EMPRESA EN TIEMPO REAL DEFINIENDO LA PLATAFORMA DE TI. Enero 2015

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1 EMPRESA EN TIEMPO REAL DEFINIENDO LA PLATAFORMA DE TI Enero 2015

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3 ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN 2. PILARES DE UNA PLATAFORMA TI EN TIEMPO REAL 2.1 IoT. Internet de las Cosas 2.2 Big Data 2.3 Fast Data 3. LA PLATAFORMA DE TI EN TIEMPO REAL DE ORACLE 3.1 Procesado de flujos de entrada de información (Data Streaming, IoT) 3.2 Procesado de información bajo el paradigma Fast Data 3.3 Procesado de información bajo paradigma Big Data 3.4 Otros componentes a tener en consideración Movilidad Personalización en tiempo real Calidad del dato Seguridad de la información 3.5 Propuesta de plataforma TI en tiempo real 3.6 Ejemplos de plataformas TI en Tiempo Real desplegadas con tecnología Oracle 4. CASOS DE USO EN RETAIL 5. VENTAJAS DE LA ADOPCIÓN DE UNA PLATAFORMA DE TIEMPO REAL FRENTE A LA OPTIMIZACIÓN DE LOS TIEMPOS DE ACCESO A BASE DE DATOS

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5 1 INTRODUCCIÓN Movilidad, Internet de las Cosas, redes sociales, Big Data, no son tendencias, sino una realidad. Muchos aspectos de nuestra vida y del uso que hacemos de la tecnología han evolucionado estos últimos años, abriendo de este modo nuevas posibilidades y servicios, pero creando, al tiempo, también nuevas necesidades y retos. Esta disrupción tecnológica se hace más patente en el sector empresarial. Las compañías buscan nuevas fórmulas de negocio que les permitan aprovechar estos nuevos modelos de relación con sus clientes mediante la aplicación de factores digitales en sus procesos de negocio. El concepto de empresa en tiempo real se va extendiendo cada vez más no sólo aplicado a las operaciones que soportan el análisis y la toma de decisiones estratégicas, sino a cualquier proceso asociado con la actividad cotidiana de la empresa, desde la interacción con el cliente en el punto de venta, hasta el cálculo de disponibilidad de existencias o la planificación de la demanda. La implantación de estrategias de tiempo real es diferente según cada sector y cada empresa, pero, en todo caso, la adopción de estas estrategias viene soportada por transformaciones significativas en el ámbito de las tecnologías de la información. Los catalizadores para la adopción de una estrategia de empresa en tiempo real están relacionados con la búsqueda de mejoras en cuatro dimensiones de negocio fundamentales: Agilidad del negocio. Eficiencia operativa. Diferenciación competitiva. Satisfacción del cliente. Desde la perspectiva de un departamento de sistemas de información esto se traduce, fundamentalmente, en tres grandes aspectos: Reducir los costes y tiempos necesarios para integrar los diferentes sistemas/aplicaciones para dar respuesta a nuevas necesidades, permitiendo la modificación de los procesos que soportan el negocio de forma rápida y sencilla. Disponer de una visión unificada y accesible de todos los datos generados/recogidos en los diferentes sistemas y aplicaciones. Poner, en el menor tiempo posible, a disposición de las aplicaciones que soportan la operativa de negocio la información actualizada, independientemente de cuál haya sido la aplicación, proceso, unidad de negocio, proveedor, tienda física, filial, país, etc. que ha provocado el cambio en los datos. 5

6 A la hora de diseñar las plataformas de TI que permitan soportar el cambio hacia la empresa en tiempo real hay que tener siempre en consideración que la estrategia de negocio de cada empresa determinará cuáles son los datos que deberán ser gestionados por los sistemas de información, cuál será la naturaleza de estos datos (estructurados, no estructurados o semi-estructurados) y cuáles serán las decisiones de negocio que deberán ser soportadas. Además hay que tener en cuenta que la empresa debe enfrentarse a un entorno cambiante, en el que los datos a gestionar, la naturaleza de estos datos, e incluso el tipo de decisiones de negocio a tomar, cambiarán de manera significativa a lo largo del tiempo. En el presente documento se pretenden explicar las ventajas que aporta, tanto para el departamento de TI, como para el negocio, la adopción de una plataforma TI basada en combinar tres nuevos paradigmas de sistemas de información: Internet of Things Fast Data Big Data INTERNET OF THINGS FAST DATA BIG DATA Figura 1: Paradigmas de sistemas de información La combinación de estos tres paradigmas a la hora de realizar el diseño de una plataforma tecnológica, permite a la empresa responder de forma proactiva y predictiva frente a los cambios en el entorno, en lugar de la tradicional respuesta reactiva que es soportada por las arquitecturas actuales. 6

7 2 PILARES DE UNA PLATAFORMA TI EN TIEMPO REAL Aunque al pensar en IoT los primeros casos de uso que normalmente se nos ocurren tienen que ver con la sensorización (smart cities, control remoto, gestión del tráfico, teleasistencia, etc.) no hay que olvidar que dentro de este paradigma también se incluyen los teléfonos móviles y tablets, que cada vez más están reemplazando a los tradicionales PCs de sobremesa, y no sólo para navegar por internet. IoT. Internet de las Cosas La evolución de las tecnologías de la información en las últimas dos décadas ha pasado por: Personal Devices Multi-function Embedded Devices Smart Energy & mhealth Sensors & Micro controllers Años 90. Inicio y despliegue de internet y la conectividad generalizada de los PCs y la Web Popularización de internet y generalización del acceso desde las empresas y hogares. Connected Vehicles Dispositivos móviles inteligentes: tablets y smartphones se conectan a internet. Communications ?. Según las previsiones, los próximos años vendrán marcados por la Internet de las Cosas. Siendo las capacidades de conectividad de los dispositivos la clave de la evolución de la TI en los próximos años. Industrial controls & Network Appliances Smart Appliances & Consumer Electronics Figura 2: IoT 7

8 Shoppers Want to Be Mobile. Retailers Aren t. Ther Yet. While customers expect to shop, pay and interact more via their movile devices, retailers are not ready yet. 71% of shoppers are interested in paying by phone Shoppers 27% of shoppers expect to increase their purchases via mobile phone 78% 9% Retailers of retailers have mobile wallet capabilities 49% of retailers have purchasing capabilities on their mobile website 78% of shoppers want access to customer reviews and ratings while is store Shoppers 60% of respondents are interested in posting to social media while shopping in store. Retailers 14% of retailers use QR codes/digital signage to provide additional product information Figura 3: Accenture. Mobile Shopping. How seamless are you? Pagar su compra utilizando su dispositivo móvil en lugar de efectivo o tarjeta de crédito. 8 Uno de los grandes retos que supone la explosión de los dispositivos móviles conjuntamente con el auge del comercio electrónico es poder dar una respuesta adecuada a los usuarios de las aplicaciones móviles cuando interactúan con la plataforma de comercio electrónico, no sólo para realizar compras aisladas desde sus teléfonos móviles, sino también para: Comprar online productos que se han probado en una tienda física (showrooming). Tendencia impulsada especialmente por la posibilidad de conseguir precios menores en la plataforma de comercio electrónico. Consultar disponibilidad y precios de productos en la web, pero realizar la compra en tiendas físicas (webrooming) normalmente cercanas a su localización. Suscribirse y recibir promociones o recomendaciones en su aplicación móvil. Publicar comentarios respecto a su experiencia de compra. Contextos de identificación en tiendas físicas, por ejemplo para montar sistemas automatizados de recogida de pedidos. Este tipo de funcionalidad, en el caso de España, puede adquirir mayor relevancia con la extensión del DNIe 3.0 que incorpora un chip NFC. Etc.

9 Estos dispositivos móviles, además de la operativa generada directamente por el usuario al navegar por internet, interactuar con redes sociales, realizar operaciones desde aplicaciones móviles de comercio electrónico, etc. también permiten de manera automática conocer su posición actual, identificar al usuario de la plataforma de comercio electrónico, etc. Aspectos estos que pueden ser de interés para modificar la forma en que desde las empresas se relacionan con sus clientes, empleados y proveedores, mejorando la eficiencia operativa o desarrollando nuevos modelos de negocio. Pero toda esta información carece de valor si obligamos al usuario a esperar durante decenas de segundos o, incluso minutos, para poder obtener la información de disponibilidad de una prenda en una tienda que se encuentra cerca de su actual ubicación, si le obligamos a esperar para poder hacer un pedido con recogida en tienda mientras verificamos si existe disponibilidad de la talla que desea, o si recibe una promoción minutos después de pasar delante del centro comercial en que está vigente, etc. Es decir, toda la interacción con un usuario de dispositivo móvil debe garantizar que el tiempo de respuesta al usuario es inmediato o en tiempo casi real. Otra de las tecnologías que se incluyen bajo el paraguas de IoT es todo lo referente a RFID, cada vez más extendida en entornos industriales, retail, etc. y utilizada entre otras cosas para: Trazabilidad. Mejora de la gestión de stocks e inventario. Mejorar la atención al cliente en tiendas físicas.etc. La extensión de la implantación de RFID en los procesos de las empresas permite no sólo mejorar la eficiencia en los procesos internos, sino que al proporcionar información en tiempo real de los movimientos de los productos (salidas de centros logísticos, recepción en tienda, venta, etc.), permite además crear nuevos procesos que incrementan el valor ofrecido a los clientes, especialmente combinando esta tecnología con el comercio electrónico y los dispositivos móviles. Así, si una empresa es capaz de eliminar las latencias asociadas al procesado de la información RFID, podrá ofrecer a sus clientes: Consulta en tiempo real de disponibilidad de productos en tienda. Consulta y posibilidad de compra de productos en tránsito desde centros logísticos hacia tiendas, informando al cliente de la fecha prevista de disponibilidad. Avisos de recepción en tienda de determinados productos/ tallas de interés para el cliente. Sugerencias de tiendas cercanas alternativas a la elegida por el cliente (y sin existencias del producto/talla) para recogida en tienda de un producto comprado en la plataforma de comercio electrónico. Etc. 9

10 10 Además de las iniciativas ya comentadas, asociadas al comercio online y la RFID, la IoT está también modificando la forma que se produce la relación con los clientes en las tiendas físicas, permitiendo: Precio dinámico: fijando el precio en tiempo real en base a diferentes elementos que pueden variar, como por ejemplo el coste de los materiales, las condiciones metereológicas locales, la demanda y disponibilidad actual, etc. Screenless Experiences: que permitirán al cliente obtener información personalizada de los productos interactuando desde interfaces sencillas o desde sus dispositivos móviles. Alertas de proximidad: que permitirán no sólo atraer al cliente a la tienda (como ya se ha comentado), sino también avisarle de la ubicación dentro de la tienda de aquellos productos que le interesan, presentarle ofertas personalizadas en función del producto que está comprando o para el que ha realizado una consulta de información con su móvil, etc. Este tipo de iniciativa se verá facilitada por los beacons en la tienda y el Bluetooth Smart (ó Bluetooth LE) en los dispositivos móviles. Punto de venta y entrega móviles: la combinación de RFID y códigos QR con tecnologías como el NFC que permiten el pago móvil permitirán a los encargados de tienda cobrar al cliente en cualquier punto de la tienda, o más aún disponer de quioscos en la tienda dónde el cliente puede realizar el pago y desactivar los sistemas de alarma de los productos. Los proveedores de tarjetas de crédito y diferentes bancos españoles, como por ejemplo el BBVA o Caixabank están lanzando aplicaciones que permiten el pago móvil. Etc.

11 Big Data Si observamos las magnitudes de los datos generados a raíz de la expansión de Internet y de la masiva utilización de ordenadores y otros dispositivos electrónicos, tanto para uso empresarial, como para uso personal, podríamos pensar que Big Data está enfocada sólo a almacenar y gestionar la cada vez mayor cantidad de Petabytes generados. Sin embargo, esta visión es errónea, ya que no se trata de almacenar datos, sino de transformar estos datos (generados por la actividad de las personas, dispositivos móviles, sensores, máquinas y procesos) en valor para el negocio, utilizando inmediatamente los datos recogidos o extrayendo la información que contienen y utilizándola para incrementar el volumen de negocio, la productividad o el conocimiento del entorno. INFORMATION MANAGEMENT Bid Data are High volume, high velocity and high variety information assets that require new forms of processing to enable enhanced decision making and insight discovery.* enabling corporations to make near real-time decisions... Figura 4: Gartner. Definición de BigData Aplicaciones Big Data típicas son, por ejemplo, la monitorización del uso de electricidad en los hogares, la gestión y seguimiento del tráfico de mercancías, la personalización de las ofertas a clientes en plataformas web, el aprovechamiento de la información de geolocalización de dispositivos móviles y tarjetas de crédito, etc. ADVANCED ANALYTICS Para lograr esta generación de valor será necesario gestionar información incluida tanto en flujos de datos estructurados (típicamente originados por procesos de negocio informatizados), como en flujos de datos no estructurados (información de logs, twitter, etc.) lo cual supone una dificultad añadida. 11

12 VELOCIDAD VARIEDAD Éstas y otras aplicaciones de Big Data, tienen en común: VOLUMEN DATA LAKE VERACIDAD 12 Volumen: se manejan grandes volúmenes de datos, especialmente en el caso de los datos no estructurados. Velocidad: los datos cambian muy rápidamente, esto hace que sea preciso procesarlos con extrema rapidez porque muchos de estos datos pierden valor al poco tiempo de haber sido generados. Variedad: los datos pueden provenir de muy diferentes orígenes: sensores, redes sociales, peajes, puntos de venta, logs de navegación web, comentarios de blogs, redes sociales, etc. Esto hace que tengamos que implementar diferentes estrategias de procesamiento según cuál sea el origen del dato que queremos procesar. Veracidad: en toda esa ingente cantidad de datos se puede encontrar información valiosa que puede ayudar a incrementar el volumen de negocio, encontrar nuevas formas de negocio, etc. El objetivo de una estrategia de Big Data debe ser encontrar esa información y hacerlo lo más rápidamente posible. Como ya se ha comentado, la diferente tipología de los datos exigirá disponer de herramientas que permitan hacer frente a las características específicas de cada uno de ellos. Así, para los datos estructurados (con mayor densidad de información) tendremos los tradicionales sistemas de DWH Figura 5: Construcción de la visión unificada del dato empresarial soportados por motores de bases de datos relacionales. En el caso de los datos no estructurados, en los que la densidad de información es pequeña; pensemos, por ejemplo, en un documento de texto o una entrada de un blog, en los que sólo una pequeña porción de texto aporta información realmente relevante, será necesario disponer de soluciones que permitan encontrar patrones de información y realizar estas búsquedas simultáneamente sobre gran cantidad de datos. Es para dar respuesta a este tipo de procesado para lo que surgen los sistemas de ficheros distribuidos y en concreto Hadoop, que ha acabado por convertirse en un estándar de facto.

13 Primary Use Cases for Hadoop What are the primary use cases for Hadoop in your organization? Analysis of transactional data from sales or point-of-sale systems Analysis of online customer behavior data Service innovation (e.g., to aid development of a new service for clients) Analysis of operations-related data Analysis of machine or device data Conversión of a data warehousing solution Nonanalytic workloads (e.g., use of data analytics technologies to run OLTP, Web sites or applications) Web analytics (e.g., ad targeting, spam/virus detection and search) Others Don t know Figura 6: Casos de uso de Hadoop. IDC. Trends in Enterprise Hadoop Deployments % of respondents Por otra parte, tendremos datos semiestructurados, como los generados por sensores, que precisan un proceso semejante al de las bases de datos tradicionales, pero con la diferencia de que no será necesario definir modelos de datos complejos, con múltiples tablas relacionadas entre sí. Además, el esquema que soporte su procesamiento debe ser dinámico. Para responder a estas necesidades se utilizan las bases de datos No SQL (Not Only SQL). Figura 7: Tipología de datos y repositorios asociados 13

14 Figura 8: Oracle. Modelo de gestión de la información 14 Frente a las arquitecturas de TI tradicionales, basadas en la construcción de modelos de datos ajustados a las aplicaciones (schema on write), las nuevas plataformas de TI orientadas a Big Data están más focalizadas en capturar los datos tal cual son generados y preparar distintas vistas de estos datos teniendo en cuenta cómo van a ser consumidos (schema on read). Esto no quiere decir que se abandonen las tecnologías informacionales clásicas como los DWH, sino que estos pasan a ser considerados como un consumidor más de los datos (utilizando un sistema relacional) que debe ser alimentado de forma continua e incremental a partir de datos estructurados y no estructurados, eliminando o reduciendo a la mínima expresión las ventanas de carga. De hecho, los tradicionales procesos de carga de datos, concebidos de manera batch, y ejecutados a intervalos regulares (cada varias horas, diarios, etc.), pasan a convertirse en estos nuevos modelos en procesos continuos y dinámicos de aprovisionamiento, es decir, en procesos de datastreaming que alimentan las plataformas Big Data (y, por extensión, DWH) constantemente, reduciendo al mínimo la latencia del dato y permitiendo obtener una visión cercana al tiempo real. En resumen, las tecnologías y propuestas arquitecturales incluidas bajo el paradigma de Big Data permitirán: Disponer de una visión completa, unificada y consistente de toda la información relevante para el negocio a partir de datos generados por los sistemas operacionales o capturados desde redes sociales, dispositivos móviles, sensores, etc. Simplificar los procesos de captura, gestión y consumo de información. Incorporación de nuevos tipos de datos e incremento de la profundidad histórica que facilitará la identificación de patrones. Implantar políticas de gestión y gobierno del dato unificado. Implantar nuevos modelos de alimentación de los sistemas informacionales que permitan reducir los tiempos de obtención de información de valor.

15 Fast Data Como ya se ha visto para el caso de IoT (epígrafe 2.1) para poder aprovechar las oportunidades de negocio generadas por la explosión de dispositivos móviles, es crucial disponer en los sistemas operacionales en tiempo real de los datos que nos informan de stock (inventario en tienda física, en tránsito, etc.), la ubicación del cliente, etc. y poder tomar rápidamente decisiones en función de esos datos. Sin embargo, la realidad hoy en día es que, en la mayor parte de los casos, desde que un sistema operacional (sistema de gestión de almacén, transporte, punto de venta, etc.) genera una operación/evento que provoca una modificación en los datos (por ejemplo existencias de un producto en una tienda) relacionado con la toma de una decisión de negocio (compra de un producto con recogida en tienda), hasta que el dato está actualizado y disponible para los sistemas operacionales (comercio electrónico, aplicación móvil, etc.) que lo necesitan, transcurre demasiado tiempo, de forma que no se tiene la certeza de que el dato tenga la calidad/veracidad necesaria para su utilización. Esto hace que las empresas estén perdiendo posibilidades Too much crucial business information is deliverd late Frowing data is inaccessible or under-utilized for business analysis Data is too fragmented/ solied to develop a clear picture of the business The volume of data is growing too rapidly for our current data infrastructure de incrementar sus ingresos con nuevas ventas y reducir sus gastos gracias a mejoras operacionales. Diferentes estudios, como por ejemplo el de Aberdeen Group que incluye la estadística mostrada en la Figura 9, indican que uno de los principales motivadores en las nuevas iniciativas de gestión del dato es la excesiva latencia asociada a los datos. 53% 47% 46% 40% All Respondents Figura 9: Principales motivadores para las iniciativas de gestión del dato Aberdeen Group, Data Management for BI. Big Data, Bigger Insight, Superior Performance, January

16 Evento de Negocio Valor para el negocio Foco del Paradigma Generar Fast Data valor en el menor tiempo de respuesta posible Tiempo 16 Figura 10: Fast Data. Generación de Valor El paradigma de Fast Data pretende aportar más valor al negocio incrementando la velocidad, y reduciendo las latencias a la que los datos están disponibles para su utilización en las aplicaciones y procesos que permiten generar valor para el negocio, bien incrementando las ventas, bien mejorando la eficiencia operacional. Así pues, Fast Data trata de: Obtener más valor de los datos en vuelo. Tomar decisiones más rápidas. Mejorar la visibilidad y previsibilidad. Ejecutar las operaciones de negocio en tiempo real. Para ello, y frente a los tradicionales sistemas de gestión de procesos de negocio en el que siempre existe un disparador del proceso que está claramente identificado (una operación de recepción de mercancía, un cliente que lanza un pedido desde la web, etc.), en el caso de Fast Data no se espera a que se produzca de forma explícita un evento que desencadene la ejecución del proceso, sino que se opta por un enfoque proactivo en el que se monitoriza permanente el flujo continuo de datos recibidos, o data-streaming, desde cualquier canal (tienda física, online, RFI, sensores, dispositivos móviles, etc.) para determinar si es necesario proceder a realizar el lanzamiento de un proceso de negocio (oferta, alerta, descuento adicional, etc.). En este análisis del flujo continuo de datos cada nuevo dato recibido será tratado como un evento, independientemente de que se trate de información de un tag RFID, de una lectura de un dispositivo cuenta personas, de un ticket de venta, etc. Este evento, bien por sí mismo, o bien en correlación con otros eventos recibidos previa, simultánea o posteriormente será susceptible de desencadenar un proceso de negocio; esto no quiere decir que todos los eventos recibidos provoquen el desencadenamiento de un proceso de negocio, sino que será un grupo reducido el que lo provoque, siendo crítico para el negocio identificar este pequeño subconjunto de eventos tan pronto como se producen. Las necesidades de negocio que están haciendo que cada vez más las empresas evolucionen sus plataformas de TI teniendo en cuenta el paradigma de Fast Data son principalmente las cuatro siguientes: Lanzamiento de nuevos servicios que precisan de datos en tiempo real. Por ejemplo campañas de marketing basadas en la ubicación del cliente. Mejorar la experiencia multicanal del cliente. Para lo cual es necesario acceder en tiempo real a información del perfil del cliente, experiencias previas de compra, stocks, etc. Mejorar la eficiencia operacional. Por ejemplo reduciendo los costes de la cadena logística, desarrollando o ampliando los usos de las iniciativas de RFID, mejorando los mantenimientos de dispositivos, etc. Mejorar la calidad de las operaciones. Reduciendo el número de roturas de stock, mejorando los tiempos de la cadena de abastecimiento, etc.

17 3 LA PLATAFORMA DE TI EN TIEMPO REAL DE ORACLE Teniendo en cuenta lo comentado en los anteriores puntos del presente documento, la propuesta de arquitectura TI en tiempo real de Oracle se basa en los siguientes principios de arquitectura fundamentales: Utilización de la mejor tecnología para cada tipo de dato utilizando un enfoque innovador basado en el modelo de Data Lake ligado a tecnologías de Big Data en el que se implanta un repositorio único de datos en su formato nativo, utilizando para ello diferentes tecnologías que se adaptan a la naturaleza de cada tipo de dato (Figura 7). Ingesta de datos con un modelo de data-streaming, en tiempo casi real, utilizando una arquitectura adaptada al flujo de datos y tipología de la información que permita reducir al mínimo las latencias asociadas al procesado del data-streaming. Enfoque modular, garantizando escalabilidad futura y coexistencia con los sistemas existentes y garantizando posibles evoluciones futuras de estos sistemas. Plataforma de Data Lake desacoplada de los sistemas de producción, distribución y consumo de datos corporativos existentes. De forma que se minimicen los impactos en la operativa actual y futura del negocio. Historificación del dato en entorno Big Data y accesibilidad de manera transparente por las aplicaciones. Esta historificación será transparente para las aplicaciones y estas no precisarán conocer si el dato que consultan está almacenando en una base de datos relacional, NoSQL o en un sistema de ficheros distribuido Hadoop. Implantación de una política de calidad del dato que detecte y prevenga posibles errores e inconsistencias. El análisis detallado de los datos generados por los diferentes canales de interacción con el cliente, tags RFID, etc. será inviable si no es posible realizar comparaciones entre conjuntos de datos con diferentes orígenes, de forma que será necesario aplicar políticas de normalización y calidad de los datos que permitan construir una visión unificada de la realidad del negocio y del entorno. Independencia entre las capas de gestión de la información y el acceso a los datos usando interfaces basados en estándares. Reducción de los costes de integración y los riesgos asociados. Permitiendo reaccionar de forma ágil ante cambios en los modelos de negocio. Implantación de un Laboratorio del Dato basado en la utilización de herramientas de descubrimiento de información y analíticas avanzadas que permitan desarrollar estrategias innovadoras de análisis de los datos contenidos en el Data Lake, de forma que se mejore la interpretación de los datos y se puedan realizar extrapolaciones útiles para el negocio, en definitiva se aporte valor a negocio desde los datos. Calidad de servicio: disponibilidad, rendimiento, escalabilidad, fiabilidad, seguridad. 17

18 La visión lógica de la propuesta de plataforma TI en tiempo real de Oracle se estructura en base a los siguientes bloques: Flujos de Datos Datos operacionales Datos web & social Ejecución Innovación Procesado Tiempo Real Depósito de Datos Data Factory DWH Eventos de Interés BI y Reporting Conocimientos /Ideas Información Operativa Evento & Datos Nuevos patrones/ hallazgos Laboratorio Descubrimiento de Información Figura 11: Visión lógica 18 Uno de los enfoques de adopción de estas tecnologías consiste en identificar un caso de uso concreto y acotado que permita desplegar las diferentes piezas tecnológicas que componen la plataforma de forma que exista un beneficio a corto plazo. Ejemplos de casos de uso en el sector retail serían los siguientes: Disponibilidad de información permanentemente actualizada de los datos de inventario y stock (comercial, en tránsito, administrativo, etc.) Previsión de la demanda. Perfilado y segmentación de clientes que permitirán la personalización de campañas de marketing. Venta cruzada en plataforma de comercio electrónico. Recomendaciones en base a ubicación geográfica. Movilización del punto de venta. Buy On Line Pick Up in Store y Webrooming. No parece factible abordar simultáneamente todos los posibles casos de uso, siendo necesario acotar el despliegue inicial de una plataforma de tiempo real a uno o pocos casos. Aunque en una primera fase sólo se aborde un caso de uso, a la hora de realizar el diseño de la plataforma, se ha de tener en cuenta que desde el primer momento deben incluirse los elementos que permitan: Realizar la captura en tiempo real de eventos. Mantener un grid (caché distribuida) de datos en memoria accesible por los diferentes sistemas operacionales. Disponer de repositorios de datos Hadoop, NoSQL y relacionales. Garantizar unos niveles mínimos de calidad y seguridad de los datos. El enfoque de tiempo real es más innovador que otros planteamientos enfocados sólo a resolver la problemática concreta de un caso de uso. Por ejemplo, alternativas basadas en implementar mejoras tecnológicas sobre la plataforma ya existente que permitan reducir los tiempos de respuesta de determinadas consultas de las aplicaciones; por ejemplo mediante la utilización de una caché de objetos en memoria que descargue de consultas al backend, bases de Social Big Data Procesado Tiempo Real Mobile IoT datos en memoria para resolver los problemas de rendimiento de consultas, etc., renunciando a abordar la adopción de una filosofía de desarrollo de sistemas y aplicaciones orientadas al tiempo real.

19 Estos enfoques más conservadores tienen una serie de importantes limitaciones tácticas y estratégicas, que se verán en el punto 5 del presente documento. Además, plantean significativas limitaciones a la hora de dar respuesta a nuevas necesidades de negocio en relación a la adopción de nuevos modelos de negocio asociados a movilidad, comercio electrónico, redes sociales, etc. A continuación se describen los elementos principales que conforman la propuesta de plataforma en TI en tiempo real de Oracle, teniendo en cuenta un proceso de negocio genérico que sigue el siguiente flujo: GENERACIÓN TRANSPORTE CÁLCULOD ISTRIBUCIÓN Evento Gestor Eventos GRID DE DATOS EN MEMORIA Bus De Servicios App1 App2 Base de Datos Captura de cambios App3 Data Streaming Raw Data Reservoir Foundation Data Layer Access & Performance Raw Data Reservoir Layer DWH Figura 13: Proceso de negocio genérico Laboratiorio del Dato 19

20 Procesado de flujos de entrada de información (Data Streaming, IoT) La plataforma debe disponer de capacidad de capturar la información originada tanto por ele-mentos técnicos (elementos RFID, información de localización de móviles, beacons, etc.), como por procesos de negocios (ventas en tiendas físicas, ventas en plataforma de comercio electrónico, envíos y devoluciones de material, etc.). Pero no será suficiente con capturar los datos generados por esos flujos constantes de datos, sino que además, como ya se ha comentado, será necesario disponer de capacidades de análisis y toma de decisiones asociadas a la información detectada en el flujo de datos y reglas de negocio predefinidas, detectando determinadas condiciones de negocio y reaccionando ante ellas. GENERACIÓN TRANSPORTE CÁLCULOD ISTRIBUCIÓN Evento Gestor Eventos OEP GRID DE DATOS EN MEMORIA Bus De Servicios App1 App2 Base de Datos Golden Gate App3 Data Streaming Raw Data Reservoir Foundation Data Layer Access & Performance Raw Data Reservoir Layer DWH 20 Figura 14: Procesado de flujos de entrada de información Laboratiorio del Dato

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