Análisis en tiempo real

¿Qué es el análisis en tiempo real?

El análisis en tiempo real se refiere a la práctica de recopilar y analizar datos de streaming a medida que se generan, con una latencia mínima entre la generación de los datos y su análisis. El análisis en tiempo real se usa a menudo en aplicaciones donde la puntualidad de los datos es fundamental, como en anuncios u ofertas personalizadas, precios inteligentes o mantenimiento predictivo. El análisis en tiempo real se basa en la capacidad fundamental de los datos en tiempo real.

¿Qué es el streaming de datos?

Existen dos tipos de procesamiento de datos: el procesamiento por lotes y el procesamiento de streaming.

El procesamiento por lotes se refiere al procesamiento discontinuo y periódico de datos que se han almacenado durante un período. Por ejemplo, es posible que una organización necesite generar informes semanales sobre un conjunto de datos de transacciones predecibles. No es necesario que estos datos se transmitan en streaming, sino que se pueden procesar semanalmente.

El procesamiento en streaming, o transmisión de datos, se refiere al procesamiento de datos ilimitados a medida que llegan. Este procesamiento en tiempo real (o casi en tiempo real) proporciona los datos más recientes posibles a una organización, lo que le permite tomar decisiones mejores y más rápidas y hacer predicciones más precisas, además de ofrecer mejores experiencias a los clientes, entre otras cosas.

El análisis en tiempo real es una de las tres aplicaciones del streaming de datos, y las otras dos son el ML en tiempo real y las aplicaciones en tiempo real. Sin embargo, no es raro que un caso de uso de negocio involucre a dos o más de estos en combinación. Por ejemplo, la información analítica puede usarse para activar una acción en una aplicación de negocios en tiempo real.

¿Quiénes usan el análisis en tiempo real en una organización?

El análisis en tiempo real puede ser utilizado por varias partes interesadas de una organización, según sus funciones y responsabilidades. Estos son algunos ejemplos de quiénes suelen usar el análisis en tiempo real:

1. Analistas de datos: Son responsables de crear informes y analizar datos para proporcionar información valiosa y procesable a los responsables de la toma de decisiones en tiempo real.
2. Gerentes de negocios: Usan el análisis en tiempo real para monitorear los indicadores clave de rendimiento (KPI) y tomar decisiones basadas en datos para mejorar las operaciones del negocio.
3. Gerentes de operaciones: usan el análisis en tiempo real para monitorear y optimizar los procesos de producción, la logística de la cadena de suministro y el servicio al cliente.
4. Gerentes de TI: Usan el análisis en tiempo real para monitorear el rendimiento del sistema, identificar y mitigar los riesgos de ciberseguridad y garantizar la continuidad del negocio.
5. Gerentes de marketing: Usan el análisis en tiempo real para supervisar la actividad de las redes sociales, hacer un seguimiento de la interacción de los clientes y ajustar las estrategias de marketing.
6. Gerentes de servicio al cliente: Usan el análisis en tiempo real para monitorear los comentarios de los clientes, identificar tendencias y responder a las consultas y quejas de los clientes.

¿Cuáles son algunos ejemplos de análisis en tiempo real?

1. Comercio electrónico: Se pueden monitorear en tiempo real el comportamiento de navegación, el historial de compras y las preferencias de los clientes para ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y promociones dirigidas.
2. Servicios financieros: Los bancos y otras instituciones financieras usan la analítica en tiempo real para supervisar transacciones, identificar fraudes y detectar anomalías.
3. Transporte y logística: Con el análisis en tiempo real, las empresas pueden rastrear vehículos, monitorear los tiempos de entrega, optimizar rutas e identificar y mitigar riesgos.
4. Cuidado de la salud: El análisis en tiempo real se usa para monitorear los signos vitales de los pacientes, detectar anomalías y alertar a los proveedores de atención médica sobre posibles riesgos para la salud.
5. Redes sociales: Mediante el análisis en tiempo real, las empresas de redes sociales pueden hacer un seguimiento de los temas que son tendencia, monitorear el sentimiento de los usuarios e identificar influencers de inmediato.
6. Fabricación: La industria usa análisis en tiempo real para supervisar el rendimiento de los equipos, identificar las necesidades de mantenimiento y detectar anomalías.
7. Energía y servicios públicos: La analítica en tiempo real se utiliza para supervisar las redes eléctricas, detectar y responder a los cortes de suministro y optimizar el uso de la energía.

¿Qué más necesito saber sobre el análisis en tiempo real?

Estos son algunos otros términos y conceptos clave estrechamente relacionados con la analítica en tiempo real:

• Apache Spark™: Apache Spark es un framework de computación distribuida que se usa a menudo para procesar datos a gran escala en tiempo real. Spark proporciona una API unificada para el procesamiento por lotes, el procesamiento de streams, el aprendizaje automático y el procesamiento de grafos, lo que permite a las organizaciones procesar y analizar datos en tiempo real en una amplia gama de casos de uso.
• Databricks SQL: Databricks SQL (DB SQL) es un data warehouse sin servidor en la Databricks Lakehouse Platform que permite a los usuarios ejecutar aplicaciones de SQL y BI a escala con una relación precio-rendimiento hasta 12 veces mejor, un modelo de gobernanza unificado, formatos abiertos y API, y las herramientas que elijan. Para los analistas de datos e ingenieros de análisis, DB SQL es una herramienta popular para el análisis en tiempo real en la Databricks Lakehouse Platform.
• Arquitectura orientada a eventos: Una EDA es un patrón de arquitectura que permite a las aplicaciones responder a eventos en tiempo real. En una EDA, los eventos se generan a partir de diversas fuentes, como sensores, aplicaciones y bases de datos, y un conjunto de microservicios orientados a eventos los procesa y actúa sobre ellos.
• Canalización de datos: Es un conjunto de pasos que ingiere, procesa y transforma datos de diversas fuentes en un formato que se pueda usar para el análisis. Las canalizaciones de datos en tiempo real permiten que las organizaciones ingieran y procesen datos a medida que se generan, lo que proporciona información actualizada que puede servir de base para las decisiones empresariales críticas.
• Visualización de datos: Es la práctica de representar datos en un formato visual, como diagramas, gráficos y mapas. La visualización de datos en tiempo real permite a las organizaciones monitorear y analizar datos a medida que se generan, lo que proporciona información valiosa y actualizada que puede fundamentar decisiones empresariales críticas.
• Análisis predictivo: Es la práctica de usar datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros basándose en datos históricos. El análisis predictivo en tiempo real permite a las organizaciones tomar decisiones y actuar en función de predicciones actualizadas de eventos futuros.

El análisis en tiempo real es una capacidad fundamental para las organizaciones que necesitan tomar decisiones rápidas y basadas en datos. Al aprovechar el procesamiento de transmisiones, la arquitectura basada en eventos y las canalizaciones de datos en tiempo real, las organizaciones pueden incorporar, procesar y analizar datos a medida que se generan, lo que proporciona información actualizada que puede servir de base para las decisiones empresariales críticas. Con las herramientas y tecnologías adecuadas, las organizaciones pueden aprovechar el poder del análisis en tiempo real para obtener una ventaja competitiva e impulsar el éxito empresarial.