Presentación del Blog de Vitria en España

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Estimados visitantes, les doy la bienvenida al Blog corporativo de Vitria en España, en el que, trataremos temas relacionados con Inteligencia Operacional de la mano de una compañía líder en soluciones tecnológicas vanguardistas de última generación.

El presente Blog es un medio de comunicación y compartición instantánea de información y un medio de compartición de experiencias y sugerencias por parte de nuestros socios y clientes, donde buscamos la mejora contínua del servicio, de los productos y de las soluciones que se ofrecen desde Vitria.

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Parte II: CEP - Procesamiento de Eventos Complejos

 

describe the image Un poco más de detalle sobre ¿Qué es el Procesamiento de Eventos Complejos?


El Procesamiento de Eventos Complejo es una tecnología crucial en Inteligencia Operacional que permite a un individuo solicitar una investigación o un análisis una vez, y, a continuación, poder evaluarlo en el tiempo y de forma continua contra uno o muchos flujos de eventos de una manera muy eficaz.

 

Por ejemplo, quizá desee saber el tiempo de espera promedio de clientes para una determinada región, y por producto solicitado y tipo de cliente. Los datos llegan como una serie de eventos en una secuencia continuada donde es necesario realizar un cálculo sobre dichos eventos en tiempo real con el fin de calcular los tiempos medios de espera. En la figura 1 ofrecemos algunas definiciones básicas de estos conceptos.

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Figura 1: Events, Streams, Feeds y CEP

 

CEP es una tecnología eficaz para el análisis de múltiples eventos en un período específico de tiempo, detectando patrones complejos y haciendo correlaciones. Desde la perspectiva de una arquitectura Event-Driven, podemos considerar CEP como la tecnología clave necesaria para el procesamiento en tiempo real de volúmenes de eventos potencialmente elevados y la transformación de estos eventos de bajo nivel en eventos de nivel superior, con posibilidad de agregación y composición de eventos de negocio para su visualización y respuesta automatizada.

 

Por ejemplo, CEP puede utilizarse para detectar el uso fraudulento de tarjetas de crédito mediante la monitorización o supervisión de la actividad de la tarjeta de crédito, justo en el momento de su uso. Puede realizar análisis de series en el tiempo y generar tendencias sobre secuencias de eventos y puede correlacionar un flujo de información en tiempo real con datos históricos almacenados, tales como, correlaciona las nuevas actividades de la tarjeta de crédito con la información de los clientes del sistema CRM.

 

La necesidad de procesar grandes volúmenes de eventos en tiempo real de manera inteligente existe en diferentes sectores y dominios, incluyendo el sector financiero, la gestión de riesgos, supervisión de normativas, supervisión de acuerdos de nivel de servicio SLAs y KPIs, en la gestión de la cadena de suministro, en el análisis Clic-stream, en seguridad cibernética, en la monitorización de los procesos de negocio, en logística, en la supervisión de “power grids”, en la supervisión de infraestructuras, en inteligencia militar y en muchos otros.

 

La supervisión o monitorización de SLAs es un área de aplicación importante para CEP. Es una parte importante en la mayoría de las operaciones de negocio puesto que la velocidad del negocio requiere de operaciones en tiempo real  versus tratamientos tradicionales en modo batch. CEP puede filtrar grandes volúmenes de eventos para identificar eventos que se encuentran por ejemplo fuera de un rango específico, correlacionar varias fuentes de eventos para determinar si están relacionados con la misma incidencia, agregar los eventos para determinar la gravedad de la incidencia y enriquecer los problemas detectados con información del cliente para determinar qué clientes potenciales se verán afectados por la ruptura o violación de la SLA.

 

En la industria de Energía y Utilities, la capacidad de filtrado puede utilizarse para identificar lecturas de contadores de los clientes que participan en programas de demanda y respuesta, pudiendo correlacionar y agregar eventos para determinar si la reducción de energía en clientes va por buen camino, y al mismo tiempo es posible enriquecer la información con datos de referencia para identificar el impacto económico del programa de reducción de energía en tiempo real.


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