9 mejores prácticas para la gestión de datos en tiempo real - DATAVERSITY

9 mejores prácticas para la gestión de datos en tiempo real – DATAVERSITY

Marca de tiempo: 7 de agosto de 2023 3:25 a.m.
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En la era de la transformación digital, los datos se han convertido en el nuevo petróleo. Las empresas dependen cada vez más de datos en tiempo real para tomar decisiones informadas, mejorar las experiencias de los clientes y obtener una ventaja competitiva. Sin embargo, gestionar y manejar datos en tiempo real puede resultar un desafío debido a su volumen, velocidad y variedad. Este artículo lo guiará a través de nueve prácticas recomendadas para una gestión eficaz de datos en tiempo real.

1. Comprensión de los datos en tiempo real

Los datos en tiempo real se refieren a información que se entrega inmediatamente después de su recopilación. No hay demora en la puntualidad de la información proporcionada. Los datos en tiempo real se pueden utilizar de innumerables maneras en diferentes industrias, desde instituciones financieras que utilizan datos en tiempo real para rastrear los cambios del mercado hasta proveedores de atención médica que dependen de ellos para monitorear la salud del paciente en tiempo real.

Comprender los datos en tiempo real es el primer paso para gestionarlo eficazmente. Es fundamental identificar los tipos de datos en tiempo real que su empresa necesita y cómo aprovecharlos para la toma de decisiones.

2. Mantener la calidad de los datos

Los datos de alta calidad son la columna vertebral de cualquier proceso de toma de decisiones. La mala calidad de los datos puede conducir a análisis inexactos, estrategias equivocadas y, en última instancia, al fracaso empresarial. Por lo tanto, asegurar calidad de los datos debería ser una máxima prioridad a la hora de gestionar datos en tiempo real.

Para garantizar la calidad de los datos, es necesaria una limpieza periódica de los mismos para eliminar imprecisiones y discrepancias. También se deben implementar procesos de validación de datos para verificar la exactitud y calidad de los datos en el punto de entrada. Las comprobaciones de coherencia pueden ayudar aún más a mantener la integridad de los datos en todas las plataformas.

3. Implementación de transmisión de datos en tiempo real

La transmisión de datos en tiempo real juega un papel fundamental en la gestión de datos. Implica procesar datos rápidamente para poder extraer información de inmediato. Las tecnologías de transmisión de datos como Apache Kafka y Amazon Kinesis pueden manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real de manera efectiva.

La ventaja clave de la transmisión de datos en tiempo real es que permite a las empresas reaccionar a los cambios en tiempo real, lo que permite una toma de decisiones más ágil. Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico pueden rastrear el comportamiento de los usuarios en tiempo real y ofrecer recomendaciones personalizadas, mejorando la experiencia del cliente.

4. Utilizar análisis en tiempo real

El análisis en tiempo real es una herramienta extremadamente poderosa que las empresas pueden utilizar para informar su proceso de toma de decisiones. Ayuda a las organizaciones a recopilar, organizar, analizar y presentar datos en tiempo real. Esto les permite tomar decisiones rápidas basadas en la información más actualizada disponible.

Análisis en tiempo real ayuda a las empresas a identificar tendencias y patrones, así como a descubrir conocimientos ocultos que de otro modo permanecerían sin descubrir. Esto les permite responder mejor a los cambios del mercado y desarrollar estrategias efectivas para el crecimiento.

  • Flujo de datos de Google Cloud: Permite el procesamiento de datos tanto por lotes como por secuencias. Ofrece un modelo de programación simplificado, que ayuda a gestionar canales de datos complejos.
  • Kinesis amazónica: Facilita la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos de transmisión en tiempo real. Esto le permite obtener información oportuna y reaccionar rápidamente a nueva información.
  • Apache Kafka: Una plataforma de software de procesamiento de flujo de código abierto diseñada para manejar fuentes de datos en tiempo real con alto rendimiento y baja latencia.
  • Tormenta apache: Otro motor computacional de código abierto que puede procesar datos en tiempo real. Es simple, se puede utilizar con cualquier lenguaje de programación y es un sistema sólido para distribuir y consumir flujos de datos.
  • Análisis de flujo de Azure: Un motor complejo de procesamiento de eventos y análisis en tiempo real diseñado para analizar y visualizar datos de transmisión en tiempo real.

5. Garantizar la seguridad de los datos

La seguridad de los datos es un factor crítico cuando se trata de la gestión de datos en tiempo real. Con el auge de la transformación digital y el uso generalizado de datos en tiempo real, las empresas deben garantizar que sus datos sean seguros y confidenciales. Sin medidas de seguridad adecuadas Si existen, la información confidencial puede quedar expuesta, lo que tendrá consecuencias graves, como pérdidas financieras y daños a la reputación.

Para garantizar la seguridad de los datos, las empresas deben adoptar protocolos sólidos de autenticación y cifrado para sus datos. También deberían utilizar servicios en la nube que proporcionen funciones de seguridad sólidas, como control de acceso y gestión de usuarios.

Además, es importante auditar las actividades de los usuarios con acceso a información confidencial para detectar cualquier posible actividad maliciosa. Se deben realizar copias de seguridad periódicas de los datos para garantizar que las empresas tengan acceso a la última versión de sus datos en caso de cualquier filtración de datos.

6. Integración de silos de datos

Silos de datos son un problema cada vez más común en las organizaciones. Los silos de datos ocurren cuando los datos de diferentes fuentes no están integrados, lo que resulta en una falta de visibilidad en toda la organización. Esto puede conducir a procesos y toma de decisiones ineficientes, así como a dificultades para acceder a la información más actualizada.

Las organizaciones deben contar con un plan integral de integración de datos para garantizar que todos los datos aislados sean accesibles. Pueden utilizar API, herramientas ETL y otras tecnologías de integración de datos para integrar sus silos de datos. Esto permitirá a las empresas acceder a toda la información relevante en tiempo real y tomar decisiones informadas rápidamente.

7. Adoptar soluciones basadas en la nube

Las plataformas basadas en la nube ofrecen una serie de ventajas distintivas para la gestión de datos en tiempo real. Al aprovechar el poder de la nube, las empresas pueden recopilar, analizar y almacenar fácilmente grandes volúmenes de datos de forma rápida y segura. Además, las soluciones basadas en la nube facilitan la colaboración con empleados, socios y clientes en tiempo real.

La escalabilidad de las soluciones basadas en la nube es otra ventaja importante. Las empresas pueden ampliar su potencia informática de forma rápida y sencilla, lo que les permite responder a los cambios en tiempo real. Esto les ayuda a seguir siendo ágiles y competitivos en el cambiante panorama empresarial actual.

8. Automatización en la gestión de datos

Automatización  juega un papel clave en la mejora de la eficiencia de la gestión de datos. Los procesos automatizados facilitan a las empresas la recopilación, el almacenamiento, el análisis y el procesamiento de datos de forma rápida y precisa. Al automatizar tareas mundanas como la entrada y limpieza de datos, las organizaciones pueden liberar sus recursos para centrarse en tareas más importantes.

La automatización también puede ayudar a identificar rápidamente errores e inconsistencias, lo que permite a las empresas tomar medidas correctivas antes de que se conviertan en problemas mayores. La implementación de la automatización inteligente también puede reducir los costos de mano de obra, permitiendo a las empresas invertir más recursos en otras áreas de sus operaciones.

9. Equipos de capacitación y mejora de habilidades

Un equipo capacitado es esencial para gestionar con éxito datos en tiempo real. Como la gestión de datos en tiempo real requiere habilidades y conocimientos especializados, es importante invertir en formación y perfeccionamiento del personal para garantizar que tengan las habilidades necesarias para utilizar eficazmente los sistemas y tecnologías disponibles.

Capacitar al personal en las mejores prácticas para la gestión de datos en tiempo real puede ayudar a las empresas a mantenerse actualizadas con las últimas tecnologías y garantizar que estén aprovechando todas las oportunidades disponibles.

Conclusión

La gestión de datos en tiempo real es esencial para que las empresas sigan siendo competitivas en el mercado actual que cambia rápidamente. Si siguen las mejores prácticas descritas anteriormente, las empresas pueden optimizar sus procesos y utilizar datos en tiempo real de manera más efectiva. Esto les ayudará a tomar decisiones más rápidas y precisas y a obtener mejores resultados.

Es importante recordar que la gestión de datos en tiempo real requiere una combinación de tecnología y personas. Invertir en las herramientas y el personal adecuados es esencial para una gestión exitosa de datos en tiempo real. Con la estrategia adecuada, puede optimizar mejor las operaciones y aprovechar los datos en tiempo real para impulsar el crecimiento.

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