Análisis de datos en tiempo real para decisiones
Análisis de datos en tiempo real para decisiones En un entorno empresarial, los datos llegan desde múltiples fuentes y a velocidades distintas. El análisis en tiempo real busca reducir la latencia entre un evento y la acción necesaria. No se trata de velocidad por sí misma, sino de obtener información útil cuando más importa. Esto permite detectar oportunidades, anticipar problemas y ajustar estrategias con mayor agilidad. Un flujo típico de datos en tiempo real tiene cuatro etapas: ingestión, procesamiento, almacenamiento y visualización o actuación. La ingestión reúne logs, transacciones, sensores o interacciones de clientes. El procesamiento aplica transformaciones, filtros y agregaciones, a veces aprovechando ventanas temporales para obtener métricas relevantes. El almacenamiento conserva los resultados para consultas rápidas y auditoría. Por último, la visualización o los mecanismos de alerta comunican hallazgos y desencadenan acciones automáticas o manuales. ...