{"id":3514,"date":"2021-08-30T13:39:32","date_gmt":"2021-08-30T12:39:32","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=3514"},"modified":"2021-08-30T13:39:32","modified_gmt":"2021-08-30T12:39:32","slug":"3-claves-para-optimizar-la-analitica-en-tiempo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=3514","title":{"rendered":"3 Claves para optimizar la anal\u00edtica en tiempo real"},"content":{"rendered":"

Transformar los eventos en conocimiento inmediato, ofrecer soluciones escalables para procesar grandes cantidades de datos y liberar el acceso al an\u00e1lisis de autoservicio, son aspectos fundamentales<\/strong><\/p>\n

Los datos y la anal\u00edtica se han convertido en algo natural para la mayor\u00eda de las empresas, pero el simple hecho de tener acceso a los grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n que generan estos dispositivos ya no ser\u00e1 suficiente. Las principales compa\u00f1\u00edas se est\u00e1n dando cuenta de que la velocidad se ha convertido en una nueva frontera para la diferenciaci\u00f3n competitiva. Es imperativo que las organizaciones reduzcan el tiempo necesario para obtener datos con el objetivo de conseguir una ventaja respecto a los competidores respondiendo con decisi\u00f3n y afinando las operaciones.
\nLos datos en streaming tienen una gran utilidad hoy en d\u00eda en aspectos como el mantenimiento predictivo, el seguimiento de activos y monitorizaci\u00f3n, la gesti\u00f3n de flotas o en la implantaci\u00f3n de las denominadas smart cities.
\nSeg\u00fan Gartner[1], para 2022, m\u00e1s de la mitad de los principales sistemas comerciales nuevos incorporar\u00e1n \u00abinteligencia continua\u00bb que utilizar\u00e1 datos de contexto en tiempo real para mejorar la toma de decisiones.<\/p>\n

Por todos estos motivos, Cloudera, la empresa de la Enterprise Data Cloud, presenta 3 claves para optimizar la anal\u00edtica en tiempo real:<\/p>\n

1. La transformaci\u00f3n de los eventos en conocimiento inmediato:<\/strong> Los datos tienen una vida \u00fatil muy corta y su naturaleza din\u00e1mica requiere que se procesen tan pronto como se reciban. La informaci\u00f3n se vuelve menos valiosa a medida que pasa el tiempo ya que ayer ya es tarde. La transmisi\u00f3n funciona a una velocidad que marca una diferencia cr\u00edtica entre descubrir qu\u00e9 sucedi\u00f3 y actuar a tiempo.
\nConsultar los flujos de datos de forma continua, para identificar de manera instant\u00e1nea el valor en los datos reci\u00e9n creados y recalcular las consultas agregadas cuando hay cambios, es fundamental. Esto produce an\u00e1lisis granulares y precisos en tiempo real que no se pueden lograr con los m\u00e9todos convencionales.
\nEsta caracter\u00edstica es esencial para obtener informaci\u00f3n en el momento en que ocurren los eventos. En muchos casos, la detecci\u00f3n temprana de problemas permite un enfoque predictivo en lugar de reactivo para cortar los problemas de ra\u00edz antes de que se agraven.<\/p>\n

2. Soluciones escalables para procesar grandes cantidades de datos:<\/strong> Los principales obst\u00e1culos que tienen las empresas para la implementaci\u00f3n del an\u00e1lisis en tiempo real son la complejidad de los datos, las habilidades de las personas, la disponibilidad de recursos, el coste y la seguridad.
\nPara hacer frente a esos problemas es necesario dotar a las plataformas de datos heredadas de escalabilidad y flexibilidad, mediante el uso de soluciones que transformen, filtren, agreguen y enriquezcan los datos.
\nLa combinaci\u00f3n de estas funciones permite a las organizaciones extraer el m\u00e1ximo valor de la transmisi\u00f3n de datos a sus sistemas al dibujar conexiones que no son evidentes de inmediato.<\/p>\n

3. Liberaci\u00f3n del acceso al an\u00e1lisis de autoservicio para cualquier persona:<\/strong> Pese a que las consultas en tiempo real suelen estar limitadas a las personas especializadas, la liberaci\u00f3n del acceso a este tipo de an\u00e1lisis puede abrir un nuevo abanico de posibilidades para utilizar datos empresariales, desde la optimizaci\u00f3n de las operaciones de fabricaci\u00f3n, la reducci\u00f3n de las amenazas cibern\u00e9ticas hasta la predicci\u00f3n de los patrones de compra de los clientes.
\nLa democratizaci\u00f3n de los datos se produce mientras los activos y recursos se optimizan, permitiendo a los usuarios unirse a m\u00faltiples flujos de datos y realizar agregaciones, dando paso a la agilidad y la innovaci\u00f3n. Mientras tanto, los equipos se involucran en la exploraci\u00f3n de informaci\u00f3n y en la b\u00fasqueda de formas novedosas de tomar decisiones comerciales cr\u00edticas.<\/p>\n

[1] Gartner Identifies Top 10 Data and Analytics Technology Trends for 2019, by Gartner in Gartner Newsroom<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Cloudera<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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