WEBVTT 00:00:00.500 --> 00:00:12.060 Listo para 10 días de Microsoft 365, Copilot y IUR y las personas que dan forma al futuro del trabajo, este enero, M365 está de vuelta y venimos con todo. 00:00:12.660 --> 00:00:18.040 Únete a nosotros para sesiones en vivo, demostraciones reales y conocimientos prácticos de MVPs y expertos de la industria de todo el mundo. 00:00:18.860 --> 00:00:21.220 Nada de diapositivas en él, nada de palabras de modo determinado. 00:00:21.940 --> 00:00:28.060 Estamos abordando los desafíos reales, Copilot Studio, agentes de IA, fábricas, seguridad, gobernanza y automatización. 00:00:28.060 --> 00:00:34.380 Ya seas un profesional de TI, desarrollador o líder empresarial, hay sesiones diseñadas para ti. 00:00:35.440 --> 00:00:39.980 Con 10 días completos, puedes explorar múltiples tecnologías y conectar con una comunidad global. 00:00:40.920 --> 00:00:44.300 Míralo en vivo y lleva ideas prácticas de vuelta a tu organización. 00:00:45.120 --> 00:00:48.960 Enero de 2027, 10 días, una comunidad de Microsoft. 00:00:49.480 --> 00:00:50.540 El registro ya está abierto. 00:00:51.880 --> 00:00:52.840 Reserva tu lugar hoy. 00:00:52.840 --> 00:00:57.980 Es M365.net. 00:01:00.100 --> 00:01:03.240 Únete ahora en M365.net y nos vemos. 00:01:03.640 --> 00:01:04.560 En vivo en enero. 00:01:05.300 --> 00:01:07.920 Una vez te has preguntado si tus datos podrían actuar sin que tú los toques. 00:01:08.400 --> 00:01:10.300 Imagina detectar una caída en el inventario en tiempo real. 00:01:11.140 --> 00:01:15.000 Y en lugar de enviar un correo o revisar un tablero, tu sistema ordena el stock por ti. 00:01:15.560 --> 00:01:16.880 Sí, eso no es hipotético. 00:01:17.520 --> 00:01:19.220 Eso es Fabric Data Activator en acción. 00:01:19.220 --> 00:01:25.640 Hoy conectaremos los puntos entre datos sin procesar, alertas instantáneas y respuestas automatizadas 00:01:25.640 --> 00:01:29.920 y te mostraremos cómo interactúa con Power BI, Synapse y el resto de Microsoft Fabric 00:01:29.920 --> 00:01:32.720 para convertir ideas en acción sin demora. 00:01:34.100 --> 00:01:35.320 El eslamo perdió en tu ciclo de datos. 00:01:36.180 --> 00:01:39.960 La mayoría de los equipos dirán que operan en tiempo real, pero en cuanto miras bajo el capó, 00:01:40.120 --> 00:01:42.360 las cosas parecen más del día siguiente. 00:01:43.560 --> 00:01:47.380 Los tableros se actualizan cada 15 o 30 minutos, a veces solo una vez por hora. 00:01:47.380 --> 00:01:50.760 Para entonces, el patrón que necesitabas detectar ya ha cambiado 00:01:50.760 --> 00:01:54.480 y el informe que ves es más un análisis postpartido que una transmisión en vivo 00:01:54.480 --> 00:01:55.500 que una transmisión en vivo. 00:01:55.700 --> 00:01:58.680 Estás viendo la narración jugada a jugada después de que se anuncie el resultado final. 00:01:59.420 --> 00:02:01.820 El problema no es que las herramientas de BI no te muestren lo que sucede. 00:02:02.380 --> 00:02:03.420 Suelen ser muy buenas en eso. 00:02:04.220 --> 00:02:06.220 La pieza faltante es qué sucede después de verlo. 00:02:07.160 --> 00:02:10.860 En este momento, la mayoría de los flujos de trabajo dependen de que un humano note el cambio, 00:02:11.000 --> 00:02:13.280 decida qué acción tomar y luego la ejecute. 00:02:13.620 --> 00:02:15.280 Eso crea un cuello de bote. 00:02:15.280 --> 00:02:19.420 Incluso algo tan básico como enviar un correo a los clientes cuando una métrica cae. 00:02:19.760 --> 00:02:22.520 Termina siendo un trabajo manual porque el sistema no está configurado 00:02:22.520 --> 00:02:25.340 para conectar la idea directamente con la acción. 00:02:26.600 --> 00:02:29.240 Este retraso es donde muchas oportunidades simplemente se enfrían. 00:02:29.900 --> 00:02:33.060 Una promoción lanzada tres horas tarde después de una caída en ventas pierde su urgencia. 00:02:34.200 --> 00:02:37.620 Un pico en errores del sitio web que permanece sin atender hasta la próxima reunión de revisión 00:02:37.620 --> 00:02:40.280 termina costando conversiones que nunca recuperaremos. 00:02:40.280 --> 00:02:44.800 La brecha entre saber y actuar es exactamente donde vive Fabric Data Activator 00:02:44.800 --> 00:02:47.340 y está diseñado para reducir esa brecha a segundos. 00:02:48.420 --> 00:02:51.040 Al integrarse de forma activa en Microsoft Fabric, 00:02:51.180 --> 00:02:55.260 Data Activator no requiere que usted exporte, conecte o gestione fuentes de datos constantemente. 00:02:56.940 --> 00:02:59.740 Lee flujos de eventos a medida que ocurren y reacciona al instante 00:02:59.740 --> 00:03:01.560 cuando se cumple una condición definida por usted. 00:03:01.560 --> 00:03:04.460 La diferencia es que en lugar de detenerse en una alerta 00:03:04.460 --> 00:03:06.880 puede generar una reacción en cadena en el resto de sus sistemas. 00:03:07.520 --> 00:03:11.440 Imagine esto, un flujo de ventas en vivo monitorea el rendimiento en diferentes regiones. 00:03:12.660 --> 00:03:15.600 Normalmente usted detectaría una caída repentina en una región en su tablero, 00:03:15.920 --> 00:03:17.780 investigaría, redactaría una oferta específica, 00:03:18.100 --> 00:03:20.360 obtendría la aprobación y publicaría la promoción. 00:03:20.960 --> 00:03:21.800 Eso podría tomar una hora. 00:03:22.980 --> 00:03:26.580 Con Data Activator, esa misma caída podría activar una llamada API 00:03:26.580 --> 00:03:28.820 preaprobada a su sistema de automatización de marketing 00:03:28.820 --> 00:03:30.600 lanzando una oferta dirigida en minutos 00:03:30.600 --> 00:03:32.860 antes de que los competidores vean una debilidad. 00:03:34.400 --> 00:03:36.200 Sin esperar a que la persona adecuada lo note, 00:03:36.360 --> 00:03:38.360 sin demoras por deliberar sobre un movimiento obvio. 00:03:39.000 --> 00:03:39.800 Ese es el verde lo cambio. 00:03:40.260 --> 00:03:42.280 Las herramientas de BI tradicionales rastrean. 00:03:42.380 --> 00:03:43.680 Data Activator escucha y responde. 00:03:44.540 --> 00:03:46.640 Con una frecuencia de actualización típica de Power BI, 00:03:46.640 --> 00:03:48.880 de digamos cada 30 minutos, la detección por sí sola 00:03:48.880 --> 00:03:52.540 podría estar retrasada desde el momento en que comenzó el cambio. 00:03:53.700 --> 00:03:55.680 Los disparadores de Data Activator pueden actuar 00:03:55.680 --> 00:03:57.700 sobre flujos de eventos en tiempo casi real 00:03:57.700 --> 00:03:59.900 en el orden de segundos según la fuente, 00:04:00.160 --> 00:04:02.520 haciendo que el momento de acción se alinee mucho más 00:04:02.520 --> 00:04:04.140 con el evento desencadenante. 00:04:05.480 --> 00:04:06.700 Y debido a que está integrado en Fabric, 00:04:06.780 --> 00:04:08.760 no se limita a un solo tablero o conjunto de datos. 00:04:09.460 --> 00:04:11.840 Puede conectarse a cualquier parte del ecosistema que tenga sentido. 00:04:13.180 --> 00:04:16.200 Ese flujo de datos podría ser parte de un pipeline de datos 00:04:16.200 --> 00:04:21.280 de Synapse que luego alimenta múltiples modelos posteriores y de IA. 00:04:22.200 --> 00:04:24.220 Si ocurre algo importante, Data Activator 00:04:24.220 --> 00:04:26.200 no solo le susurra a su tablero. 00:04:26.920 --> 00:04:29.060 Envía la señal a los sistemas capaces de corregir 00:04:29.060 --> 00:04:31.240 o explotar la oportunidad de inmediato. 00:04:32.380 --> 00:04:34.340 Este es el puente entre la observación y la ejecución. 00:04:35.000 --> 00:04:37.100 En lugar de llenar el chat de su equipo con mensajes informativos 00:04:37.100 --> 00:04:38.800 que su personal verá después del almuerzo, 00:04:38.960 --> 00:04:41.020 ejecuta el siguiente paso allí mismo y en el momento. 00:04:42.400 --> 00:04:44.880 Convierte cada evento relevante en una decisión ya tomada, 00:04:45.000 --> 00:04:47.000 en una acción ya realizada. 00:04:47.780 --> 00:04:49.840 Cuando lo compara con el flujo de trabajo de BI estándar, 00:04:49.900 --> 00:04:50.860 la ventaja es evidente. 00:04:50.860 --> 00:04:53.420 El monitoreo por sí solo le cuenta la historia. 00:04:54.260 --> 00:04:55.940 El monitoreo de mala respuesta cambia el resultado. 00:04:57.020 --> 00:04:59.640 Y en un entorno donde las ventanas de oportunidad se cierran rápido, 00:04:59.780 --> 00:05:02.640 esa diferencia es más que conveniencia, es competitividad. 00:05:03.640 --> 00:05:05.680 A continuación, veamos cómo encaja naturalmente 00:05:05.680 --> 00:05:08.020 con las herramientas en las que ella trabaja sin agregar 00:05:08.020 --> 00:05:10.600 otra capa de complejidad que gestionar. 00:05:10.600 --> 00:05:13.420 Más que solo alertas, la red de fábrica. 00:05:13.820 --> 00:05:15.880 Enviarle otro aviso en Teams no es automatización, 00:05:16.060 --> 00:05:17.440 es solo más ruido, solo más ruido. 00:05:17.680 --> 00:05:18.360 Ya conoces el puente. 00:05:18.720 --> 00:05:21.000 Una avalancha de ventanas emergentes en cada pantalla, 00:05:21.160 --> 00:05:23.500 cada una exigiendo que revises algo que puede importar o no. 00:05:24.640 --> 00:05:26.440 Al principio sientes que tienes el control, 00:05:26.900 --> 00:05:29.040 pero pronto tu equipo empieza a ignorarlas 00:05:29.040 --> 00:05:31.500 y las importantes quedan enterradas en el caos. 00:05:32.940 --> 00:05:35.360 La ironía es que los sistemas diseñados para mantenerte informado 00:05:35.360 --> 00:05:36.860 suelen terminar dejándote más a ciegas. 00:05:36.860 --> 00:05:40.020 Todos hemos estado en esa reunión de lunes 00:05:40.020 --> 00:05:41.380 donde alguien menciona que pasó por alto 00:05:41.380 --> 00:05:42.500 un problema importante de clientes 00:05:42.500 --> 00:05:44.340 simplemente porque la directa parece igual a las demás. 00:05:45.460 --> 00:05:47.260 La raíz del problema no es la falta de detección, 00:05:47.820 --> 00:05:50.060 es la falta de inteligencia sobre qué hacer a continuación. 00:05:50.720 --> 00:05:52.100 Los disparadores demasiado sensibles 00:05:52.100 --> 00:05:53.980 tratan cada pequeña fluctuación como una crisis, 00:05:54.120 --> 00:05:55.860 lo que crea una cultura donde todos están entrenados 00:05:55.860 --> 00:05:57.500 para ignorarlas, para ignorarlas. 00:05:58.340 --> 00:06:00.040 Aquí es donde Microsoft Fabric Data Activator 00:06:00.040 --> 00:06:01.540 junto con el resto de Microsoft Fabric 00:06:01.540 --> 00:06:02.840 empieza a cobrar importancia. 00:06:04.000 --> 00:06:05.280 No es solo un complemento, 00:06:05.600 --> 00:06:06.720 opera junto a Power BI. 00:06:07.020 --> 00:06:09.520 Synapse y el almacenamiento de datos de Fabric. 00:06:10.300 --> 00:06:12.340 Esto significa que trabaja en el mismo campo de juego 00:06:12.340 --> 00:06:15.000 que las herramientas que ya ejecutan tus análisis y procesos. 00:06:15.620 --> 00:06:17.520 En lugar de avisarte cada vez que una métrica vacila, 00:06:17.640 --> 00:06:20.020 puedes decidir si la fluctuación justifica detener la operación. 00:06:20.860 --> 00:06:22.940 Piénsalo como una operadora telefónica de la vieja escuela, 00:06:23.320 --> 00:06:25.660 pero que realmente entiende la urgencia detrás de cada llamada. 00:06:26.820 --> 00:06:27.860 Cuando ocurre algo, por ejemplo, 00:06:27.940 --> 00:06:29.300 una fuente de datos envía una señal 00:06:29.300 --> 00:06:31.700 de que el formato de nombre de tu producto falló durante la carga. 00:06:31.700 --> 00:06:35.220 ¿Data Activator sabe qué cables se conectan a los sistemas correctos? 00:06:35.420 --> 00:06:38.220 No envía al equipo de marketing una notificación que leerán mañana. 00:06:38.960 --> 00:06:42.200 Dirige el problema directamente al sistema que puede congelar la carga defectuosa 00:06:42.200 --> 00:06:44.480 antes de que dañe los informes posteriores. 00:06:45.320 --> 00:06:46.220 Aquí un ejemplo práctico. 00:06:46.680 --> 00:06:50.480 Un proceso de Synapse está extrayendo datos de transacciones financieras cada pocos segundos. 00:06:51.400 --> 00:06:53.800 Uno de los sistemas ascendentes comienza a enviar registros duplicados 00:06:53.800 --> 00:06:55.540 debido a un error del proveedor del proveedor. 00:06:56.180 --> 00:06:58.100 Si solo usas alertas, verás un mensaje de Teams 00:06:58.100 --> 00:06:59.380 o un correo electrónico que dice 00:06:59.380 --> 00:07:01.040 Hola, se detectó un contenido de duplicados. 00:07:01.500 --> 00:07:02.980 Entonces ahora está en la lista de tareas pendientes. 00:07:03.220 --> 00:07:05.720 Con Data Activator, el sistema puede pausar el proceso 00:07:05.720 --> 00:07:07.400 en el momento en que llegan los duplicados, 00:07:07.720 --> 00:07:10.220 dando a tus ingenieros de datos tiempo para corregir la fuente 00:07:10.220 --> 00:07:12.880 antes de que los datos erróneos entren en tu almacén. 00:07:12.880 --> 00:07:15.520 La solución ocurre a nivel de sistema, 00:07:15.640 --> 00:07:17.480 no porque alguien estuviera revisando el tablero por casualidad. 00:07:18.080 --> 00:07:19.040 Esa es una diferencia crítica. 00:07:19.540 --> 00:07:22.660 Data Activator no está vinculado a un único conjunto de datos o a un flujo límite. 00:07:23.060 --> 00:07:24.600 Funciona con múltiples tipos de entrada. 00:07:25.640 --> 00:07:27.680 Tablas de almacén estructuradas, flujos de eventos 00:07:27.680 --> 00:07:29.600 y otras fuentes de datos conectadas a Fabric, 00:07:29.940 --> 00:07:32.880 aplicando las mismas reglas lógicas sin que tengas que supervisarlas. 00:07:33.900 --> 00:07:36.880 Este alcance entre servicios significa que no solo sabe cuando algo no está bien, 00:07:37.540 --> 00:07:39.680 sabe exactamente dónde aplicar los frenos o acelerar. 00:07:39.680 --> 00:07:44.680 Y como vive dentro del mismo ecosistema que su lógica de transformación y almacenamiento, 00:07:44.980 --> 00:07:46.440 no lucha contra los flujos de datos. 00:07:47.380 --> 00:07:48.180 Está integrado en ellos. 00:07:48.840 --> 00:07:52.460 Por eso puede crear una cadena donde la ingesta, transformación, validación y resolución 00:07:52.460 --> 00:07:56.240 ocurren en un solo flujo sin que nadie tenga que perseguirse para las transferencias. 00:07:56.240 --> 00:08:01.180 Es la diferencia entre reaccionar a los datos y lograr que sus sistemas se adapten durante el proceso 00:08:01.180 --> 00:08:04.920 para mantener intactos la calidad y la puntualidad y la puntualidad. 00:08:05.160 --> 00:08:08.500 Pero el beneficio real comienza a surgir cuando lo ve no como una herramienta de alerta, 00:08:08.580 --> 00:08:10.540 sino como una capa de toma de decisiones operativas. 00:08:11.660 --> 00:08:15.120 Responde según el contexto, lo que reduce drásticamente el volumen de ruido 00:08:15.120 --> 00:08:20.000 mientras aumenta el porcentaje de alertas que realmente desencadenan acciones significativas. 00:08:20.000 --> 00:08:22.260 Ya no estará agrumado. 00:08:22.820 --> 00:08:26.060 Obtiene señales en lugar de ruido con menos trabajo manual humano. 00:08:27.020 --> 00:08:31.620 Como esas decisiones pueden desencadenar cambios reales, pausar trabajos, actualizar registros 00:08:31.620 --> 00:08:36.080 o iniciar remediaciones, esto no solo reduce la demora entre saber y actuar. 00:08:36.640 --> 00:08:37.740 Está ahorrando la brecha por completo. 00:08:38.200 --> 00:08:39.920 Ahora entremos en la parte que llama la atención. 00:08:40.380 --> 00:08:42.900 Llamar a APIs e interactuar con el mundo fuera de Microsoft. 00:08:43.540 --> 00:08:47.300 Cuando el interior llama al mundo exterior, sus datos pueden hacer una llamada antes de que 00:08:47.300 --> 00:08:48.380 usted vea la llamada perdida. 00:08:48.380 --> 00:08:52.600 No es una forma de hablar, estamos hablando de tomar el mismo flujo de eventos que ya 00:08:52.600 --> 00:08:57.040 está rastreando y dejar que active algo fuera del ecosistema de Microsoft Fabric en tiempo 00:08:57.040 --> 00:08:57.660 real. 00:08:58.980 --> 00:09:02.600 En lugar de esperar que lea un tablero o haga clic en una alerta de Teams, el sistema mismo 00:09:02.600 --> 00:09:08.500 marca metafórica, o literalmente, para iniciar una acción en otra aplicación o servicio 00:09:08.500 --> 00:09:10.620 en el momento en que se cumple la condición. 00:09:11.920 --> 00:09:13.780 La mayoría de las configuraciones de BI fracasan justo aquí. 00:09:14.280 --> 00:09:18.220 Son excelentes para mostrar perspectivas, a veces incluso con visuales llamativos y comentarios 00:09:18.220 --> 00:09:21.240 asistidos por IA, pero le pasan el balón y esperan que usted haga el resto. 00:09:22.820 --> 00:09:26.460 Todavía tiene que abrir el CRM, enviar el pedido, actualizar el P o iniciar el proceso 00:09:26.460 --> 00:09:27.280 manualmente. 00:09:28.520 --> 00:09:30.540 Esa brecha es donde el cuello de botella humano vuelve a aparecer. 00:09:32.020 --> 00:09:35.820 Podría detectar el problema en minutos, pero la ejecución ocurre horas después porque 00:09:35.820 --> 00:09:37.300 espera que alguien esté libre para actuar. 00:09:38.300 --> 00:09:41.160 Con Data Activator ese paso no solo se acorta sino que desaparece. 00:09:42.160 --> 00:09:45.520 Imagine que los niveles de inventario caen por debajo de su umbral de reabastecimiento 00:09:45.520 --> 00:09:46.140 a mitad del día. 00:09:47.400 --> 00:09:51.600 En una configuración normal, alguien de operaciones lo nota en Power BI, envía una nota a compras 00:09:51.600 --> 00:09:52.900 y espera la confirmación. 00:09:53.700 --> 00:09:57.040 Mientras tanto, usted sigue vendiendo el producto y acercándose a una ruptura de stock. 00:09:58.160 --> 00:10:01.800 En cambio, Data Activator puede enviar una llamada de API directamente al sistema de pedidos 00:10:01.800 --> 00:10:04.300 de su proveedor en el momento en que los datos cruzan ese límite. 00:10:05.120 --> 00:10:08.420 Si ingresa la orden de compra, se programa la entrega, nadie en su equipo ha leído aún 00:10:08.420 --> 00:10:10.740 la alerta y la solución ya está en marcha. 00:10:11.260 --> 00:10:14.500 Ese es el valor de realizar llamadas externas directamente desde el interior de fábrica. 00:10:14.840 --> 00:10:19.140 No está limitado a herramientas de Microsoft, ya sea un CRMSAS, un RP heredado, un endpoint 00:10:19.140 --> 00:10:22.640 REST personalizado o incluso la API de un socio puede conectar ese activador en tiempo 00:10:22.640 --> 00:10:26.420 real para cerrar la brecha entre la detección y la resolución. 00:10:27.680 --> 00:10:32.160 El resultado puede ser tan simple como publicar datos en un webhook o tan estructurado como enviar 00:10:32.160 --> 00:10:36.200 una carga útil con formato que active un flujo de trabajo de varios pasos en una plataforma 00:10:36.200 --> 00:10:38.020 completamente diferente. 00:10:39.600 --> 00:10:43.180 Este es el punto en el que Fabric deja de ser solo un conjunto de herramientas de análisis 00:10:43.180 --> 00:10:47.160 y comienza a comportarse como el sistema nervioso central de su entorno operativo. 00:10:48.560 --> 00:10:52.160 Cuando ocurre un evento, el nervio no solo envía una señal a sus ojos, sino que envía 00:10:52.160 --> 00:10:54.980 instrucciones a las extremidades para que actúen de inmediato. 00:10:55.780 --> 00:10:59.820 Si es como se pasa de supervisar las operaciones a que éstas se regulen en gran medida por sí 00:10:59.820 --> 00:11:00.140 mismas. 00:11:00.140 --> 00:11:02.800 Puede ver esto en industrias con una gran presencia de IoT. 00:11:03.920 --> 00:11:07.520 Imagina una planta de fabricación con sensores de vibración instalados en maquinaria crítica. 00:11:08.940 --> 00:11:10.940 Estos sensores transmiten datos a Fabric en tiempo real. 00:11:11.440 --> 00:11:15.360 En el momento en que una lectura entra en un rango de advertencia de falla, Data Activator 00:11:15.360 --> 00:11:19.980 puede crear y asignar una orden de trabajo en Dynamics 365 programando a un ingeniero incluso 00:11:19.980 --> 00:11:21.620 antes de que la máquina esté cerca de fallar. 00:11:22.880 --> 00:11:26.660 Ningún supervisor interrumpe su día para hacer la llamada al sistema y encamina el trabajo 00:11:26.660 --> 00:11:29.280 automáticamente con el contexto que el técnico necesita. 00:11:30.320 --> 00:11:32.980 Trabajo de reparación comienza incluso antes de que el tiempo de inactividad se convierta 00:11:32.980 --> 00:11:34.040 en un tema de conversación. 00:11:34.040 --> 00:11:37.440 La combinación de monitoreo automatizado y EPIs de salida es donde entra en juego la 00:11:37.440 --> 00:11:38.380 verdadera autonomía. 00:11:39.060 --> 00:11:42.420 No solo está filtrando alertas por relevancia, está conectando sus activadores filtrados 00:11:42.420 --> 00:11:44.180 con acciones tangibles que ocurren de inmediato. 00:11:44.800 --> 00:11:48.200 Es un salto de estar basado en datos a estar activado por datos, donde la capacidad de respuesta 00:11:48.200 --> 00:11:50.380 del sistema es tan rápida como su capacidad de detección. 00:11:50.920 --> 00:11:51.880 Como su capacidad de detección. 00:11:52.200 --> 00:11:56.060 Cuando se configura correctamente, sus procesos no solo omiten la microgestión humana, sino 00:11:56.060 --> 00:12:00.540 que mejoran activamente porque el ciclo entre detección y acción es estrecho, constante 00:12:00.540 --> 00:12:01.940 y siempre activo. 00:12:02.180 --> 00:12:02.360 Entra. 00:12:03.160 --> 00:12:07.320 Puede concentrarse en diseñar mejores reglas y lógica en lugar de preocuparse por si alguien 00:12:07.320 --> 00:12:08.000 vio la alerta. 00:12:08.840 --> 00:12:12.000 Pero incluso el sistema nervioso más receptivo tiene umbrales que no puede ignorar. 00:12:12.900 --> 00:12:15.800 Si no los conoce antes de empezar, los resultados pueden complicarse rápidamente. 00:12:15.800 --> 00:12:18.660 Conocer los límites antes de construir. 00:12:19.100 --> 00:12:23.060 Cada héroe de la automatización tiene una historia de origen y una lista de dificultades 00:12:23.060 --> 00:12:24.440 que desearía haber previsto. 00:12:25.940 --> 00:12:29.720 Con Data Activator, la realidad es que, si bien la idea de detección más reacción 00:12:29.720 --> 00:12:32.380 suena ilimitada, existe un marco muy práctico detrás. 00:12:33.460 --> 00:12:38.440 No es magia, sigue ejecutándose en la arquitectura de Fabric, sujeto a los mismos modelos de capacidad, 00:12:38.660 --> 00:12:43.000 límites de servicio y supuestos de diseño que se aplican a todo lo demás en el ecosistema. 00:12:43.000 --> 00:12:48.020 Si ignoras esos límites, descubrirás rápidamente lo que sucede cuando una automatización bien 00:12:48.020 --> 00:12:49.620 intencionada se detiene por completo. 00:12:50.600 --> 00:12:53.980 Lo difícil es que los puntos de falla no suelen aparecer durante tu prueba de concepto. 00:12:54.900 --> 00:12:56.900 En una prueba pequeña, todo parece instantáneo. 00:12:57.380 --> 00:13:00.560 Las condiciones se activan, las acciones se ejecutan y ves el resultado casi de inmediato. 00:13:01.080 --> 00:13:05.000 Es al escalar conectando múltiples sistemas externos, aumentando volumen de activadores 00:13:05.000 --> 00:13:08.260 y añadiendo lógica compleja cuando las limitaciones muestran su verdadera cara. 00:13:08.260 --> 00:13:13.800 La latencia aumenta, el uso de capacidad se dispara, de repente ese motor de decisiones 00:13:13.800 --> 00:13:16.540 en tiempo real es limitado o puesto en cola o puesto en cola. 00:13:17.280 --> 00:13:20.320 Piensa en lo que sucede cuando un activador depende de una fuente que está técnicamente 00:13:20.320 --> 00:13:23.920 conectada, pero no ejecutándose dentro de los servicios nativos de Fabric. 00:13:24.760 --> 00:13:28.380 Quizás tienes un flujo de datos proveniente de un centro de eventos externo que alimenta 00:13:28.380 --> 00:13:28.980 tus informes. 00:13:28.980 --> 00:13:34.300 Si Data Activator depende de esa fuente para iniciar un proceso crítico, pero el intervalo 00:13:34.300 --> 00:13:38.020 de procesamiento del origen es más lento que el tiempo de reacción de Fabric, nunca 00:13:38.020 --> 00:13:40.180 obtendrás la capacidad de respuesta que esperas. 00:13:41.500 --> 00:13:44.580 He visto implementaciones estancarse porque las condiciones se basaban en datos semiestáticos 00:13:44.580 --> 00:13:46.840 que simplemente no podían seguir el ritmo de la lógica del activador. 00:13:47.720 --> 00:13:50.200 La automatización no falló, simplemente llegó demasiado tarde para marcar de freno. 00:13:50.620 --> 00:13:52.200 También existe la tentación de vigilarlo todo. 00:13:52.640 --> 00:13:53.860 Ahora bien, al principio tiene sentido. 00:13:54.460 --> 00:13:58.920 Más condiciones de monitoreo deberían significar más oportunidades para reaccionar, pero cada 00:13:58.920 --> 00:14:02.360 activador que defines contribuye a la carga de trabajo que se ejecuta en tu capacidad 00:14:02.360 --> 00:14:02.880 de Fabric. 00:14:03.880 --> 00:14:07.120 Eso significa que estás utilizando la misma capacidad que respalda tus actualizaciones 00:14:07.120 --> 00:14:09.580 de BI, tus flujos de datos y tus consultas de almacén. 00:14:10.660 --> 00:14:14.460 Si te excedes, verás un efecto dominó donde otras cargas de trabajo se ralentizan porque 00:14:14.460 --> 00:14:16.140 tus activadores están consumiendo cómputo. 00:14:17.100 --> 00:14:20.080 La planificación de la capacidad no es opcional aquí, ya que es la disciplina que evita que 00:14:20.080 --> 00:14:22.540 la automatización se convierta en tiempo de inactividad autoinfligido. 00:14:22.920 --> 00:14:24.340 Pero sus objetivos de latencia también importan. 00:14:24.460 --> 00:14:28.100 Data Activator puede reaccionar en segundos, pero solo si los sistemas ascendentes y descendentes 00:14:28.100 --> 00:14:29.140 pueden manejar esa velocidad. 00:14:30.000 --> 00:14:33.680 Si tu llamada a la API activada apunta a una integración ERP que se procesa por lotes 00:14:33.680 --> 00:14:37.580 cada 15 minutos, efectivamente te has preparado para retrasos integrados. 00:14:38.300 --> 00:14:41.300 El activador se ejecuta, pero el resultado final aún espera hasta el siguiente lote. 00:14:42.160 --> 00:14:45.980 Esas diferencias en el ritmo de servicio deben mapearse antes de comenzar a conectar sistemas. 00:14:46.840 --> 00:14:50.740 La ruta más segura es comenzar con condiciones de alto valor y baja frecuencia. 00:14:51.380 --> 00:14:54.860 Eso significa elegir escenarios donde, incluso si solo se activan unas pocas veces al día, 00:14:55.540 --> 00:14:57.420 cada un aspecto claro que vale la pena automatizar. 00:14:57.420 --> 00:15:02.820 Se trata de probar la eficacia sin saturar tu capacidad ni abrumar los servicios descendentes. 00:15:04.020 --> 00:15:05.500 ¿Ajustas la lógica del activador? 00:15:05.780 --> 00:15:08.800 Comprendes el perfil de procesamiento y solo entonces comienzas a expandirte. 00:15:09.440 --> 00:15:13.140 También vale la pena recordar que los precios y la capacidad no tratan solo de almacenamiento 00:15:13.140 --> 00:15:14.160 o actualizaciones. 00:15:15.120 --> 00:15:18.260 La elaboración de activadores y la ejecución de acciones consuman recursos del mismo grupo. 00:15:18.840 --> 00:15:20.780 Se llama API saliente, eso es cómputo. 00:15:21.220 --> 00:15:24.360 La transformación que ejecutas antes de verificar una condición también computa. 00:15:24.360 --> 00:15:29.440 Si escalas condiciones y conexiones sin considerar la reserva en tus unidades de estructura, 00:15:29.560 --> 00:15:31.640 alcanzarás límites antes de lo esperado. 00:15:31.640 --> 00:15:36.120 La buena noticia es que una vez que conoces dónde están los límites, puedes diseñar sorteándolos. 00:15:36.600 --> 00:15:37.780 Creas procesos que se ototan.