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    Maximizar el valor de los flujos de datos en tiempo real

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    A medida que la transformaci贸n digital se acelera en todas las industrias, cada vez m谩s empresas reconocen el valor sin explotar de sus flujos de datos en tiempo real. Empresa de an谩lisis de streaming empresarial Basado en flujo tiene como objetivo ayudar a las organizaciones a extraer conocimientos comerciales impactantes de estos flujos continuos de datos de eventos operativos.

    En una entrevista en el reciente Exposici贸n de IA y Big Data, el fundador y director ejecutivo de Streambased, Tom Scott, describi贸 el enfoque de la empresa para permitir an谩lisis avanzados de datos de transmisi贸n. La base de la oferta de Streambased es Apache Kafkauna plataforma de transmisi贸n de eventos de c贸digo abierto que ha sido ampliamente adoptada por empresas Fortune 500.

    芦D贸nde [Kafka] 芦El fracaso es en el an谩lisis a gran escala禄, explic贸 Scott. Si bien Kafka transporta de manera confiable flujos de datos de gran volumen entre aplicaciones y microservicios, hist贸ricamente ha sido un desaf铆o realizar cargas de trabajo anal铆ticas complejas directamente sobre la transmisi贸n de datos.

    Streambased agrega una capa de tecnolog铆a de aceleraci贸n patentada adem谩s de Kafka que hace que la plataforma sea adecuada para el tipo de casos de uso de an谩lisis exigentes que los cient铆ficos de datos y otros analistas desean realizar.

    Debido a que estos flujos de eventos que fluyen continuamente impulsan los sistemas operativos cr铆ticos y las funciones comerciales centrales, la calidad de los datos ya debe cumplir con altos est谩ndares en t茅rminos de precisi贸n, puntualidad y estructura. Al aprovechar estos canales de datos de Kafka existentes, Streambased garantiza que sus capacidades anal铆ticas tengan acceso a datos actualizados, limpios y bien organizados.

    Los casos de uso que muestran el poder del enfoque de Streambased incluyen la detecci贸n de fraude en servicios financieros. Si se produce una transacci贸n an贸mala, los analistas pueden consultar r谩pidamente transacciones similares o relacionadas para investigarlas, lo que ser铆a dif铆cil e ineficiente de lograr con una arquitectura de streaming pura. La optimizaci贸n de Streambased para la interactividad anal铆tica permite a los usuarios recopilar r谩pidamente informaci贸n contextual sin interrumpir su flujo de trabajo.

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    La convergencia de plataformas de datos operativos y anal铆ticos representa una tendencia impactante que Streambased llama el movimiento del 芦lago de datos en streaming禄.

    鈥淐reo que estamos en el per铆odo del movimiento del lago de datos en streaming. Y por lago de datos en streaming me refiero a una convergencia completa entre los sistemas de datos que utilizamos con fines anal铆ticos y los sistemas de datos que utilizamos con fines operativos鈥, explica Scott.

    Las mejoras recientes, como la retenci贸n infinita de datos en Kafka y los servicios nativos de an谩lisis de streaming, sientan las bases de este nuevo paradigma. Por ahora, Streambased sigue centrado en capacitar a los analistas de negocios a trav茅s de un acceso de autoservicio sin fricciones a datos granulares en tiempo real, sin requerir cambios en las herramientas y procesos existentes.

    Puede ver nuestra entrevista completa con Tom Scott a continuaci贸n:

    (Foto por Robert Zunikoff en desempaquetar)

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    Etiquetas: ai & big data expo, an谩lisis, apache kafka, big data, an谩lisis de datos, lago de datos, empresa, transmisi贸n de eventos, basado en transmisiones, tom scott

    Fuente: Maximizar el valor de los flujos de datos en tiempo real

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