Los datos en Streaming son aquellos que se van generando a la par de que se originen datos sin tomar en cuenta de donde provengan. Es común que los datos sean enviados de manera simultánea sin que importe además del orden de estos. Igualmente, los datos en streaming se basan en diferentes tipos generados desde distintos dispositivos, desde aplicaciones hasta móviles.
Estos tipos de datos en Streaming tienden a ser procesado de manera secuencial y progresiva en donde se llevan a cabo una variedad de tipos de análisis. La información que se obtiene le provee a la empresa la transparencia que ameritan diversos aspectos de la empresa. Sobre todo, aquellos aspectos que poseen relación con los clientes y con respecto al servicio que prestan.
Un ejemplo de ello, es como las empresas pueden hacerles un seguimiento a las difusiones impartidas por las redes sociales con respecto a su marca y el contenido que manejan. Así como, los productos que ofrecen con el propósito de responder de manera precisa y clara.
Herramientas implementadas para el análisis de los datos en streaming
Con el soporte y la ayuda que proporciona diferentes herramientas o aplicaciones es posible obtener mejores resultados, los cuales proveerán de información adecuada. Con el fin de que la toma de decisiones sea rápida y precisa. Los procesos de análisis de datos en Streaming permiten apostar por todo un sistema que le permite agilizar las necesidades comerciales de manera puntual.
Cuando se logra percibir la importancia de los análisis y la transmisión de datos en tiempo real. Toda empresa u organización podrá asumir la responsabilidad de integrar aplicaciones que le permitan aprovechar todas las ventajas que las mismas proporcionan.
Amazon Kinesis Data Streams
Se trata de una recopilación y procesamiento de grandes cantidades de datos en Streaming, en donde se logran leer datos en secuencia de datos registrados. Este tipo de aplicación puede ser desarrollada en Kinesis Client Library y son ejecutables en instancias de Amazon EC2.
Azure Stream Analytics
Es un sistema de análisis de datos en tiempo real que se utilizan de manera muy sencilla destinada a cargas de trabajo con volumen. No hace uso de cargas enteras, solo se basa en el manejo de algunos clics. Su funcionalidad es sencilla y trabaja con un código personalizado. Permite integrarse a escenarios automatizados.
Apache Storm
Se trata de un sistema de cómputo que se distribuye en tiempo real con el empleo de códigos abiertos. Logra procesar grandes cantidades de volúmenes de datos, así como, procesarlos de manera ilimitada y, todo en tiempo real. Es de fácil uso y utiliza cualquier tipo de lenguaje de programación.
La diferencia más notable con respecto a Hadoop es que se encuentra específicamente diseñado para la transformación de flujos de datos. Aunque también puede llegar a aplicar para el aprendizaje automatizado en línea. Asimismo, este puede integrarse a Haddop, lo que le permite a este aumentar sus capacidades.
Google Cloud DataFlow
Este servicio permite trabajar no solo con datos en Streaming sino también con datos en histórico. En ambos casos con la misma capacidad de confianza y franqueza, sin que se lleguen a presentar conflictos o riesgos en el proceso. Adicionalmente, no amerita de un servidor constante por lo que solo se cancelara el procesamiento que los datos necesiten.
IBM Streaming Analytics
Esta aplicación permite evaluar una gran cantidad de datos en streaming que le permita a las empresas encontrar fácilmente las oportunidades y los riesgos que se podrían generar. Lo que posibilita una toma de decisiones acertada. Es compatible con lenguajes de programación como el Java, Scala o Python. Asimismo, permite que la información se incluya en cuadernos Phyton en donde se administra la información y puede ser hallada sin mayor esfuerzo.
¿Cuáles son las características principales que proporcionan dichas aplicaciones para los datos en streaming?
Muchas de las funciones que proporcionan las aplicaciones en cuanto al análisis y procesamiento de los datos en Streaming. Se basan en diferentes funciones que son simples y sencillas de aplicar.
- Adopción de ingesta simple de eventos que son complejos, en donde se introducen y analizan miles de eventos. Es de diferentes aplicaciones y dispositivos de manera globalizada. Asimismo se pueden enviar a través del streaming millones de eventos en un solo segundo.
- Unión en el procesamiento del streaming, al igual, que aquellos datos por lotes con mayor facilidad, desarrollando flujos de procesamientos de datos. Los cuales deben encontrarse en unión con los dataflows. Estos permiten asegurar que dichos datos serán procesados de manera única, lo que provee de mayor confianza y coherencia en los resultados.
- Aplicación de herramientas al mismo tiempo que se exploran inteligencias artificiales de generaciones avanzadas. Es posible analizar datos que pueden ser creados mediante flujos de procesamientos de datos en streaming con solo un par de clics.
Ejemplos de los datos en streaming
Existe una serie de ejemplos bastantes sencillos que generan datos en streaming, uno de los casos más notables son las entidades financieras. Las cuales controlan los cambios en la bolsa en tiempo real, tomando en cuenta los riesgos y modificando las carteras debido a los cambios que se generan en con base en el valor de las acciones.
Otro ejemplo se da en el caso de un sitio web que se dedica a la prestación de servicios inmobiliarios, mediante el manejo de los dispositivos móviles logra operar a los clientes: Capaz de recibir información destacada sobre los inmuebles que promociona o que deben ser visitados según sea la ubicación del mismo.
Igualmente, sucede en el caso de las compañías de juegos online en donde se gestionan datos en streaming. Mediante la interacción de los jugadores y las plataformas. Se analizan los datos en tempo real, ofreciendo incentivos y dinámicas que tienden a implicar a los participantes. De esta manera, si deseas conocer aún más sobre estos temas y muchos más relacionados con el Big Data. Podrás ingresar a una Maestría en Big Data Analytics y ser parte de nuevos métodos que alcanzarás integrar en tu empresa o negocio.
