Sistemas de análisis e informes en la nube: ...¡y acción!

La transformación digital genera todo un revoltijo de datos. Convertirlos en información realmente útil suele ser tarea de complejos métodos de análisis y elaboración de informes de alto rendimiento en manos de científicos de datos. El único problema es que a menudo faltan sistemas adecuados. Los escenarios en la nube de Libelle AG ofrecen un remedio.

Es como estar en el plató de una película antes de que suene la llamada "...¡y acción!". Cuando unas estrellas muy bien pagadas están en el rodaje poniendo de su parte para el éxito, todo debería estar perfectamente preparado. Lo que resulta molesto es cuando precisamente entonces algo no va bien: Decorados defectuosos o construidos sólo parcialmente, guión anticuado, falta de puentes de iluminación, maquilladores débiles, muy pocas cámaras, catering sobrecargado. O el plató está ocupado por escenas extra o visitas turísticas.

En muchas empresas, estas situaciones se repiten con regularidad: grandes análisis en conjuntos de datos aún mayores deben realizarse a tiempo para el final del periodo o en el marco de proyectos específicos. Los resultados de los análisis deben marcar el rumbo para el futuro. Durante estos periodos, no se puede cambiar nada, los sistemas relacionados deben reservarse exclusivamente a los especialistas, el curso general de los negocios se ralentiza. Y de todos modos, todos los sistemas son demasiado lentos.

Otros casos de uso también conllevan efectos secundarios perturbadores similares: predicciones exhaustivas del comportamiento de los clientes, cálculos técnicos complejos con diferentes parámetros influyentes, análisis de la fidelidad de los clientes, gestión de la retención, detección precoz de riesgos, análisis de investigación. En todos estos casos, los análisis de rendimiento intensivo se ejecutan sobre grandes conjuntos de datos. También se suele ignorar el hecho de que el uso de datos personales u otros datos sensibles en algunos ámbitos se encuentra de forma bastante incidental en la zona gris del GDPR.

Por otro lado, rara vez se dispone de los sistemas que los departamentos desearían tener para este fin: con datos actualizados y protegidos por la DSGVO y una potente potencia informática. Realizar un análisis personalizado "rápido" interrumpe el flujo de trabajo durante mucho tiempo.

Además de los requisitos puramente técnicos, existen tres retos principales:

Reto nº 1: Análisis de datos de alto rendimiento = plazos largos, costes de sistema elevados

¿En qué sistemas pueden realizarse realmente estos análisis de datos de forma eficaz? Dependiendo del tamaño y la complejidad de las estructuras de datos, es necesario reducir el tiempo de ejecución o el rendimiento de los sistemas. En muchos casos, los sistemas productivos no son adecuados para ello: los requisitos de rendimiento de los análisis complejos ralentizan la actividad operativa real.

Si éstos no son una opción, se recurre a sistemas adicionales. A menudo es un reto comercial, porque se consideran una inversión en "hardware fijo".

Reto nº 2: Puntualidad de los datos relevantes

Si, a pesar de todo, la decisión se toma "por sistema de análisis independiente", surge la pregunta: ¿cómo se puede garantizar que estos sistemas ofrezcan datos actualizados en el momento adecuado? Dependiendo de las aplicaciones y las estructuras de datos, la sincronización de los datos conlleva un gran esfuerzo manual. Especialmente en entornos SAP complejos, la palabra clave "copia del sistema" suele añadir varios días a las tareas de trabajo.

Reto nº 3: el tratamiento de datos sensibles y personales

Una vez que se dispone de toda la información pertinente, la siguiente cuestión está en el orden del día: Los organismos de control de datos se aseguran cada vez más de que los datos personales no se utilicen para la elaboración de perfiles sin el consentimiento de los interesados. Con el GDPR, se ha producido un endurecimiento de la normativa y de las posibles sanciones. A fin de cuentas, esto plantea la siguiente cuestión: ¿prescindir de los análisis de datos o neutralizarlos, aunque se resienta la validez profesional?

El enfoque "Informe en la nube" ofrece una solución a estos retos

Aunque algunos responsables de la toma de decisiones ya no quieran oírlo: los sistemas en la nube son una solución. No se trata de llevar los sistemas productivos a la nube, sino de enfoques de nube híbrida: Sistemas productivos en las instalaciones, sistemas de análisis en la nube.

Se trata de sistemas dedicados que están disponibles exclusivamente para fines de análisis y elaboración de informes. La ventaja: suministro y facturación de los recursos en función de la demanda. Los sistemas de análisis e informes basados en la nube sólo aparecen en el lado de los costes en las ventanas de tiempo en las que realmente se ejecutan los análisis, con exactamente los recursos (especialmente rendimiento y RAM) que se utilizan: no hay que invertir en hardware que normalmente sólo funciona con una baja utilización y que en algún momento es demasiado débil para el propósito del análisis. Al mismo tiempo, el círculo de usuarios de estos sistemas de análisis puede restringirse enormemente. Estos entornos pueden disponer regularmente de datos frescos y anonimizados, pero lógicamente coherentes, que cumplen tanto la GDPR como los requisitos profesionales.

Construir y operar este tipo de sistemas es más fácil de lo que muchas empresas aún lo ven. Proveedores como Libelle y sus socios de la nube apoyan con las mejores prácticas:

La planificación profesional: el guión.

Siempre empieza con la idea, que conduce a un guión inicial que es adaptado por diferentes partes para que resulte una historia redonda para todos los implicados.

Durante la planificación empresarial, los asesores trabajan con los responsables de la empresa, las aplicaciones y la protección de datos para definir el modelo operativo óptimo. Esto incluye:

• Definición de requisitos concretos para el sistema de análisis,
• Preselección de posibles proveedores de nube, incluida la planificación de la PoC,
• Plantilla de decisión sobre la plataforma en nube definitiva,
• Planificación detallada de la fase de ejecución y funcionamiento,
• Apoyo a la aplicación.

La puesta en práctica: preparar los decorados y a los intérpretes.

Una vez aprobado el guión, se construye el decorado. Decorados realistas, atrezo artificial y real. Se hace el reparto de actores y éstos se familiarizan con la historia y el decorado.

A la planificación le sigue la implantación. Los sistemas de análisis se ponen en marcha, ya sea en un terreno virgen o como migración de sistemas existentes. Para ello se dispone de amplios conocimientos técnicos y, en función de la opción de implantación, de soluciones de software como Libelle DBShadow o Libelle SystemClone.

Funcionamiento regular: ...¡y acción!

Comienza el rodaje. Incluso con diferentes subtramas, la atención se centra en los actores principales y en la trama principal. Durante los descansos, se apagan las luces. Y cuando llega el momento del siguiente rodaje, se montan los telones de fondo adecuados.

El funcionamiento regular se divide en cuatro fases:

Funcionamiento normal - Las grabaciones adicionales: El sistema de análisis se utiliza con un perfil de rendimiento "suficiente" por parte de los usuarios para solicitudes de rendimiento neutro. Se puede regular dinámicamente si es 7×24, 5×8 o a la carta.

Fase de servicio - Las estrellas en acción: Con el inicio de los análisis de gran envergadura y de alto rendimiento, el sistema en nube se amplía con un perfil de rendimiento "performance". Al final de la fase de rendimiento, se restablece el perfil de rendimiento.

Fase de reposo - Pausa en el set: Durante los periodos de poco o ningún trabajo, el perfil de potencia se baja a "mínimo" o el sistema se pone fuera de servicio.

Fase de actualización - Actualización de las imágenes de la escena: Con la actualización, los datos actuales se transfieren al sistema de análisis: para los sistemas SAP, por ejemplo, con Libelle SystemCopy, para muchas aplicaciones no SAP, por ejemplo, con Libelle DBCopy. Se aplica un perfil de rendimiento optimizado, que se ajusta automáticamente según sea necesario. Los datos personales y otros datos sensibles se anonimizan en función de los requisitos legales y profesionales, por ejemplo con Libelle DataMasking, que garantiza datos realistas y lógicamente coherentes. De este modo, los análisis no se ejecutan sobre datos reales relevantes para la GDPR, sino que ofrecen resultados reales.

El resultado: ciencia ficción de calidad en lugar de fantasía de serie B.

Al final, hay una película en la que se pueden ver los ingredientes: un buen guión, decorados detallados, toda una selección de grandes escenas, tal vez argumentos alternativos, máscaras realistas, actores relajados con los que da gusto estar. En tiempo, en presupuesto, en calidad.

El resultado habitual del enfoque "Informe sobre la nube":

• Sistemas anonimizados actuales conformes con la DSGVO que están disponibles de forma permanente, regular o ad hoc y que sólo se consideran comerciales en función de su uso real.
• Análisis que procesan los datos de conformidad con el GDPR y siguen ofreciendo resultados reales.
• Funcionamiento regular de los entornos clásicos, sin restricciones operativas.

Los análisis de big data no dependen únicamente de los datos y las herramientas de software. Requieren una compleja interacción de distintos componentes, con la menor interrupción posible de las operaciones informáticas.

Visítenos en el Congreso Anual de la DSAG en el stand G16.