Como investigador en análisis de datos, sé que implementar análisis en tiempo real es una tarea enorme para la mayoría de las empresas, especialmente para aquellas que manejan grandes volúmenes de datos. Sin embargo, vale la pena el esfuerzo; los análisis en tiempo real pueden ayudar a tu empresa a obtener información más rápido y manejar fuentes de datos en streaming que brindan mayor profundidad a tu análisis. He identificado cuatro desafíos clave y tácticas clave para ayudarte a superarlos.
Desafío #1: Una definición vaga de tiempo real
En nuestra práctica de consultoría de datos, nuestros clientes tienen diferentes interpretaciones que resultan en requisitos inconsistentes. Imagina que la alta dirección ha decidido adoptar análisis en tiempo real, pero el equipo de gestión entiende el término de manera diferente y tiene expectativas diferentes. ¿Será exitoso un proyecto así? Probablemente no. Una definición vaga significa incertidumbre sobre los posibles casos de uso y qué tareas empresariales (tanto actuales como futuras) se pueden resolver. En nuestra práctica de consultoría de datos, nuestros clientes tienen diferentes interpretaciones del término tiempo real. En el contexto de los análisis, algunos creen que tiempo real significa obtener información instantánea y otros están conformes con esperar varios minutos entre la recolección de datos y la respuesta del sistema de análisis.
Lección clave: Debes invertir tiempo y esfuerzo significativos para recopilar requisitos detallados de todos los interesados. Al final de esta etapa, tu equipo debe estar de acuerdo unánimemente en lo que significa tiempo real, qué datos necesitas en tiempo real y qué fuentes de datos debes utilizar.
Desafío #2: Una arquitectura irrelevante
Una vez que hayas definido claramente el significado de tiempo real y formulado los requisitos para los análisis en tiempo real, es hora de proceder con el diseño de la arquitectura. Tu arquitectura necesitará la capacidad de procesar tus datos a alta velocidad. Sin embargo, los requisitos de velocidad de procesamiento pueden variar desde milisegundos hasta minutos, dependiendo de la fuente de datos y la aplicación. Tu arquitectura también debe ser capaz de manejar picos en el volumen de datos y poder escalar a medida que tus datos crezcan. Ciertamente, no quieres descubrir que la arquitectura que parecía perfecta hace uno o dos años no puede procesar el doble de tu volumen de datos.
Las empresas que planean adoptar análisis en tiempo real a menudo pierden de vista los análisis sin conexión, pero necesitas tanto análisis en tiempo real como análisis sin conexión para obtener información. Por ejemplo, enviar alertas instantáneas es una gran aplicación para los análisis en tiempo real; identificar modelos y patrones con aprendizaje automático es un proceso que consume mucho tiempo y no es adecuado para el procesamiento en tiempo real. Ejecutar análisis en tiempo real y análisis sin conexión en los mismos datos puede crear conflictos en los recursos informáticos y obstaculizar el rendimiento. Tu arquitectura debe estar diseñada para resolver tales conflictos.
Para obtener más información sobre estos desafíos y tácticas clave para implementar análisis en tiempo real, te invito a leer el artículo completo aquí.
Crédito del artículo: TDWI
