El potencial del análisis de datos en tiempo real se está aprovechando en decenas de sectores como el marketing, la aeronáutica o la salud. Pero hacen falta profesionales cualificados con un Curso de Big Data o con una formación que les permita navegar por los sistemas. ¡Conoce esta rama!

¿Qué es el análisis de datos en tiempo real y por qué es importante?

Conforme aumentó el volumen de datos a proporciones masivas, llegó la necesidad de un sistema que lo pudiera gestionar al momento. El análisis de datos en tiempo real recopila, procesa y clasifica la información sin apenas sin retraso. Todo ello para tomar decisiones al instante y generar informes con conclusiones más elaboradas por la data.

El análisis de datos en tiempo real tiene múltiples aplicaciones: detectar patrones, incidencias o personalizar la información.

¿Por qué es importante el análisis de datos en tiempo real? Abundan los motivos. Además de ayudar a tomar decisiones ágiles, también detecta incidencias, optimiza los recursos y personaliza la información en tiempo real. Por no hablar de que permite la monitorización en la manufacturación y previene posibles fraudes. ¡Es todo un combo y por eso los negocios lo incluyen en su equipo!

Cómo es el desarrollo del análisis de datos en tiempo real

En el análisis de datos en tiempo real trabajan en conjunto una serie de tecnologías, sistemas y bases de datos que hacen posible el servicio de calidad que ofrece a las empresas. ¡Conoce todas las partes del engranaje!

• Tecnología de procesamiento en memoria. Elimina la necesidad de acceder a los discos duros, agilizando la velocidad de procesamiento en tiempo real.
• Sistemas de procesamiento distribuido. Divide y vencerás. Los sistemas de procesamiento distribuido permiten el análisis paralelo para manipular los volúmenes de datos al momento.
• Bases de datos en tiempo real. Apache Kafka o Apache Cassandra permiten el almacenamiento y la recuperación eficientes de datos en tiempo real.
• Streaming de datos. Es una tecnología que permite manejar flujos continuos de información al instante a través de la ingestión, el procesamiento y el análisis de datos en movimiento.
• Procesamiento de eventos complejos. Es una tecnología que detecta patrones y toma decisiones a través de combinaciones de eventos.
• Machine Learning en tiempo real. La integración de capacidades de aprendizaje automático ayuda a localizar patrones y anomalías al instante.
• Integración en la nube. Plataformas como Apache Kafka Streams o Apache Flink ofrecen APIs y funciones específicas para facilitar el análisis en tiempo real.

Tecnologías y arquitecturas que hacen posible el análisis instantáneo

En todo este procedimiento del análisis de datos en tiempo real influyen varias aplicaciones y arquitecturas que impulsan todas las fases. Descubre las principales plataformas que son responsables de toda esta cadena.

• Apache Kafka. Es una plataforma en streaming que facilita la construcción de arquitecturas de microservicios y el análisis en tiempo real de los flujos de datos.
• Esper. Es una plataforma especializada en el Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) que ayuda a detectar patrones y anomalías.
• Redis. Es una base de datos preparada para procesar la información y recuperar la data de manera instantánea.
• TensorFlow Serving. Es una plataforma que permite introducir el aprendizaje automático en el análisis de datos en tiempo real, para conseguir una toma de decisiones inteligente e instantánea.
• Arquitecturas Event-Driven. Son sistemas que trabajan con eventos en tiempo real para analizar de forma instantánea la información.

Beneficios y aplicaciones del análisis de datos en tiempo real

Aplicar el análisis de datos en tiempo real en los procesos donde influye el Big Data tiene beneficios para los resultados y crecimiento de las empresas. Conoce los principales aquí abajo.

• Toma decisiones rápidas. El análisis de datos instantáneo elimina de las operaciones el tener que revisar los datos uno por uno, saca conclusiones precisas y ayuda a tomar decisiones con agilidad.
• Personaliza la información. Favorece la personalización de la información a cada usuario, teniendo en cuenta los patrones y las preferencias registradas en las bases de datos.
• Detecta anomalías. Es más rápido detectando cuándo se produce una anomalía en los sistemas y fraudes, por lo que ayuda a frenar a tiempo estos intentos.
• Optimiza los recursos. El análisis de datos en tiempo real es una estrategia que ahorra tiempo, energía y recursos al personal para poder producir en sus áreas.
• Favorece la experiencia de usuario. Además de favorecer la personalización, agiliza los tiempos de atención y ofrece una experiencia más favorable.

El futuro del análisis de datos en tiempo real

El análisis de datos en tiempo real tiene mucho futuro y que ayudará a impulsar la toma de decisiones en sectores clave. Las tendencias que pueden señalarse desde el contexto actual son:

• Automatización de decisiones. El análisis de datos en tiempo real será cada vez más eficiente e inteligente para discernir la información y tomar decisiones adecuadas a cada ocasión.
• Automatización ciberseguridad. La detección de anomalías en los sistemas es un trabajo que puede asumir el análisis de datos en tiempo real, favoreciendo un servicio de ciberseguridad más impenetrable.
• Ciudades inteligentes. El análisis de datos en tiempo real formará parte de las ciudades inteligentes, para ayudar a detectar patrones y facilitar los servicios a la ciudadanía.
• Inteligencia artificial. La cantidad de información y patrones que tiene que digerir la inteligencia artificial es un trabajo que facilitará el análisis de datos en tiempo real.

¡Fórmate en el análisis de datos!

El análisis de datos en tiempo real es una estrategia que ya se está implementando en finanzas, telecomunicaciones o incluso seguridad pública. Es un terreno novedoso que, conforme avance la tecnología, será más sofisticado y útil. Fórmate 100% online para manejarlo con Tokio School: ¡rellena el formulario y obtén toda la información que necesites!