¿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, a menudo en milisegundos.
Los datos en tiempo real son la fuerza motriz de una toma de decisiones rápida, lo cual es crítico para mantener la competencia en el clima empresarial actual. Las organizaciones usan datos en tiempo real para impulsar el análisis en tiempo real, lo que les permite acceder a insights aplicables en la práctica con rapidez y confianza. Según datos de IDC 2025, las empresas encuestadas indican que 63 % de los casos de uso deben procesar datos en cuestión de minutos para que sean útiles.
En todas las empresas, los datos en tiempo real ayudan a acelerar la detección de fraude, optimizar la cadena de suministro, personalizar la experiencia del cliente y gestionar el riesgo. Y en la era de la inteligencia artificial, los datos en tiempo real demostraron ser esenciales para la eficacia de los sistemas de IA. Los modelos de IA funcionan mejor con datos frescos y relevantes. Sin ella, pueden tomar decisiones basadas en información obsoleta, es decir, en la realidad de ayer.
Los datos en tiempo real pueden provenir de una variedad de fuentes, que incluyen:
- Dispositivos y sensores deInternet de las cosas (IoT)
- Aplicaciones móviles
- Sistemas de transporte
- Servicios de forecasting del tiempo
- Mercados financieros
- Plataformas de redes sociales
- Bases de datos deportivas
- Plataformas de inteligencia de ciberseguridad
- 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 diversas fuentes a pipelines de datos para su procesamiento y almacenamiento.
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Hoy en día, usar datos históricos e información fechada, incluso datos recopilados tan recientemente como el día anterior, para tomar decisiones informadas no es suficiente.1
Pero eso es exactamente lo que las empresas a menudo se ven obligadas a hacer cuando se enfrentan a los enfoques tradicionales de procesamiento de datos, es decir, el procesamiento por lotes, para la inteligencia basada en datos. A través del procesamiento por lotes, las tareas se recopilan durante ciertos intervalos y, finalmente, se ejecutan en lotes en momentos específicos, como durante la noche.
Si bien el procesamiento por lotes es una herramienta valiosa para tareas que no son urgentes, como los informes de rutina, dificulta la capacidad de las empresas para obtener insights inmediatos. Por ejemplo, es posible que un banco que dependa únicamente del procesamiento de datos por lotes como parte de su programa de detección de fraudes no sea 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 business intelligence.
Revisando el ejemplo del fraude: el procesamiento de datos respalda el análisis de datos en tiempo real (también conocido como analytics) de las transacciones financieras, alertando a los bancos sobre actividades sospechosas tan pronto como ocurren. Esto, a su vez, brinda a los bancos la oportunidad de intervenir rápidamente y evitar pérdidas importantes, salvaguardando los activos de los clientes.
La creciente adopción de 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 impulsados por IA y machine learning.
Por ejemplo, los modelos de diagnóstico impulsados por IA requieren datos actuales de pacientes para detectar posibles afecciones 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.
IA agéntica, en particular, aprovecha los datos en tiempo real para respaldar la toma de decisiones autónoma. Por ejemplo, una compañía de transporte puede emplear 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 insights 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 climáticas adversas hasta intentos de ciberataques, y prevenir consecuencias graves.
Los datos en tiempo real se pueden combinar con datos históricos para alimentar el análisis predictivo y la planificación a más largo plazo. Este enfoque integral del análisis de datos puede fundamentar 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 de transmisión se utilizan a menudo indistintamente, pero los términos tienen distinciones sutiles.
Si bien los datos en tiempo real están disponibles instantáneamente después de su generación o recopilación, los datos casi en tiempo real pueden tardar minutos o incluso horas en estar accesibles para analytics u otros fines.
Por ejemplo, la NASA considera que los datos casi en tiempo real son aquellos que están disponibles entre una y tres horas luego de ser capturados por un instrumento en una plataforma espacial.2
Por el contrario, Forrester describe los datos para analytics en tiempo real como disponibles en menos de 15 o menos de 5 minutos, dependiendo de la fuente de datos.3 (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 transmisiónde datos , también conocida como transmisión de datos en tiempo real, se refiere específicamente a los datos que se generan continuamente y fluyen hacia pipelines de datos desde diversas fuentes. Por lo general, 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 de transmisión: 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 de transmisión. Un usuario de teléfono móvil que usa 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 que no se transmiten en streaming.
Una colección de procesos y herramientas de gestión de datos puede ayudar a las organizaciones a gestionar 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, preparación, análisis y almacenamiento de datos. El procesamiento de datos en tiempo real implica la ejecución de estos pasos tan pronto como se generan o recopilan 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 integración de datos de flujo (SDI), captura de datos de cambio (CDC), integración de aplicaciones y virtualización de datos. Las herramientas y plataformas para optimizar la integración en tiempo real incluyen Apache Kafka e IBM Streamsets.
Analytics de datos en tiempo real
La analítica de datos es la consulta, interpretación y visualización de conjuntos de datos. El analytics de datos en tiempo real implica realizar estas tareas en conjuntos de datos a medida que se generan los datos, lo que da como resultado insights en tiempo real que pueden fundamentar mejores decisiones. Las herramientas de análisis en tiempo real se basan en la ingesta, el procesamiento de datos y la integración de datos en tiempo real, así como en métodos de almacenamiento optimizados para soluciones de análisis, como los almacenes de datos basados en la nube.
Los datos en tiempo real respaldan procesos y funciones importantes en diferentes industrias.
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, desde plataformas de transporte hasta atracciones turísticas, a determinar los precios que maximizarán los ingresos en determinados momentos. 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 sociales.4
El análisis de los datos de transacciones en tiempo real puede ayudar a las instituciones financieras y 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 del usuario pueden prevenir el fraude: velocidades de escritura y movimientos del mouse inusuales, por ejemplo, pueden alertar a un banco de que un estafador está tratando de hacerse pasar por su cliente.5
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 de atención médica. Los datos de estado de los pacientes en tiempo real, incluidos los datos recopilados de dispositivos wearable como relojes inteligentes, pueden fundamentar las decisiones de tratamiento y mejorar las interacciones entre proveedores y pacientes.
El mantenimiento predictivo optimiza el rendimiento y la vida útil del equipamiento al evaluar continuamente su estado en tiempo real. Estas evaluaciones están impulsadas por datos en tiempo real recopilados por sensores y analizados por modelos de machine learning. Dicho análisis puede ayudar a las empresas a identificar y reparar o reemplazar rápidamente equipos de bajo rendimiento, evitar costosos tiempos de inactividad y fallas en el equipamiento.
Los datos en tiempo real sobre el inventario, el seguimiento de envíos, las interrupciones del clima y más pueden ayudar a las empresas a realizar ajustes fundamentales en la cadena de suministro de manera rápida. Esta capacidad se ve mejorada por la IA; el 63% de los Chief Supply Chain Officers esperan que los agentes de IA pronto mejoren continuamente el rendimiento de la cadena de suministro mediante ajustes basados en 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.
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Presentamos Cognos Analytics 12.0: insights impulsados por IA para una mejor toma de decisiones.
Notas de pie de página
1 “Integración de datos en tiempo real para empresas en tiempo real”. IDC. Junio de 2025.
2 “Near Real-Time vs. Standard Data Products.” NASA. Consultado el 18 de julio de 2025.
3 “Desmitificación de datos en tiempo real para analytics y cargas de trabajo.” 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.