Cómo aprovechar el análisis de datos en tiempo real utilizando datos operativos

Las organizaciones de hoy en día generan datos a escala masiva y volúmenes.

Las aplicaciones que se ejecutan en servidores en la nube, centros de datos y dispositivos perimetrales producen más datos, desde más fuentes de datos, que nunca antes. Con este crecimiento, las empresas lidian constantemente con el uso eficiente de sus datos operativos para obtener información empresarial mediante una variedad de análisis de datos.

Desafortunadamente, los enfoques tradicionales de análisis distribuyen los datos operativos en múltiples sistemas dispares. Estos sistemas tienen estructuras de datos variadas y muestran diferentes propiedades transaccionales, lo que dificulta su análisis por parte de los usuarios finales. A menudo, los desarrolladores abordan este desafío creando arquitecturas y flujos de datos analíticos no estándar que inevitablemente afectan a las aplicaciones operativas (transaccionales).

Las organizaciones se ven en la necesidad de lidiar con procesos y sistemas no compartidos entre equipos. Esto agrava el problema y, en última instancia, genera mayores costos administrativos, fugas de datos y obstáculos de gobernanza.

Como los datos y transacciones surgen de las aplicaciones modernas, existe una mayor necesidad de enriquecer la experiencia del usuario. Por ejemplo, ahora es posible combinar cargas de trabajo operativas y analíticas mientras se ingieren y procesan datos en tiempo real. Las empresas quieren ofrecer productos de datos sólidos que les ayuden a comprender mejor el comportamiento de los usuarios. Del mismo modo, los desarrolladores quieren analizar los datos con facilidad y sin incurrir en enormes costos de infraestructura.

¡El análisis de datos JSON triunfa... pero espera!

En las aplicaciones modernas, JSON se ha convertido en un estándar de facto para almacenamiento de datos que requiere flexibilidad de esquema.

Ampliar los datos almacenados en formato JSON es relativamente sencillo, lo que permite que las aplicaciones evolucionen rápidamente y satisfagan las necesidades del negocio. Pero las arquitecturas y herramientas de datos tradicionales en el panorama del análisis de datos imponen otra restricción: separar las cargas de trabajo transaccionales (OLTP) y analíticas (OLAP). Luego, las herramientas de análisis de datos deben esperar a que se modifiquen los ductos de datos cuando cambian los esquemas subyacentes.

Los procesos de extracción, transformación y carga (ETL) generan costos elevados solo para que los datos estén disponibles para un procesamiento analítico posterior cuando se necesiten. Este enfoque de múltiples pasos dificulta la gestión de datos debido a la complejidad de usar sistemas separados. Como resultado, los retrasos inherentes entre los sistemas OLTP y OLAP ralentizan la toma de decisiones y paralizan a un negocio que de otro modo sería ágil.

Naturalmente, los datos en tiempo real son esenciales para mejorar el rendimiento de las aplicaciones avanzadas de análisis de datos e inteligencia empresarial. Esto repercute en la capacidad de identificar tendencias, para aplicar aprendizaje automático, o para aprovechar cualquier otro tipo de análisis prescrito de manera oportuna.

Couchbase Analytics: Analítica, procesamiento y gestión de datos simplificados

Entra en la era de analítica híbrida con Couchbase Analytics.

Intentamos reimaginar un mundo donde nuestros clientes ganan y los análisis están disponibles a la velocidad de las transacciones. Este es un mundo donde los procesos ETL son inexistentes y un único sistema híbrido derriba el muro entre las cargas de trabajo transaccionales y analíticas.

En su esencia más profunda, Couchbase Analytics evita mover datos desde bases de datos hasta almacenes de datos y facilita el acceso al procesamiento de datos en tiempo real.

Couchbase Analytics también procesa información de otros sistemas además de los presentes en un Couchbase clúster. Esta innovación permite experiencias mejoradas para el cliente y una mejor comprensión del rendimiento del negocio, lo que lleva a decisiones más basadas en datos.

Los desarrolladores ahora pueden realizar solicitudes analíticas complejas y ad hoc —JOINs grandes, agregaciones, agrupamientos— utilizando motores de procesamiento de consultas paralelas con manejo de datos masivos.

Deja que los datos impulsen tus decisiones de negocio para obtener una ventaja competitiva

Con el análisis de datos en tiempo real, ahora experimenta un tiempo de obtención de información más rápido.

Puede ejecutar más experimentos para comprender mejor a sus clientes, ya que no hay un proceso ETL laborioso involucrado. El ciclo de retroalimentación también es más corto entre los sistemas transaccionales y analíticos sin una capa ETL.

El desglose a partir de agregados analíticos siempre conduce a datos de aplicaciones recientes. Como resultado, los desarrolladores y administradores de bases de datos evitan la proliferación de bases de datos y ya no administran sistemas analíticos separados.

Couchbase Analytics también ofrece un completo lenguaje de consulta de bases de datos similar a SQL que facilita enormemente la exploración y el análisis de datos JSON.Más información sobre N1QL aquí.)

Por último, es un enfoque más económico: un único sistema híbrido consume menos infraestructura y necesita menos copias de datos, lo que da como resultado un reducir el costo total de propiedad. Al separar la carga de trabajo entre consultas operativas y cargas analíticas, la utilización de recursos es más efectiva sin el riesgo de afectar al sistema transaccional. (Exploraré más sobre los beneficios del aislamiento de cargas de trabajo en nuestra próxima publicación de esta serie).

Aplicaciones basadas en la información para la empresa moderna

Las empresas utilizan Couchbase Analytics en diversas industrias, entre ellas:

• Las empresas de tecnología financiera y de seguros detectan fraudes y evalúan riesgos en tiempo real en transacciones, pólizas y siniestros.
• Las aplicaciones de comercio electrónico y B2C generan recomendaciones personalizadas basadas en la actividad de la sesión.
• Las empresas de todos los sectores optimizan las campañas de marketing y publicidad para evitar las demoras comunes en los sistemas por lotes actuales.
• Las plataformas de IoT detectan problemas en los dispositivos y optimizan los procesos en tiempo real en lugar de esperar a actividades de mantenimiento periódico.

Véalo en acción

Próximos pasos

• Inicie su prueba gratuita de Couchbase Cloud – no requiere instalación.
• Profundiza en los detalles técnicos con este documento técnico: Couchbase bajo el capó: Una visión general de la arquitectura.
• Explora la Consulta, Búsqueda de texto completo, Concurso completo de equitación, y Analítica servicios que ofrece Couchbase.
• Mire nuestro video Couchbase Analytics – Por qué, Cuál, Cómo.