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¿Qué es la inteligencia en tiempo real?

La inteligencia en tiempo real es un servicio eficaz que permite a todos los usuarios de tu organización extraer información y visualizar sus datos en movimiento. Ofrece una solución de un extremo a otro para escenarios en los que es necesario responder a eventos a medida que se producen, procesar datos que fluyen continuamente o analizar registros. Tanto si se trata de gigabytes como de petabytes, todos los datos de la organización que se mueve convergen en el Hub en Tiempo Real. Conecta sin problemas los datos basados en el tiempo de varios orígenes mediante conectores sin código, lo que permite información visual inmediata, análisis geoespacial y reacciones basadas en desencadenadores que forman parte de un catálogo de datos de toda la organización.

Una vez que conecte sin problemas cualquier flujo de datos, se puede acceder a toda la solución basada en la nube. Real-Time Intelligence controla la ingesta de datos, la transformación, el almacenamiento, el modelado, el análisis, la visualización, el seguimiento, la inteligencia artificial y las acciones en tiempo real. Los datos permanecen protegidos, regulados e integrados en toda la organización, y se alinean sin problemas con todas las ofertas de Fabric. La inteligencia en tiempo real transforma los datos en un recurso dinámico y accionable que impulsa el valor en toda la organización.

¿Puede la inteligencia en tiempo real ayudarme?

Real-Time Intelligence se puede usar para el análisis de datos, la información visual inmediata, la centralización de los datos en movimiento para una organización, las acciones sobre los datos, la consulta eficaz, la transformación, el modelado y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados. Tanto si necesitas evaluar datos de sistemas IoT, registros del sistema, texto libre, datos semiestructurados o contribuir a los datos para su consumo por parte de otros usuarios de tu organización, la inteligencia en tiempo real proporciona una solución versátil.

Aunque se denomina "en tiempo real", los datos no tienen que fluir a altas velocidades y volúmenes. La inteligencia en tiempo real proporciona soluciones controladas por eventos, en lugar de basadas en programación. Los componentes de Real-Time Intelligence se basan en los servicios centrales y de confianza de Microsoft, y juntos amplían las capacidades generales de Fabric para proporcionar soluciones impulsadas por eventos.

Las aplicaciones de inteligencia en tiempo real abarcan una amplia variedad de escenarios empresariales, como automoción, fabricación, IoT, detección de fraudes, administración de operaciones empresariales y detección de anomalías. También puede usar Real-Time Intelligence para escenarios de aplicaciones de inteligencia artificial y agente, como la supervisión de la seguridad del contenido en tiempo real y la telemetría del agente para aplicaciones generativas, donde se transmiten y analizan señales de seguridad y eventos de conversación para la acción inmediata.

¿Cómo usar inteligencia en tiempo real?

Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric ofrece funcionalidades que, en combinación, permiten la creación de soluciones de Inteligencia en Tiempo Real en apoyo de procesos empresariales y de ingeniería.

Diagrama de la arquitectura de Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric.

  • El centro en tiempo real actúa como un catálogo centralizado dentro de la organización. Facilita la búsqueda, adición, exploración y uso compartido de datos de streaming. Al conectarse a muchos orígenes de datos diferentes, puede obtener información sobre toda la organización. Y lo que es más importante, este centro garantiza que los datos no solo estén disponibles, sino que también sean accesibles para todos, lo que permite una toma de decisiones rápida y una toma de medidas informada. El uso compartido de datos de streaming de diversos orígenes desbloquea el potencial de crear una inteligencia empresarial completa en toda la organización.

  • Una vez que selecciones una secuencia de tu organización o conectada a orígenes internos o externos, puedes usar las herramientas de consumo de datos en Inteligencia en Tiempo Real para explorar los datos. Estas herramientas le permiten explorar los datos visualmente y profundizar en detalles específicos. Puedes acceder a los datos que son nuevos y comprender fácilmente la estructura de datos, los patrones, las anomalías, las cantidades de previsión y las tasas de datos. En consecuencia, puedes actuar o tomar decisiones inteligentes en función de los datos. Paneles en tiempo real están equipados con interacciones integradas que simplifican el proceso de comprensión de los datos, lo que hace que sea accesible para cualquier persona que quiera tomar decisiones en función de los datos en movimiento mediante herramientas visuales, lenguaje natural y Copilot.

  • Estas conclusiones se pueden convertir en acciones con Fabric Activator, a medida que configura alertas de varias partes de Fabric para reaccionar a patrones de datos o condiciones en tiempo real.

¿Cómo puedo interactuar con los componentes de Inteligencia en tiempo real?

Descubre datos de streaming

El centro en tiempo real se usa para detectar y administrar los datos de streaming. Los eventos del centro en tiempo real son un catálogo de datos en movimiento y contienen:

  • Data streams: Todos los flujos de datos que se ejecutan activamente en Fabric, a los que tiene acceso.

  • Microsoft sources: Descubrir fácilmente las fuentes de streaming que tiene y configurar rápidamente la integración de esas fuentes en Fabric. Los orígenes de captura de datos modificados (CDC) realizan un seguimiento y transmiten los cambios realizados en las bases de datos en tiempo real, por ejemplo: Azure Event Hubs, Azure IoT Hub, CDC de base de datos de Azure SQL, CDC de Azure Cosmos DB, CDC de base de datos de PostgreSQL.

  • Eventos de Fabric: las capacidades basadas en eventos admiten notificaciones en tiempo real y procesamiento de datos. Puede supervisar y reaccionar a eventos, incluidos los eventos de elementos del espacio de trabajo de Fabric y los eventos de Azure Blob Storage. Estos eventos se pueden usar para desencadenar otras acciones o flujos de trabajo, como invocar una canalización o enviar una notificación por correo electrónico. También puede enviar estos eventos a otros destinos mediante secuencias de eventos. Los eventos de Fabric y de Azure Blob Storage también pueden desencadenar reglas activadoras para iniciar trabajos de Spark o flujos de datos, lo que permite una orquestación completamente impulsada por eventos sin horarios.

Estos datos se presentan en un formato fácilmente consumible y están disponibles para todas las cargas de trabajo de Fabric.

Conexión a datos de streaming

Las secuencias de eventos permiten recopilar, transformar y enviar grandes cantidades de datos en tiempo real a diferentes destinos, todo ello sin escribir código. Las secuencias de eventos admiten múltiples orígenes y destinos de datos, incluida una amplia gama de conectores para orígenes externos, como: clústeres de Apache Kafka, feeds de captura de datos modificados de bases de datos, fuentes de streaming de AWS (Kinesis), Google (GCP Pub/Sub), MQTT v3.1/v3.1.1 y el conector de Weather en tiempo real. Las señales de telemetría de aplicaciones y de seguridad de contenido de los servicios de IA o LLM también se pueden ingerir como secuencias (por ejemplo, a través de conectores de Kafka o Event Hubs) para permitir la gobernanza y la supervisión de las interacciones del agente. La creación de alertas y la administración de reglas se insertan directamente en Eventstreams, lo que permite a los usuarios establecer alertas y acciones desde la experiencia eventstreams sin cambiar el contexto.

Procesamiento de flujos de datos

Mediante el uso de las funcionalidades de procesamiento de eventos en Eventstreams, puede realizar el filtrado, la limpieza de datos, la transformación, las agregaciones con ventanas y la detección de duplicados, para colocar los datos en la forma que desee. También puedes usar las funcionalidades de enrutamiento basadas en contenido para enviar datos a diferentes destinos en función de los filtros. Otra característica, secuencias de eventos derivadas, permite construir flujos nuevos como resultado de transformaciones o agregaciones que se pueden compartir con los consumidores en el centro en tiempo real.

Almacenar y analizar datos

Los Eventhouse son el motor de análisis ideal para procesar datos en movimiento. Se adaptan específicamente a eventos de streaming basados en tiempo con datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Los datos se organizan automáticamente en función de cuándo llegaron, por lo que puede ejecutar consultas rápidas y detalladas incluso en grandes cantidades de datos. Los datos almacenados en los centros de eventos pueden estar disponibles en OneLake para su consumo por otras experiencias de Fabric.

Los datos indexados y particionados almacenados en centros de eventos están listos para consultas rápidas con varios códigos, poco código o opciones sin código en Fabric. Los datos se pueden consultar en KQL nativo (Lenguaje de consulta Kusto) o mediante T-SQL en el conjunto de consultas KQL. El copiloto Kusto, junto con la experiencia de exploración de consultas sin código, simplifica el proceso de análisis de datos para usuarios de KQL experimentados, y científicos de datos ciudadanos. KQL es un lenguaje sencillo pero eficaz para consultar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. El lenguaje es expresivo, fácil de leer y comprender la intención de consulta y está optimizado para experiencias de creación.

Para escenarios de aplicaciones de inteligencia artificial y aplicaciones agénticas, las consultas de KQL de baja latencia sobre eventos de seguridad y telemetría permiten paneles casi en tiempo real y detección de anomalías en las conversaciones de los agentes. La organización de series temporales de datos del centro de eventos es adecuada para correlacionar señales de seguridad de contenido con metadatos de sesión, por lo que puede evaluar rápidamente los problemas e identificar tendencias en las cargas de trabajo de IA generativas.

Modelado de datos

El generador de gemelos digitales (versión preliminar) ofrece una experiencia sin código o de código bajo para modelar tus datos como una ontología que representa digitalmente tu entorno físico. El modelado de los recursos y los procesos puede ayudar a optimizar las operaciones físicas mediante datos, de forma que sea accesible para los responsables de la toma de decisiones operativas.

Con el generador de gemelos digitales, puede asignar datos a su ontología desde una variedad de sistemas de origen, como Fabric OneLake, y definir relaciones semánticas en todo el sistema o en todo el sitio para contextualizar los datos. El generador de gemelos digitales incluye experiencias de visualización y consulta integradas para explorar los datos modelados y usa la eficacia de Microsoft Fabric para analizar grandes conjuntos de datos, como datos de serie temporal y registros de mantenimiento que podrían extenderse durante días, semanas o meses.

Los datos del generador de gemelos digitales también se pueden conectar a paneles de Power BI o Real-Time para una visualización adicional y informes personalizados de los datos modelados. Las reglas también se pueden definir en entidades empresariales de ontología para iniciar alertas y acciones automatizadas (versión preliminar), conectar entidades modeladas a acciones en tiempo real descendentes.

Visualización de perspectivas de datos

La información de datos se puede visualizar en conjuntos de consultas KQL, paneles en tiempo real, informes de Power BI y mapas, desde la ingesta de datos hasta la obtención de información en cuestión de segundos. Las opciones de visualización abarcan desde experiencias sin código hasta experiencias totalmente especializadas, aportando valor tanto a principiantes como a expertos en el análisis de datos para visualizar sus datos en forma de gráficos y tablas. Puedes usar indicaciones visuales para realizar operaciones de filtrado y agregación en los resultados de la consulta y usar una lista enriquecida de visualizaciones integradas. Estas conclusiones se pueden ver en informes de Power BI y en paneles en tiempo real, ambos pueden tener alertas creadas sobre la información.

El mapa en Microsoft Fabric es una herramienta de visualización geoespacial dinámica que le permite analizar datos espaciales estáticos y en tiempo real para una inteligencia más profunda. Admite varias capas de datos personalizables, como burbujas, mapas térmicos, polígonos y extrusiones 3D, lo que le permite descubrir patrones espaciales y tendencias que a menudo pierden los gráficos tradicionales. Al integrar con Lakehouses y Eventhouses y habilitar consultas KQL con intervalos de actualización, Map facilita el análisis de datos en tiempo real, lo que ayuda a los equipos a supervisar los cambios en vivo, detectar anomalías y tomar decisiones oportunas. Con estilos de mapa integrados y compatibilidad con formatos como GeoJSON y PMTiles, es un recurso eficaz para el reconocimiento operativo y la inteligencia espacial. Para obtener más información, vea Crear un mapa.

Acciones de desencadenador

Las alertas supervisan el cambio de datos y realizan acciones automáticamente cuando se detectan patrones o condiciones. Los datos pueden fluir en un centro en tiempo real, o observarse desde una consulta de Kusto o un informe de Power BI. Cuando se cumplen ciertas condiciones o lógicas, se realiza una acción, como alertar a los usuarios, ejecutar elementos de trabajo Fabric como una canalización, un trabajo de Spark o un flujo de datos, ejecutar funciones de datos de usuario o iniciar flujos de trabajo Power Automate. La lógica puede ser un umbral simplemente definido, un patrón como eventos que se producen repetidamente durante un período de tiempo o los resultados de una lógica compleja definida por una consulta KQL. En el caso de las aplicaciones de IA generativas, puede configurar flujos de trabajo de corrección de seguridad de contenido mediante alertas controladas por condiciones de KQL (por ejemplo, un umbral de toxicidad superado o infracciones repetidas de directivas) para notificar a los propietarios de aplicaciones, enrutar eventos a flujos de cuarentena o desencadenar canalizaciones y flujos de trabajo de Power Automate para la limitación o la lista de bloqueos. Activator convierte su información basada en eventos en ventajas empresariales prácticas. Activator también se integra con el servicio Power BI para notificar a los usuarios cuando se produzcan condiciones especificadas en informes publicados, como cuando aparezca una nueva fila en un objeto visual de tabla.

Integración con otras experiencias de Fabric

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