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¿Qué es la inteligencia en tiempo real?

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La inteligencia en tiempo real es un servicio eficaz que permite a todos los usuarios de tu organización extraer información y visualizar sus datos en movimiento. Además, ofrece una solución integral para escenarios controlados por eventos, datos de streaming y registros de datos. Tanto si se trata de gigabytes como petabytes, todos los datos de la organización en movimiento convergen en el centro en tiempo real. Conecta sin problemas los datos basados en el tiempo de varios orígenes mediante conectores sin código, lo que permite información visual inmediata, análisis geoespacial y reacciones basadas en desencadenadores que forman parte de un catálogo de datos de toda la organización.

Una vez que conectes sin problemas cualquier flujo de datos, se puede acceder a toda la solución SaaS. La inteligencia en tiempo real controla la ingesta de datos, la transformación, el almacenamiento, el análisis, la visualización, el seguimiento, la IA y las acciones en tiempo real. Los datos permanecen protegidos, regulados e integrados en toda la organización, y se alinean sin problemas con todas las ofertas de Fabric. La inteligencia en tiempo real transforma los datos en un recurso dinámico y accionable que impulsa el valor en toda la organización.

¿Puede la inteligencia en tiempo real ayudarme?

La inteligencia en tiempo real se puede usar para el análisis de datos, la información visual inmediata, la centralización de los datos en movimiento para una organización, las acciones sobre los datos, la consulta eficaz, la transformación y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados. Tanto si necesitas evaluar datos de sistemas IoT, registros del sistema, texto libre, datos semiestructurados o contribuir a los datos para su consumo por parte de otros usuarios de tu organización, la inteligencia en tiempo real proporciona una solución versátil.

Aunque se denomina "en tiempo real", los datos no tienen que fluir a altas velocidades y volúmenes. La inteligencia en tiempo real proporciona soluciones controladas por eventos, en lugar de basadas en programación. Los componentes de inteligencia en tiempo real se basan en servicios principales de Microsoft de confianza y, juntos, amplían las funcionalidades generales de Fabric para proporcionar soluciones controladas por eventos.

Las aplicaciones de inteligencia en tiempo real abarcan una amplia variedad de escenarios empresariales, como automoción, fabricación, IoT, detección de fraudes, administración de operaciones empresariales y detección de anomalías.

¿Cómo usar inteligencia en tiempo real?

La inteligencia en tiempo real de Microsoft Fabric ofrece funcionalidades que, en combinación, permiten la creación de soluciones de inteligencia en tiempo real en apoyo de procesos empresariales e de ingeniería.

Diagrama de la arquitectura de inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric.

  • El centro en tiempo real actúa como un catálogo centralizado dentro de la organización. Facilita el acceso, la adición, la exploración y el uso compartido de datos. Al expandir el intervalo de orígenes de datos, permite información más amplia y claridad visual en varios dominios. Cabe destacar que este centro garantiza que los datos no solo estén disponibles, sino que también sean accesibles para todos, lo que promueve la toma de decisiones rápida y la acción informada. El uso compartido de datos de streaming de diversos orígenes desbloquea el potencial de crear una inteligencia empresarial completa en toda la organización.

  • Una vez que selecciones una secuencia de la organización o conectada a orígenes externos o internos, puedes usar las herramientas de consumo de datos en Inteligencia en tiempo real para explorar los datos. Las herramientas de consumo de datos usan el proceso de exploración de datos visuales y exploran en profundidad la información de datos. Puedes acceder a los datos que son nuevos y comprender fácilmente la estructura de datos, los patrones, las anomalías, las cantidades de previsión y las tasas de datos. En consecuencia, puedes actuar o tomar decisiones inteligentes en función de los datos. Los paneles en tiempo real vienen equipados con interacciones integradas que simplifican el proceso de comprensión de los datos, lo que hace que sea accesible para cualquier persona que quiera tomar decisiones en función de los datos en movimiento mediante herramientas visuales, Lenguaje natural y Copilot.

  • Estas conclusiones se pueden convertir en acciones con el Data Activator, a medida que configuras alertas Reflex de varias partes de Fabric para reaccionar a patrones de datos o condiciones en tiempo real.

¿Cómo interactúas con los componentes de inteligencia en tiempo real?

Detección de datos de streaming

El centro en tiempo real se usa para detectar y administrar los datos de streaming. Los eventos del centro en tiempo real son un catálogo de datos en movimiento y contienen:

  • Flujos de datos: verás todas las secuencias de datos que se ejecutan activamente en Fabric a las que tienes acceso.

  • Orígenes de Microsoft: detecta fácilmente los orígenes de streaming que tienes y configura rápidamente la ingesta de esos orígenes en Fabric, por ejemplo: Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, Azure SQL DB captura de datos modificados (CDC), CDC de Azure Cosmos DB, CDC de PostgreSQL DB.

  • Eventos de Fabric: las funcionalidades controladas por eventos admiten notificaciones en tiempo real y procesamiento de datos. Puede supervisar y reaccionar a eventos, incluidos los eventos de elementos del área de trabajo de Fabric y los eventos de Azure Blob Storage. Estos eventos se pueden usar para desencadenar otras acciones o flujos de trabajo, como invocar una canalización de datos o enviar una notificación por correo electrónico. También puedes enviar estos eventos a otros destinos mediante secuencias de eventos.

Estos datos se presentan en un formato fácilmente consumible y están disponibles para todas las cargas de trabajo de Fabric.

Conexión a datos de streaming

Las secuencias de eventos son la forma en que Fabric captura, transforma y enruta grandes volúmenes de eventos en tiempo real a varios destinos con una experiencia sin código. Los flujos de eventos admiten varios orígenes de datos y destinos de datos, incluida una amplia gama de conectores a orígenes externos, por ejemplo: clústeres de Apache Kafka, fuentes de captura de datos modificados de base de datos, orígenes de streaming de AWS (Kinesis) y Google (GCP Pub/Sub).

Procesar flujos de datos

Mediante el uso de las funcionalidades de procesamiento de eventos en flujos de eventos, puedes realizar el filtrado, la limpieza de datos, la transformación, las agregaciones en ventanas y la detección de réplicas para colocar los datos en la forma que desees. También puedes usar las funcionalidades de enrutamiento basadas en contenido para enviar datos a diferentes destinos en función de los filtros. Otra característica, derivada de secuencias de eventos, permite construir flujos nuevos como resultado de transformaciones o agregaciones que se pueden compartir con los consumidores en el centro en tiempo real.

Almacenar y analizar datos

Los Eventhouse son el motor de análisis ideal para procesar datos en movimiento. Se adaptan específicamente a eventos de streaming basados en tiempo con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos se indexan y particionan automáticamente en función del tiempo de ingesta, lo que proporciona funcionalidades de consulta analíticas increíblemente rápidas y complejas en datos de granularidad alta. Los datos almacenados en los Eventhouse pueden estar disponibles en OneLake para su consumo por otras experiencias de Fabric.

Los datos indexados y particionados almacenados en los Eventhouse están listos para consultas rápidas con varios códigos, poco código u opciones sin código en Fabric. Los datos se pueden consultar en KQL nativo (Lenguaje de consulta Kusto) o mediante T-SQL en el conjunto de consultas KQL. El copiloto Kusto, junto con la experiencia de exploración de consultas sin código, simplifica el proceso de análisis de datos para usuarios de KQL experimentados y científicos de datos. KQL es un lenguaje sencillo pero eficaz para consultar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. El lenguaje es expresivo, fácil de leer y comprender la intención de consulta y está optimizado para experiencias de creación.

Visualización de información de datos

Estas conclusiones de datos se pueden visualizar en conjuntos de consultas KQL, paneles en tiempo real e informes de Power BI, con segundos de ingesta de datos a información. Las opciones de visualización abarcan desde experiencias sin código hasta experiencias totalmente especializadas, lo que da valor al explorador de conclusiones principiantes y expertos para visualizar sus datos como gráficos y tablas. Puedes usar indicaciones visuales para realizar operaciones de filtrado y agregación en los resultados de la consulta y usar una lista enriquecida de visualizaciones integradas. Estas conclusiones se pueden ver en informes de Power BI y paneles en tiempo real, que pueden tener alertas basadas en la información de datos.

Acciones de desencadenador

Las alertas supervisan el cambio de datos y realizan acciones automáticamente cuando se detectan patrones o condiciones. Los datos pueden fluir en el centro en tiempo real u observarse desde una consulta de Kusto o un informe de Power BI. Cuando se cumplen determinadas condiciones o lógicas, se realiza una acción, como alertar a los usuarios, ejecutar elementos de trabajo de Fabric como una canalización o iniciar flujos de trabajo de Power Automate. La lógica puede ser un umbral simplemente definido, un patrón como eventos que se producen repetidamente durante un período de tiempo o los resultados de una lógica compleja definida por una consulta KQL. El Data Activator convierte tus conocimientos impulsados por eventos en ventajas empresariales accionables.

Integración con otras experiencias de Fabric

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