CA: Neuronas y Jasmines

Servidor de Análisis Predictivo (Predictive Analysis Server). No estamos hablando de tarot, ni numerología ni de los astros. Hablamos de un sistema que permite prever cuáles pueden llegar a ser los errores en un sistema, o calcular cuántos usuarios darán de baja un servicio; mejor aun, permite predecir si ocurrirá un fraude, en cualquier tipo de compañía. A esta tecnología se la conoce como redes neuronales, y sirve para analizar y aprender de la información almacenada dentro de un sistema. "Básicamente, se aprende de la historia, es decir, de la información almacenada. Por lo tanto, la red neuronal trata de ver cuál es el patrón de comportamiento de un determinado negocio", explicó Cesar Torres, Pre Sales - National Manager de Computer Associates (CA) y agregó: "Existen cientos de variables que son ingresadas en la red neuronal para ser analizadas y de esta manera, encontrar un patrón de comportamiento".

Neugent era el antiguo nombre de esta tecnología; ahora se denomina Predictive Analysis Server, básicamente, esto es un procedimiento que implica la realización de minería de datos o Datamining. A través de los años, las compañías acumularon cientos de MB de información, que podrían utilizarse no solamente para armar el gráfico evolutivo del desempeño de una empresa, sino para saber cuál fue el comportamiento de un negocio determinado. "Para esto está la minería de datos, para analizar toda la información almacenada y aprender de ella. Un ejemplo: una compañía de celulares quiere predecir qué clientes darán de baja sus celulares el mes próximo. Uno puede utilizar una herramienta de datamining, que fija históricamente quienes devolvieron sus celulares, cuál fue su comportamiento en los últimos años o meses. Un persona que da de baja su celular, por lo general, el mes anterior da de baja el débito automático y reduce el número de llamadas. Todo esto se puede prever", indicó Torres.

Este servidor de análisis predictivo utiliza ciertos perfiles para determinar el estado de un sistema, observa su estados recurrentes y los compara con modelos de comportamiento anteriores. Esta comparación produce un escenario, el cual representa cuan lejos está el sistema de su comportamiento habitual. Este escenario describe si un sistema representa un problema o está proyectándose hacia un problema. "Por lo tanto, esta tecnología es capaz de predecir en qué momento ocurrirá una falla, basada en una operación de probabilidad", indicó el Pre Sales - National Manager de CA.

Esta tecnología atraviesa una fase de aprendizaje; primero estudia la información histórica almacenada (Unicenter TNG Historical Performance Agent) y luego deviene el aprendizaje, el cual proporciona un perfil personal del sistema. El uso neuronal de esta tecnología sirve para dejar de solucionar problemas y comenzar a predecirlos.

-¿Qué compañías están utilizando la tecnología de datamining?-

"Esto es algo nuevo. En la Argentina comenzamos hace poco a pensar y diagramar los gastos en cuanto a la inversión necesaria para aplicar esta tecnología. Lo que sí estuvimos haciendo son pruebas en distintas compañías. Nosotros podemos aplicar neugent para predecir si ocurrirá un fraude, en cualquier tipo de compañía", indicó Torres.

El concepto de redes neuronales es un tema tecnológico. La manera en que está programada la red neuronal, es decir, la tecnología aplicada por Computer Associates, es propiedad de la compañía. CA posee centros de desarrollo en distintas partes del mundo, Australia, Inglaterra, Estados Unidos, y es reconocida mundialmente por su fuerte inversión en tecnología. Según Mirta Gallatti, Gerente de marketing para Argentina, Uruguay y Paraguay, "CA invierte cerca del 30 por ciento de sus ganancias en desarrollo de know-how en todos sus laboratorios alrededor del mundo" (Ver Computer Associates: El canal está abierto).

Perfume con aroma a Jasmine

Hace aproximadamente 8 años que CA trabaja con la tecnología Jasmine, una base de datos orientada a objetos. "En aquel momento estaban en boga las bases híbridas, es decir, guardar objetos dentro de una base relacional. CA lanzó en 1995 la tecnología Jasmine como base de datos de objetos pura, sin un sustento relacional. Fue la primer base a nivel comercial", indicó Torres.

Esta base de datos de objetos nació para competir con la programación lineal. O sea, no pensar en los programas como grandes módulos sino pensar que en la vida real existen objetos que se comportan de determinada manera. "Objetos nace para pensar los programas de una manera más intuitiva y con capacidad de reutilizarse", indicó Torres. Una de las grandes características de un objeto es el encapsulamiento, lo que permite llevar el objeto hacia cualquier sistema. Por lo tanto, Jasmine fomenta la re usabilidad.

-¿Cuál era el problema del paradigma de objetos?-

"No existía manera de guardar esa información. Los objetos trabajaban todos en memoria. Entonces, había que guardarlos en bases relacionales. Pero el gran cruce con esa decisión era que la tecnología relacional no era lo mismo que la tecnología de objetos. Por lo tanto, un objeto que está armado de determinada forma, para guardarlo en una base relacional, tenía que ser descompuesto en partes. Ahora, se trabaja la información como si fuera un único objeto cerrado", explicó Torres.

-¿Actualmente, cuál es la aplicación más requerida de la base de datos de objetos?-

"Comercialmente, no hay. Existen sistemas de simulación donde uno puede guardar piezas de software de una manera mucho más modular en comparación con una base relacional. Para armar una factura en una base relacional, necesitas cuatro tablas. En una base de datos orientada a objetos, una factura es un objeto".

-¿Se trabaja en el mercado argentino con bases orientadas a objetos?-

"No. Por ejemplo, con Jasmine realizamos una gran divulgación de esta tecnología; realizamos capacitaciones pero las bases relacionales están impuestas en el mercado. Entonces, los usuarios no van a cambiar. Es una tecnología desconocida".

-Esta tendencia, ¿es a nivel mundial o sólo en la Argentina?-

"En Estados Unidos, también se llevó a cabo un amplio proceso de divulgación pero la verdad es que no existe una tendencia".

Según indicó el Pre Sales - National Manager de Computer Associates, "el paradigma de trabajar con objetos es ideal". Sin embargo-agregó-, "las bases relacionales tardaron veinte años en imponerse a las bases jerárquicas. Recién ahora está floreciendo esta tecnología. Pueden pasar muchos años hasta que se imponga definitivamente".

Más información: www.ca.com.