Los conductores de automóviles pasan la gran mayoría de su tiempo mirando por el parabrisas, solo una fracción de ese tiempo mirando por los espejos retrovisores. Esto se debe a que conducir es una actividad de misión crítica, no muy diferente de la toma de decisiones requerida para administrar un negocio serio. ¿Por qué entonces la mayoría de los ejecutivos enfocan su atención analítica en el pasado? ¿Por qué no mirar lo que está sucediendo ahora, lo que viene por el camino?
Una razón es porque todas las herramientas para analizar datos se han centrado en el pasado. Eso ahora está cambiando, en parte porque los flujos de datos en tiempo real continúan proliferando. Aún así, el acceso y la gestión efectiva de tales flujos requiere un motor que pueda hablar la lengua franca de los datos: SQL. Ingrese, SQLStream. A diferencia de los sistemas tradicionales de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), que conservan datos que luego pueden consultarse, SQLStream ejecuta consultas continuas en flujos de datos específicos. Esto permite una vista en tiempo real de la situación de una organización.
Este fue el tema de nuestra discusión en un episodio reciente de The Briefing Room, con el Dr. Robin Bloor y Damian Black de SQLStream. Aprendimos:
- SQLstream posee cinco patentes que cubren la noción básica de transmisión relacional y servidores de transmisión que procesan operaciones relacionales continuamente; tres patentes más aún están pendientes.
- Varios analistas han dicho que 2013 será un año clave para el análisis de transmisión, cuyos motores serán centrales para la integración de plataformas de inteligencia operativa.
- Los ejemplos de transmisión de Big Data que pueden analizarse para obtener beneficios comerciales incluyen archivos de registro de aplicaciones, datos de GPS, detalles de registros de llamadas, tráfico web y tráfico de red.
- Un área de valor específica es la telemática, que permite a las compañías de telecomunicaciones monitorear de manera remota el estado de los dispositivos, sistemas e infraestructura, y luego evitar interrupciones al reconocer los problemas a medida que ocurren, o incluso predecir efectivamente la falla del dispositivo o sistema.
- El Dr. Bloor señaló que Hadoop no es realmente un motor de paralelismo muy bueno. No es un motor de rendimiento. Su belleza radica en su versatilidad y en el hecho de que puede almacenar cualquier tipo de datos fácilmente.
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