Introducción
Imagine que es un analista de datos de una empresa de entrega, responsable de supervisar el rendimiento de entrega de paquetes en toda la red de centros de distribución, vehículos de entrega y rutas de clientes. El equipo de operaciones debe saber inmediatamente cuándo se producen retrasos en la entrega, qué rutas experimentan problemas y cómo la satisfacción del cliente está en tendencia en tiempo real. Actualmente, los informes de entrega se generan durante la noche, lo que significa que en el momento en que se identifica un problema(por ejemplo, un desglose del vehículo o retrasos relacionados con el tiempo), es posible que cientos de paquetes ya estén retrasados y los clientes se quedan esperando sin actualizaciones. Necesita la supervisión continua de camiones de entrega, sistemas de comentarios de clientes y escáneres de almacenamiento para realizar un seguimiento de los movimientos de paquetes y el rendimiento de la entrega a medida que se producen eventos, no horas más tarde.
En este escenario, se puede usar Real-Time Intelligence en Microsoft Fabric para ayudarle a trabajar con datos de streaming de rastreadores GPS en vehículos de entrega, sistemas de examen de paquetes y plataformas de notificación de clientes a medida que se producen eventos. A diferencia del procesamiento por lotes tradicional que muestra instantáneas históricas del estado de entrega, Real-Time Intelligence podría ayudarle a analizar los movimientos de paquetes y el rendimiento de entrega a medida que sucede. Este enfoque podría ayudarle a detectar retrasos de ruta rápidamente, calcular las ventanas de entrega en función de las condiciones actuales y configurar notificaciones automatizadas de clientes al crear flujos de trabajo para la optimización de rutas.
Al final de este módulo, comprenderá cómo funcionan conjuntamente los componentes de Microsoft Fabric Real-Time Intelligence para crear soluciones de análisis en tiempo real, cómo ingerir, procesar, almacenar y consultar datos en tiempo real y cómo visualizar los datos en movimiento y automatizar las respuestas a las condiciones cambiantes.