Posibilita detectar oportunidades y riesgos, y tomar decisiones en tiempo real al proveer datos más organizados y más útiles, accesibles en tiempo real, una configuración fácil de una canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) y latencias inferiores a un segundo.
Las analíticas de streaming (también conocidas como analíticas de transmisión o procesamiento de flujo de eventos) procesan y analizan grandes grupos de datos actuales y «en movimiento» mediante el uso de consultas continuas (en vez de por lotes) llamadas flujos de eventos. Son muy útiles con las fuentes que envían datos de pequeño tamaño (kilobytes) a medida que se originan en un flujo constante. Dichos flujos se derivan de un evento puntual que sucede como resultado directo de una o más acciones.
Streaming analytics se aplica a una variedad de fuentes de datos, como telemetría de dispositivos conectados, mediciones, actividad de servidores, clics en sitios web, archivos de registro que generan los clientes mientras usan aplicaciones web, transacciones de comercio electrónico, texto sin estructurar, vídeo, audio, información de redes sociales o servicios geoespaciales. Se suelen utilizar en la agregación y la correlación en tiempo real, el filtrado o el muestreo.
Algunos de los usos más probables residen en el transporte, manufactura, seguridad hogareña, monitoreo sanitario, comercio electrónico (autenticaciones y validaciones), los servicios financieros, las sociedades de inversión, los medios de comunicación, los servicios públicos, la salud de una red o un sistema, la fabricación de sistemas de control de circuito cerrado, y activos de campo como camiones, plataformas petrolíferas y máquinas expendedoras.
Estas soluciones pueden estar en producción con pocos clics, ampliarse fácilmente con código personalizado, con una disponibilidad del 99,9% y funcionalidades de Inteligencia Artificial y Learning Machine integradas para escenarios más avanzados; además, permite una escalabilidad rápida con capacidad flexible, con kits de herramientas analíticas para acelerar el desarrollo.
En este entorno, Microsoft fue distinguido como líder en el informe ‘The Forrester Wave’ sobre el análisis de streaming del segundo trimestre de 2021; se debió a su facilidad de uso, tanto en la nube como en el perímetro mediante Azure IoT Edge, gracias a su arquitectura híbrida. Azure Streaming Analytics (ASA) permite a los desarrolladores usar SQL para definir consultas, y optimiza los recursos subyacentes para maximizar la tasa de transferencia efectiva y disminuir la latencia en las cargas de trabajo más exigentes.
Algunos puntos fuertes
Cuando el tiempo es vital y los datos se envían en streaming, las analíticas de streaming superan al procesamiento por lotes, que suele manejar grandes volúmenes de datos al mismo tiempo, lo cual provoca mayor latencia y, cuando los datos se procesen, quizá estén obsoletos. Así, las organizaciones pueden generar valor a partir de los datos en movimiento con streaming analytics, igual que de los datos en reposo con las herramientas de análisis tradicionales:
- Gestionar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) al analizar de manera instantánea las operaciones comerciales de rutina.
- Si sucede un evento no común, se mostrará en un tablero y se puede aplicar en ciberseguridad, automatizando la detección y respuesta a las amenazas.
- Permite descubrir tendencias y establecer puntos de referencia más rápido. Esto permite el incremento de ventas y la realización de ventas cruzadas.
- Crear oportunidades como la invención de nuevos modelos de negocios, innovaciones en productos y fuentes de ingresos.
- Reducir las pérdidas evitables como violaciones de seguridad, problemas de fabricación, abandono de clientes, crisis bursátiles y crisis en redes sociales.
