¿Qué es el streaming de datos?

El streaming de datos es un enfoque transformador de la gestión y el procesamiento de datos en tiempo real, que proporciona a las empresas una ventaja competitiva en el complejo panorama actual. A continuación te ofrecemos una visión general del streaming de datos, su finalidad y su impacto en tu negocio.

El flujo de datos se centra en el procesamiento, la transmisión y el análisis en tiempo real de flujos de datos continuos, en lugar de almacenarlos en bases de datos tradicionales. Este enfoque implica la transmisión continua y a alta velocidad de datos, normalmente a través de redes. Como resultado, los datos se procesan a medida que llegan, lo que permite una capacidad de respuesta inmediata a la información. Con el volumen cada vez mayor de datos recogidos y utilizados por su organización, la adopción del procesamiento de datos en tiempo real es cada vez más vital, y aquí es donde entra en juego el flujo de datos.

¿Trabaja en sectores como las finanzas, la vigilancia de la salud o la logística? ¿Necesita gestionar grandes cantidades de datos y, al mismo tiempo, reducir al mínimo los requisitos de almacenamiento? Si es así, el streaming de datos se adapta bien a sus necesidades, ya que implica el almacenamiento temporal de datos. Con la expansión del Internet de las Cosas (IoT), el streaming de datos se ha vuelto indispensable para procesar los datos generados por sensores y dispositivos conectados. Además, permite tomar decisiones rápidas e informadas, un aspecto fundamental para mantener la competitividad y responder a las cambiantes demandas de los clientes en un mundo cada vez más digital e interconectado.

¿Cómo funciona el streaming de datos?

El flujo de datos es un mecanismo diseñado para permitir la transferencia, el procesamiento y el análisis en tiempo real de flujos de datos continuos. Su funcionamiento difiere del de las bases de datos tradicionales, en las que los datos suelen almacenarse antes de ser procesados. El proceso de flujo de datos puede dividirse en seis pasos esenciales:

Captura de datos

Los datos se generan en tiempo real a partir de diversas fuentes, como sensores IoT, aplicaciones en línea, redes sociales, servidores, etc.

ingestion de données

Los datos en bruto se recogen mediante herramientas de ingestión como Apache Kafka, RabbitMQ o API. Estas herramientas garantizan el enrutamiento fiable de los datos a la plataforma de streaming.

Procesamiento en tiempo real

Una vez ingeridos, los datos están inmediatamente disponibles para su procesamiento. Los motores de streaming, como Apache Flink, Apache Spark Streaming o Kafka Streams, se emplean para procesar estos datos en tiempo real. Durante esta etapa, los datos pueden filtrarse, transformarse, agregarse o enriquecerse mientras están en tránsito.

Almacenamiento temporal

En muchos casos, los datos se almacenan temporalmente, lo que permite un acceso a corto plazo. Este almacenamiento temporal facilita el reexamen o los análisis adicionales en caso necesario.

Difusión o acción en tiempo real

Los resultados del procesamiento pueden difundirse en tiempo real a aplicaciones posteriores, como cuadros de mando en tiempo real, alertas y acciones automatizadas.

Archivo o almacenamiento a largo plazo

Tras el tratamiento en tiempo real, los datos pueden archivarse en sistemas de almacenamiento a largo plazo, como bases de datos o almacenes de datos. Estos datos archivados pueden utilizarse para futuros análisis y referencias históricas.

Procesamiento por lotes frente a flujo de datos: ¿Cuáles son las diferencias?

El procesamiento por lotes y el flujo de datos representan dos enfoques distintos de la gestión de datos, cada uno de ellos con fines únicos. Sus principales diferencias radican en cómo gestionan y analizan la información.

En el procesamiento por lotes, los datos se recopilan y almacenan durante un periodo hasta que hay suficientes para procesar, lo que introduce un retraso entre la captura de datos y el análisis. Los datos se procesan a intervalos predefinidos, como diarios o semanales, en lotes designados. Este método es apto para situaciones en las que no es imprescindible un análisis inmediato, por lo que resulta adecuado para tareas como el análisis de tendencias históricas y la elaboración de informes.

En cambio, el flujo de datos funciona en tiempo real. Procesa los datos a medida que llegan, eliminando la necesidad de almacenamiento intermedio entre la captura y el análisis. Esto se traduce en una latencia mínima, lo que permite una visión y unas acciones inmediatas basadas en datos frescos. El streaming de datos es ideal para aplicaciones que exigen reactividad en tiempo real y dependen de los datos más recientes, como la detección de fraudes, el procesamiento de datos de sensores IoT y el análisis en tiempo real.

¿Cuáles son las ventajas del streaming de datos?

El procesamiento en tiempo real es una ventaja destacada, sobre todo en el vertiginoso entorno empresarial actual, donde la rapidez en la toma de decisiones es crucial. Esta dimensión de tiempo real acorta considerablemente el tiempo de comercialización.

Otra ventaja es el control de costes. El streaming de datos elimina la necesidad de un amplio almacenamiento de datos a largo plazo, lo que ayuda a las organizaciones a ahorrar en costes de almacenamiento. Esto se debe a que los datos se procesan a medida que llegan, lo que reduce la necesidad de depósitos de datos a gran escala, típicamente asociados con el procesamiento por lotes tradicional.

El streaming de datos también destaca en la gestión de flujos de datos sustanciales procedentes de diversas fuentes, como el Internet de las Cosas (IoT), las redes sociales y las aplicaciones en línea. Además, el streaming de datos promueve la automatización, mejorando la eficiencia operativa. Al permitir el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real, reduce la necesidad de intervenciones manuales y permite que los sistemas respondan con prontitud a las perspectivas de los datos.

¿Cuáles son los casos de uso del streaming de datos?

El flujo de datos se aplica en diversos sectores, con especial atención a la supervisión en tiempo real. Detecta anomalías en los sistemas de información, los sistemas financieros y las máquinas industriales, lo que permite responder rápidamente a las desviaciones de la norma para prevenir problemas y optimizar las operaciones.

En el ámbito de la ciberseguridad, el streaming de datos es crucial para identificar y responder a las amenazas de seguridad en tiempo real, ayudando a supervisar el tráfico de red, detectar intrusiones y proteger los activos digitales.
El streaming de datos es una solución ideal para las aplicaciones IoT, en las que los sensores generan datos continuamente. Se utiliza ampliamente en contextos industriales para monitorizar parámetros como la temperatura y la presión para el control de procesos y el mantenimiento predictivo.

En el sector financiero, el flujo de datos se utiliza ampliamente para el análisis del mercado en tiempo real, lo que permite a los operadores y las instituciones financieras tomar decisiones informadas y reaccionar instantáneamente a las fluctuaciones del mercado. Es compatible con diversas aplicaciones, como la negociación algorítmica, la gestión de riesgos y la detección de fraudes.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que trabajar con datos sea fácil. Nuestra plataforma de datos simplifica la forma en que las personas conectan, gestionan y analizan datos en entornos cloud, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión y analítica de datos, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que ayudan a las empresas a tomar decisiones basadas en datos. Estamos reconocidos por los principales analistas del sector y hemos recibido premios por nuestro rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de éxito en conferencias (como Strata Data) y contribuyen activamente a proyectos de código abierto. En el blog de Actian tratamos temas como la ingesta de datos en tiempo real, el análisis de datos, la gobernanza y gestión de datos, la calidad de los datos, la inteligencia de datos y el análisis impulsado por IA.