Inteligencia de negocios en tiempo real

Inteligencia de negocios en tiempo real (RTBI) es el proceso de entrega de información sobre operaciones del negocio como ocurren. Tiempo real significa cerca de cero latencia y acceso a la información cuando sea necesario.

Almacenamiento de datos clásicos en el Reino de tiempo real ha movido la velocidad de procesamiento de sistemas actuales. El resultado es inteligencia de negocios en tiempo real. Las transacciones comerciales que se producen son alimentadas a un sistema de inteligencia de negocio en tiempo real que mantiene el estado actual de la empresa. El sistema RTBI no sólo es compatible con las funciones estratégicas clásicas de almacenamiento de datos para derivar información y el conocimiento de la última actividad de la empresa, pero también proporciona apoyo táctico en tiempo real a las acciones de la empresa en coche que reaccionar inmediatamente a los eventos que ocurren. Como tal, sustituye el almacén de datos clásico tanto las funciones de integración (EAI) aplicación de empresa. Tal transformación dirigida por eventos es un principio básico de la inteligencia de negocio en tiempo real.

En este contexto, en tiempo real significa una gama de milisegundos unos segundos después el negocio ha ocurrido. Tiempo tradicional inteligencia de negocios presenta datos históricos para el análisis manual, inteligencia de negocios en tiempo real compara Actualitat negocios con patrones históricos para detectar problemas u oportunidades automáticamente. Esto automatizado de análisis de capacidad permite medidas correctivas para iniciarse o reglas comerciales para ajustarse para optimizar los procesos del negocio.

RTBI es un enfoque en el cual para arriba-a-un-minuto analiza datos, ya sea directamente desde fuentes operacionales o alimentar las transacciones comerciales en un sistema de Business Intelligence y data warehouse de tiempo real. RTBI analiza datos en tiempo real.

Inteligencia de negocios en tiempo real sentido para algunas aplicaciones pero no para otros – un hecho que las organizaciones deben tener en cuenta al considerar las inversiones en herramientas de BI en tiempo real. Clave para decidir si una estrategia en tiempo real de BI pagaría dividendos es entender las necesidades del negocio y determinar si los usuarios finales requieren acceso inmediato a datos para fines analíticos, o si algo menos de tiempo real es lo suficientemente rápido.

Evolución de la RTBI

En el entorno competitivo de hoy con expectativa de consumo alto, las decisiones que se basan en los datos más actualizados disponibles para mejorar las relaciones con clientes, aumentar los ingresos, maximizar las eficiencias operacionales y sí – incluso salvar vidas. Esta tecnología es inteligencia de negocios en tiempo real. Sistemas de inteligencia de negocio en tiempo real proporcionan la información necesaria para mejorar estratégicamente los procesos de la empresa, así como para tomar ventaja táctica de eventos que ocurren.

Latencia

Todo en tiempo real inteligencia de negocios los sistemas tienen una latencia, Pero el objetivo es minimizar el tiempo del evento de negocios pasando a una acción correctiva o notificación iniciada. Analista Richard Hackathorn describe tres tipos de latencia:

• Latencia de datos; el tiempo necesario para recoger y almacenar los datos
• Latencia de análisis; el tiempo necesario para analizar los datos y convertirlo en información procesable
• Latencia de acción; el tiempo que tarda en reaccionar a la información y actuar

Las tecnologías de inteligencia de negocio en tiempo real están diseñadas para reducir los tres latencias a como cercano a cero como sea posible, considerando que la inteligencia de negocios tradicionales sólo pretende reducir la latencia de datos y dirección no latencia de análisis o la latencia de acción puesto que ambos se rigen por procesos manuales.

Algunos comentaristas han introducido el concepto de inteligencia de negocios de momento que propone que la información debe entregarse antes de que sea necesario y no necesariamente en tiempo real.

Arquitecturas

Basado en eventos

Sistemas de Business Intelligence en tiempo real evento impulsado pory puede usar Procesamiento de flujo de eventos y Mashup (híbrido de aplicación web) técnicas para activar eventos de analizarse sin ser la primera transforman y almacenadasen en una base de datos. Estas técnicas en memoria tienen la ventaja de que las altas tasas de eventos pueden ser monitoreadas y puesto que los datos no tienen que ser escrito en latencia de datos bases de datos pueden ser reducidas a milisegundos.

Almacén de datos

Un enfoque alternativo al evento impulsado por arquitecturas es aumentar el ciclo de actualización de un almacén de datos existentes para actualizar los datos con mayor frecuencia. Estos sistemas de almacenamiento de datos en tiempo real pueden alcanzar cerca de actualización en tiempo real de datos, donde la latencia de datos está típicamente en el rango de minutos a horas. El análisis de los datos es todavía generalmente manual, así que la latencia total es significativamente diferente del evento impulsado por enfoques de arquitectura.

Tecnología de servidor

Es la última innovación de alternativa a "tiempo real" evento conducido o arquitecturas de almacén de datos "en tiempo real" MSST Tecnología (Multiple fuente Simple Output) que elimina la necesidad para el data warehouse e intermediario servidores en conjunto ya que es capaz de acceder a datos en tiempo real directamente desde la fuente (incluso de fuentes múltiples y dispares). Porque los datos vivos se accede directamente por medio de servidor, proporciona el potencial para datos de latencia cero, en tiempo real en el sentido literal.

Conscientes del proceso

Esto a veces se considera un subconjunto de Inteligencia operacional y también se identifica con Business Activity Monitoring. Permite procesos enteros (transacciones, pasos) a ser monitoreado, métricas (latencia, ratios de finalización/fallado, etc.) para ser visto, en comparación con datos históricos almacenados y marcado una tendencia en tiempo real. Implementaciones avanzadas permiten detección de umbral, alerta y proporcionar retroalimentación a los proceso ejecución sistemas propios, tal modo 'cerrando el bucle'.

Tecnologías que soportan el análisis en tiempo real

Tecnologías que pueden ser apoyadas para activar en tiempo real inteligencia de negocios son visualización de datos, Federación de datos, integración de información empresarial, integración de aplicaciones empresariales y arquitectura orientada al servicio. Procesamiento de eventos complejos herramientas pueden utilizarse para analizar flujos de datos en tiempo real y acciones de gatillo automatizada o trabajadores alertas a los patrones y tendencias.

Dispositivo de almacén de datos:Aparato de almacén de datos es una combinación de hardware y software de producto que fue diseñado exclusivamente para procesamiento analítico. En implementación de almacén de datos, tareas que involucran a afinar, agregar o editar la estructura alrededor de los datos, migración de datos desde otras bases de datos, reconciliación de datos se realizan por DBA. Otra tarea para DBA era hacer la base de datos para llevar a cabo para grandes grupos de usuarios. Considerando que con aparatos de almacén de datos, es la responsabilidad del vendedor del diseño físico y puesta a punto del software según los requisitos de hardware. Paquete de datos almacén aparato viene con su propio sistema operativo, almacenamiento, DBMS, software y hardware necesario. Si se requiere aparatos de almacén de datos se pueden integrar fácilmente con otras herramientas.

Tecnología móvil: Hay vendedores muy limitados para proporcionar Inteligencia de negocios móviles; MBI se integra con la arquitectura existente de BI. MBI es un paquete que utiliza las aplicaciones BI existentes para que la gente puede utilizar en su teléfono móvil y hacer informada decisión en tiempo real.

Áreas de aplicación

• Trading algorítmico
• Detección de fraude
• Sistemas de monitoreo
• Monitoreo de performance de aplicaciones
• Customer Relationship Management
• Detección de demanda
• Gestión dinámica de precios y producción
• Validación de datos
• Inteligencia operacional y gestión de riesgos
• Pagos y seguimiento efectivo
• Supervisión de la seguridad de datos
• Optimización de la cadena de suministro
• Análisis de datos de red RFID/sensor
• Workstreaming
• Optimización de call center
• Enterprise Mashups y Dashboards Mashup
• Industria del transporte

Industria del transporte puede ser beneficiada mediante el uso de análisis en tiempo real. Para una red de ferrocarril de ejemplo. Según los resultados proporcionados por el análisis en tiempo real, despachador puede tomar una decisión sobre qué tipo de tren puede despachar en la pista según el tráfico del tren y bienes enviados.

Véase también

• Inteligencia de negocios
• Procesamiento de eventos complejos
• Sistema nervioso digital

Enlaces externos

• Procesamiento de eventos complejos e inteligencia de tiempo Real -Introducción a la inteligencia en tiempo real

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