Pedir comida a domicilio y que el restaurante cancele porque el platillo ya no estaba disponible. Comprar el último boleto para un concierto y descubrir minutos después que hubo una sobreventa. Recibir una alerta de fraude del banco horas después de que se realizó una compra sospechosa.
Aunque parecen situaciones distintas, todas tienen un enemigo en común y son los datos tardan demasiado en viajar entre los sistemas que utilizan las empresas.
Para resolver este problema, Databricks presentó LTAP (Lake Transactional/Analytical Processing), una nueva arquitectura tecnológica que promete que las compañías trabajen con una sola versión de sus datos en tiempo real, reduciendo retrasos y mejorando la experiencia de millones de consumidores.
“Durante décadas, la complejidad de la infraestructura de datos fue un impuesto que los equipos estaban obligados a pagar. Entonces llegaron los agentes de inteligencia artificial y esa infraestructura se convirtió en un cuello de botella que nadie puede permitirse”, aseguró Ali Ghodsi, cofundador y CEO de Databricks.
¿Qué tiene que ver esto con la vida cotidiana?
Aunque LTAP es una tecnología empresarial, sus efectos podrían sentirse directamente en los servicios que las personas utilizan todos los días.
Pensemos en una aplicación de transporte. Actualmente, la plataforma debe consultar distintos sistemas para verificar la ubicación del conductor, calcular la tarifa, procesar el pago y analizar la demanda de la zona.
Si alguno de esos datos está desactualizado, pueden ocurrir errores como tiempos de espera más largos o precios incorrectos. La propuesta de Databricks es que toda esa información esté disponible en una sola plataforma y se actualice prácticamente al instante.
En otras palabras, las aplicaciones podrían reaccionar más rápido a lo que sucede en el mundo real.
Adiós a los retrasos por información desactualizada
Otro ejemplo es el comercio electrónico, cuando un usuario compra el último teléfono inteligente disponible en una tienda en línea, el sistema debe actualizar el inventario para evitar que otra persona compre un producto que ya no existe.
Tradicionalmente, esta información pasa por diferentes bases de datos antes de reflejarse en toda la plataforma.
LTAP elimina gran parte de ese recorrido. El inventario, las ventas, los sistemas de análisis y las herramientas de inteligencia artificial trabajan sobre la misma información, reduciendo el riesgo de errores y duplicidades.
Esto también podría traducirse en promociones más precisas y recomendaciones personalizadas basadas en datos actualizados.
La tecnología no solo impactaría el comercio. En el sector salud, los datos suelen encontrarse distribuidos entre laboratorios, consultorios, áreas administrativas y sistemas financieros.
Si toda esa información está conectada, un hospital podría tomar decisiones con mayor rapidez.
Grant Veazey, director de tecnología de Ensemble, empresa especializada en soluciones para hospitales, explicó que la tecnología de Databricks ya les ayuda a gestionar enormes cantidades de información.
“Lakebase y LTAP amplían esa base al unificar cargas operativas y analíticas sobre una sola capa, brindando a nuestra inteligencia artificial el acceso en tiempo real que necesita para operar en entornos productivos”, comentó.
De acuerdo con el ejecutivo, esto se traduce en una mejor recuperación de recursos económicos para los proveedores de salud, recursos que pueden reinvertirse en servicios críticos para los pacientes.
El auge de la inteligencia artificial está acelerando el cambio
La llegada de la inteligencia artificial generativa está obligando a las empresas a replantear sus sistemas tecnológicos.
Hoy no solo existen aplicaciones que muestran información, sino agentes inteligentes capaces de tomar decisiones y ejecutar tareas. Por ejemplo, un asistente bancario podría detectar un intento de fraude, bloquear una tarjeta y avisar al cliente en cuestión de segundos.
Sin embargo, para lograrlo necesita acceder a información confiable y actualizada. Databricks considera que las arquitecturas tradicionales ya no son suficientes para atender esta nueva demanda y que mantener varias copias de los mismos datos incrementa los costos y la complejidad.
¿Qué cambia con LTAP?
La principal innovación consiste en trabajar con una sola copia de los datos. En lugar de tener una base para las operaciones y otra para los análisis, ambas utilizan la misma información.
Esto reduce la necesidad de procesos adicionales que copian y sincronizan datos constantemente. Para el consumidor, el beneficio no será ver una nueva aplicación o una nueva plataforma, sino utilizar servicios que respondan con mayor velocidad y precisión.
Una tienda podría actualizar existencias en tiempo real, un banco detectar movimientos sospechosos más rápido o una plataforma de streaming recomendar contenido basado en la actividad más reciente del usuario.
La tecnología presentada por Databricks se apoya en Lakebase, una plataforma que ya opera millones de bases de datos diariamente y que ahora incorpora funciones como recuperación ante desastres, copias de seguridad avanzadas y herramientas para que la inteligencia artificial supervise el estado de los sistemas.
La compañía considera que el futuro de las aplicaciones dependerá de la capacidad de procesar información en tiempo real sin duplicar datos ni construir complejas redes de conexiones entre plataformas.
Aunque LTAP está dirigido al mercado empresarial y estará disponible próximamente como parte de Lakebase, su impacto podría llegar hasta los consumidores a través de servicios digitales más ágiles, compras en línea más confiables, aplicaciones inteligentes y una experiencia cotidiana donde la información se actualice al mismo ritmo en que ocurren los hechos.
Preguntas frecuentes:
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