Las 7 mejores herramientas de transmisión de datos en tiempo real

La transmisión de datos tiene que ver con la comunicación entre un remitente y un receptor a través de un solo flujo de datos o múltiples flujos de datos. Y es obvio preguntarse, “¿Cuál es exactamente la importancia de tal corriente en el mundo de los negocios?”. Dichos flujos no son más que una secuencia de señales codificadas digitalmente que garantizan que los datos que viajan desde el origen hasta el destino se analicen y procesen continuamente en tiempo real y a una mayor velocidad de transferencia de datos. Es una de las razones por las que las organizaciones siempre están listas para invertir en tales herramientas o marcos y no ignorar la transmisión de datos y los beneficios asociados, a los que se puede acceder a través de un teléfono inteligente, una computadora portátil o incluso paneles táctiles.

De hecho, con la ayuda de esas herramientas, las organizaciones (ya sea que operen a mayor escala con más de 250 empleados o a menor escala con solo 15) pueden analizar información valiosa sobre sus clientes a partir de la enorme cantidad de datos disponibles en Internet. ¿Tiene curiosidad por conocer esas herramientas de transmisión de datos en tiempo real flexibles y con inteligencia artificial? Eche un vistazo a los que se mencionan a continuación que son bastante adaptables a los desafíos de la industria en tiempo real, lo que ayuda a muchas empresas a obtener eficiencia operativa a nivel global sin comprometer la calidad del procesamiento de datos. 

1. Análisis de flujo de Azure

La arquitectura de transmisión de datos en tiempo real de la herramienta Microsoft Azure Stream Analytics puede generar flujos de datos de manera escalable desde varias fuentes de datos, por ejemplo, dispositivos móviles. Además, los componentes de la arquitectura de transmisión de datos como Azure Stream Analytics, Cosmo DB pueden realizar tareas como leer flujos de datos y analizar un conjunto completo de datos históricos. 

Curiosamente, las empresas pueden identificar en el diseño de la herramienta varias capacidades de aprendizaje automático a través de las cuales ahora los gerentes y analistas pueden predecir resultados relevantes para la industria sin la necesidad de programarlos explícitamente. Todo lo que puede hacer por ahora es consultar sus planes de precios de acuerdo con los requisitos de su negocio.

2. Kinesis del Amazonas

Amazon Kinesis con su flujo de datos puede recopilar y procesar datos de transmisión en forma de registros de datos en tiempo real. Además, es una plataforma flexible y completamente administrada para empresas, ya que pueden implementar con confianza modelos de aprendizaje automático para una mejor identificación de patrones en los datos existentes. Además, hay otras capacidades que puede encontrar en esta herramienta de transmisión de datos escalable: –

• Kinesis Analytics: analice y procese datos de transmisión en tiempo real con capacidades operativas del lenguaje SQL estándar. 
• Kinesis Firehouse: cargue datos de transmisión a Amazon S3, Amazon Redshift y otros servicios web de Amazon.
• Kinesis Streams: para el procesamiento continuo de datos en tiempo real. Intente crear flujos de Kinesis a través de Kinesis Producer Library (KPL).

3. Apache Kafka

Apache Kafka es una plataforma de transmisión de datos distribuidos de código abierto que las empresas pueden usar para manejar fuentes de datos en tiempo real. Además, sus patrones de procesamiento de datos son beneficiosos para generar datos en tiempo real provenientes de diversas fuentes, como sitios web, dispositivos móviles. Y aquí vienen las buenas noticias: ¡Implemente Apache Kafka en la nube o en las instalaciones! 

¡Pensando si la herramienta admite API para una transferencia de datos flexible! Sí, son cuatro en número. 

La primera, Producer API, es útil para publicar el flujo de datos sobre temas de Kafka. El segundo, que es Consumer API, permite que varias aplicaciones se suscriban a una cierta cantidad de temas de Kafka para procesar el flujo de registros de datos. Hablando del tercero, es decir, Streams API, es mejor llamarlo un procesador de flujo que convierte poderosamente el flujo de datos de entrada para generar temas de Kafka. Y la última API de conexión, puede usarla para crear productores/consumidores reutilizables que conectan los temas de Kafka con sus aplicaciones de transmisión de datos en tiempo real. 

4. Análisis de flujo de IBM

IBM Stream Analytics puede ayudarlo a crear aplicaciones de transmisión en tiempo real personalizadas . Con la tecnología de IBM® Streams, se puede usar con confianza esta plataforma de análisis de transmisión para analizar, ingerir o correlacionar la información proveniente de numerosas fuentes de datos en tiempo real. 

Ventajas:

• Una gran interfaz de programación visual intuitiva
• Conexiones de datos enriquecidas para conectarse virtualmente con cualquier fuente de datos, como estructurados, no estructurados. 
• Kits de herramientas analíticas para acelerar el desarrollo de aplicaciones de transmisión de datos a través de lenguajes como Scala, Python y Java.

5. Confluente

Confluent con sus capacidades de aprendizaje automático puede monitorear y actualizar grandes cantidades de datos que se multiplican continuamente a un ritmo asombroso todos los días, cada minuto. Sin duda, esta herramienta de transmisión de datos es una opción perfecta para las empresas que buscan manejar sus requisitos comerciales de nivel complejo, al cambiar sus operaciones de métodos de procesamiento por lotes a los conocidos como transmisión de datos. Además de todo, Confluent puede asertivamente:

• Proporcione análisis de ventas, marketing y negocios junto con Log Monitoring
• Seguimiento de la actividad de un cliente/usuario como un evento en tiempo real
• Admite SIEM, es decir, información de seguridad y gestión de eventos 

6. Flujo de datos en la nube de Google

Google Cloud Dataflow es una herramienta de transmisión de datos basada en la nube totalmente administrada que ofrece Google. Equipado con Python 3 (la tercera versión del lenguaje de programación interactivo de propósito general Python), uno puede extraer datos de manera significativa de fuentes de borde y también, procesar flujos y definir canalizaciones de datos. Además, sus capacidades de análisis de datos filtran todas las ineficiencias actuales en los datos actuales, lo que ayuda a muchas empresas a centrarse en la programación en lugar de administrar clústeres de servidores. 

Además, sus patrones de IA en tiempo real pronostican flujos de datos bien variables para que las empresas puedan identificar y luego resolver desafíos financieros o relacionados con la seguridad. Todas estas capacidades de esta herramienta permiten a los propietarios obtener información comercial significativa al detectar bien qué se requiere exactamente para crear una experiencia de servicio al cliente satisfactoria. 

7. Estribo

Striim es una herramienta de transmisión de datos segura, confiable y escalable que agrega, analiza y filtra datos disponibles en una variedad de fuentes. Estas fuentes pueden ser las colas de mensajes, las bases de datos o los dispositivos junto con un conjunto de propiedades preconfiguradas. Además, sus canalizaciones de transmisión de datos garantizan que los datos fluyan de forma continua y adecuada desde el origen hasta sus destinos. Con Striim, puede esperar:

• Simplificación de varias tareas de procesamiento de datos con una utilización eficiente de los recursos disponibles
• Detección de anamolia
• Visualizaciones personalizadas y específicas para casos de uso en tiempo real

Con todas las funciones anteriores, las empresas ahora pueden actualizarse en términos de resiliencia operativa, ya que los usuarios ahora tienen la libertad de filtrar, transformar y agregar canalizaciones de datos a través de un conjunto rico e intuitivo de paneles.