SQL Server 2017 se beneficia de la integración de la inteligencia artificial. Además se trata de un paso lógico, teniendo en cuenta el volumen datos que se genera en la actualidad y las capacidad de la plataforma de Microsoft para procesarlos.
Para ponernos en perspectiva, tenemos que analizar toda la capacidad industrial adquirida para generar datos. Si la comparamos con unas décadas atrás no es difícil creerse que lo que antes tardaba cien años en producirse ahora surge en pocas horas. En la actualidad se genera una cantidad de información al día nunca antes imaginada. Por ejemplo, para 2003 la humanidad ya había creado 5 exabytes, cantidad de datos que en 2011 se creaban cada dos días. Y para 2025 serán recolectados y almacenados anualmente más de 163 zettabytes de datos en el mundo.
Ante esta realidad, hoy con las nuevas soluciones tecnológicas, las empresas pueden sumergirse en este océano de datos para encontrar correlaciones, establecer patrones y considerar probabilidades gracias a las capacidades analíticas de herramientas como SQL Server y el uso de inteligencia artificial con su aprendizaje de máquinas.
Microsoft entrega a las empresas del mundo entero un sistema de administración de bases de datos relacionales, que ya no se limita a recolectar y almacenar datos, sino que ahora permite procesarlos en tiempo real y lograr que compañías de cualquier industria puedan –de alguna manera- predecir el futuro de sus servicios y productos, diseñando mejores estrategias y entregando soluciones anticipadamente para optimizar su productividad. Esto es lo que se conoce como aprendizaje de máquinas.
La plataforma fue reconocida por la empresa de consultoría de tecnología en información Gartner, como la mejor en su segmento por tercer año consecutivo. “Esta nueva versión de SQL Server 2017 ofrece la posibilidad de utilizar herramientas de análisis de datos para encontrar aprendizajes relevantes de negocios; y permite gestionar la información en centros de datos o en la nube, lo que optimiza costos, ya que aprovecha inversiones existentes en la empresa y posibilita nuevas oportunidades de negocio” explicó Edmundo Miralles, Líder del segmento de nube en Microsoft Colombia.
Esta nueva versión de SQL Server 2017 viene con un rendimiento líder en la industria y elementos de innovación entre los que resaltan la posibilidad de correr en múltiples plataformas, incluyendo Linux; y unas medidas de seguridad que proveen a los empresarios la tranquilidad y confianza de asegurar su información.
Así es como el Real Madrid y la Cervecería Deschutes están haciendo un uso inteligente de sus datos:
Real Madrid- Detrás del equipo
El Real Madrid es un equipo con más de 500 millones de fans en todo el mundo y apenas el 3% de ellos vive en España. Sus seguidores se cuentan por miles en todas las latitudes con una lista de 183 países de extremos geográficos, culturales y económicos como Estados Unidos e Indonesia, o Vietnam y Perú. Para todos ellos, El Real Madrid junto con Microsoft, desarrolló una aplicación basada en la nube que comparte a diario millones de datos del rendimiento del equipo, el estado de sus jugadores, estadísticas y calendarios de las diferentes competiciones en las que participan.
Rendimiento físico
José Víctor Alfaro, ortopedista del equipo madridista, se basó en innovaciones tecnológicas de la Formula 1 para diseñar un software alojado en la nube de Microsoft Azure que permite recolectar datos sobre la estructura corporal de los jugadores del Real Madrid, para así crear canilleras y plantillas que soporten cuotas de impacto acordes a cada jugador y eviten fracturas de zonas vulnerables como la tibia y el peroné.
La solución hace un escaneo en 4D de la forma de los pies a través de una cámara de Kinect de Xbox que posteriormente se alojan en SQL Server 2017 y son sometidos a un análisis de datos efectuado por inteligencia artificial de Microsoft, para así crear diseños con precisión arquitectónica para cada uno de los jugadores.
Además, durante los entrenamientos todos los jugadores son monitoreados con un GPS que registra las variables físicas a nivel de potencia, aceleraciones, velocidad, distancia y frecuencia cardiaca. Toda esa información es alojada en bases de datos de SQL Server 2017 que contiene también la historia médica de cada jugador con su dieta, tratamientos ortopédicos y fisioterapéuticos, para de esta manera hacer un análisis inteligente de todos los datos y tomar decisiones de cara a las necesidades específicas de cada jugador.
Preparando una forma más inteligente de hacer cerveza con SQL Server 2017
En octubre del año pasado Brian Faivre de Deschutes Brewery Inc., una cervecería estadounidense, estaba fermentando un lote de cerveza, pero algo estaba mal; la cerveza no estaba fermentando a la temperatura habitual. Afortunadamente, un sistema de software activó una alerta que le permitió solucionar oportunamente el problema y evitar pérdidas para la compañía. “Cuando la cerveza pierde su balance es una calamidad, hubiéramos tenido que botar un lote completo”, dijo el maestro cervecero.
El software que detectó la anomalía de temperatura pertenece a Microsoft y es una nueva solución que utiliza una poderosa forma de inteligencia artificial llamada aprendizaje de máquinas. Lo que lo hace potencialmente revolucionario es que Deschutes alquiló la herramienta a través de Internet desde el servicio de computación en la nube de Microsoft.
El proceso de fermentación consta de nueve etapas y dura aproximadamente 12 días, presentando múltiples oportunidades para optimizar la productividad. Los funcionarios de Deschutes y los científicos de datos de Microsoft decidieron enfocarse en la segunda etapa: la transición entre la fermentación y la subida libre. En esta fase, la temperatura aumenta de 60 a 70 grados Fahrenheit para preparar la levadura para los pasos siguientes. Para saber si la cerveza está lista, los cerveceros miden manualmente la densidad del líquido cada ocho a diez horas para determinar el grado aparente de fermentación (ADF). Es un proceso lento y un error de cálculo puede dar como resultado hasta 72 horas de tiempo de producción perdido.
Hacer un análisis inteligente de datos le permite a la cervecería predecir con precisión los tiempos de la fase de transición. “Estimamos que podemos optimizar la fermentación en aproximadamente 48 horas… Si recortamos dos días de cada ciclo de fermentación, podemos obtener seis fermentaciones más de cada uno de nuestros 50 recipientes por año. Eso es significativo” explica Faivre.