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Los datos en tiempo real (RTD) son información que se suministra inmediatamente después de su recogida. No hay retraso en la actualidad de la información proporcionada. Los datos en tiempo real se utilizan a menudo para la navegación o el seguimiento[1]. Estos datos suelen procesarse mediante computación en tiempo real, aunque también pueden almacenarse para un análisis posterior o fuera de línea de los datos.

Los datos económicos en tiempo real, y otras estadísticas oficiales, suelen basarse en estimaciones preliminares, por lo que se ajustan con frecuencia a medida que se dispone de mejores estimaciones. Estos datos ajustados posteriormente se denominan «datos revisados». Los términos datos económicos en tiempo real y análisis económico en tiempo real fueron acuñados[2] por Francis X. Diebold y Glenn D. Rudebusch.[3] El macroeconomista Glenn D. Rudebusch definió el análisis en tiempo real como «el uso de conjuntos de información secuencial que estaban realmente disponibles a medida que se desarrollaba la historia. 4] El macroeconomista Athanasios Orphanides ha argumentado que las normas de política económica pueden tener efectos muy diferentes cuando se basan en datos en tiempo real propensos a errores (como ocurre inevitablemente en la realidad) que si los responsables políticos siguieran las mismas normas pero dispusieran de datos más precisos[5].

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Las expectativas de los usuarios de las aplicaciones son cada vez mayores: analizar los datos en tiempo real. Los usuarios no quieren abandonar su aplicación para analizar los datos, esperar segundos a que se carguen los análisis o tomar decisiones sobre datos que tienen minutos u horas de antigüedad. La realidad es que las aplicaciones recopilan constantemente datos en tiempo real de las máquinas, las interacciones de los usuarios y la infraestructura operativa, y los usuarios quieren acceder a ellos inmediatamente.

Hasta hace poco, el análisis en tiempo real ha sido un reto para ofrecer la velocidad y la escala que requieren las aplicaciones. Sólo un número limitado de casos de uso de tiempo crítico adoptó la analítica en tiempo real, ya que era un esfuerzo de desarrollo largo y costoso. El crecimiento de los datos en tiempo real y de la nube ha hecho que la analítica en tiempo real esté ahora al alcance incluso de los equipos de ingeniería más modestos.

Las aplicaciones están ampliando rápidamente sus capacidades de análisis en tiempo real. En el ámbito del software de seguridad, cada vez más soluciones utilizan el aprendizaje automático para detectar vulnerabilidades y la búsqueda y el análisis interactivos para evaluar y mitigar los riesgos. En el ámbito de la logística, la analítica en tiempo real está proporcionando visibilidad de extremo a extremo a proveedores y clientes para mejorar el seguimiento de los envíos, la optimización de las rutas y las iniciativas posteriores. En todas las aplicaciones, el análisis en tiempo real está mejorando la productividad, la toma de decisiones y la experiencia del usuario.

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Los análisis de aplicaciones en tiempo real responden a las consultas en cuestión de segundos. Manejan grandes cantidades de datos con alta velocidad y bajos tiempos de respuesta. Por ejemplo, la analítica de big data en tiempo real utiliza los datos de las bases de datos financieras para fundamentar las decisiones de negociación.

La analítica puede ser bajo demanda o continua. La primera ofrece resultados cuando el usuario los solicita. La continua actualiza a los usuarios a medida que se producen los acontecimientos y puede programarse para responder automáticamente a determinados eventos. Por ejemplo, la analítica web en tiempo real puede informar a un administrador si el rendimiento de la carga de la página se sale de los parámetros preestablecidos.

Las herramientas de análisis de datos en tiempo real pueden empujar o extraer datos. El streaming requiere la capacidad de empujar cantidades masivas de datos en rápido movimiento. Cuando el streaming requiere demasiados recursos y no es práctico, los datos se pueden extraer en intervalos que pueden ir de segundos a horas. La extracción puede producirse entre las necesidades del negocio que requieren recursos informáticos para no interrumpir las operaciones.

Los tiempos de respuesta de los análisis en tiempo real pueden variar desde casi instantáneos hasta unos pocos segundos o minutos. Algunos productos, como un coche autodirigido, necesitan responder a la nueva información en milisegundos. Pero otros productos, como una perforación petrolífera o un molino de viento, pueden arreglárselas con un minuto entre actualizaciones. Varios minutos pueden ser suficientes para un banco que estudie las puntuaciones de crédito de los solicitantes de préstamos.

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El análisis en tiempo real se refiere al proceso de preparación y medición de los datos tan pronto como entran en la base de datos. En otras palabras, los usuarios obtienen información o pueden sacar conclusiones inmediatamente (o muy rápidamente) después de que los datos entren en su sistema.

En comparación, la analítica por lotes puede tardar horas o incluso días en dar resultados. En consecuencia, las aplicaciones analíticas por lotes a menudo sólo proporcionan información «a posteriori» (indicadores rezagados). La información de BI procedente de la analítica en tiempo real puede permitir a las empresas adelantarse a los acontecimientos.

Seguimiento de los datos de los clientes. Vea los últimos datos de los clientes sensibles al tiempo y elabore una respuesta inmediata. El análisis en tiempo real revela cuándo y por qué sus clientes se comportan como lo hacen, y cómo optimizar su satisfacción.

Eficiencia de costes.    Los análisis en tiempo real pueden ayudar a mejorar la rentabilidad al ahorrar dinero en toda la organización en áreas como la contratación y la retención, el compromiso de los empleados y, por supuesto, la reducción de la carga de trabajo del departamento de TI.

Tiempo de respuesta más rápido. Una fluctuación repentina del mercado puede suponer grandes oportunidades para las empresas. Los análisis en tiempo real pueden garantizar que se adelanten a situaciones que podrían costar dinero o, por el contrario, podrían ser una gran fuente de ingresos.