¿Qué significan los datos en tiempo real?
Datos en tiempo real se refiere a los datos que se procesan y están disponibles con una latencia mínima, normalmente en milisegundos o segundos desde su creación. Permite a los sistemas reaccionar a los acontecimientos en el momento en que se producen, en lugar de depender del procesamiento por lotes o de actualizaciones programadas.
Los sistemas en tiempo real dan prioridad al rendimiento, la tolerancia a fallos y la coherencia, al tiempo que minimizan la latencia de extremo a extremo. Son fundamentales para aplicaciones que requieren circuitos de información inmediatos, como la detección de fraudes o la supervisión de anomalías, motores de personalizacióny cuadros de mando operativos.
Siga leyendo para obtener más información sobre los tipos de datos en tiempo real, otros casos de uso, ventajas, limitaciones y herramientas de análisis en tiempo real.
Procesamiento por lotes frente a procesamiento en tiempo real
Tratamiento por lotes y el procesamiento en tiempo real son dos métodos habituales de tratamiento de datos. El procesamiento por lotes maneja grandes volúmenes de datos a intervalos regulares, lo que lo hace idóneo para tareas como el análisis y la elaboración de informes. En cambio, el procesamiento en tiempo real ingiere y analiza los datos a medida que se generan, lo que permite obtener información y actuar de inmediato. Cada enfoque tiene sus ventajas y desventajas en cuanto a latencia, complejidad y demanda de recursos, y la elección correcta depende de los requisitos específicos de su aplicación.
Aquí tienes una comparación:
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Categoría |
Tratamiento por lotes |
Procesamiento en tiempo real |
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Tratamiento de datos |
Procesa grandes volúmenes de datos a la vez |
Procesa los datos continuamente a medida que llegan |
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Latencia |
Alta latencia; los resultados se entregan de forma programada |
Baja latencia; resultados en tiempo real |
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Casos prácticos |
Almacenamiento de datos, informes periódicos y trabajos ETL a gran escala |
Detección de fraudes, supervisión de IoT y experiencias personalizadas |
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Tecnologías |
Apache Hadoop, AWS Glue, Spark (modo por lotes) |
Apache Kafka, Apache Flink, Couchbase |
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Complejidad |
Más fácil de aplicar y gestionar |
Requiere una infraestructura más sofisticada |
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Precisión |
Gran precisión gracias a conjuntos de datos completos |
A menudo prioriza la rapidez sobre la exhaustividad (coherencia final) |
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Recursos del sistema |
Requiere muchos recursos, pero puede programarse fuera de las horas punta |
Requiere una infraestructura escalable y siempre activa |
Ambos modelos de procesamiento son esenciales en las arquitecturas de datos modernas. A menudo, los enfoques híbridos combinan sistemas por lotes y en tiempo real para maximizar tanto la profundidad analítica como la capacidad de respuesta operativa.
Tipos de datos en tiempo real
Los datos en tiempo real se presentan de muchas formas, dependiendo de la fuente, el caso de uso y la arquitectura del sistema. Aunque todos los datos en tiempo real se procesan con una latencia mínima, pueden clasificarse en función de cómo se generan y consumen. Comprender estos tipos ayuda a los equipos a diseñar sistemas que respondan a los eventos con rapidez y eficacia.
Transmisión de datos
Por flujo de datos se entiende el flujo continuo de datos generados por fuentes como Dispositivos IoTA menudo se recibe a través de plataformas como Apache Kafka o MQTT y se analiza en tiempo real para detectar tendencias, anomalías o el estado del sistema. A menudo se recibe a través de plataformas como Apache Kafka o MQTT y se analiza en tiempo real para detectar tendencias, anomalías o el estado del sistema.
Datos del evento
Los datos de eventos se refieren a eventos discretos desencadenados por acciones específicas, como clics de usuarios, transacciones de pago o actualizaciones de sensores. Datos basados en sucesos es fundamental para el procesamiento de flujos y se utiliza a menudo en la detección de fraudes, los sistemas de alerta y el análisis del comportamiento.
Datos de series temporales
Los datos de series temporales se componen de valores con fecha y hora recogidos a intervalos regulares o irregulares. Algunos ejemplos son las cotizaciones bursátiles, las mediciones meteorológicas y las métricas de los servidores. El procesamiento en tiempo real de datos de series temporales es esencial para cuadros de mando, herramientas de supervisión y modelos predictivos.
Datos geoespaciales
Utilizados en aplicaciones de localización, los datos geoespaciales en tiempo real incluyen coordenadas GPS, patrones de movimiento y eventos de proximidad. Permiten, por ejemplo, el seguimiento de activos, la delimitación geográfica y la navegación en directo.
Datos transaccionales
Datos transaccionales en tiempo real incluye los intercambios financieros, los pagos de comercio electrónico o los cambios de estado del sistema que deben procesarse inmediatamente para mantener la coherencia, la precisión y el cumplimiento de las normas empresariales o las garantías ACID (atomicidad, coherencia, aislamiento y durabilidad).
Casos prácticos de análisis en tiempo real
Los análisis en tiempo real permiten a las organizaciones reaccionar al instante a los datos entrantes. En lugar de esperar a los informes del final del día o a los cuadros de mando retrasados, los equipos pueden tomar decisiones informadas a medida que se desarrollan los acontecimientos. He aquí algunos ejemplos de procesamiento de datos en tiempo real:
Detección de fraudes
Las instituciones financieras utilizan análisis en tiempo real para supervisar las transacciones en busca de actividades sospechosas, como patrones de compra inusuales o anomalías en el inicio de sesión. Al analizar los datos a medida que llegan, los sistemas pueden detectar y bloquear actividades potencialmente fraudulentas antes de que se produzcan.
Experiencias de cliente personalizadas
Los minoristas y las plataformas digitales utilizan datos en tiempo real para adaptar las recomendaciones de productos, los contenidos y las ofertas en función del comportamiento en directo del usuario. Esta personalización dinámica mejora el compromiso, las conversiones y la satisfacción del cliente.
Control operativo
Los equipos de TI y DevOps confían en las métricas y los registros en tiempo real para supervisar el estado del sistema, detectar anomalías y solucionar problemas de inmediato. Los paneles de control basados en análisis en tiempo real ayudan a mantener el tiempo de actividad y evitar interrupciones.
Optimización de la cadena de suministro
Fabricantes y logística Los proveedores realizan un seguimiento en tiempo real de los niveles de inventario, el estado de los envíos y los datos de la línea de producción. Esto permite responder con rapidez a retrasos, cambios en la demanda o fallos de los equipos, reduciendo costes y mejorando la eficiencia.
IoT e inteligencia de borde
Desde los hogares inteligentes hasta los sensores industriales, los dispositivos IoT generan flujos continuos de datos. El análisis en tiempo real ayuda a detectar fallos en los equipos, gestionar el consumo de energía y optimizar el rendimiento en el perímetro, a menudo sin intervención humana.
Análisis del mercado
Los operadores y analistas utilizan análisis en tiempo real para vigilar las fluctuaciones del mercado, procesar los datos de las operaciones y ejecutar estrategias de negociación de alta frecuencia. El acceso inmediato a las señales del mercado es crucial para obtener una ventaja competitiva.
Ventajas del tratamiento de datos en tiempo real
El procesamiento en tiempo real permite a los desarrolladores crear sistemas modernos y con capacidad de respuesta, agilizar las operaciones y potenciar experiencias de usuario satisfactorias. Estas son algunas de las principales ventajas:
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- Perspectivas inmediatas: Los datos se procesan a medida que llegan, lo que permite a los sistemas reaccionar instantáneamente a los cambios en las condiciones o el comportamiento de los usuarios.
- Mejores experiencias de usuario: Las aplicaciones pueden adaptarse dinámicamente al comportamiento del usuario, ofreciéndole contenidos personalizados, recomendaciones y actualizaciones en tiempo real.
- Mejora de la eficacia operativa: La visibilidad en tiempo real de los procesos ayuda a los equipos a detectar cuellos de botella, reducir el tiempo de inactividad y optimizar el uso de los recursos.
- Mayor detección de anomalías y fraudes: Con métricas, registros y telemetría en tiempo real, los equipos pueden detectar anomalías, supervisar el estado del sistema y activar respuestas automáticas antes de que los problemas se agraven.
- Automatización con mayor capacidad de respuesta: Los activadores basados en eventos permiten a los sistemas ejecutar automáticamente tareas basadas en entradas en tiempo real, lo que reduce la necesidad de intervención manual.
- Ventaja competitiva: Las empresas que responden más rápidamente a los datos pueden tomar mejores decisiones, mejorar la satisfacción del cliente y adelantarse a las tendencias del mercado.
Limitaciones del tratamiento de datos en tiempo real
Aunque el procesamiento de datos en tiempo real ofrece numerosas ventajas, también plantea distintas consideraciones a arquitectos y desarrolladores. Desde una mayor complejidad del sistema hasta mayores exigencias de infraestructura, estos retos pueden repercutir en el coste, la escalabilidad y la estrategia de implantación. Veamos con más detalle cuáles son estos retos:
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- Mayores costes de infraestructura y computación: Mantener canales de procesamiento siempre activos y sistemas de baja latencia suele requerir más recursos informáticos e infraestructura de primera calidad.
- Mayor complejidad arquitectónica: Los sistemas en tiempo real plantean retos como la ordenación de eventos, la tolerancia a fallos y la coherencia de datos entre componentes distribuidos.
- Posibilidad de datos incompletos o incoherentes: Las decisiones en tiempo real se toman sobre la marcha, lo que puede limitar el acceso al conjunto completo de datos, reduciendo potencialmente la profundidad o precisión del análisis.
- Mayor esfuerzo de desarrollo y mantenimiento: Construir y depurar sistemas en tiempo real suele implicar herramientas especializadas, capas de observabilidad y una mayor curva de aprendizaje.
- Cuellos de botella en la escalabilidad: El procesamiento de flujos de datos de alta velocidad en tiempo real puede provocar problemas de rendimiento si los sistemas no están correctamente diseñados para escalar.
- Dependencias sensibles a la latencia: Los sistemas externos lentos pueden interrumpir los procesos en tiempo real e introducir retrasos que afectan a la capacidad de respuesta de los procesos posteriores.
Herramientas de análisis en tiempo real
Los análisis en tiempo real se basan en una serie de herramientas para ingerir, procesar y visualizar los datos. Estas herramientas se dividen en varias categorías, desde plataformas de flujo de datos hasta motores de procesamiento y paneles de visualización. A continuación se presenta un desglose de las herramientas más populares por tipo:
Plataformas de ingesta de datos y streaming
Apache Kafka
Una plataforma distribuida de transmisión de eventos utilizada para recopilar y transportar datos en tiempo real entre sistemas a escala.
Amazon Kinesis
Un servicio nativo en la nube para la ingesta de datos en tiempo real, capaz de gestionar registros, telemetría y flujos de vídeo.
Apache Pulsar
Un sistema de mensajería publicación-suscripción de alto rendimiento con soporte multiusuario y colas de mensajes integradas.
Motores de procesamiento de flujos
Apache Flink
Un motor de procesamiento de flujos con estado diseñado para el procesamiento de eventos de alto rendimiento y baja latencia con lógica compleja.
Streaming estructurado de Apache Spark
Extensión de Apache Spark que permite el procesamiento de flujos en tiempo real mediante una arquitectura de microlotes.
ksqlDB
Un motor basado en SQL para procesar flujos de datos en tiempo real de temas Kafka de forma declarativa.
Bases de datos operativas y transaccionales
Couchbase
Una base de datos NoSQL distribuida que admite análisis en tiempo real y transacciones ACID distribuidas, combinando el acceso clave-valor con la consulta SQL++.
Redis
Un almacén de datos en memoria utilizado para almacenamiento en caché, mensajería pub/sub y cargas de trabajo analíticas ligeras en tiempo real.
ClickHouse
Una base de datos columnar optimizada para consultas OLAP de alta velocidad, a menudo utilizada para informes en tiempo real y análisis de registros.
Visualización de datos y cuadros de mando
Grafana
Una herramienta flexible de cuadros de mando, a menudo utilizada para visualizar métricas y registros en tiempo real de varios backends como Prometheus o Elasticsearch.
Tableau
Una potente plataforma de visualización de datos que admite la conectividad de datos en tiempo real mediante conexiones en directo a fuentes de streaming.
Superset Apache
Una plataforma de BI de código abierto con soporte para cuadros de mando en tiempo real y análisis visuales enriquecidos.
Cómo crear un canal de datos en tiempo real
Crear un canal de datos en tiempo real implica diseñar un sistema que reciba, procese y proporcione datos de forma continua con una latencia mínima. La arquitectura debe ser resistente, escalable y adaptada a su caso de uso, ya se trate de detección de fraudes, supervisión operativa, experiencias personalizadas o una aplicación más especializada. A continuación se describen los pasos fundamentales:
1. Defina su caso de uso y sus fuentes de datos
Comience por identificar qué problema está resolviendo en tiempo real (por ejemplo, métricas en vivo, alertas, recomendaciones). Determina qué sistemas, dispositivos o aplicaciones generarán los datos (por ejemplo, registros de aplicaciones, sensores IoT, interacciones de usuarios).
2. Ingesta de datos mediante una plataforma de streaming
Utilice herramientas como Apache Kafka, Amazon Kinesis o Apache Pulsar para recopilar y almacenar en búfer los eventos entrantes. Estas plataformas desacoplan los productores y consumidores de datos, lo que permite una ingesta escalable y tolerante a fallos.
3. Procesar datos en movimiento
Aproveche los marcos de procesamiento de flujos como Apache Flink, Spark Structured Streaming o ksqlDB para transformar, enriquecer, filtrar o agregar datos a medida que fluyen por el sistema.
4. Almacenar para acceso rápido o referencia histórica
Envíe los datos procesados a sistemas de almacenamiento en función de las necesidades de rendimiento. Utilice bases de datos de baja latencia, como Couchbase, para consultas en tiempo real, y lagos de datos o almacenes (por ejemplo, Snowflake) para análisis históricos.
5. Servir datos a aplicaciones o cuadros de mando
Proporcione información procesada a servicios posteriores, como sistemas de detección de fraude o cuadros de mando en tiempo real, mediante API, buses de eventos o herramientas de visualización como Grafana o Superset.
6. Supervisar, escalar y optimizar
Implementar herramientas de observabilidad para realizar un seguimiento del estado del sistema, el rendimiento y la latencia. Ajuste de las etapas de procesamiento, ajuste de la contrapresión y garantizar la escalabilidad horizontal del sistema para manejar ráfagas de datos.
Principales conclusiones y recursos
He aquí un breve resumen de lo que hemos tratado y algunos recursos que puede utilizar para obtener más información sobre temas relacionados con los datos en tiempo real y las herramientas que hemos mencionado anteriormente:
Principales conclusiones
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- Los datos en tiempo real permiten a los sistemas responder a eventos en milisegundos o segundos, lo que favorece aplicaciones como la detección de fraudes, la personalización y la supervisión operativa.
- Al comparar el procesamiento por lotes con el procesamiento en tiempo real, es importante determinar si su caso de uso requiere exhaustividad y simplicidad (procesamiento por lotes) o inmediatez (procesamiento en tiempo real).
- Entre los tipos de datos en tiempo real se encuentran los de flujo continuo, los basados en eventos, los de series temporales, los geoespaciales y los transaccionales, cada uno de ellos adecuado para diferentes casos de uso y diseños de sistemas.
- Los casos de uso van desde la prevención del fraude y la supervisión del IoT hasta las experiencias dinámicas de los clientes y los análisis de mercado.
- Entre los beneficios se incluyen información inmediata, mejora de la eficiencia, experiencias de usuario personalizadas y agilidad competitiva.
- Deben abordarse las limitaciones, como los costes de infraestructura, la complejidad arquitectónica y la escalabilidad, para evitar futuros bloqueos.
- Las herramientas abarcan la ingesta (Kafka, Kinesis), el procesamiento (Flink, Spark), el almacenamiento (Couchbase, Redis) y la visualización (Grafana, Tableau).
- Construir una canalización implica definir los casos de uso, seleccionar las herramientas adecuadas, procesar los datos en movimiento y proporcionar información con alta disponibilidad y escalabilidad.
Recursos
Preguntas frecuentes
¿Qué son los datos en tiempo casi real? Los datos casi en tiempo real se procesan y entregan con un ligero retraso, normalmente de segundos a minutos, desde que se generan. Suele utilizarse cuando la respuesta inmediata no es crítica, pero las actualizaciones puntuales siguen siendo valiosas.
¿Por qué son importantes los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real permiten a los sistemas y usuarios tomar decisiones rápidas basadas en las condiciones actuales. Mejoran la capacidad de respuesta y la experiencia de los usuarios, y favorecen casos de uso como la detección de fraudes, la supervisión y la personalización.
¿Puede ChatGPT acceder a datos en tiempo real? Por defecto, ChatGPT no tiene acceso a datos en tiempo real. Sin embargo, cuando se habilita la navegación o se integra con API, puede recuperar información actualizada de la web.
¿Admite Power BI datos en tiempo real? Sí, Power BI admite datos en tiempo real a través de funciones como conjuntos de datos en streaming, API de datos push y conexiones de consulta directa a fuentes en tiempo real.
¿Qué es la integración de datos en tiempo real? La integración de datos en tiempo real consiste en combinar datos procedentes de múltiples fuentes a medida que se generan, lo que permite su transformación, análisis y uso inmediatos en todos los sistemas o aplicaciones.
¿Qué es el almacenamiento de datos en tiempo real? El almacenamiento de datos en tiempo real se refiere a la ingesta y actualización continuas de una base de datos. almacén de datos con datos actualizados, lo que permite realizar análisis e informes al minuto.
