¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?
El análisis en tiempo real es la práctica de procesar, analizar y actuar en los datos a medida que se generan, normalmente en cuestión de segundos a minutos de cuando se producen eventos. A diferencia de los análisis tradicionales que funcionan con instantáneas estáticas de datos históricos almacenados en bases de datos, el análisis en tiempo real funciona en los datos que fluyen activamente a través de los sistemas, lo que permite obtener información inmediata y respuestas rápidas a las condiciones cambiantes. Este enfoque también se conoce como análisis casi en tiempo real, ya que siempre hay algún grado de procesamiento y latencia de red implicado.
Descripción de eventos y secuencias
Los eventos son registros de cosas que ocurren en un sistema. Capturan momentos cuando se produce algo, cambia o se completa. Algunos ejemplos son los clics del sitio web, los cambios en los precios de las acciones, las compras de clientes, los cambios de signo vital del paciente o las lecturas del sensor de equipo. Piense en ellos como entradas de registro o registros digitales que documentan la actividad en todos los sistemas.
Una secuencia es básicamente una secuencia de eventos, normalmente ordenada por la hora en que se produjo un evento. Cada evento de la secuencia representa algo que sucedió en un momento específico. Los eventos fluyen continuamente a medida que se producen. Por ejemplo, un flujo de lecturas del sensor de temperatura del equipo contiene lecturas de temperatura durante muchos puntos de tiempo. Este flujo continuo de información de eventos le permite detectar patrones a lo largo del tiempo, identificar oportunidades o riesgos, y tomar medidas inmediatamente después de que ocurra algo o en tiempo real.
Los flujos son el mecanismo de entrega que lleva eventos desde donde se producen a dónde deben procesarse, analizarse o actuarse sobre ellos.
Componentes de soluciones de análisis en tiempo real
Para crear soluciones de análisis en tiempo real, necesita varias funcionalidades integradas que funcionen conjuntamente:
Ingesta de datos en tiempo real: Recopilar datos de varios orígenes simultáneamente, a medida que se genera información. Por ejemplo: cambios en la base de datos de la captura de datos modificados, sensores, aplicaciones, registros del sistema y API.
Procesamiento de flujos: Transformar y analizar datos mientras fluye de orígenes a destinos. Esto incluye el filtrado, la agregación, la unión con otros orígenes de datos y la detección de patrones con una latencia mínima.
Almacenamiento de baja latencia: Use bases de datos especializadas y sistemas de almacenamiento diseñados para controlar escrituras de datos de alta velocidad y proporcionar respuestas rápidas a las consultas.
Paneles interactivos: Cree visualizaciones que se actualicen automáticamente a medida que llegan nuevos datos, muestren el estado actual y las tendencias en tiempo real.
Toma de decisiones automatizada: Configure reglas y desencadenadores controlados por eventos que puedan iniciar acciones, enviar alertas o iniciar flujos de trabajo en función de las condiciones en tiempo real.
Uso del análisis en tiempo real
Para usar datos en tiempo real de forma eficaz, la información debe ingerirse, procesarse, almacenarse, analizarse y presentarse para que sea accionable. El análisis en tiempo real le permite:
- Responder inmediatamente a oportunidades o problemas a medida que surgen
- Optimización de las operaciones mediante el ajuste de recursos y configuraciones en función de las condiciones actuales
- Mejorar las experiencias de los clientes a través de interacciones contextuales personalizadas
- Evitar problemas mediante la detección de anomalías antes de convertirse en problemas críticos
Real-Time Inteligencia en Microsoft Fabric reúne todas estas funcionalidades en una sola plataforma. A través de componentes como Eventstreams para la ingesta y transformación de datos, Eventhouses para el almacenamiento optimizado para análisis, el centro de Real-Time para la detección de datos, los paneles de Real-Time para la visualización y el activador para alertas y acciones automatizadas, Real-Time Intelligence permite supervisar eventos críticos, desencadenar respuestas automatizadas, realizar un seguimiento de los procesos empresariales y analizar patrones en tiempo real, convirtiendo lo que sucede en los sistemas en información accionable.