¿Qué son los datos en tiempo real?
Los datos en tiempo real son información disponible para su procesamiento y análisis inmediatamente después de generarse o recopilarse, normalmente en milisegundos.
Los datos en tiempo real son el motor que impulsa la toma rápida de decisiones, lo que resulta crítico para mantener la competitividad en el entorno empresarial actual. Las organizaciones utilizan los datos en tiempo real para impulsar el análisis en tiempo real, lo que les permite acceder a conocimientos que se pueden ejecutar con rapidez y confianza. Según datos de IDC de 2025, las empresas encuestadas indican que el 63 % de los casos de uso deben procesar los datos en cuestión de minutos para que sean útiles.
En todas las empresas, los datos en tiempo real ayudan a acelerar la detección del fraude, optimizar las cadenas de suministro, personalizar las experiencias de los clientes y gestionar el riesgo. Y en la era de la inteligencia artificial, los datos en tiempo real han demostrado ser esenciales para sistemas de IA eficaces. Los modelos de IA funcionan mejor con datos recientes y relevantes. Sin ellos, pueden tomar decisiones basadas en información obsoleta, básicamente, la realidad de ayer.
Los datos en tiempo real pueden proceder de diversas fuentes, entre ellas:
- Dispositivos y sensores del Internet de las cosas (IoT)
- Aplicaciones móviles
- Sistemas de transporte
- Servicios de previsión meteorológica
- Mercados financieros
- Plataformas de redes sociales
- Bases de datos deportivas
- Plataformas de inteligencia deciberseguridad
- Sistemas de punto de venta y comercio electrónico
Las interfaces de programación de aplicaciones (API) pueden ayudar a automatizar la transmisión de datos en tiempo real desde varias fuentes a pipelines de datos para su procesamiento y almacenamiento.
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Hoy en día, utilizar datos históricos e información fechada, incluso datos recopilados tan recientemente como el día anterior, para tomar decisiones informadas no es suficiente1.
Pero eso es exactamente lo que las empresas a menudo se ven obligadas a hacer cuando se enfrentan a los enfoques tradicionales del proceso de datos, es decir, el procesamiento por lotes, para obtener inteligencia basada en datos. Mediante el procesamiento por lotes, las tareas se recopilan durante ciertos intervalos y finalmente se ejecutan por lotes en momentos específicos, como por la noche.
Aunque el procesamiento por lotes es una herramienta valiosa para tareas que no son urgentes, como los informes rutinarios, dificulta la capacidad de las empresas para obtener conocimiento inmediato. Por ejemplo, un banco que dependa únicamente del proceso de datos por lotes como parte de su programa de detección del fraude puede no ser notificado de una transacción financiera sospechosa hasta mucho después de que se haya producido una pérdida significativa.
El desarrollo de tecnologías de baja latencia que pueden procesar datos al instante (lo que ahora se conoce como datos en tiempo real) ha revolucionado la velocidad a la que las empresas pueden responder a las condiciones cambiantes y ejecutar iniciativas de inteligencia empresarial.
Retomando el ejemplo del fraude: el proceso de datos en tiempo real admite el análisis de datos en tiempo real (también conocido como analítica en tiempo real) de transacciones financieras, alertando a los bancos de actividades sospechosas tan pronto como se produzcan. Esto, a su vez, brinda a los bancos la oportunidad de intervenir rápidamente y evitar pérdidas importantes, protegiendo los activos de los clientes.
La creciente adopción de la inteligencia artificial amplifica aún más la importancia de los datos en tiempo real. Los datos actualizados y de alta calidad suelen ser parte integral de los flujos de trabajo con IA y el machine learning.
Por ejemplo, los modelos de diagnóstico impulsados por IA requieren datos actuales de pacientes para detectar posibles enfermedades médicas, mientras que los chatbots de comercio electrónico están equipados con información de inventario en tiempo real para responder de manera efectiva a las preguntas de los compradores sobre los productos disponibles.
La IA agéntica, en particular, aprovecha los datos en tiempo real para respaldar la toma de decisiones autónoma. Por ejemplo, una empresa de transporte podría utilizar la IA agéntica para ajustar automáticamente las rutas de entrega en respuesta a las condiciones del tráfico en tiempo real.
Las empresas que aprovechan los datos en tiempo real obtienen múltiples beneficios, como:
La información actualizada y de alta calidad puede proporcionar conocimientos y predicciones más precisos, especialmente en los casos en que incluso los datos de hace horas pierden su relevancia. Por ejemplo, en el comercio de acciones, los corredores suelen confiar en las fuentes de datos del mercado en tiempo real para aprovechar las oportunidades de inversión.
Con datos en tiempo real, las empresas pueden realizar ajustes rápidos que ahorran tiempo y dinero, como optimizar los niveles de inventario e identificar cuellos de botella en la producción.
El acceso a datos en tiempo real puede ayudar a las empresas a detectar rápidamente riesgos y amenazas, desde condiciones meteorológicas adversas hasta intentos de ciberataques, y prevenir consecuencias graves.
Los datos en tiempo real se pueden combinar con datos históricos para impulsar el análisis predictivo y la planificación a largo plazo. Este enfoque integral del análisis de datos puede informar una amplia gama de decisiones, desde la dotación de personal hasta la publicidad.
Los datos en tiempo real, los datos casi en tiempo real y los datos en streaming a menudo se utilizan indistintamente, pero los términos conllevan sutiles distinciones.
Aunque los datos en tiempo real están disponibles inmediatamente después de su generación o recopilación, los datos casi en tiempo real pueden tardar minutos o incluso horas en estar accesibles para análisis u otros fines.
Por ejemplo, la NASA considera que los datos en tiempo casi real son aquellos que están disponibles entre una y tres horas después de haber sido capturados por un instrumento en una plataforma espacial2.
Por el contrario, Forrester describe los datos para el análisis en tiempo real como disponibles en menos de 15 o menos de 5 minutos, dependiendo de la fuente de datos3. (Es importante tener en cuenta que cuando la latencia asociada a la entrega de datos es de tan solo unos minutos, podría calificarse de "tiempo real" aunque en realidad se trate de un proceso casi en tiempo real).
La transmisión de datos, también conocida como transmisión de datos en tiempo real, se refiere específicamente a los datos que se generan de forma continua y fluyen hacia canales de datos desde diversas fuentes. Normalmente, estos datos son datos en tiempo real, como grabaciones de dispositivos IoT o actividad en redes sociales.
Sin embargo, no todos los datos en tiempo real son necesariamente datos en streaming: los datos en tiempo real que no forman parte de un flujo continuo, sino que se producen y transmiten como un evento individual, no se consideran datos en streaming. Un usuario de teléfono móvil que utiliza una aplicación para compartir su ubicación actual con un amigo una vez (en lugar de continuamente) podría considerarse un ejemplo de datos en tiempo real sin streaming.
Una colección de procesos y herramientas de gestión de datos puede ayudar a las organizaciones a gestionar los pipelines de datos en tiempo real.
Ingesta de datos en tiempo real
La ingesta de datos es el proceso de recopilación e importación de archivos de datos de diversas fuentes a una base de datos para su almacenamiento, procesamiento y análisis. La ingestión de datos en tiempo real se refiere a la recopilación de datos de diferentes fuentes con una latencia mínima. Las herramientas líderes para la ingesta de datos en tiempo real incluyen Apache Kafka y AWS Kinesis.
Procesamiento de datos en tiempo real
El procesamiento de datos es la conversión de datos sin procesar en información utilizable a través de pasos estructurados como la recopilación, la preparación, el análisis y el almacenamiento. El proceso de datos en tiempo real implica la ejecución de estos pasos en cuanto se generan o recogen los datos. Los marcos populares para el procesamiento en tiempo real incluyen Apache Hadoop y Spark.
Procesamiento de flujos
El procesamiento de flujos puede considerarse una forma de proceso de datos en tiempo real. En el procesamiento de flujos, los datos se procesan mientras están "en movimiento". Las transformaciones como el filtrado, el enriquecimiento y el formateo se producen a medida que los datos fluyen a través de la canalización de datos. Los marcos como Apache Flink permiten a las organizaciones procesar eventos complejos en tiempo real y realizar agregaciones de datos a escala.
Integración de datos en tiempo real
La integración de datos en tiempo real implica capturar y procesar datos de múltiples fuentes tan pronto como estén disponibles, y luego integrarlos inmediatamente en un sistema de destino. Las herramientas y métodos de integración de datos en tiempo real incluyen la integración de datos de flujo (SDI), la captura de datos modificados (CDC), la integración de aplicaciones y la virtualización de datos. Las herramientas y plataformas para agilizar la integración en tiempo real incluyen Apache Kafka e IBM® StreamSets.
Análisis de datos en tiempo real
El análisis de datos es la consulta, la interpretación y la visualización de conjuntos de datos. El análisis de datos en tiempo real implica realizar estas tareas en conjuntos de datos a medida que se generan, lo que resulta en conocimientos que pueden servir para tomar mejores decisiones. Las herramientas de análisis en tiempo real se basan en la ingesta de datos, el proceso de datos y la integración de datos así como en los métodos de almacenamiento optimizados para las soluciones de análisis, como los almacenes de datos basados en la nube.
Los datos en tiempo real respaldan procesos y funciones importantes en diferentes sectores.
Los datos en tiempo real sobre las amenazas de ciberseguridad ayudan a los equipos de seguridad empresarial a adoptar un enfoque proactivo para detectar, prevenir y dirigirse a los ciberataques. Los equipos pueden suscribirse a fuentes de inteligencia de amenazas (flujos de información sobre amenazas en tiempo real) de servicios de inteligencia de amenazas comerciales y de código abierto.
Los algoritmos de precios dinámicos utilizan datos en tiempo real para ayudar a empresas que van desde plataformas de transporte compartido hasta atracciones turísticas a determinar los precios que maximizarán los ingresos en momentos determinados. Los datos que se introducen en los algoritmos de precios dinámicos pueden incluir patrones de compra de los consumidores, precios de la competencia y tendencias de las redes sociales4.
El análisis de los datos de las transacciones en tiempo real puede ayudar a las instituciones financieras y a otras empresas a detectar rápidamente anomalías e intervenir antes de que se produzca una pérdida relacionada con el fraude. Mientras tanto, el seguimiento y el análisis de datos en tiempo real sobre el comportamiento de los usuarios pueden prevenir el fraude: velocidades de escritura y movimientos del ratón inusuales, por ejemplo, pueden alertar a un banco de que un estafador está intentando hacerse pasar por su cliente5.
Los datos en tiempo real sobre el comportamiento del cliente pueden ayudar a las empresas a ofrecer experiencias del cliente personalizadas al instante, como ofrecer recomendaciones de productos relevantes mientras un cliente compra en línea. La personalización también se extiende a los pacientes sanitarios. Los datos de estado del paciente en tiempo real, incluidos los datos recopilados de dispositivos wearable como relojes inteligentes, pueden informar las decisiones de tratamiento y mejorar las interacciones entre proveedores y pacientes.
El mantenimiento predictivo optimiza el rendimiento y la vida útil de los equipos evaluando continuamente su estado en tiempo real. Estas evaluaciones se basan en datos en tiempo real recopilados por sensores y analizados por modelos de machine learning. Este análisis puede ayudar a las empresas a identificar y reparar o reemplazar rápidamente los equipos de bajo rendimiento, evitar costosos tiempos de inactividad y fallos en los equipos.
Los datos en tiempo real sobre el inventario, el seguimiento de los envíos, las perturbaciones meteorológicas, etc., pueden ayudar a las empresas a realizar rápidamente ajustes fundamentales en la cadena de suministro. Esta capacidad se ve reforzada por la IA; el 63 % de los directores de la cadena de suministro esperan que los agentes de IA pronto mejoren continuamente el rendimiento de la cadena de suministro realizando ajustes basados en el feedback, según un informe de 2025 del IBM Institute for Business Value.
Recursos
Con el fin de prosperar, las empresas deben utilizar los datos para fidelizar a sus clientes, automatizar los procesos empresariales e innovar con soluciones impulsadas por IA.
Desbloquee el valor de los datos empresariales con IBM Consulting y cree una organización impulsada por conocimientos que ofrezca ventajas empresariales.
Presentamos Cognos Analytics 12.0: conocimientos potenciados por IA para una mejor toma de decisiones.
Notas a pie de página
1 "Real-Time Data Integration for Business in Real Time". IDC. Junio de 2025.
2 "Near Real-Time vs. Standard Data Products". NASA. Consultado el 18 de julio de 2025.
3 "Demystifying Real-Time Data For Analytics And Operational Workloads". Forrester 8 de septiembre de 2023.
4 "Harnessing AI For Dynamic Pricing For Your Business". Forbes. 24 de junio de 2024.
5 "How AI Can Revamp Behavioral Biometrics Security". BankInfoSecurity. 12 de mayo de 2025.