El procesamiento de datos en tiempo real es una necesidad para casi todas las empresas y organizaciones de todo el mundo. Es la base de servicios como la gestión de identidades, la prevención del fraude, las transacciones financieras, los motores de recomendación, la gestión de las relaciones con los clientes y la supervisión de las redes sociales. También es la base del análisis predictivo, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático o machine learning.
El reto para muchas organizaciones está en saber escalar los recursos en tiempo real de tal manera que reduzca los costes y aumenten los ingresos. Descubre qué es exactamente el procesamiento de datos en tiempo real, algunos ejemplos prácticos y consejos para poder llevarlo a cabo.
Índice de temas
¿Qué son los datos en tiempo real?
El análisis de datos en tiempo real consiste en captar la información en el momento en que se produce, o lo más cerca posible de ella, y actuar en consecuencia. Los datos en tiempo real se refieren a la información que está disponible para su uso tan pronto como se genera. Lo ideal es que los datos se transmitan instantáneamente entre la fuente y la aplicación consumidora, pero los cuellos de botella en la infraestructura de datos o el ancho de banda pueden crear un desfase. Los datos en tiempo real se utilizan en aplicaciones sensibles al tiempo, como el comercio bursátil o la navegación, y potencian el análisis en tiempo real, que aporta información en el momento y ayuda a reaccionar rápidamente ante condiciones cambiantes.
La importancia de los datos en tiempo real
En un mundo caracterizado por los abundantes dispositivos conectados y la necesidad de contar con mediciones continuas, no se puede restar importancia al análisis de datos en tiempo real. Cuanto más precisos son los datos, más pueden aprender de ellos los usuarios y las empresas. Igualmente, permite conocer mejor a los clientes y desarrollar las mejores estrategias para satisfacer sus necesidades. Incluso puede ser una poderosa herramienta para ayudar a predecir las ventas futuras y proporcionar resultados sobre qué estrategia o producto desplegar cuando más se necesita.
Ejemplos de procesamiento en tiempo real
Detección del fraude
Personalización
Optimización de campañas de marketing
Detección de anomalías
Personalización en tiempo real en sitios web de comercio electrónico
Cuadros de mando analíticos operativos en tiempo real para empresas de logística
Cuadros de mando analíticos orientados al usuario en SaaS
Gestión inteligente de inventarios en el comercio minorista
Detección de anomalías en la gestión de servidores
Barreras al procesamiento de datos en tiempo real
Como demuestran las siguientes cifras de Statista, no resulta tan sencillo conseguir un procesamiento de datos en tiempo real, y estos son algunos de los motivos:
- Crecimiento masivo de datos: Se espera generar más de 180 Zettabytes de datos para 2025.
- Mayor digitalización: Se prevé que las organizaciones transformadas digitalmente contribuyan a más de la mitad del PIB mundial para 2023.
- Análisis en tiempo real: La cantidad de datos en tiempo real en la esfera de datos global crecerá de 9,5 Zettabytes en 2020 a 51 Zettabytes en 2025.
- Requerimientos on-premise para datos confidenciales. Un enfoque a considerar es migrar datos a la nube pública. La nube es atractiva porque reduce el gasto de capital a cambio de un gasto operativo flexible, según los requisitos dinámicos de una empresa. La nube también admite un escalado rápido. Sin embargo, las tarifas derivadas de esa transferencia de datos pueden aumentar rápidamente, y además hay que tener en cuenta que no todos los datos son susceptibles para subir a la nube. Para cumplir con las regulaciones gubernamentales y/o las políticas de seguridad internas, las organizaciones pueden considerar necesario proteger los datos confidenciales en las propias instalaciones. De manera similar, una empresa puede decidir mantener sus datos más críticos, desde registros financieros hasta archivos de ingeniería, localmente, donde pueda proteger mejor estos datos.
Métodos de procesamiento de datos
El tratamiento de datos utiliza principalmente tres métodos: manual, mecánico y electrónico.
Manual: En este método, los datos se procesan manualmente. Las herramientas, los dispositivos electrónicos o el software de automatización realizan tareas de procesamiento como cálculos, clasificación y filtrado, y operaciones lógicas, en lugar de depender de la ejecución manual.
Mecánico: En este método, los datos no se procesan manualmente, sino que se hace con la ayuda de dispositivos electrónicos simples y dispositivos mecánicos, como una calculadora y una máquina de escribir.
Electrónico: Este es el método de procesamiento de datos más rápido y de tecnología moderna con las características modernas requeridas como la mayor fiabilidad y precisión. El método electrónico de tratamiento de datos se consigue mediante un conjunto de programas o software que se ejecutan en ordenadores.
Consejos para alcanzar un procesamiento de datos en tiempo real
Los equipos deben poder almacenar, procesar y administrar datos en tiempo real en sus propios centros de datos. Y para ello necesitan una solución que reduzca costes, simplifique la administración y que sea capaz de escalar rápidamente, transformando estos datos en ingresos, a una velocidad mayor que la competencia.
Construcción de un entorno escalable y rentable
Integre una base de datos NoSQL con Kafka y Spark. Para organizaciones con una base de datos de más de 5 TB y la necesidad de procesar un gran volumen de datos en tiempo real, es necesario considerar implementar una base de datos NoSQL junto con otras herramientas en tiempo real, como Kafka y Spark.
Haga coincidir los componentes de su servidor con su caso de negocio
Para que el software que respalda su base de datos logre el mejor rendimiento en tiempo real a escala, también necesita el hardware de servidor adecuado. A escala, la memoria del servidor (DRAM) es cara y consume cada vez más energía. También requiere discos duros para proporcionar almacenamiento confiable a largo plazo. Actualmente, hay disponibles en el mercado nuevas opciones de memoria persistente del servidor (PMem) que igualan la velocidad de la DRAM, pero son menos costosas y conservan los datos en el caso por ejemplo de una posible interrupción del suministro eléctrico.
Escalar vertical y horizontalmente
Por lo general, los sistemas están diseñados para escalar verticalmente (por ejemplo, agregar más recursos a un servidor o nodo existente) o escalar horizontalmente (por ejemplo, aumentar la cantidad de servidores o nodos). Idealmente, el procesamiento de datos en tiempo real requiere una solución de base de datos, hardware y software que pueda escalar tanto vertical como horizontalmente.
Utilice la distribución inteligente de datos para reducir la latencia y aumentar la resiliencia
A medida que crecen los clústeres de procesamiento, es importante evitar los “puntos críticos”. Los puntos calientes o hot spots surgen cuando una parte de un clúster se requiere o se usa con más frecuencia que otros recursos. Esto genera cuellos de botella y una degradación general del rendimiento del clúster. La tecnología, como el equilibrio de carga, garantiza que todos los recursos de un clúster efectúen aproximadamente la misma cantidad de trabajo. Distribuir la carga de esta manera reduce la latencia y elimina los cuellos de botella. La distribución inteligente también permite la creación de clústeres que abarcan varios centros de datos, lo que aumenta la resiliencia.
