O que são dados em tempo real?

Dados em tempo real são informações disponíveis para processamento e análise imediatamente após serem geradas ou coletadas, geralmente em milissegundos.

Dados em tempo real são a força motriz por trás da tomada de decisão rápida, sendo críticos para manter a competitividade no ambiente de negócios atual. As organizações usam dados em tempo real para impulsionar a análise em tempo real, permitindo que acessem insights praticáveis com velocidade e confiança. De acordo com dados da IDC de 2025, as empresas entrevistadas indicam que 63% dos casos de uso devem processar dados em poucos minutos para serem úteis. 

Em todas as empresas, os dados em tempo real ajudam a acelerar a detecção de fraude, otimizar cadeias de suprimentos, personalizar experiências dos clientes e gerenciar riscos. E na era da inteligência artificial, os dados em tempo real provaram ser essenciais para sistemas de IA eficazes. Os modelos de IA têm melhor desempenho com dados novos e relevantes. Sem isso, eles podem tomar decisões com base em informações desatualizadas — essencialmente, a realidade de ontem.

Os dados em tempo real podem vir de várias fontes, incluindo:

• Dispositivos e sensores da Internet das coisas (IoT)
• Aplicativos móveis
• Sistemas de transporte
• Serviços de previsão meteorológica
• Mercados financeiros
• Plataformas de redes sociais
• Bancos de dados esportivos
• Plataformas de inteligência de cibersegurança
• Sistemas de ponto de venda e comércio eletrônico

As interfaces de programação de aplicativos (APIs) podem ajudar a automatizar a transmissão de dados em tempo real de várias fontes para pipelines de dados para processamento e armazenamento.

Hoje, usar dados históricos e informações desatualizadas (mesmo dados coletados tão recentemente quanto no dia anterior) para tomar decisões informadas simplesmente não é bom o bastante.¹

Mas é exatamente isso que as empresas são forçadas a fazer quando enfrentam abordagens tradicionais de processamento de dados (ou seja, o processamento em lote) para obter inteligência baseada em dados. Por meio do processamento em lote, as tarefas são reunidas durante determinados intervalos e, eventualmente, são executadas em lotes em horários específicos, como durante a noite.

Embora o processamento em lote seja uma ferramenta valiosa para tarefas que não são urgentes, como relatórios de rotina, ele dificulta a capacidade das empresas de obter insights imediatos. Por exemplo, um banco que depende exclusivamente do processamento de dados em lote como parte de seu programa de detecção de fraude pode não ser notificado de uma transação financeira suspeita até bem após a ocorrência de uma perda significativa.  

O desenvolvimento de tecnologias de baixa latência que podem processar dados instantaneamente (o que hoje é conhecido como dados em tempo real) revolucionou a velocidade com que as empresas podem responder às condições em constante mudança e executar iniciativas de business intelligence.

Voltando ao exemplo de fraude: o processamento de dados em tempo real é compatível com a análise de dados em tempo real de transações financeiras, alertando os bancos sobre atividades suspeitas assim que elas ocorrem. Isso, por sua vez, dá aos bancos a oportunidade de intervir rapidamente e evitar grandes perdas, protegendo os ativos dos clientes.

A crescente adoção da inteligência artificial aumenta ainda mais a importância dos dados em tempo real. Dados atualizados e de alta qualidade geralmente são parte integrante dos fluxos de trabalho impulsionados por IA e aprendizado de máquina.

Por exemplo, os modelos de diagnóstico orientados por IA exigem dados atuais do paciente para detectar possíveis condições médicas, enquanto os chatbots de comércio eletrônico estão equipados com informações de inventário em tempo real para responder com eficácia às perguntas dos compradores sobre os produtos disponíveis.

A IA agêntica, em particular, aproveita dados em tempo real para apoiar a tomada de decisão autônoma. Por exemplo, uma empresa de transporte pode usar a IA agêntica para ajustar automaticamente as rotas de entrega em resposta às condições de tráfego em tempo real.

As empresas que aproveitam os dados em tempo real colhem vários benefícios, como:

Dados em tempo real, dados quase em tempo real e dados de streaming são frequentemente usados de forma intercambiável, mas os termos têm distinções sutis.

Embora os dados em tempo real estejam disponíveis instantaneamente após sua geração ou coleta, dados quase em tempo real podem levar minutos ou até horas para serem acessados para análise de dados ou outros fins.

Por exemplo, a NASA considera dados quase em tempo real como dados disponíveis de uma a três horas após serem capturados por um instrumento sobre uma plataforma baseada no espaço.²

Por outro lado, a Forrester descreve os dados para análise em tempo real como disponíveis em menos de 15 ou menos de cinco minutos, dependendo da fonte de dados.³ (É importante observar que, quando a latência associada à entrega de dados é de apenas alguns minutos, ela pode ser caracterizada como "tempo real", mesmo que, na verdade, seja um processo quase em tempo real.)

Dados de streaming, também conhecidos como fluxo de dados em tempo real, referem-se especificamente a dados que são gerados continuamente e fluem para pipelines de dados de várias fontes. Normalmente, esses dados são dados em tempo real, como gravações de dispositivos IoT ou atividades em redes sociais.

No entanto, nem todos os dados em tempo real são necessariamente dados de streaming: dados em tempo real que não fazem parte de um fluxo contínuo (em vez disso, são produzidos e transmitidos como um evento individual) não são considerados dados de streaming. Um usuário de telefone celular usando um aplicativo para compartilhar sua localização atual com um amigo uma vez (em vez de continuamente) pode ser considerado um exemplo de dados em tempo real que não são de streaming.

Uma coleção de processos e ferramentas de gerenciamento de dados pode ajudar as organizações a gerenciar pipelines de dados em tempo real.

Ingestão de dados é o processo de coleta e importação de arquivos de dados de várias fontes para um banco de dados para armazenamento, processamento e análise. A ingestão de dados em tempo real refere-se à coleta de dados de diferentes fontes com latência mínima. As principais ferramentas para ingestão de dados em tempo real incluem o Apache Kafka e o AWS Kinesis.

Processamento de dados é a conversão de dados brutos em informações úteis por meio de etapas estruturadas, como coleta, preparação, análise e armazenamento. O processamento de dados em tempo real implica a execução dessas etapas assim que os dados são gerados ou coletados. Frameworks populares para processamento em tempo real incluem o Apache Hadoop e Spark.

O processamento de streaming pode ser considerado uma forma de processamento de dados em tempo real. No processamento de streaming, os dados são processados enquanto estão "em movimento". Transformações, como filtragem, enriquecimento e formatação, ocorrem à medida que os dados fluem pelo pipeline de dados. Frameworks como o Apache Flink permitem que as organizações processem eventos complexos em tempo real e realizem a agregação de dados em escala.

A integração de dados em tempo real envolve a captura e o processamento de dados de várias fontes assim que estiverem disponíveis e, em seguida, integrá-los imediatamente a um sistema de destino. As ferramentas e métodos de integração de dados em tempo real incluem integração de dados de streaming (SDI), captura de dados de alterações (CDC), integração de aplicações e virtualização de dados. Ferramentas e plataformas para aperfeiçoar a integração em tempo real incluem o Apache Kafka e IBM Streamsets.

A análise de dados é a consulta, interpretação e visualização de conjuntos de dados. A análise de dados em tempo real envolve a execução dessas tarefas em conjuntos de dados à medida que os dados são gerados, resultando em insights em tempo real que podem informar melhores decisões. As ferramentas de análise em tempo real dependem da ingestão de dados, processamento de dados e integração de dados, bem como métodos de armazenamento otimizados para soluções de análise de dados, como data warehouses baseados na nuvem.

Os dados em tempo real são compatíveis com processos e funções importantes em diferentes setores.