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¿Es ahora el tiempo adecuado para BI en tiempo real?

Entrar en BI en tiempo real requiere planificación cuidadosa pero puede traer grandes ganancias. Expertos y profesionales aconsejan para hacerlo bien.

Hubo un tiempo en que el departamento de inteligencia empresarial (BI) de Quicken Loans’ podía hablar sin exageración de los más de 400 informes estáticos que había construido para sus usuarios.

Aún entonces, la línea de negocio se quejaba de una falta de visibilidad: los informes predefinidos limitaban la habilidad de los usuarios de negocio para explorar los datos de la manera en que querían, dice Steve Brennan, director de BI para la financiera hipotecaria de Detroit y ponente en The Data Warehousing Institute’s BI Executive Summit (Cumbre Ejecutiva de BI) en Febrero.

“Duele oír que no hay visibilidad”, dijo durante su presentación, “pero no es culpa de ellos, es culpa nuestra”.

En 2007, Brennan y su equipo se embarcaron en un proyecto para construir el almacén de datos centralizado de la compañía. Se centró en resolver el problema de visibilidad, que incluía construir tableros de autoservicio, introduciendo herramientas de extracción de datos e implementando sesiones de formación.

Pero las quejas no venían de cómo se podían visualizar solos los datos: la línea de negocios también criticó sobre qué datos podían verse y cuándo. Para proveer ese tipo de visibilidad, Quicken Loans se adentró en el mundo conocido como BI en tiempo real.

Alterando la manera de hacer las cosas
En los primero días de almacenamiento de datos, la tecnología era más ruda que hoy. Los negocios tenían gran éxito si podían cargar datos diariamente, dice Nancy Williams, consultora de BI y analítica para DecisionPath Consulting en Gaithersburg, Maryland. Ya que los negocios se veían limitados en almacenamiento, tenían que deshacerse de datos frecuentemente o arriesgarse a degradar la base de datos.

 “Cuando empezamos, el almacenamiento de datos y BI era todo sobre historia y vistas largas de información”, dice Williams. “El concepto de tiempo real vino a alterar la manera de hacer las cosas”.

Hoy los datos puede cargarse y almacenarse casi instantáneamente, lo que ha reducido dramáticamente la latencia – el tiempo entre el registro de un evento y cuándo esa información se hace disponible. Los negocios en estos días están buscando maneras de aprovechar estos avances.

Una manera que tienen los negocios de poder hacer esto es potenciar sus almacenes de datos con capacidades de tiempo real, según Wayne Eckerson, consultor de BI y director de investigación para el grupo de aplicaciones de negocio y medios de arquitectura de TechTarget Inc.

Aunque están diseñados para cargar datos en lotes, los negocios pueden integrarlos con buses de mensajería, o pueden cambiar la captura de datos, dijo Eckerson en una entrevista reciente por video.

“También se puede aumentar la velocidad a la que se hacen cargas de lotes”, dijo. “Algunas personas los llaman micro-lotes o mini-lotes”.

Eckerson se dio cuenta de que este enfoque significa que los datos de una compañía estarán en un lugar, muy similar a lo que sucede con el almacén de datos centralizado de Quicken Loans. Williams, sin embargo, ve otra ventaja.

“El almacenamiento de datos en tiempo real también incluye la habilidad de integrar datos a través de la organización”, dijo. “Se podrían juntar dos o tres eventos que sucedieron [en sistemas diferentes] y se podrían ver rápidamente”.

Pero un entorno en tiempo real también se puede construir fuera del almacén de datos. Si bien los negocios pueden hacer esto usando diferentes métodos, Eckerson dice que el procesamiento de eventos complejos, también llamado procesamiento basado en streaming, es un método popular.

“Usualmente, estos sistemas se están alimentando con grandes volúmenes de eventos discretos, a veces decenas de miles por segundo”, dijo. “Estos sistemas pueden ejecutar consultas sobre los datos a medida que los datos corren por el sistema y provocar alertas”.

Cualquier enfoque puede generar preguntas sobre la calidad de datos, pero no debería ser así, dice David Loshi, presidente de la consultoría Knowledge Integrity Inc., en Silver Spring, Maryland.

“Si los negocios se preocupan sobre la calidad de los datos, eso impregna todo y se debería atender a un nivel sistémico”, dijo.

BI en tiempo real vs. BI en tiempo adecuado
El concepto de BI en tiempo real todavía genera confusión, y parte de la razón es la semántica.

“Tiempo real tiene una definición discreta”, dice Loshin. “Procesamiento en tiempo real significa que hay un margen de tiempo en el cual se debe completar la transacción o la tarea”.

Eckerson dijo que el término era mal comprendido, y los tecnólogos también ven el término como problemático.

“Una vez los datos en teoría salen del sistema en que suceden, se descarta el tiempo real”, dice Brenna de Quicken Loans.

El debate ha abierto el camino para dos términos adicionales de la industria: casi tiempo real y tiempo adecuado. Pero más allá de la semántica hay otro obstáculo: BI en tiempo real no es ni fácil ni barato.

“Se tiene que determinar si hay una propuesta de valor”, dice Loshin. “No todos los negocios necesitan cambios minuto a minuto”.

En el caso de Quicken Loans, que opera su negocio casi completamente en línea y construye su sistema casi completamente dentro de la empresa, el BI en tiempo real ayuda a la compañía a monitorear eventos. En algunos casos, el monitoreo sucede en la interfaz pública. En otros casos, el monitoreo sucede en el backend (entorno no accesible a la interfaz pública).

“Una de las cosas más interesantes que ha surgido de nuestros esfuerzos de ingeniería es el monitoreo del retraso de datos”, dijo Brennan, agregando que si los datos no se actualizan regularmente, se alerta a los ingenieros. “Ha sido una gran cosa para nosotros para buscar problemas con los datos de forma proactiva”.

Pero antes de tomar el camino de BI en tiempo real, Brennan aconsejó que los negocios construyan una visión tecnológica, y los consultores estuvieron de acuerdo.

“Debería tener una estrategia de BI que esté alineada de cerca con su estrategia de negocio”, dijo Williams. “Si hace eso, piense en cómo se necesita la información, quién la necesita y cómo de rápido la necesitan”.

Loshi también aconsejó que antes de implementar tecnología BI en tiempo real, los negocios deberían considerar las implicaciones que tendrá para los equipos que la estarán usando y los procesos de negocios.

“Tal vez puedo adquirir, analizar y entregar resultados más rápido, pero si las personas que obtienen esos resultados no saben qué hacer con ellos, entonces solo es una prueba cara”, dijo.

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