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¿Qué son los Datos Streaming para Big data?

Los datos streaming deben cumplir con determinadas cualidades y requerimientos, como ser procesados de manera rápida y secuencial.

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    ¿Qué son los Datos Streaming para Big data? Entre la diversidad de datos Streaming que ingresan a los Big Data. Se incluyen aquellos generados por los usuarios a través de aplicaciones, canales digitales y transacciones digitales. Así como, los datos de usuarios en juegos online. Componentes especiales de distintos dispositivos como teléfonos móviles y autos, al igual que a partir de sistemas de telemetría.

    Todos estos datos se incluyen dentro de los denominados Datos Streaming y presentan determinadas características. Como se generan de manera continua y con una gran rapidez a partir de muchas fuentes diferentes. Además, los datos streaming deben cumplir con determinadas cualidades y requerimientos, para procesarse de manera rápida y secuencial.

    Por otro lado, este tipo de datos resultan de gran utilidad para llevar a cabo diversos procesos. En los cuales pueden hacerse correlaciones de distintas variables, filtrado de información y gran variedad de análisis. Por lo que obtener conocimientos de mucho valor son parte de las estrategias de la compañía.

    Importancia de los datos Streaming

    Los Datos Streaming son uno de los principales componentes de los Big Data. En donde su desarrollo y análisis resulta de gran relevancia para las organizaciones que incursionan en el mundo digital. El procesamiento de estos datos se emplea prácticamente en todos los sectores donde se emplea la ciencia de los datos. Al igual que en una gran variedad de procesos dentro de muchas industrias.

    De esta manera, al trabajar en el procesamiento de estos datos se deriva conocimiento que puede aplicarse para visualizar y optimizar variados aspectos de un negocio. Así como tener una mejor perspectiva de las actividades de los clientes de la compañía.

    A su vez, esto resulta especialmente útil en los negocios que necesitan determinar la actividad de un servidor determinado o contabilizar los números de clics. Igualmente, en entradas a una página web o el tiempo promedio que permanecen los usuarios dentro de dicha página.

    Ventajas

    Además de su importancia, es importante resaltar las ventajas que se obtienen dentro del Big Data al realizar procesamiento de los datos streaming. Una de ellas es el acceso a la ubicación geográfica de los usuarios o sus dispositivos, por lo cual se aplica en sistemas de seguridad y control de riesgos.

    Así mismo, los aspectos relacionados con el estudio de mercado y marketing, pueden tener un seguimiento sobre el comportamiento de sus usuarios. En cuanto a los productos y servicios ofrecidos por la compañía, de manera que detecten cambios en las preferencias sobre sus marcas. Que además puedan atender dichos cambios de forma oportuna, gracias a los datos streaming del Big Data.

    En otro sentido, gran parte de las fracciones y proyectos de Big Data donde se genera una entrada dinámica y continua de datos. Obtienen grandes ventajas de estos procesamientos, que sirven también como bases de operaciones sencillas. Las cuales pueden ir evolucionando hasta tener grandes niveles de complejidad, como procesos donde se producen algoritmos de aprendizaje automático o proceso de transmisiones.

    Aplicaciones de datos Streaming

    Tal cual como te hemos mencionado, los datos streaming son cada vez más aplicados en distintas industrias y organizaciones. Como aquellas relacionadas con el transporte y salud. Adicionalmente, el procesamiento de estos datos streaming en el Big Data, ha encontrado aplicaciones dentro de los siguientes mercados:

    • Negocios: Los negocios y organizaciones empresariales, son algunas de las que han sacado mejor provecho de los datos streaming. Pues estos permiten tener un seguimiento sobre los cambios y evolución del mercado en tiempo real. A través de lo cual son capaces de reajustar las carteras de productos y hacer cálculos sobre el valor en riesgo.
    • Inmobiliaria: Se trata de otras de las industrias que aprovechan el acceso a la ubicación geográfica y la actividad de los dispositivos móviles. Permitiendo saber a qué usuarios y en qué momento pueden realizar recomendaciones sobre las propiedades en oferta.
    • Juegos on line: Estas empresas sustentan sus plataformas a partir de los datos streaming. Los cuales se obtienen mediante las interacciones de los jugadores en sus sitios de juego. Esto permite mejorar la experiencia de los usuarios y ofrecer servicios de interés en el momento oportuno.
    • E-commerce y mercadotecnia: Mantener un seguimiento en tiempo real sobre las preferencias y necesidades de los clientes, es de gran importancia para estas industrias. Debido a que pueden hacerlo mediante el procesamiento de los datos obtenidos a partir de las diversas plataformas digitales. De esta manera, se hace posible optimizar los productos para que coincidan con los requerimientos de los clientes. Que además puedan mantener un posicionamiento relevante dentro del mercado.

    Adicionalmente, los datos streaming se aplican dentro de las organizaciones que crean contenidos streamings, como audios y videos. Lo cual ha tenido gran influencia sobre la forma en que los usuarios ingieren la información en la actualidad.

    Tipos de análisis

    Los datos streaming pueden analizarse mediante diferentes procesos y a través de herramientas disponibles en variadas plataformas. Algunas herramientas como Amazon Web Services (AWS) permiten que los datos se analicen por lotes o por transmisión, según las características del sistema Big Data.

    Análisis por lotes

    Este tipo de análisis se emplea en los Big Data, para determinar consultas parciales sobre agregados de datos distintos. Además es posible procesar casi todos los datos de un conjunto, generando la posibilidad de realizar un análisis complejo del conjunto total de los datos.

    Análisis por transmisión

    Los análisis de datos streaming por transmisión, se emplean en actividades de monitoreo y aquellas actividades que requieran de respuestas rápidas. En este tipo de procesamiento se necesitan agregar secuencias de datos de pequeño tamaño, de forma continua para mantener actualizados los informes y estadísticas de cada conjunto de datos que entra al sistema.

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