XYZ, un reconocido fabricante de autos, ha modernizado sus instalaciones de fabricación al agregar varios sensores en toda la línea de ensamblaje. Cada sensor realiza una lectura cada cinco segundos. XYZ debe monitorear las lecturas que hace cada sensor a medida que son transmitidas. El proceso de monitoreo incluye una comparación de grupos relacionados de lecturas de sensores para garantizar que dichas lecturas se encuentran dentro de los parámetros predeterminados. ¿Qué patrón compuesto puede utilizarse para obtener el resultado deseado?
XYZ quiere mejorar sus capacidades analíticas mediante la recopilación de grandes volúmenes de datos estructurados y sin estructurar en toda la empresa, permitiéndoles a sus científicos de datos llevar a cabo analíticas avanzadas. Sin embargo, a los arquitectos de Big Data se les informó que hacerlo no afectará las operaciones actuales de la bodega de datos digital (Data Warehouse) empresarial, y que cualquier infraestructura de tecnología necesaria debería mantenerse separada del entorno actual de TI. ¿Qué patrón compuesto deben utilizar los arquitectos de Big Data para configurar la plataforma de Big Data correspondiente?
ABC, un pequeño fabricante de juguetes, ha crecido de forma estable durante los últimos cinco años. El entorno actual de TI de ABC consta de un sistema ERP y un sistema CRM. Ambos sistemas están basados en código abierto, ya que ABC solo dispone de una pequeña cantidad de presupuesto para TI. Las ventas son monitoreadas mediante reportes que se elaboran para fin de mes, a partir de consultas por medio de los sistemas ERP y CRM. Sin embargo, estos reportes solo se remontan a seis meses atrás, por lo que los datos antiguos se archivan dentro de una unidad de cinta. ¿Qué patrón compuesto puede utilizarse para que ABC mantenga grandes volúmenes de datos transaccionales online, a partir de los cuales se pueden elaborar reportes detallados de ventas con más frecuencia?
Cada día, la oficina principal de ABC recibe un gran volumen de reportes provenientes de cada una de sus sucursales de todo el mundo. A partir de estos reportes se obtienen los datos de desempeño, que luego son importados a la bodega de datos digital (Data Warehouse) de la empresa, donde son usados para varias tareas de reporte. Los reportes están en formato XML y son convertidos dentro de una base de datos relacional; y posteriormente se ejecuta una utilidad para llevar a cabo la limpieza (Cleansing) y extracción de los datos necesarios. El proceso completo de ingesta y carga dentro de la bodega de datos digital (Data Warehouse) toma mucho tiempo; y debido a que los reportes se vuelven más detallados, se puede anticipar que no será posible procesar los reportes de manera oportuna. ¿Qué patrón compuesto se puede utilizar para procesar los reportes XML sin necesidad de una base de datos provisional?
Una gran compañía de celulares está mejorando su proceso mensual de facturación mediante la introducción de facturas desglosadas. No obstante, con más de 5 millones de clientes, completar un proceso tan simple requiere mucho tiempo. La compañía prevé que la nueva característica tomará el doble del tiempo que tarda actualmente. Davon, un arquitecto de Big Data, propone una solución basada en tecnología de Big Data que permitiría completar rápidamente el nuevo proceso de facturación desglosada. ¿Qué patrón compuesto utilizará Davon para completar dicha tarea?
Una gran tienda de libros online ofrece actualmente a sus posibles clientes una gran variedad de libros en su página web. Sin embargo, la tienda planea mostrar recomendaciones personalizadas a sus clientes con base en sus perfiles y los tipos de libros que hayan adquirido en el pasado. Este proceso implica ingerir grandes volúmenes de datos de los perfiles de los clientes a partir del sistema CRM, combinarlos con el historial de compras de los clientes y aplicar un algoritmo de aprendizaje automático (Machine Learning). Después, los resultados obtenidos son ingresados en la página web que el cliente está utilizando. ¿Qué patrón compuesto puede utilizarse para implementar la solución necesaria?
Se le ha solicitado al equipo de Inteligencia de negocios (BI) de una gran tienda minorista que integre las cifras de ventas semanales en un tablero de control (Dashboard), el cual actualmente muestra las cifras de ventas diarias. El equipo se dio cuenta que el almacén actual de datos operativos, el cual es utilizado para generar cifras de ventas diarias, ya está funcionando a su máxima capacidad de almacenamiento. ¿Qué configuración debería utilizar el equipo para implementar una solución utilizando la plataforma de Big Data?
John quiere llevar a cabo analíticas predictivas utilizando una variedad de archivos de registro (log files) textuales. Sin embargo, la infraestructura actual de almacenamiento de datos consiste en tecnologías de bases de datos relacionales. John logra su objetivo almacenando y preprocesando los archivos de registro (log files) sin afectar el almacenamiento actual. ¿Qué patrón compuesto utilizó John?
Los científicos de datos de ABC frecuentemente requieren acceder a datos históricos sin procesar, que se remontan hasta diez años atrás, para realizar diversos análisis de datos (Data Analysis). Jackie, la arquitecta de Big Data, debe proporcionar los datos necesarios de tal manera que los datos puedan ser recuperados sin retraso alguno. ¿Qué configuración debería utilizar Jackie para implementar la plataforma de Big Data?
Bodega de Datos Digital (Data Warehouse) de Big Data
Almacén de Datos sin Estructurar
Procesamiento de Datos por Lotes
Mejora de Aplicaciones
Almacén de Datos Operativos
Transformación de Datos
Repositorio de Datos Online
Aislamiento por Procesos Analíticos
Procesamiento de Datos en Tiempo Real
