¿Qué es Real-Time Analytics en Fabric?

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En las últimas décadas se ha producido un cambio de paradigma en la forma de acceder a la información y consumirla, ya que los usuarios se han acostumbrado a datos interactivos, a petición y accesibles para todos. Este cambio se ha visto impulsado por los macrodatos, la ingesta de datos en streaming y la búsqueda indexada basada en palabras clave. Todos juntos forman una experiencia de usuario simplificada. Con Real-Time Analytics en Microsoft Fabric, permitimos a las organizaciones centrarse y escalar su solución de análisis al tiempo que democratizamos los datos para las necesidades tanto del científico de datos ciudadano como del ingeniero de datos avanzado. Los análisis en tiempo real se han vuelto esenciales en muchos escenarios del mundo empresarial, como la ciberseguridad, el seguimiento y la gestión de recursos, el mantenimiento predictivo, la optimización de la cadena de suministro, la experiencia del cliente, la administración de la energía, la administración de inventarios, el control de calidad, la supervisión medioambiental, la administración de flotas y la salud y seguridad.

¿Cómo lo hago? Real-Time Analytics reduce la complejidad y simplifica la integración de datos. Obtenga acceso rápido a la información de datos con tan solo segundos de aprovisionamiento, streaming automático de datos, indexación y creación de particiones para cualquier origen de datos o formato, y la generación y visualización de consultas a petición. Este proceso de usuario se simplifica a la vez que conserva funcionalidades analíticas eficaces. Real-Time Analytics le permite centrarse en sus soluciones analíticas escalando sin problemas con el servicio a medida que crecen sus necesidades de datos y consultas.

Screenshot of Real-Time Analytics product showing the database homepage with a quick query pane showing binned ingestion results.

Real-Time Analytics es una plataforma de análisis de macrodatos totalmente administrada para datos de streaming y de serie temporal. Usa un lenguaje de consulta dedicado y un motor con un rendimiento excepcional para buscar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Real-Time Analytics está totalmente integrado con todo el conjunto de productos de Fabric, tanto para la carga de datos como para los escenarios de transformación de datos y visualización avanzada.

¿Qué hace que Real-Time Analytics sea único?

  • Capture, transforme y enrute eventos en tiempo real a varios destinos, incluidas las aplicaciones personalizadas.
  • Ingiera o cargue fácilmente datos de cualquier origen, en cualquier formato de datos.
  • Ejecute consultas analíticas directamente sobre datos sin procesar sin necesidad de compilar modelos de datos complejos ni crear secuencias de comandos para transformar los datos.
  • Importe datos con streaming predeterminado que proporciona un análisis de datos de alto rendimiento, baja latencia y un elevado índice de actualización.
  • Los datos importados se someten a la creación de particiones predeterminadas: particiones basadas en tiempo y hash, y la indexación predeterminada.
  • Trabaje con estructuras de datos versátiles, incluidas las consultas de texto estructurado, semiestructurado o libre.
  • Consulte datos sin procesar, con un alto rendimiento, un tiempo de respuesta increíblemente bajo, y usando al mismo tiempo una amplia variedad de operadores disponibles.
  • Administre una cantidad ilimitada de datos, desde gigabytes hasta petabytes, con un escalado ilimitado en consultas simultáneas y usuarios simultáneos.
  • La escalabilidad automática integrada ajusta los recursos para adaptarse a factores de la carga de trabajo como la caché, la memoria, el uso de la CPU y la ingesta, optimizando el rendimiento y minimizando el costo.
  • Integre a la perfección con otras experiencias y elementos de Microsoft Fabric.

¿Cuándo usar Real-Time Analytics?

Si alguna de estas preguntas describe sus necesidades de datos, Real-Time Analytics es la solución adecuada para usted:

  • ¿Necesito una actualización alta de la ingesta de datos para realizar consultas?
  • ¿Quiero transformar los datos de streaming?
  • ¿Tengo un servicio que necesite acceder a los datos con baja latencia de consulta (en cuestión de segundos)?
  • ¿Necesito buscar o acceder a datos en distintos formatos, como datos estructurados, datos semiestructurados (incluidos datos complicados como JSON u otras matrices) o datos no estructurados (por ejemplo, texto libre)?
  • ¿Quiero la capacidad de consultar grandes cantidades de datos?
  • ¿Mis datos tienen un componente de tiempo que puede beneficiarse de la estructura de base de datos optimizada para series temporales?
  • ¿Quiero la capacidad de crear consultas ad hoc en cualquier campo o fila sin optimización previa?

Los tipos de sectores que se benefician del análisis de datos en Real-Time Analytics varían. Por ejemplo: finanzas, transporte y logística, ciudades inteligentes, edificios inteligentes, operaciones de fabricación, automoción, petróleo y gas.

Escenarios

Marketing

Como especialista en marketing que implementa una nueva campaña, Real-Time Analytics le permite analizar el impacto inmediato de la campaña en ventas, inventario y logística. Puede transmitir grandes volúmenes de datos a la base de datos de KQL a través de Eventstream con una latencia de unos segundos y, después, usar un conjunto de consultas KQL para analizar el rendimiento de la campaña y visualizar los resultados en un informe de Power BI que se puede compartir. Puede usar estas conclusiones para modificar inmediatamente los distintos aspectos de la campaña y ver fácilmente el efecto en tiempo real. También puede conceder acceso de vista para la base de datos de KQL a diferentes equipos de su empresa, como los equipos de finanzas y producción para analizar los datos de streaming y realizar ajustes en el costo y la producción del producto en consecuencia.

Sales

Como analista de negocios que trabaja para una cadena comercial global, es responsable de analizar los datos entrantes y comunicar sus conclusiones a las partes interesadas clave de su negocio. Puede recopilar y almacenar datos de diversos orígenes, como fabricantes, remitentes, proveedores y en diversos formatos, como datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Todos estos datos accionables se capturan en una base de datos KQL, lo que proporciona una solución de datos escalable para los datos crecientes que pueden contener miles de millones de registros que se pueden conservar durante años para que pueda consultar y comparar con los datos de streaming. No solo puede usar un conjunto de consultas KQL para realizar análisis de series temporales, sino que también puede crear informes de Power BI que visualicen análisis geoespaciales de rutas terrestres y marítimas, detectar rápidamente anomalías y colaborar con los administradores de proyectos en paneles para tomar mejores decisiones empresariales.

¿Cómo trabajar en Real-Time Analytics?

Los elementos principales disponibles en Real-Time Analytics incluyen:

  • Eventstream para capturar, transformar y enrutar eventos en tiempo real a varios destinos sin necesidad de código.
  • Una base de datos KQL para el almacenamiento y la administración de datos. Se puede acceder a los datos cargados en una base de datos KQL en OneLake y se exponen a otras experiencias de Fabric.
  • Un conjunto de consultas KQL para ejecutar consultas, ver y personalizar los resultados de la consulta en los datos. El conjunto de consultas KQL permite guardar consultas para su uso futuro, exportar y compartir consultas con otros usuarios e incluye la opción de generar un informe de Power BI.

Vea cómo funcionan conjuntamente estos elementos en el escenario de análisis y consumo de datos de streaming de un extremo a otro: Tutorial de Real-Time Analytics: Introducción

Integración con otras experiencias

Schematic image of architecture of Real-Time Analytics integration with other experiences.

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