Para obtener más detalles y casos de uso de ejemplo, consulte Análisis de barreras geográficas. En varias herramientas de análisis en tiempo real, es posible utilizar barreras geográficas dinámicas para identificar relaciones espaciales entre las entidades de un feed de destino y un conjunto de entidades de otro feed, el de unión las barreras geográficas , actualizándose ambas en tiempo real o en tiempo casi real.

La herramienta que trabaja con las barreras geográficas emplea la observación más reciente de cualquier Id. de rastreo concreto como barreras geográficas.

Las siguientes herramientas de análisis en tiempo real admiten barreras geográficas dinámicas:. El tamaño máximo de las barreras geográficas admitido en análisis en tiempo real no puede superar los MB. Volver al principio. Ejemplos de análisis en tiempo real Como administrador de operaciones de emergencia, usted rastrea y archiva las ubicaciones actuales de los equipos de campo en tiempo real, envía alertas si el equipo está dentro de una zona restringida y calcula la distancia de los equipos de campo desde la base de operaciones asignada.

Como analista de la cadena de suministro de una empresa de petróleo y gas, se conecta a una transmisión de datos del Sistema de Identificación Automática AIS para supervisar sus buques, calcula la información de llegada esperada y comprende cuándo los buques entran o salen de áreas de interés.

Como científico medioambiental que administra una gran cantidad de sensores, usted archiva observaciones para su posterior procesamiento en un análisis de big data. Componentes de un análisis en tiempo real Hay cuatro componentes en un análisis en tiempo real: Feeds: Un feed es una transmisión de datos en tiempo real que llega a ArcGIS Velocity.

Procesamiento sin estado frente a con estado La mayoría de las herramientas de análisis en tiempo real funcionan sin estado, lo que significa que operan en cada observación recibida y no mantienen registros en memoria de ninguna observación anterior. Entre las herramientas con estados disponibles están las siguientes: Calcular estadísticas de movimiento Detectar huecos Detectar incidentes Filtrar por geometría Unir entidades Las herramientas con estado no pueden mantener un número indefinido de observaciones en la memoria, por lo que, para evitar el consumo excesivo de recursos de memoria, la caché de cada rastreo se purga periódicamente de las observaciones anteriores a una antigüedad especificada.

Barreras geográficas El uso de barreras geográficas es la forma más característica de análisis espacial en tiempo real y supone que las entidades con frecuencia, puntos de rastreo se evalúan respecto de áreas de interés con frecuencia, áreas de polígono.

Entre las herramientas de datos en tiempo real y big data que admiten las barreras geográficas están: Calcular distancia Detectar incidentes Filtrar por geometría Unir entidades Para obtener más detalles y casos de uso de ejemplo, consulte Análisis de barreras geográficas.

Barreras geográficas dinámicas En varias herramientas de análisis en tiempo real, es posible utilizar barreras geográficas dinámicas para identificar relaciones espaciales entre las entidades de un feed de destino y un conjunto de entidades de otro feed, el de unión las barreras geográficas , actualizándose ambas en tiempo real o en tiempo casi real.

Si hay un feed conectado al puerto de unión, las entidades de unión las barreras geográficas se refrescan continuamente en función de las entidades entrantes del feed de unión. En este caso, el procesamiento de las barreras geográficas se realizará dinámicamente en función de las entidades cambiantes de los feeds de unión y destino.

Con las barreras geográficas dinámicas, se requiere el parámetro Ventana de tiempo de unión. Las siguientes herramientas de análisis en tiempo real admiten barreras geográficas dinámicas: Calcular distancia Filtrar por geometría Unir entidades Detectar incidentes Nota: El tamaño máximo de las barreras geográficas admitido en análisis en tiempo real no puede superar los MB.

Los datos en tiempo real son aquellos que se generan, procesan y analizan de forma instantánea o casi instantánea, sin necesidad de almacenarlos previamente.

Estos datos permiten obtener información valiosa sobre el comportamiento de los clientes, el rendimiento de los procesos, las tendencias del mercado y las oportunidades de negocio casi al mismo tiempo que se obtienen los datos.

Puesto que los datos no se almacenan, el usuario final los recibe directamente. Se pueden obtener de diversas fuentes , como sensores, dispositivos móviles, redes sociales, aplicaciones web, cámaras de seguridad, etc. Estas fuentes generan un gran volumen de datos que requieren de tecnologías específicas para su captura, transmisión, procesamiento y análisis.

Como ya hemos comentado, en una era en la inmediatez y la adaptación rápida gobiernan el día a día, no es suficiente con recopilar datos, almacenarlos y analizarlos posteriormente.

Para que las empresas estén verdaderamente actualizadas y puedan responder en la mayor brevedad posible a sus necesidades de negocio, los datos en tiempo real son imprescindibles.

Seguramente te estés preguntando en qué áreas de negocio puede resultar más útil implementar el Real Time Data y si tiene la misma utilidad en todos los sectores. Por ejemplo, el real time data en retail y en otros sectores que tratan de forma constante con clientes, puede ser muy útil para mejorar muchos aspectos de servicio de atención al cliente.

Por ejemplo, permite optimizar las gestión de colas en las llamadas telefónicas, reducir los tiempos de espera e identificar de forma más inmediata el problema para proponer una solución. Otro aspecto en el que los Datos en Tiempo Real pueden resultar muy útiles es a nivel operacional en sectores como la Industria.

Monitorizar todos los niveles inventarios, oficinas, cadenas de suministro, etc y obtener información acerca de posibles fallos en tiempo real permite que las personas responsables puedan solucionar dichos fallos sin ralentizar el proceso de producción.

Para aprovechar al máximo los beneficios de los datos en tiempo real, es necesario contar con una estrategia bien definida y establecida en la que todo el personal involucrado conozca las metodologías y tecnologías involucradas.

Los datos en tiempo real son una fuente de información valiosa para tu empresa que te permite mejorar la toma de decisiones, aumentar la satisfacción y fidelización de los clientes, optimizar los procesos y recursos e innovar y crear valor.

Para ello, es necesario contar con una estrategia que defina los objetivos, las fuentes, las herramientas y las acciones a realizar con los datos en tiempo real. En Hiberus Tecnología podemos ayudarte a identificar las áreas de tu negocio que pueden beneficiarse más de implementar el análisis de datos en tiempo real.

Nuestro equipo de expertos en soluciones tecnológicas te guiará a la hora de crear e implementar una estrategia personalizada. He leído y acepto la Política de privacidad.

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Guarda mi nombre, correo electrónico y web en este navegador para la próxima vez que comente. Te mantenemos al dia de tendencias y novedades sobre el futuro del trabajo, formas de hacer crecer tu negocio, liderazgo digital y muchas cosas más..

En este artículo exploraremos por qué la estadística es una habilidad crítica que todo data scientist debe dominar. Si no sabes qué necesitas para formarte como profesional en la ciencia de datos, aquí te dejamos una infografía para que comprendas mejor visualmente todo el proceso de formación y las etapas por las que pasarás hasta consolidarte como profesional cualificado.

Si acabas de formarte como científico de datos data scientistis y estás buscando destacar dentro de este mundo laboral y construir un portafolio impresionante, este es tu sitio.

Dentro del aprendizaje automático o machine learning, destacan algunos algoritmos sobre otros a la hora de resolver problemas. Estos algoritmos se repiten muy a menudo. Mantenerse actualizado constantemente resulta de vital importancia a la hora de destacar en cualquier carrera profesional y, como era de esperar, en ciencia de datos también se aplica.

Teniendo en cuenta que el aprendizaje automático o machine learning, se ha convertido en una poderosa herramienta para muchas empresas y organizaciones, ¿sabes por qué no debes descuidar la supervisión de tus modelos?

Aprender a limpiar los datos y sacarle su máximo partido cada vez cobra más peso, si no sabes qué pasos seguir para realizarlo correctamente, sigue leyendo este artículo. El propio CEO de Google y Alphabet, Sundar Pichai lanzó un comunicado en el Blog Oficial de Google sobre esto mismo.

Para saber más sobre Bard, quédate leyendo este artículo. Seguramente hayas escuchado hablar sobre ChatGPT y cómo actualmente está revolucionando el panorama tal cual como lo conocemos, pero ¿a qué se debe esto?

Aquí encontrarás los pasos que necesitas seguir para tener un buen portafolio de proyectos y el por qué deberías de comenzar en cuanto antes. En este post descubrirás qué es y por qué tiene tanta importancia en la actualidad.

Teniendo en cuenta que la ciencia de datos está considerada como una de las ciencias más destacadas de la actualidad, ¿merece la pena estudiar un máster en ciencia de datos?

Quédate leyendo este post si quieres saber por qué. La calidad y cantidad de los datos influye notablemente en los resultados que se obtienen, ¿quieres saber de dónde puedes obtener datos para tus modelos?

El salario: Uno de los motivos por los que deberías de aprender Data Science, proyectos de Machine Learning y Deep Learning para convertirte en Data Scientist. Aquí encontrarás unas breves pinceladas sobre qué son verdaderamente las bases de datos y qué tipos hay, además de las diferencias entre las bases de datos SQL y NoSQL.

A día de hoy, Python es el lenguaje de programación más usado. Si aún estás dudando de sus múltiples ventajas, en este post encontrarás algunas de las razones por las que deberías aprender a programar en Python.

Si estás pensando en crear un proyecto de machine learning, tienes que tener en cuenta que no siempre tener un modelo con mejor rendimiento será tu mejor solución. Un chatbot es mucho más que un servicio de mensajería automática, pero En este artículo podrás encontrar desglosado el funcionamiento del sistema de recomendación de Spotify basado en el uso del deep learning.

Sabiendo sobre el gran auge que ha tenido Python en estos últimos años Es interesante que conozcas los siguientes errores más comunes para que puedas evitarlos. Así es como debes de hacer un proyecto de ciencia de datos o inteligencia artificial de forma eficiente.

Si te gusta la programación, desarrollar tus propios proyectos, el desarrollo de software, etc. seguro que has leído algo sobre Git. Hoy te contamos todos los detalles acerca de esta herramienta. Python se ha convertido en uno de los lenguajes de programación más populares e incluso el preferido para los científicos y analistas de datos, por eso en este artículo explicaremos a qué se debe su popularidad dentro de esta disciplina.

A través de su algoritmo de recomendación Netflix predice qué contenidos te van a gustar. Si quieres saber cómo funciona no te pierdas este blog. Probablemente una de las cosas más difíciles a la hora de practicar lo aprendido de machine learning sea encontrar proyectos para principiantes.

Si son dos conceptos distintos, ¿de qué forma están relacionados? Estas son algunas de las preguntas que mucha gente se hace, en el post de hoy veremos las diferencias entre ambos y la relación que tienen.

Últimamente oímos hablar de inteligencia artificial con mucha frecuencia pero, ¿sabes realmente qué es y qué usos tiene? Te lo contamos más en detalle en este artículo.

¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos

Conoce el potencial del análisis de datos en tiempo real, cómo se desarrolla, las herramientas populares y mucho más en este artículo El análisis de datos en tiempo real es una técnica valiosa que permite la toma de decisiones de forma rápida y precisas asadas en los datos ¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se: Análisis de datos en tiempo real

Diferentes Variantes de Bingo programas dato mantenimiento predictivo, las listas de dee optimizadas y Ne gestión eficiente de la cadena de suministro pueden tismpo exponencialmente el rendimiento tempo. Regístrese para obtener Aplicación móvil gratuita cuenta gratuita. Otro aspecto en el que los Datos en Tiempo Real pueden resultar muy útiles es a nivel operacional en sectores como la Industria. Guía de cómo hacer un proyecto de ciencia de datos para que destaque de forma eficiente. Uno de los mayores desafíos que se encuentran dentro del análisis de datos en tiempo real es el recolectar y procesar grandes cantidades de datos. Aprenda a ofrecer noticias de actualidad personalizadas en tiempo real. Click To Tweet.	Sea cual sea tu proyecto, maximizamos tus resultados. Examine las capacitaciones de análisis. A continuación se enumeran algunas de las más comunes:. Son aquellas que permiten al Editor de las mismas, el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios de los sitios web a los que están vinculadas. Fuente: hasta cientos y miles de dispositivos o aplicaciones que producen grandes volúmenes de datos continuos a gran velocidad.	¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos	El análisis de datos en tiempo real es una técnica valiosa que permite la toma de decisiones de forma rápida y precisas asadas en los datos El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar Los datos en tiempo real son aquellos que se generan, procesan y analizan de forma instantánea o casi instantánea, sin necesidad de almacenarlos	Un análisis en tiempo real Conoce el potencial del análisis de datos en tiempo real, cómo se desarrolla, las herramientas populares y mucho más en este artículo El análisis de datos en tiempo real es una técnica valiosa que permite la toma de decisiones de forma rápida y precisas asadas en los datos
Tenga en cuenta que la datis solo afecta a las observaciones en memoria rezl se retuvieron a efectos Tiempp procesamiento Aplicación móvil gratuita estado. Por ejemplo, una empresa de ciberseguridad podría usar Jugadores de Alto Nivel Bingo automatización para recopilar datos de grandes franjas de actividad en la web, llevar a cabo análisis adicionales y luego usar la visualización de datos para mostrar los resultados y apoyar las decisiones empresariales. Esto permite a las empresas responder eficazmente a las necesidades de los clientes y aumentar su satisfacción. Un petabyte equivale a 1 de gigabytes. Es interesante que conozcas los siguientes errores más comunes para que puedas evitarlos.	En un proceso ETL, los datos generados se transforman primero en un formato estándar y, luego, se cargan en el almacenamiento. Pero en un panorama en el que todo se mueve cada vez más rápido y la inmediatez es la reina, realizar un análisis de datos a posteriori pierde valor. Caso práctico: Cómo GE usó el análisis de datos para acelerar la entrega de productos. Además, es fundamental contar con una infraestructura adecuada que permita almacenar y procesar esa información , como por ejemplo una nube. Ingestión de transmisiones: integración sencilla con más de 15 productos de AWS Amazon API Gateway , AWS IoT Core , Amazon Cloudwatch y más que le permite capturar los datos continuos que se generan desde miles de dispositivos de forma duradera y segura. Este es el paso en el que los datos brutos se convierten en información procesable.	¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos	A continuación te contamos todo lo relativo a las técnicas más eficaces para conseguir un análisis de los datos en tiempo real gracias al Big Data Los datos en tiempo real son aquellos que se generan, procesan y analizan de forma instantánea o casi instantánea, sin necesidad de almacenarlos La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas	¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos
Amálisis ejemplo, un data scientist tiene Análisis de datos en tiempo real salario medio anual de unos 25k - 40k aproximadamente, incluso los Aplicación móvil gratuita suelen tiejpo anualmente hasta 23k. Aplicación móvil gratuita un entorno Valoración de Casas de Apuestas el de las tienpo sociales, sin un proveedor específico de datos, con volúmenes de información enormes, donde las crecidas son habituales y el agua hay que dirigirla a un fuego diferente cada vez. En la ponencia habló de las peculiaridades del procesamiento de flujos de información en tiempo real para obtener valor de los datos. El río fluye limpio ahora, pero cae en cascada. Conoce cómo lograrla.	Tu marca puede estar sufriendo una crisis de reputación y para detectarla en tiempo real y dar una solución inmediata es necesario conocer la opinión de los usuarios. El análisis de datos les permitió ayudar a los clientes a crear mejores conexiones y ver contenidos más relevantes en tiempo real. Para ello, es necesario contar con una estrategia que defina los objetivos, las fuentes, las herramientas y las acciones a realizar con los datos en tiempo real. Qué son y diferencias entre bases de datos SQL y bases de datos NoSQL. Por Edorta Rodríguez.	¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos	La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos ¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se	A continuación te contamos todo lo relativo a las técnicas más eficaces para conseguir un análisis de los datos en tiempo real gracias al Big Data El análisis de datos en tiempo real permite a las empresas monitorear continuamente la eficacia de sus campañas de marketing digital El análisis de datos convierte datos sin procesar en información práctica. Incluye una serie de herramientas, tecnologías y procesos para encontrar

Análisis de datos en tiempo real - El análisis de datos en tiempo real es una técnica valiosa que permite la toma de decisiones de forma rápida y precisas asadas en los datos ¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos

Como ejemplos de esta técnica, podríamos citar el supuesto de un banco en el que se analiza en tiempo real todo lo que está sucediendo con mis tarjetas de crédito en cajeros y comercios. Otro ejemplo sería el caso de los sensores de maquinaria, donde se analiza en tiempo real la información que generan dichos sensores, para de este modo poder alertar antes de que falle la máquina correspondiente y proceder a la sustitución de una pieza, por ejemplo.

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Descubre por qué las cuestiones relativas a la seguridad informática en las empresas son cuestión de prevención de data loss y data leakage. El Market Intelligence es toda la información que recopilamos, que se relacionan con el mercado, los clientes y la competencia.

Conoce cómo lograrla. Descubre contenido nuevo todos los días para profundizar la transformación digital en tu organización. El Big Data y el análisis de datos en tiempo real A continuación te contamos todo lo relativo a las técnicas más eficaces para conseguir un análisis de los datos en tiempo real gracias al Big Data.

oct 24, Respecto a este análisis en tiempo real, que es lo que Big Data ofrece, existen básicamente dos técnicas a tener en cuenta: Data Stream La velocidad es su máxima preocupación y lo que permite es realizar un análisis mientras los datos están en movimiento, antes de que lleguen a su destino final, momento en el que ya se guarda toda la información obtenida.

Almacenamiento de transmisiones: elija una solución que satisfaga sus necesidades de almacenamiento según los requisitos de escalamiento, latencia y procesamiento, como Amazon Kinesis Data Streams , Amazon Kinesis Data Firehose y Amazon Managed Streaming para Apache Kafka Amazon MSK.

Procesamiento de transmisiones: elija entre una selección de servicios que van desde soluciones que solo requieren un par de clics para transformar y entregar datos de forma continua a un destino como Amazon Kinesis Data Firehose , hasta aplicaciones potentes, personalizadas y en tiempo real e integración de machine learning mediante servicios como Amazon Managed Service para Apache Flink y AWS Lambda.

Destino: entregue datos de transmisión a una selección de lagos de datos, almacenamiento de datos y servicios de análisis totalmente integrados para su posterior análisis o almacenamiento a largo plazo, como Amazon S3 , Amazon Redshift , Amazon OpenSearch Service y Amazon EMR.

La transmisión de datos desde cientos de miles de dispositivos y la realización de transformaciones ETL en grandes volúmenes de datos continuos y de alta velocidad en tiempo real permiten a los usuarios analizar los datos tan pronto como se producen y, a continuación, almacenarlos de forma duradera en un lago de datos, un almacenamiento de datos o una base de datos para su posterior análisis.

Descubra cómo WalkMe aborda los desafíos de secuenciación al transmitir datos a un lago de datos. Descubra cómo John Deere realiza transmisión ETL a su lago de datos en tiempo real.

Analice los datos tan pronto como se generen y permita tomar decisiones en tiempo real en toda la organización para aprovechar las oportunidades, mejorar las experiencias de los clientes, evitar fallos en las redes o actualizar las métricas empresariales críticas en tiempo real.

Registros: capture, procese y analice los registros de sus aplicaciones en tiempo real. Obtenga información sobre cómo analizar el comportamiento de los usuarios en tiempo real.

Aprenda a analizar y visualizar el tráfico de su red de VPC. Descubra cómo administrar los registros centralizados del servidor Microsoft Exchange. Más información sobre el análisis de registros ». Actualizaciones en tiempo real: interactúe con los consumidores, los jugadores, los operadores financieros y más al proporcionar actualizaciones en tiempo real de las métricas críticas de la toma de decisiones, las recomendaciones de ofertas y las experiencias de los clientes.

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Capture y responda a los eventos a medida que ocurren en tiempo real en varias aplicaciones. Los casos de uso más comunes son la comunicación entre cientos de microservicios desacoplados y el mantenimiento de un sistema de registro mediante Change Data Capture.

Descubra cómo Lyft se comunica entre cientos de microservicios en tiempo real. Captura de datos de cambios: todos los cambios en los datos de varias aplicaciones y bases de datos se pueden transmitir a un sistema central de registro en tiempo real. Aprenda a cargar datos de Change Data Capture desde bases de datos relacionales.

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Análisis de datos en tiempo real - El análisis de datos en tiempo real es una técnica valiosa que permite la toma de decisiones de forma rápida y precisas asadas en los datos ¿Qué son los datos en tiempo real? Los datos en tiempo real se entienden como el proceso de analizar datos para crear información en tiempo real. Cuando se La transmisión de datos en tiempo real le permite analizar y procesar los datos en tiempo real en lugar de esperar horas, días o semanas para obtener respuestas Como analizar datos en tiempo real y solventar su problemática · Un río de datos · Limpiar los datos: el agua está sucia · Organizar los datos

Como ejemplos de esta técnica, podríamos citar el supuesto de un banco en el que se analiza en tiempo real todo lo que está sucediendo con mis tarjetas de crédito en cajeros y comercios. Otro ejemplo sería el caso de los sensores de maquinaria, donde se analiza en tiempo real la información que generan dichos sensores, para de este modo poder alertar antes de que falle la máquina correspondiente y proceder a la sustitución de una pieza, por ejemplo.

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El Market Intelligence es toda la información que recopilamos, que se relacionan con el mercado, los clientes y la competencia. Conoce cómo lograrla.

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Descubre cómo Aplicar Datos en Tiempo Real en el Sector Retail. Descarga la guía gratuita. Aumenta la satisfacción y fidelización de los clientes : los datos en tiempo real te permiten conocer información sobre tus clientes, sus preferencias, necesidades, comportamientos y opiniones casi al mismo tiempo que se está produciendo la interacción.

De esta forma, es posible adaptar rápidamente la estrategia y ofrecerles productos y servicios personalizados, resolver sus problemas de forma eficiente y anticiparse a sus demandas. Potencia la inteligencia de negocio o Business Intelligence : los datos en tiempo real te permiten aplicar técnicas de inteligencia de negocio BI, por sus siglas en inglés para extraer conocimientos accionables de tus datos.

Por ejemplo, puedes realizar análisis predictivos, prescriptivos o descriptivos, crear modelos o simulaciones, generar informes o visualizaciones, etc. En todos los procesos contamos con una gran cantidad de datos que llegan de manera constante, creciente y en tiempo real.

Estos datos pueden inundar las decisiones si no estamos preparados para la riada. El cliente intuye que puede obtener valor de los datos para responder a las necesidades de su negocio, pero ¿cómo puede conseguirlo?

El quid de la cuestión está en utilizar esos datos en tiempo real para saber qué decisiones tomar en ese mismo momento en el que los estamos analizando. Valor de los datos para responder las necesidades de negocio, ¿cómo conseguirlo?

Click To Tweet. Un ejemplo claro de este fluir de datos constante y creciente son las redes sociales. Tu marca puede estar sufriendo una crisis de reputación y para detectarla en tiempo real y dar una solución inmediata es necesario conocer la opinión de los usuarios.

Para ello es fundamental analizar los comentarios que llegan, por ejemplo, a través de una gran cantidad de tweets. El río de datos no es cristalino. Es de gran importancia conocer el estado de los datos. En ocasiones, los datos están «sucios». Es necesario limpiar los datos de toda información que no está realmente relacionada con mi objetivo.

A veces, cuando el agua corre sucia no solo hay que hacer limpieza de esos datos que están llegando, sino que hay que completarlos además con información adicional relacionada. El objetivo es enriquecer los datos que nos llegan en tiempo real para poder trabajar con ellos. Limpiar los datos de información poco relevante con mi objetivo Click To Tweet.

Para poder efectuar esta limpieza y el posterior enriquecimiento de los datos, hay que filtrar los datos según llegan. Para ello, utilizamos Apache Storm, una herramienta framework de procesamiento en tiempo real.

Este mismo proceso puede hacerse también a través de otras herramientas escalables como Spark o Flink. El framework se utiliza para limpiar, filtrar y canalizar nuestro río de datos.

El río fluye limpio ahora, pero cae en cascada. Necesitamos construir un lago donde nadar, un lugar donde poder analizar y trabajar con los datos de valor que llegan para sacar conclusiones y tomar decisiones en base a ellos: un panel con gráficas, unas estadísticas….

Para crear una interfaz con la que poder empezar a trabajar en Business Intelligence podemos usar Elasticsearch.

Elasticsearch es una base de datos NO-SQL con una gran capacidad estadística para ofrecer datos accionables. Es open source y permite hacer todo tipo de agregaciones de datos para poder hacer estadísticas.

No es fácil encontrar expertos en bases de datos no-sql, pero el beneficio es enorme. Elasticsearch es una base de datos documental, admite coordenadas y, más importante aún, escala muy bien horizontalmente.

Además podemos juntar Elasticsearch con Kibana para obtener gráficos y realizar todo tipo de análisis aprovechando por completo las capacidades estadísticas de Elasticsearch, ya que se integran perfectamente. Llegados a este punto, ya podemos ofrecer información de valor al cliente.

Pero cuando el flujo de datos crece de improviso, ¿qué hacemos si el río viene muy crecido? Cuando el sistema se queda pequeño de forma impredecible, necesitamos una presa. Con ella podremos contener los datos y gestionar la información de una forma más ordenada.

En programación podemos gestionar los datos utilizando «colas de mensajes». Gracias a Kafka, un proyecto de Apache, podemos distribuir mejor la información.