¿Quién no ha oído hablar del análisis de datos en tiempo real y sus infinitas posibilidades? Desde ajustar sistemas de calefacción en casa hasta detectar picos de tráfico en redes sociales en segundos. Parece algo futurista, ¿verdad? Pero la realidad es que, con Microsoft Fabric, este futuro está aquí y al alcance de tus manos como se suele decir.

Imagínate trabajando en una empresa que monitoriza sensores de máquinas en una fábrica como por ejemplo las temperaturas de unos hornos, los tiempos de ciclo de unas máquinas de inyección o incluso rastrea en tiempo real las menciones de una marca en redes sociales. Poder visualizar datos al instante y reaccionar en tiempo real ya no es una opción, es una necesidad.

Bien, una vez hecha mi pequeña disertación habitual, vamos con el resumen o las ideas clave del contenido:


¿Qué es el análisis de datos en tiempo real?

El análisis de datos en tiempo real permite capturar, procesar y analizar flujos continuos de datos relacionados con eventos específicos. Este enfoque es clave para supervisar condiciones actuales, optimizar operaciones y desencadenar acciones automáticas. Por ejemplo:

  • Supervisión ambiental: Ajustar sistemas de calefacción y aire acondicionado en tiempo real.
  • Marketing: Analizar sentimientos en redes sociales durante campañas publicitarias.
  • Agricultura: Monitorear condiciones climáticas para optimizar riego y cosechas.
Objetivos comunes:
  1. Supervisar tendencias: Identificar problemas o patrones emergentes.
  2. Planificación futura: Comprender comportamientos bajo diversas condiciones.
  3. Acciones automáticas: Activar alertas o procesos al superar ciertos umbrales.

Características del análisis en tiempo real

Diagrama que muestra un flujo de datos que se procesan, agregan por día y se visualizan y almacenan.
Imagen obtenida: https://learn.microsoft.com/es-es/training/modules/get-started-kusto-fabric/2-define-real-time-analytics

  1. Flujo de datos perpetuo: Los datos se añaden continuamente.
  2. Timestamps: Cada registro incluye información temporal para el análisis.
  3. Agregación por ventanas de tiempo: Resumen de datos en intervalos específicos (por ejemplo, promedio de temperaturas por hora).
  4. Visualización y conservación: Los datos pueden mostrarse en tiempo real y almacenarse para análisis históricos.

Ejemplo: Un flujo de datos meteorológicos puede permitir ajustes inmediatos en sistemas de control climático y análisis posterior de patrones climáticos históricos.

Inteligencia en tiempo real en Microsoft Fabric

Microsoft Fabric ofrece una solución completa para implementar análisis de datos en tiempo real con mínimo esfuerzo de codificación. Su carga de trabajo de Inteligencia en Tiempo Real combina el procesamiento de datos en streaming con integración total en el ecosistema de Microsoft Fabric.

Funcionalidades principales:
  1. Eventstreams: Capturan, transforman e ingresan datos en tiempo real.
  2. Eventhouse: Almacenan datos capturados, organizados en bases de datos KQL.
  3. Consultas KQL: Analizan datos almacenados en tiempo real.
  4. Visualización: Crea paneles en tiempo real o informes con Power BI.
  5. Automatización: Usa Activator para desencadenar acciones automáticas basadas en eventos.

Centro en tiempo real de Microsoft Fabric

El centro en tiempo real ofrece un espacio centralizado para administrar orígenes de datos, flujos y paneles. Permite:

  • Buscar y conectar orígenes de datos como Azure Event Hubs, Kafka o servicios IoT.
  • Configurar eventstreams para procesar datos en tiempo real.
  • Crear paneles en tiempo real directamente desde consultas KQL.

Ingesta y transformación de datos en tiempo real

Eventstreams son motores perpetuos que permiten capturar y transformar datos desde orígenes variados, como:

  • Servicios externos: Azure Storage, Kafka, IoT Hubs.
  • Eventos de Fabric: Cambios en datos de OneLake o trabajos de Fabric.
Transformaciones clave:
  1. Filtro: Selecciona datos específicos basados en condiciones.
  2. Gestión de campos: Agrega, elimina o cambia tipos de datos.
  3. Agregado: Calcula sumas, promedios o máximos en intervalos temporales.
  4. Agrupación: Crea agregaciones por una o varias dimensiones.
  5. Unión y combinación: Combina datos de múltiples flujos.

Almacenar y consultar datos en tiempo real

Los eventhouses son almacenes donde se organizan datos en tablas para análisis posteriores. Estos incluyen:

  • Bases de datos KQL: Tablas optimizadas para grandes volúmenes de datos en tiempo real.
  • Conjuntos de consultas KQL: Consultas diseñadas con Lenguaje de Consulta Kusto (KQL) para procesar datos rápidamente.
KQL vs SQL:
  • KQL: Diseñado para análisis de grandes flujos en tiempo real.
  • SQL: Compatible con bases de datos KQL para usuarios familiares con esta sintaxis.

Visualización de datos en tiempo real

  1. Paneles en tiempo real: Combina visualizaciones interactivas basadas en consultas KQL.
    • Permite filtrar y agregar datos visualizados.
  2. Power BI: Integra los datos de eventhouses para crear informes detallados y visualizaciones avanzadas.

Automatización de acciones con Activator

Activator facilita la respuesta inmediata a eventos en tiempo real mediante alertas y acciones automatizadas.

Conceptos clave:
  1. Eventos: Cada registro representa un evento capturado en tiempo real.
  2. Objetos y propiedades: Datos del evento asignados a entidades empresariales.
  3. Reglas: Condiciones que desencadenan acciones automáticas.

Ejemplos de uso:

  • Notificar cuando un sensor detecta temperaturas fuera del rango seguro.
  • Activar campañas de marketing en tiempo real si las ventas bajan.
  • Alertar a administradores si un flujo de datos presenta anomalías.

Casos de uso de análisis en tiempo real

  1. IoT y sensores: Supervisar máquinas en fabricación o condiciones ambientales.
  2. Marketing: Monitorear redes sociales para ajustar estrategias.
  3. Gestión de inventarios: Detectar productos con baja rotación.
  4. Optimización de procesos: Ajustar operaciones en tiempo real con base en datos capturados.

 

Y hasta aquí, las ideas clave. Ahora toca profundizar y trabajar sobre ellas.


Nos vemos en los datos