La virtualización de datos unifica los datos para una IA y un analytics sin interrupciones

La integración de datos constituye un primer paso fundamental en la construcción de cualquier aplicación de inteligencia artificial (IA). Si bien existen varios métodos para iniciar este proceso, las organizaciones aceleran el proceso de desarrollo y despliegue de aplicaciones a través de la virtualización de datos.

La virtualización de datos permite a las compañías desbloquear el potencial oculto de sus datos, proporcionando insight de IA en tiempo real para aplicaciones de vanguardia como el mantenimiento predictivo, la detección de fraudes y la previsión de la demanda.

A pesar de las fuertes inversiones en bases de datos y tecnología, muchas compañías luchan por extraer más valor de sus datos. La virtualización de datos cierra esta brecha, lo que permite a las organizaciones utilizar sus fuentes de datos existentes con flexibilidad y eficiencia para iniciativas de IA y analytics.

La virtualización de datos actúa como un puente, lo que permite que la plataforma acceda y muestre datos de sistemas de fuentes externas bajo demanda. Este enfoque innovador centraliza y agiliza la gestión de datos sin necesidad de almacenamiento físico en la propia plataforma. Se establece una capa virtual entre las fuentes de datos y los usuarios, lo que permite a las organizaciones acceder y gestionar sus datos sin replicación ni movimiento desde su ubicación original.

• La virtualización de datos agiliza la fusión de datos procedentes de diversas fuentes al eliminar la necesidad de desplazamientos físicos o duplicaciones. Esto reduce significativamente el tiempo y los gastos de integración de datos, al tiempo que minimiza la posibilidad de imprecisiones o pérdidas de datos.

• Las organizaciones pueden conseguir una perspectiva centralizada de sus datos, independientemente de su fuente de almacenamiento. Esto sirve como punto de referencia único para los analytics, los reportes y las decisiones basadas en datos, lo que se traduce en una mayor precisión y una generación más rápida de insight valioso.

• Las organizaciones adquieren la capacidad de modificar y escalar sus datos sin esfuerzo en respuesta a las cambiantes demandas del negocio, lo que lleva a una mayor agilidad y adaptabilidad.

La IA transformó significativamente las grandes compañías, remodelando las operaciones empresariales y los procesos de toma de decisiones mediante soluciones avanzadas de analytics. Esta transformación se basa en gran medida en la virtualización de datos, que sirve de eje central, conectando flujos de datos de diversas fuentes en tiempo real, como datos de sensores y registros de equipamiento, así como eliminando los silos de datos y la fragmentación.

La virtualización de datos no solo integra datos en tiempo real, sino también datos históricos de suites de software integrales empleadas para diversas funciones, como la planeación de recursos empresariales o la gestión de relaciones con los clientes. Estos datos históricos proporcionan insight valioso sobre áreas como los programas de mantenimiento, el rendimiento de los activos o el comportamiento del cliente, según la suite.

Al combinar datos históricos y en tiempo real de diversas fuentes, la virtualización de datos crea una visión completa y unificada de todo el ecosistema de datos operativos de una organización. Esta visión holística permite a las compañías tomar decisiones basadas en datos, optimizar procesos y obtener un beneficio competitivo.

Con el auge de los chatbots de IA generativa, los modelos fundacionales ahora emplean este rico conjunto de datos. Estos algoritmos tamizan activamente los datos para descubrir patrones, tendencias y correlaciones ocultos, proporcionando insight valioso que permite que el analytics avanzado prediga una variedad de resultados. Estas predicciones pueden identificar posibles oportunidades de negocio, como cambios en el mercado y necesidades de los clientes, detectar y prevenir de manera proactiva problemas y fallas del sistema, y optimizar los programas de mantenimiento para maximizar el tiempo de actividad y la eficiencia.

 1. Latencia y análisis en tiempo real

Desafío: 

El acceso directo a los datos almacenados generalmente incurre en menos latencia en comparación con la recuperación de datos virtualizados, lo que puede impedir los análisis de mantenimiento predictivo en tiempo real, cuando el insight oportuno es crucial.

Consideraciones de diseño:

Necesitamos un enfoque doble para garantizar información en tiempo real y minimizar los retrasos en el acceso a los datos virtualizados. Primero, analizaremos la infraestructura de red y optimizaremos los protocolos de transferencia de datos. Esto puede implicar técnicas como la segmentación de la red para reducir la obstrucción o el uso de protocolos más rápidos como UDP para ciertos tipos de datos. Al optimizar la transferencia de datos, disminuimos el tiempo que se tarda en recuperar la información que necesita. En segundo lugar, implementaremos estrategias de actualización de datos para mantener un conjunto de datos razonablemente actualizado para su análisis. Esto podría implicar el uso de trabajos por lotes para realizar actualizaciones incrementales de datos a intervalos regulares, equilibrando la frecuencia de actualización con los recursos necesarios. Alcanzar este equilibrio es crucial: las actualizaciones demasiado frecuentes pueden sobrecargar los recursos, y las poco frecuentes pueden conducir a datos obsoletos y predicciones inexactas. Al combinar estas estrategias, podemos lograr una latencia mínima y un nuevo conjunto de datos para un análisis óptimo.

2. Equilibrar la frecuencia de actualización y el trabajo del sistema de origen

Desafío: 

La consulta continua de datos virtualizados para obtener insight en tiempo real puede sobrecargar los sistemas de origen y afectar su rendimiento. Esto plantea un problema crítico para el análisis predictivo o la IA, que depende de la actualización frecuente de los datos.

Consideraciones de diseño:

Para optimizar la frecuencia de consultas para su análisis predictivo y reportes, debe diseñar cuidadosamente la manera en que accede a los datos. Esto incluye centrarse en recuperar solo puntos de datos críticos y potencialmente emplear herramientas de data replication para acceder en tiempo real desde múltiples fuentes. Además, considere programar o agrupar recuperaciones de datos para puntos cruciales específicos en lugar de consultas constantes, lo cual reduce la tensión en los sistemas de datos y mejora el rendimiento general del modelo.

3. Abstracción del nivel de virtualización y beneficios para los desarrolladores

Beneficio: 

El nivel de virtualización en la plataforma de datos actúa como una capa de abstracción. Esto significa que los desarrolladores crean aplicaciones de IA/ML o minería de datos para compañías una vez que la capa de abstracción está lista, sin preocuparse por dónde se almacenan físicamente los datos o sus detalles de almacenamiento específicos. Pueden concentrarse en diseñar la lógica central de sus modelos sin enredarse en las complejidades de la gestión de datos. Esto conduce a ciclos de desarrollo más rápidos y a una implementación más veloz de las aplicaciones.

Beneficios para los desarrolladores:

Al emplear una capa de abstracción, los desarrolladores que trabajan en el analytics de datos pueden concentrarse en la lógica central de sus modelos. Esta capa actúa como un escudo, ocultando las complejidades de la gestión del almacenamiento de datos. Esto se traduce en tiempos de desarrollo más rápidos, ya que los desarrolladores no se enredan en las complejidades de los datos, lo que en última instancia conduce a un despliegue más rápido de los modelos de mantenimiento predictivo.

4. Consideraciones sobre la optimización del almacenamiento

Es posible que las técnicas de optimización del almacenamiento, como la normalización o la desnormalización, no se apliquen directamente a todas las funciones de una aplicación de análisis de datos específica, sin embargo, desempeñan un papel importante al adoptar un enfoque híbrido. Este enfoque implica integrar tanto los datos ingeridos como los datos a los que se accede a través de la virtualización dentro de la plataforma elegida.

Evaluar las compensaciones entre estas técnicas ayuda a garantizar un uso óptimo del almacenamiento para los conjuntos de datos ingeridos y virtualizados. Es crucial considerar estos aspectos de diseño para crear soluciones de ML eficaces mediante el uso de datos virtualizados en la plataforma de datos.

La virtualización de datos evolucionó más allá de la mera innovación. Sirve como herramienta estratégica para mejorar las capacidades de diversas aplicaciones. Un buen ejemplo es una plataforma de virtualización de datos. Esta plataforma facilita el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones mediante el uso de la virtualización de datos, mejorando así significativamente su eficiencia, adaptabilidad y capacidad para ofrecer insight casi en tiempo real.

Exploremos algunos casos de uso convincentes que muestran el poder transformador de la virtualización de datos.

1. Optimizar las cadenas de suministro para un mundo globalizado

Actualmente, en la economía global interconectada, las cadenas de suministro se caracterizan por amplias redes con dependencias complejas. La virtualización de datos optimiza estos sistemas complejos de manera crucial. Una plataforma de virtualización de datos unifica datos de numerosas fuentes, incluidas métricas de producción, detalles de seguimiento logístico y datos de tendencias del mercado. Esta visión integral empodera a las compañías, ya que ofrece un panorama completo de todas las operaciones de su cadena de suministro.

Imagine tener una visibilidad sin obstáculos en todos los aspectos. Puede identificar de forma proactiva posibles cuellos de botella, optimizar los procesos logísticos y adaptarse a las dinámicas cambiantes del mercado en tiempo real. El resultado es una cadena de valor optimizada y ágil que ofrece importantes beneficios competitivos.

2. Profundizar en el comportamiento del cliente: análisis de clientes

La revolución digital hizo que comprender a los clientes sea fundamental para el éxito empresarial. Una plataforma de virtualización de datos desglosa los silos de datos mediante el uso de la virtualización de datos. Integra sin problemas los datos de los clientes de varios puntos de contacto, como registros de ventas, interacciones de servicio al cliente y métricas de rendimiento de campañas de marketing. Este escenario de datos unificado fomenta una comprensión integral de los patrones de comportamiento y preferencias de los clientes.

Armadas con estos insights profundos de los clientes, las compañías pueden crear experiencias altamente personalizadas, hacer promociones e innovar productos que resuenen de manera más efectiva con su público objetivo. Este enfoque basado en datos promueve la satisfacción del cliente y cultiva una lealtad duradera, un elemento clave para prosperar en el entorno competitivo actual.

3. Detección de fraude proactiva en la era digital

El fraude financiero evoluciona constantemente y presenta una tarea de detección desafiante que debe abordarse de manera proactiva mediante plataformas de virtualización de datos. La plataforma identifica posibles intentos de fraude en tiempo real mediante la virtualización y el análisis de datos de diversas fuentes, como registros de transacciones, patrones de comportamiento de los usuarios y detalles demográficos. Este enfoque no sólo protege a las compañías de pérdidas financieras, sino que también fomenta la confianza con su base de clientes, un activo crucial en la era digital actual.

El potencial transformador de la virtualización de datos se ejemplifica con estas impactantes aplicaciones. La plataforma IBM Cloud Pak for Data e IBM Watsonx permiten a las empresas liberar todo el poder de sus datos, impulsando la innovación y obteniendo una ventaja competitiva y significativa en diversas industrias. IBM también ofrece IBM Data Virtualization como motor de consultas común e IBM Knowledge Catalog para la gobernanza de datos.

Estamos aquí para ayudarle en cada paso de su viaje de virtualización de datos.