En este artículo hablamos de cuales son las capacidades o características que debe tener una buena arquitectura software para poder soportar modelos complejos de analítica avanzada de datos.
Dentro de las estrategias de transformación digital son cada vez más las organizaciones que están invirtiendo en analítica avanzada para sacar valor de sus datos. Existen diferentes tipos de analítica avanzada que responden a diferentes preguntas: analítica descriptiva y diagnóstica (¿Qué ha pasado o está pasando en el negocio y por qué?), analítica predictiva (¿Qué pasará en el futuro?) y analítica prescriptiva (¿Cuál es la mejor decisión de negocio a tomar teniendo en cuenta todos los datos disponibles?). Estas dos últimas modalidades son las que más valor de negocio están aportando a las organizaciones actualmente.
Los modelos analíticos predictivos y prescriptivos son muy diferentes y por lo tanto tienen distintas necesidades de extracción y procesamiento de datos, tiempo de ejecución y consumo de recursos. Para poder soportar estos procesos analíticos complejos, es necesario contar con arquitecturas potentes y consistentes que sean capaces de:
1. Extraer y transformar datos de forma masiva
Los modelos predictivos utilizan grandes volúmenes de datos históricos para encontrar patrones y predecir así futuros comportamientos, tendencias, etc. Por eso, para que los modelos resulten exitosos, sus arquitecturas requieren de una extracción y una carga de datos masiva (procesos ETL, ingesta de datos, etc.). En el artículo “Arquitectura de explotación de modelos de previsión en entorno cloud” se puede observar un ejemplo de arquitectura de explotación de modelos de previsión en la nube y su proceso de ingesta y preparación de datos.
En este punto también es importante que la arquitectura de software sea escalable y permita manejar de manera efectiva el crecimiento del volumen de datos y el aumento de la carga de trabajo, sin perder eficiencia ni rendimiento.
2. Ejecutar procesos ligeros y otros mucho más exigentes
Como se indica más arriba, existe variedad de exigencia en lo que un proceso debe tardar y debe consumir en cuanto a recursos. Por ejemplo, los modelos predictivos y los servicios de toma de decisión han de ser procesos muy rápidos, a veces incluso inmediatos, lo que requiere un tipo de arquitectura específica. En el artículo “Arquitectura HATP para escenarios con tiempos críticos” se puede ver un ejemplo de arquitectura en un proyecto de servicios de toma de decisión y su exigencia en tiempos de ejecución.
Sin embargo, los modelos de optimización matemática suelen ser procesos largos y pesados que consumen muchos recursos de CPU y de memoria, aunque esto dependerá de la problemática a solucionar por el modelo. Este hecho también tiene consecuencias en la arquitectura elegida.
3. Adaptarse a tecnologías modernas que buscan dar más flexibilidad y potencia a los procesos
Al igual que las tecnologías evolucionan y aparecen nuevas herramientas y piezas software como el cloud o las plataformas de gestión de contenedores, las arquitecturas también evolucionan y deben adaptarse a estructuras actuales que buscan una mayor flexibilidad y una mayor capacidad de procesamiento de manera dinámica.
Además, los modelos analíticos pueden requerir actualizaciones frecuentes, ajustes de parámetros y la incorporación de nuevos datos para mantener su precisión y relevancia. Una arquitectura de software flexible y adaptable permite realizar cambios en los modelos de manera eficiente, sin afectar el funcionamiento del sistema en su conjunto. Esto facilita la actualización y mejora continua de los modelos analíticos.
Otro punto a tener en cuenta a la hora de elegir o definir una arquitectura software para soportar modelos de analítica avanzada es la confiabilidad y seguridad. Los modelos analíticos a menudo manejan datos sensibles y toman decisiones críticas para el negocio. Por lo tanto, la confiabilidad y seguridad del sistema son aspectos clave. Una arquitectura de software robusta puede incorporar medidas de seguridad, como cifrado de datos, autenticación de usuarios y auditorías de seguridad, para garantizar la integridad y confidencialidad de los datos, así como la fiabilidad del sistema en general.
En resumen, una arquitectura de software bien diseñada y adecuada es esencial para soportar modelos analíticos complejos, permitiendo un procesamiento eficiente de datos, escalabilidad, flexibilidad, gestión de la complejidad, confiabilidad y seguridad en la implementación y operación de sistemas analíticos avanzados.
¿Quieres contar con arquitecturas robustas y confiables para tus modelos analíticos?
Si quieres saber más sobre este tipo de tecnologías o sobre decide4AI, contáctanos o síguenos en las redes sociales (Linkedin, Twitter, Youtube).
