos de interés para un proyecto particular. Obviamente, la colaboración entre el personal técnico está habilitada, también.

11 CHECK POINT NÚMERO SIETE EXIJA UNA ARQUITECTURA ESCALABLE CON OPCIONES FLEXIBLES DE IMPLEMENTACIÓN Ya hemos establecido que el desempeño del análisis en tiempo real es fundamental para el análisis de OI y flujos de datos. Igualmente importante es la capacidad de escalar la aplicación elásticamente acorde rendimiento con volumen de eventos, frecuencia de los mismos y la complejidad analítica. De esta manera, el sistema asigna los recursos del servidor, ya que son necesitados por las aplicaciones independientes, trabajos y procesos. Por otra parte, la escalabilidad flexible es deseable, ya que contribuye a la elasticidad del sistema en general y funciona bien con los servidores y los productos básicos, así como técnicas de escala horizontal, ya sea en la nube o en las instalaciones. La Inteligencia Operacional necesita una arquitectura distribuida que escale elásticamente de pequeño a grande. Para escalar de forma independiente los componentes individuales de una solución OI se requiere una arquitectura distribuida. Las grillas de servidores agrupados se han convertido en la arquitectura preferida para el escalado elástico, como se ve en Hadoop, la nube y muchas otras plataformas modernas, incluyendo aquellos para OI, CEP y los datos de streaming. ambas. El monitoreo es clave para la elasticidad. Un buen sistema de OI incluirá monitores de recursos que informan (y actúan) sobre el consumo de recursos del sistema (por ejemplo, CPU y memoria) para diversos componentes del entorno de ejecución de OI (por ejemplo, las tasas de entrada / salida, la última marca de tiempo procesado y el recuento de suscriptores). Del mismo modo, el seguimiento del grupo de servidores de soporte de alta disponibilidad; las soluciones o componentes defectuosos se detectan inmediatamente y se pueden reiniciar automáticamente. Conectividad con Hadoop es crítica. Hadoop está creciendo en importancia como plataforma masiva, escalable y rentable para capturar, gestionar y procesar una amplia gama de tipos de datos, incluyendo los datos de streaming. Todas las plataformas de OI deben incluir un conector que persiste flujo de datos en Hadoop lo que los datos pueden ser solicitados para proporcionar un análisis histórico y de referencia. Del mismo modo, los datos capturados por Hadoop también deben transmitir a una plataforma de OI para el análisis instantáneo y detección oportuna de oportunidades y amenazas. En dicha arquitectura, los componentes se pueden escalar elásticamente con un impacto mínimo en las aplicaciones en ejecución y los componentes se pueden distribuir, lo que ayuda a maximizar la escala y reducir al mínimo los costos. Por otra parte, una red elástica de este tipo es propicia para las implementaciones en la nube, en las instalaciones, o una combinación de

12 CHECK POINT NÚMERO OCHO COMPLEMENTAR SU INFRAESTRUCTURA DE BI / DW EXISTENTE CON UNA PLATAFORMA PARA LOS ANALÍTICOS DE STREAMING. La extrema atención al tiempo real del análisis de OI y de streaming sitúa a estas soluciones en el otro extremo del espectro temporal en comparación con los servicios tradicionales de inteligencia de negocios (BI) y de almacenamiento de datos (DW), que son las soluciones más aplicadas a los datos latentes en reposo. Después de todo, la mayoría de las aplicaciones de BI / DW sirven para la toma de decisiones estratégicas a largo plazo, donde los datos en tiempo real y su tratamiento simplemente no son un requisito. Incluso cuando las capacidades de ejecución se acercan a un concepto de tiempo real y están implementadas en las tecnologías de BI / DW, es común en la práctica de BI operacional y de gestión del desempeño de los usuarios, que generalmente esperen respuestas en el rango de dos a cuatro horas. Por lo tanto, en términos de velocidad de entrega de información y tiempos de respuesta para el usuario, además de los casos reales de uso del negocio, análisis de streaming, las funciones de BI tradicional y DW son complementarias y presentan muy poco (o ningún) solapamiento. Tenga en cuenta que existe una amplia gama de tecnología para "modernizaciones casi en tiempo real" de la infraestructura de BI / DW, existe sin embargo, casi ninguna tecnología para añadir un verdadero análisis en tiempo real. Por esa razón-además del hecho de que la OI y la BI / DW son organizaciones complementarias, los usuarios que necesitan verdaderos análisis en tiempo real ni siquiera intentan encajar su BI / DW. En cambio, optan por agregar un nuevo tipo de plataforma, por lo general en forma de inteligencia operativa, análisis de streaming, procesamiento de eventos complejos, o alguna variación o combinación. Las organizaciones en esa situación deben buscar soluciones OI y análisis de streaming que se integran rápidamente con su BI e infraestructura DW existente y, así como con las plataformas de datos similares, como las bases de datos NoSQL, marcos de BigData, y Hadoop. Los productos de OI deben ofrecer conectores pre-construidos y conectables no intrusivos que hagan sin problemas el proceso de intercambio de información entre las aplicaciones de BI / DW / fuentes y soluciones de OI y los flujos de datos de extremo a extremo. Esta integración entre OI y BI / DW permite inteligencia en tiempo real que se correlaciona con las tendencias históricas, las cuales pueden revelar si las observaciones en tiempo real actuales son anómalas o reflejan lo esperado. Estas correlaciones pueden evitar tanto los falsos positivos (ventas que aumentan debido a la estacionalidad en lugar de campañas de marketing actuales) y falsos negativos (ciber-ataques que se esconden en el ruido de la aplicación empresarial y la propia actividad de la red).

13 ACERCA DEL AUTOR: Philip Russom es el director de investigación de gestión de datos en El Data Warehousing Institute (TDWI), donde supervisa muchas de las Publicaciones de TDWI orientadas a la investigación, servicios y eventos. Ha sido un analista de la industria en Forrester Research e Información Giga Group, donde investigó, escribió, habló y es consultor acerca de cuestiones de BI. ACERCA DE LA SERIE DE REPORTE TDWI Los reportes de checklitst del TDWI proporcionan una visión general de los factores de éxito de un proyecto específico en inteligencia de negocios, almacenamiento de datos o una disciplina relacionada a la gestión de datos. Las empresas pueden utilizar este resumen para organizarse antes de comenzar un proyecto o para identificar las metas y áreas de mejora para los proyectos actuales. través de un programa de afiliación en todo el mundo y proporciona servicios de investigación personalizada, evaluación comparativa y de planificación estratégica para las organizaciones de usuarios y proveedores. ACERCA DE ABITS Abits, es una empresa Colombiana con sedes en México y Chile, que se especializa en apoyar a las empresas latinoamericanas a optimizar el desempeño empresarial a través de la adopción de soluciones holísticas basadas en el uso óptimo de la información en las áreas estratégicas, tácticas y operativas, usando las mejores prácticas por procesos e industrias. Con expertos de reconocida trayectoria, para la ejecución, monitoreo y control inteligente del Desempeño Empresarial. ACERCA DE LAS INVESTIGACIONES DE TDWI El TDWI Research ofrece estudios y asesoramiento para los profesionales de BI en todo el mundo. TDWI Research se centra exclusivamente en los temas de BI / DW y une a los profesionales del sector para ofrecer una comprensión amplia y profunda de los problemas técnicos y de negocio en torno a la implementación de la inteligencia de negocios y soluciones de almacenamiento de datos. TDWI Research ofrece informes, comentarios y los servicios de información a

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