🔁 Datos de Streaming: el pulso del mundo en tiempo real
- Brayan Neciosup
- 9 jul
- 1 Min. de lectura
Son datos que se generan y procesan en tiempo real, provenientes de eventos que surgen en el instante, como:
Dispositivos IoT (sensores, wearables, maquinaria)
Redes sociales (tweets, reacciones, logs)
Estos datos deben ser ingestados y procesados al vuelo por sistemas diseñados por Data Engineers para alimentar plataformas analíticas emergentes 📈.
🧩 ¿Por qué son relevantes?
Permiten tomar decisiones inmediatas basadas en eventos al momento (detección de fraudes, alertas IoT, marketing en redes sociales).
Impulsan casos de uso como mantenimiento predictivo, ciudades inteligentes y experiencia de usuario en tiempo real .
🛠️ ¿Qué hace un Data Engineer con ellos?
Debe diseñar herramientas que:
Ingestan datos continuamente (Apache Kafka, AWS Kinesis, Azure Event Hubs).
Procesan/fluyen esas corrientes en tiempo real (Apache Flink, Spark Structured Streaming, etc.) .
Almacenan y distribuyen los resultados a sistemas downstream: bases de datos, datalakes, dashboards, modelos ML.
Todo esto en un pipeline robusto, escalable y de baja latencia.
El trabajo con datos de streaming marca un antes y un después para un Data Engineer. Ya no se limita a manejar solo datos estructurados o semi-estructurados, sino que rompe la barrera del dato en reposo y se adentra en el mundo de la información en movimiento.
Esto amplía su impacto dentro del ecosistema Big Data del siglo XXI y lo diferencia de otros roles del mundo data.
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