Big data en tiempo real es un término utilizado para describir el proceso de recogida, almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos en tiempo casi real. Los sistemas de big data en tiempo real están diseñados para manejar datos que se generan a gran velocidad y que deben ser procesados rápidamente para ser útiles.
Los sistemas de big data en tiempo real deben ser capaces de ingerir datos a gran velocidad, almacenarlos de forma escalable y procesarlos casi en tiempo real. En algunos sistemas, la velocidad de ingesta puede ser de millones de registros por segundo. Por ejemplo, un sistema que ingiere datos del mercado de valores debe ser capaz de manejar millones de teletipos por segundo.
El almacenamiento de datos es un componente crítico de un sistema de big data en tiempo real. Los datos deben almacenarse de forma que permitan una rápida recuperación y procesamiento. Un enfoque común es utilizar una base de datos NoSQL, como Apache Cassandra, que está diseñada para el almacenamiento y la recuperación de datos de alta velocidad.
Una vez que los datos están almacenados, deben ser procesados casi en tiempo real. Esto suele implicar el uso de un marco de procesamiento de flujos, como Apache Storm, para procesar los datos a medida que se ingieren. Los marcos de procesamiento de flujos permiten que los datos sean procesados en pequeños lotes, lo que hace posible manejar altas tasas de ingestión.
Hay una serie de retos que hay que superar cuando se construye un sistema de big data en tiempo real. En primer lugar, el sistema debe ser capaz de manejar altas tasas de ingestión. En segundo lugar, los datos deben almacenarse de forma que permitan una rápida recuperación y procesamiento. En tercer lugar, el sistema debe ser capaz de procesar los datos casi en tiempo real.
¿Qué es el big data en palabras sencillas?
Big data es un término que describe el gran volumen de datos -estructurados y no estructurados- que inunda una empresa en su día a día. Pero el reto no es sólo la cantidad de datos. También es la velocidad a la que llegan y la cantidad de fuentes diversas de las que proceden.
El término "big data" suele referirse al uso de análisis predictivos, análisis del comportamiento de los usuarios u otros métodos avanzados de análisis de datos que extraen valor de los mismos. Sin embargo, big data también puede referirse simplemente al uso de prácticas tradicionales de inteligencia de negocios (BI) para manejar grandes volúmenes de datos.
La característica principal de los big data es que son demasiado grandes y complejos para las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El big data requiere una nueva tecnología y nuevas formas de tratar los datos. Las tres V de los big data son el volumen, la velocidad y la variedad.
Volumen: La primera "V" representa el gran volumen de datos que maneja el big data. No es sólo que haya más datos que nunca, sino que los datos proceden de más fuentes que nunca. El volumen de datos está aumentando exponencialmente debido a la proliferación de dispositivos que están conectados a Internet, a las redes sociales y al "Internet de las cosas".
Velocidad: La segunda "V" representa la velocidad a la que se generan y recogen los datos. Los datos se generan a un ritmo sin precedentes y se recogen en tiempo real. Esto significa que las organizaciones deben ser capaces de procesar los datos rápidamente para poder tomar decisiones a tiempo.
Variedad: La tercera "V" representa la variedad de tipos de datos que hay que gestionar. Los big data no sólo incluyen los tipos de datos tradicionales, como los textos y los datos numéricos, sino también los nuevos tipos de datos, como los de las redes sociales, las imágenes y los vídeos
¿Por qué son importantes los datos en tiempo real?
Hay muchas razones por las que los datos en tiempo real son importantes. Los datos en tiempo real pueden utilizarse para tomar decisiones que pueden afectar a una empresa o a un individuo de forma positiva. También pueden utilizarse para mejorar los procesos y hacerlos más eficientes. Además, los datos en tiempo real pueden ayudar a identificar las tendencias y los problemas desde el principio, antes de que se conviertan en problemas mayores.
Una de las razones más importantes por las que los datos en tiempo real son tan importantes es porque pueden ayudarle a tomar mejores decisiones. Si tiene información actualizada, puede tomar decisiones basadas en las condiciones actuales. Esto puede ayudarle a evitar la toma de decisiones basadas en información obsoleta, lo que puede dar lugar a problemas.
Otra razón por la que los datos en tiempo real son tan importantes es porque pueden ayudarle a mejorar los procesos. Si usted sabe lo que está sucediendo en tiempo real, puede ajustar los procesos en consecuencia. Esto puede conducir a procesos más eficientes y puede ayudar a ahorrar tiempo y dinero.
Por último, los datos en tiempo real pueden ayudar a identificar las tendencias y los problemas desde el principio. Si dispone de información actualizada, puede detectar los problemas con antelación y tomar medidas para evitar que se conviertan en problemas mayores. Esto puede ahorrar mucho tiempo y dinero a largo plazo.
¿Qué tipos de datos hay en big data?
Big data se refiere generalmente a conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para las herramientas tradicionales de procesamiento y análisis de datos. Los big data pueden proceder de diversas fuentes, como las redes sociales, los sensores, los datos transaccionales y los registros web.
Hay una variedad de tipos de datos que pueden ser clasificados como big data, incluyendo texto, imágenes, audio, video y datos estructurados.
Datos de texto: Los datos de texto son quizás el tipo más común de big data. Pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo las redes sociales, los registros web y los datos transaccionales.
Imágenes: Las imágenes son otro tipo común de big data. Pueden provenir de una variedad de fuentes, incluyendo las redes sociales, los sensores y los datos transaccionales.
Audio: El audio es otro tipo de big data que puede provenir de una variedad de fuentes, incluidos los medios sociales, los sensores y los datos transaccionales.
Vídeo: El video es otro tipo de big data que puede provenir de una variedad de fuentes, incluidos los medios sociales, los sensores y los datos transaccionales.
Datos estructurados: Los datos estructurados son un tipo de big data que se organiza en un formato predefinido. Puede proceder de diversas fuentes, como las redes sociales, los registros web y los datos transaccionales.